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面壁开源2B模型，端侧AI创业越来越有盼头了2026年9月8日，面壁智能（ModelBest）联合清华衍生的OpenBMB开源了MiniCPM5-2B——一个参数约25亿的端侧语言模型。它值得记录，不只因为"小模型跑分高"，更因为它印证了一个拐点：端侧小模型正从"会聊天"走向"能办事"。面壁智能孵化自清华大学自然语言处理实验室（THUNLP），2022年8月成立，早于ChatGPT公测。首席科学家刘知远为清华长聘副教授，CEO李大海曾任知乎CTO，CTO曾国洋为信息学奥赛金牌保送清华。当2024年行业集体卷千亿云端大模型时，面壁逆势押注端侧【别人卷云端大脑，它卷设备里的"本地神经"】2026年8月，面壁完成股份制改造、与中信证券签署IPO辅导协议，公开报道估值突破200亿元，上半年融资超50亿元，投资方含华为哈勃、中国电信、茅台基金等。端侧小模型指能直接在手机、PC、车机、机器人本地运行、不依赖云服务器的AI模型。它的价值不在"比大模型聪明"，而在三个刚需：隐私（工资条、合同、病历本地抽取，数据不出设备）、离线（车内、工厂无网仍可用）、成本（不月月交API租金）。本次开源的MiniCPM5-2B已能接工具、读长文、写代码、规划多步任务，并把训练配方一并开源。同类还有Qwen小尺寸、Gemma、Phi-4-mini、Llama小模型、Nemotron3Nano等。howto用AI抢救一切AI搞事业howto大模型硅谷创业小模型端侧模型端侧AI面壁智能智能硬件

2014年，创业初期的雷军指导穿着格子衫的小米前端开发工程师，依然是那么亲切爱笑[doge]​​​

2014年，创业初期的雷军指导穿着格子衫的小米前端开发工程师，依然是那么亲切爱笑[doge]​

小米前高管王腾自从被小米辞退后只剩黯淡，再也没了以前的荣光。他现在虽然开始自己创业当老板了，但是我发现自从他没了小米高管的身份光环加持后，关注度没了，影响力没了，互联网的流量完全不在他这里逗留了。看来大部分人哪怕是在一家大企业做到了很高的位置，但是一旦离开原来的平台，立刻就会被打回原点。这就说明除了极少数有极高天赋和能力的人之外，大部分人的光环都是平台岗位所赋予的，所获得的业绩其实是公司本身的品牌价值，客户关系，供应链能力，渠道和成熟的公司管理流程所带来的结果。就像王腾任红米总经理时，外人认可他的是小米公司的高管，所以他去谈业务，客户愿意跟他谈，本质是小米公司这块金字招牌在给他背书，是小米的资源在打动客户。而一个人之所以在大公司能容易做成事，是因为在平台的助力下把个人的能力放大了，这就叫背靠大树好乘凉。可如果离开了平台，自己还能做成功，那才属于一个人真正的本事。不过现如今王腾自己创业，没了以前的资源，只剩自己残存的以前的职场人脉资源，但是这个资源非常脆弱，全看人情，但是没了价值互换的能力，人情使用第一次还有作用，但是再一再二不再三。除非王腾像陈年一样，能有雷军这样的铁哥们儿。但现实是没有几个人能有陈年那么幸运，大部分人都是相识满天下，知心能几人？正是万两黄金容易得，知心一个也难求。而且我发现王腾也意识到了这个问题，所以他现在做事，仍旧在往原公司上面找存在感，比如小米发布新品，尤其是发布汽车，王腾总是支持下单，别人是离职后，想永远跟原公司撇清关系，王腾偏不，他买了小米产品后，到处说，生怕别人不知道。我认为他之所以这么做，首先是他还是对原公司非常认可，念念不忘。其次他想借助小米原高管的标签做事情。不过总结起来“不要把平台的光环当成自己的实力”这句话适用于大部分人，而大部分人需要对自己有清醒的认知。

普通人想参与AI革命，第一反应是学编程、转行、或者创业。但说实话，这三条路对普通人都不太现实。可有一件事，普通人做得来，而且历史上反复被验证有效——买股票，更准确地说，买指数。问题来了：买哪只股票？答案是，最好别赌。长期数据摆在那里。股市的大部分回报，由少数超级巨头贡献。绝大多数个股跑输无风险收益，甚至直接退市。普通人的信息、资金、心态，都不支持你提前锁定那几只赢家。所以指数不是懒人选项，是承认自己无法预测赢家后的最优解。它不猜谁会赢，它把掉队的踢出去，把新赢家自动装进来。动态汰弱留强，这六个字就是指数最大的护城河。想再聚焦一点，有AI赛道ETF。BOTZ、AIQ、ROBO、SMH，按你对AI的理解选。如果对AI还没那么有信心，就定投纳指100ETF。纳指里跟AI沾边的公司大概30到40家，数量占三到四成，但科技和AI巨头的权重合计超过五成。你看着是在买指数，实际上已经重仓了算力、芯片、云计算和大模型。不押单一赢家，也能吃上时代红利。但说句实话。指数解决的是选股问题，解决不了波动问题。2022年那种跌法还会再来，中间照样有人割在最低点。所以参与方式比标的更重要。固定金额、固定日期、关掉APP。跌了你有仓位，涨了你不踏空。3年后再看，你的成本大概率在一个舒服的位置。你不需要比谁都懂AI。你只需要在别人恐慌下车的时候，还坐在车上。你觉得普通人靠定投指数吃上时代红利，靠谱吗？评论区聊聊。

