許多誤判之所以危險(xiǎn)，恰恰因?yàn)樗鼈兛瓷先ミ^于正確。它們能在一個(gè)短周期里解釋世界，也容易在世界已經(jīng)變化之后，繼續(xù)以 " 共識(shí) " 的面貌停留在原地。

AI 也曾經(jīng)歷類似的混沌階段。過去兩年，人們習(xí)慣用一些簡(jiǎn)單指標(biāo)理解這場(chǎng)變化：誰(shuí)擁有更多 GPU，誰(shuí)訓(xùn)練了更大參數(shù)的模型，誰(shuí)的團(tuán)隊(duì)燒掉了更多 Token。以至于硅谷一度流行 "Token 消耗量 " 的隱形競(jìng)賽，以證明到底誰(shuí)是最 AI Native 的公司。

但現(xiàn)實(shí)是，Token 消耗量可以衡量投入的程度，卻無法衡量投入的方向——方向錯(cuò)了，消耗本身就是一種浪費(fèi)。這也是 Token 最容易被誤讀的地方。

5 月 29 日晚上，36 氪聯(lián)合光源資本在北京舉辦 " 離線聚會(huì)第二期 · TokenAge"。這次我們不過多關(guān)注消耗量，更關(guān)注 AI 生產(chǎn)力帶來了什么，一個(gè)判斷、一次迭代、一場(chǎng)創(chuàng)業(yè)……當(dāng) AI 成為 " 生產(chǎn)力 " 本身，我們?nèi)绾诬S向未來？

我們請(qǐng)來了 4 位身處 AI 創(chuàng)業(yè)一線的嘉賓：黃一，蘿博派對(duì) RoboParty 創(chuàng)始人，做全開源雙足人形機(jī)器人；鄭嘉熙，Eup Robotics 創(chuàng)始人，聚焦離岸能源平臺(tái)的水下巡檢機(jī)器人；金若凡，科學(xué)機(jī)智創(chuàng)始人，想用 Agent 產(chǎn)品探索 AI for Science 的 "AGI 時(shí)刻 "；黃欣欣，光源資本 3i 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新孵化器負(fù)責(zé)人，曾是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)者，如今專注于從 0 到 1 挖掘和陪跑 AI 前沿科技創(chuàng)業(yè)者。

這應(yīng)該是 36 氪過往所有沙龍里，臺(tái)上創(chuàng)始人 00 后含量最高的一次。但年輕在這里不構(gòu)成特權(quán)。今天的年輕創(chuàng)業(yè)者，正在被更嚴(yán)苛地審視。他們既被期待更懂 AI，也被要求更快交付產(chǎn)品、更早證明商業(yè)化、更清楚回答自己為什么值得被下注。

工業(yè)革命以來，每一次通用技術(shù)的普及都會(huì)帶來類似追問：機(jī)器出現(xiàn)之后，工廠怎樣重組勞動(dòng)？互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，企業(yè)如何重組信息？移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，平臺(tái)如何重組交易……

一個(gè)時(shí)代有一個(gè)時(shí)代的答案。而現(xiàn)在，不妨先從我們選取的幾個(gè)切片里，看看 AI 時(shí)代的創(chuàng)業(yè)路徑、組織迭代和自我進(jìn)化。

想要獲取完整版分享內(nèi)容，可以收聽文末播客音頻；更真實(shí)的碰撞，歡迎你來現(xiàn)場(chǎng)親身體驗(yàn)（二維碼在文末）。

光源資本創(chuàng)始人、CEO 鄭烜樂曾提到過一個(gè)判斷，他認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)通過連接萬(wàn)物創(chuàng)造價(jià)值，AI 則是生產(chǎn)力本身，更像 " 電 "，當(dāng)它經(jīng)過軟件工程導(dǎo)入到各種機(jī)器人硬件后，就會(huì)形成端到端的解決方案，創(chuàng)造價(jià)值。

臺(tái)上三位創(chuàng)始人的經(jīng)歷，恰好從不同方向給出了具體的注腳。當(dāng) AI 成為驅(qū)動(dòng)這一輪創(chuàng)業(yè)的底層技術(shù)變革，老問題開始有了新的解法。

