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SamAltman最新访谈，信息量太大了。这两天，看到一段SamAltman的最新深度访谈，聊了快一个小时，信息量真的太大了。他现在很少做这种长对话了，但这次，他几乎把创业、管理、决策、AI未来这些话题全覆盖了。比如Sam说，如果他现在还在给创业者做顾问，他最想让他们搞明白的只有一件事：相信指数增长。1指数增长，啥意思？但Sam说的不是数学概念，而是一种观察世界的方式。他有个习惯，每次认识一个新人，都会在脑子里给对方标一个坐标。下次再见面的时候，看看这个人移动了多远。几千个人观察下来，他发现了一个规律：大部分人低估了人的成长速度，也低估了技术的迭代速度。比如，他说他最近见了一个才两周的创业团队，做了一整套办公生产力工具，专门为AI能直接读取文档、表格、PPT的场景而设计。这种东西放在两年前，一个创业公司可能要干一年，但现在两周就出来了。反过来说，如果你今天的创业公司看起来跟十年前的创业公司差不多，那你基本上已经落后了。这就是指数增长带来的直觉错位。你的理性脑知道技术在加速，但你的情绪脑还停留在线性世界里。Sam说，这也是为什么市场上对高成长年轻创始人的定价依然偏低，因为大多数人还是没有真正把指数增长内化成自己的决策依据。2访谈里另一个让我印象很深的部分是关于混乱的。主持人问Sam，怎么才能学会在混乱中运转？Sam想了想说，这东西没法教，只能学，而且只能通过亲身经历来学。他说有些东西，你在道理层面完全理解，但情绪层面需要反复练习才能真正消化。比如，公司遇到了一个看起来要命的危机，你还不知道怎么解决，但你就是得相信自己能搞定。这种能力不是听别人讲课讲出来的，是你自己一次次扛过来之后长出来的。比如他在YC做办公时间的时候，经常能一眼看出哪些是新创始人，哪些是做了几年的老手。区别不在于他们遇到的问题有多大，而在于他们谈论问题时的情绪状态。新手聊到困难的时候整个人是紧绷的，而老手可能遇到了更大的麻烦，但语气很平。第一次遭遇那种公司可能要死掉的危机，感觉天都塌了。等你扛过十次之后，你就会跟自己说，前九次都活下来了，这次大概率也没事。这听起来好像是句废话，但Sam说这是年轻创始人最大的弱点。他们没有足够的职业经历来跟混乱和平共处，所以会在早期犯很多不该犯的错误。3大多数人觉得坏经历的反面是好经历，所以他们拼命追求好经历。但如果你换个角度想，坏经历的反面其实是没有经历。在不太遥远的将来，你就会进入那个没有任何经历的状态。这么一想，坏日子其实也挺值得感恩的。他提到纳瓦尔说过一句话：如果你的人生遥控器上有一个快进键，你一按，人生就直接结束了。所以那些无聊的部分、痛苦的部分，都比什么都没有强太多了，它们是生命的厚度和情感深度的一部分。同理，Sam谈到养孩子和工作的冲突时也很坦诚。他说过去一年最痛苦的事就是一边拼命工作一边当爸爸，他基本上除了工作就是陪家人，已经没有别的社交了，但还是觉得错过了太多孩子成长中那些一次性的瞬间。这种痛苦是真实的，他没有试图用什么大道理去化解它。4OpenAI内部有一个决策逻辑我觉得特别值得学习。Sam说OpenAI历史上有很多重要时刻，都是在某件事开始起飞之后，把其他同样不错的项目砍掉，让资源全部集中到最有前景的方向上。GPT-3跑通之后，他们砍掉了机器人项目。编程Agent开始爆发之后，他们砍掉了Sora和浏览器产品。注意，被砍的不是失败的项目。Sora如果继续做下去会非常成功，但问题是，把算力和人力投入到编程Agent上更重要。我觉得这个思维方式对每个人都适用，你手头同时在做五件事，其中三件都还不错。大部分人的本能是继续做下去，觉得放弃很可惜。但真正厉害的决策是，砍掉那三件不错的，把所有力气押在最好的那一件上。这比砍掉失败项目难多了。5最后一个我觉得特别受用的点，是Sam关于长期规划的思路。他说他不做那种从未来倒推的规划。他的方法是持有少数几个关于未来的强信念，然后从当下往前推。每年甚至每个月，看看现在能做什么，把它跟那几个大方向对齐就好。他见过太多人的问题是信念太多、世界观太刚性。今天觉得这个领域有机会，明天觉得那个领域更好，后天就变成了一家从航天转型做AI的公司，这种摇摆本质上是因为没有真正想清楚自己深信什么。他的策略是在核心信念上极其坚定，在其他所有事情上极其灵活。Sam自己的核心信念就一条：充足的智能会带来人类繁荣，前提是不能让权力过度集中。围绕这一条，他已经投入了超过十年，从来没有动摇过。这种深度聚焦的力量是惊人的。大部分人在一个方向上坚持不了三个月就开始怀疑自己，而真正做成事的人往往是那些在别人都放弃之后还在继续的人。这是一种面对不确定性的姿态：承认混乱、拥抱痛苦、相信指数、少说多做。这些东西听起来简单，做起来需要一辈子的练习。