大模型对AI公司降维打击，出路只有这两条最近身边好几个做AI创业的老板，都熬得整宿整宿睡不着觉。三四年时间砸进去大几百万，一点点磨出来的SaaS产品，说没竞争力，一夜之间就没了。我有个朋友就是最典型的例子。他们团队闷头干了5年，把通用SaaS的功能打磨得比同行细三倍，客户口碑一直特别好，本来今年都计划冲业绩、扩团队了。结果OpenAI的大模型一出来，直接给他们干懵了。现在用户根本用不着什么预设好的功能模块，对着大模型说两句大白话，想要什么SaaS应用当场就能生成，比他们做了5年的产品还贴合自己的需求。你说这事儿搁谁身上不憋屈？就像你在二维平面上吭哧吭哧折了十年的复杂纸花，人家站在三维空间里随手一压，你所有的心血直接就被盖得严严实实。这根本不是你努不努力的问题，是人家从一开始就没打算跟你在同一个维度里竞争。之前大家还能自我安慰，说我在垂直领域深耕了二三十年，大模型再厉害，也碰不到我的核心地盘。现在才发现根本不是那么回事，通用大模型的渗透速度快得离谱，几乎所有垂直领域的壁垒，人家说破就能破。最近我翻到一家叫晓多科技的行业大模型公司，他们的应对思路一下就把我点醒了。哪有什么能躲开大厂降维打击的歪路？要么你自己也把交付成本干到和大厂一样低，要么你就攥住大厂根本抢不走的东西。就像之前那些做翻译软件的团队，GPT-4o一出来，不少人直接没了活路，现在随便一个外行人敲几句提示词，做出来的翻译工具都比他们攒了十年的产品好用。整个SaaS行业的发展环境早就彻底不一样了。以前大家卖的是软件，是一个个堆出来的功能模块。现在你还靠堆功能卖软件？死路一条。现在能活下来的SaaS，卖的全是在行业里摸爬滚打十几年攒下来的私藏经验、跑通了的最佳实践，是外人根本拿不到的深度行业知识。以前大家说SaaS是“软件即服务”，现在早就变成“知识即服务”了。没有自己独家行业知识壁垒的公司，迟早要被大模型冲得渣都不剩。说穿了，现在摆在所有中小AI创业公司面前的路就两条：要么扎进一个细到不能再细的垂直赛道，把里面的行业知识磨到极致，大模型就算再牛，没个三五年深耕根本抄不走你的核心东西。要么你就把交付成本压到极致，小到大厂根本看不上这点市场，懒得进来跟你抢饭吃。这个时代从来没有中间路线。要么你改规则吃蛋糕，要么别人改规则把你踢出局。现在还在AI赛道摸爬滚打的朋友，你们想好自己走哪条路了吗？

为什么创业过的人，学AI反而更快？作为24届双非，我通过创业和副业积累经验，深刻体会到重复性工作的低效。如今，我专注于AIAgent实战应用，解决真实问题，提供落地方案，帮助普通人通过实战能力突围，实现逆袭。AIAgent自学AI程序员日常双非程序员AI实战创业感悟PythonLangGraphRAG大学生成长求职逆袭AI副业

果然，一夜之间，大量关于宇树的内幕消息登上热搜，创始人王兴兴也因此再次陷入舆论关注之中。一家刚登陆科创板的“人形机器人第一股”，突然被各种内部爆料推上风口浪尖，有人说王兴兴这次真悬了，管理混乱、奖惩失衡、连一百块的报销都要他亲自批。但仔细想想，一家2025年营收做到17亿、出货量全球第一的公司，会因为几张聊天截图就“危险”吗？这些所谓的内幕背后，真正值得琢磨的，恐怕不是王兴兴本人，而是我们对待明星公司的态度，从捧上神坛到踩在脚下，中间只隔了十一天。8月19日宇树上市那天，场面确实风光，开盘价较发行价暴涨629%，市值冲到4449亿，王兴兴身家破千亿，“90后新首富”的标签贴得结结实实。可热闹只持续了一天，股价扭头往下走，到九月初市值已经砍掉一半还多。就在股价跌跌不休的节骨眼上，各种“黑料”密集登场：离职员工抱怨薪酬低、压力大，连超过一百块的报销都要创始人亲自审批，经济学家付鹏公开说宇树研发投入还不如一家养猪企业的零头。王兴兴敲钟当天没笑，被做成表情包全网传播，一夜之间，所有人都在扒宇树的底裤。但说实话，这些“黑料”真致命吗？宇树回应就一句话：很多内容不实。即便媒体描述的“王兴兴沟通直接、亲自过问螺丝钉长度”确实存在，这与其说是管理漏洞，不如说是创业公司创始人的典型画风。一个从200块钱手搓机器人起步、用两万块造出四足机器人原型的90后工科男，你要他像职业经理人一样八面玲珑，那才叫奇怪。他就是这样的人，宇树就是这样长起来的，这不是问题，这恰恰是它能从零跑到全球第一的原因。真正的问题出在哪？出在我们给宇树安了太高的位置。有人说它是机器人界的苹果，王兴兴就是下一个马斯克。可宇树发行市盈率219倍，行业均值才38倍。2026年上半年营收增速从332%掉到48%，扣非净利润同比下滑19%。当一个被寄予“改变世界”厚望的公司，同时背着千亿估值和增速放缓的双重压力，任何小毛病都会被放大成滔天巨浪。讲句实在话，这次热搜风波最值得琢磨的，是我们对创业公司那种“上市即成熟”的幻觉，上市前，它是“杭州六小龙”、是国产硬科技的骄傲，怎么夸都不够。上市后，它就必须立刻变成管理规范、让所有人满意的完美公司。可王兴兴还是那个王兴兴，把成本控制刻进骨子里、会为了一颗螺丝钉跟一线员工较真的技术控。这种创业公司特有的粗糙感，在聚光灯下自然会显得格格不入。所以王兴兴真的危险了吗？热搜会过去，股价会波动，但一家公司的底色不会因为几篇爆料就改变。宇树用极致成本控制做出了全球出货量第一的人形机器人，用相对少的研发投入保持了行业罕见的连续盈利。这些是写在产品里的真功夫，不是热搜能抹掉的。真正该反思的是我们自己，太习惯把创业者捧上神坛，又太擅长在他还没学会扮演“完美CEO”的时候把他拽下来踩两脚。王兴兴不是马斯克，宇树也不是苹果，它就是一家刚满十岁的创业公司，带着创业公司所有的优点和毛病，给它一点长大时间，比急着给它贴“危险”标签，要实在得多。信源：证券之星（证券时报网）：《大涨超600%！宇树科技，一签浮盈逾47万元！》北京日报客户端（长安街知事）：《1100元/股！宇树科技上市开盘暴涨629%，市值超4449亿元》

