我們買的算力規模，是在“即便是第 10 百分位的悲觀情景下”，大機率依然付得起帳。YOLO式下注，風險旋鈕擰的太狠了。我認為勝率會在我們這邊。幾個小時前，素有“華爾街、矽谷超級提問者”的DealBook 創始人、紐約時報首席財經記者Andrew Ross Sorkin，與 Anthropic 的 創始人 Dario Amodei 展開了一場年末對話。這次採訪背景一方面是大洋彼岸已經處於聖誕前夕，但更重要的一面是，昨天，Anthropic被曝出已經啟動IPO籌備工作，計畫最快2026年上市，估值或達3000億-3500億美元。在此之前，則是 Transformer 架構和 Scaling Law 終結的爭議，以及 Gemini 3 Pro 模型的爆火，OpenAI  內部拉響紅色警報。這些事件的接連發生，讓此前甚囂塵上的“泡沫爭議”和接下來AI模型的發展走向帶來了新一輪的不確定性。Dario在爆出了自家的算力財務模型，他們內部稱之為一個不確定性圓錐。如果我有 80% 的毛利率，我花 200 億美金買算力，可以支撐 1000 億美金收入。但問題在於，這個“不確定性圓錐”實在太寬了，很難避免在某一側犯錯。此前，Dario 就曾表示，Anthropic 計畫在 2028 年實現盈虧平衡。而對於 AGI 的實現路徑，Dario 對於 Transformer 架構依舊保持樂觀：我仍然認為是 “規模化 + 偶爾的小修小補” 就足夠了。對於業界一直擔心的GPU晶片的折舊周期，Dario 回應道：舊晶片的價值會快速下滑。我們在建模時，已經默認舊晶片價值會快速下滑，同時也假設晶片效率曲線會持續高速演進。對於自己經常發出警告這件事，Dario對美國AI監管隱隱表達了不滿：現在美國監管已經分成了兩個世界，應該讓真正最接近AI技術的人來發聲。對於自己曾說過的“90%的工作會被AI替代”言論，Dario說，那只是半句話，下半句則是——那怕 AI 完成了 90% 的工作，而不是 100%，人類的“剩餘 10%”反而會被放大 10 倍，有時候甚至需要 10 倍的人，去完成原來 100 倍產出的事情。問題不在“會不會替代”，而在“企業願不願意更多選擇創造新價值，而不是只做極致降本”。以下是這次採訪的整理內容，大家enjoy！泡沫存在：接下來速度一定會放緩 但有些公司卻在YOLO 式下注主持人（Andrew Ross Sorkin）：今天下午的重頭戲從 Dario 開始。他是當今人工智慧領域最具影響力的人物之一，是 Anthropic 的聯合創始人和 CEO，這家公司以 Claude 模型聞名，是歷史上增長最快的科技公司之一，現在更是同時獲得了三大科技巨頭——亞馬遜、微軟和Google的支援。他比大多數人更早進入這個領域，早年在 BYU 做研究，後來加入Google，又成為 OpenAI 的早期成員，主導了 GPT-2 和 GPT-3 的研發。歡迎你來到現場。Dario Amodei： 謝謝邀請。今天可以聊的話題很多，包括——我們是不是正處在一個 AI 泡沫中？但我保證，我們會慢慢談到那個問題。主持人： 那我就直接問那個一開始提到的問題吧。你也承認，2014 年沒人想到 2025 年會走到今天這個程度。現在這個行業吸納的資金規模，幾乎代表了美國當前 GDP 增長的主要來源之一。我們是不是正處在某種泡沫中？是不是在過度投資？Dario： 這是一個非常複雜的問題，我必須把“技術本身”和“經濟層面”分開來看。從技術角度看，我非常堅定，我可能是最樂觀的那一類人之一。 但從經濟層面看，我確實有擔憂。即便技術真的兌現了承諾，生態裡如果有人在節奏上稍微踩錯一步，後果會非常嚴重。先說技術這部分。之所以我對技術進展並不太驚訝，是因為我和幾位後來成為聯合創始人的同事，最早系統性地總結過 AI 的“Scaling Law”——也就是只要你不斷加算力、加資料，在少量結構微調下，模型能力就會持續提升。像推理模型、測試時算力，本質上都是非常小的改動。我已經跟蹤這個趨勢 12 年了。最震撼的是：你用這樣極其簡單的方式訓練模型，它會在幾乎所有領域同步變強——程式設計、科學、生物醫藥、法律、金融、材料、製造業，這些正是整個經濟的核心價值來源。只看 Anthropic 自身，因為我們更偏企業級市場，我覺得更像一個“純粹的溫度計”。我們過去三年，收入每年 10 倍增長：2023 年從 0 到 1 億美元，2024 年從 1 億到 10 億，今年會落在 80 到 100 億之間。未來還會不會這樣漲？我不知道。但技術確實在推動價值，經濟回報也正在兌現。 它一定會放緩，但依然會非常快。所以我對“長期終局的經濟價值”是有信心的。主持人： 但問題在於，現在有公司每年要燒掉上千億美元，你們也計畫投 500 億。Sam Altman 去年的規劃數字同樣驚人。這是一次超級昂貴的下注。這個帳到底能不能算清，還是更多是一種“直覺賭注”？Dario： 這就進入我剛才說的第二部分——真正的困境來自於：“經濟價值增長速度”的不確定性，與“資料中心建設周期”的滯後性之間，存在巨大張力。 這是擺在所有公司面前的真實兩難。我認為有些參與者是在“YOLO 式下注”，把風險旋鈕擰得太狠了，對此我非常擔憂。主持人： 誰在 YOLO？Dario： 這個我不回答（笑）。但你可以換個視角想：如果你站在我這個位置，連續三年收入 10 倍增長，很自然會去問：明年會怎樣？如果你非常粗暴地外推，下一年可能是千億美元等級——我必須強調，我完全不相信這個數字。但它是數學上的上限之一。如果你從更理性的企業客戶、具體場景、銷售路徑去拆，可能是 200 億、300 億。所以我內部把它稱為一個“不確定性圓錐”——一年後是 200 億，還是 500 億，極其不確定。 我只能按最保守的一側去做規劃，但這種不確定性本身就足夠令人不安。算力財務模型 不確定性圓錐實在太寬了Dario ： 還要疊加一個現實因素：資料中心建設有很長的滯後周期，通常是一到兩年。這意味著我必須在“現在”，甚至幾個月前，就決定：在 2024 年初要買多少算力，去服務 2027 年初那個收入規模下的模型。這中間存在兩個強耦合風險：第一，如果我買少了算力，我就沒法服務所有客戶，只能把他們推給競爭對手；第二，如果我買多了算力，而收入又沒跟上，我就付不起這些算力的成本，極端情況下甚至會面臨破產風險。這個“安全緩衝”本質上取決於我的利潤率。如果我有 80% 的毛利率，我花 200 億美金買算力，可以支撐 1000 億美金收入。但問題在於，這個“不確定性圓錐”實在太寬了，很難避免在某一側犯錯。Dario： 我們自認為是一家相對克制、負責的公司。因為我們主做企業市場，我覺得我們的商業模式更健康，利潤更穩，也更謹慎。但如果你換成另一種模式，比如純消費者業務，收入來源沒那麼確定、毛利也不穩定，再加上企業家本身就是那種“偏愛 YOLO、偏愛大數字”的性格，那風險旋鈕就可能被擰得非常狠。只要存在不確定性，就必然存在過度擴張的系統性風險。 我們每家公司都面臨這個問題，再加上彼此之間的競爭壓力，甚至還疊加了與威權國家“國家層面的技術競爭”，整個系統都會被推著往前走。這種風險是不可消除的，只能被管理。 但我確實認為，有些參與者並沒有管理好這種風險，而是在進行不明智的下注。主持人： 你說到這裡，其實大家心裡大概也知道你在暗指誰。你曾對投資人私下說過，Anthropic 計畫在 2028 年實現盈虧平衡；而 Sam Altman 說的是 2030 年。我暫且按他的演算法來算：他需要在兩年內從 740 億美元等級的虧損，轉為兩年後實現盈利。這個在你看來合理嗎？Dario： 說實話，我不瞭解任何其他公司的內部財務情況，也不可能評價別人。我只能回到我們自己的計算邏輯，也就是那個“圓錐式不確定性”：我們買的算力規模，是在“即便是第 10 百分位的悲觀情景下”，大機率依然付得起帳。再糟也會存在“尾部風險”，這從來不可能為零，但我們在盡力把風險控制在可承受範圍內，同時又要確保我們在競爭中不被甩開。我們在訓練和推理上都很高效，利潤結構也不錯。我認為勝率在我們這邊。主持人： 現在市場上很多人開始討論所謂的“循環交易”，以前我們管這叫“廠商融資”。尤其是輝達，以及其他一些公司，直接入股 AI 公司，而這些公司隨後又用這筆錢去買輝達的晶片，相當於形成了資金閉環。你怎麼看？Dario： 我們也做過類似的交易，只是不是某些玩家那樣的大規模操作。我不講具體案例，只講一個“標準化結構”的例子，解釋為什麼它在邏輯上成立：假設你要建 1GW 的算力規模，買晶片、建機房，總資本開支大概是 500 億美元，使用周期可能是 5 年，也就是每年攤 100 億。如果你是一家年收入 80—100 億、處在快速增長期的公司，現在就讓你一次性掏 500 億，現實中根本不可能。那怎麼辦？大型廠商站出來說：“我先投你 100 億，佔 20%，你先用這 100 億覆蓋第一年，其餘的慢慢按收入滾動支付。” 