上周因歐盟處罰美國社交平台X而引發的美歐官員的“口水仗”，並沒有在過去這個周末消停，反而是更多美國高官陸續下場，加入到這場為X出氣的大戰中。這場美歐官員“口水仗”的第一把火，是由美國副總統范斯點燃的。在上周歐盟決定以違反社交網站監管規則為由對X平台處以1.4億美元罰款的消息傳出後，范斯於12月5日發佈一則帖文，斥責歐盟試圖強迫X限制言論自由，還罵處罰X平台的規則是“垃圾”。截至本周一，范斯的這則網帖已經獲得了超過5000萬的超高閱讀量。隨後，負責監管美國網際網路接入、電視和廣播等通訊網路的美國聯邦通訊委員會（FCC）的主席布倫丹·卡爾（Brendan Carr）也在12月5日發帖，將歐盟對X的處罰描述成是“腐朽的歐盟”對美國科技企業的羨慕嫉妒恨。而在12月6日，美國國務卿魯比奧以及多名與白宮關係密切的國會議員，則延續了5日美方對歐方的抨擊強度。其中，魯比奧宣稱歐盟的處罰行為是對美國所有科技平台和美國人民發動的“攻擊”的帖文，以及美國國會共和黨籍參議員克魯茲稱歐盟的處罰是對美國的“就業”和“每一個美國人的言論自由”發動“襲擊”的帖文，截至8日傍晚已經分別獲得了2360萬和2000萬的閱讀量。X平台的老闆馬斯克亦於6日下場，嘲諷歐盟說：歐盟應該解體，把主權還給每一個成員國，這樣那裡的政府才能真正代表他們的人民。他的這則帖文截至8日傍晚斬獲了3770萬的閱讀量和25萬的點贊。當然，歐盟方面也在反擊。可這些反擊反而進一步招來了美方更多官員的下場。比如，在過去的這個周日，正在歐洲出差的美國國務院負責公共外交的副國務卿羅杰斯，乾脆在自己的住所錄製了一段近2分鐘的視訊，其中列舉了一連串據她所說的歐盟（以及英國）“打壓言論自由” 的案例。儘管她列舉的案例的真實性遭到了歐方的質疑，但截至8日，她的這則帖文也已經獲得了超過600萬的閱讀量。對此，美國《時代》周刊不僅在標題中調侃說美國政府這是在向歐洲“開戰”了，文中更引用歐方人員話說，這些美方對歐方的攻擊，只會進一步強化川普政府“是歐洲的敵人”的認知。 (環球時報)

對於美國的年輕人而言，networking 是一個很重要的工作。無論是獲得職業指導、內推機會，還是建立自己的行業人脈，networking 都是必不可少的工作。在歐美職場文化裡，「Networking」不是單純指「社交」或「人脈」——它更像是一種主動、策略性的關係構建，這些關係會成為每一個職場人未來的「資產」。但是當下，以 LinkedIn 為代表的職業社交平台，卻並不能真正高效地促成這種雙向連接。在 Articuler.ai 創始人申哲先看來，LinkedIn 更像是上一個時代的電話黃頁，只解決了「展示」，沒有解決「匹配」。申哲先想改變職業社交中人與人建立連接的方式。他想做一個 AI 驅動的 、像 Tinder 一樣的 LinkedIn，讓 AI 幫助使用者更高效地去連接、被發現，進而建構一個承載雙向關係的職業社交平台。在職業社交的網際網路化過程中，過去那些信息完成了網際網路化？那些還沒有？職業社交中，找到對的人並建立聯絡，其中涉及那些步驟？AI 能提升那些環節的效率？LinkedIn 和公開網際網路上沉澱了大量使用者的職業資料，這些資料在今天有怎樣的價值？以下是我們與申哲先的對話，經 Founder Park 編輯整理。在我們訪談後不久，LinkedIn 發佈了 AI 找人功能，Articuler.ai 團隊測試了產品效果的對比。超 15000 人的「AI 產品市集」社群！不錯過每一款有價值的 AI 應用。進群後，你有機會得到：最新、最值得關注的 AI 新品資訊；不定期贈送熱門新品的邀請碼、會員碼；最精準的AI產品曝光管道01當你想認識一個人的時候，AI 能幫你做什麼？Founder Park：介紹一下 Articuler.ai 在做什麼？申哲先：我們現在做的項目叫 Articuler.ai，現在的形態是一款職場社交的 AI 產品。Articuler 的意思是把零碎的事物用邏輯組織起來。我們希望組織散佈在網際網路各個角落的資訊，建構每個人的職業社交profile，幫助大家去連接、被發現，認識到本就應該相遇的人。我們希望能做到：第一，在不同目的下，幫使用者連接到正確的人；第二，在交流過程中，不用再猜，見面之前就能瞭解對方的偏好和觀點，實現更高效的撮合。Founder Park：聽起來像「約會」類產品。申哲先：Dating 領域我們做了很多研究，團隊也有人之前做過這個領域的產品。一開始的確思考過，到底約會軟體還有沒有機會？但實際上，使用者的約會習慣，尤其北美市場，這幾年已經發生了很大的變化。Match Group（旗下 Tinder、Hinge 等），這幾年股價掉了 70%，因為疫情之後，年輕人已經不想玩線上 dating 了。反而 Ins、Snapchat 這類社交媒體，承接了不少 dating 的需求，ins 就是年輕人的 profile，這些社交媒體上的個人資訊，更加真實更加全面，不像 Tinder 上面那麼刻意。另外，陌生人 dating 還是不如有一些間接關係的 dating。Fun fact，LinkedIn 也承接了一部分約會需求，因為上面有真實的教育和工作背景，有共同好友，也有真實照片和帖子。Founder Park：「查戶口」的步驟省了。申哲先：荷爾蒙驅動的約會，已經沒有太大的增量市場了。它不是一個真正的雙向匹配，更像「選美」，最受歡迎的人會吸引到所有的注意力，大部分中腰部的使用者匹配不上，這個場景的根本問題很難解決。但在大模型出來之後，它能對一個很複雜的使用者背景進行解析，理解使用者的偏好和背景。這種能力，用在主觀且荷爾蒙驅動的約會場景上其實不太適用——但它非常適合做目的性明確的匹配，比如嚴肅的婚戀，因為它看的指標更客觀，不是一些像長相這樣比較主觀的東西。如何能利用 AI，讓人與人之間在職業社交中實現更高效的匹配？這才是我們真正想用技術去解決的事情。