华为到底是什么公司
文章从问界品牌主导权移交赛力斯切入，回顾华为三次'交出重资产'的历史：2003年与3Com合资后卖掉企业网业务（后成新华三）、2021年将x86服务器业务卖给河南国资（超聚变）、如今向赛力斯交出造车与渠道。作者指出华为始终坚持留下芯片、系统等最轻、最难替代的核心环节，把组装、工厂、门店等重资产交出去。结合服务器行业低净利率、智算中心GPU闲置与国产AI芯片短缺的矛盾，揭示华为'扶上马，送一程'的商业本能与战略智慧。
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DeepSeek，华为，「必须成功」：十六万颗萤火照进荒原
文章讲述了DeepSeek与华为两条看似毫无交集的技术路线如何走向深度结盟的故事。幻方量化创始人梁文锋早在2019年就囤积算力（萤火一号、二号），而华为通过海思备胎计划在实体清单后推出昇腾芯片。在英伟达对华禁售后，DeepSeek以极致工程能力用低配H800训练出V3和R1，震撼硅谷并引发英伟达市值暴跌。2026年，梁文锋押上200亿元，联合华为将下一代旗舰模型迁移到纯国产昇腾底座，并在内蒙古规划16万颗昇腾芯片的超大型数据中心。这是一场被地缘封锁逼出来的、别无选择的技术突围。
我研究了 AI 推荐的 294 个创业点子，发现大多数人第一步就做错了
文章基于 BigIdeasDB 对 294 个 AI 推荐创业点子的研究指出，80.6% 的点子重复度高，且 AI 给出的收入预测从不分析竞争情况，看似完整但并不靠谱。作者结合 MailCheap 等真实赚钱案例，提出普通人做 AI 副业的正确路径：从熟悉的行业和真实抱怨中找问题，而非让 AI 凭空推荐；用 AI 做需求分析和竞品调查，主动寻找反面证据；先做无需写代码的最小服务版本，争取第一笔真实付费，再考虑扩张。文末附有可直接使用的三个 Prompt 和 7 天行动计划，强调找到愿意付钱的客户比收集创业点子更重要。
#03 - 手机就是那台电脑：终端厂商的个人智能体
「谁在定义个人智能体」系列第三篇，聚焦终端厂商对个人智能体的定义。文章首先梳理三份底层文件：联想与IDC的个人AI白皮书、IDC与高通的行动式AI白皮书、以及国家级AI终端智能化分级标准。随后逐一分析联想天禧、华为小艺、荣耀YOYO Harness与AgenticOS、vivo蓝心Harness、OPPO个性化主动智能、小米家庭智能和三星多智能体生态的路线差异。下篇总结模型厂商与手机厂商的五种合作方式：外接模型、模型主导体验、模型自造手机、模型开源和全栈自研。最后提炼终端派的五个共同点：智能体是系统层而非App、核心是调度、强调主动、端侧优先保护数据主权、以Harness为核心框架。
GEO行业的12种典型盈利模式
作者总结了GEO（生成式引擎优化）行业的12种典型盈利模式，包括：卖服务（全案运营）、卖系统（SaaS或私有化部署）、卖信源、卖咨询、卖课程、卖陪跑、卖广告、卖加盟（部分企业营收过亿）、卖FDE、卖标准、卖数据以及卖产品。针对有人质疑'人人都搞GEO是否等于内卷'的观点，作者回应称全国从业者不到100万，行业竞争远未到囚徒困境的程度。文章为GEO从业者提供了商业模式的系统性梳理。
为什么 AI 繁荣但生产力却没有提升
Chamath 探讨了 AI 投资回报率（ROI）难以在生产力数据中体现的原因。AI 成本极低——企业中位数每月每位员工仅花费 12.50 美元，只需提升约 0.15% 的效率即可回本。但价值端难以衡量：企业员工大部分时间花在协调、会议和流程审批上，而非产出工作，人成为 AI ROI 的瓶颈。2026 年一项 515 家初创公司的实验显示，几乎所有收益都来自最顶尖的 10% 企业——关键在于围绕 AI 重组工作流程，而非工具本身。作者引用 Solow 的生产力悖论和 Musk 的五步自动化流程，指出企业应先简化流程再自动化，生产力提升将取决于大企业采纳的速度。
