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创业亏了两亿，换谁不甩锅？怪合伙人、怪大环境、怪老婆管钱，结果邹市明在采访里说了一句话："是我太讲情怀了，没做市场调研。"就冲这句，这人就还有戏，毕竟你见过几个破产的公众人物敢说"主要责任在我"？大部分都在哭穷卖惨、甩锅推责。但他不，他认了。现在网上铺天盖地说他老婆败家，可他愣是没顺着台阶下，反倒带着消磁的身份证去民政局，故意办不成手续。一个能用这种孩子气方式留住婚姻的男人，你说他窝囊？我觉得他心里有本账：钱没了能挣，有些人没了就真没了。年底他就要重新戴上拳套了，这一拳打出去是给债主看的，还是给自己争口气的？可能都有吧。

不花一分钱的创业模式！！撮合交易。说人话就是，左手倒右手，赚中间的信息差。我给你举个例子你就懂了。有人手里有域名，急用钱，1万就卖。但市面上，这域名值5万。你不用买，你只需要认识一个想买域名的人。你把两头一凑，5万成交！中间4万的差价，就是你的撮合费。这生意不需要进货，不需要囤货，买家找不到货，卖家找不到人，你撮合！二道贩子！！！！有人问了，凭什么卖家买家都绕不开你？别人没有，你有。这行比较公平的地方：认知不靠钱堆，靠时间泡。没本金没关系。但得需要天天看行情，天天泡圈子，天天认识人。五六个月下来，你就是半个专家。半年下来，买卖两头的资源都在你手里。这时候，撮合一单，够你打工几个月。域名、房产、商标、票务、二手设备，哪个领域都能干。选择客单价高的行业，产品。选一个你熟的，扎进去！！！！

创业路上遇到“伪需求”：硬扛无用，争辩不值，最高明的方式只有这一招文/创变者说创业途中总会遇到看似诱人实则空洞的“伪需求”。一味盲目投入资源去迎合，市场会当成你的软弱，变本加厉地消耗你的现金流；直接否定用户或团队的想法又容易引发对立情绪，拉低团队的士气，还会错失潜在的真实痛点，得不偿失。那到底该如何应对？最高明的一招，就是降低预设，回归数据，快速验证。不必歇斯底里去说服投资人或合伙人，也不要苦口婆心试图教育市场。一个需求如果骨子里缺乏真实场景支撑，再多PPT美化，再多情怀渲染，都改变不了它无法商业闭环的本质。对方提出天马行空的功能，你不必当场反驳争辩，不给他情绪对抗的空间；团队陷入自嗨式的设想，你不用生气动怒，内心冷静看待，用最小可行性产品（MVP）去测试；不盲目扩张，不重度开发，缩小试错的成本范围。既不固执己见结怨，也不委屈求全讨好，把伪需求移出你的核心路线图。不再渴求所有人的认可，不再在意表面的热闹，收回你的盲目热情与过剩产能。你不跟虚幻的概念博弈对错，但也绝不给无效功能继续消耗团队精力的机会。价值是市场验证出来的，不是辩论出来的。市场待你冷，你便回之以真。把精力收回产品本身，好好打磨核心价值，就是对浮躁最好的回击。你遇到难以判断的需求时，一般会怎么处理？评论区说说。创业低谷感悟创业者困局实干创业者思维创业者独白创业思维陷阱无经验想创业无产品变现思路

最近因为AI，我一直在想“基础设施”这个词。以前提到基础设施，我们很容易想到服务器、网络、算力、系统这些东西。但最近我反而开始意识到，基础设施其实一直存在于很多地方，只是以前我们没有把它当成一个独立的问题去看。AI是这样。财富也是这样。公司也是这样。甚至一个人的居住环境、生活支持系统，本质上也有自己的基础设施。我现在对“基础设施”的理解是：所有不一定直接创造当期收入，但决定你能不能安全把规模做大、能不能承受波动、能不能长期运行的东西。很多问题，并不是能力不够，也不是不够努力。而是规模已经变了，底层系统却没有跟着变。比如一个人财富还比较少的时候，很多事情靠自己记、自己管、自己判断就可以。资产规模上来以后，问题就完全不一样了。你需要知道自己的真实资产负债表是什么；需要知道不同投资之间到底有多高的相关性；需要有足够的流动性；需要管理银行、券商、账户、权限；需要考虑法律责任、担保、税务、保险；再往后还会涉及信托、继承、家族治理，以及日常生活和居住环境的支持系统。这些东西平时看起来都“不赚钱”。但真正出现问题的时候，决定结果的往往就是这些东西。同样一次判断错误，有的人可能只是一次正常回撤，调整之后还可以继续增长；有的人却可能因为高杠杆、现金流断裂、担保、账户风险、税务问题或者资产高度相关，直接从一次投资失误演变成整个资产负债表的问题。所以我现在认为，好的基础设施并不意味着你不会犯错，也不意味着财富不会回撤。它真正的作用，是让错误和波动尽量停留在“可承受范围”里，而不是演变成不可逆的归零。财富增长本来就不会是一条直线。赚到一定规模以后经历回撤，其实很正常。真正重要的不是永远不跌，而是：跌下去以后，你还有没有继续留在牌桌上的能力。如果基础设施跟不上，财富可能快速增长，然后在某一次重大错误或者外部冲击中直接崩掉。如果基础设施能够随着财富量级同步升级，那么即使经历比较大的回撤，通常还有机会保住核心资产、保住流动性、保住选择权，然后重新恢复增长。所以基础设施本质上解决的，不是“怎么避免所有错误”。而是：怎么让一次错误不足以杀死你。公司其实也是一样。公司从几个人发展到几十个人、几百个人，很多创业者依然习惯靠老板盯、靠熟人关系、靠微信群、靠口头传达、靠几个核心员工的经验。早期可能非常高效。但规模一旦上去，这些东西反而会变成风险。这个时候需要补的，已经不只是财务、法务和IT。而是包括：战略和经营计划、组织架构、岗位职责、人才体系、绩效激励、产品体系、业务流程、SOP、供应链、财务预算、资金管理、内控、法务合规、数据系统、信息安全、知识管理、品牌、客户管理、决策机制、公司治理、办公和后勤环境等等。这些东西同样不一定直接产生收入。但它们决定的是：这家公司到底只能靠创始人自己跑，还是能够变成一个真正可以独立运转、持续扩张的组织。所以我现在越来越愿意用一个简单的框架去看很多事情：规模增长之前，基础设施可以相对简单。规模增长过程中，基础设施必须同步升级。当基础设施长期落后于规模时，表面上是在高速增长，实际上是在积累脆弱性。AI时代尤其明显。很多人讨论AI，只是在讨论模型能力、效率提升、减少多少人。但再往后看，AI真正改变的可能不只是某个岗位，而是会重新定义一整套企业基础设施：知识怎么沉淀，信息怎么流动，员工怎么工作，流程怎么运行，管理者怎么决策，公司怎么把个人经验变成组织能力。这也是为什么我最近对“基础设施”这个词有了新的理解。它不是一个技术词。某种程度上，它是一个非常通用的增长规律：你的财富、公司、生活能走多远，不只取决于你跑得多快，更取决于你的底层系统，能不能跟得上你的规模。很多时候最后决定结果的，恰恰是那些平时最不显眼、最不直接赚钱的东西。