GPT-6Astra一出，又杀死了一批创业公司。知识库的，自动操作电脑的，深度研究的，生成PPT的，分析Excel的，读论文写报告的，跨工具执行任务的……一个个数过去，你会发现这些赛道上的玩家，日子突然就不好过了。需求还在，但用户可能不再需要为了这些事情，专门去开一个网站，装一个软件，买​GPT-6Astra一出，又杀死了一批创业公司。知识库的，自动操作电脑的，深度研究的，生成PPT的，分析Excel的，读论文写报告的，跨工具执行任务的……一个个数过去，你会发现这些赛道上的玩家，日子突然就不好过了。需求还在，但用户可能不再需要为了这些事情，专门去开一个网站，装一个软件，买一份订阅了。这件事其实早有预兆。每一次模型大升级，都会把一部分「功能型产品」直接吞掉。只是这一次，Astra吞得更快、更彻底。我想问问和我一样还在做AI产品的人：你们接下来打算怎么办？我自己的想法是这样的。首先得看清楚，自己做的东西里，哪些注定是过程产物。如果是，那就别沉迷在短暂的成功里，趁还有时间，把注意力转向那些模型升级也解决不了的真难题。然后从普通用户的角度想一想，需求没有消失，但付费的理由正在发生变化。以后人们未必愿意再为「多一个功能」掏钱。但他们可能愿意为这些事情付费：学习成本更低一点，能接入自己的资料，结果可以核验，出了问题有人兜底。通用模型会整合越来越多的功能入口，这个趋势谁也挡不住。但是，把能力变成稳定的、可信赖的、贴着具体场景走的服务，这件事模型自己做不了。或许，这才是独立产品接下来真正的机会。

尚雯婕分析外联的重要性合伙人观后感伦敦合伙人创业思维被尚雯婕拿捏住，开店初期就要把外联规划提上日程，不能只依靠短暂的开业自然客流。​​​

前两年AI应用概念刚火的时候，身边不少创业朋友挤破头往里冲，有人做AI写作工具，有人搞AI绘画社群，还有人给传统工厂做定制化AI质检方案。现在回头看，能活下来的基本都是找到了真实付费场景的，比如给电商商家做AI自动生成商品短视频的团队，去年营收直接破了800万，反倒是那些只会套大模型壳、讲“通用生态”故事的公司，大半都烧完融资悄无声息了。现在市场早就过了炒概念的阶段，用户不再为“AI”两个字买单，能实打实帮人省30%以上时间、降20%以上成本的应用，才真的能站稳脚跟，后续的增长空间其实比想象中要扎实得多。不少人还在纠结AI应用是不是泡沫，其实看看身边的小商家就懂了：开餐馆的用AI自动生成大众点评文案、剪抖音引流视频，每月省下大几千运营费，连打印店都靠AI帮客户快速做海报，接单量翻了倍。接下来的机会根本不在高大上的“颠覆式产品”里，反而藏在无数细分的小场景里：装修公司的AI快速出效果图、教培机构的AI个性化习题生成、甚至水果店的AI会员消费分析，每个没被注意的小需求，都是能落地的变现口子。现在入场也不算晚，别追热点搞花架子，沉下去找到某个行业的具体痛点，把AI变成帮人赚钱省钱的工具，反而能在慢慢冷静的市场里，挖出属于自己的长期饭票。毕竟资本早就不看故事了，真能产生价值的应用，才是接下来市场最抢着要的硬通货。AI创业

我选AI的时候，其实就三个原则-得够用，起码得凑合着够用。所以我很快放弃了m3-得用得起。我还有个刚上大学的孩子，他没有考清北的本事，他爹我也没有送他出国留学的本事，今年他去上大学，用的是我十多年前创业时的工作机。凑合来吧。-别为难我。要说codex一个月两百美金我还能咬咬牙，但是人机​我选AI的时候，其实就三个原则-得够用，起码得凑合着够用。所以我很快放弃了m3-得用得起。我还有个刚上大学的孩子，他没有考清北的本事，他爹我也没有送他出国留学的本事，今年他去上大学，用的是我十多年前创业时的工作机。凑合来吧。-别为难我。要说codex一个月两百美金我还能咬咬牙，但是人机验证我就懒得搞了，我希望AI帮我的忙，而不是我得求它赏脸来指点我。所以我现在主力就三家，glm和kimi的codingplan，还有deepseek

