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突然理解樊振东了这次去了硅谷参观后，在自己的个人平台上，写下了这么一段令人意
突然理解樊振东了这次去了硅谷参观后，在自己的个人平台上，写下了这么一段令人意想不到的话语。他的这段话，不仅文采出众，还写出了自己真实的心路历程。其他的总裁都在晒自己和小胖的合影，英伟达的总裁也不例外。要知道，老黄以前参加过的青年乒乓球比赛，好像获得第三。但小胖并没有，他只是静静地分享自己的感悟。就算他没有在打球，他的粉丝也遍布各地。大家对他的喜欢已经超出了他的球技。而是赞叹他的能力和为人处事。就这样的小胖，谁能不喜欢呢？
一个美国网民发帖：我刚在中国待了两周。开始的时候我以为我们完蛋了，但是当我回到美
一个美国网民发帖：我刚在中国待了两周。开始的时候我以为我们完蛋了，但是当我回到美国之后，我比以往任何时候都更看好美国。一是中国人个个都在玩手机。在任何地方，中国人几乎个个都在盯着手机，打游戏、看短视频。二是中国人个个都在用AI，但没人担心会失业。三是中国不产生“怪人”。我听了清华大学的一节课，没有一个学生在教授点名之前主动发言，没有提问，也没有争论。2026年4月18日，一个叫Brian的硅谷工程师在X上敲下最后一行字："我比任何时候都更看好美国。"两周前，他揣着焦虑飞往北京和上海，想亲眼验证那个困扰他很久的问题——中国是不是真的在狂奔，美国是不是真的在踏步。时隔半月，他满怀自信踏上归国旅程，还接连抛出三点论调，片面宣称诸多领域里，我国现阶段发展水平难以赶超美方，言论主观偏颇，与客观发展现实并不相符。他的帖子在48小时内收获了数千附和。西方网友奔走相告：看吧，两周就能看透中国！初来此地的Brian，留意到一个普遍现象：不少国人无论身处何地，都会习惯性低头查看、操作手机，日常出行、等候闲暇时，目光常常聚焦在手机屏幕上。地铁里、饭桌上、甚至走路都低头刷短视频。他给这种现象起了个名字——全民"精神内耗"，直指"奶头乐"治国。可他没看到的是，这块屏幕背后连着的是全球最庞大的数字基础设施。中国有11.08亿网民，移动网民占比99.7%，互联网普及率78.6%。小店主刷视频是在学直播带货，建筑工人刷手机是在找活干顺便学技术，地铁里"沉迷手机"的白领也许正在用通勤时间听在线课程。美国人怕AI，是因为产业空心化、就业全压在低端服务业。AI一冲击，可不就完蛋吗？中国人不怕，是因为中国有全球唯一完整的工业体系。联合国产业划分涵盖41个大类、207个中类、666个小类。落地我国的人工智能，核心价值并非取代人力，而是以技术赋能各行各业，助力人效提升、优化生产与工作模式。截至2025年末，中国人工智能核心产业规模已超**1.2万亿元**。同时，在工业领域，规模以上制造业企业的AI技术应用普及率，已突破**30%**大关。他还去了清华旁听一节课。教授在台上滔滔不绝，满屋子高材生鸦雀无声。Brian得出了第三个结论：中国教育只教服从，不教质疑，培养不出能颠覆行业的"疯子"。这番论断看似掷地有声、说服力十足，实则经不起仔细推敲，内里逻辑矛盾重重，各处疏漏随处可见，整体破绽百出，根本站不住脚。中国课堂讲究的是"博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之"。在没形成完整观点之前，不轻易发表浅见，这叫谨慎，不叫顺从。他看不见的是，清华的实验室里、图书馆里、学术研讨会上，学生们为观点争得面红耳赤。凭借严谨深耕、脚踏实地的科研作风，我国科研人员潜心钻研、攻坚克难，接连攻克诸多关键核心难题，不断缔造原创成果，完成一大批从零起步、自主开创的关键性技术突破。Brian的三个观察都没错，他的三个结论全错了。他把"相关性"当成了"因果性"。手机普及不等于创新力下降，它恰恰可能是数字经济活力的注脚。