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      麻瓜周報:AI巨頭爭斗下,個體的機會反而變多

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      Token時代,巨頭游戲的夾縫里,個人還有機會嗎?

      看完黃仁勛在GTC上那通“token時代已來”的輸出,我第一反應是“完了”。

      全球大模型現在已經是千萬億Token的年化吞吐量,巨頭們建起吉瓦級的數據中心,老黃還在臺上把Token分成三六九等定價——這不就是明牌告訴普通人:這游戲你連門票都買不起嗎?

      但后來我想明白一件事。老黃說數據中心是未來Token工廠,這話沒毛病,未來的token經濟學主流會是大公司的游戲。但他還干了另一件事:扛著全球第一臺DGX Station GB300,送到了vibe coding第一人Andrej Karpathy的手里。


      這臺桌面超算,20petaflops算力,784GB內存,需要插20安的電源——本質上是一座放在桌上的微型token工廠。業內普遍預估,其價格可能在10萬至15萬美元區間。

      你看Karpathy拿DGX Station GB300干了什么?養龍蝦,讓它接管了全屋智能。但注意,那只龍蝦不是只跑在本地算力上的。它需要調用云端大模型的理解能力,需要聯網控制家里的設備,需要在本地做實時響應和隱私處理——這是一個混合架構:云端買token,本地做調度,邊緣做執行。

      這說明什么?說明算力這個事,并非“只能去云端買”,個人也可以“在桌面上擁有”。DGX Station GB300是給極客和開發者的,那普通人呢?用Mac mini這類硬件就夠了。

      不是拿Mac mini去“挖礦”,也不是去跟巨頭搶算力生意。普通人的版本是:用一臺Mac mini跑Agent框架,把它變成你個人數字生活的“總管”。

      日常的郵件處理、日程管理、智能家居控制,簡單任務用輕量級模型跑本地,復雜任務才去云端花錢。讓它根據任務類型自動選擇用哪個模型、花多少token。現在各大廠商都在瘋狂擴建推理基礎設施,token的價格整體而言在持續下降。你不需要自己擁有算力,你只需要擁有調度算力的能力。

      這樣Mac mini這類終端就扮演了“個人算力路由器”。你既享受了云端大模型的能力,又把成本控制住了——因為大部分重復性勞動已經被本地Agent消化了。

      Token經濟的終局,不是每個人都去買DGX Station,也不是所有人都去云端買token。這套玩法的核心是,用本地硬件做自己的大腦,把巨頭基建當成自己的工具,站在巨頭的肩膀上。

      OpenAI 要招 8000 人?AI 時代反而更需要人了

      據英國《金融時報》報道,OpenAI計劃在今年年底前,將員工規模從目前的4500人擴充至8000人。也就是說,這家ChatGPT的母公司要在不到一年時間內,新增約3500名員工。

      很多人的第一反應可能是:AI 公司自己不也在用 AI 提效嗎?怎么反而招更多人?

      這恰恰印證了一個正在被越來越多人接受的判斷——AI 越強,需要的工程師和產品人才反而越多,不是越少。

      前特斯拉 AI 負責人、著名研究員 Andrej Karpathy 早就說過類似的話:AI 能力越強,圍繞它建設的需求就越大,工程工作只會增加,不會消失。

      OpenAI 這次大規模擴招,恰恰是最好的現實注腳。

      招的都是什么人?

      據《金融時報》報道,這次擴張的重點集中在四個方向:

      ? 產品 — 把技術做成好用的東西

      ? 工程 — 繼續推進模型和基礎設施

      ? 研究 — 下一代 AI 能力的探索

      ? 銷售 — 把產品賣給更多企業客戶

      其中最值得關注的,是一個全新崗位:“技術大使”(Technical Ambassador)。這個崗位的職責,是專門幫助企業客戶真正用好 AI 工具——不只是賣軟件,而是深入到客戶業務里,幫他們把 AI 能力落地。

      這是一個明確的信號:OpenAI 正在認真做企業服務,而不只是賣 API。

      為什么是現在?

      有一個不太被提及的背景值得關注。

      市場研究數據顯示,新企業客戶在首次購買 AI 服務時,選擇 Anthropic(Claude 的母公司)的概率,已經比選擇 OpenAI 高出 70%。

      這意味著在企業市場,OpenAI 正在承受真實的競爭壓力。這次大規模擴招,部分原因就是對 Anthropic 企業攻勢的直接回應。

      打企業市場,光靠模型能力不夠,還需要銷售團隊、解決方案團隊、服務團隊——這些都是真實的人,不是 AI 能替代的。

      最后說一句

      AI Agent 越來越成熟,很多人擔心自己的工作會不會消失。但 OpenAI 這次擴招告訴我們一件事:能把 AI 能力真正落地到業務里的人,現在比任何時候都更值錢。

      與Cursor授權爭議落幕,Kimi意外出圈

      本周AI領域最有影響力的事件,是Cursor與月之暗面關于許可證違規的爭論。

      先說事情。3月19日,Cursor發布 了AI 編程模型 Composer2,引發了市場極大的關注,因為官方強調,這個模型物美價廉,不光在一項關鍵的編程基準測試(Terminal-Bench 2.0)上,反超了 Claude 的旗艦模型 Opus 4.6,且價格只是前者的一成。