AI未来之一Neolabs（新一代前沿AI研究实验室浪潮）近期投资并购研究小结一、这波AI创业定位的方向通用前沿模型19家、AIfor数学与科学18家、企业应用/Agent17家、递归自我改进/持续学习15家、物理AI/机器人10家、世界模型/仿真8家、生成式媒体/语音7家、算力芯片4家、推理​AI未来之一Neolabs（新一代前沿AI研究实验室浪潮）近期投资并购研究小结一、这波AI创业定位的方向通用前沿模型19家、AIfor数学与科学18家、企业应用/Agent17家、递归自我改进/持续学习15家、物理AI/机器人10家、世界模型/仿真8家、生成式媒体/语音7家、算力芯片4家、推理基础设施2家、可解释性3家。63家不是造63个聊天机器人，而是63个赌注——赌AI下一层平台落在现实世界、科学实验、软件工程、推理基建还是人机接口。二、最有可能率先商业化的方向（按变现速度排序）第一档：已经在赚钱，1-2年内可规模化1、AI编程/软件工程Agent。代表：Poolside（约120亿美元）、Magic、ReflectionAI、EssentialAI。卖点是开发者工具和企业软件工程自动化，付费意愿最强、没有监管审批门槛，产品即收入，是变现最快的方向。2、企业应用Agent平台。代表：Cohere（约70亿美元）、Inflection、H、Imbue、RiverAI。模式是私有化部署+订阅制，卖给大企业和政府，Cohere已经形成稳定企业收入，还宣布与德国AlephAlpha合并强化欧洲市场。3、推理基础设施。代表：Inferact、RadixArk（vLLM系谱）。卖更快更便宜的模型推理服务，直接对接所有大模型的部署需求，属于卖水生意，今天就能开票。4、生成式媒体。代表：Runway（53亿美元）、LumaAI、BlackForestLabs。视频/图像生成工具已经向影视、广告、社媒创作者收费，现金流已经跑通。第二档：中期放量，2-4年5、物理AI/机器人。代表：PhysicalIntelligence（110亿美元+）、SkildAI、Prometheus、GeneralistAI、Rhoda。变现路径是卖机器人基础模型软件授权或整机方案，工业、仓储物流试点订单先行，能否规模化取决于制造业真实落地速度。6、世界模型/仿真。代表：WorldLabs（李飞飞，约50亿美元）、Decart、Aaru（拿了10亿美元A轮）、Simile。先用3D生成工具、游戏、仿真训练服务变现，虚拟环境训练和推演是政企愿意付费的场景。7、AIforScience——材料。代表：PeriodicLabs（约70亿美元）、CuspAI。材料发现周期比药物短，跟化工、电池、半导体企业做合作分成，落地更快。8、AIforScience——药物。代表：Xaira（DavidBaker参与）、Isomorphic（DeepMind系）、ChaiDiscovery、EvolutionaryScale。现阶段的收入是药企合作款（Chai已被辉瑞、礼来、诺华采用），但产品上市要等多年临床，属于"现在有现金流、长期才见大钱"。第三档：最远，4年以上且高度不确定9、递归自我改进AI。代表：IneffableIntelligence（DavidSilver）、RecursiveSuperintelligence（46.5亿美元）、CoreAutomation。纯研究赌注，无产品无收入，赌的是自动做研究的能力。10、AI芯片设计/新算力。代表：UnconventionalAI（45亿美元）、RicursiveIntelligence。流片周期长，靠IP授权和技术服务变现，验证要等几年。11、脑机接口。代表：MergeLabs。监管+临床周期最长，跟之前聊的Neuralink一个逻辑，商业化最晚。三、现实约束和机会把握这波实验室的估值靠"谁控制下一层平台"的故事撑起来，不是靠当下收入。真正考验是能不能熬过沉默期——药物管线、芯片流片、机器人基础模型都要多年验证；同时Meta、Google、OpenAI用高薪和加速vesting抢回研究员，人才和资本市场每几个月就重新定价一次。我们想挖"率先商业化"的机会，就要盯第一档的编程Agent、企业Agent、推理基建、生成媒体——它们没有政策闸门，收入已经真实发生；第二档的机器人和材料是下一波，适合布局；脑机和自我改进AI属于远期期权，别当短期生意做。

【58同城裁员75%：销售帝国塌了】2005年姚劲波创业时，中国小老板的信息还贴在电线杆上。58的销售挨家挨户教他们买流量、置顶信息，硬是把全国中小商户搬上了网。2013年上市，2015年吞掉赶集网，腾讯入股，杨幂代言，一时无两。但58只负责把信息堆到你面前，房子真假、工作靠不靠谱，你自己想办法。后来BOSS直聘让求职者直接聊老板，贝壳陪你看到成交还兜底，闲鱼、美团、抖音把58的栏目一个个拆成独角兽。信息从稀缺变成泛滥，用户要的不是更多广告，而是谁能替我把关。做媒体生意的58，终究没跨过做交易平台的坎。当年那支1.6万人的销售铁军，如今要砍到4000人。你身边有没有那种曾经很火、现在不知道怎么用的平台？互联网商业你被时代甩下过吗

《马斯克原理》一一埃里克·乔根森主要内容埃里克·乔根森曾写过《纳瓦尔宝典》。他耗时5年，从马斯克20年间海量访谈、演讲、内部发言中，提炼出69条行动法则，不是传记，而是一套思考与成事手册，全书分为四大板块：1.寻找使命：做真正有用的事成功的起点不是追逐财富，而​《马斯克原理》一一埃里克·乔根森主要内容埃里克·乔根森曾写过《纳瓦尔宝典》。他耗时5年，从马斯克20年间海量访谈、演讲、内部发言中，提炼出69条行动法则，不是传记，而是一套思考与成事手册，全书分为四大板块：1.寻找使命：做真正有用的事成功的起点不是追逐财富，而是选定宏大、对人类有益的长期目标；财富只是完成使命过程中的副产品。先确立方向，再投入精力。2.硬核方法论（全书核心）-第一性原理：抛弃类比、惯例、行业经验，把问题拆解到不可推翻的基础事实与物理规律，从头重新推导方案，实现颠覆性创新，而非微小改良。-五步工作法：质疑需求→删除一切非必要环节→简化优化→加速迭代→大规模扩张。配套工具“白痴指数”，用来识别流程、工作里无意义的消耗与内耗，果断砍掉。-快速原型，接受可控失败：先做出粗糙可用的版本，边测试边修正；失败是获取数据，创新必然伴随试错。-极度坦诚的管理：坏消息要大声及时沟通，好消息简单带过，拒绝粉饰问题。3.创业实战复盘沿着Zip2、PayPal、特斯拉、SpaceX、星链的历程，演示这套思维如何落地，一次次突破成本与技术瓶颈。4.对未来的长期判断围绕可持续能源、人工智能风险、人口问题、人类多行星生存，给出马斯克的世界观与预判。整本书的核心主张：马斯克的成就，并非源于天赋运气，而是一套可以学习的理性操作系统，普通人也可迁移到工作、决策、个人成长中。经典语录1.比较让我们停滞不前，而第一性原理让我们不断前行，突破传统限制。2.“不可能”是一个武断的词。我从物理学角度思考问题，而在物理学中，几乎不说“不可能”。3.如果你想做的事在逻辑上成立，且不违反物理定律，你就应该去做。出发后，要时刻准备好质疑自己的假设，改正自己的错误。4.最好的零部件就是没有零部件，最好的流程就是不需要流程。5.创业就是嚼碎玻璃，凝视深渊。6.如果试射时没有偶尔炸毁发动机，说明我们还不够努力。7.如果不允许失败，就会做出极端保守的选择，结果比不创新更糟。8.创业的头等大事，就是做出一款能用的产品原型。9.所有坏消息都要大声说、反复说，而好消息小声说一遍就够了。10.大多数人一辈子都在用类比思考，只会在别人的方案上微小修改，永远做不出颠覆性创新。

