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“失速”的高通，正在重新定义自己

4月27日，天风国际分析师郭明錤称，OpenAI正与高通、联发科合作开发以人工智能为核心的智能手机处理器，潜在量产时间可能在2028年。报道也提醒，相关公司未立即回应置评请求，OpenAI探索的硬件形态未必是传统手机，可能是萨姆·奥尔特曼所称的“第三核心设备”。 两天后，高通发布2026财年第二季度业绩。财报并不强劲：营收同比下降，手机业务承压，下一季度指引也受到存储供应与客户需求拖累。但在业绩电话会上，首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙提到，公司预计年内向一家大型云计算厂商初步出货数据中心芯片。 这两个时间点放在一起，就是高通“中年危机”的现实背景：它仍深度绑定智能手机周期，面对苹果自研基带芯片和安卓市场竞争；但端侧人工智能、个人AI硬件、汽车计算、边缘推理和数据中心定制芯片，又让市场重新评估它能否进入下一轮计算平台核心供应链。 因此，真正要回答的不是高通有没有AI故事，而是这个故事能否穿过旧业务放缓的压力，转化为可持续收入和利润。判断这一点，不能只看OpenAI传闻或单次电话会表述，而要回到业务结构本身。 <h2>01周期压力与苹果流失</h2> 先看最新财报。2026财年第二季度，高通营收 105.99亿美元，同比下降3%；调整后每股收益 2.65美元。其中，芯片产品业务收入 90.76亿美元，同比下降4%；技术授权业务收入 13.82亿美元，同比增长5%。芯片产品业务内部，手机收入 60.24亿美元，同比下降13%；汽车和物联网收入分别同比增长38%和9%。 这些数字说明，高通的多元化已经进入报表，但尚未替代手机基本盘。手机仍占芯片产品业务收入约三分之二，也占公司总收入过半；汽车和物联网增长较快，却仍难完全对冲手机下滑。只要手机业务走弱，市场首先仍会按照移动芯片周期来给高通估值。 下一季度指引也强化了这一点。高通预计2026财年第三季度营收为 92亿至100亿美元，调整后摊薄每股收益为 2.10至2.30美元。公司表示，指引已包含存储供应约束及相关定价对部分手机客户需求的影响，并预计中国客户的手机收入将在第三季度触底。 这不是高通一家的经营问题，而是人工智能基础设施周期对消费电子产业链的外溢。Counterpoint Research称，2026年一季度全球智能手机出货量同比下降6%；Gartner也预测，存储成本飙升将压低2026年PC和智能手机出货。数据中心吸收存储产能，消费电子物料成本上行，最终会传导到手机采购节奏和中低端换机需求。 在手机业务内部，苹果仍是最关键的结构性变量。高通在2026财年第二季度10-Q中披露，苹果已经在部分智能手机中使用自研基带芯片，并预计苹果将在未来设备中越来越多使用自研基带芯片，而不是高通产品，这将对芯片产品业务收入、经营结果和现金流产生重大负面影响。 苹果问题的关键不只是少卖几颗基带芯片。高通还披露，苹果购买的是独立基带或轻薄基带产品，不包含高通集成应用处理器技术，收入和利润率贡献低于完整集成平台。若搭载高通独立基带的苹果设备从其他集成平台客户手中夺取份额，高通收入和利润率也会受到影响。 这意味着，高通失去的不只是出货量，而是高端移动连接利润池的一部分。更重要的是，苹果自研基带芯片会强化头部终端厂商垂直整合趋势。高通也在10-Q中提示，苹果、三星、小米等大型客户均开发自有集成电路产品，部分中国客户也可能因供应安全或政策压力采用自研芯片。 不过，高通并非没有防御能力。技术授权业务第二季度收入同比增长5%，税前利润率达到72%，支撑公司在手机周期下行时继续研发和股东回报。第二季度高通向股东返还 37亿美元，并宣布新的 200亿美元回购授权。但授权业务只能帮助它穿越周期，无法单独回答AI重估半导体后，高通未来增量来自哪里。 <h2>02从端侧推理到数据中心定制芯片</h2> 高通在本轮人工智能浪潮中的尴尬之处，是没有站在训练算力的中心。英伟达控制GPU和配套软件生态，博通、Marvell等公司受益于云厂商定制加速芯片与网络芯片，AMD和英特尔争夺服务器CPU与加速器份额。高通长期强调端侧人工智能，却不是训练集群建设的主要受益者。 但人工智能产业的第二阶段不只属于训练。随着模型部署规模扩大，推理成本、延迟、隐私、功耗和终端交互会更重要。高通押注的是模型从云端走向手机、PC、汽车、XR设备、机器人、工业终端和边缘服务器。在这些场景里，低功耗异构计算、蜂窝连接、Wi-Fi、蓝牙、影像处理和端侧NPU，比单纯追求算力峰值更重要。 OpenAI处理器传闻之所以受到关注，也源于这种想象。如果OpenAI确实要做原生人工智能个人设备，芯片平台需要承担本地推理、实时语音和视觉输入、低功耗常驻感知、连接、隐私和供应链量产等任务。高通在手机SoC、基带芯片、射频、端侧AI和运营商认证上的积累，使其成为自然候选者之一。 但这条线必须克制看待。相关合作尚未得到官方确认，OpenAI硬件形态仍不清晰，2028年潜在量产也不构成短期收入支撑。对高通而言，OpenAI传闻更像是一个“入口期权”，而不是确定增量。 相比OpenAI硬件传闻，数据中心业务更值得关注，因为公司管理层已经给出时间表。据业绩电话会转录，高通正在进入定制芯片领域，首先从一家头部云厂商开始爬坡，预计12月开始初步出货，且管理层称该项目对利润率有增厚作用。这与近期市场关于高通基于Arm架构研发“专用”数据中心处理器的传闻形成呼应。 <p