我們在做一個像 Tinder 一樣的 LinkedIn，幫助使用者去連接到他本來就應該認識的人。過去平台理解一個人，是把他壓縮成一組標籤，這個過程損失了太多資訊模態。我們是把一個人的所有資料，包括簡歷、觀點、項目經歷等等，在做完 embedding 之後，完整地變成一個高維度的向量資料。我們做的匹配，是基於語義理解的、向量和向量之間的匹配，這樣能更準、更高效。articuler.ai的Playbook功能入口Founder Park：這個創業想法是什麼時候開始的？申哲先：最開始是 GPT-4o 即時語音互動的發佈。當時 OpenAI 那場發佈會，AI 對人的語氣、對交流背後的 context 都有很好的理解，能夠很絲滑地參與到人的對話中。這對我的啟發是，AI 能夠參與到社交中，它會不會能夠去解構人與人之間的交流和關係？另一個產品，Plaud，在這方面也對我們有所啟發。我個人非常喜歡 Plaud，它的切入點很妙，用硬體的「超級按鈕」取代了原本手機裡三四次操作才能做到的功能，掌握了線下資訊的入口。我經常基於 Plaud 的記錄來分析我開會/見客戶時的表現，比如我們跟投資人聊完，那裡聊得好，那裡不夠好，AI 都能分析出來。當時我們並沒有特別考慮硬體的方向，反而想到了一個比較好的高頻打低頻的點：發 Cold Email。（Cold Email：破冰信，指跟對方關係並不熟，但試圖得到對方幫助或讓對方留下印象的 email，是職業社交裡非常常見的手段。常見的 cold email，包括客戶或投資人的郵件、初次聯絡客戶的介紹信，以及求職自薦信等。）現在在 LinkedIn 上，每個月花 30 美金訂閱費，只能發 5 封 InMail（站內信）。cold email 如何寫，是個挺有趣的課題。去年我做使用者訪談，一個做醫療器械銷售的朋友給了我一個特別反直覺的觀點，他寫一封 cold email 平均要半小時。我問為什麼這麼久，他說：「在醫療器械的銷售圈子裡，大家其實都會有千絲萬縷的關係，你得找到這些關係。」比如你們是不是同一個導師，有沒有在同一個期刊發過論文。ChatGPT 可以幫你寫一封語言優美的郵件，但它找不到這些點。在實際場景裡，你寫得內容比你的語言要重要得多得多。於是我們做了一個小外掛，使用者在 LinkedIn 上點一下對方，我們就能結合雙方的背景，幫他寫一封高效的 cold email。這個產品跑得相當不錯，今年上半年月度環比增長達到了 110%。articuler.ai為申哲先生成給投資人的cold emailFounder Park：發 cold email 的時候，這個人已經「匹配」到了。申哲先：對，到了今年的 3 月份，我們又去做了第二次的使用者訪談。我沒有直接問問題，而是讓使用者投屏給我看，當他們不用我們的軟體時，是怎麼在 LinkedIn 上做 networking 或者跟人建立連接。當時我們很驚訝地發現，其實寫 cold email 不是第一步，是很靠後的步驟。他們在整個流程裡面 60% 到 70% 的時間是用來找人的。比如說，假設我是一個 founder，我想找個投資人。在 LinkedIn 上搜「VC」，會出來一大堆人，但你根本不知道他們投不投你的領域和階段。使用者需要一個一個點開看，甚至要跳出去用 Google 搜尋，尋找對方機構的投資階段、投資方向等等。所以我們當時在想，其實發 cold email 和找到對的人是同一件事。「如果你沒有找到對的人，你這個 cold email 寫得再好，對方都不可能給你回覆。」所以從今年 4 月底開始，我們做了現在的版本。我們希望能把全世界的人都變成一個高維度的向量資料，做到知己知彼。換句話說，全天下的白領我都認識了，你只需要告訴我你是誰、想幹嘛，我們能幫你找到最匹配、最相關的這個人。articuler.ai的社群搜尋入口02沒有被 LinkedIn 滿足的使用者需求Founder Park：職業社交這些年發生了什麼樣的變化？過去的模式是怎樣的？申哲先：我去年和一個快 50 歲的老前輩聊天，他是上世紀 90 年代就在華爾街做投行。那時候沒有網際網路，更沒有 LinkedIn。想進去投行，就得靠 networking。他當時在華爾街街頭站了兩個禮拜，在每個投行的樓下堵著人聊，做 coffee chat。在前網際網路時代，職業社交就是以線下為主。比如，投行在美國都有所謂的「目標學校」，校友之間有一個強紐帶，在面試之前，他們通過一些線下聚會和關係網路就已經相互認識了。這種是「強關係」，人與人之間的關係質量比較高。通過地理和活動的篩選，篩掉了很多人。但存在兩個問題：一是地理限制嚴重，二是資訊也嚴重不對稱。你不知道對方是誰，看不到對方的簡歷，只能通過在活動上半個小時的交流去相互瞭解。之後進入網際網路時代，就是 LinkedIn 的時代。它在早期只幹了一件事情：把每個人的簡歷搬到網上。簡歷其實是一種社交貨幣，是個人品牌的呈現。在 LinkedIn 上，我們可以看到你的第二度和第三度的人脈關係，它通過這個能打破地理和已有社交圈的限制，幫你找到更多和你相關的人。LinkedIn 就像是一個超級電話本或黃頁，你可以通過關鍵詞找到任何人。Founder Park：但 LinkedIn 似乎並沒有完全滿足使用者的需求，它存在什麼問題？申哲先：LinkedIn 最大的問題是，只解決了「展示」，沒有解決「匹配」。LinkedIn 現在的收入大頭來自 B 端，比如賣銷售線索的 Sales Navigator 和賣人頭的 LinkedIn Recruiter。它並不在意你想不想看對方給你發一條消息，它只是把你去當做一個這個整個人頭去賣出去。所以在「知己知彼」這件事情裡，LinkedIn 只做了一半，這也導致很多人打開 LinkedIn 之後，能看到很多廣告郵件、騷擾郵件，浪費時間，浪費注意力。這些垃圾資訊的雙方，產生不了價值交換。你並不想要對方 offer 的服務、產品、崗位，但系統並不知道這件事。