AI应用今天真牛

10多年前，电商创业失败之后，我问过自己一个问题，如果有人给我100万，我能用这100万干点什么出来，获得成功吗？想了很久，我都没想出来，我能干嘛。从那个时候开始，我就明白了一个道理。就是，我们人，做事情，其实很多时候都是自洽的而已，你并不是真想明白了，真学会了本事，才去做的。说白了，大部分人其实都没有把他想要干好的那个事情，干好的能力的。所以，大部分人一真刀真枪上场干，都是失败。前段时间在网上我看到别人的一个经历，他是这样说的：我发现我们学校的英语老师，私底下，英语好像并没有课堂上看起来的那么好。我甚至听到有英语老师说，现在高中的英语好难呀。这说明什么？这说明，我们很多人只是看起来懂，但其实这种懂是掺了水分的。老师这种岗位，可能还有遮掩的空间。但一旦创业，自己干，就会露怯。我想说的是，人一定要在年轻的时候，打好基础，学到真本事，并且要学得扎扎实实。别弄虚作假，如果你弄虚作假，能骗得了你自己，骗得了别人，但最终一定骗不了，你想干成的那件事，它会用结果教你做人的。就说这一点，一个失败者的一点点小体悟，见笑了。

今天电脑坏了拿去实体店维修，师傅检查后说“主板有问题”。我说“这我知道，难道创业板就没有问题？

开闭源模型之争，24小时营业的美式连锁餐厅Denny’s（黄仁勋英伟达创业的起点，全天供应分量足、价格亲民的简餐）也来凑热闹，表示和英伟达一样，知道开放（不打烊）的重要性。网友跟上，Denny’s和英伟达都是卖Chips（芯片/薯条）的。AI大模型开闭源之争网络梗​​​

SamAltman最近分享了一个让人震惊的对比：2014年，一个10人创业团队需要3年才能做出MVP；2024年，2周就能重构整个Office套件。📊生产力爆发：•5人团队用AI工具2周完成原本需要50人年的办公套件开发•GPT-4让代码生成效率提升1000倍+•开发周期从"年"缩短到"周"⚡新竞争法则：Sam说得很直接："现在最危险的不是创业公司，而是那些不敢all-inAI的巨头。"传统企业的开发周期正在被AI创业者的"周迭代"节奏碾压。💰资本重构：•VC开始按"token消耗量"估值•AI原生团队用1/10人力拿到10倍估值•算力正在取代人力成为核心资产这场对话最震撼我的不是技术本身，而是Sam反复强调的认知跃迁：当AI把执行成本降到近乎为零，普通人的战略想象力才是唯一稀缺资源。有想法都可以找我聊一聊哦。【快孵联盟】如果你也想把AI工具变成可落地的副业/项目，欢迎加入快孵联盟：一起拆解项目、打磨内容、连接资源，把想法更快孵化成生意。加入入口：AI创业OpenAI生态敏捷开发算力经济技术奇点创业思维GPT应用SaaS创新VC风向

三年前还在为员工撒谎头疼，如今靠"办公室卧底"策略把新项目做到年收1.2亿美元——LucyGuo在最新播客中坦言："创业者需要的不是确定性，而是健康的妄想症。"这位ScaleAI前联合创始人现运营着3个AI项目，其中创作者经济平台Passes已帮助多位网红实现9位数收入。她用GPT-4重构了传统增长团队，让1个员工产出10人效能。💡血泪换来的创业法则：🕵️♀️管理层会撒谎，但一线员工不会在每个部门安插"非正式信息源"，直接获取最真实的运营反馈。当发现高管阻止员工与自己沟通时，就是组织需要动手术的信号。🤖每个员工都该是10倍效能者用Claude全家桶武装团队：工程师用ClaudeCode，设计师用ClaudeDesign。要求全员掌握AI工具，把基础工作交给Agent处理。🎯先自掏腰包试错，再找VC收割所有新项目先用个人资金跑通MVP，验证增长曲线后融资。相比白手起家时期，现在能承受20次转型直到命中市场缺口。最颠覆认知的是她对"创业妄想症"的定义：99.9%会失败的事，偏要相信自己是那0.1%。这种反常识的乐观，或许正是女性创始人投资回报率比男性高47%的底层逻辑。有想法都可以找我聊一聊哦。【快孵联盟】如果你也想把AI工具变成可落地的副业/项目，欢迎加入快孵联盟：一起拆解项目、打磨内容、连接资源，把想法更快孵化成生意。加入入口：AI创业女性创始人组织管理AgenticAI10倍效能风险投资创作者经济非技术创业精益创业

我一定可以在自媒体创业领域闪闪发亮的肯定可以呀这本来就是你的热爱以及强项只要你愿意的话你比谁都要闪亮✨

网友分享。创业存钱最近几年大部分的人已经倾向于躺平了。同样都是阿里系的客户，很多30岁出头的人主动来跟我们谈关于养老的话题，聊的都是提前退休，不要猝死，他们的物质欲望也没有像以前那么强了。这些话题放在以前，他们是不爱聊的，会觉得自己还很年轻。