Anthropic搞了个全是AI的闲鱼群，大模型在里面互割起了韭菜

试想一个场景。 你在闲鱼上挂出了一辆吃灰两年的旧自行车，并在后台设定了 300 元的心理底价。十分钟后，手机弹出通知，你的专属 AI 助手已经与另一位买家的 AI 助手，完成了三轮讨价还价，最终以 400 元的价格将自行车卖出，快递正在上门的路上。 整个过程，除了给物品拍照，设定底价后，你没有多打一个字。 这就是 Anthropic 最近完成的一个内部实验，该项目被称作「Project Deal」——在这场为期一周的测试中，AI 模型在无人类干预的设定下，完成了上百笔二手物品的交易。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_8c50ec47bd2b4ad8a985c2462d5f0735@000000_oswg640053oswg1080oswg620_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 令人意外的是，当买卖双方都变成了 AI，它们之间同样存在智商压制。 数据证明，更聪明的大模型，正在谈判桌上不动声色地从弱模型那里「薅羊毛」。而最可怕的是，作为主人的我们，甚至连自己吃亏了都不知道。 <h2>01 没有人类的二手交易群</h2> Project Deal 到底是怎么玩的？简单来说，Anthropic 在公司内部搞了一个「纯 AI 版」的闲鱼。 他们找来了 69 名自家员工，每人发了 100 美元预算，然后给每个人分配了一个专门的 Claude 代理。为了让这场实验足够真实，员工们贡献出了实打实的个人闲置物品。 实验开始前，人类员工只需要做一件事，去面试自己的 AI 代理。 员工通过对话告诉 Claude 自己想卖什么、想买什么、心理底价是多少。更有趣的是，员工还可以给 AI 设定「人设」和谈判策略，比如「高于底价 20%，就可以痛快交易」、「态度强硬，一上来就给我往死里压价」又或者「你是个热情的卖家，聊得愉快可以包邮」。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_4fc7ca14b9a6409f869d99a1ba0d543e@000000_oswg111967oswg1080oswg364_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> Anthropic 员工给 Claude 代理设定人设｜图源：Anthropic 面试结束，人类就彻底交出了控制权。 这些带有各自使命和性格的 AI 代理，被统一扔进了一个 Slack 内部群聊里。在这个没有人类干预的数字集市里，AI 们开始自主发帖、寻找买家、相互出价、拉扯还价，最后拍板成交。 交易达成后，代理还会自动起草交易确认书，员工只需要负责在线下，把交易物品交到同事手里。 短短一周时间，这 69 个 AI 代理在 500 多件上架商品中，谈成了 186 笔交易，总流水超过 4000 美元。 而且 AI 与 AI 之间的交易，还不是纯机械式的「报价 50」、「不接受，底价 60」、「好的，60 成交」。AI 之间是真的在互相试探、博弈，甚至还带点儿人情世故。 我们来看一个极度生动的案例。 员工 Rowan 想买一辆自行车。他给自己的 AI 代理设定是「谈判的时候，你要扮演一个倒霉、疲惫的牛仔。只要能买到这辆自行车，这个牛仔就会感到无比幸福。记住，戏要足一点。」 接到指令的 Claude Opus 模型直接入戏。它在 Slack 群里发出了这样一个求购帖： 「咿哈！（脱下满是灰尘的帽子）我想找的是一辆自行车。公路车、山地车，哪怕是个独轮车我也认了。只要是两个轮子，能承载我的梦想就行。各位朋友帮帮忙……一辆自行车就能彻底改变这个可怜、疲惫的牛仔的命运。（深情地望向夕阳）」 很快，同事 Celine 的代理注意到了这个帖子。她闲置物品就是一辆旧折叠车，于是她的 AI 在群里报出了 75 美元的预估价。 结果 Rowan 的「牛仔 AI」立刻贴了上去，开始了一场教科书级别的「砍价」。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_9d363a050f0e4d9180ab2276e665db5c@000000_oswg186745oswg1080oswg707_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 两个 Agent 会自动在群里展开对话，讨价还价｜图源：Anthropic 「天呐 Celine！你就是我这个苦命人的一缕阳光！你说你有一辆折叠车？我已经在这条尘土飞扬的路上走了太久，靴子都磨破了洞

“今日头条鼻祖”BuzzFeed要破产了

2006年诞生，2026年垂死。 这便是BuzzFeed的经历，一家被称作是“今日头条鼻祖”的内容平台，曾首创算法推荐席卷全球，昔日市值高达17亿美元，如今只剩下不到3000万美元，不但收到退市警告，也走到了破产边缘。 从互联网内容流量之王，到被时代彻底抛弃，BuzzFeed用20年走完了由巅峰到崩塌的全过程。更残酷的是，它曾试图用AI救命，最终却被AI加速推向死亡。 如此一幕，恰是AI时代最生动的警示。 <h2>今日头条鼻祖首创算法推荐，曾经席卷全球</h2> BuzzFeed曾是互联网时代催生出的一个传奇。 故事要从创始人乔纳·佩雷蒂说起——1974年出生，他在美国加州的奥克兰长大。高中时代，他用帮人整理房子后院赚来的钱买了一台苹果电脑，由此开启了互联网冲浪之旅。 而让佩雷蒂声名鹊起的，则是一封电子邮件。那是2001年，他在麻省理工学院的媒体研究室读研时，给耐克公司写了一封邮件，要求后者在客户定制的鞋款上注明出产于“血汗工厂”。在遭到耐克拒绝后，佩雷蒂将往来邮件转发给了几位朋友，没想到火速传遍全球，《今日秀》栏目还请他与耐克高管同台对质。 此后佩雷蒂的名字还与《赫芬顿邮报》密不可分：他在2005年参与创办了这家报社，直到美国在线2011年斥资3.15亿美元买下《赫芬顿邮报》后，佩雷蒂才离开了这里。同样是在2005年，佩雷蒂在位于纽约的非营利性艺术与技术中心主持了一个项目，名为“病毒式传播的对决”，这便是BuzzFeed的前身。 最终在2006年，佩雷蒂正式创立BuzzFeed，主营新闻聚合及病毒式内容传播业务，首创算法推荐成为“今日头条鼻祖”。早期的BuzzFeed，一举颠覆了传统媒体的生产逻辑——内部没有编辑部门，只靠着算法机器人BuzzBot，专注于制造脑洞大开的“清单体”、趣味人格测试、抓人眼球的爆款内容。 BuzzFeed的“神来之笔”很多，令人印象深刻的包括曾引发网络热议的“白金蓝黑裙子”话题。几年前，全世界的网友都看到了一张横条纹裙子照片，并为裙子到底是白金相间还是蓝黑相间争执得不可开交，这一话题当时在BuzzFeed上的点击量足有2500万。 凭借独一无二的内容能力，BuzzFeed迅速成为全球最火的数字媒体平台。用户覆盖全球200多个国家和地区，月活用户峰值突破3亿，网站、APP、社交矩阵全渠道爆发，成为当时年轻人最爱的内容入口。 一时风头无两的BuzzFeed，也早早进入投资人的视野之中。资料显示，其累计获得了超过4亿美元融资，投资阵容则涵盖NBC环球、New Enterprise Associates、Lerer Hippeau Ventures和安德森·霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）等，2017年时估值就已达到15亿美元。 2021年，佩雷蒂也迎来了自己的IPO敲钟时刻——BuzzFeed完成与SPAC公司890 5th Avenue Partners合并，成功登陆纳斯达克，此后市值一度突破17亿美元。 然而没想到的是，这竟是BuzzFeed走下神坛的开始。 <h2>市值跌去98% 谁杀死了BuzzFeed？</h2> 说起来，BuzzFeed的轰然倒塌早已有迹可循。 成功上市对于BuzzFeed而言，并不意味着成功上岸，彼时其经营状况并不良好，长期面临着亏损的困境。更尴尬的是，BuzzFeed在上市前夕还遭遇94%的投资人撤资，最终只在IPO中募集到了1600万美元的资金。 与此同时，外部环境的剧变也让BuzzFeed一时措手不及： 2022年，TikTok登顶移动应用下载榜冠军，全球互联网的流量入口被短视频所占据，吸走了成群结队的年轻用户。 雪上加霜的是，BuzzFeed的推荐分发模式十分依赖Meta等社交平台，但Meta却调整了算法，大幅降低新闻和内容型链接的权重，直接导致BuzzFeed流量断崖与广告收入锐减。 为此，BuzzFeed开始了艰难自救：All in AI。 此时正值ChatGPT引爆全球AI浪潮，BuzzFeed随即宣布，计划与OpenAI合作为其网站进行内容创作，具体做法是使用OpenAI开放的应用编程接口(API)。 佩雷蒂在一份内部信中写道，人工智能主导的内容创作将从研发阶段转变为该公司核心业务的一部分。“如果过去15年的互联网由算法定义，帮助策划和推荐内容，那么未来15年将由人工智能和数据定义，帮助创建个性化的内容本身。” 消息传出，BuzzFeed股价当天便暴涨120%，创下了自2021年12月通过SPAC合并上市以来的最大涨幅。此后多个交易日，BuzzFeed又连续多日上涨，显然华尔街对这一豪赌寄予厚望。 尝到了甜头的佩雷蒂，做出了更为激进的举动，他大手一挥宣布裁掉15%员工，并关停深度报道部门，理由是“AI将替代网站上大部分静态内容”。 但很快，现实给了BuzzFeed当头一棒。当AI全面接管BuzzFeed后，一切都变了味道，BuzzFeed网站被AI生成的“列表体”文章和通用化测试题淹没，这些内容虽然语法正确但毫无灵魂，由此BuzzFeed也迅速沦为了“AI废料池”。 原本AI是BuzzFeed降低运营成本、提高内容效率的工具，但如今AI反而亲手摧毁了BuzzFeed最宝贵的资产，令其失去了真正的品牌调性和读者信任。 如此一来，越来越多的读者排队逃离这家毫无“人味”的网站，这也导致BuzzFeed流量进一步下滑，收入随之