使用者想要的可能是找到最合適的 10 個人，但 LinkedIn 通過把一個人強行壓縮成一組標籤，給你推出 1000 個滿足最低要求的人，你需要做大量的篩選工作。而且，在 LinkedIn 的職業社交中，我們都是被動地等待被連接，如果別人不知道搜尋我的關鍵詞，就永遠找不到我。所以在這樣的情況，我覺得 LinkedIn 更像是上一個時代的產物，像一個電話黃頁。但我們想做的是一個 Tinder 版的 LinkedIn，不僅能讓使用者展示自己的品牌，並且能幫助使用者去連接、被發現。Founder Park：你們在做的匹配和 LinkedIn 的「匹配」有什麼本質區別？申哲先：能讓我們產品變得更好的，肯定不是公開資料。你只用公開資料，講得粗俗一點，「其實就是在別人的資料庫上做了個互動層」。 瞭解使用者隱性的偏好，才是我們的「壁壘」。使用者在我們平台上的每一步互動，推薦人、建立連接、見面的準備、見面後的管理，我們能接收到使用者真實互動的反饋訊號。通過這個訊號，在我們下次做匹配時，就知道使用者的偏好性到底是什麼樣的。比如，我想找投資人，系統給我推了 15 個，但我最終只聯絡了其中 4 個。為什麼我選了這 4 個，沒選另外 11 個？這背後反映了我很多隱性的偏好，這些甚至是使用者自己都說不清楚的。這些互動資料會沉澱下來，讓我們的平台，越用越好用，推薦越來越準。而且這個資料是別人拿不到的。你可以把我們理解成一個關於白領的「大眾點評」，你每一次互動的反饋，都會成為你的一個社交標籤。articuler.ai的聯絡人狀態管理Founder Park：聽起來和推薦系統有點像，和傳統推薦系統的區別是什麼？申哲先：我們使用者的背景資訊更豐富。傳統的推薦，比如淘寶，它一開始其實不知道你是誰，需要你產生上百次購物行為後，才能大概猜出你的偏好。但我們不一樣，使用者一進來，我們就能知道 ta 的背景是什麼，通過我們的大盤資料，能推測出這類背景的使用者通常有那些共通的喜好，所以我們的冷啟動階段給使用者的推薦質量很好，使用者很滿意。其次是，我們在中間加了一層大模型，我們把使用者在產品上的互動作為強化訊號，比如 ta 選擇了和誰聯絡，拒絕了和誰聯絡，都通過 embedding 模型，加入到了使用者自己的向量化的 profile 中。Founder Park：在美國職場文化中，networking 是一個很普遍的需求嗎？申哲先：我本科的教授給我講過一句話，讓我特別難忘。他說：「Your network is your net worth.」在美國，networking 是一個非常常見的文化。比如我爸爸朋友的女兒，剛上大一，因為沒有提前聯絡社團的學長學姐做 coffee chat，結果開學後想加的社團名額都滿了。所以你會發現，networking 這件事情，本身就是人與人之間去充分瞭解資訊、建立聯絡的方式。在美國的傳統職場文化裡面，這已經是一個很重要的文化組成部分了。從資料上看，美國社招中超過 85% 以上的工作在每個公司的官網都沒放出來，是通過人與人之間的推薦來拿到工作機會。我們今年上半年在美國這邊做了一些研究，訪談樣本有 200 多個人，主要是大廠員工和一些做專業服務（professional service）的白領，裡面超過 95% 的人都做過 networking 這件事情。LinkedIn 今年第一季度的 C 端訂閱收入已經突破 20 億美金了，年增速達到 50%。在一個滲透率 95% 的產品上還能有這樣的增長，是一件很恐怖的事情，說明這個需求非常強勁。使用者每月花 30 美金，核心就是為了能看到更多人的資料和傳送更多站內信，都是為了 networking。它的主要使用者是 18-35 歲的年輕人，佔比 75%，因為年輕人在一段工作中的平均在職時間越來越短，他們需要建立自己的職業社交形象，連接到關鍵的人和機會，同時能被別人發現。03從 LinkedIn 上長出來的產品Founder Park：在職業社交的線上化處理程序中，已經做好的是什麼？還沒做好的是什麼？申哲先：第一步被網際網路化的，其實是每個人的身份資訊。網際網路就是一張巨大的網，把人都連到一塊了。你可以在這個網上去找到所有的人。第二步出來，其實是在這個網上去加入更多模態的資訊。比如說，這個人發了帖子，這個人發了一些照片等等，它會讓一個人更加豐富起來。那站在 2025 年看這個事情，我們經過網際網路這麼幾十年的發展之後，你會發現每個人的社交身份是散佈在各個平台或者網際網路的各個角落裡的。那我們現在的問題是，如何把這些散佈在各個角落裡面的身份資訊充分利用，同時整合成一個更好用的新產品？我們認為，現在這個時代，使用者需要的不是「我要看見」，而是「我要一個結果」。我要的東西就是要跟一個關鍵的人產生連接、建立連接、發生關係。但是我們現在都只能看到他的帖子，只能去關注他，他不知道我是誰，也不知道跟我這個人之間有那些關係的互動。但不可否認，LinkedIn 是一個很值得尊敬的產品，因為但凡能起網路效應的產品都有著最強的「壁壘」，沒有之一。LinkedIn 現在有這個網路效應，所有人都加入這個網路了，你不加就享受不到。那我們能幹的是什麼？我們希望在我們的平台上去建立起小的「原子網路」。articuler.ai的社群首頁Founder Park：最開始做了一個基於 LinkedIn 的寫作 cold email 的外掛，當時是怎麼想的？申哲先：我們一開始的野心更大，想成為每個人的「超級通訊錄」或者「個人 CRM」。不管是 Notta 還是 Plaud，它們都是以「一場會議」為最小單元。但我們認為，你所有的會議、通話，最終都是和「人」有關係的。所以我們想做一個更上一層的東西，能沉澱所有互動，幫使用者維護關係網路。但這條路，我們在今年 3 月份的時候發現走歪了，有點往 CRM 偏得太多。我們研究了美國市場後發現，這個方向最終只能做 ToB，因為願意為個人關係管理付費的 ToC 使用者太少了。