Anthropic季度营收首超OpenAI
屠龙之术
AI编码智能体跃升为当前大模型行业最核心的商业变现引擎，正加速吞噬传统SaaS软件市场并导致美股科技巨头自由现金流承压
AI-assisted summary of 语言、coding、多模态，到底谁坐AI的主桌？---狂喜98页PPT-solo — original source. Check the original for full context.
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Detailed notes
## Background 该内容由主播庄明浩于2026年4月30日在RSS/Web平台（小宇宙播客）发布，源自他在上周末狂喜播客节现场的专场分享。节目描述指出，由于2026年AI行业发展速度过快，作者被迫推翻此前的宏大叙事，转而从技术、产业和资本三个新切面，对Q1至4月底的最新行业演变进行深度梳理。
## TL;DR 本次分享全面盘点了2026年Q1以来AI行业的颠覆性巨变：技术上，Agent已成绝对共识，Harness（驾驭工程）成为新的Infra，且Coding在三桌论中绝对坐稳主桌；产业上，Anthropic凭借Cloud Code在2B领域精准突袭，ARR历史性地反超OpenAI，大模型竞争进入月度更迭的极度内卷时代；资本上，传统SaaS软件股迎来诸神黄昏般的估值暴跌，一级市场则呈现3000亿美金的创纪录疯狂，但繁华背后也面临着算力中心落地延期、全美多州立法限制以及AI短剧侵蚀真人市场的现实水位上涨。
## Atmosphere & style 整体氛围充斥着一种被迫卷入科技黑洞的“窒息感”与“内卷焦虑”，主播以高密度、快节奏的信息轰炸，展现出AI时代“三十天河东、三十天河西”的疯狂。叙事风格犀利幽默且极具极客范，时而用“龙虾还活着吗”等段子调侃行业的荒诞，时而面对传统软件股的“诸神黄昏”发出冷酷的资本审视。其情感弧线从对产业数据、狂热融资的激情剖析，最终落脚到对物理世界局限、反AI社会运动以及“恩格斯暂停”的冷思考，流露出一种在硅基浪潮席卷下，作为碳基人类既深感震撼又极力想要抓住人文主体性的复杂悲悯与抗争宿命感。
## Key takeaways - `00:00` AI 行业在 2026 年经历了疯狂的加速迭代周期，分享总结从原先的每三个月一版缩短到需按月甚至按周进行推倒重来。 - `20:22` 在语言、Coding、多模态的 AI “三桌”论中，至少在 2026 年上半年，Coding 凭借强大的变现能力和任务执行力绝对坐稳了行业主桌。 - `05:54` 行业共识已全面迈入 L3 Agent 智能体阶段，核心思维转向“智能体思维（Agentic thinking）”，强调大模型的自主学习与复杂任务执行能力。 - `09:21` “驾驭工程（Harness）”成为 2026 年 Q1 最火热的关键词并全面演变为新的 Infra，它通过为基座模型提供结构、方向与约束，将 AI 从被动询问的对象转化为行动主体。 - `17:59` 开源领域呈现为 Agent 做软件的趋势，用户端在执行任务时，专注 Coding 的软件与通用 Agent 之间的边界正变得越来越模糊。 - `24:31` 产业界上演顶级未上市独角兽的疯狂巷战，Anthropic 在 2026 年 Q1 凭借 300 亿美元的 ARR 营收历史性地逆袭超越了 OpenAI 的 250 亿美元。 - `26:38` OpenAI 在 C 端修筑起稳固的防线，ChatGPT 周活达 9 亿且月留存率高达 71% 走出“微笑曲线”，但其整体战略开始学习中国微信的 “All in one” 策略进行功能内嵌。 - `36:35` 全球大模型厂商竞争进入极致内卷的“月度更迭”时代，国内以阿里千问、DeepSeek 为代表的厂商在开源板块展现出强势地位，甚至引发美国国会的中美 AI 对抗听证会警告。 - `37:53` DeepSeek V4 承担起成本颠覆者的角色，在保持极高模型能力分数的同时追求帕累托最优，其发布直接导致当天早上 Token 价格打了 2.5 折。 - `42:11` OpenAI 关闭视频生成 App Sora 的本质是基于算力优先级、Token 效率和对抗 Anthropic 紧逼而做出的内部资源动态战略取舍，随后其推出的 Image 2 展现了强大的多模态与现实世界知识理解能力。 - `52:13` AI 的爆发引发了传统 SaaS 与软件股诸神黄昏般的暴跌，市场共识由“软件吞噬世界”转变为“AI 吞噬软件”，商业模式也由“软件作为一种服务”颠覆为“服务作为一种软件（Service as a Software）”。 - `57:40` 美股科技七巨头在 2026 年 Q1 领跌，核心在于巨头们一年的 AI 资本支出（CAPEX）高达 3000 亿美金，导致自由现金流出现巨大问题，资本市场对短时间内无法闭环的烧钱行为正在失去耐性。 - `01:08:42` 算力层面发生了修正主义讨论，Agent 的崛起让算力配比从训练时代的 1:8（CPU:GPU）演进为 1:1，复杂的调度和控制工作让 CPU 迎来了“矫枉必须过正”的舞台中央回归。 - `01:12:41` 2026 年 Q1 一级市场创下 3000 亿美金的放水投资纪录，马太效应导致前五大超级基金和前五大项目卷走多数资金，超级独角兽无需 IPO 即可在一级后期市场享有充足弹药。 - `01:18:50` AI 在短剧应用端展现出黑洞般的吞噬力，字节巨量系统内 AI 短剧/漫剧的单日投流广告消耗已稳稳突破 1 亿元人民币，传统真人短剧反而沦落到需要官方专项资金救济抚持的境地。 - `01:21:02` “星际之门”等宏大算力基础设施在物理世界遭遇严重延期和难产，同时美国多个州因电价暴涨开始认真讨论或通过法案封杀新数据中心，引发了剧烈的现实社会反弹与激进抗议。
## Detailed walkthrough 根据速记文本，为您整理的详细内容实录如下：
行业疯狂加速：两周迭代一个版本，龙虾还活着吗？
本次分享的主题是“语言、Coding、多模态，我们到底谁做主桌”，并附带了一个充满调侃的小标题——“这是给我干哪来了”。分享人刚从美国飞回，落地浦东机场，甚至在拉斯维加斯候机时仍在修改PPT。这种不断更新的背后，映射出整个AI行业正在极其疯狂地加速。