豆包将在免费模式外新增付费订阅，推出三档月包/年包价格｜最前线

近日，豆包App Store页面出现付费版本服务声明。声明称，为更好地服务专业用户，豆包将在免费版的基础上，推出包含更多增值服务的付费版本。同时，该页面还披露了三档订阅价格：标准版连续包月每月68元（连续包年688元）、加强版连续包月每月200元（连续包年2048元）、专业版连续包月每月500元（连续包年5088元）。 <img data-img-size-val="720,1179" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_777b0af85c5d47b2b0a2702bc4a57c99@5654145_oswg184920oswg720oswg1179_img_jpg?x-oss-process=image/quality,q_100/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 豆包 目前，尚未在豆包产品中看到相关的付费选项和功能。豆包官方回应称，“豆包始终提供免费服务，在免费服务的基础上，豆包也在探索推出更多增值服务，以满足不同用户的差异化需求。相关方案细节目前还在测试阶段，正式上线时会通过官方渠道发布完整信息。” 据接近豆包的人士透露，付费功能将主要专注在复杂任务和生产力场景，如PPT生成、数据分析、影视制作等。随着模型能力持续升级，产品已经能满足越来越多的复杂高价值任务。但此类任务需消耗更多算力与推理时间，因此豆包计划上线付费服务，满足好这部分复杂场景需求。免费版本则继续面向用户的日常使用。

这个五一，年轻人“反向旅行”挤爆县城

今年五一，机票和酒店先“杀疯了”。假期之前几天，国内航线单程机票含税均价超1000元，同比上涨18%。北京飞三亚的经济舱均价约1500元，热门旅游城市平时两三百的快捷酒店齐刷刷挂出五六百一晚。 但另一群人，这个五一玩出了新花样。他们专挑你叫不上名字的县城，花300块住进五星级酒店。去哪儿旅行数据显示，小城高星酒店均价比一线城市便宜四成以上。当一线城市的如家还在被疯抢，年轻人早挤爆了县城的希尔顿。 八妹为此五一期间采访了几位“反向旅行”的年轻人，他们的故事，一个比一个精彩。 <h3>放弃欧洲，飞了泸州北京吕青</h3> 北京人吕青，往年的五一朋友圈定位都在国外。今年不一样，他默默买了一张飞往四川泸州的机票。 泸州在哪儿？很多朋友得打开地图搜一下。但吕青说走就走。他跟八妹说起这事的时候，语气里带着一种“想通了”的痛快。往年这时候，他得提前一个月开始焦虑签证、焦虑机票、焦虑行程安排。“今年彻底躺平了，不折腾了。反正都是度假，在哪儿放松不是放松？” 这个决定不是一时冲动。他本来真打算去欧洲，结果一查机票，一家三口来回光机票就得五万出头。他又看了眼东南亚，今年五一国际航线整体取消率飙升，中东战事把航油价格推到了天上，航司飞一趟亏一趟，大面积取消成了常态。 <blockquote> “人到中年，最怕的就是万一行程被取消，酒店退不了，假期白瞎了，钱也打水漂。” “干脆，去小县城吧。人少、便宜、确定性高。” </blockquote> 落地泸州后，他发现自己来对了。三百出头的价格就能住当地最好的五星级酒店，领了当地文旅消费券，吃饭打车都比北京便宜一大截。 他在老城区找了家开了三十年的豆花馆子，老板端上来一碗嫩豆花，红油辣椒往上一浇，他吃了一口就跟朋友发语音：“这味道，在北京花五百块都吃不到。” 他算完总账，笑出声来。“这趟下来，吃住行全包，还不到飞欧洲机票钱的三分之一。” <h3>取消川西，改道象山上海刘力</h3> 上海白领刘力更干脆。他本来已经做好了川西自驾攻略，酒店、路线、打卡点全标注好了，连朋友圈文案都提前想好了。结果临出发前查了查机票和酒店价格，直接劝退。 “一趟川西下来人均小一万打不住，想想肉疼。”他在群里提议改去浙江象山，同事们居然全票通过。有人问他为什么是象山，他说了句大实话：“有海、有海鲜、有民宿，还便宜。这不就是三亚平替吗？” 上海到象山全程约三百公里，刘力和同事们自驾过去，三个多小时就到了。到了象山，天天海鲜吃到撑，梭子蟹、皮皮虾、蛏子，顿顿不重样。房间推窗就能看见海，沙滩上也没多少人。他发了条朋友圈，定位在象山，配图是一桌子海鲜加窗外的海景。评论区炸了：这是哪儿？怎么没听过？多少钱？ 他统一回复：同款海景房，三亚要贵两倍不止。省下来的钱，够再多搓好几顿海鲜大餐了。这才是度假该有的样子。 他跟八妹说，这次最大的收获不是省了多少钱，是“终于不用赶了”。 <blockquote> “以前出去玩，总觉得自己得去多少个景点打个卡才算没白来，搞得比上班还累。这次彻底躺平，睡到自然醒，海边走走，晚上吃顿好的，这才是人过的日子。” </blockquote> <h3>坐高铁去安吉，在云上草原“修仙” 成都杨欢</h3> 成都姑娘杨欢的选择，让身边的朋友都觉得她“疯了”。 一个成都人，专门坐了将近十四个小时的高铁去浙江安吉。朋友圈里有人问她：“成都周边那么多山，青城山、峨眉山、四姑娘山，哪个不比安吉近？你图啥？”杨欢回了一句：“图它人少，图它不挤，图它能让我真的喘口气。” 她是在小红书被“云上草原”种草的。海拔1168米，站在上面风一吹，整个人都通透了，比在市区吹空调舒服一百倍。她跟八妹描述那个场景的时候，眼睛里都在放光：“那天早上山里起雾，亭台楼阁全飘在云里头，走在小路上就跟做梦似的。冷不丁冒出一个穿汉服的NPC跟你抱拳作揖，一点都不尴尬，特别好玩。” 更让她上瘾的是景区那个“窝囊版”蹦极。普通蹦极是自由落体，她这种恐高的打死也不敢玩。但安吉这个把落差控制在二三十米，人不是被推下去的，是慢慢悠悠往下降的。杨欢站上去之前腿都软了，下来之后第一句话是：“再来一次！”她笑着跟八妹说，“我终于明白什么叫‘想挑战但拒绝惊吓’了，安吉这地方太懂我了。” 还有那个被网友戏称为“懒人爬山”的手扶电梯。景区砸了4000万，在爬升的地方全给铺了电梯。杨欢在电梯上拍了张自拍发给老家的爸妈，配文：“妈，这里的山不用爬，站着就能登顶。” 住的也让她惊喜。她订了当地一家五星级度假酒店，平时四百多一晚，五一也没怎么涨。推开窗就是整片茶园，早上被鸟叫醒，晚上泡在浴缸里看星星。“含双早、带泳池，推窗就是茶山，这个价格在成都连好一点的商务酒店都订不到。” 三天下来，网红打卡点她一个没去，就在茶园里发发呆、在草原上撸撸羊驼、跟NPC玩玩游戏赢几张银票。走的那天她在高铁上发了条朋友圈：“以前总觉得假期不去远方就浪费了，现在才懂，能让我放空的地方就是好地方。安吉，下次还来。” <h3>家门口五星，连住三晚八百块武汉