金若凡最早感受到這種變化，是在 2022 年看到 ChatGPT 早期版本時(shí)。" 它在少樣本、零樣本的泛化任務(wù)上，怎么能做到這么好？但它為什么沒有去切到工具調(diào)用？為什么沒有那些專業(yè)的知識(shí)庫(kù)去支撐更復(fù)雜的科研過程？" 她看到了 AI 能夠解決更多科學(xué)問題的可能性，從 2022 年就開始嘗試多智能體。到 2025 年 7 月，科學(xué)機(jī)智團(tuán)隊(duì)做出了全球首個(gè)自進(jìn)化生物醫(yī)藥多智能體，論文上線后迅速獲得大量引用，開源代碼也被同行拿去做 benchmark。

效果的反饋是超預(yù)期的，她有一位做病毒研究的朋友，因?yàn)榘踩捅Ｃ茴檻]，只用非常簡(jiǎn)單的文字 " 淺淺說了一點(diǎn)點(diǎn) "。但將模糊的信息輸入后，模型不僅猜到了他在做什么，還提出了一個(gè)真實(shí)的科學(xué)假設(shè)，跑通了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的閉環(huán)。" 這是非?？岬囊粋€(gè)事情。這也是為什么我今天站出來說要?jiǎng)?chuàng)業(yè)。"

這個(gè)例子真正有價(jià)值的地方在于，它喻示了一種科研范式的變革。過去，科學(xué)家要在論文、數(shù)據(jù)庫(kù)、代碼、工具軟件和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)之間來回切換，大量知識(shí)散落在人的經(jīng)驗(yàn)和未被結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)及過程中。而金若凡想做的，是讓 Agent 成為入口，構(gòu)建貫通 "AI —工具—實(shí)驗(yàn)—反饋 " 的統(tǒng)一科研環(huán)境，實(shí)現(xiàn) AI-Native 的科研執(zhí)行與協(xié)作閉環(huán)。

做機(jī)器人的黃一，選擇了一條從硬件出發(fā)的機(jī)器人 AGI 之路。他可能是國(guó)內(nèi)最年輕的人形機(jī)器人公司創(chuàng)始人，2023 年考入哈工大，大一期間就在宿舍 " 手搓 " 出一臺(tái)成本不到 2 萬(wàn)元的雙足機(jī)器人 AlexBot，2025 年創(chuàng)業(yè)。

他說做 Robotics 的人有個(gè) " 毛病 "，" 特別喜歡機(jī)器人是自己親生的 "。黃一在實(shí)習(xí)階段調(diào)試機(jī)器人，調(diào)著調(diào)著就想動(dòng)手改，但反饋周期太長(zhǎng)。而硬件的迭代最怕反饋慢，一慢就跟不上時(shí)代，"miss 掉整個(gè)大的浪潮 "。所以他放棄了大廠的邀請(qǐng)，大三提前畢業(yè)創(chuàng)辦蘿博派對(duì)。

黃一主張的全棧開源，不是簡(jiǎn)單的代碼開放，其核心產(chǎn)品包括 Atom 系列人形機(jī)器人和 Roboto 開源生態(tài)平臺(tái)，主打硬件圖紙、控制代碼等全棧開源，通過降低硬件、軟件、供應(yīng)鏈的開發(fā)門檻，讓更多開發(fā)者參與生態(tài)共建。

盡管這是一條頗具爭(zhēng)議的路線，但黃一也在現(xiàn)場(chǎng)提到，" 全開源并不代表沒有商業(yè)化 "。事實(shí)上蘿博派對(duì)第一代全開源產(chǎn)品發(fā)布后，就拿到了超過 120 臺(tái)訂單，" 機(jī)構(gòu)和大廠往往會(huì)選擇繼續(xù)復(fù)購(gòu)二三十臺(tái)，而不是說基于開源自己做制造和生產(chǎn)。"

他將其理解為產(chǎn)品的 " 微笑曲線 "，認(rèn)為 " 設(shè)計(jì)和品牌最貴，制造環(huán)節(jié)利潤(rùn)最薄。"開源的價(jià)值，不是讓所有人都能造出同一臺(tái)機(jī)器人，而是讓更多高校、開發(fā)者和科研機(jī)構(gòu)以蘿博派對(duì)為入口進(jìn)入生態(tài)。

鄭嘉熙同樣身處機(jī)器人創(chuàng)業(yè)賽道，但他所面對(duì)的是一個(gè)看起來更 " 重 " 的領(lǐng)域，Eup Robotics 做的是離岸能源平臺(tái)水下巡檢機(jī)器人，屬于典型的 To B 硬科技方向，應(yīng)用場(chǎng)景是復(fù)雜、苛刻的真實(shí)海洋環(huán)境。

