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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]​

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。

互联网几乎没有为“每个人的个人agent都在网上自主执行任务”的未来做好准备。这会在基础设施、用户体验和商业模式层面同时带来大量新问题，也会形成新的创业机会。​

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？

王乃岩离开小米去创业，我觉得特别正常，他在小米做的是L3业务，但实际的量产成果可能就是那个纽北的自动驾驶算法支持。​​​

这期十字路口播客，让我看到AI创业的另一面最近听了十字路口采访陈安妮的播客，挺有意思。说实话，之前对她的印象就是快看漫画的创始人，一个把漫画平台做起来的创业者。但听完这期播客，发现她对创业和AI这件事的理解，跟我想象中挺不一样的。❶流量越高，她却越想离开？播客让我印象最深的是这段——18-19年快看数据最好的时候，她反而待不下去了。流量达到高峰，收入也高，但平台上出现了很多她觉得不够精品的内容。“你会觉得这个产品好像跟你最开始要做的那个初衷是违背的。”这事听起来挺疯的。别的创始人恨不得把数据再往上推，她反而做了一件事——让算法工程师把那些不认可的内容直接从推荐池里去掉。一两个月内，各种数据掉了30%。三四年后回看，她的判断是对的。那30%的数据下跌，其实是她主动选择的价值取舍。这种决策背后的清醒，比数据本身更值钱。❷这次做的Livo到底是什么？她打了个比方：电发明之前，人们看故事靠线下舞台剧；电发明之后，电影替代了舞台剧，成为讲故事的全新范式。“AI会催生像电影一样的全新范式，Livo在做这样的一个产品。”不是游戏、不是AI陪伴，是AI时代的内容新范式。具体怎么理解？“Livo是一个实时活着的AI世界。”你进入产品，选择想进入的世界，然后穿梭进去。里面每个人都有自主意识。你可以在这个世界体验他们的故事，会产生蝴蝶效应——你可以干预、影响他们的命运。这产品逻辑挺超前的。现在市面上的AI产品大多是工具型的，但Livo想做的是一个“活的世界”。❸用“游戏精神”创业？Livo的团队极其多元，但产品从0到1打磨出来，却没有一个所谓的“主导者”。yesandhope的投票方式驱动着决策：yes是这个方案好的地方，hope是我期待它怎么调整。这种平等共创的底层理念也贯彻到了公司的每一个角落——不强调绩效，公司群里大量发表情包，让内向的人多说话。她没有老板椅，办公室叫“宇宙无敌漩涡脑暴室”，每天有30号人来脑暴，大家席地而坐。每个人都在贡献想法，而不是等指令。这种氛围下做出来的东西，才能不一样。说实话，在这个流量焦虑、所有人都想着快速变现的时代，还能有人用长期主义、游戏心态去死磕一件难的事，挺稀缺的。Livo现在还处在初级阶段，她自己也知道离理想很远。但方向是对的，人是对的。有时候，一群“热血笨蛋”比一个精明的生意人更能改变行业。十字路口十字路口播客Livo陈安妮快看漫画AI故事

