松松科技

AI开始“抢饭碗”了：这一次，变化比智能手机时代更猛

Wed, 29 Apr 2026 10:08:17 +0800

这几天AI圈，已经不是“更新”，而是“轰炸”。OpenAI、Google、DeepSeek、阿里、腾讯、字节、Kimi……几乎每天都有人发新模型。

很多人看着热闹。但大部分人，其实没看懂这轮AI真正可怕的地方。

不是参数。不是跑分。也不是谁又成了“全球第一”。而是：

AI正在以一种非常恐怖的速度，变得越来越便宜、越来越简单、越来越像“水电煤”。

而每一次“能力大降价”，最后都会重塑整个社会。

这才是重点。

一、很多人还在看热闹，但行业已经变了

2023年，大家讨论AI，还像在讨论一个“高科技产品”。那时候：

会写Prompt的人很牛
会调模型的人很牛
会做AI工作流的人很牛

普通人看AI，就像看程序员的玩具。

但2026年4月这一轮更新之后，逻辑已经开始变了。

OpenAI把上下文拉到100万token。Google把多模态和Agent能力继续往前推。Kimi开始做多Agent协同。豆包开始疯狂下沉用户。DeepSeek则继续死磕国产算力适配。你会发现：

大家已经不再单纯比“谁更聪明”。

而是在比：

“谁能让更多普通人用起来。”

这意味着什么?

意味着AI行业，已经开始从“技术竞争”，进入“普及战争”。

而真正的大变化，往往都发生在“普及”阶段。

二、真正危险的，不是AI太强，而是AI太便宜

很多人还没意识到。AI行业现在最恐怖的一件事，是“能力成本”正在疯狂下降。以前：

做一张宣传图。你得找设计师。
写一篇文案。你得找运营。
做一个网站。你得找程序员。
拍一个宣传视频。你得找剪辑。

但现在。越来越多事情，开始变成：一个人 + AI。

甚至很多时候：一个不懂专业的人 + AI。

这才是真正改变世界的地方。因为历史上所有巨大变革，本质上都是：“让过去昂贵的能力，变得廉价。”

工业革命，把制造能力变便宜。

互联网，把信息传播变便宜。

智能手机，把连接变便宜。

而AI，正在把“专业能力”本身变便宜。

这才是真正的大事。

三、最先被AI改变的，不一定是白领

(图片来源：QuestMobile)

很多人总觉得：AI先替代程序员、设计师、文案。但现实可能完全不是这样。

因为最先疯狂使用AI的，反而可能是：

小老板
个体户
自媒体
县城商家
中小企业

原因特别简单。他们最缺人。也最缺钱。而AI刚好同时解决这两个问题。

我认识一个做门窗的小老板。以前他发朋友圈，全靠复制同行文案。现在他每天：

用AI写推广文案
用AI做海报
用AI剪视频
用AI做客户聊天话术

最夸张的时候。一个人顶过去三个人。而且他根本不懂AI原理。他甚至不知道什么叫大模型。但这不重要。

因为真正改变世界的技术，从来不需要普通人理解原理。就像没人懂智能手机芯片。但人人都会刷短视频。

四、AI行业正在发生一次“权力转移”

过去很多行业，专业能力是被垄断的。

你不会剪辑，就做不了视频。你不会写代码，就做不了网站。你不会设计，就做不了品牌。

但AI正在打碎这种门槛，未来最可怕的一件事，不是AI替代人。而是：普通人第一次拥有了过去只有专业团队才有的能力。

一个人，可以：

做内容
做设计
做营销
做客服
做运营
做网站
做短视频

过去这些能力，需要一家公司。现在，可能只需要一个会用AI的人。

很多行业的“能力壁垒”，会因此被直接击穿。

五、DeepSeek为什么会被整个行业盯上

这轮AI大战里。很多人关注的是模型排名。但业内真正盯着的，其实是另一件事：国产算力。

DeepSeek最近重新回到焦点。很大原因，不只是模型。而是它一直在适配国产芯片生态。

这意味着什么?意味着中国AI行业，正在尝试建立自己的底层系统。

因为AI拼到最后。拼的绝对不只是聊天能力。还包括：

芯片
算力
系统
数据
Agent生态

为什么现在腾讯、阿里、字节都在疯狂投入?因为大家都意识到：

AI不是一个产品，而是下一代互联网入口。谁掌握入口，谁就掌握未来。

六、真正的危险：很多人还在观望

现在还有很多人觉得：“AI跟我没关系。”