他希望用 AI 技術(shù)去重塑傳統(tǒng)方案，解決產(chǎn)業(yè)問題，這種技術(shù)和產(chǎn)品偏好某種程度上也決定了 Eup Robotics 的路徑選擇。"我對(duì)可能很通用的東西，其實(shí)并不是特別有興趣。反而對(duì)這種能工業(yè)落地、能夠真的穩(wěn)定進(jìn)入行業(yè)、產(chǎn)生價(jià)值的方向感到興奮。真實(shí)的海洋場(chǎng)景對(duì)安全作業(yè)要求極高，（過去）哪怕 1% 的事故率，都會(huì)造成非常難以控制的代價(jià)。"

Eup Robotics 的產(chǎn)品聚焦 IMR 領(lǐng)域，想用更智能的水下機(jī)器人替代傳統(tǒng)潛水員及 ROV，把被動(dòng)巡檢變成主動(dòng)維護(hù)，為海上風(fēng)電、油氣平臺(tái)、港口碼頭等應(yīng)用場(chǎng)景提供高性價(jià)比、自主化、可駐留的水下檢測(cè)與輕干預(yù)服務(wù)，其第一代產(chǎn)品正在加速研發(fā)中。

三家公司，三個(gè)年輕的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，都以 AI 為源點(diǎn)向不同方向出發(fā)，大膽創(chuàng)新，給行業(yè)提供新的解決方案、創(chuàng)造價(jià)值。

黃欣欣提到，今天的 AI 創(chuàng)業(yè)者面臨雙重挑戰(zhàn)：技術(shù)迭代周期急劇縮短、大廠競(jìng)爭(zhēng)邊界徹底模糊，不再有移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的避風(fēng)港，創(chuàng)業(yè)者也不能再靠信息差或模式創(chuàng)新存活，而在這種環(huán)境下，" 大膽本身就是生存的可能性之一 "。

光源資本做早期孵化，看重年輕創(chuàng)業(yè)者身上的大膽和闖勁兒，但也更早看到了從互聯(lián)網(wǎng)到 AI，兩代創(chuàng)業(yè)浪潮中不同的范式變化，才決定在早期重注技術(shù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)業(yè)。

在這個(gè)階段，光源的核心打法分三步：一是 "follow 最優(yōu)秀的人 "，從大廠和學(xué)術(shù)圈挖掘有共識(shí)的頂尖年輕人；二是基于行業(yè)洞察主動(dòng)收斂方向，在機(jī)會(huì)點(diǎn)出現(xiàn)前就鎖定對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的潛力團(tuán)隊(duì)；三是將十年的 FA 與投資經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)業(yè)常識(shí)，幫年輕創(chuàng)始人在戰(zhàn)略選擇、團(tuán)隊(duì)搭建、融資節(jié)奏上少踩坑。

" 所有方向判斷并非獨(dú)斷，而是通過與資本市場(chǎng)反復(fù)碰撞形成共識(shí)。" 黃欣欣提到，這一代年輕人物欲感低、技術(shù)起點(diǎn)高，創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)更純粹—— " 所學(xué)的東西撞上時(shí)代機(jī)遇，不干就白碰上了 "，而這也正是光源敢于重注這一批 00 后創(chuàng)業(yè)者的底層信心。

除了創(chuàng)業(yè)路徑的選擇，這場(chǎng)聚會(huì)大家最核心的問題之一，是組織形態(tài)。所謂 AI Native 公司，到底長(zhǎng)什么樣？年輕的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，是否就是標(biāo)準(zhǔn)？

很多公司以為，買了 AI 工具、裝了 Copilot、開了 Agent 賬號(hào)、鼓勵(lì)員工使用大模型，就算完成了 AI 化。但現(xiàn)實(shí)沒那么簡(jiǎn)單。

一位負(fù)責(zé)硬件研發(fā)流程改革的項(xiàng)目經(jīng)理，在現(xiàn)場(chǎng)互動(dòng)環(huán)節(jié)，闡述的困境非常具體。在硬件研發(fā)流程里，模型已經(jīng)能參與決策、生成方案，甚至在某些具體任務(wù)上比人更強(qiáng)。但組織制度、崗位價(jià)值和流程并沒有同步變化。行業(yè)核心 know-how 掌握在經(jīng)驗(yàn)豐富的老工程師手里，可這些人未必愿意接受 AI；自上而下推改革，跳過了中間層，在最細(xì)的顆粒度上不斷起沖突。