      但是,這個產品卻迅速因為被發現使用了中國模型Kimi K2.5而出圈。

      模型發行24小時內,就有開發者發現,該模型 ID 直指 Kimi K2.5,僅做了少量強化學習優化。

      月之暗面預訓練負責人證實其,分詞器與 Kimi K2.5 完全一致,質問 Cursor 違反開源協議且未付費,馬斯克也下場參與評論,爭議迅速發酵。

      隨后Kimi官方迅速澄清:Cursor是以授權商業合作的方式使用Kimi K2.5的。隨后月之暗面方面也認可了這一點。

      在周末前,事實本身水落石出。但這個事件的影響力,并未就此中止。此前的 Composer 1 就被疑基于中國開源模型卻未公開,這一次的傳播范圍顯然更廣,也讓中國大模型物美價廉的優勢得到進一步的認可。

      說回Cursor。這家公司,最能體現AI帶來的創業機會與巨大的路線風險。

      僅在今年之前,Cursor還是僅用三年時間,就成長起來的美國頭部 AI 編程獨角獸,其2025年銷售額突破20億美元,其中大半收入來自最后一季度。

      但是,時間來到2026年初,看似一帆風順的Cursor,突然被市場認為“正在消失”。

      Cursor創立于2022年,創始團隊是四名麻省理工校友。核心產品為 AI 代碼編輯器,主打人類與人工智能協作編寫代碼的模式,還推出了 Composer 系列編碼模型、云智能體等產品,曾推動 Vibe Coding 編程現象興起。

      但是,AI 編程范式正在以暴風般的速度,向 “智能體自主完成任務” 轉變。簡單來說就是,Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex崛起后,用戶不再需要AI編輯器,可以直接生成代碼。

      Cursor內部在年初馬上啟動了“戰時狀態”,開始轉型破局。

      實際上Cursor一直依賴外部模型,當然接入的都是最強的大腦。破局的關鍵一個是做自己的模型,另一個就是轉向Agent。

      目前看來Cursor的行動速度非常之快。


      忘掉漏斗模式吧,只有付費用戶才有價值

      最近一段時間,很多大佬對于AI創業都給出了同一條建議:從一開始就收費。

      其實這個建議對于創業者,特別是中國創業者來說,很有些挑戰。因為我們過去熟悉的故事是打造一個漏斗,先用免費模式把大量用戶吸引進來,然后再從中過濾出有價值用戶變現。

      現在可以直接收費了嗎?可以的。我們找到了一個非常合適的案例,來印證這個觀點。

      2019年,Harry最初的創業方向聚焦于高校教育場景,打造了一款輕量級錄屏App,解決大學教授錄制課件的流程繁瑣問題,導入PPT、錄音、生成鏈接的一站式操作,讓這款產品在教育圈站穩了腳跟。

      大量中小學教師涌入平臺,用其錄制課程支撐遠程教學,用戶量的快速增長,讓這款錄屏工具的商業價值得到了初步驗證。但彼時的Kommodo,仍停留在單一工具型商業模式,靠滿足“錄屏”這一單點需求吸引用戶,盈利模式單一,且需求被局限在教育行業,天花板清晰可見。

      真正的轉折點,來自Harry對用戶行為的深度觀察:教師們錄屏的本質,不是單純記錄畫面,而是捕捉知識、傳遞知識。這個核心需求,并非教育行業獨有,企業端的知識管理痛點,其實更為迫切。

      每家企業都有海量需要被記錄的內容——新員工培訓、SOP操作流程、產品演示、Bug復現,視頻本是最直觀的記錄方式,但傳統模式下,錄好的視頻往往沉睡在云盤里,無法被搜索、復用、流轉,成為“一次性的知識廢料”。而市場上的工具,要么只解決錄屏,要么只做存儲,從未有產品打通“錄制-整理-共享-檢索”的全流程。

      看到這一空白,Harry做出了關鍵的商業模式切換:從服務教育行業的“錄屏工具提供商”,轉型為面向所有企業的“團隊視頻知識管理平臺服務商”。這并非簡單的產品擴張,而是價值主張的根本改變:原來的工具,只解決“怎么錄”的問題;新的平臺,核心解決“錄完之后怎么辦”的問題,讓視頻里的知識從“沉睡”變為“可被激活、可被復用”。

      團隊只有5個人,但是AI會幫助他們完成一大部分工作。平臺整合了OpenAI的AI能力、FFmpeg的視頻處理技術,同時靠Electron實現代碼共用、統一上傳服務層。

      會議錄像上傳后,AI完成實時轉錄和摘要;所有內容納入統一知識庫,支持AI語義跨庫搜索,讓企業擁有一個可對話的“知識大腦”。

      最重要的是商業模式的轉變:原本Kommodo是用付費廣告來獲客,并用提供無限錄音的慷慨優惠來吸引用戶留下來,并且1%到2%的付費用戶來覆蓋成本。

      很快,團隊就發現,雖然這個模式下能帶來巨大的自然流量,但與此同時成本太高。

      團隊迅速調整了自己的商業模式:利用視頻工具的天然傳播屬性,將“分享鏈接”作為核心傳播機制。

      具體來說就是,當有人將錄制的教程鏈接發給同事時,對方在使用中直觀感受平臺價值,完成拉新,整個過程產品本身成為最好的銷售員。

      當然,提供給新用戶一些適量的“誘餌”還是必要的,新用戶可以免費錄制最多15個視頻。

      這次轉型很成功,這個5人小團隊,現在有超過十萬用戶,月收入42萬美元。

      為什么Harry的團隊能夠絲滑切換新的商業模式?

      其實轉型的關鍵在于產品,Harry沒有被教育行業的短期增長迷惑,而是穿透“錄屏”的表面需求,看到了“知識流轉”的通用需求,通過將單一工具升級為全流程平臺,讓產品的商業價值實現了指數級提升。

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