AI使用广泛不等于危机潜伏，它背后是完整产业链和政策引导在托底。课堂沉默也不等于思维被压制，那只是不同教育理念下的表达习惯。更深层的问题在于，他用两周的走马观花去定义14亿人的大国，用硅谷的标准去量中国的发展路。Brian的帖子之所以能戳中人心、引发大众共鸣，不在于内容逻辑多么严谨、道理多么深刻，核心原因是他发布的时机恰到好处，精准契合了当下众人的情绪与处境。在中美博弈的大背景下，西方舆论在"中国崩溃论"和"中国威胁论"之间反复横跳。硅谷精英们需要"优势确认"来缓解技术领导权旁落的焦虑，两周中国行恰好提供了这剂安慰剂。可当他们忙着寻找"中国落后的证据"时，是否也在回避自己真实的短板？真正的竞争从来不是"谁的网民刷手机更多"，而是工业体系的完整度、政策体系的敏捷性、教育体系的适配性。谁能在技术革命中同时推进创新与稳定，谁能在培养质疑精神的同时保持系统性思考，谁才是真正的赢家。Brian看到的是哈哈镜里放大的自己想看到的东西。而真实的中国，从来不需要谁来"看好"或"唱衰"。它有自己的节奏，自己的逻辑，自己的答案。参考信息：Brian（作者）.(2026,April18).IjustspenttwoweeksinChina.X
俞浩说硅谷创业者一代不如一代观点犀利直白，直言硅谷创业光环褪去，重资本叙事少实干
俞浩说硅谷创业者一代不如一代观点犀利直白，直言硅谷创业光环褪去，重资本叙事少实干落地。对比中外创业环境，国货科技踏实深耕，靠硬核实力站稳全球市场。
硅谷创业起点在车库夺金2026谁能读懂车库里的创业浪漫🚗惠普从一间简陋车库启航
硅谷创业起点在车库夺金2026谁能读懂车库里的创业浪漫🚗惠普从一间简陋车库启航，点亮硅谷科创星火当代湖南青年扎根热土，秉霸得蛮湘魂逐光前行
老外发现4bit量化模型用着用着突然输出中文…硅谷一大半开源AI大模型都靠着中国
老外发现4bit量化模型用着用着突然输出中文…硅谷一大半开源AI大模型都靠着中国的开源AI😂😂😂
![硅谷华人工程师ShuangyangYang因为工作压力太大自sha！[祈祷]这](http://image.uczzd.cn/5570860379981853010.jpg?id=0)
有个朋友在某硅谷知名AI创业公司HR找他反馈，他们组除了开会都说中文。印度朋友觉
有个朋友在某硅谷知名AI创业公司HR找他反馈，他们组除了开会都说中文。印度朋友觉得他们在排挤他。我说：你们真的不是在排挤他吗？
本以为横空出世的DeepSeek，是去跟硅谷巨头硬刚的国货之光。弄了半天，梁老板
本以为横空出世的DeepSeek，是去跟硅谷巨头硬刚的国货之光。弄了半天，梁老板端着世界级的AI模型，转身扎进交易市场磨刀霍霍。这哪是同台竞技，这是赤裸裸的降维屠杀。梁文锋的路子，跟其他AI创业者完全不一样。别人是先烧钱做模型、拉融资、再想着商业化，他倒好，从一开始就攥着两条腿走路。（阅读前请点个赞，点个关注，主页有更多你喜欢看的内容）梁文锋本身就是从交易市场里杀出来的顶级玩家，2015年他创立幻方量化，靠着AI驱动的交易策略，短短几年就把管理规模做到了700亿元以上，稳居国内量化私募第一梯队。2025年更是创下了56.55%的平均收益率，在百亿量化私募中排名第二，早在2019年他就说过，我们不是一家基金公司，我们是一家用AI解决复杂问题的科技公司，只是碰巧在金融领域找到了一个应用场景。很多人当时以为这是场面话，现在回头看，这才是梁文锋从一开始就定下的战略底牌。2023年7月，幻方量化全资孵化出DeepSeek，梁文锋带着不到200人的团队，硬生生在巨头林立的AI赛道杀出了一条血路。他推出的DeepSeek-V3模型，在多项基准测试中能与GPT-4o正面抗衡，可训练成本仅557.6万美元，只有GPT-4o的十几分之一，API服务价格更是低到了前者的三十分之一，被开发者称为“AI界的拼多多”。