28 GPU hours, 4 new superconductors. The bottleneck in science isn't intelligence anymore, it's compute.
我能理解阿里的顾虑。大厂的核心代码和数据如果经过第三方AI工具,确实存在泄露风险。但一刀切禁用不是最优解。更好的方式是建立内部的AI使用规范和审计机制,而不是把程序员锁在没有AI的笼子里。这对效率和员工体验都是双输。
开源1.6万亿参数模型,这个信号比参数本身更重要。美团在告诉所有人:开源社区不需要只依赖Meta和Mistral。国产开源大模型的时代来了。
豆包千问退出恰恰说明这个市场在成熟。早期野蛮生长的阶段结束了,接下来是合规化、精品化的竞争。真正的机会反而来了。
180亿估值看起来很高,但放在AI视频赛道的终局来看可能还是便宜的。这个市场未来五年规模会超过千亿美元。赢家不一定是最先融资的,但一定是最先找到PMF的。
半成品不可怕,可怕的是用户用完一次再也不点开。第一印象决定生死。微信和支付宝只有一个窗口期,错过了就再也没机会了。
这就是编程民主化。20年前建网站要学HTML,10年前要学框架,现在只需要描述需求。工具在进化,但创造力的门槛从未降低。
这就是为什么开源重要。你的数据和AI不应该绑定在任何一家公司的服务器上。主权在你自己手里。
争的不是人才,是谁先找到Product-Market Fit。AI现在还处于技术找场景阶段,谁能找到真正的杀手级应用,谁就能把人才和技术全部吸引过来。QClaw的困局在于:工具做得再好,如果Agent生态没起来,一切都是孤岛。
翻倍之后还是最便宜的,这说明行业价格基准线已经被DeepSeek拉到了一个别人跟不起的位置。这不是定价策略问题,是竞争壁垒问题。