回顾过去的工作习惯，分享人通常每三个月整理一次行业内容。然而，行业节奏在近几个月发生了剧烈变化：在2025年11月的狂喜播节后，仅过了两个月（2026年1月底），他就不得不对2025和2026年进行总结；又过了两个月（3月9号），由于春节前后的爆发，被迫又做了一个新版本；而到了如今4月底，还没到两个月，PPT就必须再次推倒重来。分享人用了一张“学无止境（学吧，学无止境.jpg）”的经典表情包来形容这种被迫内卷的常态。更具讽刺意味的是，4月初做第一版PPT时，针对OpenCloud的爆发，列出的标题还是“你养龙虾了吗？”；可到了4月底，这个标题已经显得像上个时代的事情，不得不改成“你的龙虾还活着吗？”。
在去年的分享中，主讲人曾提出AI行业的“三桌”论： * **第一桌是“语言”：** 以ChatGPT为代表，标志着机器掌握语言、强人工智能的到来，是过去的核心叙事。 * **第二桌是“Coding（代码）”：** Anthropic的CEO曾在2025年9、10月份预言，12个月之内人类将进入AI能写出所有代码的世界。从过去一两个季度的发展来看，这不仅不是天方夜谭，甚至在提前发生。 * **第三桌是“多模态”：** 视频生成与世界模型被视为孕育AGI能无限扩展的虚极子宫。
这三桌恰好对应了当前最投入的三大AI模型公司，而究竟谁能坐上“主桌”引领风骚，在过去可能要看三十年，现在则是“三十天河东，三十天河西”。本次年中总结抛弃了过去“中美对抗”的宏大叙事，转而从主讲人更熟悉的**技术、产业、资本**三个切面展开。在技术领域，主讲人梳理了Agent、Harness（驾驭工程）、Infra、世界模型以及开源趋势五个关键词，并指出Agent是当前行业最大的共识。
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从Chatbot到Agent，大模型正在走向自主学习
Agent作为今年最大的产业共识，已经不需要再做过多概念解释。从千万APP在年前推广的口号“From question to action”（从语言到行为），到腾讯云3月大会上汤道生（Dowson）演讲的主题“AI从Chatbot到Agent”，逻辑完全一模一样。
回顾从ChatGPT发布至今三年半的历程，大模型沿着OpenAI定义的L1到L5阶段一路狂飙： * **L1（Chatbot 聊天机器人）：** OpenAI通过给大模型喂养海量数据进行预训练，诞生了最初的ChatGPT和GPT-3.5。 * **L2（推理模型）：** 2024年9月L1模型发布后，行业开始强调后训练与强化学习。到2025年1月底DeepSeek发布（虽然在当下看来DeepSeek已经像“上一世代”的事情），L2推理模型彻底成为标配，促成了提示词工程、上下文工程以及专门为推理优化的强化学习环境的搭建。 * **L3（Agent 智能体）：** 当前行业正在集体迈入L3阶段。3月中旬，阿里90后技术大牛、千问原负责人林俊阳离职（引发阿里股价产生四到五个点的波动）。他在推特上总结过去在千问的实践时，提出了一个核心思维方式——**“Agentic thinking（智能体思维）”**。
> “决定何时停止思考并采取行动；让模型决定调用哪个工具及调用顺序；整合来自环境中的噪声或观察，让模型能够在失败后修订计划；并在多回合、多工具的调用中保持连贯性。” —— 林俊阳
这些努力都是为了让AI Agent变得更具执行力、能真正完成复杂任务。这与硅谷大模型厂商自2025年Q4以来达成的共识完全吻合：**下一代模型最核心的标准，是模型自己可以自主学习。** 这一技术闭环的形成，直接引爆了2026年Q1最热门的关键词——**Harness（驾驭工程）**。
从最初使用ChatGPT或豆包时需要记忆复杂口令的“提示词工程”，到L2时期的“上下文工程”，再到如今的“Harness”。Harness不仅仅是喂养数据和保证质量，它是一个更加庞大复杂的系统工程。在这个阶段，各种关键词如SaaS死亡论、卡帕西（Karpathy）的文章、Cloud屏蔽OpenCloud、Agentic Engineer等在新闻中频繁排列组合。
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新的Infra是Harness，Coding正统治主桌
科技博客《Ahead of AI》对Harness做了一个非常形象的比喻：L1的Chatbot就像是一台可以转动的发动机；L2的推理模型能力变强了，变成了F1赛车的顶级发动机。但光有发动机是无法上路的，因为Agent需要去执行任务、采取行动，我们需要把发动机装进车里——这就需要轮子、传动轴、方向盘、外壳和轮胎，这些外围组件就叫Hannes。
> “基座模型提供原始能力，它可以推理、生成、理解，但它是静态、被动且无方向的。它什么都能干，也代表它什么都干不了。所以你需要给它提供结构、方向跟约束，把无限的可能性收束成有限的有目的的活动。两者结合的瞬间，AI从一个被询问的对象，变成了一个去行动的主体。” —— 卫行（硅谷创投人）
这辆“车”的组装需要围栏权限设置（明确边界）、技能封装（Skill）、工具调用、记忆系统（记住用户是谁、任务和习惯）、评估反馈机制以及任务编排等多个模块。从2022年到2023年底的预训练与提示词工程，发展到2025、2026年，行业已全面进入Harness生态。
过去一两年，一级市场曾热衷于投资AI基础设施（Infra），而当Harness时代来临，Infra的概念被无限放大了，**Harness成为了新的Infra**。在2026年上半年一级市场最热的投资方向中，除了Harness Infra、上下文记忆、持续学习和编排框架外，还意外出现了一个板块——**World Model（世界模型）**。世界模型试图在语言之外，构建一个能触达视频流或3D虚拟世界的体系。从2019年开始便有公司尝试，如今更是吸引了李飞飞的World Labs、腾讯混元、字节跳动（C-Dance 2.0后版本支持）以及阿里（快乐小马系列模型）等巨头和技术新星集体涌入。
回到主线，OpenCloud作为过去几个月爆火的黑马，其本质就是符合Harness架构的“车身壳子”。它的软件设计将各种IM软件接入网关，底层运行Agent，并包含多Agent实施、记忆、工具调用，分为交互层、网关层、智能体层和执行层。虽然OpenCloud在疯狂内卷的当下已经很少被提及，但类似的逻辑在更权威的场景得到了验证。