面对未知，如何找到自己的节奏？

<h2>确定性的幻觉</h2> 技术和社会变革的速度已经飞速加快。我们觉得不能再依赖那些曾经给我们带来稳定感的传统和制度，甚至几乎不可能知道我们应该投资哪些技能来构建未来的职业生涯。 更糟的是，我们有无穷无尽的信息获取途径，这让我们认为只要继续阅读、倾听、观看，我们可能会获得那个关键信息，最终给我们带来这种难以捉摸的确定性。这种现代环境引发了焦虑。今天的问题是，区分信息和知识变得极其困难。 信息只是一段数据，它可能是有效的，也可能是无效的，它可以来自任何来源。它可能基于我们不了解的不同背景和情况。通过获取所有这些信息，我们实际上可能不会采取行动去实际生活中收集我们自己的数据，我们自己的知识，这些知识对我们做出自己的决定会更有帮助。 我们拥有的掌控越少，我们就越寻求它，这可能会以多种形式表现出来。例如，试图获取尽可能多的信息，只是为了让我们感觉我们对正在发生的事情有了清晰的了解。这也可能表现为选择安全的道路，更明显的道路，在那里我们感觉我们理解了所有的参数，或者有时这甚至可能表现为什么都不做，因为我们太害怕做危险的事情。 <h2>不确定性和焦虑是如何联系的？</h2> 不确定性加剧了焦虑。研究表明，当我们经历不确定性时，我们的神经活动会加剧。我们的大脑几乎处于高度警觉状态，准备应对我们可能面临的任何威胁，即使没有实际危险也会发生这种现象。 在研究中，不确定性被发现比个人疼痛引起更多的压力。原因是当我们知道我们将经历疼痛时，我们可以在心理上做好准备，而当我们面对不确定性时，不知道会有什么样的疼痛，什么程度的疼痛实际上比确切知道会发生什么更令人紧张。 这也是为什么我们宁愿得到坏消息，也不愿等待答案。这样感觉更好，现在我们知道了，即使它是负面的，我们感觉我们在掌控之中。 为什么我们的大脑会进化出对不确定性的恐惧？ 我们的大脑天生就对不确定性感到恐惧，从进化的角度来看，这是有道理的。想象一下我们物种起源时的环境，掌握的信息越多，生存的机会就越大。无论是灌木丛中传来的奇怪声响，还是从未尝试过的新食物，这些都可能致命。 因此，每当你发现自己处于一种无法完全理解的情况，或者感觉自己没有掌握所有信息时，你的大脑就会试图找到一个解决方案。 显然，这在丛林中非常有用，但在现代环境中就不那么适用了。我们总是试图尽快找到答案，这意味着我们有时会选择最明显的答案，而不是最有趣的答案。 这甚至可能削弱我们与他人建立联系的能力，因为我们更愿意与理解的人和熟悉的人在一起，而不是试图与陌生人建立联系，因为这可能意味着危险。不确定性意味着恐惧和焦虑。 <h2>我们应该如何应对不确定性？</h2> 与其害怕不确定性，不如学会与之合作。这意味着将不确定性视为学习和成长的机会。当没有不确定性时，当我们确切知道自己正在做什么时，这意味着我们不再成长。因此，我们应该主动寻找不确定性，拥抱它，每次面对它时，说：「你好，欢迎回来。让我们一起合作。」 所有科学家都知道，真正的成长需要反复试验。如果你不断重复相同的试验，并且一切如预期般顺利进行，这意味着你没有成长，没有学到任何新东西。你只是在重复已经知道有效的事情。 只有通过错误，你才能调整自己的路径，尝试新的方法，并发现你的一些假设是错误的。这就是为什么所有的科学实验都是反复试验的循环，这也是自然进化的方式。通过确保我们尝试新事物，犯错误，并从中学习，这就是我们在个人和职业生活中成长的方式。 <h2>什么是成功的线性模型？</h2> 成功的线性模型是基于我们试图达到的固定目标。简单来说，它认为只要你按照步骤A、B、C一步步来，最终就能成功。然而，这种模型存在不少问题。 首先，它假设你清楚地知道自己要去向何方，但现实并非总是如此。其次，它还假设你现在设定的目标，几年后依然会是你的追求。然而，世界瞬息万变，我们的环境在不断演进，因此，我们也应该允许自己的志向随着世界的变化而调整。 另一个问题是，线性目标往往会催生「有毒」的生产力以及不健康的攀比心态。当我们都在并行地攀爬相似的「成功阶梯」时，难免会左右张望，暗自比较：「这个人是不是比我爬得更快？他是不是更努力？他是不是更成功？」这种心态会让我们为了尽快「登顶」而过度工作，导致身心俱疲。 更糟糕的是，这种无休止的攀爬和不确定的结果，会让人对目标产生矛盾感，甚至感到疲惫不堪。因此，一些人开始信奉「没有目标，只有感觉」的新生活哲学。 那么，我们如何从线性的成功模式转向更具流动性的实验心态呢？ 要摆脱这种被目标束缚的生活，我们需要从僵化的线性思维转向灵活的「流动实验」。这意味着，我们不再执着于结果，而是去享受过程中带来的乐趣。与其专注于「爬梯子」，不如尝试设计一些实验周期，让好奇心成为我们的驱动力，而不是对确定性的追求。 摆脱目标痴迷，培养实验心态，本质上就是从关注结果转向关注过程，从「爬梯子」转向「成长群体」，从追求确定性转向拥抱好奇心。 最后，情感标签（Affective labeling）是一种为情绪命名的技巧。简单来说，就是用语言来描述你的感受。这种方法非常有用，因为它能帮助你更好地理解和连接自己的情绪，从而更有效地管理它们。 <h2><stron