如果你已經接近 100 億年收入，那這並不是一個瘋狂的賭局。資料中心一年建成，第一年融資覆蓋，意味著你只要在兩年後做到 100 億等級收入，就能跑得通這套邏輯。從結構上看，這並不違背商業邏輯。Dario： 真正的危險只發生在一個場景：如果你一層層疊加這種結構，最後變成“到 2027 或 2028 年，我必須做到 2000 億美元年收入”，那你就一定是在過度擴張。規模，決定了一切的風險邊界。一批晶片到底能撐過幾年？舊晶片的價值會快速下滑 保守押注者會活下來主持人： 這裡還有一個關鍵變數，幾乎決定了整個行業的“投資算不算得過帳”——晶片的折舊周期。你買一批新晶片，它到底是有效四年、五年，還是八年、十年？這個假設不同，整個行業的財務模型就完全不同。你怎麼看？Dario： 我們在內部做的是非常保守的假設。嚴格來說，並不存在一個固定、統一的“折舊年限”。晶片本身可以跑很多年，真正的問題不是“它還能不能用”，而是有沒有更快、更便宜的新晶片出現，並且你的競爭對手已經在用它了。 一旦出現這種情況，老晶片的相對價值就會迅速下降，甚至一年之內就會發生。現在不止是輝達，各家都在推新一代 TPU、GPU。我們在建模時，已經默認舊晶片價值會快速下滑，同時也假設晶片效率曲線會持續高速演進。我們在 Anthropic 的所有假設，基本都站在極端保守的一側。 結果是：在“幾乎所有世界線”裡，我們都可以活下來。當然，極端尾部世界線一定存在，但我只能為我們負責，不能替別人背書。我也完全可以想像，有些公司正在“自我欺騙”，建立在過度樂觀假設之上。主持人： 所以，市場上真正理性克制的，其實就你們兩家？Dario： 我不知道你在指誰（笑）。我真的不知道。ps：這裡小編猜測，所謂市場上真正保持克制的這兩家，一家自然是Anthropic，另一家90%的機率是指的 Amazon。（同樣瞄準的是企業市場，而且沒有過度囤卡。用排除法的話，只剩下 Amazon 和 Apple 了。然而Apple 算是大模型玩家嗎？？？不大會。）不卷C端！GoogleGemini強歸強，Claude清風拂山崗主持人： 那我們換個話題，聊聊模型本身的競爭格局。就在過去一周，矽谷內部幾乎“情緒失控”，因為某位你我都認識的人發佈了新模型，引發了巨大震動。Saraparay 去年也來過這裡，現在大家突然意識到，原本被認為“資料天生佔優、理應贏麻了”的 Google，可能真的開始發力了。 Sam Altman 內部甚至發了“紅色警報”郵件，讓所有人回到工位衝刺下一輪突破。在你看來，現在這些模型的真實排序是怎樣的？以及，這種“當下時刻的領先”，到底有多重要？Dario ： 這是少有的幾個時刻之一，我真心覺得 Anthropic 選擇了一條不同的道路，是一件值得慶幸的事。 我們走的是企業市場路線。你剛剛提到的另外兩位玩家，本質上都還是以 消費者市場為核心，雖然也在做企業業務，但主戰場仍在 C 端。這也是為什麼會出現“Code Red”那種等級的內卷——Google 要守住搜尋壟斷，而 OpenAI 的核心陣地也在消費者端，這兩家是在正面肉搏。對他們而言，企業只是“第二戰場”。而我們過去幾年一直在 圍繞企業真實需求反向打磨模型能力，最先爆發的是程式設計，現在已經開始延伸到金融、生物醫藥、零售、能源、製造等領域。模型戰爭當然重要，比如我們上周剛發佈的 Opus 4.5，在程式設計能力上幾乎被公認為目前行業最強模型。但我們真正走的是“不同維度”的競爭路線，所以對這種你來我往的短期廝殺，依賴反而更低。某種意義上，我們處在一個相對“優越”的位置：可以持續增長、持續迭代模型，而不用天天發“紅色警報”。企業級AI很挑模型，遷移成本很高 專精能力會和AGI長期並存主持人： 那這些公司真正的“護城河”到底是什麼？如果有一天真的到了 AGI 等級，所有模型是不是都會趨同？誰還會在乎你用的是那家？是“記憶能力”嗎？還是人格差異？很多人現在就是那個新就用那個。Dario： 我只能從企業側講我的結論。為企業打造的模型，和為消費者打造的模型，在“性格”和“能力結構”上差異非常大。 企業模型更少追求“黏性與娛樂感”，更強調編碼能力、高階智力活動、科學推理能力。我也不認同“只要到了 AGI，所有東西都會收斂成一個形態”。你看看在座的所有人，都具備“通用智能”，但我們沒有變成同一種人。專精能力會和通用智能長期並存。 再加上企業側的現實因素：公司會形成使用習慣，會和某個模型建立長期關係。即便是在 API 這種“賣裸模型”的業務裡，遷移成本也極高。下遊客戶適應了某個模型的“脾氣”，提示詞、互動方式都深度繫結，切換代價很大。這意味著企業級 AI 具備長期穩定的商業粘性。通往AGI，“規模化+小修小補”足夠了主持人： 一個純技術問題：你認為，現在這種基於 Transformer 的架構，加上純算力規模化，本身就足以通向 AGI 嗎？還是說還缺“某個關鍵成分”？Dario： 我仍然認為是 “規模化 + 偶爾的小修小補” 就足夠了。這些修改之小，小到外界可能根本不會注意到，只是實驗室裡的技術迭代。我已經觀察這些 scaling laws 超過 10 年了。主持人： 那你的時間判斷呢？AGI 在什麼時候？Dario： 我其實不太喜歡“AGI”“超人工智慧”這些詞，因為沒有清晰定義。它更像 晶片摩爾定律式的指數曲線——模型會在所有維度持續變強：新模型比上一代程式設計更強、科研更強，現在已經常態化拿下高中數學競賽，正在沖大學數學，甚至開始 首次產生“全新數學發現”。Anthropic 內部已經有人對我說：“我現在已經不寫程式碼了，我只是讓 Claude Code 先打草稿，我負責修改。” 這種狀態，在過去從未真正出現過。 這個節奏只會繼續加快，沒有所謂“質變奇點”，只是能力持續外推，模型的智力不斷抬升，收入曲線不斷往後面加零。美國AI監管已經分成了兩個世界主持人： 你在（美）監管、就業衝擊這些問題上也相當激進。白宮的 David Sacks 曾公開指控 Anthropic 正在通過“製造恐慌”推動監管，從而進行“高階版的監管俘獲”，並且已經傷害了創業生態。你怎麼回應？Dario： 我還是那句話：不要把這場討論變成對個人或單一機構的攻擊。 我從 2016 年起就開始公開寫 AI 風險和治理的論文，那時候 Anthropic 這個公司根本還不存在，更談不上什麼“監管俘獲”。而且我們支援的幾乎所有監管法案，都明確為中小型創業公司設立了豁免條款。 比如我們支援的 SB53 法案，年營收低於 5 億美元的公司根本不在適用範圍內。 我們在這件事上非常謹慎。真正該討論的，不是立場對立，而是具體政策是否合理。Dario： 你可以拋出各種指控，但這些說法和現實完全不符，無論是和我們實際支援過的法律條文，還是和真實情況，都對不上。現在其實存在兩個世界：一邊是 Andreessen Horowitz 等人，他們支援一個超級政治行動委員會；你們這邊也在建構另一個超級 PAC，試圖用完全不同的方式去影響這個行業的監管。問題是，為什麼？你們看到了什麼，是他們沒有看到的？我還是想把討論維持在政策層面。我對這項技術的看法是：我能理解一些人的樂觀來源，但我確實擔心，有一部分人把 AI 視為類似網際網路、通訊技術那樣的技術革命，覺得市場自然會解決一切問題。放在過去那些技術浪潮裡，這種看法也許是成立的。但真正最接近 AI 技術的人，並不這麼看。如果你去問那些真正做 AI 研究、真正建構模型的人——不是投資某些 AI 應用的投資人，也不是自以為懂 AI 的技術評論員——你會發現，他們一方面對潛力感到興奮，另一方面也非常擔憂。他們擔心國家安全風險，擔心模型對齊問題，擔心 AI 對經濟結構的衝擊。 舉個例子，有人曾提出要在十年內凍結所有監管，或者凍結州一級監管，而聯邦層面又沒有統一框架。這種提案去年夏天就出現過，上周又嘗試了一次，結果再次失敗，因為它極不受歡迎。連普通大眾都清楚，這是一個全新而且極具力量的技術。我可能是對 AI 正面效果最樂觀的那一類人之一。 我寫過一整篇文章《Machines of Loving Grace》，我在裡面說，AI 甚至可能把人類的壽命延長到 150 歲。再往後推，當資料中心裡真的出現“天才之國”，我們將擁有一個比任何人類都更快做出生物學發現的虛擬生物學家；它可能把經濟增速推到 5% 甚至 10%。老實說，我對這項技術的樂觀程度，可能比很多自稱“技術布道者”的人還要高。 但一切如此強大的東西，都不可能沒有巨大的副作用。作為一個社會，我們必須提前思考這些代價。 如果你說未來十年都不去監管這種技術，這就好比你在高速路上開車，然後決定把方向盤拆掉，因為“未來十年我都不需要轉向”——這在邏輯上是說不通的。老闆們不應該只做極致降本，而忽視創造新價值 90%的工作被AI替代，但剩下的10%會被放大10倍主持人： 那我們就談談其中一個最具體、最現實的風險——就業。