Vivian在哪里 - 节目列表

【本期简介】 日前，华为在2026年国际电路与系统研讨会上抛出的“韬定律”在半导体和创投圈引发了海啸般的讨论。有人欢呼这是中国半导体“绕过光刻机”的史诗级创新，也有同行吐槽这只是旧瓶装新酒的宣传噱头。 作为平时不怎么啃论文的创投人，Vivian这期临时抱佛脚，拉来了我们的老朋友——电子系博士、资深一级市场半导体投资人、人称“金融街物理教员”的硬核行内人，展开了一场半导体创投科普PK（科普内容供大家学习讨论）。 摩尔定律追求“尺寸更小”，韬定律追求“速度更快”。在先进制程受限的后摩尔时代，我们真的能靠系统创新实现“时空置换”和“弯道超车”吗？先进封装、3D逻辑折叠、立体EDA里面到底藏着哪些正在爆发的财富密码？ 【对话嘉宾】 Vivian在哪里：AI早期投资人，超早期投资与孵化 金融街物理教员：电子博士，一级市场半导体行业资深投资人 时间轴与Show Notes： 00:00 - 00:41 | 开场引入：华为“韬定律”引爆热议，它到底是噱头还是创新？ * 何廷波在2026年国际电路与系统研讨会发表主题演讲，正式推出“韬定律”。 * 特邀嘉宾介绍：电子系博士、资深半导体一级市场投资人——“金融街物理教员”。 * 核心问题追踪：后摩尔时代，不依赖极致制程，如何靠系统创新推进芯片上演进？ * 00:41 - 02:37 | 科普前置：什么是摩尔定律？它为什么不是真正的物理定律？ * 吐槽“不看论文临时抱佛脚”的行业现状。 * 嘉宾科普：摩尔定律本质上不是数学或物理定律，而是一个关于半导体发展的“产业经济学规律总结”（18-24个月集成度翻倍，价格降一半）。 * 02:37 - 04:52 | 摩尔定律的三大极限：物理、经济与外部约束 * 物理极限：3nm/2nm以下直面“量子隧穿效应”引起的漏电问题。 * 经济极限：制程推进的成本增加呈几何级数上升，不再具备高性价比。 * 外部约束：EUV光刻机等顶尖设备的获取与研发困境。 * 04:52 - 08:54 | 解密“韬定律”：从空间微缩到时间微缩，RC电路背后的系统化创新 * 符号 Tau在电路中代表时间（Time），公式 tau = 电阻 * 电容。 * 韬定律的本质：当单一制程（几何微缩）走到尽头，转而通过系统优化（时间微缩）来全面压榨计算效率。 * 系统创新的五大维度：先进封装、互联技术、存储优化（如HBM）、供热与散热管理、系统架构设计。 * 08:54 - 10:41 | 行业三大误区：它能绕过EUV光刻机和先进制程吗？ * 误区一：认为韬定律可以替代或绕过先进制程、绕过EUV光刻机。 * 嘉宾硬核直言：半导体产业没有弯道可走，弯道超车往往意味着翻车。 * 误区二：所谓的“系统等效先进制程x纳米”是一个概念误区，两者无法简单等效。 * 10:41 - 13:03 | 创投视角PK：韬定律会颠覆算力芯片公司的估值模型吗？ * Vivian提问：走“韬路径”压缩了时间，投资大芯片项目时的关键数据和估值模型要变吗？ * 嘉宾犀利PK：这是一个伪命题。过去系统优化也客观存在，只是现在制程受阻，系统优化的位置被提得更高了，它度量的是系统整体。 * 13:03 - 16:31 | 团队包抄指南：看半导体项目，什么样的团队能加分？ * 从过去单纯看“有没有大厂2nm闭环经验”转变为看“系统性思维概念”。 * 解读华为“6年验证381款芯片”背后的真实含义：在自身受限的客观前提下实现了性能的渐进式改良（收纳逻辑：80㎡的房子收纳得再好，也无法直接和800㎡的豪宅比空间）。 * 必须保持清醒：我们通过系统优化进步了，但不代表和国际大厂的差距绝对缩小了，因为别人同样在做系统优化。 * 16:31 - 19:42 | 技术演进与生态：先进封装、EDA、IP授权会发生什么改变？ * EDA工具链：从2D平面设计转向2.5D、3D甚至4D（逻辑折叠）立体空间设计，热管理和电磁理论模型将发生重构。 * IP授权生态：目前想形成完全标准化、可自由买卖的3D堆叠IP交易依然面临较高门槛。 * 粉丝互动：这和5年前就在搞的3D封装有什么区别？（答：3D封装是实现韬定律的基石和路径之一，非对立关系）。 * 19:42 - 22:41 | 供应链重构与物理极限：功耗墙会卡在哪里？ * “挖潜总是有极限的”，最终仍会受限于香农定理、麦克斯韦方程组及热处理极限。 * 盖楼隐喻：从四合院（2D）搬进摩天大楼（3D堆叠），地皮效率高了，但防风防震（散热与功耗）的危险度也上升了。 * 22:41 - 25:41 | 深度推演：为什么是华为在这个时间点抛出“韬定律”？ * Vivian与嘉宾的双向推测：面对外部设备受限的现实，日子还要过，通过系统性深挖“时间缓冲”，既能稳定军心提振信心，又能为自主光刻机研发争取宝贵的时间窗口。 * 25:41 - 29:42 | 哲学思辨：局部与系统的并行不悖 * 反思“A路径和B路径两匹马赛跑”的二元对立思维，时空本是一体。 * 详解时间微缩入手的四个微观层面：器件层面（GAA/FinFET结构）、电路层面（3D立体化空间串门）、芯片层面（系统级直接互联）、工作系统层面（全链路流畅度）。 * 29:42 - 35:45 | 终局结论与创投“密码”：系统协同战对抗单兵作战 * 巴基斯坦与印度空战隐喻：歼击机、预警机、北斗导航组成的“系统性作战”赢了单兵性能（阵风战机）。 * 关注：先进制程我们暂时围绕不了，那就全面卡位先进封装产业链（先进封装设备、特殊材料如玻璃通孔/碳化硅/金刚石散热、立体EDA软件、光互联等）。 * 结语：对华为在有限条件下做出的工程突破致敬，但保持“我们在进步，别人也没闲着”的客观冷峻。 听友群加小助理vx：whereisvivian131

大家好，我是Vivian。作为四为高管教育的校友，访谈了元理智能创始人张帆。他是一位连续创业者，从法国人工智能专业回国，历经搜狗、腾讯的类Siri产品，到创办妙计旅行、担任大搜车CTO，再到元因智能被智谱并购后出任COO，他亲历了国内大模型从萌芽到爆发的完整周期。如今元理智能，通过商业强化学习训练数字员工，服务企业客户。我们和四为高管教育的企业家同学们一起听听他的创业故事。 时间线与核心观点 00:00 - 02:08 | 缘起：从类 Siri 到智谱 COO，大模型老兵的重新出发 * 张帆老师分享从法国人工智能专业回国后，横跨两波 AI 浪潮的经历。 * 将通用智能转化为企业财务报表上的生产力，也是重要的命题。 02:08 - 05:57 | 路径选择：为什么选择 Agent to B？ * 演绎法看 AI：互联网解决的是连接效率，催生了To C平台与巨头； AI 解决的是生产效率。 * AI 极像“电力”，它本身不创造物理供给（如旅游产品或线下餐厅），而是必须嵌入物理世界，去撬动原有的商业需求，因此 Agent toB是让价值落地的必然路径。 05:57 - 07:48 | 从“元因”到“元理”：如何在高速变化中寻找“深度不变” * 警惕“放烟花”的技术热点 * 何为第一性？：“元”即是 Meta（底层）。不管是分析企业数据的原因，还是运转规律的原理，帮助企业找到属于自己的底层不变性，才能彻底缓解抗焦虑 07:48 - 11:53 | 智能的不对称性：为什么我们要为“学习”建模？ * 智能的特异性：模型能拿奥数金牌，却会数错单词里的“R”。这表明智能本质上就是“不对称”的，人类社会的发展也是一个“垂类模型（个体）转化为群体智能”的过程。 * AlphaGo Zero 的启示：AlphaGo 1.0：学习 3000 万人类棋谱，耗费百块 GPU。AlphaGo Zero：不依赖人类知识，画好棋盘自己跟自己下，仅用 4 块 TPU 完胜前者，要对学习建模。 * 语言能承载的知识是有边界的（看游泳书学不会游泳）。让 AI 自己通过学习找到该企业的“特异性最优解”。 11:53 - 15:10 | 范式转移：告别确定性，用“管人”的思路去管AI模型 * 概率性 vs 确定性：传统软件基于 If-Else 的“确定性”构建，而 AI 底层是“概率性”。 * 如何驾驭幻觉：人类本身就是有幻觉、概率性的动物。比如你无法预知销售下一句精准说什么。企业落地 AI 产生排异，是因为在用旧的“确定性”标尺衡量新事物。企业家应该用管人的思路调整概率，而不是一味扼杀 AI 的泛化能力。 15:10 - 28:17 | 出题比解题更重要：抽象你的思考层级 * 在 AI 让解题成本无限趋近于零的时代，不提问，你的搜索空间就是整个宇宙。提出好问题，才能让浩瀚的空间瞬间坍缩聚焦到一个具体方向。 * 不能再提微观和动作层面的问题（那一定会被 AI 替代）。必须拔高和抽象自己的思考层级。企业家的直觉是经历的高度压缩，压缩得越高，泛化能力越强，在 AI 时代的价值就越大。 28:17 - 35:14 | AI 原生组织观：防范“低效空转”与顶层设计 * 警惕“假 AI 组织”：老板用 AI 留任务、下属用 AI 写答案、老板再用 AI 指导。看似全员用工具，实则组织效率在空转和下降。 * AI 时代需要“考驾照”和“交通规则”。是个体智能转化为组织效能的工具，必须依赖老板的顶层设计，而不是盲目等待其“涌现”。 * 人才密度前所未有地重要。未来可能不是人类主导 AI 干活，而是“AI 推着人走”——AI 每天自动化调研迭代、形成报告，逼着人类在清晨睁眼时做高频判断，整个社会全面加速。 35:14 - 39:24 | 反工业化时代：是个性化，也是智力的回归 * 工业时代的本质：动力（能量）无限扩张且廉价，但脑力昂贵有限。为了让动力匹配脑力，人类被迫妥协出“标准化、分工和流水线”。 * AI 时代的“逆分工”：脑力（智力）无限扩张且趋近于零，智力与动力重新对称。我们不再需要为智力妥协，因此迎来“个性化”与“颗粒度革命”——不再用一个爆款服务 1 亿人，而是让 1 亿人有 1 亿个定制产品。 * 技能的跨越：AI 时代技能端在泛化，一个人就是一个全功能组织，这是人类智能的浪漫回归。 39:24 - end | 拒绝捷径：如何在这个时代高效学习？ * 往往成为热点的都是简单的事，而真正对的选择往往更难。全民小龙虾不等于跟上时代，很多时候只是缓解焦虑的“浅层麻醉剂”。 * 放弃低质的二手中介加工信息。直接去看世界上最懂 AI 的那批人（如 OpenAI、Anthropic 官网博客）的深度思考。 * 二阶求导思维：不要寻找“拿来即用”的死工具，而是通过看最顶尖之人的逻辑来产生自我经验的“共振”，为自己的思考方法建模。 如果你对我们的话题感兴趣，可以加入我们的听友群交流，小助理的VX：whereisvivian131