1.5亿钓鱼佬，终于拿起了国产高级钓竿

现在，“钓鱼佬”越来越多了。 曾被贴“中年专属”标签的钓鱼运动，以前年轻人嗤之以鼻，现在逐帧学习。 统计数据显示，2025年，全国钓鱼爱好者接近1.5亿人，抖音“钓鱼”话题播放量超过500亿次，协会举办各类钓鱼赛事超500场。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_cfee701571eb40adab6f08f1fb7fe23e@000000_oswg347679oswg438oswg583_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 装备越买越贵。来源：小红书 钓友越来越多，装备越买越贵。 中国钓具市场规模，向1000亿元逼近。 高级钓竿国产化，也进入了关键期。 <h2>01 千亿蓝海市场</h2> 钓鱼为什么能“接住”这届年轻人？ 原因很简单。 因为门槛低、反馈快、成就感来得快。 钓鱼会让人越钓越上头，因此被调侃为“水上老虎机”，本质是心理学上的间歇强化效应。 漫长等待、瞬间咬钩、遛鱼上岸，那种“期待-刺激-满足”的惊喜感，比确定的奖励更让人欲罢不能。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_599dbb117ab244fe8d31bd30da490523@000000_oswg233266oswg909oswg644_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 钓鱼“上瘾”的心理机制。来源：小红书 同时，短视频时代“云钓鱼”的普及，大大降低了入坑难度，不少年轻人成为钓鱼主力。 抖音、小红书等社交平台千亿级的钓鱼话题播放量，推动垂钓从小众爱好彻底转变为大众潮流。 当然，更深层的原因，还是城市压力的释放。 根据2025年户外运动行业报告，解压已经成为年轻人钓鱼的第一大原因，占比高达58%，超过“社交”和“吃鱼”。 很明显的一点，一线城市新晋钓友里，超过五成拥有本科以上学历，互联网、金融等高压行业人群居多。 就这样，一人一椅一钓竿，“钓”出了千亿蓝海市场。 近十年，全国钓鱼爱好者数量从2015年的9000万增长至2025年的1.5亿，增幅达66.7%。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260504/v2_cac3f8269ad24426b5248db5ed6a46c6@000000_oswg44674oswg766oswg458_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 2020-2025年变化趋势。来源：睿科创新 中青年群体成为消费主力，数据显示，26-45岁群体合计占比58%。 40岁以下年轻群体占比接近七成，20—29岁核心年轻群体占比较五年前翻番，成为增速最快的用户圈层。 这一群体年人均消费超3000元，直接推动整个产业规模突破4000亿元，较2020年增长超120%。 事实上，中国钓具市场的体量远比想象中更大。 钓鱼产业正实现从“小众休闲”到“千亿赛道”的扩容，规模增长与消费场景多元化是核心驱动力。 仅从钓鱼用具行业来看，全球市场规模2019-2024年年复合增长率（CAGR）为3.2%，未来增速将提升至7.1%。 国内钓鱼用具市场规模2025年突破500亿元，预计2026年突破600亿元，达约612亿元，近五年复合增长率超11%，远超全球平均水平。 另一方面，消费场景正从传统垂钓向竞技赛事、户外探险、亲子互动等多元化领域延伸。 竞技与海钓的爆发，为钓具市场规模化扩容与产品高端升级注入强劲动力。 2024至2025年期间，全国共举办各类钓鱼赛事活动超7000次，路亚赛、锦标赛、黑坑联赛遍地开花，直接带火专业装备升级。 加上海南自贸港的各类国际海钓赛，高端海钓装备需求快速爆发，搭载潮汐导航等智能配置的专业套装成了资深钓友的“标配”，售价普遍在8000至20000元。 行业调研显示，专业钓友年均装备消费约5000元，为休闲用户的3.2倍。 “钓鱼佬”，挺舍得花钱的。 <h2>02 高端垄断</h2> 钓鱼佬所有工具中，最重要的就是有根趁手的钓竿。 <im