除了駭客攻擊這些問題，你最近在《60 Minutes》裡也談到過工作崗位。我想知道的不是“有沒有可能”，而是，如果真的出現大量入門級崗位被替代，你認為應該怎麼應對？Dario： 我之所以不斷髮出這些警告，並不是為了當什麼末日預言家，而是因為“發出警告本身，就是解決問題的第一步”。如果我們不提醒自己風險的存在，就相當於在雷區裡閉著眼睛往前走；如果我們看見了地雷，就可以繞開它。我這段時間在認真思考這些問題，在 Anthropic 內部也是一樣。現在 Claude 已經開始為我們寫大量程式碼，我們也在親身經歷“工作如何發生變化”。我把應對方式分成三個層級，從短期到長期，也對應從企業就能推動，到需要整個社會投入更多資源。第一層，是企業自身與客戶層面的調整。 每一家客戶都會面臨同樣的權衡，這不是簡單的“取代或不取代”。一部分場景中，AI 會直接完成原本由人類完成的工作，比如保險理賠流程、KYC 全流程自動化，這些都可以端到端由 AI 完成。結果就是：更高效率、更低成本、更少人力。但還有另一種路徑——那怕 AI 完成了 90% 的工作，而不是 100%，人類的“剩餘 10%”反而會被放大 10 倍，有時候甚至需要 10 倍的人，去完成原來 100 倍產出的事情。問題不在“會不會替代”，而在“企業願不願意更多選擇創造新價值，而不是只做極致降本”。 前一種他們一定會做，我們也不打算攔；但如果他們願意更多做第二種，新增崗位也可能超過被替代的崗位。第二層，是政府的介入。 我並不把“再培訓”視為萬能解法，但它一定是必要選項的一部分。企業會做，企業也必須和政府一起做。但從財政層面看，我認為政府遲早要介入。我不確定具體是稅收工具，還是其他政策工具。但在一個高速增長的世界裡，我們曾做過一份報告，即便是今天這些模型，也已經能讓生產率每年提高 1.6%。這幾乎意味著生產率的翻倍，而且模型還在不斷變強。我認為未來有可能到 5%，甚至 10%。 這是一塊極其巨大的“蛋糕”。如果財富過度集中，這塊蛋糕本身也足夠大，大到我們完全有條件照顧到那些並未直接從 AI 中受益的人。第三層，是更長期的社會結構問題。 如果一個社會真正建構出了強大的 AI，它的運行方式必然會發生變化。回到凱恩斯在《我們後代的經濟前景》中提出的“技術性失業”，他設想他的孫輩也許每周只需要工作 15 到 20 個小時。這是一種完全不同的社會結構。當然，總有人會選擇拚命工作，但是否可能出現這樣一個世界：對很多人來說，工作不再是生活的絕對中心，意義的來源發生轉移，工作不再只是為了生存，更偏向於實現感？這種可能性真實存在。 我不是在提任何自上而下的規劃，我只是認為，社會終究會在後 AGI 時代，自己找到新的運行方式。這三層變化，從企業層面最容易、最快發生，到政府層面需要共識，再到社會結構層面最慢、最難推進。但未來很多年裡，我們三件事都必須一起做。主持人： Dario，我真心希望你還能再回來，和我們繼續討論這三件事該怎樣一步一步落地。非常感謝今天這場精彩的對話。Dario： 謝謝你，Andrew。謝謝大家。 (51CTO技術堆疊)

美國個人電腦製造商戴爾公司的創始人邁克爾·戴爾（Michael Dell）和妻子蘇珊宣佈，將捐贈62.5億美元，幫助大部分美國兒童開立投資帳戶。根據戴爾夫婦的說法，這筆捐贈建立在川普“大而美”法案中“投資美國”的計畫之上——為所有2025年期間出生的美國兒童設立1000美元的延稅投資帳戶，也被稱為“川普帳戶”。戴爾夫婦的62.5億美元捐款將交由美國財政部，用於為2500萬名“10歲及以下、且未獲得政府資金資格”的兒童開設帳戶，每個新建立的帳戶將注入250美元（約合人民幣1767元）。邁克爾·戴爾在接受採訪時表示，他的計畫優先覆蓋中位家庭收入低於15萬美元的郵編區域，預計最終能讓同年齡段80%的美國兒童受益。戴爾說道，“我們相信，如果每個孩子都能看到值得儲蓄的未來，我們所創造的將遠不止是一個帳戶。”“我們將為未來的世代構築希望、機會與繁榮。”戴爾稱，“我們知道，如果孩子們擁有這樣的帳戶，他們更有可能高中畢業、大學畢業、買房、創業，而且還更不容易入獄。”邁克爾·戴爾在其社交媒體上置頂了一條2021年的帖子，“37年前，我以1000美元創立了戴爾科技，1984年的收入為600萬美元，去年（2020年）的收入為942億美元。沒有不可能的事。”川普在社交媒體上轉發了這則消息並回應道，戴爾夫婦是“兩名偉大的人，我愛戴爾”。受該消息影響，戴爾科技股價現漲3.5%，年初至今已累漲超20%。今年6月時，川普在白宮主持了一場圓桌會議，宣傳了“川普帳戶”這一計畫。戴爾與業界領袖一道參加了這一活動，當時他就表示戴爾公司將為員工子女出資。根據美國政府預定於2026年7月4日啟動的計畫，家長可以為孩子開設帳戶，每年最多存入5000美元。僱主每年也可額外貢獻2500美元，且不計入員工的應稅收入。這些資金將被投資於跟蹤美國股市大盤的指數基金，孩子年滿18歲之前不得動用。18歲以後，可取出一定比例的資金用於大學教育、購房首付、創業成本等支出。矽谷風投家Brad Gerstner評論道，“這不僅僅是在孩子出生時由聯邦政府提供1000美元的私人帳戶，這項計畫將從根本上改變那些被忽視、被落下的人的命運。”Gerstner說，“它將成為一個平台，讓美國每家企業都能為員工子女提供資助，讓父母、教會等能為家庭或社區的孩子帳戶貢獻力量。” (財聯社)

前幾天，83 歲的美國傳奇設計師Calvin Klein和 36 歲男友Kevin Baker在紐約參加活動時的一幕，引發了不少爭議。當時兩人現身紐約東村，為《Vogue》攝影師 Steven Klein 的新書《Steven Klein: Vogue》站台。（順帶一提，Calvin Klein和Steven Klein沒有親屬關係，只是恰好姓氏一樣，又都在時尚圈活動）兩人一路朝會場入口走去，周圍圍滿了記者和攝影師，閃光燈不停地閃爍。走到門口時，Calvin似乎被晃得腳下一滑，整個人有些站不穩，不得不停下來緩一緩。有人聽到他小聲嘀咕：“真沒想到會這樣。”一旁的小男友Kevin像是沒注意到似的，繼續向前走。Calvin慢慢跟在後面，看到面前的兩級台階還明顯猶豫了一下。83 歲的 Calvin 顯然需要人扶一把，甚至伸出了手，但 Kevin 依然沒有動作。最後，是旁邊的保安上前攙住他，才順利讓他進入會場。不少網友因此感到擔憂，也開始瘋狂吐槽 Kevin，認為他在關鍵時刻毫無反應。甚至有人酸諷道：“當糖爹不再甜，就是這種下場。”“唉，這真的把我氣壞了。老人家一陣風都能吹倒了，他那個年輕力壯的男朋友卻把手插在口袋裡，擺出一副事不關己的樣子，真是氣人。”“他的男朋友不是因為愛他才和他在一起的。”“他的男朋友看上去不想讓任何人知道他們的關係。”“這是在搞啥啊，真希望Calvin能甩了他換個貼心的人。”“他看起來根本不在乎他，就等著給錢。”“他根本不喜歡他。小男友不是一個好人。”“很明顯小男友不把這件事當回事，看他的表情就知道了。說實話，要不是對方是大設計師Calvin，那年輕人根本不會出現在這種場合。要麼 Calvin 會在遺囑裡給他好處，要麼Kevin 已經拿到他想要的利益了。”“他要是真摔倒了，小男友就是百萬富翁了。”“就在等那老頭死呢。”同時也有人指出，小男友這麼做，可能也是因為Calvin不服老……“他不應該再假裝自己自己今年36歲了，趕緊支起來枴杖吧。和年輕人約會的老男人總想假裝他們還年輕。”“那老頭活該。他根本不應該跟一個年紀小到可以當他孫子的男人在一起。”“我覺得 Calvin 反而會討厭他的年輕伴侶在眾人面前把他當成完全不能自理的老人來照顧。Kevin 現在做的，就是他‘長得好看、陪在身邊’的那份角色。”不管怎麼說，十年前，這對老少配出現在人們面前時，沒有人會相信他們是真愛……現在也是一樣。1964 年，22 歲的 Calvin Klein 與紡織設計師Jayne Centre結婚。當時他還沒成名，Jayne 陪他度過了最辛苦、收入不穩定的階段，並和他生下女兒Marci Klein。女兒出生後，他創立了自己的品牌Calvin Klein，事業從此騰飛。——但，隨著品牌的迅速成功，他的生活節奏越來越快，聚會、活動不斷，屬於“普通家庭”的部分越來越少。這段婚姻維持了 10 年，最終在 1974 年結束。（CK與各界名流）1980年，15歲的波姬小絲在為CK牛仔褲做廣告：“想知道我和CK牛仔褲之間有什麼嗎？什麼都沒有。”這句大膽的台詞迅速爆火全球，也讓品牌線迅速擴張，Calvin Klein一躍成為美國最受矚目的設計師之一。隨後，這一品牌進入全球擴張期——從牛仔褲、香水到內衣，他不斷推出突破性的廣告，鞏固了自己在時尚界的地位。那時的他頻繁出現在紐約的時尚文化圈，成為了媒體寵兒。