創業要趁早。這句話現在越來越像真理，尤其是在這個AI時代，幾乎所有的新興獨角獸都有一個“天才少年”的開頭。最新案例是AI助手Instinct。

創始人諾亞·辛（Noah Shinn）大二那年選擇輟學創業，加入剛剛成立的Sierra團隊，就這麼一不留神幹出了估值1000億的獨角獸。22歲那年，諾亞·辛決定離職創業，開發自己理想中的AI Agent，也就是後來的Instinct。結果僅在試用階段風險投資人們就蜂擁而至，給出了25億美元的估值。23歲這年，面對產品只是稍微成熟、BUG還仍然嚴重、仍然處於封閉測試階段的Instinct，VC們給出的估值又漲到了100億美元。

這合理嗎？我不懂。但你說創始人年齡沒有影響投資人決策，那我也是打死不相信的。

但多早才算早？a16z給出了一個明確答案：高中畢業。最近，a16z辦了一個學校，名為“Horowitz Andreessen Academy”。這座學院定向招募那些剛剛高中畢業、還沒有上大學的年輕人。a16z也在官網清晰地闡述了他們的辦學思路，表示：“如今，一個十八歲的年輕人可以創辦公司、開發軟體、製作電影、進行研究、影響數百萬人，或者從零開始自學某個領域。這改變了受教育的意義，而學院的存在正是為了這一刻。”

首先需要明確的是，在風險投資圈裡，反“教育體制”這件事本身並不稀奇，甚至算得上傳統美德，擁有彼得·蒂爾這樣的先驅人物。彼得·蒂爾的暴論包括“現代大學就是中世紀的贖罪券，人們僅僅是在尋求救贖而不是追求內在價值”、“人們需要很多條路，可大學讓事情變得一刀切”。你細扒彼得·蒂爾的風投版圖，會看到一隻名叫1517的早期基金。“1517”指的就是公元1517年，這一年西方大儒馬丁·路德發表了《九十五條論綱》，公然反對教會出售贖罪券，正式推動宗教改革。

用這個數字命名一隻早期基金，要表達什麼意思再明白不過了。而Horowitz Andreessen Academy瞄準的那個靶子，也是所謂的“現代教育體制”。

在其官網上，a16z明確提出：“人類能力的每一次重大變革都會改變我們需要學習的內容、重要的技能以及我們如何為年輕人迎接未來的世界做好準備。提出好問題、做出判斷、熟練運用強大的工具、與傑出人才合作以及將想法轉化為現實的能力，比以往任何時候都更加重要……學院正在圍繞這些能力建構教育體系。”

至於為什麼選擇高中生，在a16z的官方播客a16z podcast裡，a16z的創始人馬克·安德森有過比較詳細的解釋，他說“相比於傳統的大學四年教育”，在正式工作或者創業之前的一兩年裡，花75%到80%的時間“用來自由做項目，學會指揮多個 AI 智能體協同幹活，並且先花一兩年探索方向”，更容易跟上整個時代的節奏。

目前已知AI時代的創業明星普遍都在大學實習階段有了產品雛形，再往前推算一兩年，那可不就是高中畢業生了嗎？

再到後來的彼得·蒂爾獎學金（Thiel Fellowship），從大面上看就已經和Horowitz Andreessen Academy高度類似了。想要申請彼得·蒂爾獎學金，先決條件就是22歲以下的年輕人。如果你是在校大學生，那就必須要中斷學業全職投入到項目中來。作為交換，彼得·蒂爾獎學金除了提供25萬美元之外，還會在未來兩年內提供必要的創業指導、資源支援。