但问题在于，AI不像过去很多技术。它不是先改变一个行业，而是会同时改变所有行业。

更关键的是，AI正在快速降低门槛。

过去你还需要学Prompt，现在很多AI已经开始主动理解人话。

过去你还要研究工作流，现在Agent已经开始自动调用工具。

未来真正拉开差距的，可能不是最懂AI的人，而是最早开始使用AI的人。

因为：会用AI的人，效率正在指数级提升。

结尾

这一轮AI大战，表面上看，是大厂之间的“神仙打架”。但真正被改变的，其实是普通人的能力结构。

过去很多普通人做不到的事。现在正在被AI快速拉平。而历史上每一次“能力平权”。最后都会诞生一批新赢家。

问题已经不是：“你要不要学AI。”

而是：当所有人都开始拥有AI的时候，你准备怎么用它。

从“中国影视第一股”到被申请破产重整，它到底输在哪？

Sat, 25 Apr 2026 15:00:00 +0800

提起“中国影视第一股”，很多人第一反应都是——华谊兄弟。

它曾经有多风光?

2009年上市，站在中国影视行业最顶端;
手握一线导演、顶级演员资源;
《集结号》《非诚勿扰》《唐山大地震》这些爆款，一部接一部。

那时候的华谊，不只是公司，是“行业规则制定者”。

但你再看现在——被申请破产重整、股价长期低迷、持续亏损、债务压顶。

一个问题就出来了：

它是怎么一步步，从神坛走到边缘的?

一、它不是突然倒下的，而是一步步“透支未来”

很多人以为，影视公司是被市场打死的。

其实不完全。

华谊最大的问题，是——太早开始“金融化”了。

最典型的操作，就是疯狂并购。

比如当年收购东阳美拉，给了极高估值，对赌协议直接拉满。

说白了，这套玩法逻辑很简单：

用资本讲故事
用并购做业绩
用对赌撑增长

短期看，很猛。

但长期看，本质是在提前透支未来利润。

一旦内容不爆，现金流就会立刻出问题。

二、它踩中了影视行业最危险的周期

再往后看，其实有一个更大的背景——行业变了。

2018年之后，中国影视行业发生了几件大事：

“限薪令”出台
资本退潮
内容审核趋严
流量明星模式崩塌

再叠加一个标志性事件：范冰冰税务风波。

整个行业，从“野蛮生长”，一下进入“强监管周期”。

而华谊的问题在于：

它的商业模式，是建立在“高片酬 + 流量明星 + 资本驱动”之上的

当这三样同时失效的时候，它几乎没有缓冲空间。

三、它真正输的，是“失去造血能力”

你仔细看会发现：

很多影视公司倒下，不是因为没钱，而是——不会再赚钱了。

以前的华谊，有稳定的内容产出能力。

但后来，它逐渐变成：

依赖明星
依赖IP
依赖资本运作

而不是靠内容本身。

对比一下现在还活得不错的平台，比如爱奇艺、腾讯视频：

他们的核心是——持续生产内容的能力 + 平台分发能力。

而华谊，没有平台，也失去了稳定内容能力。

这就意味着：

收入不稳定
投资回报不可控
风险无限放大

四、当资本退潮，谁在“裸泳”一目了然

有一句很经典的话：

潮水退去，才知道谁在裸泳。

华谊其实不是个例。

你看同一时期的乐视网，也是类似路径：

讲大故事
高杠杆扩张
依赖资本输血

区别只在于，谁先撑不住。

当资本环境变紧，融资难度上升：

现金流断裂
债务滚雪球
公司进入恶性循环

破产重整，其实只是“结果”，不是“原因”。

五、它给普通人最现实的3个教训

这件事，其实不只是企业故事，对个人也很有参考意义：

1.不要用“未来的钱”，过“现在的日子”