我评论了@财观橘探长的作品：论创业教父，陆正耀，季琦，雷军的确是最牛的雷军小米

3个月融3轮，前华为高管创业做AI记忆，数亿元种子++轮到账。大模型连自己说过什么都记不住的毛病，终于有人来治了。8月12日消息，前华为诺亚方舟实验室高管郝建业创办的深圳忆纪元科技有限公司MemoraXAI完成数亿元种子++轮融资，由北洋海棠基金、尚势资本、仁爱资本联合领投，光源资本担任独家财务顾问。公司成立于2026年3月，此前已于4月完成种子轮、5月完成种子+轮融资，3个月内连续斩获三轮大额融资。本轮融资将重点投入大模型长期记忆模块的研发和工程化落地，核心技术方向是AgenticRL智能体强化学习算法和内生记忆模块。MemoraXAI专注攻克大模型失忆症，即当前大模型在长对话和复杂任务中无法记住之前的信息导致上下文断裂的问题。郝建业此前在华为诺亚方舟实验室担任主任，研究方向涵盖强化学习和多智能体系统。翻译一下：3个月融3轮是什么概念？平均一个月一轮，在当前资本环境下说明投资人对这个方向极度看好。数亿元种子++轮是什么概念？种子轮通常是几百万到几千万，数亿元的种子轮说明公司还没正式产品就已经被估值很高了。大模型失忆症是什么概念？你跟AI聊了半小时然后它忘了你前面说过什么，这就是失忆症。长对话和复杂任务中记不住上下文是当前大模型最大的瓶颈之一，Agent要长时间干活就必须有记忆。前华为诺亚方舟实验室主任是什么概念？诺亚方舟是华为最高级别的研究机构，出来创业说明技术实力是顶级的。AI记忆这个方向之所以重要，是因为它直接决定了Agent能不能真正干活。大模型推理能力再强，如果干到一半就把前面的指令忘了，那任务就崩了。这就是为什么DeepSeekV4Pro要给100万token上下文，为什么腾讯要在微信里嵌入AI助手，为什么OpenAI要做记忆功能。但单纯堆上下文窗口是不够的，因为算力成本会指数级上升。MemoraXAI的思路是用工程化的记忆模块让大模型不靠堆上下文也能记住关键信息，这是一个基础设施级别的赛道。前华为高管出来创业也说明一个趋势：大厂的技术人才正在加速外流创业，把大厂积累的技术能力带到市场上去验证。当3个月融3轮、数亿元砸向AI记忆这个方向的时候，你觉得大模型的失忆症离被攻克还有多远？当前华为诺亚方舟主任出来创业、3个月融3轮数亿元专治大模型失忆症的时候，你觉得AIAgent真正能干活的拐点到了吗？

王腾离职后首谈红米：肯定越来越好互联网消息指出，近期王腾在离职创业后，首次公开谈论了红米新机。值得一提的是，当王腾在分享换机感受之余，有网友询问称：“是不是比你以前做的好？”针对此事，王腾则表示：“是的，新机肯定越来越好。”

AI应用创业最大的问题，其实是选择产品方向。这一步错了，后面可能一步步全错。选的产品方向，即不能是大模型厂商下一个版本就能顺手做掉的，也不能为了追求广度，去做一些通用赛道，比如AI语音客服、AI数字人。无论做什么产品，都一定要先去对标！再问自己做的优势到底在哪里！因为你一旦选了这种方向，决定你的直接竞争对手，就是那些能无限砸钱的大资本公司，相比之下竞争力太小了。创业公司真正要找的，是大厂不愿意做、或者没办法快速覆盖的不起眼细分场景，但是往往最不起眼的角落藏着巨大的财富，把一个细分场景做好，有了稳定增长的付费人群，打造小而美的生态，比做通用赛道会来更多尤其是创业的第一桶金，产品能不能真正贴合业务，往往才是客户愿不愿意买单的重要因素。

近两年，国产AI大模型Kimi-K3在全球市场持续走红，斩获大量海内外用户认可。这款爆款模型的问世，让创始人杨植麟的归国抉择，再度引发美国科技圈深度复盘。作为卡内基梅隆大学AI专业博士，杨植麟是美国本土体系培养出的顶尖技术人才。他曾手握苹果核心研发岗offer，满足美国H1B签证留美就业的全部硬性条件。即便拥有绝佳的留美发展机会，杨植麟依旧果断放弃硅谷高薪，选择回国自主创业。这一人才反向流动的真实案例，狠狠戳中了美国多年以来的人才留存痛点。过去几十年，全球人才市场长期呈现固定格局，高端人才纷纷赴美求学定居发展。美国凭借名校资源、高薪岗位和产业优势，持续吸纳全球顶尖科创人才入驻。华人从业者更是硅谷科创体系的重要支撑，默默撑起大量核心技术研发工作。但随着国内科技产业快速崛起，这套维持多年的人才流动格局正在彻底扭转。卡内基梅隆大学作为全美计算机领域的顶尖院校，科研实力和行业资源顶尖。该校毕业生常年被硅谷各大科技巨头争抢，就业前景和薪资待遇十分优厚。杨植麟在读博期间，科研能力就远超同期学子，学术成果含金量十足。他深耕大模型算法、长文本优化等前沿方向，论文成果在行业内认可度极高。其博士生导师任职苹果AI核心岗位，手握丰富的行业人脉和项目资源。为留住这位稀缺的AI人才，导师主动出面对接企业，为他争取到苹果核心岗位。除苹果外，多家硅谷头部科技企业也纷纷向他抛出高薪研发岗位的橄榄枝。从资质、签证、就业渠道等各方面来看，他留美发展没有任何阻碍。在旁人看来，稳稳留在硅谷从事高端研发，是最优且最稳妥的职业选择。但杨植麟跳出了传统人才的发展定式，坚定选择回国深耕人工智能赛道。随着Kimi-K3系列模型持续迭代、火爆全球，外界终于看懂这份选择的格局。外网大量科技从业者和网友热议，纷纷反思美国职场存在的固有弊端。硅谷企业薪资优厚，但岗位分工极度细化，技术人员沦为标准化工具。华人技术人才大多只能负责局部模块研发，无法主导整体项目创新落地。长期存在的职场隐形壁垒、常态化的合规审查，让从业者缺乏稳定归属感。即便技术能力再出众，多数华人从业者也难以突破圈层，触碰核心决策层。固化的职场体系，极大束缚了顶尖人才的创新思维和技术研发上限。相比之下，国内AI产业近几年迭代速度飞快，产业生态愈发成熟完善。国内拥有海量真实的应用场景、完整的产业链条和宽松的创业氛围。对于科创创业者来说，技术可以快速落地测试、迭代优化，完成商业化闭环。人才无需依附大厂体系，能够自主把控研发方向，主导项目的全程推进。这种创新自由和事业主动权，是硅谷高薪岗位完全无法比拟的核心优势。同时，国内完善的人才扶持政策、充足的资本加持，为创业提供坚实保障。各类利好条件叠加，让高端科创人才拥有更广阔的发展空间和成长前景。回国后，杨植麟创立月之暗面科技，专注通用人工智能领域的技术攻坚与创新。团队聚焦长文本理解、复杂逻辑推理等核心赛道，持续补齐国产大模型短板。自研的Kimi-K3大模型综合性能优异，成功跻身全球AI产品第一梯队。不仅在国内收获海量用户，也凭借硬核实力打开了海外市场的口碑。外网流传的工作日常画面，也让海外网友直观感受到两地科创氛围的差距。国内团队灵活高效的研发节奏、包容的试错环境，更适配前沿技术突破。美国科技圈也由此认清现实，单纯高薪已经留不住有格局的顶尖人才。物质待遇早已不是高端人才择业的唯一标准，价值实现和发展空间更重要。杨植麟的归国创业之路，是国内科技实力崛起、人才吸引力提升的真实缩影。如今越来越多海外华人博士、技术骨干，主动放弃海外优渥条件选择回国。持续的人才回流趋势，彻底扭转了过去数十年人才单向外流的被动局面。目前，杨植麟依旧扎根国内AI创业一线，带领团队深耕通用人工智能研发。团队保持高频技术迭代，持续优化Kimi系列模型，拓展多行业落地应用场景。同时持续吸纳海内外优质科创人才，不断扩充研发实力，助力国产AI产业进阶。他的创业经历，也成为海外高端人才归国创新创业极具代表性的优质范本。信源：新浪财经

