字节这事儿做得还是让我非常敬佩。
如果五年后再回头看字节的 AI 历程，我想，他们今天推出的科学家计划肯定会成为其中一个重要节点。
事情是这样。今天上午，字节 Seed Edge 启动了一个科学家计划，准备邀请 100 位前沿科学领域的学者和博士生，与 Seed 团队一起研究真实的科学问题。
科学家可以把自己领域里真正困难的问题带进来，Seed 提供模型、算力和 AI 研究团队，双方一起探索，大模型究竟能不能参与那些没有标准答案、需要长期推理和反复验证的研究。
看到这个计划，我首先想到的是 OpenAI。
去年，OpenAI 曾经专门推动过 OpenAI for Science，希望让 AI 更深入地参与科学研究。
但到了今年，在激烈的模型竞争下，OpenAI 调整了这方面的组织和投入，原来的独立 Science 团队也被解散了。
Anthropic 也有在做类似的事情。今天还看到他们的研究员在播客里讨论怎么利用 AI 把 10 到 15 年的药物周期研发压到 5 年以内。
看来现在，字节要开始认真做类似的事情了。这是国内第一个大规模投入 AI 加速科学发现的研究计划。
我简单解释两句。
从商业化的角度来看，这事肯定没有 Coding 那么直观。毕竟现在 Coding 只要效果好，很快就能转化为收入。
AI 加速科学发现这样的研究反馈周期会长很多，而且现在看起来还比较遥远。
但只要这个方向取得突破，产生的价值可能远远超过一个软件产品。
大家想想，如果 AI 可以把未来 25 年的科学进展压缩到 5 年，那么到了 2030 年，人类就可能提前拥有原本要到 2050 年才能获得的科学和技术。
这当然是一个非常乐观的判断。但哪怕只在一些领域取得突破，也可能影响几亿人的生活。
往大了说，它可以加快整个人类文明向前推进的速度。
这不就是 AGI 的价值吗？
可能很多人熟悉字节跳动，但不一定熟悉字节的 Seed 团队。这个团队一直在做深入的前沿研究，而且人才密度很高。前段时间，记得晚点一篇文章提到姚顺雨的观点说：
大模型训练没有银弹。
真正决定模型能力的，还是把数据质量做好，把基础架构做扎实。
OpenAI 和 Anthropic 过去很多年的积累，本质上也是这些看起来没那么性感的基本功。
其实，字节 Seed 很早就在这么做了。不信大家可以查查，Anthropic 从来没有指责过字节蒸馏他们的模型。
因为 Seed 很早就定了一条价值观，不依赖外部闭源模型蒸馏来获取核心能力。还有他们在基础架构、数据上的投入也比较大。
包括 Seedance 2.0 为什么能够一下子炸了，业内一个比较普遍的判断是，字节在数据上做了大量基础工作。
毕竟发展到今天，各家在模型路线上的差距已经没有那么大了。真正拉开差距的，往往是一些脏话累活，以及整个研究团队的文化。
另外，Seed 内部还有一支团队，叫 Seed Edge。
这个团队专门研究一些确定性没有那么高，甚至几年都未必能看到结果的课题。
这次的 STEM 科学家计划，就是由他们发起的。
前段时间我写过的 EdgeBench，也是 Seed Edge 的成果。
他们发现模型从环境中学习，似乎也和预训练一样，存在自己的 Scaling Law。
投入的交互时间越多，模型能力的提升也会遵循一条相对稳定的规律。
我曾经看到过一个观点：培养熵，才是研究实验室长期繁荣的唯一方式。
这里的熵，可以理解成一个研究组织内部保留了多少不确定性、差异和可能性。
因为研究和做产品不太一样。做产品时，目标通常比较明确，组织需要尽快形成共识，把所有人的力量集中到同一个方向上。
但研究面对的往往是未知问题。既然答案还不存在，也就很难提前判断哪条路线是对的。
在这种情况下，如果一个实验室过早形成统一判断，所有人都去研究眼下最热门、最容易出成果的方向，短期效率可能很高，长期却容易陷入同一个局部最优。
大家使用相似的方法，追逐相似的指标，最后得到的也很可能是相似的结果。
真正有创造力的研究组织，需要保留一些暂时无法被证明的想法。
有的人沿着主流路线继续推进，把已有方法做到更好。也有人去研究冷门问题，做一些人可能几年都拿不出明确成果。这就是培养熵。
这些熵当然会带来噪声，带来争论，甚至带来失败。但新的突破往往就是在这种状态里酝酿出来的。
回头看那些长期保持创造力的研究实验室，其实都有类似的特点。
说实话，字节做这件事，我也挺意外。因为过去类似的构想，基本上都是硅谷公司在做。
中国互联网公司过去给人的印象，一直是产品能力和商业化能力特别强。
它们很擅长把一项技术迅速做成产品，再推到足够大的用户规模。
字节 Seed 愿意在这个阶段认真投入这件事，挺让人振奋的。
因为模型能力提升越来越快，很多短期指标都会迅速被后来者追平。这样的前沿性的探索，会真正决定模型的上限。
by @小盖fun #科技圈大小事
如果五年后再回头看字节的 AI 历程，我想，他们今天推出的科学家计划肯定会成为其中一个重要节点。
事情是这样。今天上午，字节 Seed Edge 启动了一个科学家计划，准备邀请 100 位前沿科学领域的学者和博士生，与 Seed 团队一起研究真实的科学问题。
科学家可以把自己领域里真正困难的问题带进来，Seed 提供模型、算力和 AI 研究团队，双方一起探索，大模型究竟能不能参与那些没有标准答案、需要长期推理和反复验证的研究。
看到这个计划，我首先想到的是 OpenAI。
去年，OpenAI 曾经专门推动过 OpenAI for Science，希望让 AI 更深入地参与科学研究。
但到了今年，在激烈的模型竞争下，OpenAI 调整了这方面的组织和投入，原来的独立 Science 团队也被解散了。
Anthropic 也有在做类似的事情。今天还看到他们的研究员在播客里讨论怎么利用 AI 把 10 到 15 年的药物周期研发压到 5 年以内。
看来现在，字节要开始认真做类似的事情了。这是国内第一个大规模投入 AI 加速科学发现的研究计划。
我简单解释两句。
从商业化的角度来看，这事肯定没有 Coding 那么直观。毕竟现在 Coding 只要效果好，很快就能转化为收入。
AI 加速科学发现这样的研究反馈周期会长很多，而且现在看起来还比较遥远。
但只要这个方向取得突破，产生的价值可能远远超过一个软件产品。