关于Agent的几个判断X网友cellier_昨天发了一条帖子，谈了他对Agent的三个判断：>一是，通用Agent会吃掉垂直Agent。Codex、ClaudeCowork、WorkBuddy这些通用型选手，配合Skill和MCP，就能搞定大部分专业任务。很多AI-native应用创业，本身就是个伪命题。>>二是，更开放的会吃掉更封闭的。模型能力趋同之后，会变成可路由的基础设施。Agent应该让用户自由选择模型，甚至支持本地部署和自由迁移。>>三是，更下沉的会吃掉更傲慢的。Codex、Claude、DeepSeek背后的团队都以AGI为目标，不太愿意做脏活累活，这就给了草根团队做精细化运营的机会窗口。我觉得这是个很好的话题，也说说我的几个判断。【1.少数通用Agent通吃】不只是通用Agent会吃掉垂直Agent，通用Agent这个赛道本身，也会是少数赢家通吃。小的通用Agent同样没有生存空间。【2.基于Agent的插件系统至关重要】开放和封闭的差别，不在于是不是开源，也不在于能不能自由切换模型，而在于它的插件生态。最受欢迎的ClaudeCode和Codex，默认使用的都是自家模型，但这并没有造成多大影响，何况它们也都支持通过API使用其他模型。现在Agent之所以能火起来，一个重要原因就是丰富的插件生态。Skill加MCP，可以帮助Agent完成各种不同的任务。【3.前期的Agent更多是在教育用户】“下沉”和“傲慢”都是很主观的说法。WorkBuddy那样不见得就叫下沉，Codex也不见得傲慢。当然，说Anthropic傲慢，可能没什么争议。但只要模型足够强，大家捏着鼻子也就认了。Agent这种产品，用户没有那么多忠诚度。前期的产品，本质上都是在教育用户。就像“小龙虾”，虽然现在已经没人提了，但它确实起到了普及Agent的作用。将来写AGI发展史，也算留下过一笔。WorkBuddy现在火爆，也是在教育用户，让很多不知道或者用不了Codex和ClaudeCode的人，也能用上Agent。想当年ClaudeCode多火爆，后来Codex推出GUI版，也很快抢走了不少用户。【4.模型是护城河】Agent的产品体验其实也没有多深的护城河，最后都会趋同。模型能力和成本，终究还是会让产品拉开差距。Skills和MCP绝大部分都不具备独占性。在一个Agent平台能用，换个平台通常也能继续用。用户使用Agent时，最大的体验差异来自模型本身的智能程度。当你用过聪明的模型，就不会想再回到不那么聪明的模型。很多人愿意接受当下的产品，只是因为没有机会用到更好的。一旦有机会用上更聪明、更便宜的模型，他们会毫不犹豫地切换，丝毫不会有忠诚度。Cursor的Agent体验也很好，什么模型都能用。但热度最高的依然是Codex和ClaudeCode，因为它们有订阅服务，性价比更高。【5.个人开发者和小团队没必要拼Agent】小团队做通用Agent、垂直Agent，已经没什么机会了。但是，基于Agent做插件，仍然有很多机会。很多传统软件并不是为Agent设计的，这里面还有一个时间窗口。Skills已经泛滥了，单纯做一个Skill没什么门槛。让Skill作为入口，后面再接入服务，还是有机会的，这也是提供差异化的地方。【6.普通用户越早用、越多用Agent，越受益】AIAgent不会替代你，但它可以替你完成很多电脑上的重复工作。越早用起来，就越早享受它带来的效率提升。多花一点钱，用更聪明的模型，可以节约你的时间，也能提升使用体验。把钱花在聪明的模型上是值得的，当然也没必要超出自己的承受能力。你要相信Agent能帮你提升效率，它就一定能帮到你。信则灵。除非是为了测试，否则没必要安装很多Skills，尤其不要安装全局Skills。但要学会让Agent帮你写Skills，并持续迭代自己的Skills。管理能力，尤其是工程管理能力，会越来越重要。因为普通人也需要管理Agent，而管理Agent和管理项目，本来就有很多相似之处。有条件的话，换一台Mac电脑。它是Agent的最佳搭档。

王濛这次该找尚雯婕学英语了伦敦合伙人异国创业哪有那么容易！王濛在伦敦录综艺，开快闪店、算账、跟老外砍价……语言不通真的寸步难行。好在尚雯婕刚在牛津秀了一把顶级英语实力，评论区都在喊话王濛：别愣着啊，赶紧抱紧尚老师的大腿补课！

