該初創企業的盈利模式、產品落地時間及收益規模均尚不明確。編譯 |  劉煜編輯 |  陳駿達智東西4月28日消息，今天，據路透社報導，由前GoogleDeepMind首席科學家戴維·席爾瓦（David Silver）創立的英國AI獨角獸Ineffable，已完成11億美元（約合人民幣75.14億元）的種子輪融資，估值達到51億美元（約合人民幣348.31億元）。本輪融資由美國紅杉資本與光速創投領投，輝達、Google和英國國家AI風投基金Sovereign AI等企業和機構共同參投。Ineffable稱，該輪融資為歐洲迄今為止金額最高的種子輪融資。目前，這家初創企業的盈利模式、產品落地時間及收益規模均尚不明確。Ineffable成立於2025年11月，其目標是打造一個超級學習系統（Superlearner）。該系統無需依靠人類資料，將通過自主實踐探索一切知識，覆蓋基本的運動技能（motor skill）到高階智力突破的全部範疇。Ineffable的創始人兼CEO Silver最廣為人知的身份，是AlphaGo背後的核心研究員。他主導了AlphaGo、AlphaZero以及AlphaStar的研發，全程參與了DeepMind強化學習體系的搭建與迭代。Silver與GoogleDeepMind聯合創始人兼CEO德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）是大學同學，二人都曾就讀於劍橋大學。在劍橋學習期間，Hassabis教會了Silver下棋，其中包括圍棋。在拿到劍橋大學文學學士學位後，Silver前往加拿大阿爾伯塔大學攻讀電腦科學博士學位，師從圖靈獎得主、強化學習之父Richard Sutton。▲David Silver（圖源：Silver個人網站）本科畢業後，Silver於1998年與Hassabis共同創辦了遊戲公司Elixir Studios，同時出任CTO與首席程式設計師。之後，Hassabis與另外二人聯合創辦了DeepMind。在DeepMind成立之初，Silver便擔任該公司顧問，並於2013年正式加入，任職10餘年之久。在DeepMind任職期間，Silver的研究重點是深度強化學習，這是一個將強化學習與深度學習相結合的領域。他參與了多款智能程序的研發，其中，由Silver主導研發的AlphaGo，是首個在圍棋比賽中擊敗頂級職業棋手的程序。之後，他帶隊打造出AlphaZero，該程序依託同源AI架構從零自主研習圍棋，後續以相同訓練邏輯掌握國際象棋與將棋，綜合實力遠超同期所有同類程序。此外，他聯合主導了AlphaStar項目，該款程序能夠在高難度策略遊戲《星海爭霸Ⅱ》中，達到人類職業電競選手的競技水準。在工業界之外，Silver還在倫敦大學學院（UCL）擔任教授。創立Ineffable之初，Silver在該公司部落格發佈個人隨筆稱：“世界需要一個舞台，讓強化學習範式的雄心得以充分施展。在那裡，我們直面智能的根本命題：如何（讓AI）通過對環境的體驗，去發現未知的知識。”他還說道：“AI生成語言、視訊、程式碼等，已有完善生態持續發展，無需我再涉足。而Ineffable，是我畢生追求的事業。”據《連線》昨日報導，Silver稱：“我從Ineffable項目中獲得的所有收益，都將捐贈給具備高社會影響力的慈善機構，用以挽救更多生命。”結語：天價融資扎堆新銳AI企業非大模型賽道正加速突圍目前，Ineffable仍處於早期研發周期，其技術方案尚未成熟，商業化模式與落地規劃尚不明確。在巨額資本加持之下，該公司依託強化學習路線能否突破現有AI技術瓶頸、平衡前沿探索與商業可持續發展，或成為接下來行業關注的核心焦點。今年年初以來，各類新興獨立AI實驗室融資規模已達數十億美元。由圖靈獎得主、前Meta首席AI科學家楊立昆聯合創立的AMI實驗室，已於今年3月完成了10.3億美元種子輪融資，投前估值達35億美元。全球頂尖NLP學者理查德・索徹（Richard Socher）正為其個人實驗室接洽融資，該企業估值已達40億美元。此外，由前OpenAI高管米拉・穆拉蒂（Mira Murati）創立的AI初創企業Thinking Machines，正在洽談新一輪融資，預估估值約500億美元。一眾頂尖科研人才紛紛脫離科技大廠，扎堆創辦獨立AI實驗室，不同於當下主流的大語言模型賽道，這批新興研發團隊正跳出大模型的同質化競爭，轉向強化學習、現實場景感知等前沿方向，探索差異化的技術路線，正掀起新一輪AI浪潮。 (智東西)

最近，一段不到3分鐘的視訊在科技圈悄悄走紅。視訊裡，一台人形機器人正在蘇州一戶普通人家“打工”。清晨叫主人起床，幫忙疊好被子，榨豆漿，煎雞蛋，送主人出門，收拾房間，刷馬桶，洗衣服……最令人驚嘆的一幕是：它在刷完馬桶之後，默默走到洗手台，把機械手仔仔細細清洗一遍再擦乾。外交部發言人毛寧在海外社交平台X（原推特）轉發了這個視訊，並配文“世界上第一個進入家庭的機器人”。評論區直接炸了，人們期盼已久的、真正走進普通家庭、能幹活的人形機器人，終於來了。有人驚呼“這才是我想要的夢中情人”，有人開玩笑說“比我對象還懂事”，有人則求問購買連結。視訊的主角，名叫“黑豹”，是具身智能獨角獸優理奇（UniX AI）旗下的產品。而它的創始人，是一個從耶魯大學博士休學回國的00後。楊豐瑜身上有太多“不按常理出牌”的標籤：年輕、學術背景耀眼、放棄海外頂尖學府的博士學位、偏偏選擇行業裡最難啃的骨頭——保姆機器人。在這個人形機器人被資本追到發燙，卻又頻頻被質疑只會跳舞不能幹活的時刻，這個00後的故事，或許能讓我們看清一些有價值的東西。2023年，還在耶魯攻讀博士學位的楊豐瑜，接到了家裡的電話。奶奶年事已高，日常生活越來越需要人照顧，但家人都有自己的工作和生活，又很難找到靠譜的保姆。這是中國無數家庭正在面對的困境。國家統計局‌公佈的官方資料顯示，‌截至2025年末，60歲及以上人口為‌3.23億，佔全國人口的23%。老齡化疊加少子化，照護缺口越來越大。楊豐瑜想，如果有一台機器人，能像保姆一樣照顧奶奶，那怕只是端茶倒水、遞藥攙扶，那將是多少家庭的福音？作為一個研究機器人視觸覺方向的博士生，他比普通人更清楚，這件事，在技術上已經不是天方夜譚。於是，他做了第一個“不按常理出牌”的決定：從耶魯休學，回國創業。在耶魯讀博期間，他的學術成績足以讓他走一條更穩妥的路。他發表過15篇機器人視觸覺論文，提出了世界首個適用於多款不同觸覺感測器的觸覺大模型UniTouch，還獲得了北美計算機協會傑出本科科學家的稱號。在校時期的楊豐瑜。圖片來源：央視新聞按部就班地畢業、去矽谷大廠拿一份高薪offer，或者留在學術界做教授，都是順理成章的選擇。但他選擇了最難的那條路。這其實並不是一時沖動。