马斯克创业失败时期，住工厂打零工，谁也没有想到他之后会成为世界首富​

马斯克的创业故事就像一部跌宕起伏的史诗：从PayPal被踢出局，到SpaceX三次发射失败濒临破产，到特斯拉产能地狱时睡在工厂地板上……也曾经眼里无光，也曾经崩溃落泪，也曾经在绝望边缘，但他从不放弃，最终成功并成为首富，真让人敬佩不已他的坚持不是&马斯克的创业故事就像一部跌宕起伏的史诗：从PayPal被踢出局，到SpaceX三次发射失败濒临破产，到特斯拉产能地狱时睡在工厂地板上……也曾经眼里无光，也曾经崩溃落泪，也曾经在绝望边缘，但他从不放弃，最终成功并成为首富，真让人敬佩不已他的坚持不是"硬扛"，而是有策略的韧性。普通人缺少的往往不是意志力，而是允许试错的资本和腾挪空间当时他同时押注了多个领域，彼此之间形成了风险对冲；他擅长用叙事能力持续融资，在现金流断裂前找到"续命"的钱当时国内外各路人马对他提出质疑甚至辱骂，某种程度上说明他触碰到了真正的变革点，历史上几乎所有颠覆性创新在初期都伴随着巨大争议创业更像是一场概率游戏，马斯克的高明之处在于他提高了"活到下一次掷骰子"的概率感悟

对于创业，ai类型的app不建议搭建得早，因为投资一个很烧成本，就类似高科技问世最开始都是烧钱的，科技越来越发达成本越低。就像我们小时候磁带、DVD影碟、mp4、复读机，都是时代的眼泪，当时投入很高的都破产了，科技发展到现在，一台手机搞定。都是低成本，人人可以上传视频制作。以后说不定有更​对于创业，ai类型的app不建议搭建得早，因为投资一个很烧成本，就类似高科技问世最开始都是烧钱的，科技越来越发达成本越低。就像我们小时候磁带、DVD影碟、mp4、复读机，都是时代的眼泪，当时投入很高的都破产了，科技发展到现在，一台手机搞定。都是低成本，人人可以上传视频制作。以后说不定有更便捷的DIYappai问世。AIAgent搭建工具也在快速平民化。现在去搭建个人aiapp，很有可能烧钱烧精力做出来了就被更便宜的工具替代了。科技类的投资，等科技成熟稳定再说，不然是一浪推一浪。

🔥2026年09月06日Github热门开发者项目1.pbakaus/impeccable💡这个项目是给AI设计工具（比如v0、Bolt之类）打造了一套设计语言规范。简单来说，就是让AI生成的UI不那么"廉价"，更专业。它的核心在于定义了一套视觉规则——间距、色彩、字体层级都有明确标准。对产品经理和前端同学来说特别实用，不用再跟AI反复拉扯"这个按钮再大一点"。适合那些想让AI辅助设计直接出高保真稿的人。2.maziyarpanahi/openmed⭐医疗领域的本地化AI项目，最硬核的是它能在完全离线环境下运行，保护患者隐私。支持临床实体识别（NER）和HIPAA合规的敏感信息脱敏，内置了2200+医疗模型，覆盖21种语言。对于医院、诊所或者医疗创业者来说，这是能真正落地到生产环境的项目，不用把数据传到云端，合规风险直接清零。3.noonghunna/club-3090💻家里有RTX3090/4090/5090显卡的同学看过来！这个项目专门针对这些卡优化了LLM部署方案，同时支持vLLM、llama.cpp、ik_llama多个推理引擎。你不需要自己折腾参数调优，社区已经整理了各种模型的配置recipe，开箱即用。本地跑大模型最怕调参调到头秃，这个直接把经验打包好，省下的时间够你多喝几杯咖啡了。4.huangruiteng/loopx🎯这是一个面向长期任务的AIAgent控制平台，专为Codex、ClaudeCode等工具设计。它解决了AI编码中常见的一个问题：复杂任务往往需要很长时间，中途容易断掉或者丢失上下文。loopx提供了持久化执行和治理机制，让你能放心地把"帮我重构整个项目"这种大任务交给AI，不用担心跑到一半就卡死。适合经常用AI辅助开发的工程师。5.dgtlmoon/changedetection.io👨‍💻最简洁的网站变更监控工具，没有之一。你可以设置监控任意网页，当内容发生变化时它会通知你。我常用它来盯一些资源站有没有更新，或者竞品网站有没有改版。设置过程非常简单，网页版和自托管都有，UI也干净。这期项目全是能直接提升效率的实用工具，从医疗脱敏到本地部署，从AI编码到网页监控，总有一个能解决你的痛点。值得Star备用。✨

雷军谈创业：拿到投资了10万块，我们可以做手机了马化腾谈融资：李泽楷融资220万美元马云谈电商：一部手机可以做全球的生意​雷军谈创业：拿到投资了10万块，我们可以做手机了马化腾谈融资：李泽楷融资220万美元马云谈电商：一部手机可以做全球的生意​