但從根兒上看，Horowitz Andreessen Academy和彼得·蒂爾獎學金完全是兩碼事。

第一，彼得·蒂爾獎學金遵循的底層邏輯還是“創業孵化”，彼得·蒂爾出錢幫助年輕創業者成長，同時也尋找機會成為這些創業公司的股東，分享成長的結果。而Horowitz Andreessen Academy遵循的是純粹的“辦學思路”：申請者要向學院支付學費，學費和“美國頂級的私立大學大致相當”；需要到舊金山的學校本部上課，主要任務也是上課，幾乎沒有業餘創業或者工作的時間；學習的目標不一定是創業，學院的創始合作夥伴將提供“全職工作機會”，其中包括OpenAI、輝達、Google、Meta、Anthropic等等——一點都不尋求“顛覆惡龍”。

（學院課時安排，來源：學院官網）

第二，彼得·蒂爾獎學金無限接近“公益項目”，不追求盈利且營運鬆散。這是彼得·蒂爾執念的結果，在他的世界裡設立獎學金只是play的一環，原始初衷是“扭轉教育體制的悲劇性衰落，重振真正的學術卓越”。在這個前提下，彼得·蒂爾高度警惕“已經有成熟營運機制的組織形態”，他認為自己作為單一個體或組織“沒辦法在這種框架內進行想要的那種變革”。

一體兩面，“入選彼得·蒂爾獎學金計畫”的體驗高度因人而異。彼得·蒂爾傳記作者馬克斯·查夫金（Max Chafkin）曾經爆料說，由於沒有任何組織架構、管理風格過於“個人偏好”，不少入選的學員會陷入極端的自我否定裡，認為自己是失敗者，其中一些極端案例甚至出現了心理健康問題和藥物濫用問題。

Horowitz Andreessen Academy截然相反，它是一家獨立營運、有完整組織架構的企業，a16z的身份是學院的首輪融資領投方，總融資規模為4200萬美元。學院有一位叫做加甘·比雅尼（Gagan Biyani）的職業經理人擔任CEO。根據資料，加甘·比雅尼當過我的同行，最早的時候在TechCrunch做商業記者。2009年離職之後加甘·比雅尼以聯合創始人的身份先後創辦過Udemy和Maven兩家線上教育平台，主要負責市場行銷、教師團隊建設和一部分PR、IR工作。其中Udemy是名氣相對較大的那一個，到2019年的時候使用者量已經達到了2500萬。

另外行銷圈著名的矽谷增長駭客大會，也是加甘·比雅尼創辦的。而馬克·安德森和另外一名合夥人埃瑞克·托倫伯格（Erik Torenberg）擔任學院董事，但不直接參與管理。

（加甘·比雅尼，來源：個人社媒）

用一位在職業教育領域裡有連續成功創業的人，來負責學院建設，這太能說明態度了。

另外，這一點也決定了Horowitz Andreessen Academy和YC也無法類比。雖然YC相比於彼得·蒂爾獎學金更加體系化，有成系統的培訓課程和方法論，有專業的組織完成營運，但YC終歸還是風險投資人主導的創業訓練營。無論是現任的掌門人加里·譚（Garry Tan）還是早期的薩姆·奧特曼、保羅·格拉厄姆，他們的核心價值基本都體現帶著“連續成功創業的經驗”，幫助創業者成為有可能在當下市場中取得成功的“企業家”。

除此而外，YC不卡齡，沒有彼得·蒂爾獎學金和Horowitz Andreessen Academy那樣把“媚青”直接寫在條款裡。同時，YC也是孵化資源換股權的模式，這些大家都知道的區別就不多展開了。

那麼a16z打算具體怎麼培養這幫天才高中生？我們先來看這樣一張圖：

這張圖基本闡述Horowitz Andreessen Academy的教學思路，來自於9月22日a16z官方播客a16z podcast更新的播客《Why a16z is Building a New School for the AI Era》。a16z辦學校這件事就是通過這期播客官宣的，加甘·比雅尼和馬克·安德森也在這期播客裡相對完整的闡述了他們的思路。在他們的設計裡，學院已經有比較詳細的教學方案，總體思路大概可以概括為三部分：學生自己選擇的項目、短期課程、進入企業工作。