【原小米汽车L3负责人离职创业：项目正寻求融资】9月8日消息，据《21世纪经济报道》，原小米智能驾驶L3技术负责人王乃岩已投身具身大脑方向创业，项目现阶段正在推进融资。有投资人透露，王乃岩创业团队吸纳了不少其在图森未来时期的老同事，目前核心研发人员规模十余人。公开资料显示，王乃岩是自动驾驶行业资深从业者，此前担任图森未来中国区CTO，主导L4级无人驾驶卡车系统研发。2024年5月他加入小米，负责小米L3级自动驾驶研发工作。任职小米期间，王乃岩最受外界关注的成果，是带队依托小米SU7Ultra拿下纽北赛道首个自动驾驶圈速纪录。除此之外，他还有一项重要产出：牵头完成论文《DriveZero：超越人类示例的端到端自动驾驶技术（DriveZero：End-to-EndDrivingBeyondHumanDemonstrations）》，这也是小米首篇以“小米L3级自动驾驶团队”名义发表的学术论文。据了解，王乃岩当年正式入职小米汽车时，出任自动驾驶研发、L3项目核心负责人，向小米汽车自动驾驶与机器人部总经理叶航军汇报。彼时小米汽车正加码智能驾驶业务，大力招揽行业人才，并官宣智驾四大核心骨干：叶航军、陈光、陈龙、王乃岩。如今王乃岩与陈龙均已先后离职开启创业。据了解，王乃岩离职前最近一次公开亮相在今年6月，小米汽车当时演示车辆无人驾驶跑完纽博格林北环赛道。2026年9月，王乃岩正式离开小米。公开履历显示，王乃岩生于1990年，为深度学习、自动驾驶领域专家，先后毕业于浙江大学、香港科技大学。他曾参与全球三大深度学习框架之一MXNet的开发，也是业内首位将深度学习技术应用于目标追踪的研究者。（快科技）

从多方独立信源处获悉，原小米智能驾驶L3技术负责人王乃岩，已投身具身大脑创业，目前该项目正在寻求融资。

第一次00后VibeMeeting！感谢@Yujel@创业来真格的邀请～和非常厉害的Researcher们畅聊了具身智能当前的痛点，也向非常优秀的创业者们了解了他们的创业项目和想法～我确实是一个在交流中成长的人，和或亲密或陌生的朋友聊天是我打开世界的一种方式，非常感谢有这么多美好又善良的人同行和进步。总有一天，我们会在这个发展的世界中探索出一条很好的路～好像很喜欢每一个走出门的时刻，只要走出去了，不论下雨或是天晴，似乎都是好天气～真格具身智能人工智能科研创业聚会朋友可爱的人

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。

找对人，表对情，规划好创业路径，合伙人制度运营，又是国策之强需，核心队伍又是天花板，技术上又强壁垒，生活上又刚需，又用智能云仓来将货物位移，研发上不断迭代，激励机制又特给力，品宣立体轰炸，培训细到单个语调。这样一群卓越者，值得学之，随之。​​​

文字工作会被AI取代吗别拿“AI没有生活”安慰自己写作者的价值，在于把经历里的问题想明白，写出对别人有启发的东西。“我经历过”，还不足以证明一篇文章值得读。谈到AI写作，很多人会说：AI没有失恋过、失业过，没有深夜痛哭过，所以取代不了人类。但真实经历不会自动变成好文章。比如，你写一次创业失败。忙了多久，亏了多少，最后多么不甘心。如果写到最后，只剩一句“人生没有白走的路”，那么再独特的经历，也被加工成了一句谁都能说的话。再往下想一层：客户已经连续几次拒绝，为什么你还觉得“他们不懂产品”？事情已经不对劲，为什么没有停下来？当时那些坚持的理由，有多少是在回避自己判断错了？把这些问题讲清楚，一次失败才可能变成别人用得上的经验。这一步很费力。你得翻出当时的记录，审视自己的选择，承认一些不愿承认的事实。文字承载的分量，就从这里来。AI可以帮忙整理材料、提出疑问、检查论证。写作者也可以借此把问题想得更深。我们没有必要先划出一块“AI永远做不到”的领地，才能安心写作。更值得问自己的是：最近有没有接触新的现实，发现过去没注意的问题，修正一个原本很笃定的判断？把自己当初为什么那么笃定、后来遇到了什么、又为什么改变判断写清楚，就是值得分享的内容。读者可能正困在类似的地方，你对那段经历的理解，能帮他把自己的处境看得更清楚。写到这一步，“我经历过”才有了超出个人的价值。