“Vivian在哪里”是一档和朋友们探索“未知美好”的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 本期主题： 量子计算：可能性的艺术，以及它如何改变我们的未来？ 嘉宾： Tory（玻色量子 云生态负责人） 主播： Vivian在哪里 本期音频是视频播客【Vivian在哪里】的音频实录，Enjoy~ 本期简介： 从“技术的本质是对现象有目的的编程”这一观点出发，我们与玻色量子的Tory一起，聊了聊量子计算的本质。它不只是更快的计算，而是一种全新的、基于概率和空间结构的科技范式。我们讨论了量子计算与电子计算的关系、它在AI4S、生物医药、金融、电力等领域的潜在应用，以及为什么这个时代的企业家和管理者需要拥抱“可能性的艺术”。如果你对科技的本质、跨学科思维或未来趋势感兴趣，这期节目不容错过。 时间轴： * 00:00 本期主题：量子计算与“可能性的艺术” * 01:00 技术的本质：从哲学思想到数学公式，再到工程实现 * 03:15 电子 vs 量子：从电子流动到量子叠加与纠缠 * 05:15 什么是“空间计算”？为什么量子计算像人脑一样“看全局” * 08:20 量子计算不会颠覆经典计算，而是解决它“解决不了的问题” * 13:00 从蛋白质折叠到光合作用：量子计算如何模拟不确定性 * 18:00 可能性的艺术：科技史就是一次次在十字路口的选择 * 21:00 从蒸汽机到信息革命：每一代技术都在释放“能量”与提升“交易效率” * 24:00 为什么现在是量子计算的拐点？摩尔定律的瓶颈与算力需求的爆发 * 27:00 金融领域的应用：反欺诈、信用卡评分 * 30:00 站在同一个起跑线上：从“跟跑”到“并跑”的认知转变 * 34:00 给管理者与年轻人的建议：学会提问，拥抱混沌，成为“量子原住民” 精彩观点摘录： * “我们从来没有创造过一颗原子或光子，我们只是在重新编排它们的行为。” * “量子计算不是替代CPU或GPU，而是与现有计算范式结合，引爆新一轮算力革命。” * “大模型的幻觉也好，量子计算的概率也好，本质上都在处理‘不确定性’。” * “我们现在这一代技术浪潮，让中国与世界站在了同一个起跑线上。” 本期提及关键词： 量子计算、空间计算、可能性艺术、生物医药、金融风控、电力调度、摩尔定律、混沌思维、量子原住民 互动话题： 你是如何看待“不确定性”的？在工作和生活中，你是否也尝试过用“量子思维”（同时容纳多种可能性）来做决策？欢迎在评论区分享你的故事。 听友群：小助理vx：Whereisvivian131

五一假期的一个晚上，一场两个多小时的直播连线，四位在不同赛道里摸爬滚打的女性创业者，从00后的创业画像聊到女性在科创圈的真实处境，再到AI出海的最新打法。没有标准答案，只有一路踩过的坑、见过的人和悟出来的道理。 以下是这场对话里，那些值得被记住的观点、案例和建议。 【关于00后创业者：他们不是“后浪”，他们是另一片海】 这几年，“00后创业”被贴了太多标签。有人觉得他们幸运，赶上了AI；有人觉得他们太嫩，不懂商业。但真正走近之后，你会发现，这一代人的创业逻辑，和之前不太一样。 * AI让创业变容易了，但成功依然很难 一个很直接的变化是：工具变强了。以前要五个人才能做完的事，现在一个人加上合适的AI工具，可能就够了。代码可以自动生成，文案可以批量产出，数据分析也不再需要专门搭一个团队。也就是说，启动一个项目的门槛，确实被拉低了。 但门槛低不代表成功率变高。恰恰相反，因为入局的人多了，竞争反而更激烈了。真正能跑出来的，依然是那些学习能力极强、能扛住商业化考验的人。工具只是工具，决策和判断还得靠人。 * 两类人容易成事：“小天才”和“小傻瓜” 如果仔细观察那些已经拿到结果（或者正在拿结果路上）的00后创业者，会发现他们大致分两类。 一类是“小天才”——履历漂亮，名校背景，大厂实习，很早就在热点赛道上布局，融资也拿得顺。他们通常很早就知道自己要什么，表达能力也强，在投资人面前不怯场。 另一类被戏称为“小傻瓜”——技术极客型，讲话直愣愣的，不太懂人情世故，商业计划书写得像技术文档，路演的时候甚至会冷场。但这类人有一个可怕的特质：学习速度极快。上一次见面还只会埋头写代码，下一次就已经学会怎么给自己的开源项目做社群运营了。 这两类人看似完全不同，但有一个惊人的共性：他们人生中都有贵人，并且真的懂得感恩。 有个例子很典型。一个在大学里成绩不太好的学生，因为把所有时间都花在打机器人比赛上，被一位老师发现了。老师没有按成绩单去否定他，反而破格带他做科技成果转化，还帮他解决学业问题。后来这个年轻人的项目做起来了，融资也顺了，但他在每一次讲述自己经历的时候，都会反复提到那位“小导”和“大导”（院士），语气里全是感激。 贵人运有运气成分，但能让贵人愿意托举，本身也是一种能力。 * 07年的创业者，比很多行家里手还老练 年龄真的不是决定因素。聊过一个07年的创业者，刚满18岁不久，除了他的项目本身很优质，此外他的路演逻辑清晰得吓人——他知道自己的项目适合什么类型的基金，控制路演时间的节奏很精准，甚至知道隔天怎么给投资人发跟进消息、隔两周怎么再次触达。 问他怎么学的，他说之前在某个孵化器实习过两周，然后自己把市面上所有能找到的路演材料和投资人访谈翻了一遍，反向拆解出一套方法。 这种成熟度，和年龄无关。很多人三十多岁做事情，都未必有这样的章法。 * 给00后的唯一忠告：从第一天起就别忽视现金流 所有和00后创业者打过交道的投资人和导师，几乎都会提到同一个建议：不要只盯着技术和产品，商业化这件事，从第一天就要认真对待。 很多年轻的创业者确实聪明、有创意、有技术，但他们缺少一个东西：被现实反复毒打的经验。没被客户放过鸽子，没被合作方拖过款，没经历过发不出工资的窘境，就很容易把“赚钱”这件事想得太简单。 商业不是只靠理想和 passion 就能运转的。现金流是命。这个道理，早晚得学会，早学会早受益。 * 00后创业不只有“卷AI”这一条路 还有一个案例特别想分享。一个北大的哈尼族女孩，大二的时候就作为联合创始人完成了一次AI出海的创业并成功退出。按道理说，她应该顺势继续做AI，成为大家想象中的“科技新贵”。 但她没有。她转身去做非遗文化的消费品牌，做民族餐饮，做和她自己的文化本源有关的事情。她说，创业的路径应该是多元的，不是所有人都要挤在AI这条道上。 这句话值得反复听。技术是工具，不是目的。尊重自己的热爱和本源，做一些看起来不那么“性感”但自己真正在意的事，同样值得尊敬。 【关于女性创业者：做一个不好惹的好人】 在科创圈，女性创业者依然是少数。这场对话里，几位女性坦诚地聊了她们共同的困境、反击的经验，以及最后悟出来的道理。 * 太体面，是女性创业最大的坑 一个普遍被提及的现象是：女性在商业谈判中，太容易“不好意思”了。 不好意思谈钱、不好意思主张权益、不好意思在分配上争取自己应得的那份。总觉得“体面”更重要，“情分”更重要，“以后还要合作”更重要。 结果是，付出和回报常常不对等。活干了，资源给了，但在最后的利益分配上，自己拿到的却和贡献不匹配。用大白话说，就是被“薅羊毛”了。 * “商业不分男女，只分强弱” 我们不聊男女对立这套嗑，相信商业不分性别，只分强弱。善良、共情、亲和力，这些都是巨大的优势——尤其在建立信任的阶段，女性往往比男性更容易让合作伙伴放下戒备。但问题是，如果在建立信任之后不能及时划清边界，这些优势就会变成劣势。 商业的本质是价值交换。它不关心你是男是女，只关心你强不强。这个“强”，包括你的产品强、你的谈判能力强、你保护自己利益的能力强。 * 亲身经历：被倒打一耙之后，把权益和名声全要回来 有一个特别实在的案例。一个女性创业团队和某合作方基于信任提前完成了交付，结果对方拿了成果之后开始各种找茬，甚至公开说不利于团队名誉的话。团队一开始还想“算了”，觉得对方公司内部也在裁员，挺惨的，不想再纠缠。 但后来她们决定不退了。该走流程走流程，该拿证据拿证据，最后把属于她们的权益和名声全部要了回来。 这件事之后，团队成员说自己整个人的“边界感”终于立起来了。以前总觉得做人要善良，要nice，但这件事让她明白：善良和边界不冲突。你可以对世界保持善意，但也要让所有人知道，你不是好欺负的。 * 做一个“不好惹的好人” 这是一个被提炼出来的说法，挺妙的。 “好人”是底色——追求公平、平等、互助，对世界有善意。“不好惹”是武器——当边界被侵犯的时候，敢于用情绪能量打回去，而不是永远体体面面地退让。 有些人觉得愤怒是不好的情绪，应该控制。但愤怒本身就是一种能量，当它被用在保护自己正当权益的时候，它就是有用的。 * 职业化，是一种“安全隔离” 还有一个很实操的建议，来自一位在职场摸爬滚打二十年的前辈。 她说，女性在商业场合，着装本身就是一种信号。刚毕业那会儿在外企，公司明确规定：女性员工不可以穿膝盖以上的裙子，不可以穿露脚趾和露脚后跟的凉鞋。当时觉得管得太多，后来才明白，这是一种职业化的自我保护。 如果你希望被对方当作一个专业的、值得尊重的合作方，就不要在商业场合释放模棱两可的信号。裙子过膝，不穿拖鞋，不把商业会面约在不适合的场合。外在形象会反向塑造内在气场，也会潜移默化地影响对方怎么对待你。 【关于出海增长：冷静期到了，该卷的不只是产品】 AI出海的浪潮已经翻了好几年。2025年初，DeepSeek刚火的时候，所有人都觉得“不出海就出局”。但到了2026年，风向变了。 * 出海已经进入“冷静期” 一年前，很多公司是“一头热”地往外冲——注册个海外公司，招两个当地实习生，开个推特账号，就觉得在做出海了。 现在不一样了。跟风出海、没想清楚就往外冲的团队，大部分已经被洗牌出局。留在牌桌上的，是那些真正有产品实力、有清晰战略、并且愿意花时间深耕本地市场的公司。 这不是坏消息。大浪淘沙之后，真正的好产品反而更容易被看见。 * 一个转型的教科书案例：从搜索到Agent，1亿美金ARR 有一个华人团队的产品，早期做搜索工具，积累到500万用户的时候，判断这个方向走不通了——竞争太激烈，商业化路径不清晰。 他们做了一个很多人觉得“疯狂”的决定：砍掉这条已经积累了500万用户的产品线，全面转向通用AI Agent，并深度嵌入微软Office和Google的生态。 后来，他们在没什么人的情况下（团队不到70人），做到了年收入超过1亿美金。 这个案例的价值不在于数字，而在于几个关键动作： 第一，创始团队有产业经验，知道什么时候该断舍离； 第二，转型之后，创始人亲自泡在用户群里，不是让CMO去发帖，是自己去。 第三，全球化布局从一开始就做了——海外员工、海外办公室，不是“中国公司卖到海外”，而是“全球公司”。 * 零预算的冷启动：泡在社区里，月入两三万美金 还有一个00后团队的故事，更接地气。他们做了一款面向海外大学生和求职者的教育产品，拿到了一笔早期的融资。 但他们没有拿钱去砸广告。团队里的几个人，每天做的事很简单：泡在Reddit上。先观察用户都在焦虑什么、抱怨什么、需要什么帮助；然后自己也以普通用户的身份参与讨论；再后来开始发一些真正有价值的经验帖和干货。 两个月之后，他们在零广告投入的情况下，实现了每月2-3万美金的收入。方法就是：成为用户的朋友，而不是流量机器。 这个案例说明一件事：出海早期的增长，不一定需要烧钱。耐心、真诚、对用户的理解，很多时候比广告预算更管用。 * 别乱花钱，先和十个用户聊透 这是所有做出海的过来人都会反复强调的一句话。 很多团队拿了钱之后的第一反应是“做投放”“买量”“铺渠道”。但海外市场和国内很不一样——用户对广告的耐受度低，对内容的要求高，而且决策链路往往更长。 与其把第一笔钱花在广告上，不如花在“理解用户”上。