在這三部分中，項目佔據了大部分時間，學院計畫把75%到80%的時間留給學生，讓他們自己決定是做公司、搞研究，還是鑽研一個“尚無明確用途的問題”。比雅尼認為Horowitz Andreessen Academy不能拘泥於傳統商業教育的思路——在傳統商業的課程設定裡，老師雖然也會將學生們做項目、通過模擬沙盤來訓練學生的能力，但通常會提前列好參數和可選行業，再交給學生來完成，這在比雅尼看來是本末倒置的，學生在“洞察問題”“發現興趣”方面嚴重缺乏訓練。

在最理想的狀態下，學生要自己提出問題，也得承擔選錯方向、做了幾個月又推倒重來的後果。

嚴格來說，這對剛18歲的小朋友來說要求多少有點高了，因此學院對“考核”和“教學效果反饋”部分進行了同步的革新，“不設傳統的分數、考試和家庭作業”；學生可以同時做幾個項目，也可以幾個月只做一件事。取而代之的考核環節是每周一次的小組匯報。

根據比雅尼介紹，學生每周要向一個約8人的小組匯報：上周做了什麼，下周準備做什麼，當前遇到什麼障礙。導師也會參加。到了下一周，學生還要回來交代進展。他說，進入現實世界後，“沒人會告訴你必須做什麼”。學院打算讓學生自己安排時間，再用同伴和導師的追問代替老師佈置的作業。

短期課程方面，單門課程的課時都不長，最少兩天最長四周就能完成，由知名的創業者或者投資人擔任老師。學生要根據項目進展來組合課程。學院官網列出的科目有AI推理工程、產品設計、組建團隊、風險投資。a16z的另一位創始人本·霍洛維茨也出現在教師名單上，教授《艱難時刻如何帶隊》這門課。另外我還找到一門抽象的課程，叫做“運氣幾何學”。

另外，薩姆·奧特曼、黃仁勳、李飛飛等人則列在客座講者名單中，甚至還有伊戈達拉——來幹嘛，教怎麼防詹姆斯？

當然這些抽象的課不是主線，AI是學院明確押注的方向。比雅尼在訪談中說，程式設計和軟體工程如今像“一門歷史課”，學生需要學會同時調度30個、50個AI智能體。學院公佈的課程中，AI產品開發與評估、AI推理工程，以及智能體可靠性相關的課程佔絕大多數。

進入企業工作方面，學院官網要求每名學生至少進入一家公司，全職工作3個月；另外提供每人5000美元的旅行和研究預算。OpenAI、輝達、Anthropic、Google等公司列在合作名單中。在理想的狀態下，學生們可以通過這些實習獲得全職工作機會，幾乎無限類似於中國職校體系裡的包分配了……但比雅尼在訪談中承認：“我們還在和每一傢伙伴溝通，還在確定他們具體會提供什麼。”

回到開頭，從這些細緻的安排，多少能看出蒂爾獎學金留給後來者的教訓。例如據彼得傳記作者馬克斯·查夫金的採訪，蒂爾獎學金的一些早期學員發現，加入獎學金計畫後，固定答疑、住宿和日常組織都很有限。一名學員說，自己“能見到任何CEO”，但除了能“找個人一起待著”，並不知道接下來自己需要幹什麼，這也是學員們普遍陷入嚴重焦慮的一大誘因。

Horowitz Andreessen Academy把這群年輕人放在同一座城市、同一個校園裡，每周還有導師和同伴一起檢查項目進度，完全可以看做是針對性的設計。

再例如，在做客一檔商業播客Sourcery的時候，比雅尼還被問到了一個非常現實的問題：Horowitz Andreessen Academy的位置選在舊金山，這裡是距離矽谷非常近，也就意味著距離風險投資人也非常近。在這個情況下，飢渴的VC將隨時關注a16z精心選出的學生和他們的項目，那時候學校怎麼留住他們？