大家想想，如果 AI 可以把未来 25 年的科学进展压缩到 5 年，那么到了 2030 年，人类就可能提前拥有原本要到 2050 年才能获得的科学和技术。
这当然是一个非常乐观的判断。但哪怕只在一些领域取得突破，也可能影响几亿人的生活。
往大了说，它可以加快整个人类文明向前推进的速度。
这不就是 AGI 的价值吗？
可能很多人熟悉字节跳动，但不一定熟悉字节的 Seed 团队。这个团队一直在做深入的前沿研究，而且人才密度很高。前段时间，记得晚点一篇文章提到姚顺雨的观点说：
大模型训练没有银弹。
真正决定模型能力的，还是把数据质量做好，把基础架构做扎实。
OpenAI 和 Anthropic 过去很多年的积累，本质上也是这些看起来没那么性感的基本功。
其实，字节 Seed 很早就在这么做了。不信大家可以查查，Anthropic 从来没有指责过字节蒸馏他们的模型。
因为 Seed 很早就定了一条价值观，不依赖外部闭源模型蒸馏来获取核心能力。还有他们在基础架构、数据上的投入也比较大。
包括 Seedance 2.0 为什么能够一下子炸了，业内一个比较普遍的判断是，字节在数据上做了大量基础工作。
毕竟发展到今天，各家在模型路线上的差距已经没有那么大了。真正拉开差距的，往往是一些脏话累活，以及整个研究团队的文化。
另外，Seed 内部还有一支团队，叫 Seed Edge。
这个团队专门研究一些确定性没有那么高，甚至几年都未必能看到结果的课题。
这次的 STEM 科学家计划，就是由他们发起的。
前段时间我写过的 EdgeBench，也是 Seed Edge 的成果。
他们发现模型从环境中学习，似乎也和预训练一样，存在自己的 Scaling Law。
投入的交互时间越多，模型能力的提升也会遵循一条相对稳定的规律。
我曾经看到过一个观点：培养熵，才是研究实验室长期繁荣的唯一方式。
这里的熵，可以理解成一个研究组织内部保留了多少不确定性、差异和可能性。
因为研究和做产品不太一样。做产品时，目标通常比较明确，组织需要尽快形成共识，把所有人的力量集中到同一个方向上。
但研究面对的往往是未知问题。既然答案还不存在，也就很难提前判断哪条路线是对的。
在这种情况下，如果一个实验室过早形成统一判断，所有人都去研究眼下最热门、最容易出成果的方向，短期效率可能很高，长期却容易陷入同一个局部最优。
大家使用相似的方法，追逐相似的指标，最后得到的也很可能是相似的结果。
真正有创造力的研究组织，需要保留一些暂时无法被证明的想法。
有的人沿着主流路线继续推进，把已有方法做到更好。也有人去研究冷门问题，做一些人可能几年都拿不出明确成果。这就是培养熵。
这些熵当然会带来噪声，带来争论，甚至带来失败。但新的突破往往就是在这种状态里酝酿出来的。
回头看那些长期保持创造力的研究实验室，其实都有类似的特点。
说实话，字节做这件事，我也挺意外。因为过去类似的构想，基本上都是硅谷公司在做。
中国互联网公司过去给人的印象，一直是产品能力和商业化能力特别强。
它们很擅长把一项技术迅速做成产品，再推到足够大的用户规模。
字节 Seed 愿意在这个阶段认真投入这件事，挺让人振奋的。
因为模型能力提升越来越快，很多短期指标都会迅速被后来者追平。这样的前沿性的探索，会真正决定模型的上限。
by @小盖fun #科技圈大小事
雷总昨天表示，不知道为什么吃个面会上热搜。
要我说，这互联网还是太坏了，时刻都想着害雷总，雷总摆好架势让人拍照，需要流量但不需要那么多流量，需要媒体报道但不能有那么多媒体进来，总之这个分寸没掌握好，就会让雷总难堪。
雷总是真不知道还是假不知道公司会对自己的营业数据写汇报的？还是说雷总相信在汇报会上会有人反思说这次热搜上多了属于不良业绩自请罚没年终奖以示惩戒？
就像雷总之前参加国宴时凑马斯克身边合影也翻车了，最大的问题是那个场合太高端了，只能雷总一个人去，身边没人提醒把关，于是差点有失国格。
客观的讲，这不是雷总一个人的问题，我看过太多从神坛上被踹下来的网红企业家，普遍的共性就是到头来只看得进去「顺天时报」，活在一种「总有刁民想害朕」的无辜感里。
他们身边的人当然会把「顺天时报」大办特办下去，因为只有这么干才能掩饰自己的工作失职，老板怎么能被人讨厌呢，一定是竞争对手在使坏，可不能枉断忠良啊。
都是向上管理的人精，谁也别装老实可怜。
老板当然也不是不知道自己在看「顺天时报」，哪儿有那么多时间体察民情，像是马斯克找代练打完暗黑打流放之路就差不多得了，大家以前不戳破只是不想在这种事儿上较真，直到马斯克非要凹人设，开直播装高手，游戏玩家肯定就不客气了，揭开真相直接嘲讽，你他妈连技能都没按对，还是滚回去玩你的大火箭吧。
成本最低的逻辑自洽，就是非我族类，其心必异，圈内为粉，圈外即敌。
比较幽默的是雷总还学会了倒打一耙，说攻击他的人都是图流量，甚至是想赚流量的钱，这就很让人绷不住了，最善于扒拉流量红利的头子，搁这鄙视别人贪图流量。
刘震云你是怎么不笑场的啊？
上有所好，下必甚焉，米粉出征的理论依据这不就找到了吗，凡是恶评，都是对手投放的，不弯不绕，稳稳接住。
哪怕按照这个逻辑滑坡下去，岂不是说夸小米的也都是收钱办事，毕竟人不会无缘无故表达喜恶，哎，都怪资本。
雷总的意思其实很明显，就是网路舆论最好能够做到令行禁止，在他需要的时候，镜头都得齐刷刷的对准了，头条永远不嫌多，当他想下播了，大伙该闭嘴就还是闭嘴，否则就是不听指挥。
所以从那个戳破雷总画皮的小女孩路过早餐摊并喊出「我靠」的那一刻起，互联网就僭越了雷总，就跟马斯克那次一样，如果不是隔壁桌视频记录了全程，雷总早就全网通发他俩的合照了，怎么也不至于拍完了憋到现在都没发。
雷总是老实人，坏的都是我们，不知道说啥好，先给磕一个吧。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
要我说，这互联网还是太坏了，时刻都想着害雷总，雷总摆好架势让人拍照，需要流量但不需要那么多流量，需要媒体报道但不能有那么多媒体进来，总之这个分寸没掌握好，就会让雷总难堪。
雷总是真不知道还是假不知道公司会对自己的营业数据写汇报的？还是说雷总相信在汇报会上会有人反思说这次热搜上多了属于不良业绩自请罚没年终奖以示惩戒？
就像雷总之前参加国宴时凑马斯克身边合影也翻车了，最大的问题是那个场合太高端了，只能雷总一个人去，身边没人提醒把关，于是差点有失国格。