企业的缓慢死亡：AI 时代传统组织的渐进式衰退
文章论述企业不会在瞬间被 AI 击败，而是逐季度缓慢落后。作者引用 PwC 和 McKinsey 调查数据指出，尽管员工普遍使用 AI 工具，但大多数企业未获得显著财务回报。类比电力时代工厂保留蒸汽机传动轴的教训，说明仅购买 AI 许可证而不重构工作流程无法释放价值。结合 Microsoft 及医疗授权平台等案例，作者强调必须围绕 AI 重新设计工作流。文末提出企业落后于 AI 的七个阶段，警示渐进式衰退的风险。
好看，如何成为一门生意01｜Aēsop
作者以护肤品牌 Aēsop 为例，拆解'好看'如何转化为商业价值。文章从门店陈列的重复与层次、配色的比例与材料质感、标签排版的信息层级，到香气的自然联想与情境化描述，分析了品牌在视觉、嗅觉和空间设计上的一致性逻辑。通过京都、东京、上海等门店案例，说明 Aēsop 因地制宜的门店设计如何让品牌融入街区、营造冥想般的舒适体验，从而让顾客愿意停留并消费。
后厨变天了：三个厨师的位置，换成两台AI炒菜机
武汉米禾堂快餐店老板董泽军有近30年厨师经验，他将三个厨师换成了两台炒菜机器人，门店日接待300多位食客、月节能30%-40%、面积从50平扩到260平。商用炒菜机器人渗透率目前不足2%，连锁品牌渗透率已达约40%，行业预计2026年为放量元年。文章拆解了厨师难找且不稳定、机器回本周期约8.4个月等行业账目，指出机器适合快餐团餐等标准化场景，并提醒店主先算清成本、写出量化菜谱、确认单量稳定再上设备。厨师的手艺可以从手上搬到纸上，被复制和放大。
DeepSeek 采购华为昇腾芯片：The Information 报道中的细节解读
The Information 报道称，华为最早将于 2026 年 Q4 向 DeepSeek 大规模交付 16 万枚老款 950DT 芯片，用于内蒙古新数据中心，总价值约 26 亿美元，将是已知规模最大的华为 AI 芯片集群之一。文章分析指出，DeepSeek V4 延迟发布与华为芯片供应延迟有关，确定性比性价比更重要。华为昇腾芯片 2026 年实际产量受 HBM 短缺制约预计仅 20-30 万枚，远低于 75 万目标，封装产能也紧张。DeepSeek 同时自研推理芯片以避免依赖外部供应。文章认为中国大模型厂商在算力缺口下仍紧咬美国，值得尊重。
智谱用 GLM-5.3 自己优化了自己的推理系统
智谱披露 GLM-5.3-Flash 的全部生产推理已运行在超 10 万块国产 AI 加速器上，从跑通到上线不到两周，端到端吞吐量提升 3.2 倍，大量优化工作由 GLM-5.3 驱动的智能体完成。核心经验在于'密集反馈'机制：将资深工程师的隐性过程奖励显性化为分层验证接口，让智能体自主定位并修复精度漂移、GIL 并发瓶颈、重复计算等真实工程问题。国产芯片单 token 成本已对标英伟达 GPU。唐杰指出目标设定与高风险审查仍由人负责，但最小递归自我改进闭环已存在。
Midjourney 都来收购占星 App 了，玄学赛道到底怎么赚钱？
文章探讨了玄学赛道（占星、塔罗、八字等）的商业模式，以 Midjourney 收购占星社交 App Co–Star 为切入点，分析了海外 Co–Star、CHANI、Nebula、Sanctuary、AstroTalk 等产品的变现路径，以及国内 FateTell、NoonWake.AI、问天机等案例。核心逻辑是：用玄学降低开口成本，用订阅、次卡、真人分钟费收钱，用品牌或算法做差异。文章还给出了不同资源禀赋下的切入建议、变现阶梯及合规风险提示。
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