早在高中時，楊豐瑜就萌生過創業的念頭，本科在密歇根大學讀計算機時，就已經搞過一些小項目，還積累了具身智能領域的學術人脈。2024年4月，年僅24歲的楊豐瑜組建了一支匯聚全球頂尖專家的團隊，在家鄉蘇州成立了優理奇機器人。他瞄準家庭和商業賽道，給自己定下目標“Robots For All”，讓每個人都能擁有一個機器人。如果說休學創業是第一張反常識的牌，那麼在技術路線上的堅持，是楊豐瑜打出的第二張。過去兩年，人形機器人是資本市場最熱的賽道之一。波士頓動力的Atlas會後空翻，特斯拉的Optimus在工廠裡走來走去，宇樹科技的機器人甚至上了央視春晚。一時間，所有機器人都在秀肌肉，都在比誰跳得更高、跑得更快、動作更炫。但這些機器人可以在工廠工作，可以用於文娛表演，但很少運用到C端。因為工廠這樣的To B場景相對簡單、可控，但家庭環境就太複雜了。每個家庭的桌子高矮不同、東西擺放不同、光線條件不同，對機器人的適應性都是巨大的考驗。而且絕大部分人形機器人沒有觸覺。它們依靠視覺和預設程序運作，這在結構化、可預測的環境裡還能湊合，但一旦進入家庭這種高度非結構化的環境，就會徹底失靈。觸覺在人的操作體系裡是最本能的感知模態。從包裡找鑰匙，人不會盯著包看，而是靠手摸。機器人也一樣，尤其是在操作可形變物體時，衣服會變形、褶皺、粘連，視覺能提供的資訊極其有限，必須依靠觸覺。另外在一些精細活動上，比如將充電線插入充電口，單靠視覺也無法完成。楊豐瑜要做的是“有觸覺的機器人”。但讓機器人擁有觸覺，說起來簡單，做起來極難。最大的挑戰是，訓練數據從那兒來？傳統視覺AI可以爬取互聯網上的海量圖片，但觸覺數據幾乎是一片空白。優理奇的解法很聰明，在數據採集階段，讓人類佩戴觸覺傳感器去完成家務任務，把真實的觸覺反饋“教”給Unitouch大模型。通過Unitouch大模型，將觸覺資訊引入到多模態感知系統中，讓機器人在看到物體時，也能推斷出它的材質、軟硬、粘性，從而判斷應該用多大的力去抓、怎麼去折、如何避免損壞。除了UniTouch模型，優理奇還擁有兩大自研技術：高效泛化模仿學習框架UniFlex，通過示例驅動機器人自主學習複雜連續任務，如煎蛋翻面需動態判斷時機；長序任務規劃架構UniCortex，讓機器人多步驟連貫作業，如整理客廳—洗衣—晾曬—刷馬桶等。硬體、演算法都解決了，還有最後一道鴻溝——價格。過去人形機器人給人的印象，是動輒數十萬、上百萬的“實驗室玩具”。據業內分析預測，一台波士頓動力的Atlas單價可能超過15萬美元（約合人民幣102萬元），可以在三線城市買一套房。這種價格，註定了它只能在資本密集的科研機構和工廠裡存在。楊豐瑜要把這個門檻一腳踢開。他堅定初心，做普通人買得起的機器人，幫助更多的人。優理奇的策略是“全棧自研+深度供應鏈整合”：核心零部件自己做，自建供應鏈，把設計、開發、製造閉環起來。優理奇在蘇州和綿陽的兩個生產基地成為關鍵支點，綿陽基地已經實現80%的本地化配套率。如此一來，沒有中間商賺差價，機器人的成本大幅下降，技術、時間也可控，為快速迭代、大規模量產奠定了堅實基礎。優理奇的“旺達”系列，是全球第一款實現量產自帶8自由度機械臂的等身人形機器人，能完成洗衣、疊衣、洗碗、做漢堡這些複雜家務，基礎版定價只要8.8萬元。這個價格，比同類產品低了一個數量級。技術和產品的故事講得再漂亮，最終還要過資本這一關。而資本對優理奇的態度，可以用瘋狂來形容。不到2年的時間裡，完成了5輪融資，累計金額接近10億元，這樣的融資密度幾乎是獨一份。為什麼是它？因為它給出了行業最稀缺的東西：可復制的落地場景和真實的訂單。2025年的世界人形機器人運動會上，優理奇機器人斬獲酒店清潔、迎賓服務項目的兩金一銀。這給了資本和楊豐瑜團隊極大的信心，訂單也紛至沓來。2025年世界人形機器人運動會上，優理奇機器人摘得兩金一銀去年底，優理奇月交付量突破100台，成為全球范圍內少數邁過量產門檻的具身智能企業。在優理奇已有的客戶清單裡，除了首批進入家庭的種子用戶，還有酒店、物業、養老社區等B端合作方。優理奇已經與多家酒店集團達成合作，在客房清潔、迎賓服務等場景小規模交付。今年2月，優理奇發布了“黑豹”系列，當即驚豔四座。它沒有“雙腿”，取而代之的是更靈活、省電的全向四轉四驅底盤，可以橫移、原地旋轉、精準貼邊作業；它的上半身有80釐米的升降行程，能覆蓋人類工作中幾乎所有的高度需求；手部精細度甚至可以拿起一張撲克牌，並能精準判斷一個人是否想把外套遞給它。“黑豹”已經在蘇州本地一家酒店“上崗”，完成收拾床鋪、清潔桌面地面等基礎工作，花費大約20至25分鐘。目前“黑豹”還沒有公開售價，楊豐瑜透露：“根據不同版本功能，預計在一台蘋果手機到一台五菱宏光的車價之間。”當然，故事還遠沒到吹響號角的時候。放眼整個行業，家務機器人賽道的玩家已經越來越多。2025年7月，海爾發布了名為“HIVA海娃”的家庭服務機器人，能完成洗地、烹飪、熨衣、收納等任務，並可以和家裡的智慧家電聯動。海爾集團CEO周雲傑甚至放話：能同時解決家務、照護、情感需求的保姆機器人，會成為比汽車更普及的家庭基礎設施。“HIVA海娃”號稱“家務終結者”海信也不甘落後，今年3月的中國家電及消費電子博覽會（AWE2026）上，一口氣亮相了三款居家機器人，打造全場景機器人矩陣。其中管家機器人“賽維”可完成取放物品、操作家電等精細家務，家庭陪伴機器人“毛依”可陪學益智、解悶提醒、看護老人。再加上1X的NEO、Figure AI的Figure系列、銀河通用等玩家，家務機器人賽道的競爭，已經是全球性的。據國際資料公司IDC預測，2026年中國人形機器人應用場景將提升至當前的3倍以上，市場規模接近13億美元，同比增長翻倍以上。國務院發展研究中心發佈的《中國發展報告2025》則更樂觀，預測具身智能市場規模有望在2030年達到4000億元、2035年突破兆元。熱鬧之下，問題也無法忽視。就像優理奇視訊裡展示的叫早、疊被子、刷馬桶、洗手，確實讓人驚豔，但距離一台機器人真正能在普通家庭裡24小時自主運行，中間還隔著無數個需要打磨的細節。比如食材要不要人類提前准備？如果換了一個陌生的家，它還能不能正常工作？遇到孩子、寵物、意外摔倒時，能不能安全處理？一年後，電池和關節會不會衰減到影響使用？這些問題，沒有任何一家公司目前給出了完美答案，包括優理奇。楊豐瑜坦言，現在的機器人還沒有達到好用的程度，就比如煎雞蛋這個動作，“黑豹”也不能保證每次都能成功。因為廚房場景太精細化了，稍有差池就可能出現問題。機器人需要的真實場景下海量的資料，楊豐瑜計畫先將“黑豹”先做限量投放，通過使用者的反饋進行不斷改進。這也是他讓“黑豹”率先進入真實家庭工作的原因。從這個角度看，優理奇的故事才剛剛開始。“管它熱門不熱門，只要能夠解決真的問題，就值得去做。”楊豐瑜如是說。這句話，其實就是優理奇所有“反共識”決策的底層邏輯。