上个月，Anthropic的Cloud Code编程Agent代码被“意外泄露”，引发业界拆解。人们发现Cloud Code同样有着严密的层级和流程设计，也是一个顶级的Harness。它通过Cloud模型超强的底座能力，配合这辆设计极佳的“车”，展现出了惊人的任务执行力。大家因此开玩笑说：**“Anthropic变成了真正的OpenAI，而现在的OpenAI已经不太Open了。”**
从开源生态来看，蚂蚁开源的负责人（虽已离职）统计了2026年Q1 Github上最热的开源项目，排名前列的几乎全是OpenCloud, SkillCloud, Cloud Code等名词的排列组合。数据显示，GitHub大模型相关项目中约40%直接与Agent相关，若扩大到最受关注的1000个项目，**比例则高达81%**。
开源领域的演进呈现出两大趋势： 1. 从单纯的提示词、上下文管理全面走向Harness体系； 2. 以前做软件是给人用的，现在大家开始为AI（Agent）做软件。Agent的编排框架和自我演化已从当年的“加分项”变成了如今设计的“起点”。
在用户体验端，原本专注于Coding的软件（如Cloud Code、OpenEd CodeX、字节的Tree）与通用的Agent（如Manus、Jansbox、字节的Code）之间的边界正变得越来越模糊。用户作为一个不懂代码的纯文科生，在执行PPT制作或信息整理等任务时，根本不在乎背后是通过Coding解决的还是其他方式解决的，只要通过自然语言下达命令即可。
因此，第一部分的技术演进导出了一个明确的结论：**在语言、Coding、多模态的竞争中，至少在过去半年，Coding绝对坐在主桌上。**
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疯狂巷战：Anthropic营收逆袭，OpenAI筑起C端防线
产业端的竞争同样以Coding为主战场。Coding已从最初的代码补全（如GitHub Copilot），演进到代码生成、评审、Debug以及需求管理，市场延展空间巨大。从数据层来看，**在今天所有AI相关的商业收入中，Coding带来的收入是绝对的领先，比法律、客户支持、医疗、搜索、写作等所有其他“语言桌”的功能加在一起还要大。**
金融时报与GitHub的数据统计显示，使用Cloud Code提交的代码量从年初到三月底涨了三倍不止。由于Coding能力的下放，原本已经沉寂、饱和的iOS App和新网站在2025年下半年迎来了爆发式增长，“哪怕别人做过，我也想用AI给自己做一个”。在这一背景下，Anthropic的Cloud模型从4.0到4.5版本，业务增速呈现出“挡不住”的陡峭曲线；而OpenAI的Codex也毫不落后，其周活已达到400万。Coding战场不仅大，而且能解决一切任务。
产业界正在上演一场很久未见的奇观：**行业内最顶级的两家独角兽公司（OpenAI与Anthropic），在均未上市的情况下，疯狂地拼刺刀，在巷战中厮杀。**
在最简单粗暴的财务指标ARR（年度经常性收入）上，2025年底行业曾预测Anthropic有可能在2026年反超OpenAI。但没有任何人料到，反超来得如此之快，仅仅在2026年Q1就实现了：**Anthropic最新公布的ARR达到了300亿美元，而长期引领行业的OpenAI则为250亿美元。** （虽然两家公司的统计标准可能存在差异，如OpenAI扣除了给云服务商的渠道费而Anthropic未扣，但趋势已经不可逆转）。
面对企业端的失守，OpenAI在C端筑起了绝对领先的防线。ChatGPT的最新周活已达到恐怖的**9亿**，且仍保持增长。尽管2025年下半年谷歌的Gemini对市场进行了一定蚕食，但ChatGPT的绝对统治地位依然稳固。
在关键的互联网指标上，ChatGPT展现出了惊人的垄断力： * **月留存率：** 高达71%且持续上扬，成功走出了“微笑曲线”（即用户留存随时间不降反升），这种现象此前仅在抖音、拼多多、豆包等少数古典互联网产品上出现过。 * **活跃度与时长：** 日活比月活的指标绝对领先，用户时长疯狂累加。
然而，对于这些古典互联网的DAO（日活）和留存指标，Anthropic的态度非常明确：**“在AI时代，这些指标毫无意义，收入代表一切。”**
在2B的企业服务战场上，Anthropic实现了精准的突袭。2025年下半年，在企业默认首选AI模型的覆盖度上，两家公司在2026年1月迎来了一个巨大的“黄金交叉”：Anthropic一军突起持续冲高，而OpenAI则开始下滑。
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极致内卷：一天发1.5个新功能，中国大模型进入“月度更迭”时代
在过去的五十几个工作日里，Anthropic的Cloud团队疯狂发布了**70多个新功能和产品**，平均一天发布1.5个。这种高强度的版本更迭在传统互联网企业是不可想象的。行业内因此流传着一个段子：“每天一睁眼，Cloud又发新版本了，干掉了明天的Cloud，也干掉了昨天的自己。”
两家公司的对抗不仅体现在收入上，其大模型在无需人类辅助下自主运行任务的时长，也已经可以连续跑十几个小时。这种恐怖的进化速度，导致两家AI巨头从2024年开始，一步步在收入和资本效率上干掉了Datadog, Workday, ServiceNow, Adobe, Salesforce等一众耳熟能详的传统SaaS巨头。
在策略上，两家公司不约而同地学习了中国微信的**“All in one（全功能一体化）”**策略： * **OpenAI的Codex：** 过去，Chat、Code和Browser是OpenAI内部定的三个核心独立产品。但在最新版本的Codex App中，只要用户拥有权限，打开后会发现原本独立的Coding实施效果和浏览器被全部内嵌到了一个对话框里。 * **Anthropic的All in one：** 既然Harness（车身外壳）如此重要，Anthropic索性自己做第一方Harness。他们最近推出了基于自身最强模型的全套外围壳子车身，并将这套驾驭系统单独收费。
[Table of 13 global AI model manufacturers competition status 2026]