而且中國團隊，在美國做 ToB 銷售沒有優勢。我們當時選擇做 LinkedIn 的外掛，因為它是一個無法繞開的生態，在北美的白領中，LinkedIn 的滲透率高達 95%。在這樣的基礎上，完全沒有必要再去搞一個新的個人資料平台。Founder Park：這個外掛和你現在的產品是什麼關係？申哲先：原來那個外掛現在已經成了產品的二級功能。我們後來想明白了，在職業社交中，「匹配」才是價值最高的點，它應該是一切互動的入口。資料也證明了這一點，我們加上「找人」和推薦功能後，cold email 的回覆率從 6% 提升到了 12%-15%。Founder Park：直接翻了一倍，怎麼做到的？申哲先：最關鍵的一點是：我們幫你找的人，是對的人。在內容生成上，我們用了一套比較複雜的 Agent 框架。我們會輸入使用者和對方的背景資訊，包括公開的 profile、search agent 從全網找到的相關資訊，以及針對融資、銷售、求職等不同場景的 know-how。這裡包括針對不同場景判斷共同點的邏輯，以及長度限制。比如針對銷售場景，郵件內容就不能太長，150 字以內能讓對方感興趣。一個 Agent 負責生成草稿，然後第二個「審查員」Agent，會參考行業裡的 best practice 來給草稿打分。最後，還有第三個 Agent 會根據評分結果，再重寫一遍，保證最終產出的郵件質量。Founder Park：「找人」這個動作，怎麼通向一個更完善的產品？申哲先：「找人」只是我們冷啟動的方法，背後真正的邏輯是「匹配」。因為職業社交的本質是一個雙向關係，一個是主動地以某個目的為索引去找人；另一個是被動地等著被別人連接。所以，如果要做下一代的職業社交平台，它必須有兩層。第一層，新的內容分發網路，我們希望基於語義理解的向量匹配，來替代 LinkedIn 的關鍵詞分發；第二層，在這個網路上長出來的內容。每個使用者、每個人就是內容本身，我們要交付的是一個人與人之間真實的、雙向的連接。articuler.ai為申哲先推薦的投資人列表Founder Park：不只想做一個找人工具，而是想沉澱人與人之間真實的互動資料。申哲先：對。如果只是一個找人工具，它就停留在建立連接上。但我們希望能做一個平台，使用者可以主動連接別人，也能被別人發現。人與人之間互動的上下文也能在我們的平台上沉澱下來。天底下有新技術、有新產品，但天底下幾乎沒有新生意。我們做的不是一個新生意，而是一個撮合平台，底層是一個雙邊網路。我們的任務就是讓供需雙方的匹配更高效、更高品質。我們把整個流程拆分成四個階段，每一個環節 AI 都能交付價值：匹配： 把人和需求都變成高維度的向量資料，進行基於語義理解的匹配。建聯： 基於雙方的共同點和價值交換可能，用 AI 生成能讓對方感興趣的 cold email。見面前的準備：我們的 search agent 能全網抓取對方的最新動態和觀點，讓使用者在見面時有備而來。關係的維護：長期來看，通過沉澱使用者的互動記錄，我們可以瞭解關係狀態，並在合適的時機提醒使用者進行維護。比如 a16z 發了一篇關於 AI 社交的文章，我們的系統可能會提醒我：「嘿，你之前和誰聊過這個，要不要再聊一下？」04把「白領」看成一個高維度的向量資料Founder Park：剛才提到要把白領變成一個高維度的向量資料，怎麼理解？申哲先：我們最重要的任務是把一個人的資訊和背景做最全面的還原。現在每個人的職業身份資訊散佈在網際網路的各個角落，只看 LinkedIn 是不夠的。我們的資料來源分為兩部分，一是像 LinkedIn、Twitter、GitHub、Google Scholar 這樣的 public profile；二是我們做了一個 Search Agent，能抓取全網和這個人相關的動態，比如他發的帖子、所在公司的新聞、行業趨勢等等。在資料來源的選擇方面，我們更看重有效資訊的密度，會選擇一些職場屬性比較強的平台。拿到這些資訊後，我們用 embedding 模型把它變成一個高維度的向量，存在我們的向量資料庫裡。當使用者告訴我們他想找什麼樣的人時，他的需求也會被轉化成一個向量化的查詢（query），我們再去資料庫裡做基於語義理解的匹配。Founder Park：使用者散落在網際網路上的資料，你們是怎麼獲得的？申哲先：比想像的要簡單。美國沒有像微信那樣封閉的生態，資訊都是公開的。很多美國銷售都在用的一個方法是：見客戶前，把對方的「名字 + 公司名」扔到 Google 裡搜一下，能發現很多有意思的東西。這些能在公開網際網路上找到的痕跡，就是我們還原一個人的拼圖。舉個例子，我們最近在幫一個做無人叉車的中國公司找美國客戶。我們推給他的人，不僅僅是 title 符合，還能告訴他，根據新聞，這個人的公司最近剛買了一套倉儲自動化系統。說明他們對倉庫自動化已經有了很好的認知基礎，你現在去找他，就是事半功倍。如果我們只拿 LinkedIn 上他相關的 profile 資訊，是解析不到這一層的。articuler.ai推薦的無人叉車客戶（機器翻譯）Founder Park：LinkedIn 幾百萬的付費使用者，是你想切入的目標人群嗎？申哲先：是的。我們主要是在這群人裡再細分出兩類畫像。但我想先說一點，我們做獲客，不僅在意使用者增長，更在意的是使用者密度。因為我們不是一個單向的找人工具，是要促成雙向連接，平台上的使用者彼此之間就能直接匹配。基於這個觀點，我們現在只做兩群人：第一，是年輕白領，包括在校大學生和剛工作 1-5 年的人。他們想換工作、找導師，或者尋求職業發展，我們能幫他們撮合。年輕白領與在校大學生看到的社群首頁第二，是整個北美的創投圈。這裡有個很有趣的點：北美創投圈是沒有財務顧問（FA）的。所以創始人能聊到那個投資人，完全看他自己能聯絡到誰。我們做的是直接幫助這個圈子的供需兩側，做更好的匹配。北美創投圈使用者看到的社群首頁Founder Park：LinkedIn 現在也是一個社交媒體平台，使用者在上面消費別人發的東西。