找十个种子用户，一个一个地聊，聊他们的生活场景、他们为什么需要这个产品、他们愿意为什么付费。拿到这些一手信息之后，再去想怎么规模化。 海外市场尊重耐心。慢一点，稳一点，比快而糙更有效。 * 社交媒体不只是“发发帖子”，而是一套增长引擎 很多人对海外社交媒体营销的理解还停留在“开个号，发内容，找人转发”。但真正有效的做法，是把社交媒体当成一个体系来运营—— 网红营销（找KOL背书）、账号矩阵（多个账号互相引流）、社区运营（深度互动而不是单向喊话）、创始人IP（让创始人的个人账号成为品牌阵地）。 那些做得好的出海团队，在这些事情上花的心思，不亚于在产品本身。 * 出海的三件事：亲力亲为、本地化、长板合作 最后，有人总结了出海创业最核心的三件事，很值得记住： 第一，创始人必须亲自到目标市场去。不能只在办公室里看报告，不能只靠Zoom开会。体感这种东西，报告给不了。 第二，组织上要做到“双语+本地”。核心管理层最好是双语华人，保证战略和文化的上下对齐；执行层一定要用本地人，他们知道当地人怎么想、怎么看、怎么买。 第三，不要想着一个人把所有事都做了。技术天才就专心做产品，增长的事找增长的长板来补。AI时代的创业，本质上是超级个体之间的长板合作。你不需要全能，但你需要找到对的人。 写在最后 这场直播的结尾，大家聊到了一个共同的感受：当你把自己在做的事情分享出去，当你举着火把站在黑暗里，你会发现，周围的火把也会慢慢亮起来。 分享欲就是生命力。无论是做播客、做社群，还是在自己的社媒上写点什么，本质上都是在说一句话——“我在这里，我在做这件事，欢迎你来看看。” 也许这就是这期节目最想传递的东西。00后创业也好，出海也好，女性在科技圈里找到自己的位置也好，都不是一个人能完成的事。我们需要被看见，也需要去看见别人。火把聚在一起，才能照亮更大的一片区域。 希望听到这期节目的你，也能找到自己的火把。 【时间轴亮点】 01:00 - 45:00｜00后创业：他们是谁，凭什么跑出来？ 这一大段集中讨论了00后创业者的真实画像、共同特质、踩过的坑以及给年轻人的建议。 核心看点： * AI到底让创业变难了还是变容易了？ * “小天才”与“小傻瓜”：两类00后创业者都能成事，共同秘密是什么？ * 一个07年孩子的路演，为什么比很多成年人还老练？ * 给00后的唯一忠告：第一天就要关注现金流 * 创业不一定非要卷AI——那个转身去做非遗的女孩 45:00 - 1:23:00｜女性力量：善良要有，边界更要立 这部分围绕女性在科创圈和创业中的真实处境、被“薅羊毛”的经历、如何保护自己的权益等话题展开。 核心看点： * 女性创业最大的坑：太体面，羞于谈钱谈利益 * “商业不分男女，只分强弱”——一次被倒打一耙后的反击 * 如何做一个“不好惹的好人”？ * 愤怒是能量，该用的时候要用 * 职业化本身就是安全隔离 1:23:00 - 结束｜出海增长：冷静期到了，卷什么才有用？ 最后近一个小时聚焦AI出海的趋势变化、冷启动方法和实战案例。 核心看点： * 出海已从“一头热”进入“冷静期”，大浪淘沙开始了 * 案例拆解：砍掉500万用户的业务，转型做出1亿美金ARR * 零预算冷启动：泡在Reddit里两个月，月入两三万美金 * 核心忠告：别乱花钱，先把10个种子用户聊透 * 出海三件事：亲力亲为、本地化、长板合作 【本期嘉宾】 楠姐 执一管理咨询创始人、大湾区超级联系人、OPC专家。前上市公司人力资本一号位，深耕 AI+具身智能及智能硬件领域，助力多家创新科技企业完成从 0 到 1 的人才体系搭建与组织升级。作为英特尔大湾区创新创业中心导师，专注为创业者提供增长策略与组织赋能。运营个人自媒体账号"大湾区猎头一姐"，全网 10 万+粉丝，致力于通过内容曝光、资源链接与跨界合作，帮助创业者精准对接人才、资本与出海商机。希望立足香港，持续探索全球化布局，深度参与中国科技企业的国际化进程。欢迎志同道合的创业者、投资人与行业伙伴链接交流。 关注公众号：大湾区猎头一姐，邮箱联系：[email protected] Vivian在哪里： AI 超早期投资基金管理人及孵化业务负责人。前经纬中国、光源资本等头部投资机构投后一号位，深度参与百亿级人民币 PE 基金的投后管理全链路，横跨"募投管退"各环节。2025 年转型创业，聚焦 AI 原生赛道的超早期投资与项目孵化，探索以 AI Agent 工具重构投资工作流，现为多家科技创业团队、超级OPC提供早期资源链接与战略支持。 Praxis增长营销社区主理人曼达和姝菲：Praxis是聚焦AI × 出海 × Go-to-Market的实践社区与资源网络，已汇聚数千位一线AI从业者。我们通过高认知内容、专家实战经验与国际化资源的协同，连接创始人、行业专家与生态伙伴。Praxis正在做的，是构建一套面向AI原生的协作体系，让增长与商业化在真实项目中持续发生，让影响力在全球市场不断放大。 【听友群】 如果你想加入到听友群，链接更多科创资源，或促进交流，可以加小助理vx：whereisvivian131

今天继续【100位00后创业者】的访谈。吕欣阳，05年的创业者，打过非常多机器人比赛的技术小天才“欣澈科技”创始人。他们用最硬核的柔性传感技术，为追求更健康更科学生活方式的健身运动人群提供实时反馈的智能硬件产品。 这位华中科技大学机械学院的大三学生，没有谈论宏大的AI梦，而是从他书包里掏出了一片轻薄如蝉翼的柔性贴片。 这就是“欣澈科技”的核心——Myoflex Trainer。 【健身技术Geek+学术饭搭子组队创业】 很多伟大的公司起源于车库，而欣澈科技起源于华科校门口的自助餐馆。 吕欣阳的创业团队是一群“学术饭搭子”。在一群健身技术Geek在高碳日寻找能吃到一块儿去的饭搭子时，他意外凑齐了一支极其互补的战队：有懂用户交互、在米哈游待过的小张（张程），有武大“雷军班”的数学尖子小易（易守拙），还有工程技术落地能力极强的小唐（唐瑞）。 这群平均年龄20岁的年轻人们，在2025年10月手搓出了第一块连外壳都没有的电路板样机。他们没有急着去找融资，而是先在武汉和上海的几所高校里扎了下去，在健身房里反复测试，硬生生跑出了1.2万条肌肉发力的有效数据。 这种“先有场景、再有产品、最后才有公司”的逻辑，正是硅谷著名风投a16z 近年推崇的“全栈驱动”模式——不只是做一个AI硬件，而是通过硬件抓取过去无法获取的底层数据。 【从“盲目训练”到“柔性感知”】 这群00后创业动机非常“Founder-Market Fit”。 最初，欣阳只是一个在健身房里摸索的新手。在带他入门的学长去上海实习后，欣阳陷入了所有新手的共同焦虑：私教太贵视频教程没有针对性。 “每个人身体构造不同，视频里的动作套在自己身上，可能因为配重不对或姿势偏差，导致练了三个月，手臂没粗，肩膀却疼了。” 这种“进步不可见”黑盒，是健身新手流失的主要原因。现有的智能手表和手环大多只监测心率和卡路里，却无法告诉用户目标肌群是否被精准激活。转机出现在大二，吕欣阳进入了导师李敏教授的实验室。李教授是柔性传感领域的专家。在实验室里，吕欣阳接触到了尖端的柔性力传感技术。 不同于传统的硬质传感器，这种柔性材料厚度极薄、重量小于30g，能够像皮肤一样贴合肌肉。 他曾是柔性传感器公司“华威科”的产品经理，发现该技术已在智能床垫、汽车座椅甚至机器人皮肤上应用，但在健身纠错领域仍是空白。 于是一个大胆的想法萌生了，用柔性传感器监测肌肉形变，通过算法量化发力效率。 【Myoflex Trainer——让进步看得见】 欣澈科技的核心产品 Myoflex Trainer，被定义为“为健身新手提供实时反馈的智能贴片”。 他们研发了独创的MAP（Muscle Activation Power）指数。基于肌电信号与力学模型，系统能实时判断肌肉是否进入有效的“充血锻炼阶段”。 区别于手环的机械计数，Myoflex只统计“有效动作”。如果最后几个动作因为力竭而动作变形，系统将不予记录。 当检测到非目标肌群代偿（例如练肱二头肌却动用了斜方肌）时，APP会通过语音或硬件震动提醒用户调整姿势。 根据肌肉受损程度，为用户计算精准的恢复时间（如48小时或60小时），防止过度训练。 柔性无感硬件也有着超高灵敏度，传感器触发力低至0.1牛，即便细微的发力偏差也能捕捉。 在用户端的时实看到基于用户数据生成3D形象并映射肌肉激活的热力分布。 面对竞争激烈的穿戴设备市场，他们说“我们不卖监测，卖的是‘进步可视化’。” 【“具身数据”的价值迁移】 虽然欣澈科技目前专注在健身纠错，但这背后的想象空间远不止于此。AI竞争的主战场正从“生成式文本”转向“具身智能”。过去AI的数据来自互联网，而未来的AI需要来自物理世界的数据。吕欣阳团队积累的个性化的肌肉形变数据，是目前公开数据集里极度匮乏的“私有训练资产”。 根据 Statista 2026年的预测，全球数字化健身市场已突破200亿美元。这类设备未来可以横向切入康复医疗和助行等领域，这正是“从场景切入到平台化”的潜力。 【00后创业的蜕变】 在访谈的最后我问欣阳：创业给你带来的最大变化是什么？他坦言，最大的变化是性格。从一个排斥社交的理科生，变成了一个能带着十人团队探索经营对接资本扩张海外的创业者。 “我不想让实验室的成果只停留在论文或专利里，我希望它们能真正变成产品，实现应有的商业价值。”在这个青年创业团队身上，我看到了00后创业者特有的特质：极强的技术自信、敏锐的用户洞察，以及一种“不焦虑”的韧性。 他们不再满足于在大厂里做一个螺丝钉，而是更愿意通过小型精英团队，利用有技术壁垒的硬科技技术，基于年轻市场去洞察，去满足未被满足的用户需求。 欣澈科技不仅是在制造一个健身领域的柔性贴片，而是在尝试通过数据，打破人类对自身身体感知的“黑盒”。欢迎大家关注 Myoflex Trainer！ 欢迎加入听友群：微信小助理：Whereisvivian131 “Vivian在哪里”是一档和朋友们探索“未知美好”的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。