客观的讲，这不是雷总一个人的问题，我看过太多从神坛上被踹下来的网红企业家，普遍的共性就是到头来只看得进去「顺天时报」，活在一种「总有刁民想害朕」的无辜感里。
他们身边的人当然会把「顺天时报」大办特办下去，因为只有这么干才能掩饰自己的工作失职，老板怎么能被人讨厌呢，一定是竞争对手在使坏，可不能枉断忠良啊。
都是向上管理的人精，谁也别装老实可怜。
老板当然也不是不知道自己在看「顺天时报」，哪儿有那么多时间体察民情，像是马斯克找代练打完暗黑打流放之路就差不多得了，大家以前不戳破只是不想在这种事儿上较真，直到马斯克非要凹人设，开直播装高手，游戏玩家肯定就不客气了，揭开真相直接嘲讽，你他妈连技能都没按对，还是滚回去玩你的大火箭吧。
成本最低的逻辑自洽，就是非我族类，其心必异，圈内为粉，圈外即敌。
比较幽默的是雷总还学会了倒打一耙，说攻击他的人都是图流量，甚至是想赚流量的钱，这就很让人绷不住了，最善于扒拉流量红利的头子，搁这鄙视别人贪图流量。
刘震云你是怎么不笑场的啊？
上有所好，下必甚焉，米粉出征的理论依据这不就找到了吗，凡是恶评，都是对手投放的，不弯不绕，稳稳接住。
哪怕按照这个逻辑滑坡下去，岂不是说夸小米的也都是收钱办事，毕竟人不会无缘无故表达喜恶，哎，都怪资本。
雷总的意思其实很明显，就是网路舆论最好能够做到令行禁止，在他需要的时候，镜头都得齐刷刷的对准了，头条永远不嫌多，当他想下播了，大伙该闭嘴就还是闭嘴，否则就是不听指挥。
所以从那个戳破雷总画皮的小女孩路过早餐摊并喊出「我靠」的那一刻起，互联网就僭越了雷总，就跟马斯克那次一样，如果不是隔壁桌视频记录了全程，雷总早就全网通发他俩的合照了，怎么也不至于拍完了憋到现在都没发。
雷总是老实人，坏的都是我们，不知道说啥好，先给磕一个吧。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
昨天阿里关于钉钉管理文化的锐评通稿刚发出来，群里一些老阿里人就闻到味儿了，断言这是不准备保无招了。
果不其然，今天就把无招的CEO给拿掉了，公式做题就是快。
无招实名陈航，确实是严格意义上的钉钉创始人，算是阿里内部比较少有的能从马老师那里赢得第二次信任的人，顶着屡败屡战的压力做出钉钉，属于实打实的赫赫战功。
因为「云钉一体」的架构调整离职、时隔多年之后又被连带着创业公司被打包收购、重新被委以钉钉最高负责人的重任，这个叙事就很乔布斯，如果一切顺利的话。
但是没有这种如果。
钉钉内部对于无招第二次走人是比较开心的，工作强度实在太大了，更重要的是压力没有反馈，吃互联网这碗饭，忙没毛病，忙且没有意义才是问题。
话说回来，其实也很少看到有人对无招的品行发出质疑，员工觉得他未必是一个坏人，却在做刻舟求剑的事情，是用战术的勤奋，去掩盖战略的无能。
无招去年回归钉钉之后，第一件事情就是把核心团队搬回湖畔花园的民宅，那是阿里的耶路撒冷，马老师当年就是从这里带着「十八罗汉」起步的，在来往项目失败之后，无招也是在湖畔花园磨出了钉钉，可以说是圣地福地皆有之。
无招一直相信他可以让钉钉回到1999年、回到2014、回到大家都一无所有背水一战的那种状态，然后就能复制从前的路径，再次打出一场漂亮的翻身仗。
对于少数受到器重的核心骨干来说，这种带有高期待的高压力，或许是能转化成奋斗的动力，可是今夕何夕，时代已经变了，早就不是那种兄弟们干完一个项目去吃大肉喝大酒就能继续精神抖擞住在公司的版本了。
无招也一直相信重新去上门走访小企业的就能找对钉钉的方向，因为十几年前就是这么成的，姑且不论这个归因是不是成立的，十几年前的企业市场是什么环境，哪时的低数字化、低移动化和今天又是一个情况吗？
把以前的方法再做一遍就能翻盘，世上哪有这么简单的事情呢？
我记得三年特殊时期那会儿，形势还不是这样的，行业里被嘲讽最多的企业软件，其实是飞书⋯⋯
当时飞书被评价为字节人效比最低的BU，大几千人做一款根本没怎么赚钱的产品，和字节底下各种印钞机业务相比，简直是家族的污点，同期钉钉靠着远程办公和网课开会的红利，数据暴涨，风光无两。
AI兴起之后，市场两极反转，飞书用远低于钉钉的活跃用户体量，拿到了差距逐渐缩小、快要接近五五开的收入规模，这意味着在让企业买单的说服力上，飞书是强于钉钉的。
我觉得无招是有心魔的，既然「云钉一体」是错的，既然把我请回来拨乱反正，那么钉钉就一定要独立发展，不能再受阿里的体系节制，这有点像矫枉必须过正的逻辑，用一个极端去回应另一个极端，钉钉的AI化很有野心，但兜不兜得住，非常依赖具体的成绩。
选择比努力重要也是这个道理，方向不对，就会越努力越错。
看得出来，无招很喜欢自己的这个花名，但他做的事情，和引起的内耗，都完全没有「无招胜有招」的松弛，这很可惜。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
果不其然，今天就把无招的CEO给拿掉了，公式做题就是快。
无招实名陈航，确实是严格意义上的钉钉创始人，算是阿里内部比较少有的能从马老师那里赢得第二次信任的人，顶着屡败屡战的压力做出钉钉，属于实打实的赫赫战功。
因为「云钉一体」的架构调整离职、时隔多年之后又被连带着创业公司被打包收购、重新被委以钉钉最高负责人的重任，这个叙事就很乔布斯，如果一切顺利的话。
但是没有这种如果。
钉钉内部对于无招第二次走人是比较开心的，工作强度实在太大了，更重要的是压力没有反馈，吃互联网这碗饭，忙没毛病，忙且没有意义才是问题。
话说回来，其实也很少看到有人对无招的品行发出质疑，员工觉得他未必是一个坏人，却在做刻舟求剑的事情，是用战术的勤奋，去掩盖战略的无能。
无招去年回归钉钉之后，第一件事情就是把核心团队搬回湖畔花园的民宅，那是阿里的耶路撒冷，马老师当年就是从这里带着「十八罗汉」起步的，在来往项目失败之后，无招也是在湖畔花园磨出了钉钉，可以说是圣地福地皆有之。
无招一直相信他可以让钉钉回到1999年、回到2014、回到大家都一无所有背水一战的那种状态，然后就能复制从前的路径，再次打出一场漂亮的翻身仗。
对于少数受到器重的核心骨干来说，这种带有高期待的高压力，或许是能转化成奋斗的动力，可是今夕何夕，时代已经变了，早就不是那种兄弟们干完一个项目去吃大肉喝大酒就能继续精神抖擞住在公司的版本了。
