高盛与Anthropic合作开发AI智能体 - 高盛正与人工智能初创企业Anthropic合作开发AI智能体，旨在实现银行内部多个岗位的自动化转型[1] - 合作已持续六个月，Anthropic的工程师已入驻高盛，双方联合研发自主智能体[1] - 首批落地应用聚焦于两大核心业务领域：交易核算，以及客户尽职调查与开户流程[1] AI智能体的研发进展与能力 - 基于Anthropic的Claude模型开发的智能体现已处于研发初期，即将上线但未公布具体日期[1] - 该类智能体将大幅缩短核心业务的处理时长，例如客户开户流程将提速，交易对账及其他会计相关问题的解决效率会大幅提升[1][2] - 高盛团队发现Claude模型不仅编程能力出色，在需要解析海量数据、运用规则并做出专业判断的会计、合规领域也表现亮眼[2] - 高盛判断，银行内其他业务领域同样有望实现与编程板块同等水平的自动化，取得显著成效[2] AI智能体的定位与应用规划 - 对于高盛内部众多标准化、高复杂度、强流程化的岗位，该智能体被定位为一位数字化协作同事[1] - 高盛下一步计划将智能体的应用拓展至员工监督、投行推介材料制作等任务场景[3] - 高盛早在2025年就已开始测试一款名为Devin的自主AI编程工具，目前该工具已向全行工程师开放使用[2] 高盛的业务重组与战略考量 - 高盛首席执行官David Solomon去年10月表示，公司已启动一项多年规划，围绕生成式AI进行全面业务重组[1] - 尽管高盛等投行的交易与咨询业务收入持续飙升，但在此次业务转型中，公司将着力控制员工规模增长[1] - 高盛当下的核心思路是通过AI为业务注入增量能力，使业务运转更高效，带来更优质的客户体验并创造更多业务机会[4] - 随着AI技术成熟，高盛有望逐步摒弃目前合作的部分第三方服务供应商[4] 行业背景与市场影响 - 自2022年末OpenAI旗下ChatGPT问世以来，生成式AI技术便掀起行业巨浪[1] - 在高盛公布与Anthropic合作之际，Anthropic完成了模型升级，这一动态引发软件企业及其信贷机构的股价大幅下挫[2] - 投资者正纷纷押注AI赛道的最终赢家与失意者[2] 对现有岗位与合作的潜在影响 - 尽管高盛的会计与合规部门目前拥有数千名员工，且AI智能体即将在该类部门投入使用，但公司认为现阶段就认为该技术会导致相关岗位裁员还为时尚早[3]

高盛与Anthropic的AI合作与自动化转型 - 高盛正与AI初创公司Anthropic合作开发AI智能体，旨在实现银行内部多个岗位的自动化转型 [1] - 合作已持续六个月，Anthropic工程师已入驻高盛，联合研发自主智能体 [1] - 高盛首席执行官曾表示，公司已启动一项围绕生成式AI进行全面业务重组的多年规划 [1] AI智能体的首批应用领域与预期效果 - 首批落地领域聚焦于交易核算，以及客户尽职调查与开户流程 [1] - 基于Anthropic的Claude模型开发的智能体处于研发初期，将大幅缩短核心业务处理时长 [1] - 智能体即将上线，客户开户流程将提速，交易对账及其他会计相关问题的解决效率将大幅提升 [1][2] AI技术在高盛的应用扩展与发现过程 - 高盛早在2025年就已开始测试一款名为Devin的自主AI编程工具，目前该工具已向全行工程师开放使用 [2] - 在测试过程中，高盛发现Anthropic的AI模型可应用于银行其他业务板块，尤其是在会计、合规等需要处理海量数据与文件的领域表现亮眼 [2] - 公司已形成明确判断：银行内其他业务领域，同样有望实现与编程板块同等水平的自动化 [2] 未来的应用拓展计划与战略考量 - 高盛下一步计划将智能体的应用拓展至员工监督、投行推介材料制作等任务场景 [3] - 随着AI技术成熟，高盛有望逐步摒弃目前合作的部分第三方服务供应商 [4] - 公司的核心思路是通过AI为业务注入增量能力，使业务运转更高效，带来更优质的客户体验并创造更多业务机会 [4] 行业背景与市场反应 - 自2022年末OpenAI旗下ChatGPT问世以来，生成式AI技术便掀起行业巨浪 [1] - 在高盛公布合作之际，Anthropic完成了模型升级，这一动态引发软件企业及其信贷机构的股价大幅下挫，投资者正纷纷押注AI赛道的最终赢家与失意者 [2] - 尽管高盛等投行的交易与咨询业务收入持续飙升，但在此次业务转型中，公司将着力控制员工规模增长 [1] 对现有岗位与员工的影响评估 - 高盛的会计与合规部门目前拥有数千名员工，AI智能体即将在该类部门投入使用 [3] - 公司高管强调，现阶段就认为该技术会导致相关岗位裁员还为时尚早 [3] - 该智能体被视作一位数字化协作同事，适用于内部众多标准化、高复杂度、强流程化的岗位 [1]