当它们玩这种小猫腻的时候，说明已经输得透透的了。中国大模型企业的KimiK3横空出世，再次震惊世界。我们注意到，英国《金融时报》（FT）在报道创始人杨植麟时，用的是截图中这个大头娃娃。人们不禁要问，难道FT就找不到一张严肃的照片，来报道这样一位新锐科技企业的掌舵人吗？西方媒体报道马斯克、OpenAI奥特曼、亚马逊贝索斯等欧美科技领袖，普遍选用正式写实肖像，塑造沉稳权威的行业领军者形象。图文搭配的细微选择，潜移默化塑造大众认知。部分观点将这类配图差异简单归于栏目风格，却无法忽视长期存在的叙事双标。相同媒体面对中外科创人物，视觉叙事标准时常出现明显区分。图片是舆论传播重要工具，夸张漫画容易弱化科技创业者专业形象，无形之中消解中国人工智能从业者取得的技术突破带来的影响力。KimiK3发布之后迅速席卷全球开发者社区，登顶海外平台热度榜单，百万级超长上下文能力打破海外市场固有认知，震动硅谷科技圈。海外测评机构数据显示，这款国产开源大模型在代码生成、长文本理解等多项核心指标，达到全球第一梯队水准，冲击西方企业原有优势。西方科技行业曾经长期主导人工智能赛道，持续输出技术标准与舆论话语权，很难坦然接纳中国企业快速追赶并实现局部超越。舆论战场上的隐性打压，往往发生在技术壁垒难以封锁之后。硬性技术遏制收效有限，认知层面的偏见宣传就会频繁登场。新闻自由存在边界，媒体配图选择蕴藏价值倾向。不带恶意的艺术创作和刻意矮化人物形象，二者有着清晰可以分辨的界限。一代代国内AI科研人员扎根技术研发，持续缩小和顶尖水平的差距。产业突破的背后，是长年持续投入与无数从业者默默坚守。外界的舆论偏见无法阻挡技术前进的脚步。过硬的产品实力、全球开发者真实使用反馈，是击破各类片面叙事最有力的凭证。理性看待海外媒体的各类报道，既要敏锐识别认知偏见，也要持续保持开放交流，借助国际平台展示中国科创真实面貌。人工智能竞争早已不止实验室技术比拼，舆论话语权争夺贯穿产业发展全程。视觉叙事潜移默化影响全球公众对各国科技实力的判断。国内科技企业走向全球市场，需要适应复杂多元的国际舆论环境，学会有理有据回应带有倾向性的片面报道，传递客观声音。技术赛道的比拼终究依靠持续创新。不断夯实算力、算法、数据底层能力，持续产出具备全球竞争力的成果，才能牢牢掌握发展主动权。各类隐性舆论手段层出不穷，侧面印证国产大模型取得的进展已经具备足够影响力，迫使部分西方媒体调整舆论博弈方式。科创发展道路不会一帆风顺，技术竞争、舆论博弈会长期并存。保持定力深耕核心技术，才能够持续夯实我们在人工智能领域的立足点。麻烦读者们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持!各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