2025年除夕，DeepSeek的R1模型直接登顶美国AppStore免费榜，超越ChatGPT、Gemini这些硅谷明星产品，单日活跃用户突破2200万，实打实的技术实力，说它是能跟硅谷硬刚的国货之光，一点都不夸张。可就在所有人都以为，梁文锋会带着DeepSeek跟国内大厂、硅谷巨头在C端流量、企业服务市场杀个天昏地暗的时候，他却带着最顶尖的AI模型，回到了自己最熟悉的交易市场。这一步棋看着出人意料，实则是梁文锋从一开始就布好的局，也是他和其他所有AI创业者最本质的区别。国内的AI大模型赛道，从2023年到现在，已经烧了上千亿资金，可绝大多数公司到现在还没找到稳定的盈利模式，要么靠着给政府、国企做定制化项目活着，要么靠着低价API服务抢市场，赚的钱连覆盖算力成本都不够，只能一轮又一轮地融资，看投资人的脸色过日子。就连全球AI龙头OpenAI，每年也要烧掉几十亿美金，到现在还没实现稳定盈利，可梁文锋的DeepSeek，从诞生第一天起，就没有盈利焦虑，因为他手里握着最现成、最暴利的商业化场景，就是金融交易市场。大家可以想想，一个能解顶级数学竞赛题、能看懂几十万行代码、能处理百万字长文本、能精准预判逻辑走向的AI大模型，用在交易市场上，会是什么效果？传统的量化交易，还在拼因子挖掘、拼算力速度、拼数据回测，可梁文锋的DeepSeek，能直接读懂全球的宏观政策、行业新闻、上市公司财报，能分析几十年的市场走势，能在毫秒之间做出交易决策，甚至能预判市场的情绪走向。这对传统的交易方式来说，根本不是一个维度的竞争，就是赤裸裸的降维屠杀。更可怕的是，梁文锋在交易市场已经摸爬滚打了十几年，有成熟的交易体系、海量的历史数据、现成的“萤火二号”万卡超算中心。他当年为了做量化交易砸下10个亿建的超算中心，现在直接就能用来训练交易模型，形成了完美的闭环。梁文锋的两条腿走路，厉害就厉害在这里，一条腿，在技术上对标全球顶尖水平，通过开源模型、极致性价比的API服务，快速积累用户、打磨技术、建立全球开发者生态，打造自己的技术护城河。另一条腿，在商业上牢牢扎根自己最熟悉的金融交易场景，用顶尖的AI技术在交易市场实现稳定、巨额的盈利，再用这些盈利反哺AI技术的研发，不用看资本的脸色，不用为了融资被迫改变自己的战略节奏，形成了“技术研发-交易盈利-反哺研发”的正向循环。很多人说，梁文锋放着和硅谷巨头同台竞技的大场面不去，偏偏扎进交易市场搞钱，格局小了，可我觉得，恰恰是这一步，才看出了梁文锋的清醒和智慧。中国的科技企业，这么多年来，太多都跟着硅谷的路子走，烧钱、融资、讲故事、上市套现，最后一地鸡毛，真正能靠技术实现自我造血、不被资本绑架的企业，少之又少。梁文锋走出了一条完全不一样的路，他用自己最熟悉的场景养活技术，用技术不断强化自己的核心优势，不跟风、不内卷、不被资本牵着鼻子走，不仅在技术上做出了能跟硅谷硬刚的世界级模型，还在商业上走出了完全自主的闭环。这才是真正的国货之光，他的这步棋，看似是转身离场，实则是降维破局，未来的全球AI竞争，他手里的这张牌，恐怕会让硅谷巨头们越来越坐立难安。对此你还有什么想说的？欢迎在评论区留言讨论！
华裔调查记者不顾生命危险，对A1人工智能领域的硅谷大佬们开展了长达两年的秘密调查
华裔调查记者不顾生命危险，对A1人工智能领域的硅谷大佬们开展了长达两年的秘密调查。这显然是大佬们精心布下的杀人不见血的骗局与陷阱。为何参与研究的每一批人都选择离职？他们如同量化模型在市场中疯狂敛财一般，所谓的私人科学文明，实则是贪婪的吸贫手段。它诱使你将过去刻苦学习积累的技术技能进行编辑，再输入到智能工具中，以机械加工的方式塑造当下的人类，这正是资本的惯用手段。希望大家别将其神化，它不过是个智库罢了。我之前写过一篇文章，提到A1就是把人类的智慧存储在库里，简称为“智库”，供权利人使用。那为何要开源呢？就是为了让人们把所有实业技术经验都储存起来，不断积累后塑造出智能体。模型种类越多、规模越大，需要时就能随时取用。大家仔细想想，我们社会中的规则常常坑害民众，皆是被网络媒体、宣传广告和资本裹挟，所以才会有像马云那样的合法套路横行。还有那么多不公和等级差距，实际上就是在糊弄贫民，让大家忍耐。不知友友们如何看待，请各抒己见！