在那個紐約文化大爆炸的年代，Calvin迅速建立了自己的人脈，常年出現在時尚、藝術、夜店活動，和藝人、名模、攝影師、富豪混在同一個社交圈。據他回憶，這是一段“混亂而忙碌”的時期，生活方式非常開放，沒有任何一段長期穩定的戀愛關係。直到1986年，他和長期助理Kelly Rector結婚。Kelly 既是伴侶，也是事業上的得力夥伴，陪他度過了事業巔峰時期。這段婚姻維持了近 20 年，是他人生中最長、最穩定的關係。兩人於 1996 年分居，並在 2006 年正式離婚，但依然維持深厚友誼，是“最親密的朋友”。今年二月，Calvin 出席活動時，仍能看到 Kelly 陪在他身邊。在離婚時期，他也將 Calvin Klein 品牌出售，逐漸淡出行業，以私人生活為主，偶爾也會為 Calvin Klein 品牌站台、出席一些活動，但不再參與創作。後來，在Calvin68歲時，他宣佈自己是雙性戀，並與當時20歲的模特尼古拉斯·格魯伯開始交往。這個模特曾經從事過成人業，和Calvin交往兩年後被看穿真面目分手，隨後又因為吸毒被逮捕，新聞逐漸減少。之後幾年，Calvin的私人生活相對低調，偶爾被拍到與朋友或模特同行，但沒有固定伴侶。到了2016 年，Calvin Klein 的生活再一次出現了新的變化。那年的印度奢侈品大會，他身邊出現了一位年輕的男模，26歲的Kevin Baker。同年，兩人又一起出席了美國芭蕾舞劇院的秋季晚會，正式走上紅毯，顯然已經是穩定的伴侶。Kevin Baker 是一名美國模特，外形硬朗、陽光，最開始拍了很多性感照片，也曾為一些小眾時尚雜誌拍攝大片，但並不屬於高曝光度的時尚明星。他的最大特點，就是低調——甚至是極度低調。他的公開資料非常少，沒有主動曝光過出身、家庭，也沒有公開經營社交帳號，因此很多細節都無法得知。他幾乎不在公開場合講話，在鏡頭前總是站在Calvin側後方，也從來沒有接受過任何媒體採訪。因此關於他們戀情的資訊也極為有限——他們從未公開談論過彼此，沒有任何採訪報導。儘管如此，這對伴侶仍常被拍到一起出現在各種場合：紅毯活動、紐約午餐、健身房、藝術展覽，以及在聖巴茨、漢普頓等度假地的假期畫面。他們低調地度過了十年。這種事情，大概也是冷暖自知吧……Calvin畢竟也是大風大浪都見過的，在名利場上混了那麼多年，不至於被野心撈男騙了。退一萬步講，那怕小男友真的衝著錢去的，那十年下來Calvin仍然沒有一腳踢開他，說明他這個陪伴者也當得相當出色，Calvin也非常認可。那些開噴的網路瓜友，也沒必要替有錢的老男人鳴不平咯~ (INSIGHT視界)

一年前，Google似乎是垂死病中，被OpenAI打得滿地找牙。一年後，戲劇性的一幕出現了，為OpenAI提供算力供給的輝達、亞馬遜、微軟、甲骨文股價連續下跌，而左手Gemini 模型右手豐富變現場景的Google，股價持續上漲，僅7 個月就翻番。一年前，在2024年GoogleI/O開發者大會時，Open AI 創始人奧爾特曼曾直接嘲諷Gemini產品，甚至對發佈會佈置提出質疑：“我無法不去思考OpenAI和Google之間的美學差異。”一年後，巴菲特在退休前，首次建倉買入了Google。段永平也評論道：“現在市場上的大模型很多，10年後能活下來的大機率不會超過10%。我會猜Gemini，因為背後的Google很強大，而且已經醒了。”其實今年9月下旬，在雲棲小鎮，遇到的一位朋友曾對我說，“現在重倉Google還不算晚”。這位朋友或許不精通程式碼，但多次探訪矽谷，讓他得出了一個結論：Google已經追上來了，它在AI 領域很快將再度爆發。兩個月後的上周，Google正式發佈Gemini 3.0 Pro，它在20個基準測試中狂攬19項領先，在Humanity‘s Last Exam測試中以41%的精準率遠超GPT-5 Pro的31.64%，徹底扭轉了Google在AI競賽中的態勢，甚至Google用自研TPU晶片最佳化模型計算效率，隨帶帶崩了“輝達神話”。好消息是，我這位朋友看得挺準；壞消息是，我沒重倉。另一個好消息是，今年 4 月初，我也建議過發小重倉Google；壞消息是，他真的重倉了，並持有到現在。我們都看好Google會王者歸來，與Google聯合創始人謝爾蓋·布林的回歸密不可分。一言以蔽之，就是布林重新回到台前，給Google拆掉了“剎車片”，換裝“大馬力發動機”，Gemini 模型實現趕超，並全面整合進Google“全家桶”，加速資本化，會再造Google。2022年底，OpenAI的ChatGPT橫空出世，迅速席捲全球，整個科技行業為之震動。而彼時的Google，在反壟斷的威懾下，業務反應遲緩，在大模型領域毫無作為。Google當時確實已經處於“紅色警報”狀態，公司上下都意識到了大事不妙。為了抵禦ChatGPT 的攻勢，Google推出了 Bard倉促應戰，但Bard 的糟糕表現反而引發新一輪質疑。雪上加霜的是，Google搜尋市場份額在2024年底首次跌破90%，巨頭的核心業務遭遇前所未有的挑戰。外界開始用“大公司病”、“掉隊”、“落伍”來形容Google，這家曾經定義網際網路時代的科技巨頭，似乎要out了。GoogleCEO皮查伊或許是一個合格的職業經理人，但面對OpenAI 的大舉攻勢，就顯得經驗不足，或者說他並不是一個統帥，彼時的Google需要的不是“看家”的CEO，而是需要一個統帥，將Google從士氣低落、進度落後的困境中拉出來的卡利斯瑪型統帥。而能勝任這個職責的，只有創始人。2019年，Google創始人就逐漸隱退，但“紅色警報”還是打斷了布林的退休生活。除了要拯救親手締造的公司，大模型重塑網際網路乃至世界的前景，也是促使布林回歸的重要原因，那是屬於工程師的浪漫。布林的回歸並非象徵性的指導和戰略規劃，而是實實在在的下場幹活。他並沒有選擇坐在高管套房裡，直接入駐了被稱為“Building 43”的工程中心，和工程師坐在一起，寫程式碼、解難題。更為關鍵的是，布林回歸後提交了多年來的首個程式碼，這一行為在工程師內部產生了地震般的效應。他專注於解決模型在長邏輯鏈推理上的“長尾問題”，這一方向由皮查伊推動的，旨在彌補此前因短期目標導嚮導致的忽視領域，但卻是由布林在工程上解決。布林親自提交程式碼，讓Google重新找回了駭客精神，激發了整個工程團隊的鬥志和創新活力。在Open AI 衝擊下，當時Google的工程師團隊一度士氣渙散，人才流失。面對OpenAI的瘋狂挖角，布林親自打電話挽留核心研究員，修改薪酬激勵，以確保對頂尖人才的回報具有足夠吸引。為了與OpenAI競爭收購AI編碼平台Windsurf，Google以約24億美元的成本，成功引進其創始人兼CEO Varun Mohan等核心研發成員加入Google DeepMind，同時獲得Windsurf技術的非獨家使用權。科技公司的創新能力基礎是人才，需要激發人才的創造力，布林的回歸後，相當於對Google的創新引擎進行了一次重啟，全面AI 化。每個工程師都被要求在工作中用AI 工具來提升效率，尤其是在搜尋、YouTube、Gmail等核心業務部門，都開展“氛圍程式設計（vibe coding）”的計畫，工程師必須上手試用自家AI工具，邊用邊反饋。這一做法其實是復興了Google“dogfooding”的傳統:自己人先吃自己造的產品。無論是Cider（程式設計助手）、NotebookLM（文件理解）、Gems（定製AI）還是新出的圖像生成工具，Google員工都是第一批試用者。這一改革，讓Google重回了AI 產品的迭代路徑：小步快跑，不斷迭代，上下同步。至此，Google也從職責分明的部門式公司，開始向交叉協同的AI 原生組織演進。回歸後，布林面對的不僅是技術挑戰，還有Google內部日益嚴重的官僚主義。十幾年前，正是年輕、扁平化充滿朝氣的Google，一舉摧毀了雅虎在搜尋、微軟在瀏覽器市場的統治地位。但在布林回歸前，Google自己也從屠龍少年，變成了惡龍，躺在搜尋市場的壟斷地位上，公司規模日漸臃腫，部門壁壘森嚴，審批流程無比複雜，對新技術的反應愈發遲鈍，“幾千人個人可以否決一個產品，但沒有一個人能真正拍板上馬一個產品”。布林不僅要寫程式碼，也不得不與一個由“非親自招聘的員工”建立的官僚體系作鬥爭。在一次採訪中，布林透露：“最近我就在公司內部鬧了場不小的爭執，因為我們當時有一份清單，列著那些工具可以用來寫程式碼、那些不能用來寫程式碼。而Gemini居然在禁止列表裡。”經過激烈爭論，布林最終打破了這一荒謬規定，為Google全面使用 Gemini的程式碼能力釋放鋪平了道路，也加速了Gemini 的迭代速度。“你能想像那種感覺嗎？一個公司裡明明是你沒親自雇的那些人，卻形成了官僚主義體系，然後你這個創始人回頭反而要去對抗它，這真的是非常怪異的體驗。”布林在那次採訪中直言不諱地道出了他的挫折感。