公司概况与核心产品 - Cognition.AI是一家专注于AI编程工具的初创公司，其明星产品Devin被定义为“AI软件工程师”，能够端到端完成开发任务，而非仅补全代码[3][5] - 公司近期完成了超过4亿美元的融资，投后估值达到102亿美元，成为全球AI编程赛道估值最高的企业，超越了估值99亿美元的Anysphere[2][28] - 公司通过快速收购Windsurf的剩余资产（包括产品、知识产权、品牌、客户基础和大部分团队），显著提升了其在AI编码赛道的竞争力，实现了产品线的整合[10][12] 创始团队与背景 - 公司由三位华人联合创立，分别是CEO Scott Wu（90后）、CTO Steve Hao（90后）和CPO Walden Yan（00后，23岁）[2][13] - 三位创始人均拥有顶尖的国际信息学奥林匹克（IOI）竞赛背景，团队共获得5块IOI金牌，技术背景深厚[15][16] - 创始人相识于技术竞赛圈，并基于对生成式AI潜力的共同认识，在ChatGPT发布后迅速集结团队，以黑客马拉松方式构建了Devin的原型[20][21] 融资历程与估值跃升 - 公司在Devin发布时完成A轮融资，融资额2100万美元，估值约3.5亿美元[22] - Devin发布后迅速完成新一轮融资，由Founders Fund领投1.75亿美元，估值跃升至约20亿美元[22] - 2025年8月，公司融资近5亿美元，估值升至98亿美元；同年9月，在收购Windsurf后，公司再度融资超过5亿美元，投后估值达到102亿美元[22][28] 财务表现与市场进展 - Devin的年度经常性收入（ARR）从2024年9月的约100万美元，激增至2025年上半年的7300万美元[33] - 收购Windsurf后，公司的年度经常性收入（ARR）实现了直接翻番，合并后的企业ARR增长了超过30%[33] - 公司已获得高盛、花旗银行、金融科技公司Ramp、戴尔、思科等行业巨头作为企业客户[8][33] 行业竞争与战略定位 - 公司处于激烈的竞争环境中，面临OpenAI、Google、Anthropic等基础模型巨头将agent能力内嵌进自家平台的挑战，同时也需与Cursor、Windsurf等原生coding agent玩家竞争[34] - 公司通过发表《不要构建多智能系统》的文章引发行业讨论，主张单一智能体+强大上下文工程的路径，这与Anthropic主张的多智能体系统路径形成直接对立[22][25] - 公司的长期发展上限取决于Devin能否从自动化工具走向核心生产系统，并解决企业级落地中的代码安全、责任归属、系统稳定性等深水区问题[35][36][38]

文章核心观点 - 明星AI初创公司Mira（Thinking Machines Lab）因其顶尖人才团队而备受瞩目，其高估值和人才争夺战反映了当前AI行业对顶级技术人才的激烈竞争[37][41][42] - 传奇程序员Neal Wu作为Devin缔造者之一，已秘密加入Mira约一年，其卓越的竞赛背景与技术专长是Mira将其视为“顶级机密”并极力隐藏的关键原因[5][6][10][36] - Mira团队汇集了大量来自OpenAI等公司的顶尖华人科学家与行业领袖，构成了其强大的技术基础与高估值的核心支撑[37][38][39] 关键人物：Neal Wu的背景与成就 - **卓越的竞赛生涯**：Neal Wu是顶尖编程天才，曾连续三年（2008-2010年）获得国际信息学奥林匹克竞赛金牌[3][12]，并在2010年以700分（相对分数85.37%）的成绩获得金牌[13] - **顶尖的学术与职业表现**：2010年入读哈佛大学计算机科学专业[17]，曾获谷歌编程挑战赛全球亚军[18]，并以惊人的3686分常年稳居LeetCode全球榜首（现暂列第二）[20][21] - **行业影响力**：作为全球首个AI程序员Devin的缔造者之一，于2023年加入其母公司Cognition的创始团队[4][23]，其GitHub仓库是竞赛选手的“圣地”，本人也常在YouTube进行算法讲解[22] - **家庭背景**：Cognition的CEO兼联合创始人Scott