你們會像 LinkedIn 一樣鼓勵大家發 Post，用內容來輔助社交嗎？申哲先：Post現在不在我們的 roadmap 上。LinkedIn 做 Post，是因為它是一個展示個人職業「品牌」的平台，你發的內容是你品牌的一部分。但我們想做的是兩個人真實的連結。要不要做 post，就像 Sora 出來了，有必要專門去做一個 for AI-generated video 的抖音嗎？我幹嘛不在抖音上發呢？我們現在更想做的是一個「聚合器」。你但凡在任何平台發了和你職業相關的內容，我們把這個訊號捕捉到，它就會成為你個人資料（profile）裡的一個偏好性訊號。我們通過這些訊號，幫你匹配到更多你本該認識的人，去交付一個「連接」的結果，而不是再造一個內容消費的平台。Founder Park：你之前提到，最後要做的是社區？申哲先：對，雙向連接，一定會通向社區。現在從工具切入，是因為找人這個環節效率最低，目標是建立一個個小的「原子網路」。比如一個 MBA 項目的 700 多個學生，他們彼此之間有強烈的 networking 需求。我們可以把這些人組成一個社群，在裡面做精準匹配。一個線下活動、一個校友組織，都可以成為一個原子網路。當這樣的小社群越來越多，我們就可以把它們打散再重組，最終形成一個大的、流動的「社交網路」。我們甚至不需要這些人都註冊我們的平台。因為他們的公開資訊都在網上，我們可以主動給他們建立社群，比如「過去三年加入 Meta 的 CMU 校友」，然後用這個社群作為內容去吸引真正有需求的使用者。我們最近就在用這種方式做行銷郵件做了效率驗證，比如告訴創始人「我們平台有 72 個投資人上周剛投過你這個方向」，或者告訴投資人「昨天有 63 個創始人在找像你這樣的投資人」，他們就來了，轉化率很高。因為人其實只對與自己強相關的東西才感興趣。我們知道他的職業背景和 intention，我們是可以直接找到他感興趣的內容，我們先給他創造出來，然後給到他。05每個人都在做一件事：跟人建立關係Founder Park：介紹下你過往的經歷，創業前在做什麼？申哲先：本科在南加州大學（USC）讀數學。讀書時就在創業，當時做了一個量化模型，出發點是想把美國升學這套很玄幻的東西變得「可解釋」，可以根據使用者的背景給出對應的升學建議，在那個專業、那個學校有更高的錄取率。這個項目賺了錢，但它沒法規模化，需要靠人力交付。我當時最大的感觸是：這是一個現金流特別好的生意，但不是事業，因為它沒有辦法 scale up。如果 21 歲能做這事，31 歲、41 歲也能幹，那我現在就不應該幹這個。當時還是想創業，但沒見過好東西，肯定就做不出來好東西。所以我想去全世界最厲害的公司看看，我當時給自己的答案是做管理諮詢。我大三去了麥肯錫實習，幫頂尖的網際網路企業做戰略，但我發現管理諮詢太不落地，只出一個報告，浮於表面。畢業以後，我去做了投資，先後在兩家機構，從一家早期機構到一家覆蓋更全面的機構，也趕上了 GenAI 的這波浪潮，看了很多基模、infra 和應用層公司。投資人的工作本身就是跟人打交道。不光是我的老闆、同事，還有我投過的一些成長期創始人，大家每天都在幹一件事：跟人建立關係。不管是找下輪投資人、找客戶、招聘、找合作夥伴，無一例外都特別耗時間。在看項目的時候我就一直在想，AI 怎麼能讓我們的工作更簡單？怎麼給兩個人做一個更高效的撮合？於是慢慢有了創業的想法。Founder Park：回過頭來看，當初做投資有什麼可以做得更好的？申哲先：現在回頭看，我覺得在美國，很少有年輕人能做好早期投資人，是有道理的。因為做早期需要經驗，你再名校畢業，再聰明，你沒經驗、沒創過業，你沒有看過整個公司從成立一步一步走到上市，或者走到退出，或者是走向死亡的全過程，判斷不了。你看到的永遠是別人想讓你看到的最好的東西。我覺得做投資本質就是一個消除噪音、發現價值的過程，如果連事情的本質都不知道，很難做。Founder Park：創業以來，最重要的 learning 是什麼？申哲先：凡事都要有敬畏之心。創業之後我發現，一個公司能成功是因為各種各樣“不起眼”的事情堆積起來，而每件小事都有學問在。這一年來最大的領悟就是要把自己的過去“清零”，當作一個小學生來快速學習、快速試錯、快速迭代。創始人不能有ego，後面需要學習的事情有很多，這是一場自我的修行。 (Founder Park)

就在剛剛，ChatGPT 群聊功能正式推出。簡單說，就是你可以把朋友、家人或同事拉進一個對話裡，大家一起和 ChatGPT 聊天協作。不過，群聊功能目前只在日本、紐西蘭、韓國和台灣開始試點，Free、Go、Plus 和 Pro 使用者都能用。後續會逐步推廣到更多地區。🧑‍💻 能幹什麼？出行聚會：比較目的地、規劃行程、列打包清單，所有人即時參與討論。生活決策：裝修挑家具、約飯找餐廳，ChatGPT 幫忙權衡選擇。工作學習：團隊寫方案、研究課題，ChatGPT 負責整理總結，提高效率。👀 怎麼用？操作很簡單，點選對話右上角的「人物」圖示就能開群。可以邀請 1-20 個人，群裡任何人都能繼續邀請其他人。第一次用需要設定個簡單的個人資料（名字、使用者名稱、頭像），方便大家識別。功能上和普通聊天差不多，搜尋、發圖片檔案、生成圖片、語音輸入都能用，而且 ChatGPT 還學會了「察言觀色」，比如群聊由 GPT-5.1 Auto 驅動，它會根據聊天內容判斷該不該插話，不會每句都回。你想讓它說話，直接在聊天時提及 ChatGPT就行。🔒 在隱私方面，OpenAI 表示群聊和你的私人對話是完全獨立的，你個人的 ChatGPT 記憶不會在群聊裡使用。所有人都必須接受邀請才能進群，隨時可以退出。如果群裡有未成年人，ChatGPT 會自動調整回覆內容，避免敏感話題。值得一提的是，在昨天晚間舉行的三季度財報電話會上，騰訊 CEO 馬化騰提到，微信未來會逐步引入 AI 功能，最終目標是推出一個「AI 智能體」，在通訊、社交、內容、小程序、支付與商業五大生態中幫助使用者完成任務。而 ChatGPT 現在的打法正好相反，它原本是個 AI 工具，現在開始往社交方向走。儘管奧特曼曾聲稱 ChatGPT 不是美國版微信，但最終卻又殊途同歸，變成一個既能聊天社交，又能幫你幹活的智能平台。此外，OpenAI 還表示群聊只是 ChatGPT 成為「共享空間」的開始。未來 ChatGPT 會更深入地參與多人協作，幫你激發靈感、做決定。下一個十年，可能就是 AI 社交平台的時代。 (APPSO)