當同行都把目光投向B端，他選擇先讓機器人走進一個個普通家庭；當同行都選擇主流的、更容易出成果的視覺—語言—動作大模型，他選擇先把觸覺做扎實；當同行都在強調技術的高端，他選擇先把價格降下來。“黑豹”這些選擇，未必每一個都對，但它們都指向同一個樸素的命題——能用、好用、用得起。這個賽道上最終勝出的，大概率不是技術最炫的，而是最先把這三點同時做到位的那一個。對於一個26歲的年輕人來說，楊豐瑜已經走過了一段足夠跌宕的路。他自嘲這一路“踩過很多坑”“掉了很多頭髮”，但他也說過：“我們敢闖、敢試，不怕挫折，想藉著時代的大勢，做些新東西、闖些新路子。”靠著遇山開路、遇河搭橋的“笨辦法”，硬是闖出了一片天。在一個所有人都在追逐風口的時代，真正有價值的創業者，往往是那些願意回到最樸素的問題上：人們到底需要什麼？能不能把它做得便宜、可靠、實用？那個願意從耶魯休學，只為給奶奶造一台保姆機器人的年輕人，已經在回答這個問題了。那個會在刷完馬桶後乖乖去洗手的機器人，或許就是答案的開始。 (正解局)

已扭虧為盈。智東西4月18日報導，今日，美國AI晶片獨角獸Cerebras Systems披露IPO申請檔案，再度向上市發起衝刺，股票程式碼為“CBRS”。自從端出餐盤大小的全球最大晶片後，這家成立於2016年的明星創企一直備受關注。最新IPO檔案顯示，Cerebras業績漲勢迅猛，營收從2022年的2460萬美元（約合人民幣1.68億元）增至2025年的5.10億美元（約合人民幣35億元），增長超過19倍；2024年淨虧損為4.82億美元（約合人民幣33億元），到2025年已實現扭虧為盈，淨利潤達2.38億美元（約合人民幣16億元）。Cererbas打造了全球首創且唯一的商業化晶圓級處理器——晶圓級引擎（WSE），並聲稱其第三代AI晶片WSE-3是“史上大批次推向市場的最大、最快AI晶片”。WSE-3整合了90萬個計算核心、44GB片上記憶體和21PB的記憶體頻寬，面積是輝達B200的58倍。與包含兩顆獨立晶片的輝達B200封裝相比，WSE-3擁有19倍的電晶體、250倍的片上記憶體容量和2625倍的記憶體頻寬。Cererbas的競爭對手包括提供AI晶片的輝達、AMD、英特爾等晶片巨頭，以及提供AI推理服務的AWS（亞馬遜雲科技）、Google、甲骨文、CoreWeave等雲服務商。OpenAI、AWS、阿聯科技公司G42、阿聯人工智慧大學MBZUAI，都是Cerebras的重要客戶。官網顯示，高通、AMD、台積電等晶片巨頭，川普長子擔任合夥人的1789 Capital，以及OpenAI聯合創始人兼CEO Sam Altman、英特爾CEO陳立武等知名企業家，均是Cerebras的投資方。Cerebras曾在2024年9月遞交IPO申請，隨後於去年撤回。在今年2月完成10億美元（約合人民幣68億元）H輪融資後，其估值達到230億美元（約合人民幣1568億元）。如今，Cerebras重啟上市路。據外媒報導，該公司IPO計畫於5月中旬進行，目標募資超過30億美元（約合人民幣205億元），並尋求至少350億美元（約合人民幣2386億元）估值。01.去年營收大漲76%，淨賺2.38億美元2022年、2023年、2024年、2025年，Cerebras全年營收分別為2460萬美元、7870萬美元、2.90億美元、5.10億美元；淨利潤分別為-1.78億美元、-1.27億美元、-4.82億美元、2.38億美元，研發費用分別為1.55億美元、1.40億美元、1.58億美元、2.43億美元。▲2022年~2025年Cerebras營收、淨利潤、研發支出變化（智東西製圖）同期，其毛利率分別為11.7%、33.5%、42.3%、39.0%。Cerebras的2024年與2025年GAAP淨利潤與非GAAP淨利潤如下：截至2025年12月31日，該公司累計虧損為9.05億美元。下表是截至2025年底的現金及現金等價物和總資本：分業務來看，2025年，Cerebras的硬體收入佔比約為70%，雲服務及其他服務收入佔比接近30%。下表是Cerebras從2024年Q1到2025年Q4每個季度的財務資料，可以看到2025年扭虧為盈主要是靠在2025年Q2實現約3.10億美元的淨利潤。02.跑千問、GLM、MiniMax開源模型，推理速度比GPU方案快Cerebras研發AI晶片的思路是，通過把整個計算和儲存資源放在一塊巨型晶片上，來破解資料搬運耗時耗能的瓶頸。因為核心之間的通訊是在片上互連，延遲低到幾乎可忽略。這意味著WSE能更快地生成token。WSE-3部署在CS-3系統內，多個CS-3系統連接起來可形成Cerebras AI超級電腦，作為單個邏輯電腦進行大規模訓練和推理。WSE晶片由製造巨頭台積電代工生產、封測大廠日月光處理特殊工藝，最終在Cerebras位於美國加州桑尼維爾的工廠進行最終晶圓封裝、組裝和測試。IPO檔案顯示，根據基準測試，對於許多工作負載，Cerebras運行Llama、GPT-OSS、GLM、MiniMax、Qwen等開源模型的速度比基於GPU的領先解決方案快15倍；在一些更特殊的工作負載中，Cerebras的速度快1000多倍。截至2025年12月31日，Cerebras共有708名員工，其中426名在美國。截至2026年3月31日，該公司在全球範圍內擁有96項已授權專利和50項正在申請的專利。03.中東是大金主，OpenAI、AWS都是客戶Cerebras以多種方式向客戶交付解決方案，既提供AI超級電腦，又提供雲上高速推理服務，還與客戶共同開發AI產品。其收入和淨利潤的增勢之猛，跟中東有著密切關係。2024年，阿布扎比科技集團Group 42 Holding Ltd連同其附屬公司G42貢獻了Cerebras高達85%的營收。2025年，阿聯人工智慧大學MBZUAI貢獻了Cerebras 62%的營收，G42貢獻了24%，兩家合計貢獻了86%的營收。這表明過去兩年，Cerebras超過8成的收入都來自中東，這也是其2025年扭虧為盈的核心貢獻來源。一大波變化發生在2026年。1月，Cerebras宣佈跟OpenAI達成一個價值超過200億美元（約合人民幣1363億元）的多年協議，為OpenAI提供750兆瓦的AI算力，從2026年到2028年分批部署。OpenAI還同意向Cerebras支付10億美元（約合人民幣68億元），以資助開發運行其AI產品的資料中心。3月，Cerebras與AWS建立多年合作夥伴關係，通過全球分銷將快速推理擴展到更大的規模。這些合作如果能順利執行，Cerebras接下來三年的收入基本不用愁。04.多位核心高管曾任AMD副總裁截至今年4月17日，Cerebras高管與董事資訊如下：其聯合創始人兼CEO Andrew Feldman畢業於史丹佛大學，曾在2012年以3.57億美元將伺服器創企SeaMicro賣給AMD，隨後擔任AMD副總裁兼總經理。