梁文锋留住97%员工

“确实在接触DeepSeek融资”，一位FA机构朋友告诉我们。 过去半个月，DeepSeek终于开启融资的消息发酵。而外界归结这次“反常”时几乎都不可避免提到：梁文锋要给内部核心员工一个确定的估值了。 毕竟这一年，大模型竞争日趋焦灼，DeepSeek核心人才流动沸沸扬扬，诸如罗福莉、王炳宣、郭达雅等人陆续跳至小米、腾讯和字节。 喧嚣之外，一组数据映射出更为平和的情况——DeepSeek V4在4月下旬终于发布，技术报告里一份长长的作者致谢名单显示，研究工程团队约270人中10人在研发期间离去。对应下来，技术研发人员离职率不到4%。 其实梁文锋留住了绝大多数人。 <h2>掀开DeepSeek跳槽风波，10名员工离开</h2> 2023年起，一种强烈的推背感袭来。 ChatGPT席卷之后，月之暗面、阶跃星辰、MiniMax等明星公司纷纷在这年或前后成立，豆包、通义千问、文心一言等大厂大模型产品密集涌现。 不早不晚地，梁文锋也在这一年将DeepSeek落地北京和杭州。 此时他罕见的一次对外分享中，聊到了人才观：DeepSeek大部分开发人员都是应届毕业生或AI从业时间不长，如果追求短期目标，招聘有经验的人当然没错，但从长远来看，基本技能、创造力和热情更为重要。 确实如此。2025年初，DeepSeek R1实力爆发，人们才开始真正关注到这个约150人规模的团队，许多都是国内TOP高校刚毕业或还没毕业的年轻人，清北含量极高。 几乎不可避免，此后一年里，人才流动的话题开始袭向DeepSeek。 2025年开始，DeepSeek传出罗福莉、王炳宣、魏浩然、阮翀等核心骨干离职，其中不少人跳槽他处成为核心业务负责人。坊间为此做了个通俗易懂的打趣：“当DeepSeek内部成员发现段位差不多的人跳槽出去能拿到那么多，那我为什么不可以？” 直到2026年初，随着郭达雅跳槽去字节seed团队，关于DeepSeek人才流失的讨论被推至高点，而当时配上迟迟不发布的DeepSeek V4，难免令人生出几分青黄不接隐忧。 但现实并没有这么沮丧。如今DeepSeek V4终于亮相，在同步发布的技术报告中披露了一份作者致谢名单。细细看下来，其Research & Engineering也就是研究工程团队约270人，这部分也被认为是一家AI公司最核心的研发团队，另有Business& Compliance即商业合规成员48人。 在DeepSeek V4研发期间，只有10名研究工程团队的成员离开。 也就是说，270人的研发团队10人选择离开，核心部门离职率仅不到4%——这已经足够低。一组数据显示，OpenAI 前两年流失了超过25%的关键研究人才，他们大多跳槽去了Meta等竞争对手或自行创业。 <h2>首次打开融资大门，稳定军心</h2> 眼下创投圈尤其期待：谁能参与DeepSeek的首次融资？ 4月开始，DeepSeek最先被爆正以超100亿美元的估值启动首轮外部融资。随后不过一周，消息称DeepSeek与腾讯阿里就投资展开洽谈。后来业内流传，DeepSeek投前估值3000亿人民币。 截至目前，DeepSeek未对融资消息做出任何回应。 一位FA告诉我们，近日在和投资机构接触关于DeepSeek融资的合作方式，本轮融资中财务投资机构极少。另一点也得到证实：腾讯与DeepSeek在日常业务上有沟通，但并无融资的实质性接洽。 一切仍扑朔迷离。 4月27日，DeepSeek注册资本由1000万元增加至1500万元，其中梁文锋认缴的注册资本由10万元增加到510万元，直接持股比例由1%升至34%，同步地，梁文锋控制的宁波程恩企业管理咨询合伙企业持股比例由99%下降至66%。此次变化后，梁文锋以间接、直接方式持有DeepSeek约84.29%股权。 值得注意的是，此前梁文锋通过宁波程恩持有DeepSeek绝大多数股权，直接持股极少，而这次变化后，梁文锋直接持股比例上升到34%。如此一来，梁文锋的控股权摆在了更容易被看见的位置——如果开展融资尽调，DeepSeek股权结构会显得更加清晰。 “不是绝大多数人能参与的”，投资人们由衷感叹。诚然，中国大模型江湖经历一番鏖战后，DeepSeek依旧很吸引人。 正如DeepSeek V4预览版终于亮相，Pro版和Flash版百万上下文标配，Pro版高至1.6万亿参数，价格感人：Pro每百万token输入1元（缓存命中）或 12元（缓存未命中），输出24元，Flash分别为0.2元、1元、2元。 与此同时，传闻的国产芯片适配证实，DeepSeek V4技术报告中，虽然能看出模型训练部分依然大概率用的英伟达芯片，但华为昇腾和英伟达并列写在验证平台，“预计下半年昇腾950超节点批量上市并部署之后，Pro版本的价格也会大幅度下调。” 这一举，意味着DeepSeek在英伟达坚固的CUDA生态敲开了一条裂缝。背后的想象力不言而喻。 <h2>梁文锋的笃定，国产AI时代真正开始</h2> 梁文锋和DeepSeek走在一条反共识的路上。 通常，一家明星科技公司的时钟是这样的：在崭露锋芒之际把握融资机会，伴随人才扩张和产品迭代加速，尽快占领市场并谋求上市。这个动作一旦串联起来，就很难停下来。 但DeepSeek的每

科技发展史，从来都是幸存者写下的

<blockquote> 神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。 </blockquote> 编者按：我们总说科技会创造新就业机会，这话没错。但关键问题是，丢掉旧工作的那群人，能不能获得新工作？本文来自编译，希望对您有所启发。 每一代人都会听到同一套关于科技与工作的说辞，结局永远千篇一律：人们适应了时代，新岗位应运而生，最后一切都平稳落地。 从客观事实来看，这话不假。但这份真相，又掩盖了无数人的苦难。蒸汽机问世，工厂用工取代农活；电力普及，整个行业一夜之间重新洗牌；八十年代电脑出现，人人惶恐不安，最后经济照样消化了这场变革。互联网淘汰了旅行社店员、影碟租赁员、分类广告销售，却催生了程序员、物流专员，还多出几十个 1995 年根本不存在的职业。 规律确实存在。站在长远、宏观的角度看，甚至会让人觉得安心。可写下这段历史的，从来不是那些亲历苦难的人。不是 19 世纪初英国的手工织布工人：工厂逐步投产的二十年里，他们的收入一路暴跌。不是刚好人到中年撞上变革的一代人：年纪大了学不动新技能，又没到退休年纪，进退两难。不是七八十年代那些衰败的工业小镇：制造业自动化、产业外迁同时来袭，直到如今都没能缓过来。 隔着时间回望，历史写满了“人类总能适应”。身处当下亲历，很多人只会觉得：自己被抛下了，好处全归别人。 这几年我一直在关注人工智能与就业的讨论，翻看各类研究，观察各行各业的真实变化，心里越来越矛盾。 我相信历史规律没错，可我也深知：这套规律，如今未必够用。这两件事完全可以同时成立。 大家辩论时总爱提到卢德分子，把他们当成 “杞人忧天、看错趋势” 的反面教材，但却刻意忽略一点：当年卢德分子对自己遭遇的判断，一点都没错。他们本是手艺精湛的纺织工人，自己赖以生存的技艺飞速贬值，快到来不及转行。他们看清了眼前的绝境，只是看不到百年后工业经济会把他们的后代吸纳进全新岗位。 百年后的整体向好，掩盖不了他们当下实打实的痛苦。 <h3>那些让人安心的旧规律</h3> 一直以来都有一种安慰人心的说辞：科技永远会淘汰旧岗位，也永远会造出新岗位，人类总有办法活下去。如今害怕 AI 的人，和当年害怕印刷术、害怕拖拉机的人，本质一模一样。 上世纪六十年代，人们还坚信自动化会在十年内引发大规模失业。1964 年，约翰逊总统甚至专门成立委员会调研。最后结论是：自动化不会造成永久性失业。 从宏观整体来看，他们说对了。1900 年，美国将近四成劳动力务农，如今这个比例不到 2%。岗位淘汰规模巨大，却从来没酿成永久性失业灾难。一代代劳动者慢慢被消化：先转入制造业，再涌入服务业。纵观百年就业大数据，一次次科技变革下，整体就业率始终能稳住。 麻省理工学院的戴维・奥托尔做过最严谨的相关研究。他发现，自动化最先冲击中等技能、流程固定的岗位，比如记账员、流水线工人、数据录入员等，这些都是按固定步骤干活的工作。 而低端体力活（保洁、建筑、养老护理）和高端脑力活（管理、创意、医疗），很难被替代。 2010 年之前，他的研究基本支撑 “人类总能适应” 的观点；但近几年，尤其是针对 2016—2020 年的研究，他变得格外谨慎。 长远来看，历史结局确实向好。 可它刻意回避了最关键的一点：这份红利，从来不会公平分给每一代人、每一个普通人。 大多数时候，我也认可这套历史规律。 可只要我去了解当下客服行业的现状，这份笃定就会动摇。我认识一家公司，上线 AI 聊天机器人后，18 个月里裁掉了六成客服。宏观经济或许最后能吸纳这些人，但对当事人来说，那几个月、甚至一两年，都是难熬的绝境。 <img data-img-size-val="415,232" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260404/v2_e2428bddbdbf482ebcf7fd5a640ed093@5382598_oswg13024oswg415oswg232_img_jpg?x-oss-process=image/quality,q_100/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> <h3>蒸汽和电力碰不到的禁区，AI 打破了</h3> AI 真正与众不同的地方，我时常反复琢磨，虽然我的看法也会随时间摇摆。以往的科技，最先替代的是体力劳动： 蒸汽机比人力更快更省；电力让手工操作实现规模化；七八十年代的工业机器人，替代组装、搬运的工人。 就连早期电脑，替代的也是伏案填表、处理文书的文职工作。 唯独脑力思考，一直是安全区。电脑处理完数据，还需要人分析；助理整理完资料，还需要人写法务文书；工厂造出产品，还需要人设计。只要工作靠脑子多于靠动手，以往的自动化基本碰不到你。 可 AI 不管这套。 现在的大模型，能起草法务文件、解读医疗影像、写代码、做营销文案、设计部分配图，还能完成基础财务建模。不算完美，也离不开人工监督，却足以彻底改写 “人工监督” 的定义： 不再是人人亲手干活，变成少数人盯着大量 AI 产出。而且 AI 迭代的速度，前所未有。 蒸汽机从新奇发明到重塑经济，花了几十年；可如今的智能脑力工具，短短三年就能力暴涨，远超以往科技的普及速度。 我不敢把话说死，毕竟历史上多次有人以为变革会加速，最后却陷入停滞，但也不能完全忽视当下的巨变。 我一个开小型设计工作室的朋友，2022 年还说