做AI视频创业的朋友，最近该睡不着了。OpenAI发布GPT-6Astra，布罗克曼喊话「欢迎来到AGI时代」。10万张显卡训练，能自己操作电脑干活：2分54秒给电路板布线，用Unity搭3D城市，在Blender里做机械动画。同时大家才发现，Sora早就被「编程红色警报」砍了——为了让路给Astra。​做AI视频创业的朋友，最近该睡不着了。OpenAI发布GPT-6Astra，布罗克曼喊话「欢迎来到AGI时代」。10万张显卡训练，能自己操作电脑干活：2分54秒给电路板布线，用Unity搭3D城市，在Blender里做机械动画。同时大家才发现，Sora早就被「编程红色警报」砍了——为了让路给Astra。这两件事放在一起才看懂OpenAI的牌：它不跟Runway、Pika卷视频画质了，直接跳过2D，去生成3D模型和可交互的游戏世界。像素是死的，3D资产能进引擎、能渲染任意视角、能反复复用，是游戏影视工业的「原材料」。我的观点是：Sora被砍不是放弃视频生成，而是放弃2D像素生成，改道3D模型与游戏生成。对2D生成玩家来说，这是不折不扣的降维打击——你还在优化相机，别人已经在造世界。

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

【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？

创业晚报|2026.9.5星期六1.昂首发布EV1智能出行机器人，海外已取得数百万美元规模交付。（新浪财经）2.盛航股份：拟斥9.95亿元建造六艘化学品/成品油船。（新浪财经）3.智光电气：签订2.595亿元新型独立储能项目EPC总承包合同。（新浪财经）4.金河生物：美国子公司对外投资约3192.46万美元建设两个项目。（钛媒体）5.杭萧钢构成功签约江潭大桥钢结构项目。（钛媒体）6.思源电气：拟投资3.7亿元建设生产及办公综合大楼。（36氪）7.运达股份：拟转让子公司100%股权，挂牌价2.38亿元。（36氪）8.易事特与荆州路桥公司签署战略合作框架协议，双方将聚焦光储充一体化、智慧交通与数字能源、新能源基础设施建设三大核心领域。（36氪）9.侨银股份：预中标约5.28亿元环卫作业服务项目。（创业邦）10.英伟达推出新一代高带宽内存技术NVIDIANVHBM，可为XPU提供更高的内存性能和效率。（创业邦）11.心灵点滴：上不怨天，下不尤人。故君子居易以俟命，小人行险以侥幸。

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。**

DeepSeekAPI大幅涨价，受冲击最大的就是大量中小开发者、AI创业团队，过去依靠低价API跑通产品的时代已经结束。此前开发者选型，第一参考指标就是token单价，谁便宜就用谁。而涨价之后，单纯比价已经没有意义。同样完成一份业务，有的模型输出啰嗦无效token多，有的模型推理精炼、少轮次就拿到结果​DeepSeekAPI大幅涨价，受冲击最大的就是大量中小开发者、AI创业团队，过去依靠低价API跑通产品的时代已经结束。此前开发者选型，第一参考指标就是token单价，谁便宜就用谁。而涨价之后，单纯比价已经没有意义。同样完成一份业务，有的模型输出啰嗦无效token多，有的模型推理精炼、少轮次就拿到结果，综合下来总成本可能反而更低。行业逻辑发生切换：核算成本要看完成任务的综合开销，而不是单看每百万token标价。一部分中小应用，如果全部放在高峰时段调用，API成本会直接成倍抬升，对原本微薄的利润形成挤压。但也并非没有应对方案。开发者可以把批量文档处理、数据清洗、知识库构建迁移到夜间闲时执行；优化提示词，减少无效token消耗；多模型混合调度，简单任务交给轻量模型，复杂推理才调用V4‑Pro旗舰版本。行业洗牌随之而来。单纯靠堆低价API搭建、没有真实业务收入的AI应用，生存压力急剧放大；能够优化调用链路、追求业务价值的产品，才可以活下来。当免费廉价的红利褪去，AI应用来到真实商业化大考。

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，​

2026年了，还在信1688是供应链？抖店电商人电商创业抖店运营