将目光放大到全球，整个模型厂商的竞争在2026年底形成了一个极度拥挤的尾部生态。主讲人挑选了全球最具代表性的13家模型厂商进行观察，包括：阿里千问、Anthropic、百度、DeepSeek、Google、Kimi、Meta、MiniMax、OpenAI、腾讯、X.AI、小米、智谱。在能力分布图上，所有厂商都密密麻麻地挤在最顶端的微小差距内，而最上方的则是刚刚发布的、口碑实现逆转的**GPT-5.5**。
这种内卷的密集程度令人窒息。春节前的一个月（1月到2月中旬），中国模型厂商曾开启过一轮疯狂更新： * 1月22号：文心五度 5.0 * 1月27号：Kimi 2.5 * 2月2号：腾讯混元 3.5 * 2月11号：智谱 GR1 5 * 2月13号：MiniMax 2.5 * 2月14号：阶跃星辰 2.0 * 2月16号（大年初一左右）：阿里千问 3.5
然而，这仅仅是个开始。春节后仅过了两个月，从3月中旬到4月，更迭周期从“半年”缩短到了“两个月”甚至“按月/周”计算：MiniMax在4月初发布了2.7版本（距2.5仅过去一个月零五天）；智谱在4月7号发布了5.1（距5.0仅过去不到两月）；紧接着千问连续一周内密集轰炸了3.6 Plus、35B版本和3.6 Max；Kimi推出了2.6；Meta发布了新模型；Anthropic推出了4.7（Operus）；最后是周末压轴登场的GPT-5.5和国人骄傲的**DeepSeek V4**。
大模型的竞技场正在变成一个恐怖的科技黑洞。业内KOL透露，各大厂商内部测试并压箱底未发的模型，跟已经发布出来的模型之间，通常还隔着一到两代的巨大技术代差。
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开源引发的中美大对抗，与Sora关闭背后的算力动态取舍
在本次内卷狂潮中，备受瞩目的DeepSeek V4与GPT-5.5终于落地。DeepSeek V4在开源板块表现出极强的性能，但其核心价值在于帕累托最优（Pareto efficiency）：**在横坐标代表的价格极度便宜的情况下，纵坐标代表的模型能力分数达到了最高。** 在头部竞争白热化的今天，DeepSeek不再执着于把“天花板捅漏”，而是承担起了成本颠覆者的角色——在其发布价格后，今天早上其Token价格直接打了**2.5折**，砍到了原来的四分之一。
有趣的是，现在的科技巨头都“学坏了”，开始热衷于搞营销噱头。Anthropic宣称其模型太厉害了，厉害到发现了一个自2027年（此处应为演讲者口误或调侃未来）以来从未有人发现的巨大软件漏洞，因此为了安全不能放开测试。几乎同一时间，OpenAI也抛出了相同的论调：*"Our new AI tool is too dangerous to release"*（我们的新AI工具太危险了，不能发布）。不可否认，在真正强大的模型面前，发布前的安全测试确实越来越必要。
在开源这一板块，以阿里千问、DeepSeek为代表的中国厂商展现出了无可争议的强势地位。上周，美国国会专门召开了一场关于“中美AI对抗”的听证会，大学研究员在证词中引用了千问和DeepSeek的开源下载量与占比数据，发出警告：**美国没有太多的开源，相当于把整个开源生态的阵地拱手让给了中国厂商，这非常危险。** 在AI大国博弈中，开源已不仅仅是软件问题，而是中美竞争的最核心战底。
将视线转到应用端，A16Z每半年会根据流量和DAO发布一份全球前50大AI网站与App榜单。虽然在“收入至上”的今天，流量榜单的行业讨论度在下降，但它依然揭示了核心趋势：**图片与视频生成/编辑，永远是兵家必争之地。** 历史上iOS的年度最佳应用，绝大多数也都诞生于这个视觉领域。
然而，3月28、29号左右，OpenAI却突然宣布**关闭其视频生成App SORA**。这一新闻在当时引发了轩然大波，无数媒体和新媒体看客挂着“我早就说过这东西不行、留存太差、不过是AI版抖音”的言论来看笑话。主讲人认为，这些顺应结果的判断多是“正确的废话”。Sora关闭事件真正值得行业深入解构的议题在于： 1. **架构选择：** AI模型公司的产品架构与组织架构的冲突与选择。 2. **Token效率与算力优先级：** 在今天这个节点，融再多钱，算力也是有限的。大模型公司训练需要Token，给C端提供服务需要Token，研发下一代更强的模型更需要Token。算力资源的内部动态分配和整体效率变得高于一切。 3. **动态战略取舍：** 在面对Anthropic在Coding主桌的步步紧逼时，处于特定估值和市场竞争地位的OpenAI，主动选择砍掉非核心肉身，将资源全部向核心战场收拢。
事实证明，OpenAI的取舍很快迎来了回报。他们紧接着推出了震撼全网的全新视频与图片大模型——**Image 2**，展示出了极其恐怖的“在一桌”多模态理解能力。
> 用户输入一句简短的提示词：“生成一个抖音直播的截图，直播间名叫‘精选’，一个40岁左右的中年女性在北京央视大楼下讲解39.9元的北京一日游。”
Image 2生成的结果令人震惊：它不仅对抖音直播间的UI（评论区、点赞、关注列表、红包位置、在线人数排名甚至小黄车卡片）了如指掌，更展现了强大的逻辑与Know-how。这验证了Google Gemini去年提出的概念：**多模态与语言应该在“同一张桌子上”**，图片生成不是孤立的画图，而是对现实世界知识的深度理解。
另一张刷屏的测试图难度更高，提示词为：“把《原神》、《鸣潮》、《洛克王国》、《黑神话：悟空》做一张联动的活动推广图。”
这张图的恐怖之处在于，这四个游戏分别属于米哈游、库洛、腾讯、游戏科学四家不同的公司。Image 2做完图后，竟然自发地在图片最底下生成了一行版权声明（Copyright），并且精准地把米哈游、库洛、游戏科学、腾讯的英文名字以及大小写全部写对了。AI对现实世界的商业规则和知识理解，已经强大到无以复加。
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法律SaaS诞生百亿独角兽，传统软件股迎来“诸神黄昏”
当行业发现DAO和留存无法定义成功时，所有的目光都聚焦在了ARR（营收）上。一家AI公司从成立到做到1亿美金ARR所需的时间记录，在过去几年被疯狂刷新。最新打破记录的是两家做法律AI的公司——**LegaLytics**与**Harvey**。