布林讓皮查伊幫忙著手清除官僚主義問題，其實某種程度上，皮查伊並非沒覺察到Google陷入了官僚主義的困境中，但他只是被任命的CEO，在山頭林立的Google，他並非擁有絕對話語權的話事人，除非，他擁有絕對的授權。這個授權只有創始人們有。布林與佩奇仍共同持有Google母公司Alphabet的87.4%的B類投票股，這賦予了他們51.4%的總投票權。這一股權結構為布林的改革提供了合法性基礎，使他能授權皮查伊迅速變革。變革來的是如此迅猛。從2023年起，Google開啟了“效率提升計畫”，通過裁員、重組，重新最佳化資源配置，將更多資源匯聚於AI、雲端運算等具有戰略意義的領域。2023 年的大規模裁員行動，波及人數約1.2萬，佔當時員工總數的6%。2025年2月，Google針對人力營運與雲端運算部門實施裁員，並面向美國員工推出自願離職方案。2025年3月，Google再次對雲端運算團隊進行最佳化。裁減了營運支援崗位，並將部分職位轉移至印度、墨西哥城等成本較低的地區。除了裁員，布林還主導了Google Brain與DeepMind的合併，將Google內部兩個最強的AI實驗室“縫”在了一起。這一整合將DeepMind在強化學習、神經科學啟發AI上的深厚積累，和GoogleBrain在大規模機器學習系統上的優勢結合。但是，布林厭惡官僚主義，但並非全然否定規則。他認為，如果一個基層的“小人物”敢於對他說“不”或讓他“滾蛋”，這反而是公司文化健康的標誌。科技公司必須保持平等的氛圍，否則就會被官僚主義所淹沒，最終死於平庸和傲慢。布林的回歸解決了公司內部權力分散的問題。作為聯合創始人，他擁有超越職業經理人的權威和影響力，能夠有效打破部門壁壘，推動資源整合。可以說，布林的回歸，為Google這家“大象”般的公司，重新注入了初創企業般的活力與靈活性。隨著組織障礙的清除，Google積攢多年的技術儲備開始全面爆發。Google在AI 領域的全端技術優勢逐漸顯現。Gemini系列從設計之初便堅定地走上了原生多模態路線，而不是在單模態模型上後期縫補，從而徹底避開了GPT-4等競品的後天短板。這種天生多模態設計讓Gemini能夠輕鬆處理各種模態混排輸入輸出，自然湧現出了跨模態推理能力。模型架構上，Gemini仍以Transformer 架構為基礎，加入多查詢注意力等最佳化，並採用混合專家（MoE）稀疏啟動機制，只點亮當前輸入需要的子網路，大幅提升了訓練和推理效率。Gemini 3.0在多模態、推理、Agent這三條最難突破的線路上，全線突破。Google獨特的高品質資料來源，通過模型稀疏啟動等技術，也能大幅降低推理成本，實現更好的成本效益。但Google的野心不僅於此，當整個科技行業都匍匐於輝達腳下，如飢似渴地等待輝達“施捨”GPU 訂單時，Google另闢蹊徑，推出了自研TPU晶片。GoogleAI基礎設施負責人Amin Vahdat在全體員工大會上表示：“公司必須每六個月就把服務容量翻一倍，才能滿足人工智慧服務的需求。”2025年發佈的第七代TPU “Ironwood” 支援了Google的千倍算力擴張計畫。這使得即使Google仍離不開輝達 GPU，但起碼不會被勒住脖子。其實，如果純粹比拚模型分數，OpenAI 仍有翻盤希望，但它的“阿喀琉斯之踵”在於：它缺少應用入口、缺少場景，缺少能將token 轉化為利潤的變現管道。時至今日，ChatGPT付費使用者佔比仍只有個位數。Open AI 沒有的，Google都有，並且應有盡有。2025年，Google在搜尋、Android系統、Chrome瀏覽器、YouTube、硬體乃至手機等核心業務，都在圍繞基座大模型Gemini進行重構，比如Google chrome 瀏覽器月活躍使用者已達20億。Google推出了全新的AI Mode，不再侷限於傳統搜尋的“關鍵詞匹配”，而是允許使用者以自然語言提出複雜問題，並自動生成結構化答案。從模型到應用，Google正利用其龐大的生態系統，重新定義AI話語權，只要使用者還留在Google生態裡，它就不愁不能變現，2025 財年第三季度，Google營收首次突破1000億美元大關。皮查伊更是披露了野心：“Google已不再把自己視為一家搜尋公司，而是要成為下一代計算平台的建立者。”就在Google潛心磨刀霍霍時，Open AI 其實也沒閒著，奧爾特曼在全球尋找政企合作夥伴，簽署名義規模高達1.4兆美元的AI基礎設施建設計畫，‌與輝達、甲骨文、英特爾等科技巨頭通過相互投資和訂單搞“循環注資”。除了搞錢，OPenAI 也嘗試著賺錢，在ChatGPT推出規模達50人的群聊功能，打入社交和線上會議室賽道；發佈基於 Chromium 的AI瀏覽器Atlas；在嘗試為ChatGPT加入官方電商與廣告功能；加緊與喬納森·艾維合作開發AI時代的消費級硬體裝置，等等。OpenAI早就偏離自詡的“矽谷科技巨頭反抗者”定位，更像是一個沒有找到商業模式的“瘸腿版”Google。但資源的窘迫，迫使OpenAI 只能專注於打造 ChatGPT 這個超級入口，但Google可以在搜尋、Android、Workspace 等多個平台逐步佈局AI能力。Gemini 3的強勢表現更是強化了Google全端、多平台的優勢，OpenAI也不得不公開承認Google的領先。奧爾特曼在一份備忘錄中告訴員工，Google近期在AI領域取得的進展，尤其是Gemini 3項目，可能會給OpenAI帶來“短期壓力”。他罕見地表示：“這看起來是一個很棒的模型。”即使管理科學、公司治理日漸完善，但在競爭激烈的科技行業，創始人對科技公司仍有不可替代的價值。我們一直強調的是，創始人是公司的第一位員工，也是最後一位員工，他沒辦法完全離場。布林回歸前後的Google，就是明證。是的，那位朋友在雲棲大會上，看著人潮湧動，還說了一句，“你看，馬雲回來後，就是不一樣。” (創業邦)

01最近這段時間，網際網路上批評雷軍、俞敏洪的聲音此起彼伏。這兩位都是創始人IP做的極為出色和出圈的創業者，不管是事業還是口碑都非常好，但依然避免不了今天被掛在熱搜上挨罵，被稱為“老登”，被罵“虛偽”。更重要的地方在於，很多所謂的專家解讀也把這種情況稱之為“精英的傲慢”，好像所有錯都是這些創始人的錯。這也影響了我們很多做創始人IP的企業家，本來站在鏡頭前就不容易，現在連雷軍、俞敏洪都在挨罵，那自己還有必要繼續做創始人IP嗎？02其實，我的回答很簡單，那就是必須要做。而且，我們要理解問題的本質，雷軍、俞敏洪今天遇到的輿論批評，是因為他們的創始人IP做的不好嗎？其實恰恰相反，就是因為做好了，才會陷入這種“知名度悖論”。什麼叫做知名度悖論呢？我們就拿熟悉的雷軍來說，他把自己的個人IP跟小米公司的命運深度繫結，以創始人的身份出鏡，花了大量時間拍攝視訊、做直播，去講解晦澀難懂的技術細節，用視訊帶著使用者走進工廠、供應鏈，展示小米的方方面面，讓他們感知到產品背後的價值與誠意。同時，雷軍本人又極具親和力跟娛樂精神，非常有網感，願意下場玩梗。這種親民的形象，打破了公眾對企業家的刻板印象，讓雷軍贏得了大量使用者的喜愛，也建構了一個極具凝聚力的米粉群體，所以，雷軍的創始人IP成為了小米最強大的行銷引擎，創造了巨大的免費流量，給小米進軍高端化和汽車業務貢獻了難以估量的價值。但悖論的一面在於什麼呢？小米空前的成功和創始人IP的巨大影響力，同樣也把雷軍放到了顯微鏡下，使用者對他的期望不斷在提高，每一次成功都會被放大，但每一次的偏差也會被放大。像雷軍這幾次的輿論風波，都源於內部協同出了問題。也就是行銷部門創造的概念跟工程部門造的實物出現了偏差，最終這個結果就由深度繫結的創始人IP來買單。過去像這樣的問題對於小米這個挑戰者來說，還是可以被容忍的，畢竟成長是允許犯錯的。但今天，小米已經成為了一個敢於叫板保時捷和特斯拉的品牌，雷軍也成為了首富級的企業領袖。所以，曾經能被容忍的問題因為創始人IP和企業的巨大成功，反而在今天被看成是不可饒恕的錯誤。這就像一個小孩犯錯，大家都會理解和包容，小孩嘛，犯錯是正常的。好了，你現在成為了一個大人，一個站在聚光燈下的領袖，你就應該是一個聖人，那怕犯一點小錯都會要挨罵。這種外界期望值的根本性轉變，也是我們覺得怎麼批評雷軍的人越來越多的原因所在。但實際上，這恰恰也是創始人IP成功的一個標誌。所以，我把這種現象叫做“知名度的悖論”。03俞敏洪其實也是如此。在當初教育行業的雙減政策下，新東方失去了存活的理由，俞敏洪被迫遣散了大部分員工，非常體面的退場。但是，老俞沒有選擇退休，帶著剩下的人轉型直播電商，成立了東方甄選。他身上這種極具韌性的企業家精神，以及“在絕望中尋找希望”的核心，吸引了很多人的支援，天然帶動了創始人IP的成長。在隨後挖掘出董宇輝的個人IP後，東方甄選一發不可收拾，靠著這兩大IP贏得了潑天流量，奇蹟般的起死回生，這就是創始人IP在今天視播時代所起到的作用。但同樣，在聚光燈下，成功和問題也一起被放大了。