对赌也好，贷款也好，本质都是提前透支。

一旦增长不达预期，风险会成倍反噬。

2.真正的核心能力，一定是“能持续赚钱”

不是一次爆发，而是持续造血。

公司如此，个人也是。

3.越依赖外部环境，风险越大

政策、资本、流量，这些都不是你能控制的。

你能控制的，只有你的“基本盘”。

华谊的故事，不只是一个公司兴衰。

它更像一个时代的缩影：

从野蛮生长，到理性回归。

而所有活下来的玩家，都在做一件事——

从“讲故事”，回到“做产品”。

这才是AI时代真正的生存能力

Tue, 21 Apr 2026 10:24:16 +0800

这两年，很多人都在焦虑一件事：AI会不会抢我的工作?

说实话，大多数人都想错了。

AI真正做的，不是“替代岗位”，而是筛选人。

一、被淘汰的，从来不是岗位

你仔细看就会发现，AI替代的，其实是三类东西：

重复劳动(写基础文案、整理资料)
标准流程(客服回复、简单设计)
信息搬运(洗稿、伪原创)

但有三样东西，AI很难取代：

判断(做决策)
关系(拿资源)
结果(对业绩负责)

所以问题不在于你做什么工作，而在于：你是在“执行”，还是在“创造结果”。

二、很多人正在走错路

现在最常见的三种误区：

1)把AI当工具，而不是杠杆

只是用来写文章、生成图片，本质还是在打工。

高手是用AI，一个人干掉一个团队。

2)沉迷提示词技巧

提示词只是技巧，不是核心能力。

真正值钱的是：你解决什么问题。

3)越用AI，越不思考

长期依赖AI输出，却不判断、不复盘，

最后会变成——离开AI什么都不会。

三、AI时代，最值钱的3种能力

1)需求拆解能力

别人一句模糊需求，普通人直接干，

高手先拆清楚逻辑，再让AI执行。

本质是：AI做事，你定义问题。

2)结果导向能力

AI只负责“给答案”，不负责“赚钱”。

你要做的是：

把内容变成交付
把流量变成订单
把工具变成收入

未来拼的是：谁更会用AI赚钱。

3)资源整合能力

AI解决的是能力问题，不是资源问题。

你有客户 + AI = 自动变现
你有渠道 + AI = 内容放大

本质是放大你已有的优势。

四、普通人可以走的3条路

路径1：AI+副业变现

写作、做图、做短视频、接单、做站

核心：用AI做交付赚钱

路径2：AI+本职升级

自动写方案、做分析、提效率

目标：成为不可替代的人

路径3：AI+信息差生意

做教程、卖工具、做培训

本质：赚认知差的钱

五、最后

AI不会淘汰人，但会用AI的人，一定会淘汰不会用的人。

未来不是“有没有工作”，

而是，你能不能用AI，一个人干5个人的活。

不用开店、不用高投入，这7个生意正在闷声赚钱

Sat, 18 Apr 2026 14:58:18 +0800

很多人一提到赚钱，就觉得必须拼命跑、拼时间、拼体力。

但现实是，有一类小生意，社会需求长期存在，只要你肯深耕，反而能越做越轻松、越做越稳定。

下面这7个方向，门槛不高，但非常适合长期经营。

1. 跑街拓店：做平台和商家的“中间人”

现在几乎所有本地生活平台，都在疯狂扩张商家资源。

外卖、本地服务、团购、生活工具类APP，都离不开线下商家入驻。

你要做的，其实就是：帮平台去“拉商家入驻”

本质上，你就是一个“商业红娘”：

找店铺
讲清平台优势
协助完成入驻

每成功一家，就有推广佣金。

优势：

上手快
不需要太多资金
做得越久资源越多

这是典型“跑出来的钱”，但积累越多，后面越轻松。

2. 社区养老：未来10年的刚需赛道

老龄化已经不是趋势，而是现实。

但很多人误解了养老生意——不是开养老院，而是“上门服务”。

比如：

陪诊挂号
买菜做饭
上门聊天陪伴
简单康复照料

看起来普通，但解决的是刚需。

这个行业的核心：信任

一旦一个家庭认可你，你就会：

长期复购
转介绍不断

这是典型“慢生意”，但极其稳定。

3. 旧衣回收：被低估的“长期现金流”

现在的旧衣回收，已经完全互联网化了。

用户只需要：手机下单 → 上门回收

你可以做的，是：推广这些回收平台或小程序

每一单都有分成。

为什么这个生意成立?