比雅尼說，這些孩子融資不會太難，可他們的教學目標就是讓學生們意識到“只有極少數人應該立刻創辦公司”。在理想的狀況下，年輕人高中畢業後的頭一兩年，應該拿來試方向，再決定是否為一個項目投入往後十年。如果有學生入學兩三個月就找到了好項目，學院會幫他聯絡投資人，離開也沒有關係。比雅尼甚至希望學生記住：“我隨時都能融資。如果要拿別人的錢，最好是出於正確的理由。”

一定程度上，這也解釋了為什麼Horowitz Andreessen Academy目前看起來充滿了實驗主義色彩。根據公開報導，Horowitz Andreessen Academy第一屆約50名學生計畫於2027年入學，學制一年，免學費。在一切順利的前提下，學院才打算進行進一步的資質申請，2028年推出兩年制收費項目。另外，學校不頒發大學文憑，也不保證學生找到工作。

或許這是在a16z在用實際行動向彼得·蒂爾證明，自己辦學院不是在售賣另一種形式的贖罪券？我不知道。我只知道這些流程上、形式上的東西並沒有回答那些學生們在未來做出的產品和公司，有多少是學生本來就會做的，又有多少得益於在這裡度過的一年？假設這一年有正面收益，那又如何證明這部分的正面收益，就一定優於大學教育所得？

另外，在整個商業決策裡，年齡一定不是最重要的因素，甚至是最微不足道的因素。因為沒有任何工作是僅憑“智力”和“體力”就能完美應對的，那怕是運動員也要考慮這個人會不會破壞“更衣室氛圍”，有沒有足夠的“信念感”去成為“建隊基石”——而年輕其實就僅僅意味著“智力”和“體力”。

在這個前提下，“天才少年”真的適合被批次製造出來嗎？對“年齡”的強調到底是在強調生命力，還是強調資本意志有大把的改造空間？

其實，這些問題彼得·蒂爾也沒回答好，我也不太相信一個嘗試著把“教育做成生意”的人就能回答好。   (投中網)

成立才一年、僅有14名員工的AI新創公司Instinct 28日宣佈募得10億美元，估值升至100億美元，短短一個月內增至原來的四倍，成為投資人追捧AI代理的最新例子。

Instinct的AI助理目前仍採取邀請制，尚未對大眾開放。

Meta旗下AI助理Muse爆紅，顯示這類服務已有消費者需求。

Muse讓消費者看到AI更多新用途。

Muse自9月8日推出，在美國和加拿大下載達逾300萬次；SpaceX的Grok Bot自8月推出後，全球下載超過220萬次。

年僅23歲的Instinct首席執行長Noah Shinn表示，該平台的年化交易額正接近10億美元，約50%的交易相關收入來自旅遊業務。

新一輪資金大多將用於擴充算力，因為該公司的運算需求每周增加約一倍。

AI代理可能改變消費者購物與訂閱服務的方式，也引發隱私疑慮：要替使用者付款，AI代理必須取得信用卡等敏感資料。

Instinct在8月曾因服務條款中“永久且不可撤銷”的授權措辭遭到質疑，隨後已刪除相關文字。

Shinn強調，使用者應始終掌控自己的資料。(芯話社)

AMD資料中心收入67億美元：比107%更該看的是58%和Helios發貨節奏

8月4日，AMD公佈2026年第二季度業績。總收入為115.36億美元，同比增長50%；資料中心業務收入67億美元，同比增長107%。

很多標題會停在107%。但這次財報裡，更能說明公司重心變化的數字是58%：AMD披露，資料中心業務已佔季度總收入約58%。這意味著，AMD不是多賣了一批AI相關晶片那麼簡單，資料中心已成為公司當季收入最主要的承載面。

不過，58%也提醒我們不能把結論寫得過滿。AMD的資料中心部門同時裝著EPYC伺服器CPU和Instinct GPU，67億美元不是Instinct的單獨收入。它確認了組合需求與收入確認正在發生，卻不能直接推出GPU收入翻倍，更不能替Helios機架系統簽收“已大規模複製”的結論。