俞敏洪的問題在於什麼呢？他的問題是在高度透明的聚光燈下，很難去同時扮演好“慈父”、“精神領袖”和“老闆”這三重身份。像董宇輝事件，俞敏洪是用2B（企業內部管理）的科層管理邏輯，去應對2C（面向外部粉絲使用者）的情感互動邏輯。結果事情本來做的沒問題，但使用者不理解，你怎麼成了冷酷的資本家？你對不起董宇輝。而這次的年會，俞敏洪是用2C的情感互動邏輯去應對2B的科層管理邏輯，大眾又覺得俞敏洪太虛偽了，然後開罵。但實際上，俞敏洪真的犯了什麼不可饒恕的錯誤嗎？並沒有。這就是知名度的悖論，創始人IP越是出名，做得越好越大，使用者對你的期望就越高，任何問題那怕再小也會被無限放大。04那麼，我們怎麼去面對這種知名度悖論呢？在單仁牛商的創始人IP特訓營裡，我跟很多企業家講過，老闆出來做IP，核心一定是成為自家品牌的一個背書，一個支援方，而不是成為一個出圈的網紅。特別是我們製造企業的創始人IP，一定不要試圖去“討好所有人”，而是要向特定的專業受眾展示“有溫度的專業主義”。也就是全平台推廣的時候，創始人IP所圍繞的領域不應該超過公司的業務邊界，對自己定位一定不要模糊。當然，我們確實需要去借助於熱點吸引流量，但不用像網紅一樣對熱點發表評論，而是通過熱點聯絡到自己的業務，讓這個內容跟企業的業務範疇緊密相關，跟服務的對象緊密相關。通過對特定對象傳遞對自己事業的看法，對市場跟業務的看法，從而賦予品牌不同的附加價值。這個過程中，我們要保證自己所表達的觀點、態度、價值跟品牌調性一致，跟品牌想要植入到使用者心目中的關鍵詞一致。當然，在今天的視播時代，任何一個IP真正做起來，其實終究還是會遇到知名度悖論，因為它本身也是成功IP的一個標誌。在網際網路上，沒有所謂的身份高低，不查學歷，也不查身份證，那怕你不犯錯，你是聖人，你也會因為你天然的身份而挨罵。就像華為的花粉、小米的米粉，蘋果的果粉，這三家湊到一起，那次不是互相罵對方呢？所以，放寬平常心，把知名度悖論作為IP成功的標誌，把創始人IP當成一個過濾器，通過表達鮮明的價值觀和立場，贏得目標群體的關注，同時過濾掉那些非目標的人群。也就是我所說的，為了贏得一部分人，就必須做好失去另一部分人的準備。成功的創始人IP一定不是去尋找最大的公約數，而是在尋找最深的情感共鳴，就像今天我們所看到的偉大品牌一樣，他們之所以被一群人狂熱地愛著，正是因為他們有勇氣不被另一群人超越的信念。 (單仁行)

2024年冬至，袁記雲餃遭遇了成立12年來最殘酷的考驗。題圖｜袁記雲餃就在一天前，因一條蚯蚓引發的輿情迅速沖上微博熱搜榜首。而這，距離相關事件的首次報導，已經過去了一個多月。“第一次看到新聞時，並未清晰意識到問題的嚴重性。”袁記雲餃（下稱“袁記”）聯合創始人田偉獨家向虎嗅回憶起當年發生的一切。當時，相關負責團隊的反饋是“正在處理”，管理層並未第一時間介入。直到輿情如野火般蔓延，他們才驚覺：這不是一次普通的客訴，而是對品牌聲譽的一次嚴峻考驗。“我們眼睜睜看著事件在一個月內兩次進入公眾輿論，卻未能在初期做出系統、有效的應對。”彼時的袁記，正處在高速擴張的巔峰期，全國門店已近4000家，年消費人次近億，卻幾乎從未面對過如此集中的公眾審視。危機背後，是快速增長期遺留的系統性課題：沒有完善的應急機制、沒有行之有效的加盟商管理體系。這場意外，瞬間掩埋了這家“餃子帝國”過去十幾年壘起的所有“榮譽牆”。一線管理人員的手機最先被“引爆”，微信群裡也湧進上百張截圖：有的是顧客舉著手機在門店直播“找蚯蚓”，有的是外賣平台湧來的質問。“我們就像忙著給火箭裝豪華座椅，卻忘了檢查燃料艙是否漏油。”田偉表示，如今回看，這場危機早已在諸多被忽略的細節裡埋下伏筆。當行業從野蠻生長轉向深度博弈，消費者開始用放大鏡審視每一處細節時，袁記還沒有做好十足的準備。袁記的管理層非常年輕。田偉是1991年生人，創始人袁亮宏比他僅大三個月。“我們兩個體育生，創業做餐飲，靠的是一股不服輸的勁兒。”田偉說。這股勁兒讓他們從包餃子做起，將袁記做到行業規模第一，卻也在管理上過於依賴“球員”的個人英雄主義。“過去太粗放了，現在才明白，底線絕不能妥協。”九個多月後的現在，田偉依然保持著半夜查看客戶投訴群的習慣。但不同的是，現在有了系統、有了流程、有了團隊。每天有97萬人走進袁記的門店，而公司監測系統24小時運轉。截至2025年11月，袁記門店總數超過5000家，是目前國內現包鮮餃（雲餃）賽道門店總數最多的品牌，增速遠超多個行業“老大哥”。根據窄門餐飲資料，其門店總數幾乎是該賽道Top2~Top9門店數的總和。這家成立於2012年，迅速成長為賽道頭部的“年輕”企業，曾經經歷過的高光、陣痛和“低谷再爬升”，對所有消費品牌而言都有很高的參考意義。在規模臨界點被危機重擊後，袁記被迫完成了一場“成人禮”。被忽視的“灰犀牛”此前近半年，“每天只睡四五個小時，根本睡不著。”田偉向虎嗅回憶道，過去他一向閉眼即眠，但在那期間，他多次在第二天醒來後看到自己頭頂新增的白髮。“2024年冬至過後，真是從山頂直接摔到谷底”。部分門店的營收在短時間內暴跌30%，甚至陷入虧損。加盟商情緒接連崩潰，有人直接找到總部，甚至闖進辦公室。最讓田偉感到無力的，是消費者信任的瓦解。“至少兩個月，店裡幾乎看不到帶孩子來吃飯的顧客。”更讓他難以接受的是，事件在第一次爆發近一周後，資訊才輾轉傳遞到高層管理層。“當時公司的意識和體系就是這樣，大家都不認為這是個大事。”他語氣沉重。“這簡直太離譜了。”田偉描述當時的狀況：“尚未建立快速有效的應急響應體系，大家都把這個事情丟在那裡，我們不僅眼睜睜看著它上了熱搜，還無動於衷的等到了它二次發酵。”沒有分級管理，沒有明確責任，每個層級似乎都做了自己該做的事，但好像又都不知道自己到底該做什麼。“直到第三方顧問公司介入，才發出了一則‘為時已晚’的聲明。”“過去，市場拖著袁記跑，公司被動增長。我們過於聚焦產品和模式，認為食品安全是‘次要’的。”田偉直言不諱。袁記憑藉生熟一體模式在疫情期間逆勢增長，高峰期一個月開出1000多家店，高速擴張下，終端管理成了被忽視的“灰犀牛”，輿情應對能力也嚴重滯後。加盟模式放大了這種失控。連鎖總部職能體系不夠完善，依賴在地督導專員或主管們“堵槍眼”。門店所有權屬於加盟商，而品牌方缺乏強管控工具。創業初期，對店長培訓甚至僅限於包餃子技術，消費者投訴也由門店店員自己處理。因此在那些不夠上心的店員眼裡，菜品中出現了異物，也不是什麼“天大”的事情。直到被二次曝光，被“打懵”了的田偉和創始人袁亮宏才親自組織了一場變革式會議。當務之急是對加盟商進行“輸血”：所有物料打八折，這直接導致公司單月虧損數千萬元。其次是設立食安獎，鼓勵消費者監督，“那怕最後查出來門店沒問題，只要消費者提了，我們就認賠。”更殘酷的變革在於人。華北大區負責人等高管相繼被裁撤。“他們都是跟隨公司三四年且做出貢獻的老將，這個決定異常艱難。”田偉停頓了一下，“但在結果面前，不行就是不行。”消費者服務部門也幾乎全部換血，且從行銷中心劃歸至一線營運中心，確保問題能快速響應，直達決策層。“蚯蚓事件敲響的最大警鐘是要敬畏市場，敬畏消費者。”田偉反思道。公司KPI考核體系也隨之重構，重大食安事件可直接導致年度KPI歸零。同時，督導管理半徑被嚴格限定在20家店左右，建立了線上巡查+線下督導+總部暗訪的三重食安防線，加盟商若售賣隔夜餃子、篡改效期、偷工減料，一經發現，重罰甚至解約。“這是紅線，沒得商量。”為重建信任，袁記還不惜花費重金，進行全國供應鏈“大基建”、縮短冷鮮肉餡的保質期。作為配菜的青菜品類也替換成了不易藏蟲的包菜和娃娃菜，並開始進行門店蔬菜統配試點。“希望從源頭解決問題。”田偉告訴虎嗅。但問題真的能解決嗎？彼時的袁記，創始人尚缺乏系統性管理的經驗、核心部門及高管被裁撤、內部軍心動盪、沒有職業經理人願意在風暴中“接盤”。能救袁記的究竟是誰？亦或該問，袁記還有救嗎？重建“免疫系統”去袁記面試那天，張駿被引入一間茶室，田偉和袁亮宏親自為他沏茶。沒有互相試探，沒有故作高深，整場對話宛若老友閒談。面試結束後，張駿收穫了一盒茶葉和一張500元的餃子卡。用他的話說，“兩位身居企業頂端的老闆樸實的不真實”。而田偉在後續和虎嗅的交流中對那次“隨意”面試的解釋是：“根本沒想到張駿會來，只當交個朋友。”張駿是誰？現任袁記雲餃COO（首席營運官）的他，曾是某頭部知名茶飲品牌的營運負責人，一手搭建起該公司的核心營運體系，是行業內備受追捧的高端人才。而張駿選擇加入彼時正處於“風暴中心”的袁記，決策依據也令人啼笑皆非：“我愛吃餃子，愛吃到可以一頓不落。”然而入職僅一周多，張駿就意識到情況並不如他想像得那樣簡單。他發現，公司很多職能體系近乎空白，他不由得心頭一沉：這那裡是來開疆拓土，分明像是來“扛雷背鍋”的。第一道大考是3.15國際消費者權益日。“考驗迫在眉睫。為了活下去，必須立刻建立一套防線。”商量過後，他們選擇用“極端手段”燒出一套全新的客戶投訴分級響應機制。