8月11日，日本经济新闻刊发了一篇，让硅谷不太舒服的文章。主角是月之暗面CEO杨植麟，开发出中国高性能AI“Kimi”的那个90后。日媒的结论很直接——这个人的选择，反映出美国对顶尖人才的吸引力正在下降。不是中国媒体在自夸，是日本人在做第三方确认。这篇报道没有堆砌华丽辞藻，而是用扎实的信息链展开分析。日媒记者注意到，杨植麟的履历本是硅谷最青睐的类型。2015年清华年级第一毕业，直奔全球NLP研究顶尖的卡内基梅隆大学，师从苹果首任AI研究负责人和谷歌首席科学家。这样的学术背景，放在几年前大概率会留在硅谷。但2022年底ChatGPT爆发后，杨植麟海外考察两个月，最终选择回国。2023年3月，月之暗面成立，一个月内拿到红杉、真格6000万美元融资。不到三年时间，这家公司估值突破200亿美元。更让业界震动的是2026年7月，杨植麟带着KimiK3登上NVIDIAGTC主会场。这款模型以2.8万亿参数、百万级上下文成为全球首个开源3万亿级模型。日媒特意强调，KimiK3的突破不止是参数堆砌。它的KDA混合线性注意力机制，让长程记忆与推理效率实现兼顾。原生多模态能力不是插件拼接，而是架构级的基因植入。百万级token上下文是什么概念？相当于能一次性读完整本技术书籍，或数小时会议记录。这让Kimi在仓库级代码导航、跨文献推理等场景，形成独特优势。更关键的是开源决策。杨植麟选择公开完整模型权重，配合激进定价策略，直接冲击闭源厂商的商业模式。日媒观察到，这是中国AI企业首次在超大规模模型领域，拥有定义规则的底气。杨植麟的选择并非孤例。日媒在报道中顺带提及，过去两年海外AI人才回流明显。师从李飞飞的苏昊，海外求索17年后加盟复旦，牵头物理智能研究。27岁的姚顺雨更具代表性。普林斯顿博士毕业后曾任OpenAI研究员，2024年加入腾讯，直接出任首席AI科学家，掌管AIInfra和大模型核心业务。95后罗福莉从DeepSeek跳槽小米，成为MiMo大模型负责人；郭达雅加盟字节跳动，执掌Agent方向。这些年轻人的流动轨迹，与杨植麟形成呼应。日媒分析，人才流向转变的背后，是中国AI产业生态的质变。31个省区市均出台扶持政策，北京、上海每年投放亿元级算力券，企业最高可获千万元补贴。浙江杭州对优质开源项目奖励100万元，四川、广东聚焦产业落地，形成差异化赛道。西部省份依托绿电优势，打造算力枢纽，让模型训练成本大幅降低。反观美国，情况正在发生变化。白宫拟议的新规，计划禁止联邦拨款支持美中科研合作，将NASA的对华限制扩大到所有联邦机构。这一政策引发近50万条公众意见，88%持负面看法。美国科学家担忧科研政治化，认为减少合作会进一步拉大在量子科学、AI等领域的差距。日媒在报道中抛出核心判断：人才流动的逻辑已从“单向奔赴硅谷”，变成“全球双向选择”。杨植麟们的选择，本质是产业机会的重新排序。过去硅谷的吸引力，源于技术话语权和完善生态。但现在，中国不仅能提供充足资金，更有庞大的应用场景和算力支持。KimiK3的成功，印证了中国AI的“第二曲线”。从早期的应用创新，跃迁至基础层定义权争夺，与DeepSeek形成差异化互补的竞争格局。开源策略成为关键变量。日媒注意到，KimiK3让开源模型首次在绝对能力上逼近顶尖闭源模型，同时保持透明度和成本优势。对于金融、医疗等敏感行业，“开源权重+私有化部署”正从可选项变成必选项。这让中国AI在全球市场获得新的话语权。算力叙事也在转向。KimiK3的扩展效率比前代提升2.5倍，证明竞争焦点已从算力投入，转向算力转化效率。在芯片管制背景下，这种效率优势变得尤为重要。谁能用更少的资源榨出更多智能，谁就能在下半场占据主动。回到日媒的核心结论，美国对顶尖人才的吸引力下降，并非因为美国变弱。而是中国AI产业的崛起，提供了另一条实现价值的路径。杨植麟们的选择，不是意识形态的站队，而是理性的职业判断。他们看到了在这里能做更大的事，能把技术想法快速落地为产品。这种人才流动的变化，本质是全球科技格局的再平衡。过去由硅谷主导的单一创新中心，正在演变为多极并存的生态。开源与闭源的博弈，算力与效率的比拼，政策与市场的协同，这些因素交织在一起，重塑着AI产业的全球版图。杨植麟和Kimi的故事，只是这场变革的一个缩影。它告诉我们，顶尖人才永远追随机会，而机会永远留给有准备的土壤。未来的科技竞争，不再是单一技术或单一企业的对决。而是整个生态的较量，是人才、政策、市场、算力的协同作战。