每个家庭都有旧衣
高频刚需
几乎没有库存压力

如果你有社区资源、私域流量，这个项目很容易做成“持续收入”。

4. 技能变现：最轻资产的赚钱方式

如果你有任何一项技能，其实都可以变现。

比如：

会做甜品
会剪视频
会修图
懂育儿 / 装修 / 职场

都可以做成：教程 / 课程 / 咨询

变现路径也很成熟：

短视频引流
社群转化
课程销售

这个模式的本质优势：一份内容，可以卖很多次。

你越做，壁垒越高。

5. 游戏代练：兴趣也能变收入

如果你本身就爱打游戏，这条路其实可以考虑。

核心就是：用时间换游戏内资源 → 再变现

常见方式：

代练升级
打装备
卖账号 / 游戏币

适合人群：

时间相对自由
游戏理解较深

但要注意：一定要走正规平台，避免风险。

6. 快餐配送：最接地气的稳定生意

无论在哪，吃饭永远是刚需。

特别是在：

工厂区
写字楼
学校周边

只要你能做到：稳定 + 实惠 + 不难吃，就一定有市场。

形式也可以很灵活：

餐车
小厨房
外卖档口

关键点只有一个：把一个区域“吃透”。

7. 宠物服务：高客单、高粘性的好生意

现在养宠物的人越来越多，而且愿意花钱。

需求也越来越细分：

上门喂养
宠物寄养
训练
摄影

这个行业的特点：

客单价高
用户粘性强
非常依赖口碑

只要服务做好，客户会主动帮你介绍客户。

说一句实话

这7个方向，没有哪个是“躺赚”的。

但它们有一个共同点：

可以积累
可以复利
可以越做越轻松

比起天天找新机会，不如选一个方向，狠狠干3年。

很多人缺的不是机会，而是——

没有在一个赛道里待够久。

“温水煮青蛙”：AI正在悄悄改变人类的思考方式

Wed, 15 Apr 2026 11:01:11 +0800

最近，一项来自英美多所顶尖高校的联合研究，给所有重度使用AI的人敲了一记警钟。

结论很扎心：

AI正在悄悄削弱人类的认知能力，而且过程几乎无感。

他们把这种现象形容为——

“温水煮青蛙”。

一、只用了10分钟，人就变了

研究人员设计了一个很简单的实验：

让参与者完成写作、编程、数学等需要深度思考的任务。

一部分人可以使用AI辅助，另一部分人完全不用。

结果很快拉开差距——

使用AI的人，短期表现更好，效率更高

但只要停止AI支持，问题就来了

仅仅使用AI 10分钟后

这些人独立完成任务的能力明显下降

更关键的是——

他们更容易直接放弃。

相比之下，从一开始就不用AI的人，虽然慢，但更能坚持，也更能解决问题。

二、真正被削弱的，不只是“能力”

这项研究最值得警惕的，不是“你变慢了”。

而是三件更深层的东西：

1. 思考能力被外包

当你习惯“问AI”，大脑就不再主动推理。

2. 抗挫能力下降

遇到难题，不再硬扛，而是下意识寻求外部答案。

3. 学习动力被侵蚀

既然AI能更快给答案，为什么还要自己想?

久而久之，你不是不会做题——

而是不想做题了。

三、用法不对，伤害更大

研究还发现一个很有意思的细节：

AI怎么用，比用不用更重要。

不同使用方式，结果完全不同：

直接要答案 → 认知损伤最严重
半依赖 → 有提升，但仍有风险
只用来“提示/澄清” → 影响最小，甚至有帮助

换句话说：

AI不是问题，依赖才是问题。

四、这件事真正可怕的地方

如果只是个体变懒，还不算什么。

但研究团队提出了一个更深远的担忧：

当一整代人把“思考”外包给AI，人类整体的创新能力，可能会被稀释。

未来可能出现一种人：

会提问，但不会推理
会调用工具，但不会解决问题
会输出结果，但不理解过程

听起来很熟悉，对吧?

