以下文章来源于极客公园 ，作者金光浩 极客公园 . 用极客视角，追踪你最不可错过的科技圈。欢迎同步关注极客公园视频号 本文来自微信公众号： 极客公园 ，作者：金光浩，编辑：靖宇，原文标题：《2026 年，「一人公司」爆发，不被雇佣就不会「被裁」》 公司的形态依然会存在，但是底层逻辑，已经被AI彻底改变。 2024年初，OpenAI CEO山姆·奥特曼在采访中抛出一个判断： 「在AI时代，一个人有可能创办一家估值10亿美元的独角兽公司。」 2025年5月，在红杉资本AI峰会上，这个判断再次成为焦点： 未来可能出现第一家真正意义上的「一人独角兽公司」。 最近两年，一些趋势开始印证这个判断。 根据Carta 2025年的最新数据，一个历史性节点出现了： 超过三分之一的新公司由单人创始人创办。 从2019年的23.7%到2025年上半年的36.3%，独立创始人创立公司的比例在六年间增长了53%。 超级个体、独立开发者，Solopreneur、一人公司、OPC（One Person Company）、Solo founders，这些词汇正在以越来越高的频率出现在大众的视野 中。 创业的游戏规则，正在被改写。 01 什么 ...

Retail investors talked up five hot stocks this week (Dec. 29 to Jan. 2) on X and Reddit's r/WallStreetBets, driven by retail hype, AI buzz, and corporate news flow.The stocks, Target Corp. (NYSE:TGT) , Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Ltd. (NYSE:TSM) , Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOG) (NASDAQ:GOOGL) , IREN Ltd. (NASDAQ:IREN) , Strategy Inc. (NASDAQ:MSTR) , spanning retail, semiconductor, AI, cloud, and crypto, reflected diverse investor interests.TargetTGT was in focus last week after activist investor To ...

在阅读文章前，辛苦您点下"关注"，方便讨论和分享。作者定会不负众望，按时按量创作出 更优质的内容 文 |小戎 哈喽，大家好，小戎这篇国际评论，主要来分析ChatGPT市场份额下滑，Gemini强势逆袭，AI圈从一 家独大转向群雄逐鹿的竞争格局。 家人们谁懂啊！曾经在AI圈横着走的ChatGPT，如今也迎来了"流量滑铁卢"，最新数据一出来直接惊掉 下巴：市场份额首次跌破70%，只剩68%了，要知道一年前这货还握着87.2%的份额，堪称"宇宙级垄 断"，谁能想到风水轮流转这么快？ ChatGPT流量份额首次跌破70% 而背后捅刀子（不是）逆袭的，正是谷歌家的Gemini，这哥们儿的增长速度简直像打游戏开了外挂，市 场份额飙到18.2%，较去年同期暴涨近四倍。 Gemini这波逆袭可不是"一夜爆火"，更像是憋了半年的大招，2025年上半年它还在"青铜局"摸鱼，份额 在13%-14%之间徘徊，业内都觉得谷歌这波在AI聊天界彻底输了，结果年中一到，谷歌直接开启"闯关 模式"，一套组合拳打蒙对手。 先是推出Imagen3图像生成功能，补齐了自己的短板，再也不用让用户跳转到其他工具，文字转图像一 条龙服务拉满。 接着又放出 ...

核心观点 - 台积电、亚马逊和Alphabet三家公司有望在2026年跑赢市场，是值得考虑的投资标的 [1] 台积电 - 公司是全球最大的第三方晶圆代工厂，是人工智能基础设施所需高端芯片的关键供应商 [3] - 所有AI超大规模企业在2025年的资本支出均创下纪录，并预计在2026年再次打破纪录，这些支出用于购买土地、建设数据中心和购置尖端计算硬件 [5] - 台积电制造了这些数据中心所用芯片的主要份额，随着数据中心建设预计在2026年及以后加速，公司将从中持续受益 [5][6] - 公司当前股价为319.93美元，当日上涨5.28% [4] - 公司总市值未明确列出，但关键数据显示其毛利率为57.75%，股息收益率为0.96% [5] 亚马逊 - 公司通过其云计算部门亚马逊云服务建设数据中心，AWS是最受欢迎的云计算选项 [6] - AWS贡献了亚马逊总营业利润的66%，其表现对公司整体至关重要 [8] - 在第三季度，AWS收入以20%的速度增长，这是其数年来的最快增速 [8] - 随着AWS快速增长并成为许多AI企业的关键合作伙伴，公司被视为2026年的优秀投资选择 [8] - 公司当前股价为226.50美元，当日下跌1.87%，总市值为2.4万亿美元 [7] - 公司毛利率为50.05% [8] Alphabet - 公司股票在2025年表现惊人，上涨了约65%，但2026年不太可能重复此表现 [9] - 公司目前以30倍的前瞻市盈率交易，估值与同行持平，未来股价表现将主要由业务增长驱动 [11] - 第三季度，公司收入同比增长16%，稀释后每股收益增长35% [11] - 即使是最成熟的谷歌搜索业务，其收入也增长了15%，显示出广告市场的强劲 [12] - 凭借其流行的大语言模型Gemini，公司已成为AI领域的领导者，若能持续创新，将拥有独特的成本优势，可能使其在长期内成为主导的AI模型 [13]