他最后的追問是，" 為什么單點(diǎn)的 AI 智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了十倍、百倍的提升，組織的智能卻沒有達(dá)到十倍、百倍的水平？"

金若凡認(rèn)為，這是因?yàn)楹芏喙局挥袉吸c(diǎn)智能，還沒有形成組織智能。以 AI 制藥為例，過去已經(jīng)有大量垂類模型，但帶來的價(jià)值仍然有限，" 大部分情況還是以人工主導(dǎo) "。而科學(xué)機(jī)智想做的，是把實(shí)驗(yàn)、人機(jī)交互和動(dòng)態(tài)反饋連成閉環(huán)，讓每一步環(huán)節(jié)背后的判斷被系統(tǒng)吸收、復(fù)用和進(jìn)化，才是科研組織 AI Native 要解決的問題。

" 只有當(dāng)組織能足夠理解和掌控 Agent 帶來的創(chuàng)新能力，才可能進(jìn)入組織智能這個(gè)級(jí)別。那個(gè)時(shí)候你才能真正看到百倍、十倍的增長(zhǎng)。"

從個(gè)體來說，鄭嘉熙本人的工作方式本身就是 AI Native 的樣本。他現(xiàn)在已經(jīng)不再一行行寫代碼，而是用 vibe coding 完成整個(gè)架構(gòu)和 code base。把清晰的思路和判斷交給 AI，讓 AI 以代碼形式輸出，自己上移到產(chǎn)品定義和技術(shù)方向?qū)印?/p>

" 對(duì)于一支只有十幾個(gè)人的團(tuán)隊(duì)來說，這種產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)的組織方式，比任何流程設(shè)計(jì)都更重要。"在他看來，" 一個(gè)組織真正有價(jià)值的地方，在于能不能調(diào)動(dòng)每個(gè)人的主觀能動(dòng)性。" 對(duì)深海機(jī)器人來說，AI 當(dāng)然重要，但它不能懸浮在數(shù)字世界里。最終客戶看的不是模型多新，而是機(jī)器人能不能在海底復(fù)雜環(huán)境里穩(wěn)定運(yùn)行，能不能真的替代高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)。

黃一不太相信靠口號(hào)改造組織，更相信人才密度和資源配置。為此，他把蘿博派對(duì)拆成了兩套組織，管理方式不同。他坦言，自己參考了 Anthropic 的 " 蜂巢思維 "，每個(gè)人根據(jù)自己的位置獲得邊界，不斷向外探索，最后形成一個(gè)更大的球體。

人形機(jī)器人主線更像傳統(tǒng)硬件組織，依靠流程、節(jié)點(diǎn)和 IPD 體系推進(jìn)，每個(gè)人有明確任務(wù)和交付時(shí)間，目標(biāo)是保證產(chǎn)品不延期。另一邊，他在北京單獨(dú)建了 lab，由一位高校教授帶隊(duì)，做前沿探索。后者不設(shè)任何 KPI，避免設(shè)限。

在他看來，lab 的一個(gè)核心價(jià)值，是提前預(yù)判行業(yè)走向。" 一篇論文從 idea 產(chǎn)生到發(fā)布，可能有六個(gè)月的時(shí)間差，如果我們能在種子階段就介入，就能提前知道行業(yè)會(huì)發(fā)生什么，反推今天產(chǎn)品怎么定義。" 也正因此，他認(rèn)為很多公司現(xiàn)在做出來的硬件構(gòu)型已經(jīng) " 過時(shí)了 "。

顯然，AI Native 企業(yè)不是全員都用 AI，而是從結(jié)構(gòu)上承認(rèn)，技術(shù)變化速度已經(jīng)快到需要專門給 " 不確定性 " 留出組織空間。