无招也一直相信重新去上门走访小企业的就能找对钉钉的方向，因为十几年前就是这么成的，姑且不论这个归因是不是成立的，十几年前的企业市场是什么环境，哪时的低数字化、低移动化和今天又是一个情况吗？
把以前的方法再做一遍就能翻盘，世上哪有这么简单的事情呢？
我记得三年特殊时期那会儿，形势还不是这样的，行业里被嘲讽最多的企业软件，其实是飞书⋯⋯
当时飞书被评价为字节人效比最低的BU，大几千人做一款根本没怎么赚钱的产品，和字节底下各种印钞机业务相比，简直是家族的污点，同期钉钉靠着远程办公和网课开会的红利，数据暴涨，风光无两。
AI兴起之后，市场两极反转，飞书用远低于钉钉的活跃用户体量，拿到了差距逐渐缩小、快要接近五五开的收入规模，这意味着在让企业买单的说服力上，飞书是强于钉钉的。
我觉得无招是有心魔的，既然「云钉一体」是错的，既然把我请回来拨乱反正，那么钉钉就一定要独立发展，不能再受阿里的体系节制，这有点像矫枉必须过正的逻辑，用一个极端去回应另一个极端，钉钉的AI化很有野心，但兜不兜得住，非常依赖具体的成绩。
选择比努力重要也是这个道理，方向不对，就会越努力越错。
看得出来，无招很喜欢自己的这个花名，但他做的事情，和引起的内耗，都完全没有「无招胜有招」的松弛，这很可惜。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
「福布斯」杂志报道了一种新型外围女的出现：Nerdy Escorts（科技宅名媛）。
众所周知，今年是上市大年，Anthropic、OpenAI、SpaceX全都是造富大户，而谷歌、英伟达等公司为了留人也不吝开出大额支票，前五家科技公司年内光是薪资税金就要缴出600亿美金以上。
盯准这些一夜暴富的程序员，有少部分传统的「商务模特」成功转型，把自己的每小时收入从几百美金提高到了3000-5000美金的级别，而且供不应求，档期排满。
她们的秘诀就是除了常规的上床之外，还愿意努力学习那群科技宅男擅长的话题，比如聊光模块、谈大模型、预测AGI等等，用流行的话来讲，就是能够稳稳接住客户的情绪价值，从而拿到了远超卖肉的服务费。
图上这个就是「福布斯」采访的其中一位从业者Meida Marek，看得出来她也坦然且愿意借助媒体宣传自己，所以在对谈里讲了很多大实话。
Meida Marek有大学学位，2024年毕业，在盘点自己的优势时，她发现除了长得漂亮、身材不错之外，在同龄人里，她是少有的能够理解高收入技术人群想聊什么的年轻女性，比如把一顿形式主义的睡前晚餐变成长达三小时的激烈辩论，而且客户往往非常享受于这种对等的思想交流，这在他们的人生经历里是不曾存在过的体验：
上学时是被班花们忽视的底层做题家，有钱后又只能吸引到胸大无脑的职业美女，当Meida Marek这样高知又性感的名媛出现在身边之后，会极其感动的向她们支付远高于市场的溢价。
Meida Marek说自己的日程已经排到了几个月后，正在考虑继续涨价，她会优先选择AI行业的客户，因为钱多事少懂礼貌，最近订她占比最高的，是英伟达公司的员工⋯⋯
这些科技宅名媛也会互相交流获客经验，并且得出一些共识，比如一定要开通x账号，除了发自拍之外，还得积极参与模型发展、生命科学等专业话题。
作为其中的头部从业者，Meida Marek的做法更是「精准打击」，她把自己的预约页面设计成了一个文字类RPG游戏，用户必须完成互动之后才能约她，而她的简介里，则写着曾经编过软件代码、对「龙与地下城」非常沉迷等信息。
戳中程序员们心窝的程度可想而知⋯⋯
Meida Marek目前的服务定价是3500美金/小时，她的好闺蜜Ada Hopper更牛逼，收费5000美金/小时，而且说得特别好笑：
「每天上网就是在随机刷出一些英伟达Bro，他们会惊讶的表示——什么？你知道什么是GPU？我去，太厉害了！」
Ada Hopper说，在这个行当，最赚钱的未必是最好看的妹子，你可以不是顶美，但聪明+小美的组合最能斩男，AI热潮就如淘金，实现致富的一定不是矿工，而是卖铲子的服务层，自己也是其中之一，为那些挖金子的人，提供温柔的陪伴。
「自闭症」这个马斯克同款的标签也是加分项，很多科技宅名媛会标注在简介里，承认自己患有这种疾病，是和那些真正被排挤过的男性客户拉近关系的捷径。
下海之前，Ada Hopper是在金融行业工作，预判到AI造富趋势之后，她果断投入了2万美金购买内衣、设计网站和拍摄写真，并开始广泛补课各种宅男技能，因为跟不跟得上话题强度，是决定复购率的关键。
比如她要懂得爱德华时代的服饰细节，对蒸汽朋克的钟表了如指掌，能对吹制玻璃器皿的方法谈笑风生，甚至当客户送上一套Mac Mini之后，她要现场安装运行OpenClaw以示欣喜⋯⋯
这钱赚得，也不容易。
Meida Marek也认同「兴趣交集」的重要性，她有一个客户，辞掉交易员的工作后创办了一家AI公司，他会用3万美金的包天价，让她飞到纽约陪自己过周末，还为了配得上她而减掉了不少体重，两人在高级餐厅唇枪舌剑，最后得出了一条双方都接受的思辨结论：对于聪明人而言，永生是一种道德义务。
科技宅名媛里甚至也有少数男模，他们的服务对象通常是高薪程序员的太太，这些人妻称自己为「Claude寡妇」，顾名思义，就是老公完全沉溺在了和Claude共度昼夜的生活里，以致于妻子也要在市场上找寻可被关心的替代品。
「福布斯」也采访了一些男客户，他们的共同点是：富裕、年轻、忙。这些人希望购买一种类似亲密关系的体验——有人在意自己、可以同桌聊天、以及在合适的时候到床上去——却又不想承担正常恋爱里的摩擦、拒绝和不确定性。
他们甚至创造出了一个梗：「单身直到B轮」，这句话被印在T恤上，半是玩笑，半是自白，意思是在公司正式上道之前，亲密关系被视为拖累自己的负担，所谓女人只会影响我拔剑的速度。
另外就是，这些人对于「老登消费」兴致不高，在兑现了高额期权之后，他们既不想买保时捷，也无意戴上劳力士，唯一的共识是，自己的时间很宝贵，所以花钱买时间，是很有必要的。
最后接受采访的科技宅名媛，是拥有硕士学位的Charlie Levine，她认为随着AI越来越普及，拥有真实的情感关系也会变得越来越稀缺，而负担得起别人为你付出真心，将成为一种奢侈品。