全球首富馬斯克，傳出一則新消息！據最新消息，當地時間26日公佈的檔案顯示，已故美國富商傑弗裡·愛潑斯坦生前最後幾年與馬斯克“存在關聯”。對此，馬斯克當天晚些時候在社交平台X上回應稱：“這是假的”。隨後，馬斯克再回應愛潑斯坦檔案：“他多次邀我去島上，但我拒絕了”。不過，上述事件並未影響特斯拉的股價。9月26日當天，特斯拉股價上漲4%報440.4美元，總市值超過1.46兆美元。稍早前，韋德布什將特斯拉目標價從500美元上調至600美元。此外，27日，一則關於特斯拉的消息引發關注。特斯拉公司副總裁陶琳在微博發文稱：“首批特斯拉正式在印度開啟交付，這些車全部來自上海超級工廠。”今年7月，特斯拉在印度的首家展廳正式開業，標誌著特斯拉正式進入印度市場。特斯拉官網顯示，Model Y後輪驅動車型的售價約為600萬盧比（售價為7萬美元），是主要市場中最高的；Model Y長距離後輪驅動車型的售價約為680萬盧比（售價為7.9萬美元）。馬斯克突爆大消息據央視新聞援引美國媒體當地時間9月26日報導，已故美國富商傑弗裡·愛潑斯坦遺產管理人向國會調查人員移交的新檔案顯示，這位已被定罪的性犯罪者生前最後幾年與美國億萬富翁埃隆·馬斯克“存在關聯”。報導稱，這些檔案由眾議院監督與政府改革委員會接收，由該委員會民主黨人於9月26日當天公開。在其中一份“疑似愛潑斯坦行程表”的檔案中，記錄了馬斯克曾計畫於2014年12月6日訪問愛潑斯坦位於美屬維京群島的私人島嶼。不過，相關行程旁標註著這樣的字樣：“這個安排還作數嗎？”針對上述報導，特斯拉CEO馬斯克當地時間26日晚些時候在社交平台X上回應稱：“這是假的”。一位網友在X上分享了馬斯克2019年回應《名利場》的電郵，當時該雜誌報導馬斯克曾介紹愛潑斯坦給祖克柏認識。馬斯克在電郵中表示：“我不記得我曾把愛潑斯坦介紹給任何人，因為我跟他不太熟悉，沒法這麼做。愛潑斯坦顯然是個令人討厭的人，而祖克柏也不是我的朋友。幾年前，我在曼哈頓他家中待了大約30分鐘，當時是下午，我和妲露拉·萊莉（馬斯克的前妻）在那裡，她為了她正在寫的一部小說而想見見這個奇怪的人。我們沒有看到任何不恰當的事情，除了一些奇怪的藝術品。他多次試圖讓我去他的島上，但我拒絕了。”馬斯克回應該網友稱：“完全正確。”還有其他日程顯示，愛潑斯坦在被定罪後仍與美國多位權勢人物保持交往。美國眾議院監督與政府改革委員會共和黨人則抨擊民主黨單方面公佈資訊的行為，稱“民主黨人持續斷章取義地挑選檔案並政治化調查，這令人遺憾。他們故意扣留包含民主黨官員姓名的檔案，而這次公佈的內容都是舊聞。”美國媒體認為，馬斯克此次被提及具有特殊意義——此前他曾與美國總統川普立場相左，主張進一步公開愛潑斯坦案相關資訊。愛潑斯坦與大量美國政商名流交往密切，因涉嫌性犯罪被捕後，於2019年8月死於獄中，被判定為“自殺”。一些共和黨支持者相信，愛潑斯坦擁有一份記錄牽涉性交易的“客戶名單”，其中包含不少民主黨陣營名流，一直要求當局公佈。川普2024年競選總統期間承諾，上台後將公佈愛潑斯坦案相關檔案檔案。他任命的司法部長邦迪曾向媒體說，“客戶名單”已送至她辦公桌待閱。然而，美國司法部和聯邦調查局今年7月發佈聯合備忘錄，認定不存在“客戶名單”，且決定不再發佈愛潑斯坦案相關檔案。特斯拉股價持續上漲當地時間周五，特斯拉股價高開高走，收盤時上漲4.02%報440.40美元，全天成交額超過430億美元，位居美股成交額第1名，公司總市值也攀升至14644億美元。自9月初以來，特斯拉股價累計上漲近32%，市值增長超3500億美元。鑑於特斯拉加速推進AI計畫，韋德布什證券將特斯拉目標股價從500美元上調至600美元，並維持“跑贏大盤”評級。這意味著，該券商預測特斯拉在周五收盤價基礎上還有約36%的上漲空間。韋德布什分析師丹·艾夫斯強調，市場嚴重低估了特斯拉的轉型潛力——自動駕駛與機器人技術將在2026年成為核心戰略支柱，這一“遊戲規則改變者”將直接決定公司未來走向。艾夫斯團隊測算，僅人工智慧及自動駕駛領域就將為特斯拉貢獻至少1兆美元估值，而在川普政府未來一年任期內，特斯拉圍繞FSD/自動駕駛的核心項目有望被提速，因為過去幾年纏住公司的聯邦監管“蜘蛛網”預計將被加快破除。牛市情形下，特斯拉2026年初市值有望達2兆美元，年底隨著自動駕駛與機器人大規模量產，或進一步升至3兆美元。近日，Piper Sandler分析師Alexander Potter將特斯拉目標股價從400美元上調至500美元，同時維持“增持”評級。他指出，儘管競爭激烈，特斯拉在實際應用場景的人工智慧領域仍保持領先。特斯拉被重點列為自動駕駛汽車和機器人領域的首選投資標的。貝爾德也看好特斯拉的未來表現。貝爾德分析師Ben Kallo與Davis Sunderland表示，特斯拉未來數年的高管薪酬方案及資本支出計畫表明，該公司在產品推出與市值增長兩方面均設定了雄心勃勃的目標。兩位分析師已將特斯拉股票評級從“中性”上調至“跑贏大盤”。上述分析師估算，到2035年，特斯拉股價將達到每股1400至3000美元。此外，派珀·桑德勒將特斯拉目標價從400美元上調至500美元；貝雅分析師Ben Kallo上調特斯拉至“買入”評級，並將目標價從320美元上調至548美元。10月初，特斯拉將公佈其第三季度的汽車交付資料。日前，瑞銀上調對特斯拉的三季度交付量預期，從43.1萬輛調整至47.5萬輛，增加了近10%。瑞銀認為，今年三季度特斯拉還有可能超出其預期，創下特斯拉單季度交付量的歷史最高水平。 (券商中國)