主讲人分享了一段个人成长与行业对标的往事：在2024年4、5月份，他与知名的科技投资人Cogy在路边便利店买着东方树叶，并刷到了Harvey刚刚完成A轮5000万美金融资的新闻。而到了今天做PPT的这一刻，**Harvey的估值已经飙升到了110亿美元**。两年不到的时间，完成了古典互联网时代无法想象的跨越，让当时错失投资机会的Cogy至今扼腕叹息。
法律只是AI蚕食传统行业的一个切面。对全美CIO（首席信息官）的最新调查显示，企业在面临预算收紧时，**首当其冲被砍掉的就是IT预算和传统软件SaaS预算**，唯一不可动摇的是安全预算。这些被砍掉的传统软件预算，无一例外全部被腾挪用来投入AI建设。
根据红杉资本的一项研究矩阵，他们将行业与工种划分为两个轴向（横轴：人类经验判断 vs 信息搜索；纵轴：外包服务 vs 内部团队）： * **最危险、最先被AI替代的：** 是已经外包出去的、高度依赖信息检索与搜索的工作，例如基础保险理赔、传统IT设施维护等，这些岗位正面临被AI直接端到端吃掉的命运。 * **正在演变为Copilot的：** 依赖人类经验判断但属于外包性质的行业（如管理咨询），目前AI正在作为副驾驶（Copilot）切入。 * **下一波被蚕食的：** 属于企业内部运作但重度依赖信息流转的岗位，目前正处于被AI加速渗透的边缘。
在资本市场上，AI对传统SaaS与软件股的颠覆引发了一场**“诸神黄昏般的暴跌”**。标普500指数截止到2026年2月底的数据非常直观：涨幅最好的板块是能源（Energy），而跌得最惨的、代表全美科技核心的软件股（Software）整体暴跌了20%。这一轮的资本共识极其简单粗暴——**“当年是软件吞噬世界，这一轮是AI吞噬软件。”**
目前资本市场对于软件股存在两种截然相反的激烈辩论： * **悲观派：** 认为AI正在从根本上颠覆传统SaaS的商业模式，蚕食其利润率并导致增长停滞，原有壁垒全面垮塌。 * **乐观派：** 认为顶级软件巨头的增长依然稳固，强者恒强，且AI为软件打开了全新的潜在市场规模（TAM）。
然而，市场用脚投票的结果是，SaaS软件股的PE（市盈率）与标普500的整体PE在经历多年溢价后，如今彻底躺平、回落到同一水平线上。这意味着资本市场已经不再给予软件股任何“科技溢价”，将其视为了普通行业。
截至2026年4月，传统软件股跌得一塌糊涂。在过去一年中，Figma的市值跌去了接近80%到90%；诸如Datadog、Adobe、ServiceNow等曾在OpenAI营收超越图表上充当背景板的巨头，在过去一个季度经历了极其痛苦的杀估值。许多毛利率高达70%的优质软件公司，其PE被生生杀到了**10倍**，以明年预测营收计算的PS（市市率）只有**4倍**，已经处于跌无可跌的惨烈境地。
以ServiceNow为例，其PE已暴跌至23倍，在刚结束的财报季当晚又暴跌了十几个点。可讽刺的是，ServiceNow作为一家传统且业务稳健的老牌公司，其季度收入一直保持着稳定的高增长。市场不是因为它的基本面出了问题，而是彻底不关心了——从巅峰期的132倍PE杀到如今的十几倍。
统计标普500公司财报分析师会议的关键词可以发现，自2022年底大模型爆发后，高管们提到“AI”的频次一军突起。到了2025年Q2，**“AI”在财报会议中的权重彻底超越了“盈利”**。即便公司收入和利润都在涨，只要没有能说服市场的AI战略，股价就会迎来暴跌。
过去，传统软件是无可挑剔的优等生：平均收入增速17%（其他标普公司仅6%），毛利率高达74%如同疯狂的印钞机，且今年就能锁定明年的续费收入。但这一次，AI带来的冲击是颠覆性的： * **传统方式：** 开发一个系统需要6个月，耗资50万美元； * **低代码方式：** 需要6周，耗资5万美元； * **AI Agent/Web Coding方式：** 只需要**6个小时，50美元**，而且业务人员自己就能搞定。
AI正在将传统SaaS和研发、销售、Marketing、IT内部成本等各个板块的成本结构“剪掉好几个零”。原有的SaaS是**Software as a Service（软件作为一种服务）**，而今天这个模式彻底反过来了，变成了**Service as a Software（服务作为一种软件）**——AI直接提供解决能力，用户需要软件直接自己生成，原有建立在软件许可证和席位费上的商业模式受到了毁灭性打击。
这场海啸甚至开始反噬过去三年引领大盘的“科技七巨头（Magnificent 7）”。2023、2024年它们领涨全球，2025年能源与AI软件交替，而到了2026年Q1，七巨头开始领跌。微软在2026年Q1跌去了三分之一的市值，创下了1998年以来表现最差的一个季度。微软并没有做错什么，只是其Copilot的商业化进展未能满足资本市场的无限预期。
虽然NVIDIA、苹果、谷歌、微软、亚马逊、特斯拉占标普500的权重依然高得夸张，NVIDIA在过去三年收入暴涨到不可思议的地步后，甚至在2026年2000多亿收入的基础上，预计2027年要突破**1万亿美元**（一年翻5倍），因为全球巨头（包括中国的百度、腾讯、阿里、字节跳动）依然在疯狂加注AI的CAPEX（资本支出）。
但这引发了资本市场最核心的担忧：巨头们疯狂掏钱买算力、投基建，其营收和运营现金流（Cash flow from operations）虽然看起来还不错，但它们的**自由现金流（Free Cash Flow）却出了巨大的问题**。短时间内投进去的几百上千亿美金，根本看不到能够等量回收的商业闭环。资本市场的耐性，似乎快要耗尽了。
`01:00:00` 巨头资本支出的重定价与一二级市场的 AI 狂热
整个科技行业的投资曲线呈现出极端的头部效应。微软（Microsoft）、谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）这三家云巨头，加上“不要命的”Meta，四家公司在资本支出（CAPEX）上一年就要砸下 3000 亿美金。即便它们的收入仍在增长，如此恐怖的烧钱速度也让市场开始极度担忧其收入和现金流的稳定性。这种核心焦虑直接引发了市场对“美股科技七巨头”（Magnificent 7）的重新定价。从 2026 年第一季度的美股表现来看，微软、Meta、特斯拉等巨头的股价在过去 52 周内均出现了幅度不小的下跌。