这其实就是“高级工具使用者”，而不是“思考者”。

五、那我们该不用AI吗?

现实一点——

不可能。

AI已经像搜索引擎、电力一样，成为基础设施。

真正的问题不是“用不用”，而是：

你是用AI，还是被AI用?

这里给你3个更稳的用法：

1. 先自己想，再问AI

哪怕只想3分钟，也比直接复制答案强

2. 把AI当“教练”，不是“代写”

多问：为什么?还能怎么做?

3. 刻意保留“纯手工思考时间”

比如每天一段时间，不借助任何工具

六、最后一句话

AI确实能让你更快。

但如果你不加控制——

它也会让你，慢慢失去变强的能力。

效率，是短期的红利。

思考，才是长期的壁垒。

别让自己，成为那只在温水里的青蛙。

GitHub爆火：有人正在“复制”张雪峰的大脑

Fri, 10 Apr 2026 15:36:39 +0800

这两天，有个挺有争议的事刷屏了。

“考研名师”张雪峰在 3 月 24 日因心源性猝死离世，很多人还没缓过来，结果紧接着，一个叫“张雪峰.skill”的项目就在 GitHub 上火了。

一、一个“还在说话的张雪峰”

从项目介绍来看，“张雪峰.skill”并不是简单的语录拼接。

开发者声称，他们基于张雪峰的公开资料——包括著作、媒体深度采访、语录、关键决策记录以及完整人生时间线——进行了系统化拆解，最终提炼出：

5 个核心心智模型
8 条决策启发式
一套完整的“表达 DNA”

在实际效果中，这个系统可以模仿张雪峰的表达方式，对高考志愿、考研选择、职业规划给出建议。

更关键的是，它强调：

这不是“套壳 ChatGPT”，而是在用张雪峰的思维方式做决策。

换句话说，这个项目试图做的，不是“像他说话”，而是——

“像他一样思考”。

二、更大的野心：任何人都可以被“复刻”

值得注意的是，这个项目背后，还有一个更底层的工具——“女娲.skill”。

其官方描述更直接：

可以蒸馏任何人的思维方式
让“乔布斯、马斯克、芒格、费曼”为你工作

这意味着，“张雪峰.skill”只是一个样本。

真正被打开的，是一个更激进的可能性：

人类的认知，可以被拆解、建模、复用，甚至批量生产。

三、争议的核心，不在技术

项目爆火之后，GitHub 的讨论区迅速分裂成两派。

反对者认为：

这是在消费逝者
借热点进行技术炒作
甚至存在伦理边界问题

支持者则觉得：

这是知识的延续
让有价值的思维“留下来”
以另一种方式“活着”，并持续产生价值

一边是“冒犯”，一边是“纪念”。

但真正的矛盾，其实更深一层：

当一个人的“思维”都可以被提取和复用，我们该如何定义“他还在不在”?

四、更现实的问题：我们也会被“蒸馏”

很多人把这件事当成个案，其实不是。

今天可以是张雪峰，

明天也可能是：

你的行业经验
你的表达风格
你的决策逻辑

只要你留下过足够多的数据，就具备被“建模”的可能。

而AI真正擅长的，从来不是创造，而是：

提炼模式，然后无限复制。

五、这是纪念，还是替代?

“张雪峰.skill”的争议，本质不是一个开源项目的对错。

它更像一面镜子，让我们第一次直面一个问题：

如果一个人的思维可以被复刻
他的声音可以被模拟
他的判断可以被调用

那我们是在延续他，

还是在替代他?