核心觀點：社交平台或成AI 代理落地先鋒摩根士丹利在2025 年 8 月 13 日的報告中指出，亞洲主流社交平台（如微信、KakaoTalk、LINE）有望成為 AI 代理技術的首批規模化應用場景。這些平台憑藉龐大的使用者基數、高頻的日常使用和多元的服務生態（購物、支付、出行等），能通過 AI 代理顯著提升使用者體驗，吸引更多第三方服務接入，甚至催生新商業模式。儘管執行難度較大，但當前股價尚未充分反映這一潛在價值。為何是社交平台？AI 代理落地的三大優勢1. 使用者生態成熟微信（中國）、KakaoTalk（韓國）、LINE（日本）均為本土絕對主導的社交平台，覆蓋 80%-95% 的人口，日均活躍使用者分別達 9.05 億、4400 萬、8620 萬，日均使用時長最長達 101.6 分鐘（微信），為 AI 代理提供了天然的應用場景。2. 服務閉環完善三大平台均已整合購物、支付、出行等功能，AI 代理可在單一平台內完成任務閉環（如訂外賣、叫車），避免跨平台操作的繁瑣。例如，Kakao 已推出 “AI 購物助手”，使用者可直接通過聊天介面獲取商品推薦並完成購買。3. 資料優勢顯著平台日均產生數百萬甚至數十億次互動資料，能持續最佳化AI 代理的任務執行精度。相比垂直領域（如旅遊、電商），社交平台的資料覆蓋更全面，更適合訓練通用型 AI。樂觀前景：從“超級應用” 到新商業模式1. 強化超級應用地位AI 代理若能順暢完成複雜任務（如規劃旅行、批次處理預約），將提升使用者粘性，推動流量和交易規模增長，進而帶動廣告和交易佣金收入。以微信為例，其生態已涵蓋社交、娛樂、支付、電商等，AI 代理可能使其成為更核心的服務入口。2. 第三方服務接入擴容缺乏AI 技術的中小服務商可能通過社交平台的 AI 代理觸達使用者，平台可借此拓寬服務範圍並收取技術使用費。例如，Kakao 計畫通過 AI 代理切入旅遊預訂領域，連結 OTA 服務商；LINE 的 AI 促銷功能已使部分品類銷售額提升 111%。3. 電商與訂閱制新機會儘管社交平台在主流電商領域滲透率較低，但AI 代理或簡化購物流程（如智能推薦、一鍵結算）。參考韓國（1600 億美元）、中國（2.9 兆美元）的電商市場規模，即使小幅份額提升也能帶來顯著收益。此外，平台可能推出分級訂閱制 AI 代理（如基礎功能免費、高級功能付費），按複雜度定價。技術支撐：巨頭背後的AI 力量微信：依託騰訊自研的混元大模型，已整合DeepSeek-R1 等技術，近期推出的 “元寶 AI 助手” 可接入微信生態內的小程序、公眾號等資料，支援內容創作、資訊檢索等功能。Kakao與LINE：與 OpenAI 合作開發 AI 代理，Kakao 計畫 2025 年 11 月推出正式版本，LINE 則在 2025 年 4 月升級 AI 聊天機器人，支援文字和圖像互動。風險提示：三大潛在挑戰1. 使用者體驗不及預期若AI 代理存在理解偏差、執行錯誤（如支付故障），可能削弱使用者信任。支付場景尤為敏感，任何失誤都可能導致使用者流失。2. 競爭格局變化垂直領域巨頭（如字節跳動、Naver）可能推出自有 AI 代理；全球平台（如 OpenAI、Google）也可能通過技術優勢切入市場，分流使用者。3. 技術迭代風險AI 技術發展速度快，若平台未能持續迭代，可能被競爭對手超越。例如，字節跳動的 “豆包” AI 已在使用者增長和功能豐富度上對微信形成壓力。對股價的影響：三家公司的潛在機會Kakao（韓國）AI 代理被視為平台創新的核心催化劑，摩根士丹利將其目標價從 5.6 萬韓元上調至 7.5 萬韓元，維持 “增持” 評級，預計 2028 年 AI 訂閱服務可能帶來 1 兆韓元年收入。騰訊（中國）微信的AI 佈局將鞏固其在中國 AI 應用領域的領先地位，進一步擴大生態優勢。報告認為，AI 代理是被低估的增長動力，目標價為 700 港元，較當前有 16.2% 的上漲空間。LY Corp（LINE 母公司，日本）市場對LINE 的 AI 潛力預期較低，但提升使用者參與度的空間大，目標價 600 日元，潛在漲幅 19.3%。總結：AI 代理改寫社交平台競爭規則報告認為，AI 代理技術正處於爆發前夜，亞洲社交平台憑藉生態優勢有望搶佔先機。儘管存在技術和競爭風險，但長期來看，成功落地的平台將在使用者粘性、商業化能力上實現突破。對於投資者而言，Kakao、騰訊、LY Corp 的 AI 進展值得重點關注。 (資訊量有點大)

最近一則來自FTX債權人代表Sunil的消息引發了加密圈的軒然大波。因其在社交平台發佈了一份清算檔案截圖，內容顯示——FTX清算團隊正在尋求法律意見，擬對“受限制外國司法管轄區”的使用者沒收索賠資金。而更震驚的是，Sunil隨即公佈的另一項資料：這類“受限制名單”的索賠資金中，竟有高達82%來自國內使用者。「被合規」：國內使用者或面臨集體失權按照檔案說法，若使用者所在國家或地區法律禁止加密交易，則該使用者可能會被認定為“非法參與者”，其應得的索賠資金將被沒收。而中國，因明文禁止虛擬貨幣交易，自然被列入了所謂的“受限制名單”。這意味著，大量國內使用者不僅無法收回本就已深陷水火的資產，反而可能被“合法沒收”，徹底與補償無緣。社區嘩然：美式清算，還是搶劫合法化？消息一出，社區輿論瞬間沸騰。各大社媒平台上充斥著憤怒、質疑與諷刺：不少中文社區使用者悲憤留言；「這是美式搶劫，不是清算」「合規不是擋箭牌，更不是剝奪權利的工具」許多人表示，FTX清算團隊所謂的“合規理由”是否真有法律依據。即便國內本土政策不支援加密交易，也未必意味著使用者在海外平台的合法索賠權應被剝奪。更有聲音指出，FTX曾主動吸引國內使用者參與交易，並從中賺取了巨額手續費用，如今卻反咬一口、撇清關係，令人憤怒。