「当然不能把所有问题都推给ChatGPT，在没有AI的时代，有钱且孤独的人也一直都会为性付费，被AI改变的，是计算方式，当机器能以订阅包月的价格，提供秒回、顺从的扮演时，那么扮演本身就不再昂贵了，昂贵的事那个会说错话、会尴尬发笑、会反驳某个观点、会让整个房间感觉不像一个提示词的人。」
于是，这个行业就构成了一个阴暗的循环，AI让模拟出来的存在感变得普惠和充足，同时却又制造出了一个愿意为AI无法提供的东西付出高价的富裕阶层，去购买一个真实的人所能给予的注意力。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
众所周知，今年是上市大年，Anthropic、OpenAI、SpaceX全都是造富大户，而谷歌、英伟达等公司为了留人也不吝开出大额支票，前五家科技公司年内光是薪资税金就要缴出600亿美金以上。
盯准这些一夜暴富的程序员，有少部分传统的「商务模特」成功转型，把自己的每小时收入从几百美金提高到了3000-5000美金的级别，而且供不应求，档期排满。
她们的秘诀就是除了常规的上床之外，还愿意努力学习那群科技宅男擅长的话题，比如聊光模块、谈大模型、预测AGI等等，用流行的话来讲，就是能够稳稳接住客户的情绪价值，从而拿到了远超卖肉的服务费。
图上这个就是「福布斯」采访的其中一位从业者Meida Marek，看得出来她也坦然且愿意借助媒体宣传自己，所以在对谈里讲了很多大实话。
Meida Marek有大学学位，2024年毕业，在盘点自己的优势时，她发现除了长得漂亮、身材不错之外，在同龄人里，她是少有的能够理解高收入技术人群想聊什么的年轻女性，比如把一顿形式主义的睡前晚餐变成长达三小时的激烈辩论，而且客户往往非常享受于这种对等的思想交流，这在他们的人生经历里是不曾存在过的体验：
上学时是被班花们忽视的底层做题家，有钱后又只能吸引到胸大无脑的职业美女，当Meida Marek这样高知又性感的名媛出现在身边之后，会极其感动的向她们支付远高于市场的溢价。
Meida Marek说自己的日程已经排到了几个月后，正在考虑继续涨价，她会优先选择AI行业的客户，因为钱多事少懂礼貌，最近订她占比最高的，是英伟达公司的员工⋯⋯
这些科技宅名媛也会互相交流获客经验，并且得出一些共识，比如一定要开通x账号，除了发自拍之外，还得积极参与模型发展、生命科学等专业话题。
作为其中的头部从业者，Meida Marek的做法更是「精准打击」，她把自己的预约页面设计成了一个文字类RPG游戏，用户必须完成互动之后才能约她，而她的简介里，则写着曾经编过软件代码、对「龙与地下城」非常沉迷等信息。
戳中程序员们心窝的程度可想而知⋯⋯
Meida Marek目前的服务定价是3500美金/小时，她的好闺蜜Ada Hopper更牛逼，收费5000美金/小时，而且说得特别好笑：
「每天上网就是在随机刷出一些英伟达Bro，他们会惊讶的表示——什么？你知道什么是GPU？我去，太厉害了！」
Ada Hopper说，在这个行当，最赚钱的未必是最好看的妹子，你可以不是顶美，但聪明+小美的组合最能斩男，AI热潮就如淘金，实现致富的一定不是矿工，而是卖铲子的服务层，自己也是其中之一，为那些挖金子的人，提供温柔的陪伴。
「自闭症」这个马斯克同款的标签也是加分项，很多科技宅名媛会标注在简介里，承认自己患有这种疾病，是和那些真正被排挤过的男性客户拉近关系的捷径。
下海之前，Ada Hopper是在金融行业工作，预判到AI造富趋势之后，她果断投入了2万美金购买内衣、设计网站和拍摄写真，并开始广泛补课各种宅男技能，因为跟不跟得上话题强度，是决定复购率的关键。
比如她要懂得爱德华时代的服饰细节，对蒸汽朋克的钟表了如指掌，能对吹制玻璃器皿的方法谈笑风生，甚至当客户送上一套Mac Mini之后，她要现场安装运行OpenClaw以示欣喜⋯⋯
这钱赚得，也不容易。
Meida Marek也认同「兴趣交集」的重要性，她有一个客户，辞掉交易员的工作后创办了一家AI公司，他会用3万美金的包天价，让她飞到纽约陪自己过周末，还为了配得上她而减掉了不少体重，两人在高级餐厅唇枪舌剑，最后得出了一条双方都接受的思辨结论：对于聪明人而言，永生是一种道德义务。
科技宅名媛里甚至也有少数男模，他们的服务对象通常是高薪程序员的太太，这些人妻称自己为「Claude寡妇」，顾名思义，就是老公完全沉溺在了和Claude共度昼夜的生活里，以致于妻子也要在市场上找寻可被关心的替代品。
「福布斯」也采访了一些男客户，他们的共同点是：富裕、年轻、忙。这些人希望购买一种类似亲密关系的体验——有人在意自己、可以同桌聊天、以及在合适的时候到床上去——却又不想承担正常恋爱里的摩擦、拒绝和不确定性。
他们甚至创造出了一个梗：「单身直到B轮」，这句话被印在T恤上，半是玩笑，半是自白，意思是在公司正式上道之前，亲密关系被视为拖累自己的负担，所谓女人只会影响我拔剑的速度。
另外就是，这些人对于「老登消费」兴致不高，在兑现了高额期权之后，他们既不想买保时捷，也无意戴上劳力士，唯一的共识是，自己的时间很宝贵，所以花钱买时间，是很有必要的。
最后接受采访的科技宅名媛，是拥有硕士学位的Charlie Levine，她认为随着AI越来越普及，拥有真实的情感关系也会变得越来越稀缺，而负担得起别人为你付出真心，将成为一种奢侈品。
「当然不能把所有问题都推给ChatGPT，在没有AI的时代，有钱且孤独的人也一直都会为性付费，被AI改变的，是计算方式，当机器能以订阅包月的价格，提供秒回、顺从的扮演时，那么扮演本身就不再昂贵了，昂贵的事那个会说错话、会尴尬发笑、会反驳某个观点、会让整个房间感觉不像一个提示词的人。」
于是，这个行业就构成了一个阴暗的循环，AI让模拟出来的存在感变得普惠和充足，同时却又制造出了一个愿意为AI无法提供的东西付出高价的富裕阶层，去购买一个真实的人所能给予的注意力。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
采访了一个30多岁因为AI被大厂裁员的人。聊到最后，他开始为公司辩护，认为公司的做法并没有问题。“你不能以你个人的眼光去衡量整个组织的发展。”他说。渺小的个体应该为集体让路。话题最后，他把这场竞赛从公司的高度，拔高到了国家战略的层面。他的头像是一张中美地球仪，分别搁置在天秤两端的图片。但我仍然不知道，究竟什么样的庞然大物，可以理所当然地将个体的尊严碾碎，并将其称为必要。