答案，也许还没有，但这个问题，已经无法回避了。

二十年数字记忆落幕：360doc 个人图书馆宣布 5 月 1 日正式停服

Wed, 08 Apr 2026 09:56:47 +0800

说实话，看到这条公告的时候，不少老用户心里都“咯噔”了一下。那个陪了我们整整20年的360doc个人图书馆，终于还是扛不住了，正式宣布：2026年5月1日，全面关服。原因很直接，也很现实：没找到愿意接盘的人，而且还得保证大家的数据安全。

从公告发布那天起，平台已经不让发新内容了。不过别慌，登录、导资料、退会员费和提钱包里的钱，这些功能都还开着。5月1号一过，服务器直接断电，到时候可就真进不去了。

20年，很多人的“线上书房”

把时间拨回2005年，那会儿博客和论坛正火，云盘、同步笔记啥的还没影儿呢。360doc就是在那个时候悄悄上线的，主打一个“个人图书馆”。那时候想存个网页、收藏篇文章，除了浏览器收藏夹，真没太多好办法。360doc就这么成了不少人的“网络资料库”。

从考研真题、行业报告，到养生偏方、散文诗歌，平台足足攒了11亿篇文章。由北京六智公司运营的这个老站，靠着一键剪藏、分类整理和全文检索，愣是吸引了8000多万注册用户。它早就不只是个工具了，更像是一代人的“线上书房”：学生党在这儿整理笔记，打工人沉淀项目资料，长辈们收藏健康知识，文艺青年囤积散文诗歌……它完整见证了我们从“找信息难”到“信息多到看不完”的整个过程。

只剩最后二十多天，赶紧办这三件事

5月1日之后服务器关闭，数据就彻底没了。所以这段时间，大家真得抓紧，优先搞定下面三件事：

赶紧备份资料：用平台官方给的导出工具，把收藏的文章、笔记、文件夹分类全部下载到自己电脑或网盘里。别嫌麻烦，以后找不着可就真找不着了。建议保留原来的文件夹结构，方便日后检索。
VIP会员退费：还没过期的会员，可以按规则申请按比例退钱。具体能退多少、怎么操作，仔细看官网公告，别错过截止时间。
钱包提现：里面如果有余额、活动返现、或者以前攒下的收益，5月1号前一定要提出来。通道一关，钱就真拿不回来了。

官方承诺最后这一个月会尽量保障系统稳定，但强烈建议大家别拖到4月底。服务器一旦老化或流量突增，导出功能随时可能卡顿，早点动手最踏实。

为什么“免费送”都没人要?

360doc走到今天，其实不是突然决定的。今年1月份的时候，平台就发过一纸公告，说愿意把核心技术、11亿篇数据，连带运营团队，全部“无偿转让”。

在互联网圈子里，这种“倒贴”送资产的操作真不多见。说白了，运营方也知道光靠自己撑不下去了，宁可不要一分钱，也想给这8000万用户的数据找个新家，让这座“老图书馆”继续开下去。

但现实很骨感，“免费”反而没人敢要。折腾了小半年，平台最后只能承认：实在没找到既靠谱又有能力接盘的人。为啥?因为接手这摊子事儿，隐形成本太高了：

版权和合规是大麻烦：11亿篇文章攒了20年，很多早期内容版权根本理不清。现在《数据安全法》《个保法》管得严，接手方得花大价钱做数据清洗、隐私脱敏、版权核查，这可不是小数目。
商业模式早就变了：以前大家习惯“先收藏再看”，现在全被微信读书、Notion、语雀、飞书文档，还有各种AI笔记工具抢走了。用户习惯了免费或订阅生态，传统剪藏工具的付费意愿断崖式下跌，接盘方根本看不到赚钱的希望。
技术债务太重：20年的老系统，底层架构和代码估计都“盘出包浆”了。迁移和重构的难度，可能比从零开发一个还费劲。

“无偿转让”没成，也就成了压垮这座老站的最后一根稻草。这也给行业提了个醒：现在做互联网，数据量大早就不是优势了。能不能合规、能不能活下来、有没有人愿意持续维护，才是关键。当一座“数字图书馆”的维护成本远超收益时，体面地关服，其实比硬撑着更负责任。

别指望平台永远在，备份在自己手里才踏实

360doc要关了，挺遗憾，但也算是互联网产品正常的“新陈代谢”。它当年用极低的门槛，让普通人有了自己的数字藏书阁，这份功劳不能抹。那些曾经一键保存的文档，确实帮我们度过了很多个挑灯夜战的日子。

在5月1号到来之前，建议大家抽空上去登录一次，把该存的存了，该退的退了，也算给这段“一键收藏即永久”的老时光画个句号。服务器会断电，但咱们自己的资料得自己保管好。