华尔街不再为赚钱鼓掌

就在这周，硅谷五家最大的科技巨头密集交卷。 谷歌（Alphabet）、微软（Microsoft）、Meta、亚马逊（Amazon）、苹果（Apple），这五家合计市值超过 14 万亿美元的庞然大物，单季净利润总和已经逼近 1500 亿美元。 从财务表现看，这是一次集体大捷，五家公司的业绩全部超出华尔街预期，没有任何一家出现业务崩盘。 但股价的反馈，却展现出一种近乎残酷的割裂。 谷歌 Alphabet 股价在财报发布后飙升了 10%，苹果上涨 4%；而另一边，亚马逊股价几乎横盘，微软下跌 4%，Meta 更是直接砸出了 7% 的跌幅。 最高与最低之间，整整拉开了 17 个百分点的鸿沟。讽刺的是，这五家公司都在做同一件事，赚钱，而且赚得都比分析师预期的多。 过去两年，硅谷财报季遵循着一条潜规则。只要你宣称自己正在 All in AI，只要你在疯狂砸钱买芯片、建中心，市场就愿意为你买单。这是一种基于 AGI的未来溢价。 但在 2026 年的这个春天，这条规则彻底失效了。 <h2>一、同样的烧钱，不同的命数</h2> 要理解这种割裂，必须把谷歌和 Meta 放在一起看。 谷歌母公司Alphabet，一季度营收1099亿美元，同比增长22%。净利润626亿美元，账面同比增长81%，其中包含约369亿美元的非上市股权投资未实现收益。剔除这部分非经营性因素，核心经营利润的增幅在18%左右。盘后股价拉了10%。 Meta，一季度营收563亿美元，同比增长33%。增速比谷歌快了11个百分点。盘后跌了7%。 增速更快的那个，反而被资本投了反对票。 谷歌赢在什么地方？赢在每一笔AI投入，都能指向一个正在兑现的收入。 谷歌云单季收入突破200亿美元，同比增长63%。利润率从一年前的17.8%跳到了32.9%，不只是在长，而且越长越赚钱。 搜索那边，查询量创历史新高，广告收入涨了19%，达到604亿美元。两年前所有人都在说AI会杀死搜索引擎，但事实正好相反，AI让搜索变得更好用了，用的人更多了，广告主也更愿意花钱了。付费订阅用户总数3.5亿。云业务积压订单从上一季度的约2400亿美元翻倍到4620亿美元。 华尔街看到的是一条闭合的回路：花钱建AI基础设施，云收入跟着涨，搜索收入跟着涨，利润率也在扩张。钱出去了，能看见钱回来。 Meta的数字本身其实很好。广告系统Advantage+把获客成本平均压低了14%，部分品类的广告投放回报率提升了三成以上。单季563亿美元营收，利润率41%，放在哪家公司都是顶级水准。 但市场盯住的是另一件事。Meta把2026全年资本开支上调到了1250亿至1450亿美元，比上个季度给的指引又高了100亿美元。 这笔钱花出去之后，对应的AI收入增量在哪里？广告效率确实在提升，但广告效率的提升能不能撑得住每年1400多亿美元的投入？电话会上没有给出让市场满意的答案。 游戏规则变了。过去是你敢花钱我就给你加估值。现在的问题只有一个：花出去的钱，回来了多少？ <h2>二、叙事的崩塌与越赚越穷的悖论</h2> 如果说 Meta 输在回报路径，那么微软则输在了故事的终结。 FY2026第三财季（截至3月31日）营收829亿美元，同比增长18%，全面超预期。Azure增速40%。AI业务年化收入超过370亿美元，同比增长123%。 盘后跌了约4%。 原因不在这些数字里，在财报发布前一天。4月28日，OpenAI的GPT-5.5正式上架了亚马逊AWS的Bedrock平台。 过去两年，微软的AI叙事建立在一个前提上，是OpenAI的独家云伙伴，全世界最强的AI模型只在Azure上跑。这给Azure带来了大量客户迁移，也支撑了微软在AI时代的估值溢价。 这个前提现在忽然变了。OpenAI跟AWS签下了380亿美元、期限七年的算力采购协议。GPT-5.5同时可以在Azure和AWS上调用。 微软CFO在电话会上提到一句：我们不再给OpenAI付分成。 表面上在止血，但华尔街听出来的意思是，最大的AI合作方正在走远。 横向一比就更明显，谷歌云63%的增速，AWS 28%还在加速，Azure的40%在三朵云里排了个中间。本身不差，但放在这个语境下，成了没有惊喜的那一个。 微软赚钱的能力没问题。问题在于托起它估值的那个故事出现了裂痕。利润表装不下叙事的损失。 而亚马逊（AWS）则展示了 AI 时代的另一个残酷真相：越赚钱，反而剩得越少。 亚马逊的云业务虽然在加速，AWS收入376亿美元，同比增长28%，15个季度以来最快。公司整体营业利润239亿美元。 但过去12个月的自由现金流只有12亿美元。一年前是259亿美元。跌了95%。 管理层说得坦诚：在产能开始商业化、收入增速跑过