在具體的人和組織形態(tài)之外，可能還有代際認(rèn)知在底層邏輯上的差異。

黃欣欣提到，不同背景的投資人對(duì) AI 的理解深度差異很大。

" 從不同的認(rèn)知起點(diǎn)出發(fā)，要讓他們果斷做出重注 AI、推動(dòng)組織變革的決策，確實(shí)需要一個(gè)過程。" 這是光源愿意把更重的籌碼壓在年輕人身上的原因，同時(shí)也印證了 " 年輕 " 在這場(chǎng)活動(dòng)里的真正含義——它不是傳播標(biāo)簽，也不是天然優(yōu)勢(shì)。年輕只意味著，他們從一開始就生活在 AI 已經(jīng)存在的世界里，不需要先完成一次觀遷移再升級(jí)舊組織，而是可以直接在新的生產(chǎn)力地面上搭房子。

當(dāng) AI 越來越像基礎(chǔ)設(shè)施，人的問題反而變得更鋒利。

因?yàn)?AI 不會(huì)平均地放大所有人的價(jià)值，也不會(huì)讓每一個(gè)崗位都變得更重要?，F(xiàn)場(chǎng)的互動(dòng)，來自具體崗位、具體公司、具體焦慮。在 AI 時(shí)代，組織和個(gè)體如何持續(xù)進(jìn)化？

第一個(gè)關(guān)鍵詞是 taste。

"AI for Science 不是做人工智能就能進(jìn)來的，它首先要對(duì)科學(xué)有 taste。我們是要踩在浪尖上做沖浪的那個(gè)人，而不是追著浪跑的人。" 在金若凡看來，如果沒有 Science taste，加入一家 AI for Science 公司是為了什么？

黃一強(qiáng)調(diào)了兩遍 " 非常認(rèn)同 "。在他看來，research 本質(zhì)上也可以被歸類成 taste，尤其是 " 一個(gè)好的研究者，重要的不只是追最新模型，而是知道什么方向值得押注，什么問題值得被問，什么論文還只是苗頭時(shí)就值得提前介入。"

在 AI 時(shí)代，執(zhí)行不再稀缺，判斷才稀缺，taste 是一種更難被外包的能力。模型可以生成大量方案，卻不會(huì)天然知道哪個(gè)方案值得相信；Agent 可以執(zhí)行任務(wù)，卻不會(huì)自動(dòng)判斷任務(wù)本身是否有意義。

AI 越是普及，越需要人來定義方向。

這個(gè)方向，可以是正面的進(jìn)步，也可以是負(fù)面的毀滅。金若凡舉了個(gè)例子，去年年底，他們牽頭辦了全球首屆 " 生成式 AI 與生物安全 " 研討會(huì)，邀請(qǐng)了圖靈獎(jiǎng)得主 Yoshua Bengio 和美國(guó)科學(xué)院院士 George Church。為了搞清楚防線在哪，他們?nèi)ス袅俗约旱哪Ｐ?，也攻擊了業(yè)內(nèi)某個(gè) DNA 大模型（該模型聲稱訓(xùn)練時(shí)從未碰過病毒數(shù)據(jù)）。

他們給這個(gè)模型一段病毒序列的前 10%，讓它逐段續(xù)寫。續(xù)寫完成后拿去比對(duì)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)物是 HIV。他們不信，又做蛋白翻譯和結(jié)構(gòu)比對(duì)，仍然是 HIV。隨后如法炮制，這個(gè) " 從未見過病毒 " 的模型又生成出了高危型 HPV 和傳染性極強(qiáng)的 SARS-CoV-2，甚至把變異的演化路徑都補(bǔ)齊了。

在 AI 越來越強(qiáng)大的時(shí)代，清楚它能做什么、不能做什么、該在哪里劃線，既是一種稀缺的 taste，也是一種責(zé)任。

第二個(gè)關(guān)鍵詞是 bet，敢于下注。

黃一說自己 " 賭性很強(qiáng)，go big or go home"，面對(duì)大廠動(dòng)輒數(shù)十億計(jì)的資金，創(chuàng)業(yè)公司必須選擇 All In。鄭嘉熙的下注，務(wù)實(shí)又篤定，深?；A(chǔ)設(shè)施巡檢這個(gè)方向，客戶鏈條重、驗(yàn)證周期長(zhǎng)，但傳統(tǒng)痛點(diǎn)真實(shí)存在，已然能看到技術(shù)重構(gòu)后能帶來的巨大價(jià)值空間。

光源資本選擇從 0 到 1 做孵化，也是一種 bet，這是一項(xiàng) " 高風(fēng)險(xiǎn)、高不確定性、但同樣高回報(bào) " 的業(yè)務(wù)，用更早期的投入換取后續(xù)的增長(zhǎng)空間。