#GPT6全面上线#GPT-6Astra正式上线，正式向Work、Codex的Pro/Enterprise/BusinessPremium用户开放，API也同步上线。OpenAI还附赠了“大礼包”：今天内所有Plus、Pro、Business用户将迎来完整额度重置山姆奥特曼称相信它是世界上最适合计算机使用、专业工作、科学、编码、网络安全等领域​GPT6全面上线GPT-6Astra正式上线，正式向Work、Codex的Pro/Enterprise/BusinessPremium用户开放，API也同步上线。OpenAI还附赠了“大礼包”：今天内所有Plus、Pro、Business用户将迎来完整额度重置山姆奥特曼称相信它是世界上最适合计算机使用、专业工作、科学、编码、网络安全等领域的最佳模型，希望它开始开启新一代创业、科学发现和创造的新时代。有没有人先体验一把，看看是不是宣传的这么强大？

创业早报|2026.9.5星期六1.巢匠科技（Nestworks）宣布完成数亿元天使轮系列融资，红杉中国、蓝驰创投、钟鼎资本、祥峰投资、元璟资本等机构共同投资。（创业邦）2.AI智能体基础设施公司上海以太之心科技有限公司宣布完成数千万种子轮融资。（创业邦）3.迪安诊断发布双样本结核分子检测新技术。（36氪）4.中科星图与云南交投签署战略合作协议，围绕低空经济展开全维度、全链条深度协同。（36氪）5.鹿山新材、金三智能、华拟智能三方达成战略合作，三方围绕柔性触觉传感器、仿生智能机器人等前沿方向达成深度合作共识。（36氪）6.夏厦精密：拟投资不超过4亿元建设智能核心传动基地。（钛媒体）7.汉威科技与全球智慧物联网联盟、华为终端联合签署开源鸿蒙生态合作备忘录。（钛媒体）8.陕国投A：拟2.11亿元受让开源证券1.0371%股权。（钛媒体）9.晶科能源签约保加利亚110.28MW飞虎组件地面电站订单。（新浪财经）10.四川九洲：拟1824.62万元收购九州光电子6.25%股权。（新浪财经）11.心灵点滴：做那个中途退场的人也没关系。有些戏不属于你，你离开时的背影，比硬撑的笑容更接近真实。

对，这段话里真正重要的不是“Agent会不会写很多代码”，而是它把**软件工程的瓶颈从“写代码的人手”转移到了“架构、边界、验证和任务拆解”**。你举的“20万行代码”和“200行代码”其实是一个很好的类比。大型系统从来不是靠某个程序员一次理解全部代码，而是靠接口、模块、测试、版本管理、权​对，这段话里真正重要的不是“Agent会不会写很多代码”，而是它把**软件工程的瓶颈从“写代码的人手”转移到了“架构、边界、验证和任务拆解”**。你举的“20万行代码”和“200行代码”其实是一个很好的类比。大型系统从来不是靠某个程序员一次理解全部代码，而是靠接口、模块、测试、版本管理、权限边界、数据契约，把复杂度压缩到局部。人类团队是这样，Agent团队也一样。只要一个Agent能在明确上下文里稳定完成几百行级别的修改，那么通过模块化、自动测试、代码审查、CI/CD和多Agent分工，它理论上就可以不断把这种局部能力累积到很大的系统。所以现在真正厉害的玩法，不是：>“让一个Agent从零写一个超级项目。”而是：>**先把项目变成一个Agent能管理的工程系统，再让Agent持续干。**比如一个20万行项目，可以拆成：产品需求→系统架构→10个业务模块→每个模块若干服务→每个服务若干issue→Agent一次解决一个issue→自动测试→reviewerAgent审查→集成测试→失败自动返工。到了这一步，Agent本质上就有点像一家**软件工厂**。但这里有一个很关键的区别：**Agent的代码产能已经越来越不稀缺，正确判断“该做什么”反而越来越稀缺。**过去创业的成本结构可能是：想法10%开发60%运营销售30%现在很可能变成：想法/需求判断25%开发10%数据、渠道、客户、运营、合规65%于是你前面那句话——**“最优解不是去搞软件，而是用这种技术能力去赋能更硬的生意”**——我反而觉得特别重要。因为如果大家都拥有近乎免费的开发能力，那么“我会开发一个SaaS”本身很快就不再构成壁垒。真正值钱的变成：**我有客户。我有行业关系。我知道客户真正疼在哪里。我掌握独家数据。我有线下履约能力。我有牌照/渠道/供应链。然后我用Agent把原来需要20个人的软件和运营团队压缩成2个人。**这才是威力最大的地方。举个很具体的例子。一家传统的工程公司过去想做数字化：需求调研2个月→找外包→50万开发→半年交付→后期一年十几万维护。现在一个懂业务的人，配合Agent，可能两周就做出第一版：客户管理＋合同识别＋投标文件生成＋项目进度追踪＋自动报表＋企业微信客服＋知识库。真正的壁垒不是这些功能本身，而是**这家公司本来就有100个客户、有工程业务、有真实数据。**所以我甚至会把这波机会总结成一句：>**AIAgent最大的创业机会，不一定是再造100万个软件公司，而是把100万个传统公司重新做一遍。**而你们雨花AI学会其实非常适合抓这一点。以后给企业讲AI，甚至可以少讲“提示词”“模型排行榜”，直接问企业老板三个问题：**你公司最贵的5个人工流程是什么？哪个流程每天重复100次？哪个流程以前因为开发成本太高，所以一直没软件化？**找到一个，就让Agent做掉一个。如果一个100人的公司最后能靠AI变成80个人，却做120个人的产出，那才是老板真正愿意付钱的东西。而且还有一个我觉得更激进的变化：过去创业最大的限制之一是**试错次数**。一个软件项目几十万、几百万，创业者可能只能赌一两次。现在如果一次MVP的边际成本降到几百、几千块，创业逻辑会变成：**不是“想清楚再做”，而是“一个月做10个，市场替我选”。**这可能才是Agent最可怕的地方——不只是提高开发效率，而是把一个人一生能够进行的**商业实验次数提高一个数量级甚至两个数量级。**