4个华为前员工，闷声干出全球第一真的太佩服这种踏实做事的中国人！现在很多创业公司，张口就是融资、风口、流量炒作。但在深圳，有四个从华为出来的工程师，彻底颠覆了我的认知。他们没有热搜、没有宣传、不搞资本套路，就安安静静扎根在车载影像这个小众赛道，硬生生把自己做到了全球第一。早些年，整个行车记录仪行业，全是低价杂牌，画质差、夜视糊、调取视频特别麻烦，所有人都在卷价格，没人愿意沉下心做技术。而这四个华为老兵，带着大厂沉淀的技术，死磕行业痛点，自研影像算法和无线传输技术，解决了多年来用户最难忍受的使用弊端。大家看一组实打实的数据，真的非常震撼。这家企业2025年全年营收达到4.76个亿，净利润直接突破3661万，同比暴涨59.2%，净利率远超普通车企。而且他们不靠国内内卷，超过55%的收入都来自海外，远销东南亚、中东各个国家，稳稳拿下无屏车载影像设备全球出货量第一名。没有一夜爆红，没有传奇逆袭，整整十年低调深耕。原来真正厉害的从不是追风口的人，而是把一件小事做到极致的实干者。深圳科学家华为员工创业国货崛起创业故事深圳创业硬核科技

前几天，我们和周顺波聊了三个多小时。他是欧拉万象的创始人，今年3月从华为离职，三个月连续完成三轮融资，6月一轮数亿元，高瓴创投、五源资本、招商局创投、百度风投。先说他为什么值得认识。周顺波做了12年机器人。2015年进港中文徐扬生院士实验室，跟着做熊猫形态疗愈机器人，送进香港沙田医院陪自闭症儿童和阿尔茨海默病老人。2016年师从刘云辉读博，博士论文拿过IEEERA-L年度最佳论文荣誉提名。2021年通过「天才少年」计划加入华为——他是迄今唯一以智能机器人课题入选的人。在华为从零组建具身智能团队，做到华为云物理智能创新Lab负责人和公司级首席专家，团队扩到百余人。然后他走了。欧拉万象做家庭机器人。轮式底盘加双臂，明确不做双足人形——他的判断是家庭里双足除跳舞外暂时没意义，安全、能耗、噪音、可靠性问题3到5年内难解决。第一版用二指夹爪，并行设计三指。不做灵巧手，不做触觉，认为这两件事应该交给供应商，路线还没收敛。他最核心的一句话是：就算没有AGI，也能做一台大家喜欢的机器人。这和行业里大部分公司的叙事不太一样。很多人讲家庭机器人，底层假设是AGI到了就能用。周顺波的假设反过来：用现有架构和数据闭环，先把产品做出来，让用户用起来，再靠真实家庭数据迭代模型。数据策略是「dataisfirstprinciple」。采集收敛到人，不收敛到某一代机器人——人的双手数据可以迁移给单臂或双臂。以human-centric数据为主，humandata+syntheticdata很可能是终极解法。用户教机器人一个新技能，采集十几到几十条数据，大约一小时工作量，后训练能推到90%到95%成功率。几个比较硬的判断：他说「大语言模型长不出这种公司」。家庭机器人不是一个技术，而是一个产品，需要天才的产品定义才能把事情推下去。评价PhysicalIntelligence的π0.5：「刷榜的时候从来没赢过，真机部署的时候从来没输过。」他认为是「真机之王」。关于工程和算法的关系：「工程能力有可能比算法更重要。即使是模型这种看起来很高大上的东西，背后全部都是工程问题和资源问题。」关于家庭场景的预期管理：「家庭具身就像从天上望下去的一片汪洋大海。当你慢慢往下降，真的去落地时，最后很可能会发现，它其实是一个又一个的水洼。」团队52人，除1个HR和1个行政外全是研发。第一批样机计划年底进入早期用户家中。体验官招募收到1000多份长问卷，筛出约200名最相关用户。原定明年千台销量目标，他近期说需要更谨慎地考虑。下限是拓竹，上限是苹果。完整对话详见42号电波公众号。欧拉万象家庭机器人具身智能

短视频创业

众所周知，自动驾驶行业已经成了具身智能创业者最大的来源地之一但总所不周知的是，除了华为和大疆，理想汽车也是个名副其实的“具身智能大户”。到目前为止，行业内已经有多位创始人是从理想走出来的其中最知名的，要数理想汽车联合创始人、前总裁沈亚楠，以及前高级副总裁、智驾一号位郎咸朋不过理想系的创业风格挺有意思，抱团现象比较明显。虽然出走的人才不少，但大多数人选择了一起创业，而不是各立门户，所以实际成立的公司数量并不算多理想汽车人形机器人具身智能