在AI重塑生产力的叙事中，我们已经见证了无数“工具”的诞生：它们能写诗、画图、剪辑视频。然而，在内容生产力竞赛之外，一个更深结构性需求却长期被忽视——当个体创作者成长为微型商业实体时，谁来像经纪人一样，管理那些扼杀创作灵感的商务琐事、数据焦虑与博弈摩擦？ “如果创作是灵魂的表达，那么商业化管理往往是对创作者精力的剥削。” 近日，在播客《Vivian 在哪里》中，我与 Viralt.ai 的创始人兼 CEO Jacky姜仕鸿聊了聊。作为一位横跨巴克莱银行、大疆DJI的连续创业者，Jacky 正试图通过“Pocket Manager”——一个植根于 iMessage 的 AI 经纪人，为全球创作者打造一套“数字化的商业底座”。 【叛逆者的底色：从投行中环到大疆的“最佳解决方案】 理解 Viralt.AI 的产品逻辑，必须追溯 Jacky 的职业原点。他在对谈中直言：“我天生不喜欢追逐大流。”早年 Jacky 身处香港中环，在巴克莱银行从事精密的外汇交易。为了寻找那种创业的“点燃感”，他做出了一个令当时金融圈好友大惑不解的决定：降薪跳槽，加入当时还在高速成长期、被戏称为“每天都在玩飞机”的大疆。 在大疆的那段岁月，Jacky 经历了从资金管理到产品营销的多维度历练，但最深刻的烙印是其“追求极致、寻找最佳解决方案”的创业文化基因。 “大疆是一群极度聪明的年轻人聚在一起，为了一个完美的产品方案不断自驱。”这种基因被他完整地带到了 Viralt.AI。他看到了创作者经济中由于信息极其不对称导致的“巨大摩擦”，并决定用 AI 给出一个“最佳解决方案”。 【创作者经济的“断层”：被噪音淹没的超级个体】 Jacky 敏锐地指出，当前的创作者生态存在一个严重的“天平失衡”： * 品牌端（甲方）：拥有无数 AI Agent 和大数据平台来筛选、调研、建联达人，效率极高。 * 创作者端（乙方）：大多数中腰部甚至部分头部达人，依然处于“手工作坊”时代。 “网红就像一座孤岛。他们要把 90% 的精力花在处理 100 封邮件里的垃圾广告、应对诈骗钓鱼、焦虑于 Instagram 数据的波动。当一个人又要当演员、又要当财务、还要当销售时，创作的‘灵魂’就被稀释了。” 目前市面上的方案无非三类：昂贵的人类经纪人、通用工具（缺乏垂直深度）、或是品牌方的管理工具（利益立场不对等）。“你屁股坐在哪里，就为谁服务。” Jacky 坚定地选择了站在创作者这一端。 要知道目前超过 80% 的网红属于“自我管理”，没有工具，没有助理，也没有经纪公司。 【Pocket Manager：不仅仅是 Agent，是“口袋里的经纪人”】 这是本次对话中最核心的产品拆解。Viralt.ai 的 Pocket Manager 并非一个简单的对话框，而是一个具备“多模态上下文感知”能力的主动型AI经纪人。 * 极简主义的“低摩擦”哲学 创作者最不需要的就是另一个复杂的仪表盘。Viralt 的入口极其特殊——iMessage 原生入口。无需下载 App，无需配置 API。创作者只需将自己的 Instagram 账号发给 AI，30 秒内，一个懂他过往风格、熟悉他商业价值的经纪人就此诞生。这种“低摩擦”背后，是 Viralt 对用户行为的深刻洞察：商业决策应该在对话中完成，而不是在表格中完成。他们的天使投资人麦刚先生也产品初期给予了他“大道至简”式的建议。 * 主动介入：从“限流预警”到“爆款乘胜追击” 传统的工具只负责展示过去，Viralt 负责指导未来。 AI 会实时监控账号动态。如果一个帖子发布 24 小时后播放量异常停滞在 2000，AI 会主动在 iMessage 里发问：“老板，这条好像被限流了，是不是触碰了关键词？”反之，当某条视频有爆款潜质时，AI 会立即预警：“这条数据在涨，建议现在立刻回复粉丝，或者根据这个模板发第二条，把流量锁死。” 这种实时、主动、可执行的建议，正是人类经纪人也难以 24 小时做到的贴身服务。 * 噪音过滤与超高门槛的安全审计 全球网红的邮箱是钓鱼软件和低质广告的重灾区。Viralt 通过与邮箱的深度集成（已通过极高门槛的安全审计），能从每天 100 封垃圾中精准筛选出那 5 封真正的商业机会。 它会主动调研品牌背景：“这个品牌之前和谁合作过？”“他们的回款信用如何？”“你的同层达人报价是多少？”AI 在前端挡住了所有的噪音与恶意，只把经过过滤的高价值选项呈现给创作者，并附带详细的博弈建议。 * “Agent to Agent”的博弈逻辑：捍卫老板的利益 在谈判环节，Viralt.ai 展示了极其高明的博弈策略。当品牌方出价 500 美金，而创作者的底线是 800 美金时，AI 会基于账号近期的数据飞轮、粉丝转化率以及过往合作案例，自动撰写极具说服力的“反向 Pitch”邮件。它不仅是在谈价格，它是在为创作者建立“溢价逻辑”。 “Human-in-the-loop” 是底线：AI 不会越权做决定，它会把博弈后的最优选项发到 iMessage，让创作者一键决定“接”还是“不接”。 * 内容灵感：从“刷帖子”到“可执行脚本” 除了商务管理，Pocket Manager 还能辅助创作。创作者在 Instagram 上刷到一条表现很好的帖子，可以直接把链接发给经纪人。AI 会立即拆解其结构，并结合创作者本人的风格、赛道和历史数据，生成一个定制化的脚本建议。 “你用了 Viralt 之后，就像是有个经纪人加一个剪辑团队，加上一个内容运营的团队，但是所有入口就好像是你跟你的经纪人在微信上沟通一样。” 【如何让 AI“懂你”又不越界？】 背后是一套精密的技术设计。 * 多模态上下文融合：Viralt 将创作者的 Instagram 内容（图片、视频、文案）、实时数据表现（点赞、播放、粉丝增长）、邮箱中的品牌往来邮件，以及 iMessage 中的对话历史，整合为统一的上下文。AI 能够进行跨数据的模式分析，例如“自拍比他拍数据好”“室外边走边录比室内录播课效果好”。 * 安全与隐私：Viralt的数据接入经过了严格的安全审计（SOC 2 Type 2以及CASA Tier II），确保数据存储与删除的合规性。 * AI的记忆与拟人的职业个性：AI 会记住创作者的报价区间、不喜欢的品牌、内容偏好等关键信息，同时保持适度的“遗忘”——避免上下文爆炸或记忆污染。更重要的是，Pocket Manager 拥有鲜明的“人味儿”：它会分条发消息、会用表情包、会发 iMessage 动画，甚至带有一种“专业加搞笑”的沟通风格。 【谁掌握了坑位，谁就是甲方】 对于 Viralt 放弃传统的佣金抽成而选择订阅制，做操作系统的而不是做中介。 在传统的经纪逻辑中，公司和达人往往存在利益博弈。但 Viralt 希望创作者保留 100% 的收入，这使其能迅速在全球范围进行 C 端增长。 Viralt的终极蓝图是流量的分发权： “以前的甲方是品牌方，因为他们有预算。但在 AI 时代，真正的甲方是‘坑位的分发者’。就像谷歌、Meta 或是分众传媒，他们掌握了流量出口，品牌自然会趋之若鹜。” 当 Viralt 平台上聚集了数万名、甚至数十万名由 AI Agent 管理的创作者时，Viralt 就成为了全球最精准的“商业流量入口”。品牌方无需再去茫茫人海中搜寻，只需要对接 Viralt 的 Agent 接口，就能实现极高效率的投放。这种从“服务创作者”到“重构流量分发”的跨越，正是 Viralt 的护城河所在。 【AI原生组织哲学：超级个体+多个AIs】 作为一家 AI Native 公司，Viralt 的内部组织同样充满了未来感。 Jacky 坦言，在过去一年的创业中，他最大的变化是学会了“拒绝加人”。 “现在我们遇到一个新的业务问题，第一反应绝不是招人，而是问：这个流程能不能用 Agent 优化？能不能一个人调配多个 AIs 来完成？” 在 Viralt，团队鼓励每个人都成为超级个体。这种极简的组织结构不仅降低了摩擦，更保证了极高的迭代速度。现在创业的速度比以前快了几百倍甚至上千倍，唯一的生存之道就是让自己和团队成为“杠杆玩家”。 【结语：Create with Soul, Manage with AI】 在采访的最后，Jacky 分享了那句令人印象深刻的愿景： “Create with soul, Manage with AI.” 这不仅是一句口号，它是对 AI 时代人类价值的终极捍卫。AI 可能会写出 80 分的脚本，但它无法复制人类创作者在某一瞬间迸发的、带血肉感的灵感与共鸣。Viralt.ai 的使命，就是把那些“非灵魂”的部分——繁琐的邮件沟通、枯燥的数据监测、纠结的商业谈判——全部收归 AI。让创作者重新回到那个最纯粹的状态：像孩子一样观察世界，像艺术家一样自由表达。 对于这个创业团队而言，过去一年的“低调潜行”只是序章。随着产品的全球发布，我们正式向全球创作者经济发出邀请。 如果你是一个渴望自由创作、不愿被杂务消耗的“超级个体”，那么 Viralt.ai 也许就是你等待已久的那个“口袋伙伴”。 【💡 访谈彩蛋：关于“人味儿”的坚持】 在对话中，我发现 Viralt 的 Agent 并不机械。它会给你点赞，会发 iMessage 动画，甚至能理解你的小情绪。Jacky 说：“它必须要有性格，它是你的朋友，而不仅仅是一个机器人。”这种在冰冷代码中注入的温度，或许正是这家公司能打动全球创作者的关键。 如果你有 Instagram 账号，现在就可以体验 Viralt.ai 的 Pocket Manager——无需下载 App，30 秒内拥有一个 24 小时在线的 AI 经纪人。 【听友群】小助手vx ：whereisvivian131

气候印信：对话100家AI创业企业系列 * AI的尽头是算力，算力的尽头是碳排放——AI军备竞赛背后的千亿气候账单 一吨钢，从中国卖到欧洲，利润是多少？不同的交易形式有不同的答案。 但有一个数字是确定的：2026年起，这吨钢可能要被征收近100 美元的“碳关税”。在极其微薄的工业利润面前，这几乎是商业红线。这不仅是大宗行业面临的窘境。随着全球绿色规则从“倡议”变成“强制”，千万家出海企业正集体撞上一道透明的墙：如何证明自己是绿色的？ “我们不只是在做一个好用的碳核算AI软件，我们是在构建绿色经济里的采信基础设施。”气候印信（ClimateSeal）创始人马旭光如是说。这家成立仅一年多的初创公司，正用 “AI自动化碳排放引擎”，撬动年服务费超千亿美金的巨量市场。 * 【为什么最后在卷“碳”？硅谷大佬背后的隐秘账本】 当全球科技巨头都在为 GPU和算力疯狂时，气候印信（ClimateSeal）已经在提前布局AI的第三层。“卷AI卷算力，本质是在卷能源。而能源的尽头，就是碳。” 在当前的全球贸易逻辑下，算力是生产力，而“碳”则是通往生产力的准入证。过去一年， 山姆奥特曼在卷聚变核能，马斯克在卷电力基础设施，这些看似是“能源焦虑”，实则是“碳焦虑”。随着微软、亚马逊、谷歌等超级买方相继承诺“净零排放”，一种新型的商业壁垒正在形成：如果你不能自证绿色，那么你的算力再快、产品再好，也无法进入全球顶级的生态系统。 * 【绿色市场的“沙漏效应”：为什么 80% 的资产被锁死了？】 全球每年有140万家企业、20亿批次产品需要做碳合规。为了证明自己“绿”，这些企业每年在咨询和审计上花掉的钱超过600亿美金，且随着法规收紧，这一成本仍在飙升。 2026年全球绿色市场呈现出一种极度矛盾的状态：一边是巨额的绿色资金追逐优质资产。例如，欧洲银行系统内有约 7.4 万亿欧元的待认定绿色资产，一旦被打上“绿色”标签，就能获得远低于市场平均水平的融资成本。但真正能被市场采信并流通的绿色资产，仅占 20% 左右。马旭光将这种现象形容为“沙漏效应”。瓶颈不在于资产不存在，而在于证明与验证的极度低效与不信任。 这种“难”体现在三个层面： “难”在数据碎片化：企业的能源数据散落在不同的 ERP、MES 系统，甚至是工厂某个角落手写的单据中。 “难”在专家经验的不可复制性：碳审计目前像是一种“手艺活”，依赖极少数高薪专家，这种劳动密集型的工作无法规模化。 “难”在采信口径的深沟高垒：提交方按标准 A 做证明，验收方按偏好 B 审核。双方在“信任”上消耗了 80% 的资源，这就是所谓的“制度摩擦成本”。 这就是气候印信要解决的痛点：通过 AI 介入，把信任的艺术，变成能源Agentto Agent之间的“协议”。 * 【2026年投资人最看好Vertical AI终局：从“好用的工具”到“结果代理人”】 最近中美投资人在讨论VerticalAI的终局时，有一个共识。最好的AI 公司不是做成‘好用的工具’去辅助人类，而是成为能够直接产出专家级结果的Agent，从而从根本上解绑昂贵的专业服务。 气候印信选择构建 AgenticSystem不做辅助工具，而是做 Complianceas a Service 。其引擎就像一位拥有顶级专家知识的 Agent，它直接产出经过验证的置信结果。这意味着合规不再是一场昂贵的“咨询服务”，而是一种可大规模复制的“数字基础设施”。 * 【核心技术深挖：可信自动化AI引擎】 很多人认为 AI 做碳核算就是重点做计算。气候印信 AI 联创沈晓龙认为，这完全低估了领域的复杂性。他将这种架构比作碳领域的全自动驾驶。这套引擎不是简单的算法堆砌，而是一套复杂的 Agent（智能体）协作系统，其底层逻辑由3个核心技术支柱支撑： 1.可信自动化引擎：让结果不仅能算出来，还能经得起验证 气候印信并不是只用 AI 算出一个结果，而是把数据提取、方法学匹配、计算、校验和证据留痕放在同一条可信流程中运行。 面对企业场景中高度碎片化的数据，系统能够自动处理来自不同业务系统、文档和记录中的信息，并按照相应的方法学要求完成清洗、归集和计算。与此同时，系统会对关键数据来源、口径一致性、替代值使用和证据完整性进行多层校验。 如果原始依据不足，或者数据与业务逻辑存在冲突，系统不会轻易给出一个“看起来合理”的结果，而是提示补充数据、修正口径，或对结果的适用边界作出标记。这样做的目的，不是让 AI 更像专家，而是让输出结果更接近真实交付和审计要求。 2.证据链溯源：从最终结果回到原始依据 在碳核算和绿色合规场景中，真正重要的不是只得到一个数字，而是能够解释这个数字从哪里来、为什么成立、是否经得起追问。 气候印信的系统能够处理大规模非结构化资料，并在原始记录、业务活动和最终结果之间建立可追溯的对应关系。无论是能源使用、原材料来源，还是生产过程中的关键数据，系统都尽量将其与最终输出建立清晰的证据链关联。 当用户查看某个关键结果时，系统可以进一步回溯其对应的原始记录、来源文件和提取依据，并呈现相关的校验信息。这种“结果可追溯、依据可复核”的能力，大幅降低了传统核验过程中反复翻找资料、逐项确认口径的成本。 3.规则快速适配：更快响应不断变化的合规要求 全球碳核算和绿色合规规则高度复杂，而且仍在快速演进。对于企业来说，真正的难点不只是计算本身，更在于持续跟上不同市场、不同标准、不同产品类别下不断变化的要求。 气候印信的系统具备较强的规则化适配能力，能够较快将新的方法学要求、披露口径和准入规则整合进交付流程之中。相比传统依赖大量人工理解和反复修改流程的方式，这种能力能够明显缩短规则更新到业务落地之间的时间差。 这意味着，当监管细则、行业要求或客户准入标准发生变化时，企业不必从头重做整套流程，而是可以更快完成对齐，减少因规则变动带来的交付风险和合规成本。 【终结“幻觉”：专家知识的解构与集成】 在审计领域，AI 的“幻觉”是不可接受的风险。沈晓龙坦言，解决幻觉不是靠更大的参数量，而是靠“逻辑闭环”。 气候印信把专家知识 “逻辑原子化”。他们把资深审计师在现场看仪表盘、核对报关单的“心法”，以及那套存在于老专家脑子里的模糊准则，全部拆解成了可被模型理解的逻辑原子。这个过程不是简单的微调，而是构建了一个“领域知识图谱 + Agent编排层”。 系统要求 Agent 在处理任何数据时必须遵循“证据闭环”原则：禁止 AI 进行任何形式的猜测。如果数据不合理或者不完整，系统宁可报错，也不产出一个“看起来很合理”的数字。这种对确定性的极致追求，是气候印信能够获得专业审计机构认可的关键。 【消失的摩擦力：当Agent to Agent开始“共情”】 买卖双方的博弈是最大的摩擦力来源。沈晓龙提出了一个硬核洞察：模型共情（Model Empathy）。“如果买家和卖家的审视逻辑能够通过模型达成一致，那么沟通成本将趋向于零。” 气候印信通过 AI 构建了两种标准件： * 为提交方构建“护照”：AI 帮助企业把乱七八糟的生产数据转化成标准的、高采信度的“绿色身份证明”。 * 为验收方构建“闸机”：将大型金融机构或海关的准入规则、风险偏好数字化。 当提交材料与验收规则能够在同一套数字化框架下衔接时，双方在补件、解释、反复核对上的沟通成本就会大幅下降。它带来的不仅是效率提升，更是绿色交易、绿色融资和绿色准入过程中信任机制的重构。 【场景落地：超级买方的背书与中小企业的 ROI提升】 气候印信的产品逻辑非常聚焦，直击两类核心客户的痛点： 超级买方的绿色供应链场景，典型的头部客户，如国际大型连锁零售商。他们拥有数万家供应商，最担心的就是供应链里的“减碳进展/管理”和“漂绿（Greenwashing）”风险。一旦被曝出排碳造假，品牌声誉的损失可能高达数十亿美金。气候印信为他们提供的是一套自动化核验系统。过去需要几百人团队跑半年才能完成的供应链审计，现在通过 AI 引擎，可以实现全天候、全量的数据监控。 中小出口商的“低成本合规”场景对于面临 CBAM（碳关税）的中小企业，这不是加分项，而是生存问题。 他们最担心的是法律风险和高昂的咨询费。气候印信提供的 ROI 是降维打击式的。这种“极高性价比”是中小客户接受 AI 方案的核心驱动力。 【行业窗口期：为什么是 2026？】 企业出海要在这个节点更加重视，因为2026年是全球碳市场的“分水岭”。在此之前，碳是披露和宣传，是企业的“加分项”；但从2026年开始，它直接挂钩企业的营收与成本： * CBAM 开始实打实收碳关税； * DPP（数字产品护照） 强制扩品类，没有护照不能销售；对电子、电池、纺织行业的全面覆盖，市场将从“自愿披露”进入“强制合规”时代。 * 绿色金融 受到 Taxonomy 的高压监管。 市场正从“披露时代”走向“强制准入时代”，气候印信利用 AI 实现专业服务的规模化边际成本递减，站在准入规则的“裁判位”。 【AI Native组织美学：10 人团队撬动绿色全球基础设施】 支撑这套矩阵的，是一个极度精简的 10 人团队。由深耕行业的碳中和实干派与 AI 专家组成。创始团队曾任头部独角兽商业负责人，拥有极强的从0到1商业化经验；产品团队曾设计过登上 Gartner 榜单的碳软件；AI 联创在YC 投资公司担任合伙人，且核心专家来自于新加坡 BSI、原飞利浦和万宝路的全球可持续负责人，以及各顶尖学府：清华大学、加州大学、南洋理工大学、北京航空航天大学等。 在这个团队里，没有冗长的层级，没有额外的沟通成本，只有对领域知识（Know-how）的疯狂解构。通过 AI 杠杆， “我们不是在写代码，我们是在定义未来绿色经济的信用协议。”这种基于顶尖人才和强大算力组合的“超级生产力”，是公司保持高速进化的核心动力。 【结语：算力的尽头与气候承诺】 在访谈的最后，话题回到了AI 本身。AI 消耗算力，算力消耗能源。马旭光认为，这恰恰是气候印信存在的终极意义。 “这是一个制衡的过程。如果 AI 技术的发展带来了大量的额外的碳排放，那么我们就必须利用这套技术，以更强大的效率在碳核算和绿色资产流转中把这部分损失补偿回来。” 气候印信（ClimateSeal）的“印章”，是要在每一份出口报告、每一笔绿色贷款上盖下数字时代的信用公章。当 AI 能够自证绿色，绿色资产的流动性将不再被沙漏阻隔。2026 年AI军备持续，但在这场关乎生存与责任的竞赛中，气候印信正用 AI 为全球贸易重新铺设底座。 【关于播客】 “Vivian在哪里”是一档和朋友们探索“未知美好”的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 【对话嘉宾】 Climate Seal 马旭光创始人 连续创业者，前碳独角兽商业化负责人，碳阻迹/Gradle/铁山 Climate Seal 沈晓龙 CSO 连续创业者，创业企业包括LBS&MLDM.新能源氢能行业，清华大学工学学士 美国卡耐基梅隆大学机器学习博士肄业 【听友群】 如果大家想加入听友群，或想与嘉宾的创业项目建立联系，请添加小助理vx：whereisvivian131

今天一个流量操盘手弟弟给我发了一条641立下Flag要日更100条的视频，粗略数了一下还真一天炸了快50条。认识641是2018年底19年初，他想在跳槽去其他基金还是创业的职业选择上托朋友找我做创业职业咨询，就这么个机缘一直关注着。突然想起来最近一期ALL IN的播客就是聊一个增长新观点矩阵暴力的话题。 * “矩阵暴力”（Matrix Brutality） 是这两天听《The All-In Podcast》里面一个有意思的词，它描述的是一种“以数量规模彻底占领算法，从而锁定存量主权”的激进策略。 由于过去内容创作成本高，你只能通过“质量”去赌博，希望算法选中你。矩阵暴力的核心逻辑是：既然 AI 让单条高质量内容的边际成本趋近于零，那么与其追求“中奖”，不如直接“买下整盒子彩票”。 Matrix Brutality的逻辑是当你利用 AI 工作流同时驱动 50 个甚至 100 个各具特色、但底层价值观一致的账号时，你就形成了一个巨大的内容矩阵。在特定赛道内，无论用户怎么刷新，刷到的都是你矩阵内的账号。此时，你不是在“迎合”算法，你是在用海量优质供给占坑。 简短问了一下做平台算法的朋友这套逻辑是否合理，平台流量分配具有极强的随机性。单点模式，你发一个作品，只有1% 的机会爆。矩阵暴力模式：100 个账号同时发，总有一个会爆。而一旦某个账号爆了，AI 会立即识别出该爆款的底层逻辑（比如某个特定的人设或卡点），并在剩下的 99 个账号中迅速横向同步、大规模裂变。 播客里面Chamath 也提到一个关键点。Affection Data的采集效率。量大出奇迹的矩阵就像是一张巨大的、实时捕鱼的网。通过成百上千个账号的实时反馈数据，你能在几小时内精准识别出本周全球用户的“喜爱度倾向”（Affection Data）。这种反馈速度是单独的 MCN无法比拟的。因为你样本量足够大。 * 量大出奇迹，为什么这么像沙尘暴？ 这种策略对传统创作者是沙尘暴一般的存在。 产能不对称，传统团队一个月磨一部精品，矩阵暴力团队一天生成 10 部；迭代不对称，你还在复盘上周的数据，对方的矩阵已经完成了 100 次 A/B 测试；定价权剥夺：当矩阵占领了 80% 的垂类流量，剩下的 20% 散户创作者生存空间被压缩很多很多。 * 矩阵即算法，主权和议价权 过去 10 年，流量的主权在 Meta、Google、ByteDance 手里。内容的成本很高，所以创作者很弱势。但 AI 让内容生产成本趋近于零，这意味着“内容不再稀缺，注意力变得极度昂贵”。平台算法现在处于“过载”状态。我们发现，真正有价值的不再是单篇爆款，而是“账号矩阵带来的私域主权”。这才是在垂类赛道的“议价权”。 以前你被动等待 TikTok的算法分发；现在你利用 AI批量生产高质量内容，反向去“淹没”算法，直到你拥有足够多的垂类账号，自己变成一个分发网络。 简单总结就是地产逻辑：地段（Niche）、人流（Flow）、租金（Yield） * 精英审美 大矩阵需要“精英审美”？因为只有顶级审美能过滤掉“AI 噪点”。有一个代替 MAU（月活）的新考核指标“Affection Data（喜爱度数据）”未来的 AI 公司不该汇报 Token 数，而该汇报“用户偏爱率”。即在同样的 AI 生成荒原里，用户为什么只停留在你的内容上？这种“被喜爱的能力”是无法被算法轻易复制的。 喜爱度数据=停留时长 / 互动频率 + 跨平台搜索量。 去中心化分发：必须拥有能“脱离平台依赖”的账号资产。 * 能够识别什么是“好内容”的直觉 641的“日更 100 条”正是“矩阵暴力”（Matrix Brutality）在国内落地最典型的案例。日更100条模式是短视频时代的“过饱和攻击”，AI降本后的“暴力美学”：为什么是 100 条？因为在 AI 剪辑、AI 配音、自动分发系统成熟后，生产 100 条视频的边际成本已经低到可以忽略。他是在做“数字灰尘”，通过铺天盖地的覆盖，确保你只要打开手机，就躲不开他的名字。 反过来让我们思考，当 AI 让内容泛滥时，‘审美共识’会变成一种类似于比特币的‘共识货币’。用户会只认那几个有‘嗅觉’的厂牌（Labels），其他没灵魂的 AI 内容会被自动过滤。 当所有人都能日更100条时，流量将不再奖赏‘勤奋’，而会重新奖赏‘嗅觉’。好东西依然会获得有价值的人群的30度仰望。 听友群vx：Whereisvivian131（小助理）