文章核心观点 - AI时代的到来正在深刻改变创业的游戏规则，使得由单一创始人主导、借助AI工具和外部资源的“一人公司”模式成为可能并日益流行，未来甚至可能出现“一人独角兽公司” [1][3][4] 一人公司的定义与模式 - 一人公司并非字面意义的单人企业，而是由单一创始人主导决策，借助AI和外部资源放大个体能力边界的创业形态 [5] - 其核心逻辑是“一个人，就是一支队伍”，创始人无需在初期绑定联合创始人，可先验证商业模式再逐步组建团队 [5][8] 一人公司兴起的趋势与数据 - 超过三分之一的新公司由单人创始人创办，2025年上半年该比例达36.3%，较2019年的23.7%增长了53% [1] - 90%的一人公司创业者启动资金低于500美元，云计算、SaaS及AI工具的普及大幅降低了创业启动成本 [13] 一人公司兴起的驱动因素 - **AI能力扩展**：AI从辅助工具演变为能自主决策的“虚拟合伙人”，2025年被业界普遍认为是“Agent元年” [11] - **成本与政策支持**：AI工具订阅呈“基础月费+超量按用付费”的弹性模式，上海临港、北京中关村等地也出台了针对一人公司的专项支持政策 [13] - **成功示范效应**：如Vercel的Guillermo Rauch等独立创始人的成功，促使投资人和创业者重新审视“必须有联合创始人”的传统假设 [14] 一人公司与联合创始人模式的对比 - 传统联合创始人模式理论上具备风险分担、技能互补等优势，但现实中65%的创业公司失败源于创始团队内部冲突 [16][17] - 匆忙寻找不合适的联合创始人可能成为负担，独立创始人起步拥有100%股权，可在业务发展后以更有竞争力的条件吸引顶尖人才 [18][20] - 数据表明，独立创始人公司给予早期员工（前5名）的股权激励中位数与联合创始人公司非常接近 [20] AI对传统公司组织形态的冲击 - AI改变了传统公司基于分工协作的底层逻辑：削弱了“组织”的必要性、模糊了“专业化分工”的边界、需要重新组织“管理层级”模式 [22][23] - 一个人配合一组AI Agent（如使用Claude、Gemini、GPT等工具栈），每月成本可能不到500美元，却能达成过去需要小型团队才能完成的产出 [24][25] - 麦肯锡报告指出，未来组织将转变为由人和AI混合小团队构成的动态网络，一个2-5人的团队可能管理50-100个AI智能体以执行业务流程 [26] 一人公司的适用性与挑战 - 该模式更适合知识密集型、创意驱动型、数字化程度高的领域，以及具备强烈自驱力、能独立决策的创业者 [34] - 主要挑战包括创始人的孤独感和高强度工作压力，但可通过创始人社群、导师网络等方式缓解 [20][30] - 创业成功率依然有限，例如某线下社群样本中仅20%的一人公司稳定盈利，创业者需清楚自身能力边界并持续学习迭代AI工具链 [30][31][32]

