塔斯娱乐资讯网

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。

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。”

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

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。

又一位华为"天才少年"离职创业：楼燚航创立引力蓝移，做"具身大脑"。看他的创业班底：地平线端到端负责人、Kimi预训练成员、前海思AI芯片架构师、字节多模态空间理解成员。这不是创业，是组了一支"国家队"。几个判断：1.具身智能进入了"人才军备竞赛"阶段——大模型把认知问题解决得差不多，下一个战场是"让AI有身体"2.他选"平台型"而非"终端型"路线——不做整机，做开放生态里人人都能集成的"大脑"，这是很聪明的卡位3.华为天才少年批量出走，说明顶级AI人才正在从大厂流向创业公司，产业话语权在转移机器人缺的不是"身体"，是"大脑"。而最贵的大脑，正在被一群最聪明的人组队建造。