互联网技术AI泡沫的出清不会是"全行业雪崩"，而是一次极其精准的优胜劣汰——谁靠叙事活着，谁靠现金流活着，潮水退去时一目了然。综合高盛、BIS、摩根士丹利、Forrester等机构的判断，以及新华网披露的全球AI投入1.4万亿美元vs营收6130亿美元的残酷断层，以下五类行业将面临最大挑战，且冲击会沿产业链逐级传导。一、最惨重：高杠杆算力基础设施与数据中心租赁这是泡沫破裂的"震中"。高盛在7月中旬的研报中明确指出，"算力扩张时代"正逐步走向终结，整个科技板块的估值定价体系即将迎来重构——资本开支效率、资产利用率、应用落地速度将取代"硬件产能规模"成为新的定价因子。挑战来自三个方向的夹击：-债务期限错配：科技巨头通过发债为AI基建"输血"，彭博数据显示自2025年初以来美国已发行超过3700亿美元的AI债券融资产品。但数据中心、算力设备技术迭代快、折旧周期短，与中长期债务明显错配-资产闲置风险：一旦需求不及预期，万亿级"暗算力"将出现，运营商债务风险陡升。甲骨文就是前车之鉴——其自由现金流已暴跌至-59亿美元-抵押物贬值：部分算力租赁公司以GPU为抵押融资，但GPU迭代极快，新一代芯片上市后旧型号租金下跌，存量GPU的二手价值和抵押价值同步缩水，金融机构可能要求补充抵押物或提前还款摩根大通数据显示，当前美国四大云厂商2026年AI资本开支将高达7250亿美元，但三季度合计自由现金流预期将砸至约40亿美元——创下近十年来绝对低点。这种"表内失血+表外6620亿美元租赁承诺"的结构，一旦算力项目交付起租，账面真实债务将面临结构性翻倍。中国的具体风险点：依赖进口GPU的中小算力租赁商、无差异化优势的智算中心。上海市经信中心的报告明确指出，上海大量应用层且未盈利的AI企业面临资金链紧张，A股AI成分股中仅四成实现利润增长、三成陷入亏损。二、最直接：半导体存储与光通信硬件链这是已经能看到拐点的行业。存储芯片的拐点信号已经出现。摩根士丹利7月21日的报告警告：AI驱动的存储超级周期正接近拐点，内存合同价格预计将于2026年四季度见顶。数据显示净盈利上调率已从92%的峰值回落至77%，SK海力士市净率已从高点回落至2.5倍，三星降至1.7倍。更具杀伤力的是供需逆转的预期：-台积电宣布大幅上调年度资本支出，未来三年大规模扩产先进制程-全球存储大厂持续扩产，机构预判2027年全球芯片、存储或将迎来新一轮产能过剩周期-韩国作为全球AI产业链最脆弱、杠杆最高的位置，其HBM预期下行将引发全球AI硬件需求重估光模块、PCB、液冷设备同样面临挑战。800G/1.6T需求骤减的风险已经显现，上半年这些环节因"瓶颈叙事"获得极高估值溢价，但一旦算力建设放缓，高速光模块订单下滑、估值腰斩的压力将集中释放。大摩的判断值得重视：本轮存储周期将走向"拉长"而非"直接崩溃"——这意味着不是断崖式暴跌，而是长达12-18个月的漫长估值消化期，对相关企业来说是"温水煮青蛙"式的挑战。三、最残酷：未盈利大模型与AI应用初创公司这是死亡率最高的群体。MIT调查显示95%的企业布局AI后未能收获可量化的商业回报；高德纳预警2027年末将有超四成AI智能体项目被迫终止。商业回报的缺失，让这一层的所有玩家都坐在火药桶上：头部大模型公司：OpenAI、Anthropic两家估值合计超1.8万亿美元，年化收入合计仅700亿美元，20-25倍市销率明显高于微软、谷歌等巨头（10倍上下）。更关键的是现金流——德意志银行报告显示OpenAI最早要到2030年才有望实现现金流转正，Anthropic虽有望在2026年二季度首次单季度盈利但盈利不足6亿美元。中小模型与套壳公司：启明创投预判，未来12-24个月顶尖模型将内化任务规划、工具调用、多Agent协同等能力，直接"降维打击"靠套壳和编排存活的中间层公司。国内370多家具身智能企业中，没有实际落地产品、仅靠概念融资的，将面临生存危机。纯概念ToC应用：智谱清言、Minimax星野等产品月活不足千万，用户留存率持续下滑；Minimax海外流量占比过高，国内C端业务尚未找到可持续的商业模式。一级市场的"灭绝潮"：美元基金年度融资额从2021年的5329亿元萎缩至2025年的827亿元，跌幅逾84%。上海市经信中心预警：上海AI应用层占比超85%，大量腰部以下企业面临融资困难，或被整合淘汰。四、最隐蔽：水平SaaS与传统企业软件的"存在性危机"这是被市场严重低估的挑战——不是业绩下滑，而是商业模式根基动摇。Forrester在2026年2月的一份重磅报告中指出，SaaS公司估值在七天之内蒸发超过1万亿美元，触发因素是市场意识到AIAgent可能从根本上改变工作完成的方式。投资者逃离SaaS有四个核心担忧：1.SaaS公司不会成为AIAgent的首选提供者2.传统的"按席位收费"模式将过时，导致收入下降3."氛围编程"（vibecoding）让初创公司能复制复杂SaaS平台的功能，侵蚀护城河4.SaaS产品本身过于复杂，用户疲于管理数百个互不相通的应用结构性冲突在于：SaaS企业长期采用"按席位收费"模式，本质上与就业规模高度挂钩；但AI提升生产力的逻辑，恰恰意味着企业可能减少员工数量——如果企业用大模型工具自建自动化流程，部分中后台软件需求将被削弱。Forrester的预测很明确：低切换成本、弱嵌入式企业工作流的水平点解决方案SaaS厂商将被挑战；那些无法提供即时、可量化ROI的厂商将失去资金和客户；只有垂直化、领域特定的SaaS厂商（如医疗、制造业）或控制独特专有数据的厂商才能存活。这意味着：企业办公AI、AI营销、AI教育等"水平赛道"挑战最大；而工业AI、医疗AI、金融AI等"垂直刚需"赛道韧性强，解决真实痛点、有现金流的企业将在估值回调后存活，龙头集中度反而提升。五、最深远：亚洲服务外包与AI驱动的区域产业重构这是被讨论最少、但影响面最大的挑战。路透社援引高盛估算，美国约2.5%的就业岗位面临AI风险，主要集中在客户服务、计算机支持和业务运营等领域——而这些恰恰是跨国公司多年来外包给亚洲的工作。具体冲击：-印度IT服务：塔塔咨询服务、Infosys、Wipro等过去一年表现严重落后-菲律宾业务流程外包（BPO）：该国约一半的服务出口包括BPO、呼叫中心和IT服务，外国投资者今年已从菲律宾撤资8.4亿美元，主要股指暴跌超过10%-韩国半导体：作为全球AI产业链最脆弱、杠杆最高的位置，其HBM预期下行将导致全球AI硬件需求重估这是AI泡沫出清中唯一的"实体经济就业冲击"——前面的挑战主要集中在资本市场和科技行业内部，而这一层的挑战将直接传导至新兴市场国家的GDP和就业。中国的差异化处境：双轨周期下的"危"与"机"中国在这一轮全球共振中呈现出独特的"双轨"特征：承压的一面：-外销型、绑定英伟达的AI企业：将遭遇海外客户缩减资本开支、美国芯片管制持续收紧、全球科技估值回调三重打击-A股1060家AI成分股中，仅四成利润增长、三成亏损，大量腰部以下企业面临融资困难-依赖进口GPU的中小算力租赁商、无落地通用AI初创企业韧性的一面：-英伟达在华份额从95%跌至55%，国产AI芯片国产化率达41%，形成了隔离海外泡沫冲击的独立周期-字节、阿里等自带流量的平台型公司，将受益于算力降价带来的成本收缩-工业AI、政务垂直AI、华为昇腾/寒武纪等国产算力芯片，具备穿越周期的属性BCAResearch复盘四次历史资本支出热潮后发现，当前AI领域已显现五大崩塌规律的早期迹象。但这并不意味着灾难——正如高盛报告所指出的，下一阶段的行业赢家未必是基建规模最大的企业，而是那些拥有稳定电力保障、算力利用率高、商业化路径清晰的算力运营服务商。对行业参与者的核心启示：-硬件厂商比拼的不是扩产速度，而是高端产能实力与真实业绩兑现能力-软件厂商必须从"工具"转型为"智能体"，否则将面临商业模式的生死考验-创业公司必须找到能付钱的场景、深度解决具体问题，而非停留在demo阶段-投资者应建立算力利用率、单位Token成本、行业ROI、绿电比例、数据合规这五把硬约束尺子泡沫出清的本质，是市场从"建设思维"转向"运营思维"、从"硬件产能规模"转向"商业化落地收入"的估值体系重构。在这个过程中，挑战最大的行业恰恰是过去两年受益于AI叙事最深的行业；而真正具备技术壁垒、场景闭环和现金流能力的企业，将在洗牌中诞生为下一阶段的龙头。历史不会简单重复，但总是押着相似的韵脚——2000年互联网泡沫破裂后，存活下来的亚马逊、谷歌最终定义了云时代；这一轮AI泡沫出清后，活下来的企业也将定义下一个十年的智能时代。区别只在于：谁能在潮水退去前，找到自己的泳裤。