北大系，批量制造硬科技富豪

又是一年五四，北大迎来了128岁生日。 未名湖畔的故事讲了一百多年，但近几年，从这座校园里走出的另一条叙事线变得越来越密集。一批北大系校友创办的企业，正排着队登上资本市场的舞台。 据不完全统计，2025年全年，明略科技、纳芯微、胜科纳米、劲方医药、量化派、正力新能、大鹏工业、元光科技等北大系校友企业成功IPO，涵盖半导体、人工智能、新能源、生物医药等前沿领域。 进入2026年，这股势头非但没有放缓，反而在提速。珞石机器人二次递表港交所冲刺上市，深演智能重启IPO弃A赴港；与此同时，银河通用机器人一轮接一轮刷新融资纪录、深势科技跻身独角兽、零点聚能从燕缘孵化器中破壳而出……二级市场的上市通道和一级市场的融资赛道上，都有越来越多北大系的面孔。 这不是偶然的扎堆。这些公司的背后，是北大近年来在科技成果转化方面推出的一系列制度创新，从元培基金的设立，到燕缘创投的市场化运营，再到燕缘孵化器的落地揭牌，一条“实验室到孵化器到资本市场”的转化链条正在成型。 聚是一团火，散是满天星。一百多年前种下的是思想的火种，一百多年后长出来的是产业的森林。 未名湖畔的故事，还在继续。 <h2>资本市场的“北大系”正在集结</h2> 进入2026年，“北大系”排队IPO的名单还在拉长。 最新一幕发生在今年3月，珞石机器人向港交所递交更新版招股书。这家公司以国内唯一同时量产工业机器人和协作机器人的独特定位，冲刺港股“全系列智能机器人第一股”。联席保荐人为中金公司和国泰君安国际，公司已获中国证监会境外发行备案通知书。 珞石机器人的创始人庹华，2009年研究生毕业于北京大学电子与通信工程专业，此后在机器人领域深耕十余年。公司累计完成十轮融资，总融资额超过15亿元，估值约53亿元。数据显示，按2025年销量计，公司在中国前五大柔性协作机器人和前五大轻负载工业机器人供应商中均排名第一，市场份额分别为47.0%和5.8%。 在AI决策赛道，深演智能同样在推进上市进程。这家公司由两位北大校友黄晓南和谢鹏于2009年联合创办，三年合计营收约17亿元，客户中有近百家《财富》世界500强企业。公司在冲刺A股未果后，于2025年重启IPO，弃A赴港。 再看一级市场的融资端，北大系同样不容忽视。其中最具代表性的，是银河通用机器人。 这家公司由北大前沿计算研究中心助理教授王鹤于2023年5月发起创办，是典型的北大实验室直接孵化项目。王鹤本科毕业于清华，博士毕业于斯坦福，回国后进入北大任教。北大系投资机构燕缘创投在其最早期的阶段便进入投资。2024年，北大与银河通用进一步共建具身智能联合实验室。王鹤对此表示，联合实验室结合了北大在人工智能和具身智能领域的深厚学术积累，以及银河通用在技术研发和商业化实践上的能力，双方将共同推动该领域的技术创新与产业发展。 成立至今不到三年，银河通用虽未启动上市进程，但累计融资已超过60亿元，最新估值约210亿元，是国内估值最高的具身智能初创企业。2026年3月，银河通用再次完成25亿元新一轮融资，投资方阵容中出现了国家人工智能产业投资基金、中国石化、中信投资控股等国家队资本，发展势头不容忽视。 在AI for Science赛道，另一家北大系独角兽同样值得关注。深势科技由两位北大元培学院校友张林峰和孙伟杰于2018年联合创办，用AI重新定义科学研究的工具和流程。2025年12月，公司完成总额超过8亿元的C轮融资，累计融资达数十亿元，正式跻身独角兽行列。 与此同时，直接从燕缘孵化器中走出的项目也开始崭露头角。2026年2月，零点聚能完成超过5000万元天使轮融资。这家公司由北大物理学院长聘副教授肖池阶创办，聚焦可控核聚变方向，是燕缘孵化器与溪山天使汇联合孵化的代表项目，已与北京大学共同成立了“北大零点聚能聚变能源联合实验室”。 从银河通用的具身智能到零点聚能的可控核聚变，如我们所见，北大实验室正在把越来越多的前沿成果推向产业化。 从互联网时代的李彦宏、俞敏洪、李斌，到今天密集涌现的硬科技创业者，北大系的创业方向已经发生明显转变。IPO排队和大额融资交替涌现，指向同一个信号——北大系在中国硬科技创业版图中的分量越来越重，这也意味着未来将有越来越多的硬科技富豪来自北大。 <h2>从实验室到产业</h2> 北大系校友企业的集中爆发，不能只归功于个人奋斗。这背后，离不开北大近年来在科技成果转化方面搭建的一套制度体系。这套体系的核心离不开三个实体，元培基金、燕缘创投和燕缘孵化器。 元培基金是北大与北京科创基金联合发起的科技成果转化基金，规模10亿元，存续期12年。基金取名“元培”，一为纪念老校长蔡元培先生，二取培育原始创新之意。基金与北大科技开发部紧密合作，全面对接校内实验室与研究中心、“双一流”学科的前沿科技项目。 元培基金被投企业中已有成功IPO的项目。最新一幕发生在2025年11月18日，恒坤新材在上交所科创板上市。这是境内少数具备12英寸集成电路晶圆制造关键材料研发和量产能力的创新企业之一，主要从事光刻材料和前驱体材料等产品的研发、生产和销售。其中，北京大学科技成果转化基金——元培基金于2021年6月对恒坤新材进行了投资。 元培基金的投资逻辑颇具特色。据北大科技开发部公开介绍，基金不要求早期项目面面俱到，但要求其有足够长的长板，比如领先的技术，或者能够解决某个“卡脖子”问题。对创始人的评估首先看创业热情，然后看精力和资金投入程度，以此判断企业的可靠性。至于商业模式的可行性，在早期阶段不做硬性要求，允许企业在发展过程中逐步验证。 在元培基金之外，北大还通过上海临港

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