这次关停，其实也给所有人上了一堂很实在的课：别总把重要数据寄托在任何一个第三方平台上。定期导出、多地备份、养成自己的数字资产管理习惯，才是这个云时代最该掌握的生存技能。

老图书馆要熄灯了，但知识的旅程还在继续。祝大家导出顺利，也祝我们都能在下一个工具里，继续安放那些不想遗忘的内容。

DeepSeek内部大变动：核心成员离职、V4推迟、梁文锋的另类AI路线

Fri, 03 Apr 2026 16:26:15 +0800

晚点团队最近发了一篇关于 DeepSeek 的深度报道，信息量很大，我帮大家梳理了一版更清晰的版本。

一、核心成员流动：有人离开，但大多数还在

先说最受关注的人事变化。

DeepSeek 确实有几位关键成员离开：

第一代大模型核心作者王炳宣 → 被腾讯挖走
R1 核心作者郭达雅 → 已离职，或将加入大厂
OCR 方向负责人魏浩然 → 离开
多模态负责人阮翀 → 离开

但一个重要前提是：

走的是少数，更多核心成员仍然选择留下。

这说明团队稳定性并没有外界想象得那么差。

二、V4进度：原本春节发，现在可能到4月

关于大家最关心的 V4：

今年1月：小参数版本已提供给开源社区适配
原计划：春节前后发布
最新情况：可能推迟到4月

结论很简单：

不是没做出来，是在打磨。

三、梁文锋：一个“极度反常规”的创始人

聊 DeepSeek，绕不开这个人。

几个关键词总结他：

不到30岁实现财富自由
常年住酒店(杭州)、北京租房
不社交、不团建
生活极简(经常几天一套衣服)

有个很经典的小故事：

MiniMax 创始人闫俊杰约他吃饭，现场看到一个穿T恤的小哥，以为是助理。

结果对方直接聊了半小时技术。

闫俊杰忍不住问：

“梁总什么时候来?”

对方回答：

“我就是梁文锋。”

——典型的“技术型创始人人格”。

四、组织模式：可能是全球最“不卷”的AI团队

DeepSeek 的组织结构，可以说非常另类：

不打卡
没有严格KPI
没有强制deadline
大部分人 6~7 点下班

梁文锋的核心理念很直接：

人每天真正高质量工作的时间只有 6~8 小时
加班只会产生低质量决策，反而浪费算力

团队结构也极度扁平：

总人数：100+
层级：只有两层(梁文锋 + 研究员)
年龄：70%以上 < 30岁
学历：70%以上本硕

本质上：

用“密度”代替“规模”，用“效率”代替“时间”。

五、技术路线：刻意避开行业主流

DeepSeek 最大的不同，在于“选择不一样”。

1、不押多模态生成

梁文锋认为： 多模态不是智能主线

2、Agent投入克制

相比行业狂热，DeepSeek 更谨慎。

但一个新信号出现了,最新招聘中，首次出现：

Agent方向
模型策略产品经理
要求熟悉 Claude Code / OpenClaw / Manus

这意味着：DeepSeek 可能要开始发力 Agent 产品了

3、真正重仓的三件事

DeepSeek 真正在做的，是这三条：

① 极致效率优化

用更少算力，做更强智能

② 国产生态适配

包括国产 GPU

③ 原创型探索

包括：

OCR系列
持续学习
类脑智能(甚至引入脑科学顾问)