王濛王濛在伦敦完全小品伦敦合伙人奔赴伦敦当创业合伙人，半路解锁小品新身份，机车被罚花絮笑点密集停不下来。

正在看朋友新的创业项目“nuphos”，据说是“AI-NativeDevOpsWorkspace”。突然娃爬了过来，麻利的趴过屏幕，像是在好奇：「爸爸，AI界又有什么好玩的东西了吗，本AINative宝宝也想了解一下。」

美团35岁被裁的员工。美团35岁网友发帖：被裁半年后，创业、考公都试了，给大家汇报下：1、被裁是一定会发生的；2、创业正反馈很慢；3、考公不妨报名试试。中国现在只有体制内这条路稳，35岁在大厂的确是生命线。

创业早报|2026.7.28星期二1.水下AI自然探索科技公司“Deeplore”完成数千万元种子轮融资，由五源资本、顺为资本联合投资。（创业邦）2.“智象未来”宣布完成15亿元人民币的C轮融资，本轮融资由社保基金四川振兴科创基金、工银资本、弘颐资管、敦鸿资本联合领投。3.工业AI设计研发解决方案供应商“设序科技”正式完成B轮超亿元融资，投资方包括深产投、合鼎共及老股东涌铧投资等。（创业邦）4.正川股份与斯蒂瓦纳托SPAMI达成深度战略合作。（新浪财经）5.重药控股与翰森制药正式启动新丰翼项目战略合作，双方将整合自身优质资源打造产销一体化创新合作体系。（新浪财经）6.腾讯升级发布具身智能全栈方案，ADP4.0海外版正式上线。（36氪）7.云天化集团有限责任公司与华为技术有限公司在上海签署合作协议。（36氪）8.灿芯股份：拟2.06亿元购置房产并变更募投项目部分实施地点。（钛媒体）9.AMD与Anthropic达成数十亿美元AI服务器大单，配套50亿美元股权投资。（钛媒体）10.昂际智航与翊飞航空签署ES1000项目适航阶段采购意向书。（钛媒体）11.心灵点滴：如果你渴望得到某样东西，你得让它自由，如果它回到你身边，它就是属于你的。

英伟达从教科书上学到了真正的技术，老黄最近在YC创业学校2026上的分享：黄仁勋：大多数人难以相信的是，我们创立公司时选择的技术方向，从根本上是错误的。我们最初的构想是重塑3D图形技术。公司的核心理念是：通用计算机（即CPU）固然强大，但若能为其配备加速器，就能解决那些原本难以攻克的难题。我们选择的第一个挑战就是3D图形。1993年，个人电脑还只是传闻中的产物。我们的大胆设想是：让每一台个人电脑都变成游戏主机——因为我们这代人就是在游戏机时代长大的。我们不禁思考：如果能设计出一套系统，完美融入个人电脑，将其转化为游戏主机，那该多好？我们曾以为能重新发明一种算法，让原本需要巨型超级计算机才能运行的程序适配到个人电脑上。我们提出了一些新算法，对此兴奋不已，深信不疑，并进行了深思熟虑的推演。随后我们创立公司，着手实现这个构想。然而事实证明，这个算法完全错了。这家公司赖以创立的技术，恰恰是错误的。1995年我们才意识到这一点，那时几乎为时已晚——市面上已有35到40家公司在为个人电脑开发3D图形技术。我们明白这条路走不通。我回到公司，对大家说："我们该怎么办？这条路行不通。"我们所有人都在讨论这个问题。我说：“听着，如果我们不直面这个事实——这条路走不通，并开始朝着正确的算法努力，公司就完了。”然后有人告诉我，原来我们没人知道正确的方法。不仅选错了技术，连正确的方法都不知道。那天对我来说意义重大。我口袋里只有几十美元，几百块钱。我去了Fry's，买了三本教科书，都是关于OpenGL以及如何设计OpenGL管线的。我把它们带回公司，交给工程师们。就这样，我们重塑了计算机图形学，成为现代计算机图形学的世界领导者。过去25年里的重大突破，大部分都是我们创造的。所有人都以为英伟达是从3D图形领域的全球领导者起步的。我们是从教科书上学来的。回想起来，我们实际上创办了公司，筹集了资金，然后买了教科书。对我来说，最大的教训是技术总是在变化。只要你能面对现实，只要你能学习，技术本身其实并不重要。自那以后，英伟达一直在发明各种技术。各种我们以前从未真正涉足过的技术。我们以同样的态度对待每一件事。如果这件事很重要，我们就去学习它。能有多难呢？结果总是比我们预期的要难得多。但你要带着“能有多难”的态度去面对。链接：www.ycrootaccess.com/p/jensen-huang-the-mindset-that-built