这一期是我和大湾区超级联系人楠姐的直播对话。AI 正在重构职场规则，普通人的价值被重新定义。OPC 一人公司，早已不是小众玩法，而是门槛低、效率最高的AI创业新路子。我们通过每周2小时的深度直播、每周拆解十位创业者的实战经验，拆解 AI 时代一人公司怎么活、怎么干、需要什么能力、能享哪些政策，帮你把专业、爱好、经验，变成轻资产、能积累、能做大的商业闭环。 以下是3月最后一个周日的直播对话实录。我们从深圳 48 小时机器人黑客松的火热现场，到全国各地的 OPC 政策福利；从OpenCloud 创始人 Peter 的底层创业思路，到 00 后玩梗变现的真实故事，到年入2000万工业机器人女企业家转型OPC的解析。 【别搞错：OPC 不是个体户，是 AI 超级个体】 很多人以为一人公司就是单干、freelancer、小个体户，其实完全不一样。 传统个体户靠卖时间、卖体力，精力和能力都有限；AI 驱动的一人公司，是个人核心能力 + AI 工具 + 资源协作的新模式。你一人身兼 CEO、产品、销售、客服，用 AI 搞定 80% 重复工作，靠共享资源、政策扶持降低成本，一个人就能跑出团队的战斗力。 2026 年新《公司法》正式放宽：取消 “一个自然人只能开 1 家一人公司” 的限制，允许成立一人股份公司。各个地方政府都推出 OPC 专项支持，算力补贴、免租办公、资金扶持、客户对接全都有。 这不是临时政策，而是职场形态的必然变化。大厂裁员、中层岗位变少、AI 替代基础办公，雇佣制正在瓦解，合伙、协作、个体模式正在崛起。 你不用再卷入职场内耗，不用看人脸色、搞人际关系，只需要做好一件事：把你的优势，变成有人愿意买单的产品。 【这 4 类人做 OPC，更容易起步就赚钱】 不是人人都适合一人创业，但有积累、有想法、肯行动、愿意学的人，天生适合： * 行业深耕者：有实战、有壁垒的老手 从诺基亚、TCL、德赛等大厂供应链出来，创业 5 年做到 2000 万营收的女企业家；专注 AI + 视觉 + 机器人，解决汽车电子、粉末冶金行业难题，成为隐形小冠军。这类人懂一线、懂场景、能解决实际问题，是一人公司最稳的基础。 他们不靠虚的，只做落地。懂工厂痛点、懂客户需求、懂行业门道，AI 只是提效工具，多年的行业经验，就是别人抄不走的优势。 * 创意流量型：会抓热点、会表达、懂传播 00 后创业者靠 “上门装 OpenCloud+ 保洁” 的趣味内容走红，从玩梗做到 1000 元 / 小时接单，登上北京青年报、果壳；用 AI 做趣味问卷、穿搭指南、考研资料，小红书上架就卖几百份。幽默感、网感、表达力，就是一人公司的获客关键。 这类人懂用户、懂热点、能提供情绪价值，能把小需求做成爆款，把个人 IP 变成引流渠道。连 A16Z 都专门设了 “讲故事” 岗位，足以证明：AI 时代，会表达、会传递价值，比只会做事更稀缺。 * 专业技能者：咨询、财税、法律、设计等知识型人才 律师、财务、HR、设计师、咨询师，专业够硬，但最难的是找客户。用 OPC 模式，靠 AI 整理专业库、生成标准化方案、多平台发内容，把专业变成产品：9.9 元入门咨询、99 元标准报告、999 元深度服务，搭建阶梯收费体系。专业 + AI + 传播，就能打破获客难题。 * 跨界探索者：把爱好变成生意 投资人跨界做户外极限运动咨询，教普通人快速上手、以赛代练；某超一线茶饮品牌前 CMO 跨界做科学养生，靠食品背景在小红书变现；HR 跨界做职业咨询，在在行积累100 + 客户、赚 8 万 +。爱好从不是无用，只要你的优势够突出，就能成为独一无二的竞争力。 核心是保持好奇，不被固有想法困住。不被 “我只能做本职” 限制，敢把生活方式、兴趣，包装成用户愿意付费的体验。 【OPC 核心能力：4 个普通人都能变成超级OPC的思维训练】 一人公司不是天生的，靠的是思维、工具、实战慢慢练。这 4 项能力，人人都能学会： * 换思路：从打工心态，到创业心态 北方职场偏爱稳定、考公、进大厂；南方更看重 “打工不长久，敢闯才有机会”。思路不同，起点就不同。大厂打工容易陷入被动：被规则限制、被层级束缚，只能做螺丝钉，不敢表达、不敢试错、不敢为自己负责。创业心态的核心是：不找借口，只找机会；不依附平台，只打造自己。像 OpenCloud 创始人 Peter 那样，跳出表面应用，从底层做 AI 产品，打破常规，才能看见新机会。 * 小步快跑：先做 1%，不追求完美 很多人输在 “想得多、做得少”：总想做完整闭环、搭团队、备资金，迟迟不敢开始。一人公司的正确做法是：拆解自己的优势，先做最小可行产品。 会写作，先写 1 篇爆款文案，不是开传媒公司； 会技术，先做 1 个小工具，不是开发整套系统； 会咨询，先做 1 小时一对一，不是开线下班。 硅谷工程师在 GitHub 从 1% 代码贡献做起，最后做成商业项目；国内独立开发者靠 AI 做小工具、卖资料轻松变现。小步试错、快速验证，比完美更重要。 * 会传播：让别人找到你，比做好产品更关键 产品再好，没人知道也没用。一人公司没有企业背书，你自己就是品牌，你的传播能力直接决定收入。 多平台铺内容：小红书做攻略、抖音拍短视频、视频号直播、闲鱼做转化，同一件事，用不同平台的语气表达； 积累数字资产：把你的经历、知识、案例整理好，喂给 AI 助手，让 AI 帮你持续输出内容； 说清三件事：你是谁、解决什么问题、怎么收费，让用户 1 秒看懂、信任、买单。 * 50/50 法则：稳收入 + 探新方向，兼顾生存与成长 成熟的一人公司，一半精力做擅长的事，保证现金流；一半精力探索新方向，为未来铺路。 50% 稳营收：用熟练技能做标准化产品，定目标、落地执行，像管公司一样管自己； 50% 探新路：用软能力尝试新领域、学新技能、抓新热点，把爱好、副业变成第二收入。 不躺平、不冒进，既赚当下的钱，也布局未来，这才是一人公司的长久之道。 【AI+OPC 实战：把 80% 工作交给 AI，你只做核心事】 AI 不是一人公司的加分项，是必备项。没有 AI，一个人精力有限；有了 AI，一个人能顶一支团队。 * 内容创作：用 AI 写文案、做脚本、生成海报； * 客户服务：AI 自动回复、筛选意向客户、跟进回款； * 运营管理：AI 做数据复盘、生成报表、整理知识库； * 技术落地：AI 写代码、做设计、搭简单产品，不懂技术也能做。 搭建个人 AI 工作流三步： 1. 梳理自己的能力，把专业知识、经验、案例录入 AI，训练专属助手； 2. 用 AI 拆解需求，生成标准化流程、方案、报价； 3. 用 AI 多平台分发内容，自动获客、转化、交付。 有 Web coding 独立开发者，公开创业过程积累 5 万粉丝，卖课年入 90 万。AI + 个人 IP，就是普通人成本最低的变现路。 【政策红利：全国 OPC 扶持盘点，深圳力度最大】 2026 年，OPC 政策红利集中爆发，从国家到地方，真金白银降低创业成本： 举例深圳龙岗：全球首个聚焦具身智能的 OPC 社区，新入驻享 3 个月免费算力，大模型补贴 30%、最高 100 万；智能体方案补贴 40%、最高 200 万，场景项目最高 1000 万股权投资；18 个月办公优惠、免费住宿、人才落户最高 10 万补贴，直接对接客户场景。 OPC 社区不用强制办公，只是共享资源、对接政策、链接协作。你在家、在咖啡馆工作，照样能享受算力、资金、客户资源，一人创业不再孤单。 【OPC 不是单打独斗：一人成军，抱团成长】 一人公司不是一个人死扛，是个人核心 + 生态协作： * 能力互补：技术 OPC + 运营 OPC + 传播 OPC，组队补齐短板； * 资源共享：法务、财务、设计、供应链，不用雇佣，按需合作； * 社区抱团：加入 OPC 互助组，对接政策、交流经验、撮合合作。 从大年初二连线分享 OPC，到天津、海南政府主动对接，再到链接各地一线创业者，事实证明：敢发声、主动链接，就会有正向收获。 【给普通人的 3 个起步建议】 * 找优势：写下你最擅长的 3 件事、最有经验的 1 个领域、最愿意投入的 1 个爱好，三者交集，就是你的起点； * 小试错：7 天内做出 1 个小产品、1 条内容、1 次对接，不花钱、不搭团队，先验证有没有人愿意买单； * 用 AI：不用精通技术，先学会用 AI 写文案、做设计、做客服，把重复工作交出去，专注做核心价值。 写在最后 AI 时代，最大的红利不是技术，而是个体解放。不用再做大厂螺丝钉、职场消耗者、被稳定困住的人。你有专业、有经验、有热爱、愿意学，就有资格做自己的 CEO。 一人成军，不是孤军奋战；AI破界，不是取代人，而是放大你的价值。2026 年，OPC 风口已至，政策扶持、工具成熟、需求爆发，敢迈出第一步，你就是自己的超级个体。 关注我们，持续分享 OPC 创业实战、AI 工具教程、全国政策解读，陪你从 0 到 1，开启一人公司创业路。 【主播介绍 】 楠姐 执一管理咨询创始人、大湾区超级联系人、OPC专家。前上市公司人力资本一号位，深耕 AI+具身智能及智能硬件领域，助力多家创新科技企业完成从 0 到 1 的人才体系搭建与组织升级。作为英特尔大湾区创新创业中心导师，专注为创业者提供增长策略与组织赋能。运营个人自媒体账号"大湾区猎头一姐"，全网 10 万+粉丝，致力于通过内容曝光、资源链接与跨界合作，帮助创业者精准对接人才、资本与出海商机。希望立足香港，持续探索全球化布局，深度参与中国科技企业的国际化进程。欢迎志同道合的创业者、投资人与行业伙伴链接交流。 关注公众号：大湾区猎头一姐，邮箱联系：[email protected] Vivian在哪里： AI 超早期投资基金管理人及孵化业务负责人。前经纬中国、光源资本等头部投资机构投后一号位，深度参与百亿级人民币 PE 基金的投后管理全链路，横跨"募投管退"各环节。2025 年转型创业，聚焦 AI 原生赛道的超早期投资与项目孵化，探索以 AI Agent 工具重构投资工作流，现为多家科技创业团队、超级OPC提供早期资源链接与战略支持。 关注公众号：Vivian在哪里 【听友群】Whereisvivian131（vx小助理）