六、现实压力：钱，开始成为问题

理想很丰满，现实也很直接：

DeepSeek 之前没有融资
员工期权没有明确价格

外部公司开价：

2倍、3倍薪资很常见
甚至出现千万级总包

与此同时：

智谱、MiniMax估值上涨
内部员工开始重新评估期权价值

一个核心矛盾出现了：理想 vs 市场价格

七、正在发生的变化

梁文锋已经开始做调整：

给公司估值
给期权“定价预期”
增强员工确定性

本质就是一句话：开始向现实妥协一点点。

八、最后的判断

DeepSeek 还是那个 DeepSeek：

不追热点
不走主流
坚持原创
极度理想主义

但不同的是：它开始学会适应市场了。

结尾

正如文章里那句话：

低头做事的人，不一定能在浮躁的市场里笑到最后。
但如果没有这些人，中国科技永远只能停在“复刻”。

来源微博：默庵·超级个体

从修车学徒到世界冠军，一个普通人的逆袭样本

Tue, 31 Mar 2026 11:11:27 +0800

有些冠军，不只是成绩。

是命运的翻盘。

就在最近的世界超级摩托车锦标赛葡萄牙站——中国品牌张雪机车，拿下冠军。

很多人看到的是“中国赢了”。

但更值得讲的，是这个名字：张雪。

他不是天才，是从最底层爬上来的

如果你见过张雪早年的经历，大概率不会把他和“冠军”联系在一起。

他最开始的身份，是修车学徒。

每天干的，是最基础、最重复、最不起眼的活：拆、修、装、再拆。

没有光环，没有资源，更没有所谓“起跑线优势”。

别人谈梦想的时候，他在拧螺丝。

别人看比赛的时候，他在修别人骑坏的车。

但也正是这些年——

他把一台车，从里到外，彻底摸透了。

很多人在等机会，他直接造了一条路

后来进入行业，做研发、做产品。

他没有停在“打工”的阶段。

2024年，他做了一件很少人敢做的事：创立了自己的品牌——张雪机车。

这意味着什么?

意味着从0开始：

技术要自己做
产品要自己打磨
市场要自己开
风险全部自己扛

很多人一辈子都在等机会。

他不等。

他直接把路造出来。

两年时间，他把中国机车送进世界顶级赛场

更夸张的是节奏。

品牌成立：2024年

进入世界赛事：很快完成

拿冠军：只用了两年

在世界超级摩托车锦标赛这样的顶级舞台上——过去几十年，几乎是欧美、日本品牌的天下。

而这一次——法国车手 Valentin Debise 驾驶张雪机车，直接跑出了断层领先的成绩。

领先接近4秒。

不是侥幸。

是实力碾压。

他赌的，从来不是一场比赛

很多人看到的是“夺冠”。

但对张雪来说，这更像一次长期积累的爆发。

从修车学徒，到做研发，再到创立品牌，再到冲进世界赛场。

这条路，没有捷径。

只有一件事在反复发生：

做难的事，扛住，然后继续做。

为什么这个故事会让人共鸣?

因为太像普通人了。

没背景、没资源、没光环。

起点低，过程苦，甚至很多时候看不到结果。

但他没有停。

他只是一直在往前走。

直到有一天——

站上了世界第一。

中国机车赢的，不只是比赛

这场胜利当然重要。

但更重要的是它背后的意义：

中国制造，开始在高端性能上正面竞争

技术能力，不再只是“追赶”

后来者，真的可以改写格局

而这一切的起点，不是资本。

是一个修车学徒的选择。

最后想说一句

很多人问：普通人还有没有机会?

答案其实很简单——有。

但前提是：

你得像张雪一样，

在没有结果的时候，也敢一直做下去。

鹅厂内测“腾讯AI问股”，这步棋不简单

Mon, 23 Mar 2026 15:11:13 +0800

最近，腾讯正在内测一款小程序——“AI问股票”。

表面看，这是一个AI问答工具，但本质上，腾讯在做的，是一件更关键的事：

把“投资决策入口”，搬进微信。

一、腾讯补上了最后一环

从自选股、微证券到理财通，腾讯早已完成交易和理财布局。

但一直缺一个核心能力：

帮用户做决策

“AI问股”，正是补齐这一块。

二、真正的冲击：不在能力，在入口

像东方财富、同花顺早就做了AI投顾。

但它们的问题是：用户需要“主动打开”

而腾讯的优势是：用户本来就在微信里

一旦形成习惯——在微信里直接问“买什么股票”，很多独立App的使用频率会被削弱。

三、这件事会带来什么变化?

投资门槛进一步降低(小白也能参与)

决策路径被压缩(问→分析→操作)

用户从“使用工具”变成“依赖建议”

四、结论

“AI问股票”不是一个功能升级，而是一次典型的：

流量入口 + AI能力 = 行业重构

对行业来说，是压力;

对用户来说，是工具升级，但也更需要判断力。