Wu是其亲弟弟，同样获得三枚IOI金牌，并在2014年以600/600的满分成绩排名全球第一[24][26][27] 公司Mira（Thinking Machines Lab）概况 - **顶尖人才团队**：团队堪称“银河战舰”，三分之二成员来自OpenAI旧部，华人顶尖科学家占比极高[37][38]，包括前OpenAI安全副总裁翁荔、GPT-4o-mini前负责人Kevin Lu等[38]，并招揽了GPT一作Alec Radford等大佬加盟[39] - **惊人的估值表现**：公司在种子轮即达成“0产品0用户估值百亿美元”的成绩，目前总估值高达500亿美元，是硅谷最热门的初创公司之一[41] - **激烈的人才竞争**：公司面临Meta、OpenAI等同行的高强度挖角，例如Meta曾以高达15亿美元的薪酬方案挖走联合创始人Andrew Tulloch，今年1月更有CTO等多名核心成员集体跳槽回OpenAI[42] - **严格的保密策略**：鉴于激烈的人才竞争，公司对团队成员名单采取“严防死守”的策略，将Neal Wu等关键人才的存在视为“顶级机密”[5][43] 相关行业与公司动态 - **AI智能体领域突破**：Neal Wu参与的Cognition公司发布的AI软件工程师Devin，能够自主规划并完成全栈操作，在SWE-bench基准测试中能独立解决13.86%的GitHub真实问题，表现断层领先[30][31] - **明星初创的资本认可**：Devin的成功将Cognition公司估值在成立不到一年内推升至102亿美元，其团队因拥有约10枚IOI金牌而被戏称为“IOI金牌梦之队”[33][34] - **人才分工模式**：在顶尖团队中，商业领导与技术专长分工明确，例如Scott Wu负责Cognition的商业领导，而Neal Wu更倾向于算法挖掘[36]

公司融资与估值 - 氛围编程初创公司Cognition于去年9月完成4亿美元融资，公司估值跃升至102亿美元 [3] - 该轮融资的投资方均为一线机构，包括Founders Fund、Khosla Ventures和Bain Capital Ventures [5] 创始人财富与背景 - 融资后，公司首席技术官Steven Hao身家约为13亿美元，成为亿万富豪 [5] - 首席产品官Walden Yan身家约为8.3亿美元，距十亿美元门槛仅一步之遥 [5] - 首席执行官Scott Wu身家估计接近6亿美元，在三位创始人中持股比例最低 [5] - 三位创始人均为编程竞赛金牌得主，相识于各类编程竞技场合 [6] - Steven Hao和Scott Wu在15岁时便在数学奥林匹克竞赛中同台竞技 [6] - 创立Cognition前，Hao曾是数据标注巨头Scale AI的核心工程师 [6] - Walden Yan曾入选Neo Scholar项目，并从哈佛大学退学以全心投入Cognition的创建 [8] - 2024年12月首次报道时，Hao和Wu均为28岁，Yan年仅21岁 [8] 产品与竞争 - 公司旗下编程智能体Devin已被花旗、金融科技公司Ramp等企业采用 [5] - 软件工程师可借助Devin完成项目开发或将重复繁琐工作交由人工智能处理，自身着重负责对现有代码库进行维护 [5] - 公司在氛围编程领域的竞争对手包括爆红的Cursor以及Anthropic旗下以编程能力见长的Claude [5] 行业趋势与背景 - 三位创始人一夜暴富是人工智能产业爆发的缩影，这波热潮正以前所未见的速度造就新晋亿万富豪 [9] - 去年10月，人工智能数据标注初创公司Mercor的三位22岁创始人成为史上最年轻的白手起家科技亿万富豪，刷新了马克·扎克伯格23岁时的纪录 [9] - 在Mercor创始人之前，史上最年轻白手起家亿万富豪是27岁的博彩平台Polymarket首席执行官Shayne Coplan，但他只将这一头衔保持了20天 [9] - 更早之前，Scale AI创始人Alexandr Wang在28岁时保持了全球最年轻白手起家亿万富豪头衔约18个月 [11] - 博彩平台Kalshi估值飙升至110亿美元后，29岁的联合创始人Luana Lopez Lara成为全球最年轻的女性白手起家亿万富豪 [11] 行业整合与收购 - 去年，Cognition卷入了一场震动整个氛围编程行业的收购大戏中 [13] - 在传言OpenAI将收购竞争对手Windsurf数月后，剧情反转，Windsurf核心团队通过一笔价值24亿美元的交易加入谷歌 [13] - 两天后，Cognition宣布接手Windsurf的剩余资产及团队，具体交易金额未披露 [13]

公司融资与估值 - 去年9月，氛围编程初创公司Cognition完成4亿美元融资，公司估值跃升至102亿美元 [1] - 该轮融资的投资方均为一线机构，包括创始人基金、Khosla Ventures和贝恩资本风投 [2] 创始人财富与背景 - 融资后，首席技术官Steven Hao身家约为13亿美元，首席产品官Walden Yan身家约为8.3亿美元，首席执行官Scott Wu身家估计接近6亿美元 [1] - 三位创始人均为编程竞赛金牌得主，相识于各类编程竞技场合 [2] - Steven Hao曾是数据标注巨头Scale AI的核心工程师 [2] - Walden Yan曾入选Neo Scholar项目，并从哈佛大学退学以全身心投入Cognition的创建 [2] - 2024年12月时，Hao和Wu均为28岁，Yan年仅21岁 [3] 公司产品与竞争 - 公司旗下编程智能体Devin已被花旗、金融科技公司Ramp等企业采用，可帮助软件工程师完成项目开发或处理重复工作 [2] - 公司在氛围编程领域的竞争对手包括Cursor以及Anthropic旗下的Claude [2] 行业趋势与事件 - 人工智能产业爆发正以前所未见的速度造就新晋亿万富豪，Cognition三位创始人的暴富是此趋势的缩影 [4] - 去年10月，人工智能数据标注初创公司Mercor的三位22岁创始人成为史上最年轻的白手起家科技亿万富豪 [4] - 去年，Cognition卷入一场行业收购大戏，在Windsurf核心团队以24亿美元交易加入谷歌两天后，Cognition宣布接手Windsurf的剩余资产及团队，具体金额未披露 [5]

2025年美国AI创投市场整体趋势 - 2025年美国AI初创公司共完成64笔单笔金额超过1亿美元的融资，其中8家公司实现多轮大额加注，估值持续抬升[1] - 投资策略从“广撒网”转向“重注”，头部化趋势明显，仅一年中单笔融资金额超过2亿美元的交易就达到35笔，覆盖了29家公司[1][3] - 资本主要流向两条主线：一是重塑AI的物理基础，二是切入高价值行业的核心业务流[4] AI基础设施赛道 - 该赛道融资单笔金额巨大，方向极为前沿，如光子计算、模拟计算、编译层等[5] - **Unconventional AI**：12月完成4.75亿美元种子轮融资，估值近45亿美元，公司致力于开发模拟/混合信号AI芯片+服务器系统，理论能效较传统GPU提升1000倍[6][7] - **Cerebras**：9月完成11亿美元G轮融资，估值81亿美元，核心产品为CS-3超级计算机，相比GPU集群可实现10倍以上训练加速，2025年营收超14亿美元，2026年目标突破25亿美元[8][9][10][11] - **Celestial AI**：完成2.5亿美元C轮融资，估值25亿美元，核心产品为光子AI加速器，能效较传统GPU提升100倍以上，延迟降低90%，2025年营收约8000万美元[12] - **Modular**：9月完成2.5亿美元融资，核心产品为Mojo编程语言和MAX推理引擎等全栈工具，2025年ARR约8000万美元[13][14][15] - **Fireworks AI**：10月完成2.5亿美元C轮融资，估值40亿美元，为企业级开源大模型云平台，日处理token超10万亿，2025年ARR突破2.8亿美元[16][17][18] AI应用赛道（垂直领域） - AI应用融资集中在医疗、企业服务、国防和编程等具有明确付费能力和高壁垒的垂直领域[19] - **Cognition