by @一枝桑 #科技圈大小事
by @一枝桑 #科技圈大小事
Notion 联合创始人 Akshay Kothari 分享了如何拿下 Notion.com 这个顶级域名的曲折经历：
他们事先摸清了域名持有人的喜好，然后又找能量巨大的投资人帮忙，最终用一套组合方案拿下域名：股份 + 现金 + Grateful Dead 乐队私人会面。而不是只是砸现金买域名。
有意思的是，铁粉最后没去见偶像。能让一个 Grateful Dead 死忠放弃面基，仍然愿意卖掉域名的，只有 Notion 的股份 —— 作为一家估值很高的热门科技公司，Notion 到今天还是一家未上市公司，拿到股份也并不容易。
更有意思的地方是，2019 年他们就拿到了 .com 域名，囤了六年多，现在才宣布要正式迁移 .com。
一家公司什么时候才会突然在意「我是 .com 还是 .so」？答案通常只有一个方向，客户变得更大，或者要赚更大的钱？
.so 是创业公司的车库，而 .com 是成熟公司的大堂。AI 时代的 Notion 正在发生一些重大的变化。
by @于欣烈 #科技圈大小事
马斯克起诉OpenAI的官司还是败了，这个倒是没有一点意外。
几次庭审虽然没有直播，但很多媒体都拿到了旁听席位，会有完整的问询记录流出，全程追完之后，只能说马斯克输得不冤。
从PolyMarket的盘口也能看出，庭审前马斯克打赢官司的概率最高能够接近45%，庭审后就降低到了30%左右，说明两边证词对完账，主要还是对马斯克不利。
双方的代理律师也完全符合各自的风格，马斯克的律师跟马斯克一样高举高打，特别具有攻击性，同时金句频出——或者说密集爆典——让我记忆深刻的是他向陪审团这么提问：
「想象一下，你们正在山里徒步，需要过一座独木桥，这时有人指出，那座桥的建造材质是山姆·奥特曼的真相，你们还会过桥吗？」
😆
对于法官来说，律师的脱口秀效果当然不是一个加分项，相比之下，OpenAI的律师更善于利用对方证词的漏洞。
比如马斯克申请传唤的证人、同时也是给他生过4个娃的特斯拉早期员工希冯，让她出示OpenAI早期承诺保持非营利结构的邮件。
而OpenAI的律师做了更多的功课，完成了一次非常精彩的局部反转，他让希冯同时承认了，在试图掌权OpenAI失败之后，马斯克开始疯狂挖OpenAI的人，包括我们现在都很熟悉的Andrej Karpathy，甚至想让山姆·奥特曼投奔特斯拉干AI⋯⋯
整体下来的感觉就是，马斯克想要建立的那套叙事，也就是OpenAI被一小撮人给密谋窃取了的剧本，很难成立，因为这个指控必须由严密的一套计划支撑，而且还得成功欺骗所有利益受损方，但马斯克拿不出来足够的证据。
你不能说一家公司的经营方针变了，就是被掉包了，你也不能说山姆·奥特曼及其「党羽」的人品不行，所以他们就是窃国大盗，包括马斯克本人的成功在这次官司里也成了负资产，有法学专家表示：
「他是这个星球上最聪明的人，财力雄厚，律师成群，所以他要说自己在长达数年的时间里被系统性的欺骗了，这怎么可能呢？」
😅
而且很不凑巧的是，马斯克原本准备好的说辞，和现实版本正好冲突了，他说OpenAI和苹果的「勾结」是影响恶劣的垄断，会断送其他AI公司的发展机会，但实际上在另一个案件里，OpenAI正在起诉苹果对合作的支持不力，根本没有给ChatGPT导流⋯⋯
微软的CEO纳德拉也是被传唤的证人之一，他的证词基本上对最终的结果盖棺定论了，他说在微软从2019年开始投资OpenAI，直到2023年ChatGPT大火，马斯克都从来没有联系他表示异议。
所以，法官的判决意见并不在于马斯克是对是错，是这起诉讼的发起时间太晚了，晚到「司马昭之心路人皆知」，马斯克是在报复，而法庭不能为了取悦他的私心，就毁掉一家正在蓬勃发展的公司。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
几次庭审虽然没有直播，但很多媒体都拿到了旁听席位，会有完整的问询记录流出，全程追完之后，只能说马斯克输得不冤。
从PolyMarket的盘口也能看出，庭审前马斯克打赢官司的概率最高能够接近45%，庭审后就降低到了30%左右，说明两边证词对完账，主要还是对马斯克不利。
双方的代理律师也完全符合各自的风格，马斯克的律师跟马斯克一样高举高打，特别具有攻击性，同时金句频出——或者说密集爆典——让我记忆深刻的是他向陪审团这么提问：
「想象一下，你们正在山里徒步，需要过一座独木桥，这时有人指出，那座桥的建造材质是山姆·奥特曼的真相，你们还会过桥吗？」
😆
对于法官来说，律师的脱口秀效果当然不是一个加分项，相比之下，OpenAI的律师更善于利用对方证词的漏洞。
比如马斯克申请传唤的证人、同时也是给他生过4个娃的特斯拉早期员工希冯，让她出示OpenAI早期承诺保持非营利结构的邮件。
而OpenAI的律师做了更多的功课，完成了一次非常精彩的局部反转，他让希冯同时承认了，在试图掌权OpenAI失败之后，马斯克开始疯狂挖OpenAI的人，包括我们现在都很熟悉的Andrej Karpathy，甚至想让山姆·奥特曼投奔特斯拉干AI⋯⋯
整体下来的感觉就是，马斯克想要建立的那套叙事，也就是OpenAI被一小撮人给密谋窃取了的剧本，很难成立，因为这个指控必须由严密的一套计划支撑，而且还得成功欺骗所有利益受损方，但马斯克拿不出来足够的证据。
你不能说一家公司的经营方针变了，就是被掉包了，你也不能说山姆·奥特曼及其「党羽」的人品不行，所以他们就是窃国大盗，包括马斯克本人的成功在这次官司里也成了负资产，有法学专家表示：
「他是这个星球上最聪明的人，财力雄厚，律师成群，所以他要说自己在长达数年的时间里被系统性的欺骗了，这怎么可能呢？」
😅
而且很不凑巧的是，马斯克原本准备好的说辞，和现实版本正好冲突了，他说OpenAI和苹果的「勾结」是影响恶劣的垄断，会断送其他AI公司的发展机会，但实际上在另一个案件里，OpenAI正在起诉苹果对合作的支持不力，根本没有给ChatGPT导流⋯⋯
微软的CEO纳德拉也是被传唤的证人之一，他的证词基本上对最终的结果盖棺定论了，他说在微软从2019年开始投资OpenAI，直到2023年ChatGPT大火，马斯克都从来没有联系他表示异议。