沐玖科技的判斷是：AMD這季財報的分水嶺，不是用107%證明某一款加速器已經全面放量，而是資料中心收入佔比跨過半數後，公司的驗證單位開始從晶片銷售轉向系統交付。接下來更該盯住的，是Helios從本季度首批發貨到四季度爬坡的節奏，能否與收入和毛利率一起兌現。

58%說明AMD的收入重心已經換了位置

AMD二季度總收入115.36億美元，資料中心收入67億美元。按照公司披露，資料中心部門佔當季收入約58%。對一家同時經營資料中心、客戶端與遊戲、嵌入式業務的晶片公司而言，這不是一個普通的部門高增數字，而是收入結構的變化。

去年這個位置還會更多地被PC、遊戲主機晶片和嵌入式周期共同決定；現在，資料中心已經成為影響AMD季度表現的最大變數。CPU與GPU需求只要在這裡同步變化，就足以改變公司的收入、毛利率以及下一季指引的解釋方式。

這也是67億美元真正有用的地方。它首先證明的不是某一個產品的勝負，而是資料中心採購已經可以在AMD的損益表上形成足夠大的重心。AI基礎設施的需求不再只是產品發佈會上的客戶名單，也不只是遠期採購意向，其中一部分已經完成銷售並進入收入確認。

但收入重心上移，不等於產品結構已經透明。對讀者來說，下一步要問的不是“增長夠不夠快”，而是“這67億美元裡，那些增長能夠持續複製”。這個問題必須回到AMD自己的部門口徑。

收入佔比之所以比單季同比更值得先看，在於它改變了後續資訊的權重。當資料中心只是一項增長較快的業務時，PC周期、遊戲半定製晶片或嵌入式庫存去化仍可能主導公司季度波動；當它佔到58%，伺服器CPU、AI加速器和系統交付的節奏，就會更直接地影響AMD對供給、客戶需求和利潤的解釋。58%不是對未來的保證，卻告訴讀者：下一次財報，不能再把資料中心段當成幾項業務中的普通一項來讀。

換句話說，收入結構改變的是提問順序，不是免除驗證的理由。

EPYC和Instinct被放在同一個部門，數字不能被硬拆

AMD官方把二季度資料中心增長歸因於EPYC處理器和Instinct GPU的強勁需求。CNBC的獨立報導也明確指出，AMD同時銷售資料中心CPU和GPU，兩類產品共同帶動該部門銷售額翻倍。

這句看似常規的歸因，恰恰規定了財報能證明什麼。EPYC可以進入通用伺服器、雲端運算和AI伺服器的主機側；Instinct承接訓練和推理加速。兩者都屬於資料中心收入，卻有不同的客戶採購節奏、軟體依賴和交付形態。

因此，107%是一個組合增速。它可以說明AMD的資料中心業務需求很強，卻不能說明Instinct單獨增長了107%，更不能倒推出某一代MI產品的出貨量、單價或某個客戶的訂單貢獻。AMD沒有在本次披露中給出這樣的拆分，任何精確比例都只能是外部猜測。

這不是吹毛求疵。把部門收入寫成GPU收入，會直接跳過AMD收入裡仍然重要的CPU部分；把GPU收入再寫成“搶到多少份額”，又會跳過客戶部署和產品迭代的時間差。三層事實混在一起，標題會更響，資訊反而更少。

對AMD而言，EPYC和Instinct同時進入增長曲線，反而提供了一個更值得觀察的訊號：資料中心業務正在從“賣一顆晶片”轉向“賣一套計算資源”。只是這套資源是否已經穩定複製，還要看下一步的系統交付。

Helios把觀察單位從晶片推到了機架

Helios是AMD的首個機架級AI系統。CNBC報導稱，它把CPU、GPU和網路晶片整合進同一套系統，計畫在本季度向Meta、OpenAI、Oracle等客戶開始發貨，並預計在第四季度加速。AMD在財報中則使用了“Helios begins to ramp”的表述。