先是引入專業的第三方監測公司，365天x24小時全網抓取任何與“袁記”、“不好吃”、“服務差”等相關的資訊，隨後會有專職團隊進行人工初篩和即時預警。“一旦出現客訴，值班客服團隊會在幾分鐘內聯絡消費者瞭解情況。”更關鍵的是，他們開發了一套軟體，實現一鍵建群。任何一個客訴事件，都會自動拉起一個包含所有相關責任人的群。“我們設定了嚴格的升級機制：基層督導2小時內必須處理，解決不了，他的上級經理被拉進來。再過2小時無果，省區負責人進群。接著是大區總”。最後如果問題還沒解決，就會直接@到田偉這裡。但實際情況是，往往等不到升級到責任的+1或+2，田偉就會急吼吼地介入。“當然這樣並不好，但開始時確實需要我唱黑臉，現在@到張駿就可以了。”田偉補充道：整個過程留給一線團隊解決問題的時間窗口極短，但授權極大。這套機制剛上線時，幾乎把所有人都“逼瘋”了。很多督導情緒很大，在群裡說話都帶著火藥味。“他們習慣了小事晾著的思維，認為顧客是來找麻煩甚至訛詐的。”張駿不得不親自寫培訓教材和溝通話術，親自下場培訓甚至“罵人”。3·15之後的大約三個月，張駿親自“抵近觀察”，明訪+暗訪了數百家加盟門店。這套體系運轉起來代價不小。公司設立了近百萬元消費者溝通專項預算，在加盟缺商位時進行代位溝通，最高一個月賠了8萬多。但效果立竿見影。去年12月，袁記還是因消費者投訴“被曝光”的企業。不到半年客訴量就直線下降，在黑貓投訴的連鎖餐飲紅榜上殺到了緊隨麥當勞肯德基後的第三名，公司業績也回到了輿情前的水平。“如果當時就有這套系統，蚯蚓事件絕不會發生。”田偉坦言，這場“註定發生”的輿情像一面鏡子，照出了這家快速擴張企業的所有短板。“我做的所有事，本質上是把袁記這些還在沉睡中的人叫醒。我給大家定下原則：首先要相信顧客的不愉快體驗是事實。不討論對錯，只討論解決方案。”加入袁記9個月的時間，張駿變了。過去的他“殺伐果斷”，眼裡揉不得沙子，開除人是常事。“但在這裡，老闆們對員工、對加盟商有一種愛心氾濫的善良。”說到這裡，張駿的語氣裡甚至帶有一絲不易察覺的“寵溺”。現在他會更多的通過寫“小作文”的方式對員工動之以情，曉之以理，再明之以利，約之於法。用他的話說，現在的他柔和到一家門店“收銀完要洗手”這樣的小提示，都會親自張貼，反覆提示。這也讓他在管理尺度上不斷調整，比如一次重要培訓的簽到率部分大區甚至不足30%。“按過去我會直接發飆，現在只是做出公示提示，最多開一個警告。但誠信問題、欺騙顧客、產品以次充好等，是絕對無法容忍的。我的底線在降低，但依然有底線。”除張駿外，田偉還在同期引入了新的CFO（首席財務官）、CHO（首席人事官）等部門核心高管。與此同時，一場靜默的權力交接也在幕後完成。田偉帶著數十位創業元老遠赴海外，進行“二次創業”，幾乎百分之百地向國內的新團隊放權。袁記雲餃的這場“免疫系統”重建，看似是一場危機倒逼的應急反應，其實更像是一次從餡料到心態的全面“手工重塑”。田偉和袁亮宏在海外重新當起學生，而國內，張駿們正用曾經“殺伐果斷”的手，一點點挖掉袁記身上草莽的烙印。袁記雲餃新加坡-NEX Food Junction店試營業首日“類直營”革命的管理邊界“連鎖企業用加盟模式撬動百億生意，就得承擔整個生態的重量。”田偉和張駿在和虎嗅的交流中都表達了類似的觀點。袁記的變革觸及了一個根本性問題：連鎖加盟企業的管理邊界究竟在那裡？張駿打了個比方，很多企業只管撬起地球後賺快錢跑路，而袁記選擇了一條更為艱難的道路：類直營模式。這是一場危險的平衡術。門店產權屬於加盟商，但總部通過體系化支援深度參與經營管理。“我們現在幾乎是從頭再來，包括消費者服務、門店營運等各個方面。”張駿坦言。同時，袁記開始推動一系列類直營化管理措施：門店監控全覆蓋，督導系統數位化，總部主導店長培訓，從包餃子技術延伸到服務、訂貨、應急處理，實施加盟商分級管理（ABCD四級），與開店資源掛鉤，淘汰長期不達標者等。這些動作一度被質疑“過度干預加盟商自主權”，但張駿認為， “我們不是奢侈品，是老百姓每天吃的東西。如果顧客只能在髒亂差的夫妻店和袁記之間選擇，那是我們的失敗。”更根本的是加盟商選擇的轉變。袁記對加盟的青睞正從資源型更多的轉向實幹型。“我們的加盟商很多是普通人，比如退休的阿姨、退伍軍人、全職寶媽。”目前，袁記已有5000多家門店，但品牌知名度卻出乎意料地低。“袁記已經跑出這麼多家店，但在和周邊的人聊天時，除非他家附近有袁記，很多人還是不知道這個品牌。”但這種反差也揭示了袁記尚未釋放的市場潛力。田偉向虎嗅列舉了袁記潛在的成長路徑。“我們算過，現在還有1900個縣城我們沒有進入，中國的高校有2000-3000所，我們才進了幾十個，高校裡面或者門口加起來我們才不到100家，全國還有三甲醫院1000多個，我們基本還沒有在周邊開店。”但對於拓展難度最大的地域，他有清醒認識：“每個市場都有其獨特性，沒有絕對的難易之分。關鍵是我們的組織能力是否能適配當地市場。”下一步，袁記將重點拓展北方市場並嘗試出海。“過去我們是被市場推著走，現在是要自己建體系、練內功，”張駿說，“企業的本質不是跑得多快，而是能跑多遠。”在經歷了一場“刮骨療傷”式的改革後，袁記對規模擴張有了新的思考。當同行們高喊三年萬店時，袁記提出了一個看似保守的目標：十年開一萬家店。“你看三全、思念都幹了30多年了，到現在依然保持著每年幾個億的利潤。這種生意其實很踏實，它可能沒有很高的高光時刻，但能細水長流。”張駿表示。在田偉看來，袁記的長板是產品力。但短板也明顯：品牌聲量弱、數位化基礎差、組織能力滯後。“我們有一根長板，其他全是短板。但只要能補上幾個，空間非常大。”“十年萬店靠譜嗎？”面對這個問題，張駿的回答冷靜而自信：“一年開五六百家店，從四五千家店的基礎和質量來看，我覺得這個是OK的。但比門店數量更重要的，是袁記能否跑出屬於自己的模式和節奏”。接下來的路註定不易，但至少，袁記已經醒了過來。 (虎嗅APP)

正當中國快時尚巨頭Shein在全球範圍內引發強烈討論之際，法國《世界報》發文介紹了這家企業背後的神秘創始人徐揚天。《世界報》寫道：直到最近，網上關於他的照片依舊鳳毛麟角，公眾幾乎看不見他的身影，甚至連公司員工也常常在電梯裡認不出他。這位41歲、從不接受採訪的企業家——亦稱 Chris Xu 或 Sky Xu——以近乎“無面孔”的姿態，悄然締造了一個覆蓋150多個國家的時尚帝國，並預計在2025年實現17億歐元淨利潤。01. Shein急速壯大，而掌舵者卻始終隱身徐揚天極少露面，也極少發表公開講話。報導形容，他的神秘程度甚至遠超多數科技創始人：“他從不接受採訪，也不願面對鏡頭，員工在電梯裡也認不出他。”在Shein的全球營運中，高調出鏡的是執行董事長唐偉（Donald Tang），而徐揚天始終保持在幕後。他被媒體形容為“超快時尚時代最低調的富豪之一”。但低調並未阻止Shein急速擴張——在歐美、拉美、中東等地區，它已經成為年輕人衣櫥更新速度的象徵性品牌。02. 出身普通，靠數字行銷邁出第一步《世界報》寫道，徐揚天 1984 年出生於山東淄博的工人家庭。彼時的淄博，是一座被國企水泥廠與石化廠污染的工業城市。中國媒體回憶他的童年生活並不富裕，家中餐桌上經常缺少肉與蔬菜。但父母仍極為重視教育，“揚天”這個名字本身就帶著“抬頭看天空”的期望。通過高考後，他來到浙江寧波，就讀寧波科技大學，並於2007年獲得國際貿易學位。大學畢業後，徐揚天在南京一家小型網站最佳化公司找到第一份工作。當時的數字行銷主要專注於提升網站在搜尋引擎中的排名。與此同時，他開始向海外買家銷售當地工廠生產的密封圈——這是一個微小卻關鍵的嘗試。他逐漸形成了一條核心商業原則：只向工廠下單已經賣出去的貨。這一邏輯，後來成為Shein高速運轉的基礎。03. 從婚紗小網站到席捲全球的Shein2008 年，他創立婚紗出口網站Zzkko.com，成績不俗。2012 年，網站更名為 SheInside.com，正式走向國際。2015 年，他將其縮短為如今的品牌名——Shein。與此同時，他率先捕捉到社交媒體的力量：把大量免費服裝寄給海外網紅，由她們通過 YouTube、Instagram、TikTok 向全球年輕人展示穿搭。Shein 的真正爆發來自於它在廣州與數千家小型工廠的合作——小批次試產、迅速補單的模式，使品牌可以在極短時間內推出新品，並根據使用者反饋高速迭代。2022 年，Shein的銷量在美國超過了Zara與H&M，成為當地最大的快時尚平台。04. 爭議與讚譽並存的“無面孔掌門人”根據美國參議院2024年的一份報告，他持有 Shein約37%的股份。儘管本人極度低調，媒體對他的評價卻不盡相同。一些報導認為他推動了中國服裝業的數位化，推廣生產管理軟體，還鼓勵工廠老闆根據海外年輕人在TikTok上的穿衣風格自行設計，帶來更多創意。另一些媒體則關注到一些供應鏈工廠存在超長工時、依賴臨時工等問題，認為Shein的超快節奏讓工人面臨更大壓力。05. 定居新加坡，走向資本市場與公益領域隨著業務擴張，Shein將總部遷至新加坡。徐揚天也獲得當地永久居民身份。在經歷倫敦與紐約兩次未果的上市嘗試後，Shein已向香港遞交了上市申請。同時，徐揚天這位“隱形億萬富豪”逐漸展現出慈善形象。今年1月，Shein 成立了自己的基金會。首個項目便是在肯尼亞投資500萬歐元，用於建設二手衣物回收中心，旨在推動循環時尚生態。這也是為回應外界對 Shein 的最大批評之一：廉價快時尚對環境造成的巨大壓力。Shein在歐盟擁有超過1.26 億活躍使用者，《世界報》指出，這種持續消費模式本身也成為外界對快時尚行業最大的批評之一。 （歐時大參）