所以，法官的判决意见并不在于马斯克是对是错，是这起诉讼的发起时间太晚了，晚到「司马昭之心路人皆知」，马斯克是在报复，而法庭不能为了取悦他的私心，就毁掉一家正在蓬勃发展的公司。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
如果只看美国大模型「御三家」的话，最近一年确实有种你方唱罢我登场、各领风骚几个月的感觉：
去年的这个时候，ChatGPT的文生图引爆市场，「吉卜力画风」创造了史诗级刷屏，直接把本就断崖领先的周活用户打翻倍了；
然后到了下半年的「谷歌主场」，Nano Banana在多模态能力上还以颜色，Gemini 3一举奠定SOTA地位，谷歌的翻盘被媒体大书特书；
再就是从去年年底到今年年初的Claude血洗软件行业，完全专注于B端的Anthropic纯靠模型能力实现了ARR极速涨到全球第一的奇迹；
现在呢，好像OpenAI又醒过来了，GPT-Image-2在文生图领域再次上演王者归来，GPT-5.5 Instant也没翻车，而Codex的口碑和数据甚至隐隐压过Claude Code；
王权永不稳啊。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
去年的这个时候，ChatGPT的文生图引爆市场，「吉卜力画风」创造了史诗级刷屏，直接把本就断崖领先的周活用户打翻倍了；
然后到了下半年的「谷歌主场」，Nano Banana在多模态能力上还以颜色，Gemini 3一举奠定SOTA地位，谷歌的翻盘被媒体大书特书；
再就是从去年年底到今年年初的Claude血洗软件行业，完全专注于B端的Anthropic纯靠模型能力实现了ARR极速涨到全球第一的奇迹；
现在呢，好像OpenAI又醒过来了，GPT-Image-2在文生图领域再次上演王者归来，GPT-5.5 Instant也没翻车，而Codex的口碑和数据甚至隐隐压过Claude Code；
王权永不稳啊。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
😅😅真的不理解
你就买台手机，买一台车
好就好，差就是差
为啥为了一个企业去攻击另外一个企业
为了一个人去攻击另外一个人
咱就是一消费者，又不是这企业员工，他又不给你发钱
你这是为了啥呢
by @吴芈崧 #科技圈大小事
你就买台手机，买一台车
好就好，差就是差
为啥为了一个企业去攻击另外一个企业
为了一个人去攻击另外一个人
咱就是一消费者，又不是这企业员工，他又不给你发钱
你这是为了啥呢
by @吴芈崧 #科技圈大小事
刚刚看到GLM Coding Plan也涨价了，而且跟即梦还不一样，是直接对老会员的套餐下手，直接切换到了新权益。
另一则新闻是，因为Token涨价，一大批刚刚提刀入行的漫剧制作商宣告阵亡，更高的试错风险，击碎了「我上我也行」的乐观幻觉。
今年以来，全球的AI产品都在开启「用量限额」的模式，去年的这个时候，Anthropic还在抨击同行囤积GPU极其不负责任，现在被Codex隔三差五重置额度骑脸抢人，一点办法都没有。
不跌反涨，洛阳纸贵，Token是真的越来越不够用了。
至少在硅谷，再也没有投行报告继续预测数据中心过剩论，只要眼睛不瞎，就能看到机房里的每一片GPU都在热得发烫，即便经历了那么大规模的超前建设，当下的算力供给依然完全跟不上市场需求。
腾讯科技前段时间发了一篇稿子，标题很套路，叫「人民想念DeepSeek」，虽然很多人阴阳这是替元宝着急了——DeepSeek你还不发新版本，我这边可怎么办啊——但文章的核心观点还是在追忆价格战。
我是觉得，咱们有时候过于路径依赖了，天天喊着工业克苏鲁，觉得低价杀穿一个行业就是大赢特赢，最后又会因为比亚迪和宁德时代这种哪怕做到全世界行业第一也只给工人发方便面的反差砸吧砸吧嘴，寻思出不对劲的味道。
我也不希望DeepSeek的新模型又建立在成本优势之上，如果没成功当然不好，若是做成了，把AI公司的正现金流再往后打几年，就很损人不利己了。
喜欢在OpenRouter上投一波免费使用换调用量的都是国产模型，就为出口转内销的宣传，凭什么国产模型就该这么低贱呢？
就该像Seedance 2.0这样，在一个赛道做到断档第一，然后该涨价就涨，爱用不用⋯⋯事实上该用的都会边抱怨边充钱，跟程序员用Claude Code一样。
也不要一个帽子扣过来说我跟资本家共情——「唉，都怪资本」——Token变贵，其实真正利好的是低端工种，只要老板细算下来发现Token开销高出你的工资，你的岗位就不会轻易丢掉。
就让AI先把高净值行业杀个血流满地吧，在一个月一个版本的动荡面前，那句段子其实是对的：只要我不学，就根本不会错过什么。😏
by @阑夕ོ #科技圈大小事
另一则新闻是，因为Token涨价，一大批刚刚提刀入行的漫剧制作商宣告阵亡，更高的试错风险，击碎了「我上我也行」的乐观幻觉。
今年以来，全球的AI产品都在开启「用量限额」的模式，去年的这个时候，Anthropic还在抨击同行囤积GPU极其不负责任，现在被Codex隔三差五重置额度骑脸抢人，一点办法都没有。
不跌反涨，洛阳纸贵，Token是真的越来越不够用了。
至少在硅谷，再也没有投行报告继续预测数据中心过剩论，只要眼睛不瞎，就能看到机房里的每一片GPU都在热得发烫，即便经历了那么大规模的超前建设，当下的算力供给依然完全跟不上市场需求。
腾讯科技前段时间发了一篇稿子，标题很套路，叫「人民想念DeepSeek」，虽然很多人阴阳这是替元宝着急了——DeepSeek你还不发新版本，我这边可怎么办啊——但文章的核心观点还是在追忆价格战。
我是觉得，咱们有时候过于路径依赖了，天天喊着工业克苏鲁，觉得低价杀穿一个行业就是大赢特赢，最后又会因为比亚迪和宁德时代这种哪怕做到全世界行业第一也只给工人发方便面的反差砸吧砸吧嘴，寻思出不对劲的味道。
我也不希望DeepSeek的新模型又建立在成本优势之上，如果没成功当然不好，若是做成了，把AI公司的正现金流再往后打几年，就很损人不利己了。
喜欢在OpenRouter上投一波免费使用换调用量的都是国产模型，就为出口转内销的宣传，凭什么国产模型就该这么低贱呢？