這場風波引起了行業各大機構的重視,已經不是一起普通的破產清算糾紛了，更可能成為全球加密債權人權益認知的重大轉折點。它暴露出一個令人不安的現實：當加密平台破產清算進入法律博弈階段，使用者的國籍、司法屬地，竟可能成為他們是否能“領回自己的錢”的決定性因素。不是沒有規則，而是規則從未站在普通人一邊FTX這起事件再次提醒所有加密使用者——平台崩盤後，你可能不是在和“法律”打交道，而是在和“權力”博弈。即便你有資金憑證，有操作記錄，有正當權益，但在面對“被合規”“被限制”的判斷時，一切都可能歸零。更可怕的是，這一切背後，或許連一套完整透明的規則都沒有。對大陸使用者而言，這不只是一場資產失守的悲劇，更是一場國際規則博弈下的現實冷酷圖景。提醒所有加密使用者：風險從不只在市場，更在規則之外。 (Minima研究所)

美媒：威斯康星州最高法院選舉臨近，馬斯克又搞“百萬美元抽獎”活動美國企業家埃隆·馬斯克當地時間27日在社交平台X上發文稱，將從參與威斯康星州最高法院選舉的選民中選出兩人，各發放一張價值100萬美元的支票。據美聯社此前報導，本次選舉將決定法院的控制權歸屬。馬斯克在帖文中說，“周日（3月30日）晚上，我將在威斯康星州發表演講。只有參加了（該州）最高法院選舉的人才能入場。我將發出兩張100萬美元的支票，一人一張，以感謝您抽出時間去投票。這非常重要。”馬斯克 資料圖 圖源：美媒美聯社此前報導稱，威斯康星州最高法院將於4月1日舉行選舉，以填補一位即將退休的自由派大法官席位。這次選舉也將決定威斯康星州最高法院是繼續由自由派以4-3的多數控制，還是轉由保守派控制。美聯社還稱，馬斯克26日也曾在X上發文稱，已向一名簽署請願書反對威斯康星州“激進派法官”的選民發放100萬美元。對此，另一位候選人蘇珊·克勞福德的競選團隊譴責稱，此舉是在試圖非法購買對最高法院的影響力。報導還提到，目前，馬斯克旗下的電動汽車公司特斯拉在該州提起了訴訟，可能最終會交由最高法院審理。川普2024年競選期間，馬斯克便曾面向7個關鍵“搖擺州”選民舉辦“百萬美元抽獎”活動為川普助選，以呼籲支援言論自由和持槍權的“請願”活動為由頭，規定從10月19日起至11月5日投票日當天，每天從賓夕法尼亞、亞利桑那、佐治亞、密歇根、內華達、北卡羅來納和威斯康星7州所有簽名參加請願的登記選民中抽取一人，贈予100萬美元獎金。據媒體報導，抽獎活動落入了美國選舉法律的“灰色地帶”，是否屬於賄選，在法律界存在意見分歧。 (環球網)

翻車？記者被誤拉入美高官涉密群聊，希拉里“補刀” ，反被網民嘲諷“你肯定是在逗我。”美國《大西洋月刊》總編輯爆料自己被意外拉入美國政府高層討論襲擊葉門的軍事計畫群聊一事，持續引發外界關注，美國前國務卿、民主黨人希拉里·克林頓在社交平台上發文“補刀”。不過據美國《紐約郵報》報導，希拉里對這一事件的評論很快“翻車”，反被網民嘲諷：她可不該說……當地時間24日，希拉里在社交平台X上發文稱，“你肯定是在逗我”，並附上了《大西洋月刊》報導該媒體總編輯傑弗裡·戈德堡是“怎樣被拉入涉密群聊獲知空襲葉門計畫”的新聞連結和截圖。此前，美國《大西洋月刊》總編輯傑弗裡·戈德堡24日表示，美國國家安全高層官員把他拉入了一個關於對葉門胡塞武裝進行軍事打擊的群聊，他在美軍行動兩小時前得知了這一空襲計畫。對這一洩密事件，白宮國家安全委員會發言人布萊恩·休斯3月24日表示，該聊天群似乎是真實存在的。希拉里社交媒體截圖《紐約郵報》24日報導稱，在這條帖子發佈後，希拉里被X平台網民嘲諷，並提及了這位美國前國務卿自己曾造成的國家安全醜聞“郵件門”。“她可不該說……，”美國共和黨前政治顧問凱爾·亞當斯轉發希拉里的帖子並評論說。↓還有網友說，“女士，當你討厭的人自殺時，你最好是站在後面看著，而不是把焦點轉移到你和你自己的罪行上……”↓也有網友說，“我年紀夠大，是可以記得你當年在你的地下室使用伺服器，卻沒有受到任何懲罰的事情”。據瞭解，川普曾在2018年諷刺“死敵”希拉里“郵件門”事件時稱，希拉里在地下室裝了個伺服器。關於希拉里“郵件門”一事，據介紹，2015年3月，原美國國務卿希拉里·克林頓被曝在擔任國務卿時期使用私人電子信箱辦公，涉嫌違反美國《聯邦檔案法》。希拉里稍後承認使用私人信箱處理約6萬封郵件，其中3萬封因涉及私人生活已刪除，剩餘約3萬封上交美國務院。2016年7月，時任聯邦調查局局長科米說，希拉里擔任國務卿期間使用私人信箱和私人伺服器處理公務的行為說明她和她的高級助手處理政府機密時“極度草率”，但沒有任何證據顯示希拉里及其助手有意違反法律，調查結果不足以對希拉里提出訴訟。同年11月6日，科米表示維持此前作出的不建議起訴希拉里的結論。然而，聯邦調查局在美國總統選舉期間兩次高調宣佈介入調查，對希拉里選情造成一定影響。對於希拉里評論此次美媒記者被誤拉入涉密群聊一事，也有網民在《紐約郵報》的報導下評論稱，“令人遺憾的是，這麼多高級官員對敏感資訊這麼不小心。無論你是民主黨人還是共和黨人，都不重要，你都不能犯這樣的錯誤”。↓值得一提的是，據美國全國廣播公司（NBC）報導，如今美媒記者被誤拉入涉密群聊一事，剛好發生在希拉里“郵件門”整十年後。法新社25日曾報導，當被記者問及這一明顯的安全漏洞時，川普回應說，“我對此毫不知情，這是我第一次聽說這件事。”他還補充稱，《大西洋月刊》“算不上是什麼像樣的期刊”。與此同時，美防長赫格塞思也作出回應。美國有線電視新聞網（CNN）提到，他在夏威夷珍珠港-希卡姆聯合基地下機時被問及此事並表示，“沒人在簡訊裡討論作戰計畫，關於這件事我就說這麼多。”赫格塞思還抨擊被“誤拉入群聊”的記者戈德堡，稱其為“欺詐成性、高度不可信的所謂記者”。另一方面，據CNN報導，對於美國國防部長赫格塞思24日回應稱“沒人在簡訊裡討論作戰計畫”的說法，傑弗裡·戈德堡隨後在接受該媒體採訪時予以駁斥，稱這一說法是“謊言”。 (環球網)