多数人的创业早期，有“三怕”。一怕商业模式没跑通，活不下去；二怕回到过去，没做成还得打工，很丢人；三怕别人看不起当下没成绩没成事没成功的自己。于是身上会有一种不自知的敏感与要强，像躲在墙角瑟瑟发抖随时会咬人的小狗。实不相瞒，我以前也这样，所以创业初期想做事业女性圈子时候，被投资人告知“什么光环都没有根本做不起来”的时候，我还耿耿于怀了很久。我是什么时候释怀与改变的呢？一是真正跑通了商业闭环，公司开始盈亏持平且后来每个月都有稳定利润的时候；二是认识了清华毕业的富二代姐妹，在她做的商业俱乐部见到了更丰富的圈子画像。前者让我有了实力层面的底气、不再害怕活不下去/被人看不起/会回到过去，后者让我更新了对圈子业务的认知、理解了早期否定我的人。于是，我可以坦然且直接的面对自己曾经不够强大的过去，甚至将这个作为案例分享给大家。但多数还处在创业一两年的人，面对的结果是未知的，所以那种害怕的状态，依然真实存在。想要打碎这种状态——要么迅速迭代认知，借助更多外力或联盟，增加自己前行的勇气；要么锁定一个足够赚钱并且有更多收入可能性的业务，先深耕，先赚到让自己不怕回到过去的钱；要么就是两者兼有，背负承受双重压力的代价，置之死地而后生的，借此比同阶段的创业者更快迭代。选择哪种方式，每个人肯定是不同的，这种看个人。我主要想告诉每个处在创业早期的大家：很多你们眼中当下看起来闪闪发光、也的确活得不错的创业者，好早好早以前，也是在惴惴不安中前行的。哪怕不够强大，但还是想要坚持往前走，也是一种强大的愿力。祝你拥有。【索拉的创业观察记·215】

情怀拉满！魅族元老万志强离职创业，老东家暖心送花篮助阵！

长鑫科技今天上市！长鑫董事长朱一明：存储创业九死一生，十年负重突围，硬生生撕开海外芯片垄断格局。朱一鸣很伟大为长鑫做了那么多任劳任怨只持股2.6%真是个干事的企业家。今天有个合肥女孩子发信息说:这是她成年以来最好的夏天这一年长鑫科技上市，她所在的酒店同庆楼被摆满了庆功宴，她也听在长鑫工作的男朋友的话把所有存款都拿来买了长鑫的股票，一天就赚了了五年的薪水今天在合肥走路，大屏幕上面庆祝着长鑫上市，街上所有人突然停下手头的事，不约而同地抱在一起，她说仿佛进入了这代人的黄金时代。

当“低成本创业”遇上大模型，低成本就只剩个“低”字了。服务器可以不要，域名可以白嫖，但那个Token它是真金白银啊。每月一万，精准扶贫大厂。不过话说回来，37个App哪怕只有一个在半夜被爬虫光顾一下，那种“被需要”的错觉就能支撑我续费到下个月。这玩意儿，比谈恋爱上头。

黄仁勋建议我创业：好想科技创业~~GarryTan：现场有很多18—22岁的年轻人。如果你能给那个年龄的自己发一条消息，会说什么？黄仁勋：英伟达刚刚创立时，我们一共只有三名创始人。我非常清楚地记得，当时有太多事情需要学习，而我几乎什么都不知道。那时没有YouTube，也没有YC，没有人教你怎样创办公司。我去书店买了一本《如何创办公司》，结果那本书大约有500页。我想，等我读完，自己可能已经破产，家里的钱也花光了，所以读它没有太大意义。我非常害怕出去融资，因为我知道投资人会问很多问题，而我根本不知道怎样回答。事实上，即使到了今天，我仍然不一定知道怎样回答所有问题。但后来我发现，这些并没有那么重要。你永远都会遇到自己不知道的事情，而世界和技术每天都在改变。现在是过去60年来最适合创业的时代。整个技术产业已经被重新洗牌，计算机这项人类历史上最重要的技术也正在被彻底重置。一方面，这是创业的完美时间；另一方面，技术变化又快得惊人。面对新的技术、市场和变化，我一直会对自己说：“这件事很重要，我必须学习它，必须尽快采取行动。它能有多难？”事实证明，它总是比你想象的难得多。但不要提前想象所有困难，让它们变成焦虑，阻止你采取行动。你应该先告诉自己：“能有多难？我现在还有一大群AIAgent帮助我。”然后开始行动。创业者需要一边前进，一边学习。学习是一个人最强大的超能力。你要相信自己可以通过学习抵达目标，同时承认这条路确实会非常困难。你不需要在一天之内克服整个人生。你只需要熬过今天早晨，熬过今天，再开始为明天工作。如果你相信一件事，就立刻开始。不要让恐惧、焦虑或缺乏自信阻止自己。告诉自己：我可以一路学习，直到抵达那里。如果说我能留下什么经验，那么最重要的就是韧性。只要坚持足够长的时间，英伟达这样的事情才有可能发生。