另一位聯合創始人Sean Lie畢業於麻省理工學院，自2022年4月起擔任Cerebras CTO，曾擔任AMD資料中心伺服器解決方案首席硬體架構師。Cerebras COO Dhiraj Mallick也畢業於史丹佛大學，曾擔任英特爾資料中心事業部架構副總裁、AMD副總裁兼伺服器解決方案部門總經理。2025年，Cerebras提供給Andrew Feldman的總薪酬為1175萬美元，給Sean Lie的總薪酬為1157萬美元。05.結語：“非GPU”企業起勢，火拚AI推理市場AI晶片行業正在發生一個有趣的變化，越來越多的公司選擇用“非GPU”的路徑，跟輝達爭奪AI推理市場的地盤。輝達斥資200億美元買走技術授權和大部分團隊的Groq，以及即將上市的Cerebras，都屬於這一陣營。Cerebras強調自家產品的核心優勢，是在需要即時響應的場景裡推理速度快，遠超輝達GPU。但輝達堅不可摧的護城河是軟體生態，是全球開發者和企業經年累月積累的程式碼、工作流、工具鏈。Cerebras的硬體再快，要在生態層追趕輝達，仍是一場長跑。 (智東西)

2026年3月25日，劑泰科技首次披露其港股上市招股書，擬以18C規則在香港主機板上市，聯席保薦人為Jefferies、德銀、中信。公司此前為秘密遞表，並已於2026年3月17日通過證監會備案，擬發行不超過2.73億股境外上市普通股並在香港聯合交易所上市。公司39名股東擬將所持合計8.52億股境內未上市股份轉為境外上市股份，並在香港聯合交易所上市流通。公司是人工智慧奈米材料創新的領軍者，2024年收入0.01億元，淨虧損4.99億元，毛利率55.53%。2025年前9月收入1.02億元，淨虧損2.47億元，毛利率99.68%。公司報告期內業績波動性較大。劑泰科技是人工智慧奈米材料創新的領軍者，致力於有效載荷（Payload）在所有生命形態中的遞送與應用，秉承以AI奈米創新開啟健康未來。NanoForge是公司專有的、協同整合的人工智慧驅動奈米科技創新體系的基礎，涵蓋公司自主生成的龐大脂質庫、人工智慧基礎模型、METiS智能體、量子化學與分子動力學模擬及人工智慧驅動的高通量篩選平台。在此基礎上，公司開發了三大專業的解決方案（即AiTEM、AiLNP及AiRNA平台），用以模擬、預測及闡釋奈米等級的相互作用關係，從而實現對先進奈米材料及其相關有效載荷的合理設計、最佳化及驗證。AiTEM專注於小分子製劑的奈米級化學－生物相互作用；AiLNP通過利用公司的專有脂質庫以及生成及預測演算法設計及最佳化脂質奈米顆粒（包括其組分及比例）解決生物分子及超分子的相互作用問題；AiRNA（通常與AiLNP聯合使用）通過將生成式人工智慧應用於全長mRNA序列設計及最佳化（包括編碼及非編碼兩個區域），以最佳化表達、穩定性及器官特異性翻譯，從而最大限度地提高體內療效。公司已建構業內首個規模最大及最多元化的脂質庫，收錄了超過一千萬種結構多元化的脂質，為靶向遞送奠定了基礎。依託這一龐大的脂質庫，公司開發出能夠精準將有效載荷遞送至多個不同器官的奈米材料。公司進展最快的候選藥物（人工智慧驅動劑型技術設計）可將臨床前製劑開發時間從約1至2年縮短至少於3個月。根據弗若斯特沙利文的報告，MTS-004代表了採用人工智慧驅動劑型技術設計進展最快的管線。公司採用雙輪驅動商業模式，將公司的專有AiTEM、AiLNP及AiRNA平台（及其下提供的服務）與公司內部開發的治療資產協同整合。財務業績公司以18C上市規則上市，並屬於未商業化的公司。截至2024年12月31日止3個年度、2024及2025年前9個月：收入分別約為人民幣0.01億、0.09億、0.01億、0.01億、1.02億；毛利分別約為人民幣0.00億、0.06億、0.01億、0.01億、1.01億；研發分別約為人民幣-2.49億、-2.90億、-2.74億、-2.03億、-1.84億；淨利分別約為人民幣-5.13億、-5.82億、-4.99億、-3.77億、-2.47億；毛利率分別約為56.14%、59.81%、55.53%、68.88%、99.68%。截至2025年9月30日，公司帳上現金約8.07億元，應收帳款約0.86億元，短期貸款0.40億元。2025年前9月經營現金流約-1.41億元。行業概況根據弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）的報告，全球奈米技術藥物市場呈現穩步增長步伐，由2020年的1,875億美元增至2024年的2,220億美元，此期間的復合年增長率為4.3%。展望未來，市場預計將顯著加速，至2035年達到5,854億美元，預計2024年至2035年的復合年增長率為9.2%。公司為奈米技術藥物遞送領域的新秀。與成熟的全球參與者不同，公司從一開始就將人工智慧整合到其奈米材料生成、識別和最佳化的每個階段。可比公司同行業IPO可比公司：阿里拉姆製藥（ALNY.O）、MODERNA（MRNA.O）、BIONTECH（BNTX.O）董事高管公司董事會將由八名董事組成，包括三名執行董事、兩名非執行董事及三名獨立非執行董事。主要股東公司香港上市前的股東架構中：賴才達博士、Hongming Chen博士、王文首博士、Scientia HK、南京承泰裕鑫（由王博士控制的僱員激勵平台）、Delos Holding（由賴博士控制的僱員激勵平台）、杭州盛泰（由王博士控制的僱員激勵平台）、Dechi Holding（由賴博士控制的僱員激勵平台），構成公司的單一最大股東集團，合計持股約30.67%；領航資深獨立投資者包括：中金持股約11.44%；HSG持股約6.89%；人保健康養老基金持股約5.29%；5Y Capital持股約4.78%；疌泉成達持股約3.68%。此外，北京格禾泰持股約0.10%；其他投資者合計持股約37.14%。融資歷程公司上市前經歷了多輪融資。在2025年7月的D輪最新融資中，公司的投後估值約為10.49億美元。中介團隊據LiveReport巨量資料統計，劑泰科技中介團隊共計10家，其中保薦人3家，近10家保薦項目資料表現有待提升；公司律師共計2家，綜合項目資料表現平平。整體而言中介團隊歷史資料表現普通。(活報告)