为什么现在开店都说“不如做品牌”？曾经的创业共识，是租铺开店、入驻平台，靠着地段与人流就能稳稳赚钱。如今行情彻底反转，越来越多创业者宁愿慢下来打磨品牌，也不愿盲目开店扩张。看似是经营选择的转变，实则是商业底层逻辑的彻底重构，渠道、算法、用户的三重变革，早已终结了“开店就能赚钱”的粗放时代。单纯开店的生意，本质是吃渠道红利，可这份红利早已彻底枯竭。早些年线下旺铺自带自然客流，线上新店有平台普惠流量扶持，无需深耕口碑、打磨特色，靠信息差和地段优势就能成交。现在线下房租、人工、物料成本持续攀升，同类门店遍地内卷，路人客流极度分散，再也没有躺赚的地段。线上更是陷入流量困境，行业数据显示中小商家获客成本连年上涨，转化率持续走低。普通店铺没有核心辨识度，只能靠低价补贴抢单，赚最微薄的差价，一旦渠道扶持终止、地段热度褪去，门店生意就会瞬间崩塌，从头到尾都是依附渠道的被动生意，留不下任何属于自己的资产。平台算法的迭代升级，进一步锁死了普通店铺的生存空间，也让品牌的优势无限放大。早年平台流量靠关键词、店铺层级分配，新店只要铺货到位就能分到流量。如今AI算法主导流量分发，核心逻辑早已从“货找人”转变为“择优分发”。平台更青睐高信任、高复购、高口碑的品牌账号，普通小店只能靠付费投流换曝光，陷入“不投流没订单、投流就亏钱”的死循环。更残酷的是，店铺的流量、排名、权重全部掌控在平台手中，规则微调就能让小店业绩断崖下滑。品牌却能跳出算法绑架，沉淀用户心智，形成“人找货”的主动流量，用户会主动搜索、主动复购，流量成本更低、转化更稳定，完全摆脱对平台算法的单一依赖。消费者的决策逻辑变迁，是品牌化浪潮最核心的推力。当下商品严重过剩，同品类产品同质化严重，用户早已告别单纯比价的消费阶段。信息透明的时代，大家可以轻松对比价格、成分、品质，比价之后，人们不再执着低价，反而愿意为确定性的信任、稳定的品质、独特的价值审美付费。普通门店只能提供单次交易，用户消费过后毫无记忆点，很容易被更低价格的同行替代。品牌恰恰是最好的信任背书，能帮用户省去繁琐的对比成本，用长期口碑、稳定品控锁住用户心智。年轻群体的文化自信与审美觉醒，更是加速了这一进程，大家更愿意为有态度、有内核、有辨识度的品牌买单，而非千篇一律的门店货品。很多人误以为做品牌就是抛弃门店，实则二者从来不是对立关系。门店是交易场景，品牌是商业护城河。开店做的是短期流水，赚的是辛苦差价；做品牌攒的是长期资产，收获的是用户、口碑与行业壁垒。开店的门槛越来越低，倒闭的速度越来越快，真正能穿越周期、抵御内卷的，永远是深入人心的品牌力量。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

当年腾讯，马化腾创业的时候，他老爸坐着大奔去帮马化腾的，​

提到以色列，很多人听过“创业之国”这个名号。国土不大、资源匮乏，却诞生了大量硬核科技企业。但它并不是全领域通吃，是部分细分赛道顶尖，完整工业体系存在明显短板，这点要客观看待。✅优势赛道盘点1️⃣网络安全｜全球第一梯队以色列有著名的8200情报单位，大量退役技术人才流入民间创业，全球20%的网络安全初创公司出自这里。CheckPoint发明了状态检测防火墙；Wiz云安全公司被谷歌天价收购；大量政企、金融机构都在用以色列的安全方案，攻防技术实战经验非常足。2️⃣军工防务科技（实战加持）铁穹防空系统、箭式反导、大卫投石索多层反导体系，经过真实战火检验；IAI以色列航空工业，苍鹭系列无人机、机载雷达、侦察卫星，大量销往全球各国。电子战、情报信号处理、光电侦察是长板；短板在于大规模重装备制造，大吨位舰艇、重型战机本国造不出来，高度依赖进口平台。3️⃣自动驾驶与半导体Mobileye，可以说是辅助驾驶行业的标杆，宝马、丰田等大量车企采用它的视觉方案，英特尔曾153亿美元完成收购。英特尔海法研发中心，参与酷睿i7处理器研发；本土200多家半导体企业，强在芯片设计、算法、检测，但芯片制造高度依赖海外工厂，本土完整晶圆制造能力有限36氪。4️⃣医疗科技胶囊内窥镜、微创手术器械全球知名，医疗器械专利数量很高，很多医院的微创设备都有以色列技术背景。5️⃣沙漠农业科技滴灌技术全球闻名，缺水环境下把荒漠改造成农田，节水灌溉、育种技术输出到130多个国家，欧洲不少反季节蔬菜来自以色列供应。6️⃣新能源光伏SolarEdge光伏逆变器，全球头部玩家，家庭分布式光伏市场占有率很高。⚠️客观看待短板，不能过度神化①擅长软件、算法、细分硬件；缺少完整大工业链条。大型船舶、重型战机、大型工业母机这些大件，基本做不了，很多核心硬件需要进口。②高度依赖欧美资本与市场，大量独角兽企业最终被海外巨头收购。③人才是最大底牌，但长期冲突下，大量技术人员被征召，中小初创企业会受到冲击，本土创新生态存在隐忧。📌总结：以色列高科技属于细分领域尖刀型选手。依托军事人才储备、资本加持，在软件、算法、安防、医疗、农业、自动驾驶这些细分赛道打出名气；但不是全能科技强国，完整重工业产业链并不是它的强项。以色列科技军事科技网络安全硬核科技创业之国💬互动：你印象最深的以色列科技产品是什么？欢迎理性聊聊。信息参考来源：新华网、以色列官方经济报告、SIPRI、环球时报防务分析、海外公开产业报告