00後登場。創投圈的00後面孔越來越多了。投資界獲悉，Axiom Math正式完成首輪6400萬美元（約合人民幣4.6億元）融資，由B Capital領投，Greycroft、Madrona和Menlo Ventures等機構參與，投後估值3億美元（約合人民幣20億元）。締造Axiom的正是00後洪樂潼（Carina Hong）——在廣州出生長大，她曾就讀於著名的華南師大附中，多次拿下奧數競賽獎牌。後考入麻省理工學院，碩士畢業於牛津大學，又來到史丹佛大學攻讀博士學位。頗為戲劇性的是，Axiom的誕生來自於一次咖啡館的交流。(圖片來源：麻省理工學院)悄然間，00後創始人正在大舉登上AI舞台。10個人，完成首輪融資估值20億Axiom是誰？官網顯示，這家嶄露頭角的AI公司，定位為“以AI數學家為起點，打造一個能夠自我提升的超級智能推理系統”。換言之，這是一個可以解決複雜數學問題的模型，可以生成為獲得答案改採取的不同步驟的詳細推理，同時進行驗證。具體而言，Axiom的想法是將教科書、論文和期刊中的英文數學內容轉換為程序化知識，以便人工智慧可以解決數學問題，並能通過驗證來檢驗解答。未來，這一模型的研究場景有望拓展到金融建模、晶片架構甚至是量化交易等領域。在創始人洪樂潼的設想中，該模型或許能提出新的數學猜想，由此產生全新的知識。為何瞄準AI數學賽道？當中有一段插曲。今年ChatGPT o3曾被爆出數學測試作弊，洪樂潼在社交媒體指出，OpenAI的大模型之所以在數學測試中表現良好，可能是因為該公司在訓練模型時已接觸過這些題目。她舉例稱，美國數學邀請賽考試中，部分大語言模型可以達到96%的精準率，但當要求展示證明過程時，分數驟降至5%。“為什麼會有這樣的差異？因為訓練方式有問題。”當前AI大模型無法完美解決的組合數學問題，恰恰是洪樂潼的研究專長。在Axiom看來，人工智慧帶來了一個歷史性的轉折點，即數學領域的發現能夠以指數級的速度迅猛發展，因此現在正站在一場數學復興的門檻之上。而這場復興建又立在三大支柱之上：人工智慧、程式語言以及數學。三者共同推動著一系列發現的出現，每一次突破都會為下一次創新提供強大的動力。如今首輪融資正式出爐，Axiom的核心團隊也首次亮相——儘管目前僅有10名全職員工，但當中不乏多位來自Meta的AI大牛。例如現任CTO Shubho Sengupta，曾領導Meta FAIR團隊，開發出OpenGo和CrypTen，此前他還參與過Google分佈式訓練系統的研究工作，同時也是最早開發CUDA技術的專家之一；François Charton，則在Meta負責過大語言模型在數學和理論物理學的研究，他在2019年就開始探索如何將Transformer技術應用於複雜的數學問題；Hugh Leather，也是Meta前人工智慧研究科學家，曾開發出首批用於編譯器和GPU程式碼生成的大語言模型。作為此次領投方，B Capital合夥人在官網中表示，解決複雜的數學問題是許多人類發明的核心，因此一種能夠提出新的定量假設並進行驗證的工具，從而為決策提供可靠的依據，無疑會具有極高的價值。而Axiom團隊也具備獨特的優勢，能夠抓住這一機遇，將先進的數學推理技術變為現實。“Carina Hong是一位傑出的數學家，她不僅擁有非凡的學術成就，更具備最優秀的創業者所具備的那種熱情與專注力，她將遠見卓識的領導力與堅定不移的執行力完美地結合在了一起。”她的征程才剛剛開始。一位00後女學霸帶隊來自廣州Axiom的故事，離不開一路開掛的洪樂潼。出生於廣州，今年24歲，她的父母是土生土長的潮汕人。儘管父母並沒有接受過高等教育，洪樂潼卻自幼展現出不凡的數學天賦，她中學就讀於廣東名校華南師範附中。高中時期，洪樂潼是數學奧林匹克省隊的唯一四名女生之一，多次在“華羅庚金盃”、全國高中數學聯賽等競賽中取得好名次。2019年，她考入麻省理工學院，攻讀數學和物理雙學位。本科期間，洪樂潼曾擔任數學協會主席，並修讀20個碩博課程，發表多篇高品質學術論文，涉及模橢圓曲線與K3曲面的L函數、月光猜想、彈出棧排序演算法研究等領域。畢業前後，洪樂潼先是拿下Schafer數學卓越獎，該獎每年僅頒發給一名本科女生；後獲得北美數學本科生的最高榮譽——摩根獎，她是第五位獲此殊榮的女生。2022年底，洪樂潼成功拿到牛津大學羅德獎學金，成為僅有的四名中國獲獎者之一。羅德獎學金是世界上歷史最悠久、最負盛名的國際獎學金項目之一，有“本科諾貝爾獎”的美譽。隨後，洪樂潼前往英國牛津大學學習神經科學，獲得碩士學位。期間還在倫敦大學學院進行人工智慧和機器學習研究，當時她曾表示，“人工智慧與科學家未來的互動會怎樣？是我接下來希望研究的課題。”到了2024年8月，洪樂潼進入史丹佛大學攻讀數學博士和法學博士。“一直以來，我都是一名研究者。”此前一次採訪中她稱，內心深處最想要解決真正困難的技術問題。很快，還在博士就讀的她闖入了AI界。她創辦Axiom源於一次在咖啡館的交流。去年秋天的一個周末，洪樂潼在史丹佛附近的一家咖啡館，與當時還在Meta工作的Shubho Sengupta進行了交流。兩人聊了幾個小時，討論了各自研究領域的交叉點，以及開發人工智慧解決世界上最棘手的數學問題的可能性。這次交流後不久，洪樂潼便從史丹佛退學，著手創辦Axiom。有意思的是，Axiom的會議室都是以數學巨匠來命名，例如高斯和阿達·洛夫萊斯。就在年初DeepSeek火爆全球之際，洪樂潼曾發出這樣的感慨：“一個小而專注、特立獨行的團隊。一群理想主義者組成的優秀合作夥伴。他們執行力強，親力親為。最珍貴的，是那份理想與使命交織的信念。這就是DeepSeek的故事，也是我想親自書寫的故事。”正如Axiom在官網中所言，“數學發現的未來，就從這裡開始。”投身AI00後正集體登場放眼望去，00後創始人正集體登上AI舞台。不久前，兩位來自麻省理工的00後——22歲的華裔女生Jessica Wu和23歲的尼爾·德什穆克，所創立的Sola Solutions拿下矽谷知名風投的融資。官網顯示，融資包括由Conviction領投的350萬美元種子輪，以及由a16z領投、Conviction跟投的1750萬美元A輪，總計2100萬美元（約合人民幣1.5億元）。這樣的案例正在湧現。今年5月，AI初創公司Anysphere完成一輪9億美元融資（約合人民幣65億元），估值達90億美元，成為今年最火AI程式設計獨角獸之一。而掌舵公司的是四位年輕面孔——2022年，從麻省理工學院畢業的Michael Truell和他三位同學一拍即合，瞄準AI程式設計賽道下場創業，旗下產品Cursor一舉改變程式設計方式，迅速席捲矽谷AI圈。無獨有偶，今年3月AI招聘網站Mercor宣佈完成1億美元B輪融資，估值達到20億美元，成長速度令人咋舌。公司創始人是三位退學的00後。大二那年，三人在宿舍裡創立Mercor，後來決定從哈佛及喬治敦大學退學全職創業。我們將視野拉回到國內，相似一幕同樣上演。今年初，三個來自清華的“00後極客”——閔宇恆、程頤、李宜哲創業做機器人，零次方誕生。如今公司一舉完成天使+和天使++輪億元級融資，集結河創投、同創偉業、力合科創、水木基金、瑞穗力合、拉爾夫創投等知名機構。還有此前完成天使輪融資的靈初智能，由高瓴創投和藍馳創投領投，公司聯合創始人陳源培是一名痴迷機器人的00後，曾作為Stanford訪問學者師從Karen Liu和李飛飛教授；具身智能公司UniX AI創始人兼CEO楊豐瑜，出生於2000年，本科就讀於密歇根大學電腦專業，從耶魯大學博士畢業後回國創業，同樣受到不少VC的關注。一支00後軍團悄然崛起。曾有投資人分析，這一波AI創業潮中，00後和90後、80後的創始人起點都一樣，甚至前者優勢更大。因為很多事物太新了，原有經驗無法直接復用，而00後沒有包袱，對新事物的認知觸感更多。“我們始終堅信，創業在很多時候是屬於年輕人的。”真格基金管理合夥人戴雨森最近感嘆，“無知者無畏。諸多科技創新成果誕生，正是源於當事人雖瞭解卻無所畏懼，由此萌生出創新想法。”“少年負壯氣，奮烈自有時。”每一代年輕的創業者，註定在歷史長河裡留下屬於自己的印記。 (投資界)