機器人也開始內捲了，一位表現極其離譜的“新員工”，直接拉高了機器人的“就業門檻”。具身智能獨角獸Generalist，剛剛推出了最新的研究成果——新模型Gen-1。在包裝手機和折疊紙箱這些精細活兒上，它把機器人的成功率從64%硬生生拉到了99%，幾乎告別了手殘職業病。以前折疊一個標準紙箱需要慢悠悠地磨掉34秒，現在GEN-1僅用12.1秒就能完成，效率直接開啟了3倍速模式。而且，GEN-1的表現，也用實際表現驗證了機器人領域的Scaling Law。機器人模型捲出新高度GEN-1上崗後的表現簡直像是在倍速播放，而且即便面對維護掃地機器人200次這種枯燥任務，它也能穩如泰山。甚至連續裝箱1800次，也能從從容容遊刃有餘。更離譜的是它處理突發狀況的腦回路。如果零件在流水線上被意外撞歪了，它絕不會傻站在那兒報錯，會自己切換抓取角度，甚至動用兩隻手配合著把活幹完。這種靠直覺解決問題的即興智能，讓它在處理亂七八糟的雜物時表現得像個幹了十年的老師傅，那種死讀程序的鐵疙瘩僵硬感徹底消失了。用人類活動記錄訓練機器人為了讓GEN-1具備使機器人變身“全能打工人”的能力，研發團隊對資料處理架構進行了重寫。他們沒有死磕昂貴且難以擴展的機器人遙運算元據這條老路，轉而通過低成本穿戴裝置捕捉了數百萬項人類活動記錄，讓AI像看電影一樣預習物理世界的潛規則。這種“去機器人化”的預訓練方案巧妙繞過了資料規模的瓶頸，讓基礎模型在接觸機械臂之前，就已經從人類視角洞察了空間、時間與物理因果。這種基於50萬小時高保真物理互動資料集練就的底座，讓它的學習效率直接起飛，達到了前代模型的10倍。那怕是面對從未見過的奇怪任務或陌生的機器身體，給GEN-1一個小時的實機演示，也能讓它火速入職。另外，為了讓機器人的動作不再卡成PPT，以及實現即時操控，研發團隊還在推理端祭出了兩項關鍵技術。首先是專門為物理世界打造的分頁注意力（Paged Attention）機制。在處理PB等級的物理互動資料流時，傳統的記憶體管理方式容易導致計算資源分配不均，進而產生響應延遲。Paged Attention通過更高效地調度計算資源，解決了動作指令發射時的調度難題，確保每一個動作指令都能在毫秒級的時間維度內即時發射，讓AI的反應速度能跟上現實世界的物理節奏。配合演進的還有一套Harmonic Reasoning系統。它作為推理層面的核心元件，改變了以往單一路徑預測動作的死板模式。它允許模型在輸出指令時通過多尺度的動態調節來引導權重，使其在執行折疊紙箱或包裝手機等複雜動態任務時，能夠展現出超越單一模型權重分佈的性能上限。研發團隊為此投入數月時間最佳化訓練穩定性，並編寫了大量自訂核心來壓榨硬體算力的極限。機器人領域的Scaling LawGEN-1的性能跨越，證明了Scaling Law在物理世界依然有效——只要喂夠了資料和算力，機器人的腦子也會產生“開竅”時刻。通過大規模預訓練，機器人不再生硬地模仿動作序列，自己悟出了空間、時間和因果關係的規律，感知到了物體之間的相互影響。有了直覺之後，機器人幹活就開始帶點“靈性”。當任務中途出現沒見過的阻礙，它會自發嘗試一些教學大綱以外的操作，比如發現東西塞不進去時會像人一樣晃晃袋子。這種即興解題的能力源於它真正理解了“動作會導致後果”的邏輯。即使現場零件被意外撞歪，它也能憑直覺找回節奏，不需要人類像保姆一樣每一步都盯著糾錯。這種在真實世界摔打出來的經驗，讓原本懸浮在百科全書裡的抽象文字變成了實打實的行動力。研發團隊通過對齊技術，給這種即興天賦裝上了“導航儀”，確保機器人“臨場發揮”的動作依然會嚴絲合縫地待在使用者設定的規範裡。這種進化，讓機器人從一個只能按部就班的機器，變成了一個真正懂物理常識、能獨立處理複雜局面的“職場老手”。DeepMind大牛創業成果GEN-1的底層邏輯，源於資深團隊在機器人領域的長期積累，創始人Pete Florence的技術背景，為這一方案提供了深厚的理論底色。他曾任Google DeepMind高級研究科學家，通過Dense Object Nets等工作探索了視覺引導下機器人從感知到動作的端到端學習路徑。在GooglePaLM團隊工作期間，他作為核心力量參與並主導了PaLM-E、RT-2等多個具備代際跨越意義的機器人項目。2024年，Pete Florence離開Google並創立了Generalist。即便在他離職後的2025年3月，DeepMind在發佈的Gemini Robotics論文中依然四次引用了他參與合著的研究。 (量子位)

如果你想看懂中國未來10年的投資方向，其實不需要看太多報告。看一張圖就夠了。——中國獨角獸企業排行榜。這不是一張簡單的公司名單，而是一張時代結構圖。一、一個極為重要的訊號：差距已經拉開在這份榜單中：第一名：字節跳動（1.8兆）第二名：螞蟻集團（5700億）差距：3倍以上這意味著什麼？👉 中國已經出現了真正意義上的“超級平台型公司”本質上：字節不是一家互聯網公司而是一個“資訊分發基礎設施”二、誰在賺錢？三條主線一目了然把榜單拆開，你會發現一個非常清楚的結構：① 消費互聯網：仍是基本盤代表公司：字節跳動小紅書Shein得物米哈遊OPPO / vivo核心邏輯：流量+ 用戶時長= 變現能力但問題是：👉增長見頂了這是一個典型的：“存量競爭產業”② 金融科技：隱形印鈔機代表公司：螞蟻集團微眾銀行京東科技本質是什麼？支付→ 信貸→ 風控→ 數據換句話說：👉誰掌握數據，誰掌握金融能力但同時：強監管增速放緩③ 硬科技：真正的變數開始出現開始明顯增加的行業：新能源（廣汽埃安、遠景、蜂巢）自動駕駛（引望智慧）機器人（大疆）物流（菜鳥、貨拉拉）這部分非常關鍵：中國獨角獸，正在從“流量邏輯”轉向“產業邏輯”三、城市格局：四極化已經形成如果你把公司按城市拆分，你會看到一個非常有趣的結構：深圳：工程能力最強代表：大疆微眾銀行引望智能貨拉拉關鍵字：👉硬體+ 製造+ 工程師紅利北京：平台與資源中心代表：字節跳動滴京東科技關鍵字：👉流量+ 政策+資本上海：消費與品牌代表：小紅書米哈遊得物關鍵字：👉內容+ 品牌+消費升級杭州：電商與金融科技代表：螞蟻菜鳥關鍵字：👉阿里生態延伸四、一個更重要的維度：時間你會發現一個非常驚人的現象：2012–2015：爆發期幾乎所有頭部公司都誕生於此階段：字節（2012）滴滴（2012）米哈遊（2012）小紅書（2013）螞蟻（2014）這是什麼時代？👉行動互聯網紅利期2016–2020：產業升級期開始出現：新能源智慧製造自動駕駛👉政策+ 產業驅動2024年之後：新周期剛開始代表：引望智能（2024）👉 一個訊號：下一輪周期，已經啟動但主角還沒完全出現五、關鍵結論這張圖真正的意義，不是排名。而是：1）流量時代，已經接近尾聲仍然賺錢但很難再出現“字節級公司”2）新能源，是目前最確定的方向出現頻率最高產業鏈最完整👉 中國的優勢非常明顯3）AI：還沒進入榜單這是最重要的一點。👉 說明：AI還處於「早期階段」價值尚未fully 兌現4）真正的改變：To B正在崛起物流能源自動駕駛本質：從“賺用戶的錢”→ “幫產業賺錢”【總結】如果說過去十年，中國最賺錢的是：流量那麼未來十年，中國最賺錢的，很可能是：產業效率而真正能抓住這個變化的人，往往是在趨勢剛開始的時候。(瑞時e觀察)