品牌与用户有时候真得是一场“双向奔赴”。最新一期《ET9会客厅》，蔚来CEO李斌的嘉宾是卡尔顿集团董事长黄秋平，也是福建首位ET9用户。我相信很多人听到“卡尔顿”，一定不会感到陌生，因为你们可能都吃过他家的面包、蛋糕。这位1983年出生的闽南企业家，身上有一种少见的清醒和笃定。2010年初探食品行业，2014年创立卡尔顿，定位高端烘焙市场。十年间，卡尔顿从一家食品工厂成长为员工近千人、旗下十余家子公司的集团化企业。黄秋平定下的品牌使命也很特别——“用营养力创造幸福感”。有没有联想到蔚来旗下高端家庭品牌乐道的品牌使命？（让家庭生活更美好）整个对话过程中，黄秋平的金句一个接一个，而每一句话的背后，都是过去十年他能够坚持下来的理由。关于时间维度——“我们做企业、做创业，很多的时候，为什么会纠结呢？其实就是评价你这件事情的时间维度自己没有想清楚。如果你确实做一件事情，你是用1年去评估，还是用3年、5年、10年、20年？那是完全不一样的。”他说，如果一个品牌是做50年、100年的梦想，那么3年、5年的低谷就不算什么，“这过程最难的就是你一定要不忘你的初心。”这话从黄秋平嘴里说出来，格外有分量。卡尔顿的发展史穿越了多个周期、遇到过各种困难和转折，如果没有长期主义的定力，那是走不到今天的。如此的经历，和李斌的创业经历、和蔚来的发展历程，何其相似。关于创业初心——“背后怎么坚守这个品牌的初心？你当时是想做给谁的？你觉得他们最在乎什么？你希望把这个品牌做得怎么跟别人不一样？其实这个随着时间的推移是非常容易动摇的，这个真不容易。所以你在品牌建立的初衷，一定是要跟自己同频。”“我们这一代创业者，我们更多的是先要仰望星空，然后看到美好的那一面。因为你想到了那个美好的未来，所以你现在再难再苦再累，你都可以坚持下去。”他说，“以前是脚踏实地再仰望星空，我们这一代人是先看到美好的星空以后，然后脚踏实地，坚定不移地走下去。”这个逻辑，和李斌做蔚来的路径如出一辙。先相信纯电和换电是未来，然后坚持纯电汽车的路线，将全国的充换电补能网络越建越完善；先相信中国品牌能站稳高端，然后用细节去打磨产品、用持续的投入去打好高端品牌的基础。黄秋平的另一段话，证明了蔚来的高端形象和产品差异化确实成功了。“我其实是特别喜欢车，所以什么样的车子我都有。所以我在这些众多的车子里面，当你没得选，或者不想选的时候，我都会开蔚来。”他一年开ET9开了4万多公里，而库里南3年多才开不到2万公里。一个拥有库里南的人，日常却更愿意开ET9——这就是产品力最好的证明。为什么黄秋平的创业虽然发生在另一个行业，却与蔚来的品牌理念有那么多交集？其实，这也是为什么蔚来对高端用户特别有吸引力的原因。第一，价值观同频。黄秋平说，“目前来看，我们对电车的选择其实是非常多样化，但是我们会喜欢上符合自己性格的，符合自己的文化水准的认知的。”蔚来坚持长期主义、坚持正向研发、坚持做难而正确的事——这种品牌气质，和那些穿越周期、白手起家的企业家们高度契合。ET9的车主名单里，有美的方洪波、京东刘强东、地平线余凯、分众江南春。他们买的不是一辆车，是一个和自己价值观同频的品牌。第二，产品定义精准。ET9定位“行政旗舰”，从线控转向到全主动悬架，从大气的外观到精致的内饰设计，黄秋平的评价是四个字：“确实超出预期”。对一个拥有库里南的企业家来说，这四个字的含金量不言而喻。第三，服务体系碾压。ET9提供3年全场景司机服务和商旅接送权益、十年免费换电、六年或十五万公里整车质保、十年不限里程三电质保。这些对企业家的高频商务需求来说，不是锦上添花，而是刚需、是安心。第四，除了蔚来的汽车，蔚来的生活方式品牌NIOLife所构建的产品线也帮助高端用户找到了他们对生活方式的认同。所以一直都有用户说，“选择蔚来不单单是选择一辆车，对我们来说恰恰是选择了一种生活方式”。甚至，很多还没买车的非车主用户已经成为了蔚来app里的购物常客。对高端用户们来说，车是入口，生活方式才是目的地。一个做高端烘焙的企业家，和一个做高端智能电动汽车的品牌，在“长期主义”这件事上找到了共鸣。蔚来汽车新能源汽车大V聊车一起加电阿瑟聊汽车品牌营销

牛逼的人，不是没犯过错，是不犯同样的错很多人崇拜大佬，觉得他们高瞻远瞩、神机妙算、永远正确。扯。所有投资大神都亏过钱，所有创业大佬都失败过，所有顶级天才都摔过跟头。区别在哪？在"不贰过"。"不贰过"是孔子最看重的弟子颜回的标签，三个字，同一个错误不犯第二次。听起来简单，做到的人万里挑一。大部分人的问题不是犯错，是同一个错反复犯。投资被套牢一次不解套再被套牢，创业踩坑一次不长记性再踩一次，合伙被坑一次还找同类人再被坑一次。这种不是命苦，是脑回路有问题。为什么犯同样的错？因为懒。第一次犯错不反思、不复盘、不总结，靠运气硬扛过去，然后告诉自己"这次是意外"。意外多了，就成了必然。真正聪明的人不是不栽跟头，是栽一次跟头就多长一份记性。一次踩坑比别人三年经验都管用，这才叫本事。牛逼的人不是没失败过，是把每次失败都变成了教材。烂人不是运气差，是每次都从零开始踩同一个坑。差别就在这六个字：不迁怒，不贰过。腾讯自由现金流腾讯在AI端持续在发力，AI办公领域腾讯是拔得头筹，现在没有哪家大公司敢轻视Ai的发展。

8月12日，前阿里巴巴通义千问负责人林俊旸在海外社交平台正式官宣个人创业新动态，公布其在上海设立全新AI实验室PragmatikLabs，中文名为语用科技，聚焦数字与物理世界融合的下一代AI智能体（Agent）技术研发。林俊旸介绍，PragmatikLabs的核心定位是搭建可同时作用于数字虚拟场景与现实物理世界的通用AI智能体，slogan定为“Agentsfordigitalandphysicalworlds”。同时，林俊旸披露了首轮融资投资方阵容，本轮由高榕创投与红杉中国（HSG）联合领投，腾讯、上海未来产业基金跟投加持。

原阿里千问技术负责人创立新公司原阿里千问技术负责人林俊昉官宣创业✨新公司PragmatikLabs语用科技落户上海，主攻打通数字与物理世界的下一代智能体Agent。天使轮估值直接来到20亿美元，腾讯、红杉中国、高榕创投等多家头部资本入局，起点相当高。看看这家新AI公司后续会带来什么样的产品。AI大模型语用科技原阿里千问技术负责人创立新公司

『硅星人Pro』的统计：过去两年至少有10位『剪映系』创业者创办AI应用公司感觉剪映都快成国内AI视频类应用创业的黄埔军校了…这个我体感也很强因为之前接到过一些商单问询（虽然都没有最终成交气死），然后打开brief一看，都会展示创始人字节、剪映离职的背景，有的时候都会误以为是不是看重了资料。文中对此的解释是，剪映横跨剪映、CapCut、即梦、醒图、小云雀、可颂等多条产品线，经历过多轮组织调整和人员流动，本身规模的比较庞大。许多员工在相当年轻的阶段，就已经负责过规模较大的产品、团队或全球业务。再加上投资者也追捧剪映系的创业者，认为他们接受过有效的训练，懂得能快速试错、迅速上线、增长和商业化，愿意重金押注。不过感觉他们创业的形态也都挺相似的，就是不知道谁能跑到最后了。

33岁阿里天才离职创业！新公司估值超135亿8月12日，AI圈爆出大新闻！93年的顶级技术大佬林俊旸，在上海成立新公司语用科技，专攻新一代AI智能体，主打打通线上数字世界和线下物理场景，跳出了当下普通AI内卷的赛道。林俊旸履历堪称传奇，是阿里有史以来最年轻的P10技术专家，和Kimi、智谱AI创始人并称为“基模四杰”，是国内顶尖的AI研发核心人才。他在今年3月从阿里离职，仅用五个月就完成全新创业布局。这家新公司更是拿到了顶级资本扎堆投资。红杉中国、高榕创投各投6.76亿元，腾讯跟投1.35亿元，还有官方产业基金助力。即便还没有成熟落地产品，公司估值已高达135.11亿元。足以看出，能落地实体经济的智能体AI，已经成为行业最看好的未来风口。