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世嘉为什么在项目失败后仍给了英伟达500万美元？GarryTan：创业过程中有哪些决定英伟达生死的时刻？你刚刚去过日本，世嘉的故事似乎非常关键。黄仁勋：让我们意识到技术路线错误的项目，正是与世嘉（日本游戏公司SEGA）的合作。世嘉原本委托英伟达为Saturn之后的下一代游戏机开发图形系统，后来那款机器成为Dreamcast。但由于我们的算法和技术存在根本缺陷，项目无法完成。我去了日本，向当时的世嘉高管入交昭一郎解释：这个价值约1200万美元的合同，我们没有能力继续履行，因为技术不起作用。我把原因全部告诉了他，并建议世嘉选择其他公司。但我随后又告诉他，虽然我们无法完成合同，英伟达仍然需要那笔钱。你可以想象那段对话。他问：“你的意思是，我委托你做的项目，你做不出来，但你仍然希望拿到合同里的钱？”我说：“是的，就是这个意思。”当然，我的态度非常礼貌、谦逊。他最终相信我说的是事实，也知道如果没有这笔钱，英伟达就会倒闭。很多时候，人们投资的不是一家公司，而是公司背后的人。入交昭一郎最初愿意把合同交给我们，说明他信任这家公司和团队。他也愿意看到我们活到第二天。最终，那500万美元让英伟达活了下来，也给了我寻找正确方向的时间。世嘉后来在英伟达上市时出售了股份，获得大约1500万美元。英伟达1999年上市时的估值只有约3亿美元，在当时已经是一笔很大的数字。

创业早报|2026.7.27星期一1.讯宣布全场景创意智能体妙境TencentDesignMiora国际版全量上线，面向全球用户开放使用。（新浪财经）2.平高电气：中标国家电网项目合计约18.18亿元，占2025年营收14.53%（新浪财经）3.中远海特：拟委托中船澄西建造8艘6万吨级多用途重吊船，船价合计金额不超26.24亿元。（36氪）4.地平线携手大众汽车集团深化AI合作，大众汽车集团将进一步深化与地平线在AI基座大模型领域的技术合作。（36氪）5.三星拟在韩国投资2000亿韩元建设HVAC工厂。（36氪）6.三菱电机与索尼半导体解决方案公司将组建AI视觉合资企业。（钛媒体）7.广东建科与广开交投集团签署战略合作协议，双方将围绕低空物流、飞行安全、无人机应用及数字化等核心方向展开合作。（钛媒体）8.南京清普生物完成约6亿元C轮融资，本轮融资由江苏高投、倚锋资本、阳光融汇资本、元禾控股联合领投。（创业邦）9.天汽模：与Tebis签署灯塔客户战略合作协议，围绕CAD/CAM制造流程优化、智能制造技术应用及经验共享等核心领域展开深度协作。（创业邦）10.佛山照明子公司佛照（海南）科技与日本高化学签署战略合作协议。（创业邦）11.心灵点滴：她那时候还太年轻，不知道所有命运馈赠的礼物，早已在暗中标好了价格。

物理AI（具身智能）的爆发对就业市场的影响，并非简单的“机器换人”，而是一场深刻的结构性变革。它正在重塑岗位任务，推动劳动力市场从“岗位替代”向“能力重构”演进。一方面，物理AI加速了部分传统岗位的替代。高危险、高重复、规则明确的体力劳动首当其冲。在电子制造、仓储物流及餐饮服务等领域，AI视觉系统、自主移动机器人和智能后厨正逐步接管验布、分拣、搬运及基础烹饪等任务，显著降低用工成本并提升效率。此外，基础数据录入、标准化客服等重复性认知岗位也面临较高的自动化风险。另一方面，物理AI催生了庞大的新就业增量。随着机器人行业的爆发式增长，全链条涌现出大量新岗位。例如，负责采集和标注物理交互数据的AI训练师、在虚拟环境中设计训练场景的工业仿真工程师、以及负责现场部署与故障排查的机器人运维技师等。同时，AI工具大幅降低了创业门槛，“一人公司”等新型灵活就业形态迅速崛起。从整体就业结构来看，市场正呈现“两极分化”与“中间塌陷”的趋势。高度依赖复杂物理操作、情感共情、跨领域决策及顶尖创意的岗位（如心理咨询师、高端研发工程师、企业高管）不仅难以被替代，反而能借助AI提升效率；而流程清晰、可标准化的中等技能白领岗位则面临被挤压的风险。总而言之，物理AI不会导致整体性的“失业末日”，而是将劳动者推向转型的十字路口。未来的核心竞争力不再仅仅是掌握单一技能，而是构建“专业+AI”的复合能力。面对这场变革，个人需主动拥抱终身学习，从“重复执行者”转型为驾驭机器的“新工匠”；社会与教育体系也需同步变革，完善再培训与社会保障机制，以实现技术进步与人类福祉的协同发展。

机场偶遇王濛飞伦敦伦敦合伙人濛主出发伦敦啦！《伦敦合伙人》创业题材十分吸引人，王濛敢闯敢拼的特质和节目高度契合，预感会诞生超多让人难忘的名场面。

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