但敢于下注，靠的不是憑空判斷，用黃欣欣的話來說，是把自己放在資本市場(chǎng)共識(shí)的涌現(xiàn)節(jié)點(diǎn)上，先嗅到趨勢(shì)并迅速執(zhí)行，在見每個(gè)機(jī)構(gòu)、每個(gè)產(chǎn)業(yè)方的過程中不斷碰撞和打磨故事線，直到方向收斂——市場(chǎng)苗頭出現(xiàn)與自身判斷互相驗(yàn)證，讓大膽的決定有了現(xiàn)實(shí)根基。

第三個(gè)關(guān)鍵詞是自我迭代、或者說自我蒸餾的能力。

現(xiàn)場(chǎng)有人問，AI 時(shí)代的人才畫像到底是什么？鄭嘉熙給了一個(gè)定義：一個(gè)會(huì)用 AI 的人，" 能讓 AI 把以前的自己取代掉，甚至基于自己的 taste 產(chǎn)生一個(gè)更好的自己 "。

尤其是在科研場(chǎng)景，在 AI 沖擊下，研究者剩下的核心價(jià)值 " 就是他的想象力和他 Science taste 的創(chuàng)造力 "。

工具可以替代執(zhí)行，但不能替代提出問題的能力。自我蒸餾，本質(zhì)上是一次主動(dòng)的自我淘汰。把過去自己依賴的技能提煉、壓縮、剝離，留下那些 AI 無法從數(shù)據(jù)里憑空長(zhǎng)出來的東西——對(duì)問題的嗅覺、對(duì)方向的校準(zhǔn)、對(duì)一個(gè)假設(shè)是否值得投入的判斷。

這種能力不僅關(guān)乎個(gè)體進(jìn)化，也關(guān)乎組織。蘿博派對(duì)想要營(yíng)造的那個(gè)高濃度的自由探索空間，本身就是一種組織級(jí)的自我迭代——允許噪音存在，允許短期看不到產(chǎn)出，因?yàn)檫@些 " 不經(jīng)濟(jì) " 的嘗試往往是下一個(gè)突破的種子。

分享的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，我們讓每位嘉賓給自己定一個(gè)年度的目標(biāo)，希望明年今日，還能聚在一起回望。

金若凡希望能把公司估值翻 100 倍。

" 一年前我們已經(jīng)做到了閉環(huán)驗(yàn)證，就在上周，Nature 頂刊連續(xù)發(fā)表了三篇相關(guān)報(bào)道，全球 Top 10 藥企都在進(jìn)入 AI Scientist 方向。"

鄭嘉熙希望第一款水下機(jī)器人產(chǎn)品盡快推出，團(tuán)隊(duì)快速 scale up。

" 再往后兩三年，希望自己的機(jī)器人能部署到各個(gè)能源平臺(tái)上，看到這些機(jī)器在不斷工作運(yùn)行，保護(hù)我們整個(gè)能源結(jié)構(gòu) "。

黃一希望蘿博派對(duì)今年能新增 1000 個(gè)真實(shí)開發(fā)者。

" 這是我給團(tuán)隊(duì)定的 OKR。而就自己而言，希望具身模型能跑到 5B、10B 的小規(guī)模參數(shù)，甚至幻想今年能替代 9 萬(wàn)個(gè)快遞分揀工人。"

黃欣欣希望光源資本 3i 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新孵化器今年能再幫助 10 位年輕創(chuàng)業(yè)者把創(chuàng)業(yè)做成功。

" 在這個(gè)過程中，互相篤定方向的正確，人的正確，以及始終能夠從陪伴的角度去幫助他們解決實(shí)際的問題。"

在這個(gè)沒有 PPT 的晚上，"TokenAge" 最終沒有停留在 Token 上。從創(chuàng)業(yè)路徑、組織迭代到自我進(jìn)化，它更像一次 AI 時(shí)代價(jià)值尺度的重新校準(zhǔn)。而在真誠(chéng)溝通面前，三個(gè)小時(shí)也并不顯得漫長(zhǎng)。

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離線聚會(huì)還會(huì)繼續(xù)，我們希望，更多的交流和有價(jià)值的溝通在臺(tái)下發(fā)聲，在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生。

下一期離線聚會(huì)，歡迎加入。