最典型的例子是英伟达（Nvidia）。从市盈率（PE）的角度来看，英伟达的远期市盈率（Forward PE）已经跌到了 17 倍左右。其背后的估值逻辑与云计算软件服务商 ServiceNow 如出一辙：公司的收入疯狂在涨，但估值倍数却一直在疯狂掉。英伟达的股价横在 180 到 200 的区间已经长达 9 个月，期间发了两次远超预期的财报，依然未能打破横盘。更具讽刺意味的是，微软、亚马逊、谷歌、Meta 这四家在 CAPEX 上疯狂投入、大搞 AI 的科技巨头，市场给它们的 PE 倍数只有 20 到 30 倍；而沃尔玛（Walmart）和 Costco 这两家传统的不能再传统的线下零售巨头，明年的收入增长预期只有 4% 到 9%，市场却愿意给它们 40 到 50 倍的 PE。英伟达有着 70% 的收入增长，却得不到相应的估值优待，这种“买传统零售、怕科技巨头”的现象，反映出市场底层巨大的纠结与恐慌。
放眼整个标普 500 指数，其大趋势从去年经历中美贸易战砸出的“大坑”后一路狂飙。在 QE（量化宽松）时代的财务数据中，科技板块内超过 90% 的公司收入增长都超越了预期。然而，这种亮眼的业绩迎来的却是股价的“跌得一塌糊涂”，苹果、高通、微软、谷歌、亚马逊、Meta、特斯拉无一幸免。虽然整个标普成分股的单股盈利（EPS）一直在涨，但它们的现金流却在剧烈下滑。过去三年市场对整个信息科技行业的“溢价与优待”在今天彻底消失，所有 AI 相关公司的 PE 已经跌回了标普 500 的平均水平。
但在 2026 年第一季度，市场上依然有“唯二”两个逆势暴涨的存储与光模块主题。一军突起的是存储板块，以三盘（SanDisk）、西部数据（Western Digital）、希捷（Seagate）、美光（Micron）为代表的内存与硬盘巨头表现极为亮眼；而图表中那一抹抹代表“光”的蓝色企业，也解释了为何 A 股的中际旭创等光模块概念股最近涨势凶猛。然而市场“跌多了就会涨”的朴素道理再次应验。截止到 2026 年 4 月 17 日的最新数据显示，标普 500 指数在一周之内迅速收复失地并创下历史新高，那些此前 PE 比沃尔玛还低的巨头们在尾部拉升，英伟达也重新站上了 5 万亿美金的市值大关。
- **3000亿美金**：四大巨头（微软、谷歌、亚马逊、Meta）一年的 CAPEX 投入总额。 - **17倍**：英伟达跌至历史低位的远期市盈率（Forward PE）。 - **40-50倍**：市场给沃尔玛和 Costco 的 PE 估值，而它们的增长预期仅有 4%-9%。 - **5万亿美金**：英伟达在经历 Q1 调整并突破 200 关口后重新达到的市值。
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`01:05:00` 算力膨胀、CPU重回舞台中央与“矫枉过正”
随着英伟达市值重回 5 万亿美金、标普 500 再创新高，回看王慧文在 1 月 28 日发的一条即刻动态显得格外有远见。王慧文曾指出：“人类容易用历史经验去过度简化预测未来，比如用 2000 年互联网泡沫来预测 AI 的股市走势。”当时有人纠结 AI 究竟会不会剧烈回调，而主讲人曾在下方评论，称大概率会发生“哪怕剧烈回调也会在短时间内被暴力拉回”的戏剧性场面。如今的k线走势完美验证了这一预测，剧烈的砸盘之后，迎来了更剧烈的拉升。
在这场算力与泡沫的狂欢中，一个标志性的分水岭在 2026 年正式出现：美国在数据中心（Data Center）上的资金投入正式超过了在人类办公室（Office）上的投入。未来几年，给人类使用的办公室投入不可能再增长，而属于“硅基世界”的数据中心投入则呈现出爆炸式飞跃，预计未来五年内，纯粹用于 AI 训练与推理的数据中心将占据整个数据中心市场的 60% 到 70%。在这个节点，数据中心已经演变成了“Token 工厂”，生产 Token 就是直接赚取收入。这种粗暴的商业逻辑导致头部厂商疯狂囤积算力，微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文（Oracle）这五家巨头垄断了全球 60% 到 70% 的算力，哪怕把中国整个国家的算力当作一个整体放进去对比，也仅仅只能跟甲骨文一家公司平起平坐，这也给国内科技界带来了巨大的算力防守压力。
衡量当前算力需求最核心的晴雨表是 GPU 的租赁价格。五六年前发布的英伟达 H100 显卡，在 ChatGPT 诞生前就已经问世，按常理本该作为淘汰产品进入折旧期，但过去一个季度其租赁价格依然在逆势暴涨，全网供不应求。这得益于英伟达独特的生态闭环——它将自己赚到的庞大现金流，反手投资给 CoreWeave 等做算力租赁的“新云巨头”（New Cloud），疯狂为自己的生态托底，从而锁死了租赁价格的下限。这直接让整个半导体行业全面起飞，十年前的芯片版图还是高通、博通、联发科的天下，如今则是英伟达、博通、AMD 的巨头盛宴，国内的 GPU 和 CPU 公司也迎来了订单与利润的爆发。
然而，过去两周业界最重大的修正主义讨论，在于 CPU 的“王者归来”。过去几年，行业共识认为算力由 GPU 主宰，英特尔（Intel）和 AMD 等传统 CPU 巨头一度失意。但就在周五，英特尔财报发布后股价暴涨 20个点，AMD 随之大涨 14个点，市场重新将 CPU 拉回了舞台中央。截止到 2026 年 4 月，英特尔年内股价已翻倍，ARM 涨了 68%，AMD 涨了 50%。这背后的行业底层共识发生了跃迁：当下的核心技术正在全面转向 Harness（Agent 的编排与任务处理），这种复杂的调度与控制工作并非 GPU 擅长，而是 CPU 的主场。在模型训练时代，一个数据中心的标准配比是 1 个 CPU 配 7 到 8 个 GPU；到了后训练与强化学习崛起的推理（Inference）时代，演变为 1 个 CPU 配 4 个 GPU；而在今天 Agent 崛起的时代，配比直接变成了 1 个 CPU 配 1 个 GPU。CPU 的重要性正在经历一场“矫枉必须过正”的价值回归。
- **数据中心超过办公室**：2026 年美国在数据中心上的资本投入历史性地超越了传统办公室投入。 - **Top 5 垄断**：微软、谷歌、亚马逊、Meta、Oracle 垄断了全球 60%-70% 的算力份额。 - **1:1**：算力配比从训练时代的 1:8（CPU:GPU）一路演进到 Agent 时代的 1:1。