文章核心观点 - 2025年大语言模型领域的发展重点从单纯的参数规模扩展转向了推理能力的强化，以DeepSeek R1为代表的开放权重模型及其采用的RLVR和GRPO算法成为年度技术风向标，同时行业在架构、评估和工具使用等方面也取得了显著进展[1][3][4] 推理模型与算法进展 - 2025年是“推理之年”，DeepSeek R1的发布证明了通过强化学习（特别是RLVR和GRPO算法）可以开发出具有类似推理行为的模型，这改变了行业对模型改进方式的认知[5][6] - DeepSeek R1作为开放权重模型，其性能媲美当时最好的专有模型，并且其成本远低于预期，训练DeepSeek V3模型的成本估计约为557.6万美元，而在其基础上训练R1模型的额外成本仅需29.4万美元[9][10][12] - RLVR中的“可验证奖励”允许使用确定性方法为数学和代码等领域分配正确性标签，从而能够在大规模数据上对LLM进行高效的后训练[13][15][16] - 继DeepSeek R1之后，几乎所有主要的开放权重或专有LLM开发商都发布了其模型的推理（“思考”）变体，标志着RLVR和GRPO成为年度主导技术[19] 大语言模型开发重点演变 - 近年来LLM开发的重点呈现累积性演进：2022年是RLHF+PPO，2023年是LoRA等参数高效微调，2024年是中期训练，而2025年的焦点是RLVR+GRPO[20][21][22] - 预计未来发展方向包括：将RLVR扩展到数学和代码以外的领域、更多地关注推理时扩展（让模型在生成答案时花费更多资源以提升准确性）、以及持续学习（在不重新训练的情况下更新模型知识）[25][27][28][31] 大语言模型架构趋势 - 最先进的模型仍基于解码器风格的Transformer，但开放权重LLM普遍收敛于使用混合专家层以及分组查询注意力、滑动窗口注意力或多头潜在注意力等高效注意力机制[42][43] - 同时，行业也出现了更激进的效率调整架构，如Qwen3-Next和Kimi Linear中的Gated DeltaNets，以及NVIDIA Nemotron 3中的Mamba-2层，旨在实现随序列长度的线性扩展[43] - 预测未来几年基于Transformer的架构仍将主导高性能建模，但出于成本和效率考虑，Gated DeltaNet和Mamba层等高效工程调整将越来越普遍，文本扩散模型等替代方案仍处于实验阶段[53] 推理扩展与工具使用 - 2025年的进步不仅来自训练数据和架构的扩展，更得益于更好的训练流程（中期和后训练）以及推理扩展，后者让LLM能按需投入更多资源解决复杂任务[54] - 工具使用是减少LLM幻觉的重大改进方向，例如让LLM调用搜索引擎或计算器API来获取准确信息，OpenAI的gpt-oss模型就是早期专注于工具使用的开放权重模型之一[54][55] - 基准测试数据显示，使用工具能显著提升模型在多项任务上的表现，例如gpt-oss-120b模型在AIME 2024基准上，使用工具后准确率从56.3%提升至75.4%[56] 行业评估困境与数据优势 - 2025年的年度词汇是“极限刷榜”，指过度优化公开基准测试分数，导致分数无法真实反映模型的实际能力和实用性，基准测试作为LLM性能指标的可信度下降[60][61][63] - 随着通用能力提升趋于平稳，高质量的私有数据将成为LLM在特定行业确立优势的关键，但许多公司因数据是其核心差异化资产而拒绝出售给外部LLM提供商[84][85] - LLM开发正变得越来越商品化，预计未来拥有预算的大型机构将更倾向于开发利用其私有数据的内部LLM，而非完全依赖外部通用模型[88][89] AI辅助工作与影响 - LLM被视为赋予专业人士“超能力”的工具，能大幅提高个人效率，例如自动化编写命令行参数等平凡编码任务，或帮助发现代码错误和改进想法[65][66][68] - 然而，完全由LLM生成的代码库无法取代专家精心设计和构建的系统，深入的专业知识对于有效利用LLM指导和改进工作成果至关重要[71] - 在技术写作和研究领域，LLM是强大的辅助工具，可以帮助检查错误、提高清晰度，但无法替代人类作者的深度判断和专业知识，核心工作仍取决于人类[72][76] - 需警惕过度依赖LLM可能导致工作空虚感和职业倦怠，理想的方式是将AI视为加速学习和扩展工作能力的合作伙伴，而非完全外包思考的替代品[77][80][81]

核心观点 - 投资者对Alphabet的叙事发生根本性转变 从将人工智能视为对公司搜索垄断地位的巨大威胁 转变为视其为巨大机遇 推动公司股价在一年内大幅上涨[1][2] - Alphabet通过其Gemini模型和整合策略 正在人工智能领域快速追赶 同时其云业务和YouTube等核心业务增长强劲 展现出全面发展的势头[3][5] 投资者情绪与股价表现 - 自4月低点约140美元以来 公司股价已上涨超过120%[2] - 2025年至今 GOOG股价上涨64.78% 涨幅超过“科技七巨头”中的所有其他公司[6] - 在年末最后一个交易日 股价收于每股313.80美元 单日微跌0.28%[6] 人工智能战略与竞争态势 - Alphabet的Gemini模型是对OpenAI的回应 尽管ChatGPT仍以约85%的市场份额占据主导地位 但Gemini正在快速追赶[3] - 数据显示 Gemini的用户兴趣同比增长超过300% 而ChatGPT的增长率为67%[3] - Gemini的快速追赶得益于公司的“直面用户”策略 即将其直接整合到数十亿用户使用的默认搜索引擎中[3] - 然而 在用户参与度上仍有差距 ChatGPT每日用户平均每天进行7.5次查询 而Gemini用户仅为4次[4] 各业务板块表现 - 谷歌云业务表现强劲 年收入同比增长34% 增速超过竞争对手亚马逊和微软[5] - YouTube在客厅娱乐领域持续占据主导地位 占据美国电视观看时间的13% 高于Netflix的8%[5] - 凭借其“内容机器”模式和不断扩张的云业务优势 公司各业务板块协同发展[5]

