金沙江创投主管合伙人朱啸虎在北京大学创新创业学院发表演讲，探讨AI时代的投资框架。他提出核心判断：技术会平权，商业不会。AI正从技术进步主导期转向技术扩散主导期，决胜要素回归商业本质。他重申二十年不变的三个S投资标准（市场足够大、可快速规模化、可持续可防御），阐述商业模式金字塔，对比腾讯同心圆流量模式与阿里买流量模式，并判断开源模型五年将走完Linux三十年的路。他还直言200多家人形机器人企业绝大部分活不过十年，强调AI创业要看执行力和增长速度，先算清楚账。
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点：ChatGPT（预训练）、o1（推理）、Claude Code + Opus 4.5（长程 agent），并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题；商业上实验室像大企业，抢 token、做并购；创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载，组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志，但建议与泡沫共舞。
文章整理了朱啸虎在北大的演讲要点，共 19 条核心观点。他认为技术领先只是阶段性优势，长期竞争回归商业本质；判断创业项目要看重 3S 标准（市场规模、可规模化、可持续防御）；强调用户入口、高频业务、网络效应和留存比单纯增长更重要。关于 AI 创业，他指出最危险的是做成大厂可免费集成的功能，AI 正从 Token Maxing 转向 Value Maxing，成熟产品应隐藏模型细节，最好的机会是'旧需求×10 倍体验'。他还看好角色扮演、Coding 和视频等 AI 应用方向，以及开源获客和高价值具体任务的机器人创业。
红杉资本合伙人 Stephanie Zhan 宣布创立一只新的早期 AI 基金，专注于在公司成立之初就与创始人合作，押注于共识之前的大胆项目。基金 LP 包括红杉、Jeff Dean、Sachin Katti 等，她仍将保留红杉合伙人身份。她在斯坦福 Andrew Ng 实验室的经历塑造了她对 AI 的信念，并回顾了投资 Skild AI、Reflection AI、Ricursive AI、Linear 等公司的经历，强调在共识之前相信创始人、帮助其获得资本、算力与客户的重要性。
作者复盘了个人和小团队做企业AI服务（FDE）时的获客与成交经验，指出技术能力不等于商业能力，FDE不应包办全链路。他提出以企业AI培训作为最小商业模式：通过标准化企业培训解决获客和现金流，通过定制化企业内训承接高客单价需求，进而转化AI落地项目。核心打法包括设计渠道分润机制（25%-40%）借助商协会和商学院获客、建立讲座到付费培训的成交SOP、以及保证交付质量形成复购和转介绍，最终跑通可持续的小闭环。
作者以知识付费从业者视角，客观评价生财有术社群。他买会员本想挑项目翻拍卖培训，却发现按其回本标准难寻合适项目。文章分析生财口碑分化的原因：AI破局俱乐部的竞争、亦仁过度回应争议、对推广者利益分配不够大方、AI转型缺乏紧迫感等。作者批评Token排行榜机制有漏洞、MCP开放损害知识付费护城河，指出社群大佬多与个人能否赚钱无关，真正值得研究的反而是生财本身的生意模式。全文强调做生意要把利益和账算清楚。
作者记录硅谷101 Alignment 2026 年度峰会 Day 1 三场分享的核心洞察：模型竞赛、新型AI研究实验室与AI for Science。贯穿全场的主题是'生成越来越便宜，验证越来越贵'。开源vs闭源之争本质是利润表问题，价值向model-agnostic应用层转移；数学因可验证、可数字化、数据充足成为AI攻克焦点，验证成本趋近于零是北极星；AI for Science最大瓶颈是湿实验验证周转时间。作者从投资视角提出：拆解AI应用公司COGS、关注闭源转开源迁移路线图、可验证代码生成是下一个基础设施层。
文章回顾了从大模型、Copilot 到 Agent 的三轮 AI 创业浪潮，指出当前消费端 AI 产品超八成依赖卖 token 的模式，导致创业者陷入内卷、缺乏壁垒与利润。作者引用 a16z 报告指出真实用户渗透率仍低，类比互联网从连接付费演化为注意力经济的历史，提出 AI 时代将从卖订阅走向'意图经济'——当 AI 打破能力不对称，稀缺的意图将成为价值流动的载体。作者认为消费 AI 行业刚走到真正的起点，鼓励迷茫的创业者坚持下去。
作者认为在 Agent 普及、生产力极大丰富的未来，拥有正确的资产才能占据优势，并归纳出 13 种值得构建的生意：AI 原生服务公司、线下体验生意、分发能力（ACP 漏斗：受众→社区→产品）、专有数据集、领域专属 Harness、机器人与物理 AI、有粉丝基础的实体产品、算力与能源、健康长寿与养老照护、市场与社交网络等。文章为每类生意解释了其在 Agent 时代的逻辑，并配有真实案例，如记账自动化公司、 sauna 俱乐部 Othership、Mercor、Osmo、Fellow、Crusoe 等，为创业者提供方向地图。
作者分享了如何将多元兴趣转化为个人生意的完整课程。他指出传统建议要求'细分定位'（niche down）是错误的，因为人是可以被激发广泛兴趣的。他提出的商业模式很简单：用社交媒体作为免费流量来源，再加上基于自身知识的微型产品或服务快速变现。核心方法是构建'内容地图'：先确定品牌使命，即读者想要逃离的现状（A点/反愿景）和你要帮助他们到达的目标生活（B点/愿景），然后选择2-3个足够宽泛的主题领域来吸引更广泛的受众。他强调内容应被视为拼图而非孤立的飞镖，每篇帖子都服务于更大的图景，这样即使没有爆款也能持续吸引受众并实现变现。
本文整理了 Higgsfield 创始人 Alex Mashrabov 在 20VC 访谈中的关键数据和观点：公司 B 端收入占比超 50%，企业客户 12 个月 NRR 超 300%；通过自研商拍图像模型和动态模型路由器将毛利率稳定在 80% 以上。文章还总结了其从过度追逐市场叙事转向产品驱动增长的教训、把握分发主权的经验、150 人创意专家团队的构建，以及对未来 90% 短视频由 AI 自动化驱动的判断。终极目标是成为全球数字营销的内容生成与分发中枢。
作者分享了自己靠卖 Facebook 广告投放课程赚取 400 万利润的经历，却认为经营思路存在根本错误。他用"蛋炒饭"比喻"效果推理"——从手头资源出发做事，早期以此切入市场获得成功；但课卖起来后仍沿用起步思维，未做标准化产品、未扩展课程体系和流量入口，导致个人时间成为天花板，也无法满足学员的多元需求。通过麦当劳兄弟与雷·克罗克的对比，他说明标准化之外还需先定目标再倒推配置资源。结论是：起步时可先用手头资源快速入场，但做到一定规模就要从"冰箱里有什么"转变为"我要做哪道菜"。
李飞飞创办的AI公司World Labs被AMD以约82亿美元全股票收购，李飞飞将加入AMD担任首席科学家，向苏姿丰汇报。该公司2024年初成立时估值仅约2亿美元，今年年初估值涨至50亿美元，成立仅两年半即被收购。a16z等硅谷风投自2024年4月起连续多轮投资，成为最大赢家。文章借此说明站在AI风口上的巨大价值与资本回报。