这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 今天继续【100位00后创业者的对话】第五集。今天的嘉宾是任爱夫Frayer，一位00后工程博士，用AI+智能硬件产品，给与围产期女性提供更健康更美好的陪伴管理。我们来听听他的创业故事。Enjoy~ 在女性无声的困境里，寻找AI的天花板。在硅谷风格的叙事里，我们习惯了听到“颠覆”与“效率”。但当我与电话会议另一头的这位00后创业者交谈时，话题却出人意料地滑向了那些被科技巨头长期忽略的、极其隐秘而沉重的角落——围产期女性的真实困境。 这位00后创业者是典型的“学霸”：华师大计算化学本科、浙大硕士、达特茅斯工程博士。但他更像是一个温和观察者，正试图用他手中的智慧硬件产品，去托起那些被激素、压力和数据空白所笼罩的女性群体。 连续创业的转身：从“生成图像”到“守护和陪伴” 这位00后博士的创业逻辑，曾经历过一次清醒的“自我校准”。2022年底，GPT-4的火种刚刚点燃全球。他和朋友凭借对数据的高度敏感，迅速切入AI生图赛道，主打高精度的写实工业设计。虽然很快拿到了两轮融资，但随着项目深入，他开始重新审视纯技术驱动模式的局限。 “在商业化的最后一公里，AI画不出精准的CAD图纸，无法真正替代工程师的结构逻辑，”他回忆道。更深层的触动来自于生活——在那段时间里，他正好在医院陪护患病的长辈。在充满消毒水味的走廊里，他产生了一个核心的直觉：“如果技术不能解决真实生命需求带来的动力，它的天花板是很低的。”这种对“生命分量”的敬畏，让他决定回归医疗本行。他选择前往达特茅斯学院（Dartmouth College）攻读工程博士。这所拥有顶尖转化医学传统的学府，曾诞生过无数将实验室技术转化为改变世界产品的先例。在那里，他开启了他的第二次长征——不再为机器画图，而是为生命建模。 从浙大“师徒制”到全球视野 这位创业者的底色是多元且交叉的。在华师大钻研计算化学时，他学会了如何从杂乱的物理信号中提取规律；在浙大管院，他接触到了独特的“师徒制”氛围。 “浙大的创业氛围非常独特，它有一种‘师徒制’的传统：老学长会手把手带你，甚至让你在公司里待半年，亲自教你如何看财报、如何做交付。”这种带有温度的商业传承，让他明白创业不仅是写出漂亮的代码，更是要解决真实的社会痛点。 如今，他和团队（NYX HEALTH）横跨香港、深圳与波士顿。这群由90后和00后组成的跨学科团队，拒绝“造重复的轮子”，他们不被传统行业的惯性所束缚，更擅长捕捉那些真实生活里被忽视的细节与隐痛。在他们眼中，AI不是冷冰冰的工具，而是身体的延伸。 核心洞察：一枚智慧硬件背后的“两个生命” 为什么是围产期？为什么是智慧硬件产品？ * 从临床医学的角度来看，围产期（备孕到产后18个月）是人类生理与心理耦合度最高的极端阶段。但现实是，现有的医疗结构对这个阶段的覆盖极其粗糙。一个孕妇可能一个月才去一次医院，医生能看到的只是那一瞬间的指标。然而，诸如子痫（妊娠高血压）这样的致命风险，往往爆发在短短几小时内。 他们的健康陪伴方案里的智慧硬件——NYX智慧戒指，成为了这些家庭日常生活里的一种动态守护机制，填补这段长达十数月的“院外数据黑盒”。 * 全天候的生理基准线： 相比于手表或手环，手指的流血信号（PPG）更为清晰，且更适合睡眠佩戴。团队攻克了硬件端的物理屏障，设计了“双环自适应结构”。由于孕晚期女性极易水肿，戒指内圈集成了压力与湿度传感器，能自适应圈口变化，确保了极高的佩戴依从性。 通过PPG信号和高灵敏度热敏电阻，产品能捕捉微小的体温与血流波动。在临床验证中，该系统对妊娠期高血压（子痫）的预警准确率达到了惊人的0.912。这意味着，在悲剧发生前，算法能更早地发出警示。 * 情绪的“数字指纹”：围产期女性的激素波动剧烈，焦虑往往伴随着植物神经系统的微小放电。通过皮电传感器（EDA），AI模型能够识别这些隐秘的信号。 “很多时候，身体比大脑更早知道你在焦虑，”他解释道。当算法监测到用户连续48小时指标异常时，便会介入引导，防止压力堆积成严重的产后抑郁。 * “Family in the loop”主动代理模式：他敏锐地察觉到，女性在围产期的“累”往往来源于孤立无援。因此，AI不仅仅是发送报警，它作为一个主动代理（Proactive Agent），会根据当下的生理数据与环境上下文，自动为家庭成员提供“协同方案”： 当监测到太太处于高压力负荷且睡眠质量连续下滑时，它会跳过对太太的通知，直接引导丈夫介入——通过分析太太的偏好与家庭日程，主动推荐当晚的减压措施或调配家务资源，确保她能获得必要的深度睡眠。这种设计，将单向的监测进化为多方参与的主动守护。 全球化的基因到增长第一步 这个年轻的创业团队深知商业可持续性的重要。他拒绝了常见的“烧钱换用户”模式，而是将目光投向了北美及中东地区成熟的保险偿付体系。 在北美，围产期抑郁已被纳入主流保险赔付。团队与大型保险巨头建立了沟通：通过POC（概念验证）证明产品能显著降低妊娠期并发症的发病率、急诊率和住院率，从而为保险公司节省巨大的赔付开支。这种基于ROI（投资回报率）驱动的B2B2C路径，为公司构筑了深厚的商业护城河。 同时，针对大型企业的“雇主福利计划”也是其核心版图之一。一名高级女性员工因产后问题离职，对企业而言是巨大的损失。通过提供全套的AI健康服务，期待成为高科技大厂员工关怀预算中的标配。 男性创业者，如何建立对女性困境的“生理共情” 他的逻辑建立在数据的诚实与深刻的生命共情这两个支点之上。 * “数据的诚实”是他持有的理性支点。 他坦诚地承认男性生理经验的天然局限：“我永远无法真正体验那种激素断崖式下跌的恐惧。”因此，团队中60%是女性成员，他选择用算法去捕捉那些女性往往习惯于忍受、甚至连自己都未曾察觉的微小生理波动。“比如皮电信号反映出的隐匿焦虑，”“很多时候，数据比语言更早捕捉到求救信号。” * 而这种对数据的执着，源于他身边真实女性家人所经历的共情。 这种萌芽并非来自调研报告，而是来自家庭内部的切身观察。他提到，自己是难产出生的，母亲在那场生命博弈中所经历的痛苦，是他对围产期敬畏的起点。 这种共情最终指向了一个清醒的结论：技术不应是滞后且居高临下的诊断书，AI与智能硬件本就该生长在诊断发生之前，作为一种无感的、融入日常的生命基础设施。 “在东亚语境下，心理健康往往被高度污名化。很多孕妇在深夜哭泣时会自责，觉得自己不够坚强。”他希望通过管理生理指标来顺带管理心理，用冰冷的科学数据帮她们卸下那种沉重的“耻感”——“我们要告诉她们，那只是激素指标的变化，不是她们的错。” AI时代的一剂温柔“良药” 中国在Digital Health领域缺一个完善的“健康教练”体系。而当下的AI浪潮恰好能弥补这10年的基础医疗服务差距。 在这位00后创业者身上，我看到了两种力量的交织：一种是冷峻的技术理性，去分析每一个PPG信号的跳动；另一种是温暖的人文关怀，去关照每一个被忽视的女性隐痛。当技术不再只是为了追求更快的速度，而是为了守护更脆弱的生命时，这种“算法温情”才真正拥有了灵魂。 补充：召集令 这支团队正在快速扩张，最近需求主要集中在两个维度： * 算法工程师（情绪计算与意图理解）： 核心在于“主动式AI”的应用，特别是专注情绪计算与用户意图理解。 * 产品架构师： 负责支撑起整套系统的架构设计，确保硬件、数据与AI模型能够无缝耦合。 这支团队需要共同坚守的，是那种面对数据能读出生命波动的同理心。如果你也是这样的人，欢迎联系NYX HEALTH，和这群充满生命体感的开发者一起，用技术重塑围产期健康的未来。 #00后创业 #数字医疗 #AI共情 #围产期健康 #产品招聘 #情绪计算 #意图理解 【听友群】 如果您想加入听友群，可以添加小助理vx：Whereisvivian131

昨天晚上和EqualOcean亿欧出海的总经理杨永平，在EqualOcean全球化会客厅，和老朋友线上连麦聊天，讨论一个话题【从OPC(一人公司)到OPU（一人独角兽）：来聊聊AI时代个体创业者如何实现全球化跃迁】。 这期是和【EqualOcean出海全球化会客厅】的一次串台，也欢迎对海外布局、全球商业化感兴趣，去各大播客平台关注他们持续输出的好内容。 为了让深夜对话变成真正能落地、有生命力的“方法论”，我也把核心内容提炼成8 个实操小结。分享给大家，Enjoy~ 【从 OPC 到 OPU：AI 时代的个体创业者进化论】 * 创业底层逻辑的位移：从“找人”转向“找 Token”、找“系统架构” 上一个十年的移动互联网，移动互联网、O2O、产业互联网、SAAS、消费、硬科技等等，创业的核心课题是找人、找钱、找资源。那是一个人力杠杆的时代，特别是O2O，看的是线下铁军的扩张边际，拼的是人力堆砌出来的执行密度。 但在 OPC（一人公司）时代，逻辑彻底重构了：生产力的锚点从“碳基红利”转向了“Token 杠杆”。以前你需要招 HR 建立组织，招运营维持业务，现在你需要思考的是：哪些目标由 AI 设定，哪些结果由“数字员工”交付。硅谷最顶级的组织演进已经给出了信号——OpenAI 最近任命的首席人才官（CPO）Arvind KC，其核心背景并非传统人力资源，而是来自 Roblox 的首席系统官（Chief Systems Officer）与 Google 的工程副总裁。 这一任命撕开了未来组织的一角：未来的首席人才官，本质上是“首席系统架构师”。 在 OpenAI 的逻辑里，组织不再是管理人的情绪和考勤，而是设计一套“人机协同的离散生产力模型”。对于 OPC 创业者来说，你不再是“管理者”，而是“编排者”。你不是在雇佣员工，而是在通过设计工作流，去编排成千上万个 Agent 的协作逻辑。谁能率先完成从“管理雇员”到“编排系统”的认知跃迁，谁就能在 OPC 时代拿到通往 OPU（一人独角兽）的门票。 * 【挖掘“自己的天赋”：在高度工业化时代寻找非标长板】 其实很多人在 AI 时代都有种“本领恐慌”，觉得自己那点技能分分钟就被大模型卷没了。但我一直有个观点：AI 越是工业化，人的“非标长板”就越值钱。 现在的 AI 就像一个极其完美的“平均值”，它能给所有人提供 80 分的逻辑、80 分的代码和 80 分的文案。在高度工业化的数字时代，如果你只做一个“标准件”，那你迟早会被塞进垃圾桶。挖掘天赋，其实就是在找你身上那点 AI 模拟不出来的“人味儿”和“直觉”。 AI 能解决所有高度标准化的工作，所以 OPC 创始人的第一步不是学代码，而是自我诊断。你要找的是那种“你做起来轻而易举，别人做起来难如登天”的事情。 自我诊断四问： 1.哪项任务你比同事快 10 倍且好 10 倍？ 2. 过去三年别人最常请教你什么？ 3. 你有哪些冷门且跨学科的技能（比如我是投资人里最会跑船的）？ 4. 