當全世界的科技目光都盯著灣區矽谷的AI大戰，或者是東亞大模型的“百模大戰”的戰況時，在地球的另一端——那個通常以極光、高稅收和漫長冬季著稱的北歐（瑞典、丹麥、芬蘭、挪威、冰島），正在發生一場科技劇變。據TechCrunch 2025年11月26日發佈的最新調查：北歐創投生態的總估值已悄然突破5000億美元。在全球資本普遍捂緊口袋的2024年，這裡逆勢吸納了超過80億美元的真金白銀。更有意思的是，這次的主角不再是Spotify或Klarna這些上個時代的“老錢”，而是一批成立時間極短、卻兇猛異常的AI和Deep Tech（深科技）新貴。那為什麼在這個看起來最不像能“卷”動的地方，能誕生年入2億美元卻僅成立12月的“怪物”級公司？為什麼這裡能成為世界上獨角獸密度最高的地區之一？在這個高稅收、慢生活的地區，創業者是如何實現“降維打擊”的？最近，我們翻閱了大量資料，試圖還原這場“北歐文藝復興”的真相。北歐獨角獸公司01. 告別“宜家模式” 擁抱“Vibe-coding”如果你對北歐科技的印象還停留在“設計精美但擴張緩慢”上，那Lovable這家公司可能會顛覆你的認知。瑞典AI初創公司Lovable的創始人在TechCrunch的報導中，這家瑞典公司被稱為“Vibe-coding darling”（氛圍程式設計寵兒）。這個詞聽起來很玄學，但它的業績非常硬核：產品上線僅12個月，ARR（年度經常性收入）突破2億美元。這是什麼概念？在SaaS領域，這通常是獨角獸花費數年才能爬到的高度。因為Lovable做對了一件事：它沒有試圖教人寫程式碼，而是利用AI讓普通人通過直覺（Vibe）和自然語言就能建構複雜的軟體。這代表了北歐創投圈的一種新氣質：從“好用的工具”進化為“規則的定義者”。Lovable的核心能力：把一句“人話”，變成一個能跑的完整軟體，服務“有想法但不會寫程式碼的人”。以前的北歐創業者，可能想著怎麼把椅子設計得更舒服；現在的他們，像Lovable的創始人一樣，想的是如何徹底消滅“製造椅子”的門檻。這種Day 1 Global（生而全球化）的野心，正在取代過去的謹慎。02. 慢下來的社會快起來的“第二代”在Equity播客中，AI初創公司Propane的創始人Dennis Green-Lieber說了一句耐人尋味的話：“相比矽谷，我們的生態確實晚熟了幾年。但正因如此，我們現在的進化速度快得驚人（tremendously a lot faster）。”這確實也道出了北歐的後發優勢。第一代巨頭（如Spotify的Daniel Ek）花了十年時間去教育市場、去和唱片公司博弈。而像Green-Lieber這樣的“創二代”，是站在巨人肩膀上起跑的。他們不需要再為基礎設施發愁，不需要去解釋什麼是SaaS，他們擁有成熟的支付網路、極高的數位化普及率，以及——最關鍵的——從上一代獨角獸中“畢業”的成熟人才。於是，我們看到了一個有趣的悖論：在一個生活節奏極慢的社會裡，誕生了一批迭代速度極快的公司。2023年北歐五國創業與融資生態版圖｜圖源：Private Equity List03. 為什麼是北歐？很多人會問，北歐只有不到3000萬人口，冬天下午三點就天黑，憑什麼承載如此高密度的Deep Tech（深科技）創新？如果我們剝開表象，會發現這裡的“底層程式碼”與矽谷截然不同。第一，政府扮演了“超級天使”的角色。在很多地方，創業是九死一生的賭博，輸了可能傾家蕩產。但在北歐，政府為你兜底。Dennis提到，政府的直接資助（Direct Funding）和非稀釋性資金，讓創業者在最脆弱的種子期不需要向VC跪求活路。這意味著你不需要為了下個月的存活去做短視的變現，你可以沉下心來去啃最難啃的Deep Tech硬骨頭。Nordic Funding Day 2025第二，“詹代法則”的死與生。曾幾何時，北歐著名的“詹代法則”（意思大概是：別裝X，你沒比別人強）被認為是創新的天敵，所以北歐培養不出“賈伯斯”式的人才。但到了2025年，這種文化進化成了“群狼戰術”。相比於矽谷慘烈的“零和博弈”，北歐創投圈更像是一個開源社區。因為沒有“贏家通吃”的焦慮，創業者們敢於大膽共享程式碼和資料。做AI是一場團體賽，當矽谷還在忙著築牆時，北歐人已經通過“資源互換”把效率拉滿了。這種文化層面的“超導效應”，成了算力之外最強的助推劑。第三，獨特的“安全感紅利”。這或許是給中國讀者最大的啟示。北歐的高福利、長產假和Work-life balance，表面看是養懶人，實際上是養“創意”。真正的創新，往往不來自在溫飽線上的掙扎，而來自無後顧之憂的鬆弛。當一個工程師不需要擔心生病破產或買不起學區房時，他才敢去思考那些看起來“沒用”但能在未來改變世界的點子。當然，這篇觀察不是為了給北歐唱讚歌。特別是北歐也有自己的問題：人才流失（Brain Drain）。雖然北歐適合孵化，但當公司長成巨獸，美國依然是那個巨大的引力中心。為了追求更大的資本市場（Late-stage VC）和更低的個人稅負，許多頂尖創始人最終還是買了一張去舊金山或倫敦的單程票。美國科技巨頭正在瘋狂掃貨北歐的AI公司，這既是變現的狂歡，也是生態的失血。如何留住這些長大的“孩子”，是北歐政府接下來最頭疼的問題。北歐初創企業在矽谷參與行業交流與投資機會對接｜圖源：Nordic Innovation House04. 不一樣的成功之路看完北歐的故事，再回頭看我們自己，或許會有種五味雜陳的感覺。其實，北歐五國加起來還沒上海人多，這註定了他們沒有所謂的“大後方”。但也正因如此，北歐公司從誕生的第一天起（Day 1），就是斷了後路的全球化公司。反觀我們，太多人習慣了先在國內紅海裡殺得頭破血流。Lovable給我們的最大啟發是：別在存量裡消耗了，直接用程式碼這種全球通用的語言，去切世界的痛點。有時候，路遠一點，反而沒那麼擠。第二，創新是“閒”出來的，不是“熬”出來的。這一點最扎心。北歐證明了，高福利和不加班，並不等於養懶漢。我們常以為創新靠的是“996”和“堆時長”，但殘酷的真相可能是：創新需要的是一種名為“安全感”的奢侈品。當一個創業者不需要為下個月的房租發愁，不需要擔心失敗了就萬劫不復時，他才敢把目光從“如何快速變現”移開，去死磕那些真正改變世界的Deep Tech。第三政府打法也有啟示：北歐政府的做法很像一位寬容的“天使”：在企業最弱小、最沒人信的時候給錢續命。所以現在我們也在投小投早投硬科技，這或許才是更長效的生態。這不僅是資本的狂歡，更像是一種活法的勝利。北歐向世界展示了，在冰天雪地裡，通過信任、協作和長期主義，依然可以燃起最熱的火。通往未來的創新之路，不止一條。 (TOP創新區研究院)