AI**：9月完成4亿美元C轮融资，估值102亿美元，核心产品为AI工程师Devin，2025年ARR突破5000万美元[20][21][22] - **Sierra**：9月完成3.5亿美元融资，估值超过100亿美元，核心产品为AI驱动的企业级对话式交互平台，2025年营收8000万美元[23][24][25][26] - **Ambience Healthcare**：获得2.43亿美元C轮融资，核心产品为AI医疗操作系统，可减少医生45%文档时间，2025年ARR突破8000万美元[27][28][29] - **OpenEvidence**：10月完成2亿美元C轮融资，估值60亿美元，核心产品为面向医生的AI临床决策支持平台，月均支持1800万次临床咨询，2025年营收5000万美元[30][31][32][33] - **EliseAI**：8月完成2.5亿美元E轮融资，估值22亿美元，核心产品为聚焦房产管理与医疗门诊的自动化平台，2025年ARR突破1亿美元[34][35][36] - **Uniphore**：10月完成2.6亿美元F轮融资，估值25亿美元，核心产品为企业级对话式AI与自动化平台，2025年营收约2.3亿美元[37][38][39] - **Shield AI**：3月完成2.4亿美元F轮融资，估值53亿美元，核心产品为国防AI自主系统Hivemind，2025年营收2.67亿美元[40][41][42] - **Sesame**：10月完成2.5亿美元B轮融资，核心产品为AI语音交互助手，2025年营收6000万美元[43][44][45] AI for Science赛道 - 资本开始系统性支持“AI for Science”新兴范式，旨在加速科学发现[46][55] - **Lila Sciences**：10月完成3.5亿美元A轮融资，核心产品为AI驱动科学超级智能平台AISF，2025年营收约5000万美元[47][48][49] - **Periodic Labs**：9月完成3亿美元种子轮融资，估值超10亿美元，核心产品为AI驱动的材料科学三位一体科学栈[50] - **SandboxAQ**：4月完成4.5亿美元E轮融资，估值57亿美元，核心产品为量子+AI融合解决方案，2025年营收预计突破1.5亿美元[51][52][53]

合作核心内容 - 印孚瑟斯与领先的AI编码代理公司Cognition达成战略合作 旨在全球企业范围内规模化部署首个AI软件工程师Devin [1] - 合作将把Devin部署于印孚瑟斯内部工程生态系统及全球客户项目中 [1] - 合作结合了印孚瑟斯Topaz Fabric的安全、模块化架构与Cognition先进的代理及自主工程能力 旨在帮助企业加速上市时间、提升开发者生产力并缩短现代化时间线 [1] 合作实施与整合 - 印孚瑟斯在过去六个月使用Devin后 在工程质量和效率方面均观察到显著提升 [2] - 印孚瑟斯计划将Devin整合进其内部工程团队 嵌入客户交付模型 并支持在客户工程环境中部署 [2] - 为促进规模化应用 双方将合作开发共享的工程框架和赋能计划 旨在将印孚瑟斯Topaz Fabric与Devin的集成能力带给各行业工程师 [2] 技术应用与解决方案 - 印孚瑟斯Topaz Fabric与Devin将自动化棕地工程、技术债务削减和现代化工作 同时创建虚拟工程师以解决复杂的生产和维护挑战 [3] - 为确保安全、企业级的应用 双方将共同开发行业特定解决方案、AI原生现代化蓝图和可扩展的工程框架 并由联合创新实验室和赋能计划提供支持 [3] - 印孚瑟斯的金融服务业务已率先在联合客户项目中应用Devin 以变革银行、支付、资本市场、保险和财富管理等领域的工程交付 [3] 合作目标与价值主张 - 合作旨在将自主和代理式AI工程能力带给全球最复杂的企业 [4] - 印孚瑟斯Topaz Fabric与Devin的结合提供了从实时开发者增强到完全自主工程执行的无与伦比的能力 [4] - 印孚瑟斯是首家在此规模上部署代理工具的大型数字服务和咨询公司 [4] - 通过结合印孚瑟斯的深厚行业专业知识与Cognition的平台 合作将帮助客户大幅加速上市时间、提升投资回报率并开启工程转型的新时代 [4] - 