#何小鹏当年为把UC做大主动让位CEO#很多人创业是把公司当“孩子”，攥在手里不放。何就小鹏不一样了，他认为企业要做大，就得有更强的人来掌舵。一个创始人，主动把一手创办的公司交给别人管，这真的很有勇气。不过他这一个决心的确很成功，何小鹏退到产品总裁岗位，专心做自己最擅长的事。俞永福管​何小鹏当年为把UC做大主动让位CEO很多人创业是把公司当“孩子”，攥在手里不放。何就小鹏不一样了，他认为企业要做大，就得有更强的人来掌舵。一个创始人，主动把一手创办的公司交给别人管，这真的很有勇气。不过他这一个决心的确很成功，何小鹏退到产品总裁岗位，专心做自己最擅长的事。俞永福管融资和运营，各司其职，UC直接起飞了，2014年43.5亿美元卖给阿里，创下中国互联网史上最高并购纪录。从UC到小鹏，大家有没有发觉何小鹏其实一直在做同一件事，找到对的人，做对的事！互相关注

此前窃取谷歌内部AI技术，将2000页资料，准备带回国创业，并寻求融资的工程师丁林葳，昨天被法院正式宣判12个月，确认其存在商业秘密盗窃罪。由于这名老哥，只是想带资料，回国创业融资搞钱，因此法院撤销了检方，关于经济间谍的起诉，但要赔偿谷歌超过19万美元。2026年9月1日，旧金山联邦法院。法官VinceChhabria宣读刑期：12个月减1天。不是检方要求的70个月。也不是辩方争取的三个月居家监禁。联邦缓刑办公室建议的0到6个月区间，被法官直接否掉。他说这个区间“不足以反映这一犯罪的严重程度”。“系统性、明目张胆地窃取谷歌财产。”法官的原话。丁林葳当庭向法庭和家人道歉。“我对所有牵涉其中的人感到抱歉，为这些年的痛苦和悲伤道歉，”他说，“我害怕和悲伤，要与儿子分离。”案子本身不复杂。2019年入职谷歌，2021年拿美国永久居留。2022年5月到2023年4月，从谷歌系统里转移了2000多页机密文件到个人云账户。涉及TPU、GPU系统、网络技术和大规模训练协调软件。同一时期，他秘密担任北京融数联智的CTO，月薪1.48万美元。2023年5月在上海设立至算科技，自任CEO。他向中国投资者路演，说产品能帮中国达到“国际水准算力基础设施”，自称全球只有十个人能搭建万卡级算力平台。2023年12月，谷歌安全团队发现异常上传。丁随即辞职，买了去北京的单程机票。还让实习生代刷门禁，营造还在美国上班的假象。2024年3月，FBI在加州纽瓦克家中逮捕了他。今年1月，陪审团11天审理后，14项罪名全部成立。七项经济间谍，七项商业秘密盗窃。关键转折在8月20日。法官裁定撤销七项经济间谍罪。理由：检方没能证明丁林葳明知或有意让中国政府受益。经济间谍罪，每项最高15年、500万美元罚金。商业秘密盗窃罪，每项最高10年、25万美元罚金。一字之差。法官的逻辑：他偷文件是为了自己创业搞钱，不是替中国政府偷。尽管检方提交了其人才计划申请材料及“两家实体受中国政府控制”的证据。一个想回国创业的工程师，带着两千多页文件，把自己送进了联邦监狱。法官说他“系统性、明目张胆”地盗窃。检方要70个月。最后判了12个月减1天，外加两年监督释放。赔谷歌19.8万美元，再罚2500美元。90天内报到。这个案子更大的背景，绕不开“中国行动计划”。2018年启动，给全美94个地方司法部门下指标——每年至少办一到两起“中国间谍案”。高峰期每10小时就启动一项涉华调查。《麻省理工学院技术评论》的数据：该计划涉及的案例中，近九成被刑事指控的人是华裔。2025年，众议院拨款委员会在2026财年拨款法案中写入条款，要求重启该计划。2026年初，逾80个亚裔美国人倡导组织联合发起行动，最终成功推动从该法案中删除了相关条款。但围绕“中国行动计划”的政治博弈并未终结。丁林葳不是第一个被扣上“经济间谍”帽子的华人工程师。也不会是最后一个。他的两家中国公司——融数联智（北京）和至算科技（上海）——后续工商状态如何、有没有融资、是否使用了涉案文件，美方判决没提，国内也没有公开信息。12个月减1天。有媒体分析指出，这一刑期表述在美国联邦刑事案件中通常与移民后果相关。丁为绿卡持有人，部分盗窃类罪行若判满一年即构成“加重重罪”，可能触发强制驱逐。刑期卡在一年以下是否出于此考虑，判决没说。一个工程师的野心、一家科技巨头的机密、一个大国的司法标签——三条线在旧金山法庭上交汇。法官用一份裁定把“间谍”和“盗窃”切开。切的不是罪名，是证据的边界。证据够什么，就判什么。证据不够，标签再大也没用。技术可以跨国。司法有国界。人在中间。综合搜狐、新浪财经、CourthouseNews等多家媒体2026年8月20日至9月3日报道

还记得这个前谷歌工程师丁林葳吗？他带着2000页谷歌内部资料离职准备回国创业在AI大潮中拼一把。刚刚被判窃取商业秘密罪，12个月监禁，罚金近20万美元。不过他避免了经济间谍罪。一年后出狱回国应该不影响他继续创业。​​​

这个博主曾经靠开发理想冰箱杯架，投入8000，挣了130万，创造了一个创业神话，因为开发这个产品成功的经历，这个博主继续投入其他同类车型的开发当中。可是后面的产品却接连遭遇失败，导致负债累累。现在欠债已经上千万，他现在想各种办法努力翻身，但是机会渺茫。他第一次做开发能成功。其实是遇到了理想大爆发的风口，借助的是产品的独特创意，领先的市场投入，随着跟风产品一窝蜂上市，这个冰箱杯架很快烂大街了。他后面想复制第一次的成功。却总是找不到合适的契机，所以开发一个扑街一个，但是不死心，屡战屡败。债务像滚雪球一样到了上千万。其实现在的环境开发产品就是死路一条，风险特别的大。