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`01:10:00` 一级市场的创纪录疯狂与一万亿美金的 Anthropic
在这场技术浪潮的冲击下，英特尔的股价在上周正式超越了 2000 年互联网泡沫时期的历史巅峰，走出了长达 20 多年的低谷，其市盈率（PE）已经突破了疯狂的 100 倍。这让人不禁联想到当年互联网泡沫的标杆思科（Cisco），其巅峰市盈率曾达到过 117 倍。主讲人打趣道，如果大家有勇气炒短期，面对最近波动巨大的英特尔和 AMD，“我觉得大家可以试一试”。不仅 CPU 暴涨，存储、光模块以及整个数据中心板块在第一季度的表现完全印证了这种产业共识。
然而，在如此强烈的市场预期下，物理世界的局限性开始暴露。虽然云巨头的 CAPEX 预算喊得震天响，但半导体产业的产能提升受限于先进制造、封装产线设计、土地审批等物理极限，根本无法做到同步飙升。自特朗普在 2024/2025 年上任并拉动数据中心浪潮以来，2026 年回头看，美国有超过一半的数据中心项目因为拿不到土地审批、缺少建筑工人、发电机供不上而严重延期。原本以为在 PPT 上写个数字就能轻松落地，现实却证明“物理世界有非常多的局限来限制，事情没有那么一帆风顺”。
即便如此，一级市场的投资金额在 2026 年依然冲破了天花板。从 2016 到 2026 年的统计图表来看，2026 年仅仅过去了四个月（4 月底），其一级市场的投资金额和项目数量就已经超越了往年全年的水平，呈现出恐怖的线性外推趋势。2026 年第一季度创下了人类历史上绝无仅有的“历史记录”，单季度一级市场投出去了 3000 亿美金，按季度密度计算甚至超过了 2021 年疫情期间全球大放水的狂热时期。与二级市场“七巨头”的惨淡不同，一级市场打造了自己的“一级市场七巨头”（Magnificent 7），包括 SpaceX、OpenAI、xAI、Databricks、Anthropic 和 Stripe（享受 AI 溢价的支付巨头）。
在这个市场中，“大者恒强”的马太效应被发挥到了极致，前五大超级基金募走了市场三分之二的资金，前五大项目抢走了三分之二的投资，OpenAI 和 SpaceX 在 Q1 斩获了天量融资。哪怕 SpaceX 和 OpenAI 至今仍未正式上市，它们的估值已经双双杀入了全球上市公司市值的前 15 名。在 Y Combinator（YC）的项目统计中，变化更为彻底：2024 年统计时项目还分为“AI 与其他”，而到了 2026 年，整个孵化器里“只有 AI，连其他都没有了”，超过 95% 的入选项目全是 AI 项目。如今的一级后期市场已经变成了事实上的“公开市场”，这些超级独角兽根本不需要去二级市场IPO，它们享有充足的弹药，想募资就募资、想收购就收购。由于二级市场经历调整后给出的 PE/PS 倍数极其苛刻，而一级市场的金主们却异常慷慨、愿意给予超高溢价，企业自然选择留在了一级市场。
这种疯狂在一级半市场对 Anthropic 的估值喊话中达到了顶峰。虽然 OpenAI 的估值已经高达 8000 多亿美金（相当于麦当劳、迪士尼、波音、Uber 以及福特汽车的市值总和），但其年收入其实也只有 250 亿美金。而作为其头号对手的 Anthropic，在 Coatue 的投资人日汇报中，被预测在 2030 年将价值 2 万亿美金。主讲人指出：“这个市场最有意思是说，当一个数字被喊出来，它就会被迅速打到。”如今在 2026 年的一级半市场中，随着谷歌再度疯狂加码 400 亿美金，Anthropic 的市值在当下就已经被炒到了一万亿美金。除了微软通过多方下注同时跨越 OpenAI 与英伟达阵营外，谷歌、亚马逊等巨头为了对抗 GPU 阵营和微软，都在 Anthropic 身上下了重注，这让曾经不可一世的 OpenAI 瞬间显得有些危险。而标普 500 在经历 Q1 的砸盘后再次迅速拉回，整个市场在循环融资和历史新高中不断交替。
- **100倍**：英特尔在 2026 年 4 月创下历史新高后的疯狂 PE 倍数。 - **3000亿美金**：2026 年单季度（Q1）一级市场的总投资额，创下人类历史放水纪录。 - **95%**：2026 年 YC 孵化器中 AI 项目的占比，传统互联网/软件项目基本绝迹。 - **400亿美金**：谷歌最新一轮砸向 Anthropic 的巨额加码，直接将其一级半市场市值推向 1 万亿美金。
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`01:17:00` 繁华背后的现实失焦：被 AI 吞噬的短剧与延期的星际之门
面对这轮史诗级的产业周期，我们究竟身处何方？有人写文章高呼当前就像 1999 年互联网泡沫破裂的前夕，这意味着人类距离终极泡沫越来越近，但也意味着“最疯狂、最让人失去理智的那一段其实还没有真正经历”。在周期的十字路口，有人认为在山脚，大部分人认为在山腰，也有激进的基金认为已经过了山峰开始下行，每个人都在用真金白银做着自己的选择。
然而在产业和资本的宏大叙事之外，过去几个月物理世界和日常生活中扑面而来的窒息感与焦虑感，已经肉身可见地“淹到了脖子”。在中信书店的畅销书架上，几个月前还立在C位的《Open Cloud》、《豆包》等热门 AI 书籍，如今只能被横着堆放，甚至很快连横着放的位置都不需要了，因为新一轮的技术迭代会无情地将它们拍死在沙滩上。大家疯狂买书的背后，全是对未知的水位上涨感到的巨大焦虑。
这种焦虑与水位变化的最佳行业切片是短剧行业。在 10 月中旬举办的由监管部门主办、各平台一把手必须齐聚的“中国网络视听大会”上，红果短剧的负责人高调宣布“拿出 5 亿资金支持真人短剧的拍摄”。这句话透露出一个残酷的行业真相：**今天的真人短剧已经沦落到需要特意发专项资金去“扶持”和救济的地步了**。就在同一天，红果短剧 App 内做出了一个诚实的调整，取消了此前并列的“AI剧榜”与“真人榜”，将二者合一。如今打开排行榜，前十名里有六到七个全是 AI 漫剧或 AI 短剧。到了 4 月 17 日，字节巨量引擎的投流数据显示，仅在 4 月 15 日一天，AI 剧的大盘广告总消耗就达到了 9968.92 万，在当下更是稳稳突破了每天 1 个亿的广告消耗。面对一天 1 亿、一年几百亿的 AI 投流黑洞，官方拿出的那 5 亿“真人扶持金”无异于打发要饭的。