此次合作整合了Cognition的先进代理与自主工程专长与印孚瑟斯行业领先的领域和交付能力 为市场创造了差异化的价值主张 [4] - 印孚瑟斯Topaz Fabric将作为客户实现战略目标的现代化和创新催化剂 [4] 公司背景 - 印孚瑟斯是下一代数字服务和咨询的全球领导者 拥有超过320,000名员工 为59个国家的客户提供数字化转型服务 [6] - 印孚瑟斯拥有超过四十年的全球企业系统管理经验 以AI为核心 通过规模化敏捷数字化赋能业务 并通过其创新生态系统的数字技能、专业知识和思想传递推动持续学习与改进 [6] - Cognition是领先的AI编码代理公司 是首个AI软件工程师Devin的创造者 该公司致力于构建协作式AI队友 让工程师能专注于更有趣的问题 并赋能工程团队追求更宏伟的目标 [5]

文章核心观点 文章总结了吴恩达提出的2025年几大核心AI趋势，认为行业正经历从模型能力、人才竞争、基础设施到应用范式的全面变革，标志着一个由AI驱动的新工业时代正在拉开帷幕[5][7][33] 2025最热AI趋势 趋势1：模型会推理正在成为标配 - “会推理”从少数模型的特权转变为模型的标配能力[7][8] - 其萌芽可追溯至“让我们一步一步思考”提示词的提出，后通过强化学习微调将推理能力固化到模型中[9][10] - 范式转变始于OpenAI的o1模型，首次将多步骤的智能体推理工作流内置到模型架构中，带来性能飞跃[12] - DeepSeek-R1的发布进一步证明了该模式的可复现与可优化，并以开源姿态提供了技术路线图[12] - 但研究也指出推理模型存在局限性：可能在超出特定复杂度时失败，且推理步骤可能遗漏关键决策信息[14][15] - 推理能力提升性能的代价高昂，例如Gemini 3 Flash启用推理消耗1.6亿Token（得分71），未启用仅消耗740万Token（得分55）[16] - 当前模型优化的核心战场是如何在不牺牲性能的前提下大幅压缩推理成本并提升响应速度[17] 趋势2：由Meta点燃的AI人才争夺战 - Meta的激进招聘策略将AI精英薪酬推至堪比职业体育明星的高度，彻底重塑了科技行业人才定价体系[19][24] - 自2025年7月宣布成立“Meta超级智能实验室”起，Meta为顶尖人才开出数亿美元薪酬包，CEO亲自游说[20] - 此策略引发顶级人才在巨头间流动加剧的连锁反应[21] - 这场“军备竞赛”背后是AI价值定位历经十余年的根本性跃迁，薪酬演变分为四个阶段：学术期（薪酬与普通软件工程师无异）、商业化初期（顶级薪酬跃升至50万美元）、大模型爆发期（顶级工程师年薪突破70万美元）、军备竞赛期（出现数亿美元级“球星合约”）[23][27] - 行业共识认为，对于志在参与AGI竞赛的公司，天价薪酬是战略性的必要开支[23] - 到2026年，人才争夺可能从单纯价格战演变为薪酬结构、文化认同与长期潜力的综合博弈[23] 趋势3：数据中心的火热标志着新工业时代的到来 - 数据中心正成为AI时代新的“钢铁厂”与“发电站”，其建设规模堪比国家级基建项目，标志着AI竞赛进入“重资产”工业时代[25][26] - 2025年，各大公司宣布了巨额数据中心建设计划：OpenAI启动耗资5000亿美元的“星际之门”项目；Meta今年基础设施投入约720亿美元，其中“Hyperion”数据中心价值270亿美元；亚马逊预计2025年投入1250亿美元[28] - 仅2025年一年，AI行业资本支出就超过3000亿美元，其中绝大部分流向数据中心建设[29] - 麦肯锡预测，为满足AI训练与推理需求，到2030年总投资额可能高达5.2万亿美元[29] - 数据中心热潮面临三大挑战：一是供需是否合理，贝恩咨询指出到2030年全球AI年收入需达到2万亿美元（超过六大科技巨头2024年收入总和）才能支撑投资；二是电力供应制约，已有数据中心因无法接入电网而闲置；三是市场回归理性，已有金融机构因担忧企业债务过高而退出百亿美元级别的融资项目[30][31] - 数据中心投资已产生实体经济拉动效应，2025年上半年美国GDP的增长几乎全部由数据中心和AI投资所贡献[32] 趋势4：智能体编程正在从“打辅”走向“主导” - 以AI智能体驱动的自动化编程正在彻底重塑软件构建的方式[7][34] - 