本来还以为，横空出世的DeepSeek，是要去跟硅谷巨头正面硬刚的国货之光。
本来还以为，横空出世的DeepSeek，是要去跟硅谷巨头正面硬刚的国货之光。结果闹了半天，梁老板拿着这么顶级的AI大模型，转头就扎进了交易市场里大杀四方。这哪里是同台竞争，简直就是赤裸裸的降维打击。咱们小散户呢？守着T+1的规则，天天研究技术、学价值投资、琢磨怎么打板，拼命想在一堆人里跑得快一点，熬得辛苦不说，还自我感动。可遇上DeepSeek这种“散户杀手”，一切都白搭。人家靠超强算法，速度跟T+0一样灵活，我们那点经验和技巧，在人家面前根本不够看。规则还是老规则，可对手早就不是同一个维度了。这种不公平的较量，你觉得普通散户还有活路吗？
前硅谷华人码农谈AI时代的创业夺金2026AI重塑生活与创业赛道，门槛降低、迭代
前硅谷华人码农谈AI时代的创业夺金2026AI重塑生活与创业赛道，门槛降低、迭代加速。前硅谷华人码农曹丹海分享：立足国际视野、快速迭代、坚守热爱，紧跟技术浪潮，方能在AI创业潮中稳步前行✨
![这个[捂脸哭]美国硅谷凯丰基本面人工智能就业](http://image.uczzd.cn/2767458223476799310.jpg?id=0)
外媒开始着急了，国外没有做到的事儿，中国却办成了！硅谷最近的不安其实不是来自
外媒开始着急了，国外没有做到的事儿，中国却办成了！硅谷最近的不安其实不是来自某个高精尖模型的突破，而是来自一个看起来非常普通的日常动作，打车。过去的人工智能更多停留在理解和建议层面，比如帮你解释一句话，或者给你一个操作入口，但真正到执行任务时，依然要用户自己去点应用完成流程。而最近一些中国大模型应用开始把这一段补齐，用户只需要说出需求，系统就能直接完成从理解意图到调用服务再到下单叫车的全过程，等于把原本分散在人和多个应用之间的链条收拢成一个闭环。这种变化之所以引发关注，是因为它让人工智能从会说话变成了会做事。背后的原因并不神秘，本质上是环境倒逼出来的能力，中国城市人口密集，出行场景高度复杂，高峰拥堵，天气变化，医院商圈地铁口等场景交织，用户表达也不统一，有方言，有口语，有省略信息，系统必须在真实高频的压力下持续优化，所以技术不是在实验室里做题，而是在现实里解题。相比之下，硅谷的优势更多在模型能力和通用算法，但在把能力直接嵌入具体生活流程方面，很多产品仍然停留在辅助阶段，需要跳转到外部应用完成最后一步，于是人工智能更像一个建议者而不是执行者。当模型开始进入外卖，办公，出行，教育这些高频场景之后，它的角色就发生变化，不再只是回答问题，而是参与完成任务，每一次使用都会带来新的反馈，让系统在真实环境中不断学习和扩展能力。同时这种路径也降低了使用门槛，不需要标准指令，不需要复杂操作，老人或者不熟悉设备的人也可以用自然语言完成需求，技术开始从适配少数人转向适配大多数人。这种变化带来的不仅是效率提升，更是技术逻辑的转向，从展示能力变成解决问题，从单点功能变成流程闭环，从工具属性变成基础设施属性。当人工智能越来越深入日常琐事，它的增长方式也发生变化，使用越多覆盖越广，反馈越密集，能力提升越快，形成持续增强的循环，同时也对安全和隐私提出更高要求，因为它已经开始直接参与现实执行，而不只是提供信息。整体来看，两种路径正在分化，一种更强调模型本身能力，一种更强调场景嵌入和任务完成，而真正拉开差距的，可能不是谁更会说，而是谁更能把事情真正做完。