这些年，从大疆离职出来做机器人的员工其实不少，创业方向也挺多元的，有四足机器人、人形机器人，也有割草机器人、具身智能等等，算是遍地开花要说其中最受关注的，还得是王兴兴。他当年在大疆待的时间不长，很快就出来自己创业了，但他和大疆的缘分并没有就此了断2018年，大疆曾经花1012.86万元买下了宇树科技大约17%的股份，按那个价钱算，宇树当时估值也就6000万左右。那会儿工商登记都办好了，大疆一跃成了宇树最大的外部股东可惜的是，到了2019年，大疆又减资退出了。现在回头想想，要是当年那笔投资留到今天，大疆手里的股份市值少说也得有几十亿了吧，还是挺让人感慨的说回现在，你觉得在大疆系这批机器人创业公司里，将来谁有希望成为下一个宇树科技？谁又能成为下一个王兴兴呢？大疆错失37亿尹方鸣200万投宇树豪赚140倍大疆错失宇树

最近听了一期播客，嘉宾是一个叫PrashantKhemka的印度基金经理。这人在高盛干了将近20年，后来自己出来创业，管理着超过120亿美元的资产。节目聊的东西很多，但有一段关于AI的讨论，我反复回听了好几遍。我发现大部分人在投资里犯的亏，其实都栽在这件事上面。1节目里，主持人问他怎么看当下全球的AI行情，他说：有时候我觉得这一切像是在重演。他说的重演，是2000年前后的互联网泡沫。他当时就在美股做投资，亲眼看着那一轮从狂热到崩塌的全过程。他还补了一句，自己是谷歌的首日投资者。互联网泡沫破裂之后，互联网本身并没有消失。相反，我们今天用的手机、网上银行、外卖、社交媒体，全部建立在互联网这个底层技术之上。Khemka举了一个例子，他小时候替爷爷去银行更新存折，现在谁还去银行？手指一点全搞定了。换句话说，当年看好互联网的人，对产业的判断完全正确。但问题在于，判断对了产业方向，并不等于买对了公司，更不等于在对的价格买入。他提到了一个名字，Corning，做光纤的那家公司，互联网时代的核心供应商。2000年股价到顶之后，你知道它花了多久才回到那个高点吗？大概25年，就在最近几个月才刚刚突破。业务一直在增长，公司也没有倒闭，但如果你在2000年高点买入，你要等四分之一个世纪才能解套。他接着做了一个类比：当年互联网时代的思科，就是今天AI时代的英伟达。思科当年是所有互联网数据包的路由中心，地位极其核心。英伟达今天在AI算力领域也是这个角色，技术地位毫无疑问，但技术地位并不能自动兑换成投资回报。2我来把他的逻辑拆开.投资一个大趋势，需要连续做对三层判断。第一层是产业判断，这个技术到底是不是真的；第二层是公司判断，哪些公司能活下来并且持续受益；第三层是价格判断，当前的股价是否已经把未来十年的好消息全部透支了。大部分人，包括很多专业投资者，容易卡在第一层就停下来了，觉得AI一定会改变世界，所以AI相关的股票一定能赚钱。但这中间差了两个巨大的逻辑跳跃。Khemka说，在现实世界里，判断哪些行业未来会高速增长，是相对容易的。比如今天说国防会好、AI基础设施投入会大、电力变压器供不应求，这些都看得见。但这些预期如果已经完全反映在股价里了呢？甚至超额反映了呢？那即使行业兑现了增长，股票回报可能仍然让人失望。他还举了eBay的例子。互联网泡沫之后，eBay的实际业务一直在增长，而且增长得不慢。但从2000年的估值高点买入，投资回报却很一般。业务没问题，公司没问题，唯一的问题是价格太贵了。同理，他提到现在全球市场里，AI受益板块已经出现了很明显的分化。一边是供应链端的公司股价飞涨，韩国的存储芯片公司一年涨了两倍，台湾的半导体供应链也是类似的情况；另一边呢？传统软件公司被当成AI的牺牲品，埃森哲今年以来跌了超过50%，印度的IT服务公司也在挨打。但Khemka的做法很有意思，他两边都买。他的逻辑是：IT服务公司不会归零，如果市场已经把最坏的情况定价了，而实际结果没那么糟，那这些被抛弃的公司反而可能有超额收益。3很多人做投资决策的时候，是在做叙事投资。看到一个令人兴奋的故事，然后让这个故事驱动自己的买入行为。但真正的定价不是由故事决定的，是由预期差决定的，一个公司的股价反映的是市场对它未来的集体预期。你赚钱，不是因为这个公司好，而是因为它比市场预期的还要好。你亏钱，也不是因为公司差，而是因为它没有达到已经被定价的那个乐观预期。Khemka把这个道理总结成一句话：所有人都看好的行业，恰恰是你最需要保持警惕的时候。这跟互联网泡沫的教训一模一样。1999年所有人都知道互联网会改变世界，这个判断无比正确。但正因为所有人都知道，这个正确的判断已经被充分定价，甚至被过度定价。最后买单的，恰恰是那些觉得只要方向对了就稳赚不赔的人。所以如果你现在看好AI，我觉得可以问自己三个问题：第一，我看好的是AI这个技术方向，还是某家具体的公司？第二，这家公司的竞争优势能持续多久，三年后它还会是赢家吗？第三，当前的价格里，已经包含了多少年的乐观预期？三个问题的答案如果都很清晰，那恭喜你，这大概率是一个经过思考的决策。但如果答到第二个就开始模糊了，那可能需要再想想。毕竟，看对未来和从未来赚到钱，中间隔着的东西，可能比我们以为的要多得多。