到2025年，编码智能体在同类任务上的完成率已普遍突破80%[35] - 智能体已演变为能够规划任务、调用工具、审查代码并操控整个代码库的“数字工程师”[36] - 模型推理能力的进步为智能体注入了“灵魂”，使其能先“想清楚”再行动，并通过将复杂任务分解交由低成本模型执行来降低整体计算成本[37] - 此趋势催生了新行业，以Loveable、Replit为代表的初创公司让毫无编程经验的用户也能“一键生成”Web应用[40] - AI辅助编码正迅速变为“编码”行为本身不可分割的一部分[41] 软件开发学习建议 - 核心建议是保持持续学习，通过“知行合一”的方式精进技能[42][44] - 具体方法有三点：一是多参加人工智能课程，进行结构化学习，避免在不了解基础知识的情况下重复造轮子[45][47]；二是必须动手实践，亲自构建AI系统，因为很多经验只能通过实践获得[45][48][49]；三是在闲暇之余多读一些技术论文，这有助于提升竞争力[45][52]

文章核心观点 - 在当前的AI创业浪潮中，许多成功的公司并非单纯依靠先进技术起家，而是通过创始人采取极端的非技术性生存策略，包括“伪装”（用真人模拟AI）、“苦行”（极端节俭与高强度工作）和“蛮力”（人工手动推动业务）来验证市场、获取资源并实现从0到1的突破[7][38][53] 用真人假装AI - Fireflies.ai的创始人为验证产品，亲自假扮名为“Fred”的AI机器人，手动记录超过100场会议笔记，以此赚取初始收入支付每月750美元的房租[4][5] - 该策略被称为“绿野仙踪技术”，早期公司如x.ai和Clara也曾用人类员工扮演AI助理处理邮件，旨在为AI模型积累训练数据[15][17] - 部分公司滥用此策略进行欺诈，如“AI软件工程师”Devin的演示视频被揭露存在误导，其修复的代码错误是自己生成的无意义错误，任务处理与客户描述不匹配[10] - 另一家YC投资的初创公司Pear AI，其核心产品被指直接复制了开源项目Continue，并试图修改开源许可证，引发社区批评[13][14] 创业 = 苦行 - 硅谷AI创业圈流行“不喝酒、不睡觉、没娱乐”的苦行文化，将享受生活视为罪过，将“睡在办公室”视为成功途径[20] - 为节省成本，有创始人住在月租700美元、类似火车卧铺的全封闭“睡眠舱”中，感觉像睡在棺材里[6][24] - 为提升效率，有创始人主要食用预制罐头食品，以避免在吃饭上花费时间[24] - 苦行文化被制度化，如AI保险初创公司Corgi只雇佣愿意每周工作7天的员工，并以办公室床垫作为新员工入职礼物[26] - Cognition AI（Devin母公司）推崇极端绩效文化，员工每周工作超过80小时，许多人直接住在办公室[26] - 有创始人在领英公开炫耀连续三周每周工作92小时的工时表[26] - 这种极端的苦行被视为一种向风险投资人传递“硬核”决心和必胜信念的战略信号[27] 智能时代还得靠蛮力 - 在创业初期，创始人往往依赖最原始、非自动化的“蛮力”手段来推动业务[29][30] - Airbnb在低谷期通过设计并街头兜售选举主题麦片盒来筹集救命资金[31] - Stripe的创始人采用“Collison安装法”，直接拿过潜在客户的笔记本电脑手动安装配置产品，以消除用户拒绝理由[32] - Fireflies.ai的创始人亲自搞定前50到100个客户，阅读每一条反馈并回复每一封邮件，在没有销售或营销团队的情况下实现早期增长[36] “异类”的胜利与高层“宫斗” - 行业顶尖AI公司常由背景奇特的“怪才”创立，如DeepMind创始人Demis Hassabis兼具国际象棋神童、游戏设计师和认知神经科学博士背景[42] - Midjourney创始人David Holz曾任职NASA并经历创业失败，他拒绝风险投资，将公司开在Discord上并在一年内实现盈利[43][45] - OpenAI在2018年因埃隆・马斯克试图接管未果并撤资，被迫从非营利组织转型为接受微软注资的“有上限利润”公司[46][47] - 2021年，OpenAI内部因商业化与安全理念分歧，导致包括研究副总裁Dario Amodei和安全副总裁Daniela Amodei在内的11名核心员工出走，创立了竞争对手Anthropic[48][50]