与应用端的狂热形成鲜明反差的是，基础设施的宏大叙事在物理世界全面“难产”。通过卫星地图观测特朗普刚上任时与 OpenAI、甲骨文、软银（SoftBank）联合造势的“星际之门”（Stargate）计划中的五大数据中心基地，会发现除了第一个基地外，其余四个在过去两年里几乎毫无进展，除了推了点土木之外基本处于停滞状态。新闻里天天吹嘘的 5GW 算力、几千亿美金投资，在经历了特朗普近两年的任期后，真正落地的只有可怜的 0.3GW。
更剧烈的社会反弹正在美国本土爆发。美国缅因州（Maine）正式通过法案，宣布在 2027 年 11 月之前“全面禁止在其州内建设新的数据中心”。法案通过时，缅因州居民弹冠相庆，因为过去一年中该州的电价在数据中心的疯狂抽血下暴涨了 17.6%。目前全美有 11 到 12 个州正在认真讨论立法禁止或暂缓数据中心的建设，普通民众开始意识到，这些宏大的科技故事很少有人去关心它对人类生活、实际电费和生存环境的压榨。激进的反抗开始上演，各类游行示威不断，最极端的事件发生在过去两三个月，OpenAI 核心创始人萨姆·奥特曼（Sam Altman）的豪宅连续遭遇了两次恶性袭击，一次是被投掷燃烧瓶，另一次则是直接遭遇枪击。
无数人在用蒸汽机时代英国纺织工人的命运来比作当下，经济学上著名的“恩格斯暂停”（Engels' Pause）理论正在重新被提起：在新技术爆发的长达四五十年里，GDP 和国家经济疯狂增长，但底层工人的实际工资和福利却没有发生任何变化。很多人绝望地感慨“历史的一页，就是很多人的一生”。但主讲人站在舞台上，引用了去年狂喜播客节上自己被抓拍的一张形似“干死他”的激情握拳照片指出，这种“一页纸”的说法太居高临下和上帝视角了。每个人都有自己热烈的一生，有自己的爱人、兴趣与选择，人生下来绝对不是为了去给历史当一页冰冷的纸张。去年播客节上 AI 话题的浓度是 12%，年底降到了 6%，而今年主办方反馈的比率降得更低。这说明大家对 AI 的态度已经从单纯的情绪喧嚣变成了一种成熟的身体感受：“今天这个时间点，AI 真的太强了，它能做太多看上去绝对正确、绝对不会出错的事情。那我们就把那些正确而不会出错的事情交给他吧，我们人类，就去做那些能出一点错的事情。”
- **17.6%**：美国缅因州因数据中心抢占电力资源导致居民电价暴涨的幅度，直接引发全州封杀数据中心法案。 - **日耗 1 亿**：2026 年 4 月，字节巨量系统内 AI 短剧/漫剧每日吞噬的广告投流费用超过 1 亿元人民币。 - **0.3GW / 5GW**：星际之门计划吹嘘的 5GW 数据中心蓝图，在特朗普上任快两年后实际仅落地 0.3GW。 - **11-12个州**：美国目前正在集体研判、准备立法暂缓或禁止数据中心建设的行政州数量。
## Notable quotes > `04:53` 决定何时停止思考并采取行动；让模型决定调用哪个工具及调用顺序；整合来自环境中的噪声或观察，让模型能够在失败后修订计划；并在多回合、多工具的调用中保持连贯性。 — 林俊阳
> `10:26` 基座模型提供原始能力，它可以推理、生成、理解，但它是静态、被动且无方向的。它什么都能干，也代表它什么都干不了。所以你需要给它提供结构、方向跟约束，把无限的可能性收束成有限的有目的的活动。两者结合的瞬间，AI从一个被询问的对象，变成了一个去行动的主体。 — 卫行
> `28:38` 在AI时代，这些指标毫无意义，收入代表一切。 — Anthropic
> `30:44` 每天一睁眼，Cloud又发新版本了，干掉了明天的Cloud，也干掉了昨天的自己。
> `38:54` Our new AI tool is too dangerous to release — OpenAI
> `44:39` 生成一个抖音直播的截图，直播间名叫‘精选’，一个40岁左右的中年女性在北京央视大楼下讲解39.9元的北京一日游。
> `47:27` 把《原神》、《鸣潮》、《洛克王国》、《黑神话：悟空》做一张联动的活动推广图。
> `51:52` 当年是软件吞噬世界，这一轮是AI吞噬软件。
> `01:05:08` 人类容易用历史经验去过度简化预测未来，比如用 2000 年互联网泡沫来预测 AI 的股市走势。 — 王慧文
> `01:15:06` 这个市场最有意思是说，当一个数字被喊出来，它就会被迅速打到。 — 庄明浩
> `01:18:50` 拿出 5 亿资金支持真人短剧的拍摄 — 红果短剧负责人
> `01:25:40` 今天这个时间点，AI 真的太强了，它能做太多看上去绝对正确、绝对不会出错的事情。那我们就把那些正确而不会出错的事情交给他吧，我们人类，就去做那些能出一点错的事情。 — 庄明浩
## Mentioned ChatGPT, GPT-3.5, DeepSeek, 林俊阳, 千问, 卡帕西, Ahead of AI, 卫行, World Labs, 李飞飞, 腾讯混元, 字节跳动, C-Dance, 快乐小马, OpenCloud, Anthropic, Cloud Code, OpenAI, SkillCloud, OpenEd CodeX, Tree, Manus, Jansbox, Code, GitHub Copilot, Codex, Gemini, 谷歌, Datadog, Workday, ServiceNow, Adobe, Salesforce, 百度, Kimi, Meta, MiniMax, 腾讯, X.AI, 小米, 智谱, GPT-5.5, DeepSeek V4, 文心五度, 智谱 GR1 5, 阶跃星辰, Operus, A16Z, SORA, Image 2, 原神, 鸣潮, 洛克王国, 黑神话：悟空, 米哈游, 库洛, 游戏科学, LegaLytics, Harvey, Cogy, 东方树叶, 红杉资本, Figma, NVIDIA, 苹果, 亚马逊, 特斯拉, 微软, 甲骨文, CoreWeave, New Cloud, 博通, AMD, 英特尔, ARM, 思科, 特朗普, SpaceX, xAI, Databricks, Stripe, Y Combinator, Coatue, 中信书店, 红果短剧, 巨量引擎, 星际之门, 软银, 萨姆·奥特曼, 恩格斯
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