很長時間，人們談起SpaceX，腦海中浮現的畫面是：博卡奇卡的巨大發射塔、獵鷹9號的垂直回收、猛禽發動機的藍色火焰，以及伊隆·馬斯克那張渴望殖民火星的臉……但現在，它還有了另外一個身份:硬體獨角獸的搖籃。Business Insider最近有一篇文章，叫做《SpaceX黑手黨來了》（The SpaceX Mafia is here）。文章說到，由SpaceX前員工創辦的、獲得頂級風投支援的初創公司，已超過18家，累計融資額突破30億美元。在過去的二十年裡，我們熟知的是“PayPal黑手黨”——Peter Thiel、Reid Hoffman、Elon Musk（那時的他）。他們在過去二十年的建構了位元（Bits）世界——網路搜尋、社交網路、線上支付、巨量資料；他們的信條是“軟體吞噬世界”，他們的圖騰是伺服器和演算法。但在2025年的今天，權杖已經交接。未來二十年很可能是原子（Atoms）世界——太空物流、工業製造、能源材料、甚至人體機能。這些人現在來自於“SpaceX黑手黨”——他們是一群從火箭工廠的煙火與噪音中走出的“瘋子”。他們要造核反應堆，要造高超音速客機，要造軌道製藥廠，要造深海防禦系統。正如一位SpaceX前工程師所言：“當你習慣了把這周必須要解決的問題設定為‘如何不讓火箭爆炸’時，地球上的大多數商業難題，看起來都變得有些過於簡單了。”我們今天這篇文章，就跟大家一起扒一扒崛起的新一代“SpaceX Mafia”。01. 矽谷物種遷徙要理解這群人，首先要理解Space是一家怎麼樣的公司，以及SpaceX到底教會了他們什麼？那Space作為“創業母體”，是一家怎麼樣的公司呢？SpaceX與Google或Facebook(Meta)有著本質不同，它是一家重到不能再重的公司。比如，如果在網際網路公司，產品不僅可以“先上線再最佳化”，甚至可以“即便Bug滿天飛，只要使用者增長夠快就能再融一輪資”。但SpaceX不可能接受Bug——硬體製造的容錯率極低，一次失敗，就意味著幾億美元的煙花、幾年的心血清零，甚至整個發射窗口的關閉。這種殘酷的環境，篩選並鍛造了一種極度稀缺的人格：極端的風險承受力與極端的執行力的結合體。所以當這樣一群人離開博卡奇卡或霍桑總部的工廠，帶著一身硝煙味進入創業世界時，他們帶來的不僅僅是技術，而是一種全新方法論。那這個方法了包含了什麼呢？我們總結了幾點：1. 系統性思維（System-Level Thinking）這是SpaceX工程師與其他大廠螺絲釘最大的區別。在SpaceX，工程師很少隻問：“我這個模組做好了嗎？”他們被訓練去問：“如果我這個地方慢3秒，整個系統會發生什麼？如果我把這個指標降低10%，能不能讓那個部門的重量減少50公斤？”這種全域視角的內化，讓他們在創業時，能迅速看清商業模式的本質，關注成本結構（Unit Economics），而不是陷入技術的自我陶醉。2. 對“不可能”的免疫力（Immunity to Impossibility）在SpaceX，任務通常是“在周二前解決這個問題，否則發射取消”。面對這種壓力，SpaceX工程師們學會了快速試錯、甚至挑戰教科書。前員工普遍反映，在SpaceX工作的經歷重塑了他們的心理閾值。所以當他們進入傳統行業，面對那些被業內人士視為“不可踰越”的障礙（如監管流程、材料限制）時，他們的本能反應不是“這做不到”，而是“這比回收一級火箭簡單多了”——這種心理勢能，是創業者最稀缺的資源。這裡順帶還得提到所有SpaceX工程師都知道一個著名的概念——“白痴指數”（Idiot Index），它是指一個元件的成品成本與其原材料成本的比率。如果比率很高（例如傳統的航天零部件），說明中間的設計和製造環節極其低效。馬斯克教給這群人的第一課就是：沒有任何東西是神聖的，除了物理定律。所以前SpaceX的工程師Jordan Noone出來之後創辦了Relativity Space，他當時知道傳統的航天級無線電接收器報價竟然是5萬美金時，被驚呆了，結果呢？他們用消費電子級的晶片，造出了成本僅為500美金的替代品，並且在“該死的真空中工作得很好”。這種“把法拉利的價格砍成豐田”的能力，也成為了SpaceX黑手黨最可怕的基因。3. “演算法”方法論（The Algorithm）馬斯克著名的“五步工作法”被這群人帶到了各行各業：1, 質疑需求： 那怕需求來自聰明人，也可能是錯的。2, 刪除部分： 如果你最後沒有把刪掉的加回來10%，說明你刪得不夠。3, 簡化與最佳化： 不要最佳化一個不應該存在的東西。4, 加速迭代： 只有在前三步完成後，才加速。5, 自動化： 最後才是自動化。當這群人離開SpaceX，去造房子、造藥、造船時，他們看這個世界的眼神是充滿“鄙視”的——“這裡為什麼還在用紙質單據？”“那裡為什麼要開三次評審會？”在First Resonance這家做工業軟體的公司裡，你也能清晰地看到這種思維：這家公司開發的系統極度精簡，砍掉了傳統ERP中90%的冗餘功能，只保留對產出有用的核心。4. 生理性厭惡延期（Physiological Aversion to Delays）在VC的世界裡，深科技（Deep Tech）最大的風險是周期太長。但SpaceX出來的人，對延期有著生理性的厭惡。他們習慣了“以天為單位”甚至“以小時為單位”計算進度。Impulse Space在成立不到兩年就完成了飛行器的設計到測試。“在這個黑手黨裡，速度不是一個選項，而是一種道德要求。”5. “既懂位元，也懂原子”過去二十年的矽谷，軟體工程師不懂硬體，硬體工程師不懂軟體。但SpaceX強迫工程師必須跨界：做推進系統的必須懂控制程式碼，寫飛行軟體的必須懂流體力學。這種全端工程能力（Full-Stack Engineering），讓SpaceX黑手黨在處理“AI+機器人”、“軟體+先進製造”這類交叉領域項目時，具有降維打擊的優勢。這也是為什麼Relativity Space敢於嘗試用程式碼控制3D印表機來“列印”火箭的原因。02. 重塑實體世界從SpaceX黑手黨的版圖看，他們已經滲透到了實體經濟的毛細血管。讓我們拆解幾個最具代表性的“匪幫”成員：1. 仰望星空的“老教父”：Impulse Space創始人：Tom Mueller（前SpaceX推進技術CTO）融資：1.5億美元+（由Founders Fund領投）Tom Mueller在SpaceX的地位，相當於賈伯斯身邊的沃茲尼亞克。他是Merlin引擎之父，是SpaceX的技術圖騰。當他2020年退休時，本可以在沙灘上度過餘生，但他選擇了復出，創辦了Impulse Space。他的邏輯極其精準：SpaceX的星艦（Starship）將把物體送入軌道的成本降到地板價，就像集裝箱船把海運成本降下來一樣，但它有一個痛點，就是：東西到了港口（軌道），誰負責送到家？所以Helios和Mira就在軌道轉移飛行器。它們是太空裡的“拖船”和“快遞員”，負責把衛星推到精準軌道，甚至推向火星。這是典型的生態位創業——他在幫老東家補全拼圖。2. 