日媒心里五味杂陈【网易新闻】8月11日，日本经济新闻专门刊文表示，开发出中国高性能人工智能"Kimi"的月之暗面公司首席执行官杨植麟，曾在美国一所著名大学就读，之后回国创业。日媒称，杨植麟目前在中国炙手可热，但他选择回国，反映出美国这个长期以来吸引顶尖人才的国家，吸引力正在下降。大约在2019年，杨植麟在卡内基梅隆大学的导师、人工智能研究员鲁斯兰·萨拉克迪诺夫教授直接联系了这位首席执行官，"我们能否邀请杨植麟加入我们公司？"但最终美国没有留下这位关键的人才。日媒表示，中国人工智能正在全面崛起，事情远没有看上去的那么简单。杨植麟的履历放在任何一国都是顶尖的。他2015年从清华大学计算机系以第一名成绩毕业，随后进入卡内基梅隆大学语言技术研究所攻读博士，导师为萨拉克迪诺夫与时任谷歌首席科学家的威廉·科恩。卡内基梅隆的计算机博士通常要读六年，他只用了四年。求学期间他进入谷歌大脑和脸书实习，作为核心成员参与Transformer-XL和XLNet两项开创性研究，论文引用次数均突破2万次。萨拉克迪诺夫评价他是"当时卡内基梅隆大学最优秀的学生之一"，坦言以他的研究水平，完全可以进入顶尖院校担任博士后研究员，再成为高校教授。苹果公司曾主动向他抛出橄榄枝，被他拒绝。他对导师说了"若不尝试创业，一定会遗憾。"2019年，杨植麟选择回国。2023年4月，他在北京创立月之暗面，推出的Kimi智能助手凭借20万字长文本能力一炮而红。而日媒之所以对他的去向如此敏感，是因为杨植麟的个案背后是一整条人才流动曲线的反转。过去，中国AI人才留美的典型路径是国内打下基础，赴美读博，进入谷歌、脸书、OpenAI等头部实验室深耕细分领域，最终成为某一技术方向的专家。而今天，中国有能力提供能够定义技术路线、主导产品方向、实现技术价值的平台。过去10年，中国对AI人才的吸引力主要是"市场大、制造强、落地快"，如今这组标签已升级为"市场大、资本活、生态全、政策实"。目前，国内AI大模型市场近三年复合增长率超过40%，今年市场规模预计突破700亿元。以月之暗面为例，仅2026年上半年就完成4轮融资，累计超39亿美元，公司估值在半年内翻了超过7倍，达到315亿美元。斯坦福大学2026年《人工智能指数报告》显示，截至今年3月，中美头部模型在相关综合测评上的差距已经缩小至约2.7%，自2025年初以来还曾多次交替领先。我国人工智能开源大模型全球累计下载量突破100亿次，下载量已占全球总量的41%。在全球主流大模型调用榜单上，排名前六位的模型全部来自中国团队。7月16日，月之暗面正式推出KimiK3大模型。该模型达2.8万亿参数，为全球最大开源模型，拥有百万级上下文窗口。这是开源模型首次在权威编程榜单上超越全部海外闭源模型。K3发布72小时内，美股AI板块市值合计蒸发约4700亿美元。马斯克在相关报道下留言"令人印象深刻"，英伟达CEO黄仁勋则在采访中明确表态，美国公司"绝对应该"被允许使用中国模型。杨植麟的回国绝非个例。近年来，一批海外顶尖AI人才陆续回流，除了创业之外，更多人也选择进入国内大厂，并直接担任核心技术岗位。全球顶尖AI研究人员中，中国籍专家占比高达47%。这种充分放权、信任核心研发者的行业氛围，正成为吸引顶尖人才回流的深层软实力。而日本的焦虑则来自另一组对比。当中国AI从"跟跑"加速迈向"并跑、部分领跑"，日本在这一轮大模型浪潮中几乎缺席。日媒关注杨植麟，既是看到中美科技竞争已进入并跑阶段，也是反观自身在科技赛道上被中国越拉越远的现实。一个能让萨拉克迪诺夫级别的人士主动挽留的学生选择了离开，而归国的学生又造出了影响全球AI板块市值的模型，这种风向的变化，比任何论述都更有说服力。

电商的可怕之处就是一条商贩到商人中间路的斩杀线。现在你想在衣食住行任何一方面创业，就少不了电商的盘剥和大数据杀，而电商的大数据杀是普通老百姓门都摸不到的存在。以前老百姓想创业，先租商铺，圈层走一圈附近半小时就知道这个商圈怎么样，失业后摆个小摊能评估，现在电商大数据，你都不知道摆什么摊，而小商贩说房东盘剥你，但是小商贩起家后买商铺成为房东，也可以成为代理，也可以有超级市场，都在这条线上，资源就靠自己经营，结果电商大数据杀，导致商贩被绞杀，失业加大，网上电铺又有几个赚到钱。学历高，进电商大厂，学历低去哪里，摆个小摊和电商竞争，永远没有任何上升渠道。

作为创业者，你是怎么面对人生和创业中，遇到的痛苦和累？答：马斯克不是讲过，创业就是嚼玻璃嘛。马云也讲什么，马云他说创业，有的时候你苦和累的时候，你哭都哭不出来，因为你不知道哭啥，就那种很无力感，有的时候你感觉什么都做了，但是又感觉好像什么都不行，那做的结果也不是你想要的那东西。创业就是这个样子的，这个痛苦和累他会比常人多很多很多。但是毛主席讲过一句话嘛，就是你要是去不去面对坏人的话，你没有办法学到对付坏人的方法。那你就是要在痛苦和累里面，你才能够学到怎么面对痛苦和累。痛苦和累是避免不了的。有人问过段永平，你过去有没有过那种很辛苦、很累的时候？他说，没有人随随便便成功的，也就是他们其实都是跟普通人一样的。你都不知道段永平已经这么成功的情况下，当初步步高差一点倒了，因为钱在俄罗斯运不回来呀。但是好在后来大家提着大包的现金，用飞机又空运回来了，然后才救过来。Oppo，vivo，他们当时做手机的时候也是差一点倒了呀，当时段永平还专门回国了一趟。他跟大家讲，如果说这次创业我们挺不过去的话，我们倒下也要倒的体面一点，不要欠别人钱。如果能够保证这一点的话，那剩下的就是，他说的是let'sfightnow。他就说我们要开干嘛。你只能咬着牙啊硬挺过去，你自己也要想办法调节的，有的喜欢美女，有的人喜欢旅行，有点喜欢睡觉，有点喜欢去桑拿，有的人喜欢跟兄弟喝酒，就像乔布斯一样，他喜欢呆在屋子里面，一个人呆在屋子里面自己冥想。我看了很多很传奇的成功人士，他们的创业过程中碰到你过不去的坎，还有痛苦啊、累啊，都是硬扛过来的。而且他们的方法，跟普通人没有任何区别。就你要是感觉挺不过去。马云不是讲过吗？你要感觉挺不过去的时候，感觉哎呀干不下去了，我要放弃了，然后去睡觉，第二天醒来继续干，就这么回事儿。没有哪个神仙说可以避免这个东西，这是避免不了的，避免不了你只能直面嘛。但是你创业过程当中，有一些痛苦和累是没有必要的。就是你可以避开。我举个例子，比方说这次段永平雪球APP访谈里面讲过（2025年11月11日），他说人家苹果公司做那个TV就叫iTV都放弃了。因为电视机这种东西，是差异化很小的一个产品。你没有办法能够像苹果手机和安卓手机这样对比差异化这么明显，你没办法给用户这么大的差异化的话，那你就不要干了。因为最后你如果产品没什么差异化，最后就陷入价格战嘛。那如果说长期来看，这个生意是不可行的，是要陷入价格战的，那这个生意就不做。但是呢，没想到人家苹果都放弃了，偏偏段永平的手下刘作虎，他偏要去搞一个电视机。然后搞着搞着发现，哎果然不行，钱亏了，然后最后宣布业务砍掉了。然后段永平就说，刘作虎你到底怎么回事？跟你讲了电视机没必要搞，你怎么还去搞？对于刘作虎来讲，他想试一试，但对于段永平来讲，这里面的累，苦哈哈的去搞电视机，这个业务搞了半天失败了，这团队要解散掉，生产线要要砍掉，你看这种痛苦就是没有必要的，是可以避免的。还有一些痛苦是什么呢？比如说杜国楹他做了一个产品，他本来背背佳赚到上亿啊，然后才短短一两年时间就直接负债4000万破产了，负债4000万，钱全没了。为什么？他搞了一个产品叫做保温鞋。这保温鞋就是在鞋子里面放个电池，然后冬天的时候它可以一发电就发热嘛。冬天如果说你的鞋子可以发热，这是不是有很好的一个产品？尤其在东北这种地方应该很好卖。结果呢这个产品他们测试不充分，他们测的时候，感觉鞋子真保温真好。结果热卖，大批量卖出去，生产了一大堆，几千万的货给渠道商去卖，放在那个商超里面卖，当天就爆了，收回来很多钱。结果消费者买回去之后，穿着这个鞋子走路，没走多少天，鞋子里面的电线全踩烂了。消费者肯定要退货啊，消费者退货给那些渠道商，那渠道商也不可能承担这个损失，找杜国楹，这你自己产品问题啊，厂家的问题啊，那要退货。杜国楹说我要想在市场上混的话，那我肯定要把货退掉，钱退给你啊，这这烂的货我得回收啊。像这种痛苦和累，负债几千万，是不是其实本来可以避免的？就是你如果对这个产品真的充分测试，而不是看到这个产品好卖，就赶紧上市，急着上市，那你是不是就可以避免这种痛苦和累？也就是说痛苦和累有两种，一种是你避不了的，避不了就是冥想，旅游嘛，你喜欢美女就找美女恋爱，你喜欢冥想你就冥想嘛，对吧？有一些痛苦是可以避免，就像我刚刚说的那几个例子，是可以避免的，那你就避开就好了。其实真赚钱痛苦还是蛮多的，我自己在痛苦的时候，真的很无力啊，你不知道应该后面应该怎么办，想哭都哭不出来，你想干啥你都不知道，人是懵的，口袋里有余粮，也不知道该干什么，就这样一个状态。创业总会有一段时间，这个状态，但是这个状态它是不持久的，它是不持久的。你隔个两三天，几个月，这个这状态就没了，就过去了。你看我现在，这些东西都过去了，其实发现也没啥，其实当时感觉好像很大的困难似的，过不去了，感觉也不知道应该怎么办，感觉有力气，不知道往哪使，但是现在，好像也没啥，回头看看，最终时间会把这些东西都冲掉的。而且你经历的每一次痛苦，每一次苦啊累啊，你会发现其实没啥，而且你还会心态越来越强，内核越来越稳，越来越能抗压力、抗痛苦。——王叔，强势文化学习群——

