以下文章来源于硅星GenAI ，作者大模型机动组 硅星GenAI . 比一部分人更先进入GenAI。 红杉资本最近举办了他们的年度大会——AI Ascent 2025，三位核心合伙人 Pat Grady、Sonya Huang 和 Konstantine Buhler 分享了红杉对于当下 AI 创业市 场的洞察和预测，很适合作为 2025 年 AI 创业的 Playbook。 一句话总结，应用层才是创业的价值高地，迎接智能体经济的到来。 以及对于当下 AI 创业的忠告：收入规模不重要，收入质量更重要——即用户粘性、留存率和真实的业务增长，而非短期的"尝鲜"效应。 文章转载自「硅星 GenAI」，并进行了一些再编辑。 TLDR Founder Park 正在搭建「 AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群： 进群后，你有机会得到： 真正的价值会沉淀在应用层，尤其是能解决具体行业痛点、深度服务客户的AI应用。随着基础模型越来越多地在这一层展开竞争，应用层的竞争也 日益激烈。 AI 创业，为客户提供端到端的解决方案，直接解决问题，而不是只扔给他们一个工具。你还可以利用自己产品的使用数据构建数据飞 ...

说到硅谷有名的投资人，Canvas Ventures创始人兼管理合伙人Rebecca Lynn的投资观点总能切中要害， 不愧是将Lending Club推向美国2014年最大科技IPO的风投老将。 当然，除了Lending Club之外，她的投资组合还包括多个成功案例：被汤森路透以6.5亿美元收购的AI法 律科技公司Case Text、被益百利收购的Gabby、以及被贝莱德收购的Future Advisor等。 回看2023年初，资本市场的钱包对AI创业几乎是敞开的。几乎每家风投都在争相投资各种"AI+X"的创 业公司，仅凭一个精美的Demo就能拿到百万美元级别的种子轮。而Rebecca的观点却像一针见血——在 PPT模式下创建一个惊艳的AI产品太容易了，但将它转化为真正可扩展的产品却是天壤之别。 在Rebecca眼中，CEO最重要的素质与技术关系不大，而是销售能力："CEO的工作本质就是不停地销售 ——向客户卖产品，向员工卖愿景，向人才卖职位，你无时无刻不在推销你的公司。" 她特别欣赏那些既能倾听客户声音、又具备出色销售领导力的CEO。她举例说明，Doximity的创始人 Jeff Tagney从一开始就组 ...

阿里新一代的大模型 Qwen 3 今早发布，新旗舰 Qwen3-235B-A22B 的评测成绩，和 DeepSeek R1、Grok-3、Gemini-2.5-Pro 不相上下。这一代全系列模 型都支持混合推理，对 Agent 的支持也上了新台阶。 随着 Qwen 2.5 和 3 的发布，全球的开源模型生态也呈现了一种新形态：以 DeepSeek+Qwen 的中国开源组合，取代了过去 Llama 为主，Mistral 为辅的开 源生态。Qwen 系列的衍生模型目前已经是 HuggingFace 上最受欢迎的开源模型，衍生模型的数量也超过了 Llama 系列。而 DeepSeek 对于开源模型生态 的冲击和贡献，也有目共睹。 与大模型六小龙相比，主打开源的 Qwen 和 DeepSeek 无疑在国际市场赢得了更多开发者和创业者的关注，来自开源社区的代码贡献、更多优秀微调版本 的出现，也在以另外一种方式推动模型能力的进步。 可以说， 开源，正在成为中国大模型公司进入全球市场的最佳路径。 而对阿里云来说，Qwen+阿里云的配合，「模型-云-行业应用」的打法，走出了国内 MaaS 模式的新方向，也在很大程度上降低了国 ...

图片来源：字节跳动 根据晚点报道，字节跳动AI部门Flow迎来新一轮组织架构调整。社交陪伴类产品「猫箱 」原负责人梁琛奇已离职，其职位由原 「星绘 」负责人西原（花 名）接任。同时，星绘团队将整体并入 「豆包 」产品体系，转由 「豆包 」App端负责人陆游（花名）统一管理。在Seed刚刚进行大刀阔斧的架构重组后， 字节在Flow也开始了重要调整。 | | | 图队 | 类型 | 产品 | 对标产品 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | Seed 负责人:朱文佳、吴永辉 | | 语言模型 | ChatGPT, LLaMa等 | | | | | | 语音模型 | | | | 模 | 语言模型负责人: 乔某 视觉模型负责人:杨建朝 | | 图片模型 | Midjourney, StableDiffusion | | | ត្រី | 语音模型负责人:王雨轩 | 模型 | 视频模型 | Runway. Pica等 | | | 层 | 世界模型负责人:周畅 | | 世界模型 | World Lab等 | | | | Al Lab负责人:李航 | | 多模态模型 | ...

我们这两年所有的 AI 内容里面，我自己最喜欢的就是跟 Albert 去年做的那一期 ( 拒绝三亿美金 offer 的人 )。 今天终于又把 Albert 请了回来，他做了一年多的 AI 产品，对 AI 的本质，以及当下创业的方法，都有了一些新的理解和认知。 曲凯 ：从上次对话到现在，过去了刚好一年，这一年里，关于 AI 创业这件事，你有没有什么核心的认知和发现？ Albert ：当一次新的技术浪潮来临的时候，我觉得最重要的就是： 在行业早期的时候，相对清晰地看清楚中长期成功的关键要素是什么，然后长期去投入。 所以我一直在思考两个问题： 1）所谓的「AI 行业」的长期关键要素是什么？ 2）因为 AI 的出现，各行各业的哪些长期关键要素会发生变化？ 第一个问题还是要回到 AI 本身的性质上去。 我认为它的答案，也就是 AI 作为产品的性质是： 「通过数据，提升模型的交付能力，进而提升用户体验」。 它不是通过迭代服务，不是通过创造内容，也不是通过增加更多的软件功能，而是通过「数据」。 所以问题的关键其实在于：针对于你的业务场景，你怎么评估交付的质量？你怎么知道到底需要什么样的数据？不管是数据类型，还是数据规模… ...