给你 100 万，你第一反应想解决的行业痛点是什么？ 举一个例子，AI 擅长深钻一个点，但人擅长“乱搭”。单项冠军很难拿，但如果你是“投资人里最会开帆船的”，或者是“Vibecoding里最懂供应链的”，你就无敌了。这种“非标长板”其实是异质经验的强行缝合。我在直播里提到帆船。帆船在海上遇到突发风浪时的避险决策，那种极度压力下的瞬间反应，和做投资或退出判断是否“割肉”或“加注”的底层逻辑是完全打通的。这种跨界的实战体感，AI模拟不出来。 OPC只有把经验“泛化”，把长板拉到极致，你才具备收费的门槛，纳瓦尔经常说：“创业者不要被白嫖。”你的天赋（非标长板）就是你的定价权 * 【拒绝“瑞士军刀切苹果”的陷阱：锚定商业目标的北极星】 现在的 AI 工具极度丰富，但也极具诱惑。很多人陷入了“技术焦虑”，每天花大量时间钻研各种前沿插件。但对于 OPC（一人公司）来说，最致命的坑就是失焦。 别用价值百万的“瑞士军刀”只为了切个水果。 现在的工具确实强大，但大多数人对它的认知只是冰山一角。如果你把过多的时间耗费在研究工具本身，而不是利用工具去实现商业闭环，那就是在浪费创始人的生命。 实操建议：（非技术）创始人20小时或2周时间止损线与付费找外援 设定时间阈值：如果一个新工具（比如最近火爆的小龙虾）不能在 20 小时（或者一周时间）内帮你跑通一个自动化的工作流，那就果断放一放。 付费换时间：OPC 创始人最贵的是时间。就像我现在会付费找专业AI私教一对一指导。与其自己闭门造车摸索一周，不如花钱买别人的经验，一小时解决战斗。 回归北极星指标：时刻自省，这个工具是能帮我多赚钱，还是能帮我多获客？如果不能直接贡献于这两项北极星指标，它就是无效诱惑。自律不是没完没了的AI工具勤奋，而是对那些“非目标诱惑”的极度克制。 只有守住你的业务主航道，你才不会在 AI 的技术浪潮里溺水。 * 【品牌叙事的升维：讲一个“从哪来到哪去”的曲线故事】 出海做 OPU（一人独角兽），最贵的人才是 Storyteller（讲故事的人）。 公式=起点 + 终点 + 动态曲线 比如做营销 AI 工具，你的起点是帮小商家解决剪辑难，终点是帮全球商家实现贸易平权。你不需要讲你现在多厉害，你要讲清楚你在这个曲线上处于什么位置，让投资人和用户顺着你的指向看到未来的可能性。好故事要像念经一样，坚持重复。 * 生而全球化的 OPC 怎么破圈出海？ 第一，找到我有你没有的。比如去年底，北美AI创业者，来华强北，找硬件创业搭子。大湾区的智能硬件产业就是特别典型“我有你没有”的特质。 第二： 找到“全球通用的爽点+本地化的视觉表现”。我们找一个非中美以外的例子，HOLYWATER一个生于战时志在成为“短剧界的Netflix”的乌克兰创业公司。有三个业务线，My Passion提供剧本（网文）、My Drama负责短剧分发、My Muse负责 AI 漫剧和互动叙事。是不是跟红果生态一模一样。值得关注的是HOLYWATER 的 IP 发家史和目前火爆的类型，可以用一句话概括：从“网文套路”起家，靠“狼人霸总”续命，最后用“好莱坞工业化”破圈。 爽点是全球的：复仇、逆袭、禁忌恋在哪个文化都通用。视觉是本土的：他们的IP虽然剧本逻辑像中国网文，但视觉上（AI绘画风格或真人选角）完全贴合欧美观众审美。 这就是一个乌克兰公示用全球通用爽点，在美国破圈出海的例子。 * 【组合拳打法：行业Know-how × 工作流 × 自动化工具】 我常说：OPC + 小龙虾 + 行业深度 = 降维打击。 例如我们在做超早期投资和孵化时，把“募投管退”拆解。比如项目挖掘部分，开发一套追踪工作流，盯着 GitHub 的开源新星、Google Scholar 的学术论文、LinkedIn 的高管异动等等。最早花百万开发系统，后来用工作流产品搭建，现在我把这套“水下项目挖掘”逻辑灌给 AI Agent。就不再需要一个庞大的投研团队。 * 【警惕“AI 反噬”：保持真人感与灵魂的颗粒度】 这是我血泪的教训！前段时间我用小龙虾自动某社交平台上高频发文，结果被平台判定为机器发文账号直接废了。 举一个人感胜过AI的故事，3月8日国际妇女节，F1墨尔本阿尔伯特公园赛道的第6弯（Turn 6）正式命名为“In Her Corner”。这个弯道是为了同时致敬汉娜·史密茨（红牛车队首席策略官）。然后我就去翻关于汉娜的纪录片和访谈。她提到，红牛每场比赛会运行超过40亿次模拟AI 会不断吸收赛车上300多个传感器传回的实时数据（如刹车温度、燃油负荷、轮胎表层脱落速度）。好像是22年的比赛，AI显示有大概率爆胎风险。但汉娜和赛车手的配合。让我们感受到AI无法感知“压力”和“勇气”。AI不懂“尊严博弈”和人与人的尊重。冒着爆胎风险留在赛道上，从数学上看是不合理的，但在争冠心理上是必须的。AI感受不到，人类想要赢的决心。 你的影响力要有“真人感”，哪怕是AI 写完的文章，你自己对着镜头念一遍，带上你的情绪和呼吸，那才是不可替代的 * 【OPU （独角兽）的终极形态：AIGC 驱动的“个体合伙人制”】 一人独角兽（OPU）长什么样？我认为 OPU 不太可能是一个孤岛，它更可能是 3 个顶级 OPC 的连接。一个懂商业增长，一个懂产品技术，一个懂行业深度。他们不再需要雇佣 500 个人，而是每个人带着N个数字员工。这种“A2A（Agent to Agent）”的协同网络，会催生出估值 10 亿美金但只有 3 个真人的公司。 这些就是我目前最真实的思考。在这个马年，我希望我们都能像“领骏”的名字一样，做那个AI 荒原上的头马，跑出一个独角兽。 20260318 【关于本栏目】 这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 我们也有听友群一起互动，加群小助理vx：Whereisvivian131

3月19日，我即将迎来 2026 年帆船赛季的第一场比赛。 回看我的帆船路：上船航行总共才 5 次。第一次去上课考证 3 天，然后就开始“以赛代练”。排名从第 9 到第 4，第四次上船就在深圳大鹏杯拿了第一。紧接着，我又“懵懵懂懂”地参加了跨境远东杯，路过韩国、日本、朝鲜、俄罗斯，在我有限的时间能参加的第一个赛段里我们8个全女生的团队打到了第三名。 这种“短时间内取得结果”的经验，其实是可以高度泛化的。在这个 OPC 一人公司的创业热潮里，我特别喜欢将任何事都总结出共性哲学。 * 极简建模：万物皆可模式识别 我的第一份工作是在中科院自动化所，一栋楼的人几乎没有搞自动化的，其实都是上一代人工智能——搞模式识别的。模式之所以能被识别，是因为万物皆可建模。声音、人脸、虹膜、步态，提炼出模型，世界就变清晰了。 帆船看似复杂，底层逻辑其实是“升力与阻力的博弈”。小白搞清楚风与帆的关系（初中物理），再复杂点搞清楚洋流和船的关系。学习新技术时，不要被成千上万的专业名字淹没，先抓住那个支撑全局的模型。 * 在高压下犯错：缩短反馈回路(Fast Feedback Loop) Base 在北京并不是一个有帆船训练环境的好城市。很多人是“准备式学习”，上无数理论课、机械知识、训练课才敢去比赛。但我主张“以赛代练”，“反馈式学习”。只要你有资质租船上船，就高频地打比赛。 比赛提供了极高频的神经刺激，一次失误比十次练习更能让你记住每一个关键赛点的技术细节。高频地在小白阶段密集犯错是个好事儿。反馈回路越短，进步快。就像我身边学摄影、编程的朋友，直接接活而不是看教程。在比赛或客户认可中取得排名带来的正向激励，更持续不枯燥。 * 解构天赋：识别你的“非对称优势” 天赋不是一簇而就的，而是一套科学的诊断方法。我们要把技能拆解成最小单位，从中找到自己的天赋最适合干什么。 * 解构与诊断：比如帆船“前甲板”要敏捷、手快、有爆发力。我们把“力量”拆解为：持续耐力和应急爆发力。 * 定位：如果我持续耐力好，能应付4小时的比赛，那就去做中仓僚手。如果我应急爆发力好，就呆在前甲板，处理场地赛频繁的球帆升降。 * 非对称优势：拼体力或经验可能不够，但可以拼策略。比如对气象数据的分析、对对手心理的博弈。 所谓非对称优势，就是用我最轻松就能做好的20%，去打对手最痛苦也练不成的80%。 * 特定知识：无法在电脑前学会的“体感” 纳瓦尔说过，“特定的知识”是无法在教室里被教会的，它一定要在实战、兴趣和天赋的交界处自动生长。 “哄着自己开心”是一个特别重要的事情。床这么舒服，我们为什么要躺在甲板上？因为我高兴啊！只有这种极致的兴趣，才能让你在任何艰苦的环境里保持内心的舒适。这种“系统感”可以直接迁移到 VC 或创业中。很多钱不是在谈判桌上挣到的，很多的认知也不是坐在办公室里学会的。找到热爱+天赋+事情本身的三江交汇处，这事儿就成了。 * 压强原则：在前20%的时间“发疯” 每个人在刚开始学习时的进步斜率最高。如果精通一项技能需要 100 天，就在前 20 天用 80% 的压强去练习。这是一种“不疯魔不成活”的状态。 比如我做播客，3 个月 4 次上榜（2 次新星榜，2 次锋芒榜）。内容选题上有AI工作流、小龙虾的烟火气加持，但更核心的是我在前 3 个月密集练习嘴皮子。对话访谈不够练习，就单口独麦每隔两三天睡前录一段，不剪辑直接传，发完朋友圈就删掉 App，不关心数据不怕尴尬。 这种密集的录制，本质上是在给自己的Storytelling能力做“单元测试（Unit Testing）”。 * 迭代式主导：不停歇的正反馈 2025 年我在北大 AI 孵化营讲融资和Storytelling课程。有一节重点讲，融资期不能拖拉，开弓没有回头路。更重要的是阶段性输出结果，给自己和团队正反馈。帆船排名 9 → 4 → 1，不只是名次，是算法优化的过程：第9名是修正基础参数，第4名是优化战术策略，第1名是达成系统最优解。 * 什么样的人适合在创业公司做联合创始人 最近我在帮一些顶尖的 AI 创业项目寻找合伙人，聊了不少大厂的技术大牛，却很难心动。我们想要的是那些以赛代练的上过场的选手。 Ta必须是 Cursor 或 Claude Code 的深度使用者。他不需要追求代码的绝对优雅，但要追求极速交付。能用 AI Agent 搭建起一套自动化的“发现趋势 -> 生成内容 -> 自动发布 -> 数据回流”的闭环。最好独立做过至少一个 DAU 过千或有营收的 AI 工具。和对社交媒体的算法（Pattern Interrupt, Visual Hooks）有拆解能力，可能他可能曾经写过爬虫去监控 X 上的热搜，或者用 AI 批量生成过爆款，思考过这种功能的人，才有过增长的复合经验。 如果不曾真正的站在赛场上，没有创业过，或是在业余时间闭环的思考过一个类创业的事情。思维模式，是完全完全不一样的。 从科技打工人和技术创业者的思维模式，中间差了一万场帆船赛。从大厂牛马到干成大事，以赛代练是唯一的办法。 帆船是我的“人生模拟器”。在不确定的浪潮里，我不需要预测风，我只需要在风来的时候，拥有随时调整帆角的能力。如果你也认可这种“以赛代练”的哲学，想在AI浪潮里寻找那些有头部机构背书、业务增长不错的创业机会，欢迎关注并私信Vivian：“我想去创业公司做联创！”我们在终点见。 听友群小助手vx: Whereisvivian131