就该像Seedance 2.0这样，在一个赛道做到断档第一，然后该涨价就涨，爱用不用⋯⋯事实上该用的都会边抱怨边充钱，跟程序员用Claude Code一样。
也不要一个帽子扣过来说我跟资本家共情——「唉，都怪资本」——Token变贵，其实真正利好的是低端工种，只要老板细算下来发现Token开销高出你的工资，你的岗位就不会轻易丢掉。
就让AI先把高净值行业杀个血流满地吧，在一个月一个版本的动荡面前，那句段子其实是对的：只要我不学，就根本不会错过什么。😏
by @阑夕ོ #科技圈大小事
追觅俞浩一直给人的感觉就是，又狂又傲（当然人家有资本），还很奇葩。
他在《晚点》采访里提出的一些反共识观点，值得细品：
1、反对专注，主张多线并进、快速试错
他认为在一个有限业务里学习是低效的。在不确定的世界里，清晰的路径规划会限制获得新认知。
主张“假定世界不可知”，通过同时进入多个赛道、快速测试和反馈来探索边界，认为全球化、多品类的公司天然比单一品类、局部市场的公司更具优势。
他将此比作字节跳动的APP工厂模式在硬件领域的应用。
2、反对颠覆式创新，主张“N+1”增量优化
认为许多追求“颠覆式发明”的创业者被迫走向小众领域，而在大众赛道中，“没那么多供你发明的事情”。
他主张“用新技术做老品类”，因为需求稳定，成功率更高。
反对中国硬件企业过去的“N-1”（减配降价）模式。认为最高效的创新不是推倒重来，而是深刻理解行业现有最佳方案（N），并在此基础上做消费者可感知的有效增量（+1），从而获得高溢价，实现全球化。
他觉得全栈自研是重造轮子（从N-1到N），而非真正的创新（N+1）。
3. 反对深度用户洞察，主张海量快速测试
认为如果用户洞察的原点错了，后面全错。
在信息快速反馈的今天，与其花大量时间做不确定的推演，不如“直接承认不清楚”，通过模块化设计，用接近的成本快速做出上百个SKU组合投向市场测试，让市场快速给出答案，找出真正能赚钱的型号再加注。
他自称这是“把华为倒过来学”。
4. 反对性价比路径，主张“定价即定位”
认为“比第一名便宜10%”的策略会让企业被永远锁在第二名。他提出要果断将产品定价比行业最好的产品还贵10%。
高定价不是凭空而来，而是倒逼企业在技术、设计、渠道、品牌等所有环节匹配高端定位，形成定价高 -> 利润空间大 -> 能雇更好的人、用更好的供应链、进更好的渠道 -> 产品体验更好 -> 支撑高定价的正向循环。
5. 反对神话个人，主张体系化成功
主流观点：成功往往归因于乔布斯、马斯克式的天才产品直觉或远见。
俞浩认为CEO的直觉与优秀工程师的差距没那么大，区别在于CEO的错误无人修正。
他反对将个人神话，认为成功应该可复制。他致力于寻找“乔布斯是怎么思考的”，并将其变成可复制的方法教给团队，让一万个工程师都具备创新能力。
6. 终极愿景是超越“公司”形态，成为“知识量化”的生态
追觅终极目标不是成为一家万亿市值的公司，而是成为一个由数百上千家独立公司组成的、像生命体一样演化的企业生态。
他更宏大的野心是建立一套应对不确定世界的新的知识体系，将物理学思维与商业结合，实现“对人类知识的量化”，从而使成功成为一种可推导、可迁移的必然结果，而非概率事件。
by @施言 #科技圈大小事
他在《晚点》采访里提出的一些反共识观点，值得细品：
1、反对专注，主张多线并进、快速试错
他认为在一个有限业务里学习是低效的。在不确定的世界里，清晰的路径规划会限制获得新认知。
主张“假定世界不可知”，通过同时进入多个赛道、快速测试和反馈来探索边界，认为全球化、多品类的公司天然比单一品类、局部市场的公司更具优势。
他将此比作字节跳动的APP工厂模式在硬件领域的应用。
2、反对颠覆式创新，主张“N+1”增量优化
认为许多追求“颠覆式发明”的创业者被迫走向小众领域，而在大众赛道中，“没那么多供你发明的事情”。
他主张“用新技术做老品类”，因为需求稳定，成功率更高。
反对中国硬件企业过去的“N-1”（减配降价）模式。认为最高效的创新不是推倒重来，而是深刻理解行业现有最佳方案（N），并在此基础上做消费者可感知的有效增量（+1），从而获得高溢价，实现全球化。
他觉得全栈自研是重造轮子（从N-1到N），而非真正的创新（N+1）。
3. 反对深度用户洞察，主张海量快速测试
认为如果用户洞察的原点错了，后面全错。
在信息快速反馈的今天，与其花大量时间做不确定的推演，不如“直接承认不清楚”，通过模块化设计，用接近的成本快速做出上百个SKU组合投向市场测试，让市场快速给出答案，找出真正能赚钱的型号再加注。
他自称这是“把华为倒过来学”。
4. 反对性价比路径，主张“定价即定位”
认为“比第一名便宜10%”的策略会让企业被永远锁在第二名。他提出要果断将产品定价比行业最好的产品还贵10%。
高定价不是凭空而来，而是倒逼企业在技术、设计、渠道、品牌等所有环节匹配高端定位，形成定价高 -> 利润空间大 -> 能雇更好的人、用更好的供应链、进更好的渠道 -> 产品体验更好 -> 支撑高定价的正向循环。
5. 反对神话个人，主张体系化成功
主流观点：成功往往归因于乔布斯、马斯克式的天才产品直觉或远见。
俞浩认为CEO的直觉与优秀工程师的差距没那么大，区别在于CEO的错误无人修正。
他反对将个人神话，认为成功应该可复制。他致力于寻找“乔布斯是怎么思考的”，并将其变成可复制的方法教给团队，让一万个工程师都具备创新能力。
6. 终极愿景是超越“公司”形态，成为“知识量化”的生态
追觅终极目标不是成为一家万亿市值的公司，而是成为一个由数百上千家独立公司组成的、像生命体一样演化的企业生态。
他更宏大的野心是建立一套应对不确定世界的新的知识体系，将物理学思维与商业结合，实现“对人类知识的量化”，从而使成功成为一种可推导、可迁移的必然结果，而非概率事件。
by @施言 #科技圈大小事
The Information独家报道：DeepSeek正在以100亿美金的估值寻求融资。
这个估值⋯⋯是智谱的1/5、MiniMax的1/3，一年时间，沧海桑田了。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
这个估值⋯⋯是智谱的1/5、MiniMax的1/3，一年时间，沧海桑田了。
by @阑夕ོ #科技圈大小事