地面上的“反叛者”：First Resonance創始人：Karan Talati（前SpaceX製造工程師）背書：a16z、Blue Bear CapitalKaran在SpaceX負責獵鷹9號的生產時，最痛苦的不是技術，而是管理。他發現，造火箭這麼尖端的事，居然還在用Excel表格和原本為賣鞋子設計的ERP系統來管理成千上萬個零部件。這簡直是拿石斧造飛船。於是他創辦了First Resonance，開發了ION作業系統。這是一個專為“硬科技工廠”設計的作業系統。無論是造飛行汽車的Joby Aviation，還是造核反應堆的初創公司，都在用他的系統。他把SpaceX那種“工程師直接修改生產線”的敏捷能力，SaaS化賣給了全世界。3. 把工廠送上天：Varda Space Industries創始人：Will Bruey（前龍飛船航電工程師）估值：超5億美元這是最瘋狂的一個。Will Bruey認為，微重力環境是最好的化學實驗室。在地球上，重力會導致沉澱、對流，影響晶體生長。而在太空，你可以製造出完美的蛋白質晶體（用於製藥）或光纖。Varda的模式是，發射一個太空艙 -> 在軌道上無人化生產藥物 -> 返回艙帶著比黃金還貴的藥物再入大氣層，降落在猶他州沙漠。2024年，他們已經成功回收了第一個商業太空製藥艙，已經跑通了商業閉環。4. 甚至還有……做鐵路的：Parallel Systems創始人：Matt Soule（前SpaceX首席航電工程師）他們在這個名單裡顯得格格不入，但又合情合理。Matt Soule想用造太空飛行器的自動化技術，來改造美國古老、腐朽的鐵路貨運系統。他們製造自動駕駛的電動軌道車，不需要巨大的火車頭，可以像車隊一樣靈活編組。03. 資本的意志為什麼是現在？為什麼這群人能拿走30億美金？這裡必須提到矽谷風投圈的一個核心概念轉變：從“SaaS”到“美國活力”（American Dynamism）。過去十年，VC（風險投資）的邏輯是：投FaceBook，投Salesforce，因為軟體毛利高，擴張快，風險低。但Andreessen Horowitz（a16z）和Founders Fund正在主導一場反叛（回歸）——這群掌握權力與資源的人開始意識到，國家的競爭力不能只靠送外賣的App和修圖軟體，必須回歸到能源、製造、國防和航天。知名投資人Katherine Boyle（a16z合夥人） 曾直言不諱：“我們的國家因為沉迷於虛擬世界而變得脆弱。我們需要重建工業基礎，我們需要國防科技，我們需要能源獨立。能解決這些問題的，不是寫Web前端的人，而是那些敢於處理炸藥、液氧和高壓電的人。”150億美元的賭局：要麼做成貝萊德（BlackRock），要麼做成匠人鋪（Boutique）SpaceX黑手黨，恰恰是這波“硬科技復興”（Hard Tech Renaissance）中唯一被驗證過的資產。VC的心理活動是這樣的：之前的技術門檻極高，但現在是一個好時機。如果是2010年出來造火箭是找死；但2025年，由於SpaceX已經把發射成本打下來了（Starship的預期成本更低），基於太空的創業變得有利可圖。以前發衛星需要幾億美金，現在可能只需要幾百萬——基礎設施的廉價化，是應用層爆發的前提。SpaceX黑手黨正是站在巨人的肩膀上，收割應用層的紅利。此外，就像PayPal黑手黨互相投資一樣，SpaceX黑手黨也正在形成緊密的資本閉環，形成校友網路效應。其中，Founders Fund（Peter Thiel和馬斯克的基金）是這一趨勢的最大推手。他們投了SpaceX，現在自然接著投SpaceX出來的員工。如果Tom Mueller（SpaceX推進之父）說這個年輕人的技術靠譜，VC甚至通常會直接打款。這不僅是資金鏈，更是信任鏈。04. 神話背後的代價當然我們要看到，SpaceX黑手黨的模式也是一種“倖存者偏差”，畢竟它是天時（NASA商業化）、地利（美國人才庫）、人和（馬斯克的天才與偏執）的產物。1. 並不是所有行業都適合“快速爆炸”SpaceX的格言是“Fail fast, but learn faster”（快速失敗，更快學習）但在核能領域，或者載人飛行汽車領域，一次“Fail fast”可能意味著監管執照的永久吊銷，甚至牢獄之災。一些SpaceX校友在創業時，因為過度激進地推進測試，而忽視了合規與安全紅線，導致公司在初期就夭折。2. 燒錢的無底洞不像軟體公司，幾台MacBook就能開張。造火箭、造反應堆、造工廠，起步就是幾千萬美金。PitchBook的資料顯示，雖然SpaceX系公司融資能力強，但它們的燒錢率（Burn Rate）同樣驚人。如果在B輪或C輪遇到資本寒冬（比如2023-2024年的情況），這些重資產公司會死得很難看。Hyperloop One（雖然主要由維珍支援，但也有SpaceX背景）的倒閉就是一個警鐘。3. “邪教式”管理的副作用馬斯克的管理風格是極具侵略性的。許多離職創業者無意識地模仿了這種“暴君”風格——高強度的PUA、無視員工生活的加班。在SpaceX，大家為了“殖民火星”的宏大願景可以忍受。但在一家僅僅是做工業軟體或建材的小公司，這種文化可能導致早期團隊的迅速崩盤。文章的最後，我想把視線從加州拉回到中國，為什麼我們要花幾千字去剖析一群美國工程師？因為他們代表了一種可怕的趨勢。當規格很多精英還在研究如何讓外賣送得快一分鐘、如何讓短影片讓使用者多停留一秒鐘時，SpaceX黑手黨正在把世界上最聰明的頭腦，重新拉回到物理世界。他們正在做的事情，是在重構工業文明的底層程式碼。Impulse Space在重構物流（太空版）；Varda在重構製藥；Plantd在重建構材；Parallel Systems在重構運輸；Anduril（雖由Palmer Luckey創立，但大量吸納SpaceX人才）在重構國防。這是一場“脫虛向實”的暴力美學。正如Business Insider所說：“Elon Musk is not just building rockets; he is building a generation of builders.”（伊隆·馬斯克不僅僅是在造火箭；他是在製造一代建造者。）對於中國科技界而言，SpaceX黑手黨的崛起是一份戰書，也是一面鏡子。我們希望，下一個兆市值的巨頭，誕生在工廠的轟鳴聲中，誕生在深海與星空之間，誕生在那些敢於把手弄髒、去擰緊最後一顆螺絲的人手中。那，如何判斷一家硬科技公司是否具有“SpaceX基因”呢？我們提出了三個看，也歡迎您在留言區留下您的高見！1.看辦公室：辦公桌是否就在工廠車間旁邊？（極度縮短設計與製造的物理距離）2.看KPI：是考核“無故障率”，還是考核“迭代速度”？3.看決策：是基於“第一性原理”做物理推導，還是基於“類比思維”看競品怎麼做？ (TOP創新區研究院)