這兩個資訊不能被誇寫成“客戶已經完成大規模部署”。它們能確認的是產品已進入發貨和爬坡窗口，不能確認各客戶的驗收規模、連續補貨節奏或最終使用效率。AMD也沒有披露這些細節。

但Helios的意義仍然很具體。過去判斷一顆加速器，更多看晶片性能、記憶體頻寬和單卡供貨；當交付對象變成機架，CPU、GPU、網路、軟體、供電和冷卻要在同一個客戶環境中共同工作。晶片可以單獨通過測試，機架卻必須按機房條件被部署、運行和維護。

所以，Helios不是給67億美元再加一個更熱鬧的產品名，而是改變了觀察單位。若系統按節奏發貨，收入增長會開始獲得“可複製交付”的支撐；若發貨、軟體適配或現場部署拖慢，部門收入仍可能增長，但增長的來源和持續性就需要重新拆解。

這一點也解釋了為什麼AMD的資料中心組合口徑不能只被當作資訊不透明。它確實遮住了CPU與GPU各自的收入比例，卻也更接近客戶最後購買的東西：不是孤立的CPU或GPU，而是一台能進入既有資料中心運行的伺服器，或者一整套AI機架。

從Q3指引到Q4爬坡，市場會給出兩次驗證

AMD給出的第三季度總收入指引約為130億美元，浮動範圍為正負3億美元。它是管理層對下一季的預期，不是已經確認的業績；但放在Helios的時間表旁邊，它提供了第一道公開驗證。

第一，看資料中心業務能否延續環比擴張。同比107%固然醒目，但同比會受到去年同期基數影響。資料中心收入的環比變化，更接近觀察客戶部署是否在連續推進。

第二，看公司如何解釋收入與毛利率。AMD二季度GAAP毛利率為54%，非GAAP毛利率為56%。如果系統業務開始擴大，收入增長與毛利率、供應鏈投入之間的關係會變得更值得讀。這裡不該預設一個方向：系統交付初期可能帶來更多整合成本，也可能因組合改善而支撐利潤；沒有後續披露，就不能替AMD寫答案。

真正的第二次驗證在第四季度。CNBC所報導的“預計四季度加速”，屆時應當體現在更明確的發貨、客戶部署或經營口徑中。若只有路線圖措辭更新，沒有與收入節奏相對應的交付資訊，Helios仍應被視為正在爬坡，而不是已完成規模化證明。

這裡有一個容易被忽略的時間差：二季度67億美元是已經確認的結果；Q3約130億美元是公司指引；Q4系統爬坡是產品階段預期。把三者放在同一條時間線上，讀者才不會用已經發生的部門收入，提前替未來的機架交付蓋章。

AMD的AI增長，下一次先看順序，不先看情緒

對AMD的下一輪披露，沐玖建議按一個順序判斷。

先看資料中心業務的環比變化。它回答的是：這67億美元之後，需求是否仍在連續進入收入表。

再看Helios的發貨與爬坡表述有沒有從“開始”變得更具體。它回答的是：組合計算資源是否正在從首批交付走向可重複部署。這裡需要的是產品、時間和交付階段的事實，不是更長的客戶名單。

最後再把收入與毛利率、指引和供應鏈解釋放在一起看。它回答的是：增長是否正在形成更穩定的經營能力，還是仍主要依賴某一段產品周期或項目確認。

這套順序比爭論AMD是否已經“全面放量”更有用。前者能把部門收入、產品組合和機架交付分開驗證；後者只會把尚未披露的單品收入、客戶部署和競爭份額塞進一個情緒化判斷。

AMD二季度的資料中心收入，已經把公司收入重心推向了AI基礎設施。67億美元和58%值得重視，但它們還不是結論的終點。真正決定這條曲線質量的，是Helios能否把CPU、GPU和網路的組合需求，變成按季度可觀察、按機架可複製的交付節奏。(沐玖科技)

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