张一鸣与梁文锋：AI为何走上背道而驰的两条路线梁文锋曾任职字节，离开后创办DeepSeek；张一鸣掌舵字节Seed大模型。二人都瞄准AGI，但从商业模式、技术取舍、赛道优先级到组织哲学几乎完全对立，不是私人矛盾，是平台基因、对AGI实现路径、商业定位的底层分歧。一、开源与闭源，底层路线根本对立-张一鸣（字节）：闭源全栈路线模型权重不对外放开，牢牢掌握技术主权。依托抖音、头条海量用户数据、视频图文语料，把大模型嵌入自家全部产品：豆包C端、飞书AI、火山引擎云服务，形成“算力‑模型‑应用‑数据回流”完整商业闭环。张一鸣明确反对“模型蒸馏”抄近道，宁可短期榜单落后，坚持底层自主训练，拒绝借用别家模型输出快速刷分，追求原生技术上限。-梁文锋（DeepSeek）：开源优先路线主力模型权重对外开放，把底层模型交给全行业开发者。自身不重兵做C端消费产品，专注底层基础模型，让各行各业基于DeepSeek做应用。他认为封闭模型很难带动整个行业进步，追求算法效率，用更少算力打出更强能力。二、赛道重心：全面铺展VS极致聚焦1.多模态的取舍张一鸣高度看重多模态，尤其押注AI视频生成Seedance，图像、视频、文本、音频全部重兵投入，认为AGI必须具备感知世界的综合能力，AI不只有代码和文本。梁文锋把视频生成划为支线，不投入主力资源，认为现阶段核心突破口是CodingAgent编程智能体，代码推理才是通往AGI最关键主线，其他方向后置处理。2.热点态度张一鸣认可AI编程重要，但提醒团队不要被单一热点裹挟，编程之外还有巨大机会；梁文锋将codingagent视作当下第一优先级，几乎把核心研发资源向代码智能体倾斜。三、商业与组织哲学完全不同张一鸣：互联网平台思维，重规模、重场景、重商业闭环字节是成熟商业巨头，AI要服务庞大现有业务。接受重资本投入，追求产品落地、用户规模、商业化收入，技术最终要赋能海量真实用户场景。允许为长期目标牺牲短期收益，但AI必须和公司商业版图结合。梁文锋：技术理想主义，弱化商业化KPIDeepSeek更像一家偏重科研的机构，不追求短期营收爆发。早期拒绝资本压力，不设置硬性营收KPI，优先保证科研节奏不受财报绑架。他的逻辑：先把底层模型做到极致，应用交给生态开发者完成，自己不下场抢C端入口。四、根源：出身与基因决定选择张一鸣是互联网平台创业者，擅长用系统、规模、海量数据、产品生态取胜，相信把AI嵌入真实用户世界，在真实场景迭代逼近AGI。梁文锋出身量化，是技术研究者，相信算法架构、算力效率、纯粹基础研究，认为AGI突破来自底层模型本身，而不是应用端的流量放大。并非谁对谁错，是两条通往AGI的并行道路：张一鸣：看AI能铺多广，让AI融入亿万人日常；梁文锋：看AI能钻多深，把底层模型能力推到极致。补充：二者不存在公开私人恩怨，只是战略选择背道而驰，行业里闭源与开源两条路线互相参照、互相竞争，共同推动国内AI发展。

多位大疆员工离职后创业成功好的种子，聚是一团火，散是满天星啊～DJI不仅自己技术水平高，还沉淀出了一套属于DJI的研发体系，直接带动各行各业发展了。大疆这套人才打法其实已经跑通了，进来能成长、出去能成功、回来还能合作。

宇树科技创始人曾短暂入职大疆据报道，宇树科技创始人王兴兴创业前曾短暂在大疆入职，但不久就辞职创业，2018年时，大疆一度以1,012.86万元的价格拿下宇树科技约17%的股份，按此计算当时的估值约6,000万元。报道称，大疆入股宇树科技一度还办理好了工商登记，并一跃成为宇树科技最大的外部股东，但可惜的是，大疆在2019年减资，退出了宇树科技的股东名单。若大疆当时顺利投资并直接持有到现在，其手中市值或将达到数十亿元。