文章核心观点 - Meta以数十亿美元收购中国AI公司蝴蝶效应及其核心产品Manus 这是Meta历史上第三大收购案 创始人肖弘将出任Meta副总裁 公司保持独立运作 [2] - 此次收购被视为Meta在AI应用层竞争落后的关键战略补位 旨在获得一个已跑通商业闭环的AI Agent样本 以解决其将模型能力转化为持续收入的难题 并抢占未来人机交互的平台入口 [5][6] - Manus的收购案例重塑了市场对AI应用层公司价值的认知 证明了不掌握底层模型的Agent产品通过卓越的工程化与商业化能力也能创造巨大价值 但这并不意味着Agent赛道将普遍繁荣 行业预计将加速分化 [7][8] Manus的产品与增长奇迹 - Manus于2025年3月6日发布 自称是“第一款通用AI Agent” 采用“大模型+云端虚拟机”架构 可直接产出任务成品而非答案 [3] - 产品上线后增长迅猛 在不到270天内实现年度经常性收入突破1亿美元 且为无投放的纯产品驱动增长 服务器曾因用户涌入频繁崩溃 邀请码被炒至千元 [3] - 公司估值在短时间内急剧攀升 从2023年2月种子轮投后估值1400万美元 飙升至2025年4月B轮投后估值近5亿美元 据报在Meta收购前正以20亿美元估值进行新一轮融资 [3] 收购背后的战略逻辑与行业分析 - Meta在AI领域投入数百亿美元 但在将模型能力转化为持续收入方面落后于OpenAI、Google、微软等竞争对手 后者已在应用层通过订阅服务或企业整合打开了商业闭环 [5] - Meta拥有庞大流量产品 但缺乏连接模型与用户的“桥梁”及可立即变现的AI产品 Manus作为一个已跑通订阅模式、具备工程闭环和商业潜力的中间层系统 成为其现成的解决方案 [5] - 对于Meta而言 Agent不仅是产品 更是未来人机交互的操作接口和平台入口 收购Manus是“用资本换时间、用并购补生态” 以保住参与AI未来的门票 [6] - 行业分析认为 Manus的架构导致其运营成本居高不下 且面临上游大模型厂商向下挤压和下游资源劣势的双重挑战 出售给Meta使其获得了基础设施、算力支持及全球分发通道 是一次主动的战略置换 [4] 对AI Agent行业的影响与展望 - Manus的成功打破了行业对不掌握底层模型的Agent产品价值不高的偏见 证明了其核心壁垒可能在于调度与交付的工程能力 [7] - 然而 此次收购不意味着赛道集体迎来高光时刻 对于大型科技公司而言 Agent重要但技术壁垒不高 更倾向于自主研发 例如字节跳动在Manus爆火后迅速推出了类似产品 [7] - 因此 像Manus这样具备海外用户基础、全球化架构、工程化能力和顶级VC背书的、可被巨头高价收购的“中间层标的”将成为稀缺品 行业将加速分化 [8] - 此次收购为Agent赛道设定了一个“预期高点” 其释放的信号是 Agent的价值取决于能否打造一个持续可用、可交付、可变现的产品系统 而非使用了哪家模型 [8]

文章核心观点 - 在人工智能领域，相比于直接开发AI软件和解决方案的头部公司，提供关键基础设施（如电力冷却和网络连接）的“镐和铲”公司正展现出更快的收入和利润增长，市场也给予其更高的估值溢价 [1][2][13] AI基础设施公司财务表现 - **收入增长**：AI基础设施公司的收入增速远超传统AI巨头。过去三年，Vertiv的过去12个月收入增长70.4%，Arista Networks增长92.8%，而同期Alphabet和微软的收入增长分别为37.3%和44% [4][6] - **利润增长**：AI基础设施公司的净利润增长更为迅猛。过去三年，Vertiv的净利润增长高达1,250%，Arista Networks增长148.2%，而微软和Alphabet的净利润增长分别为55.5%和107.2% [8][9] - **利润规模**：尽管Vertiv和Arista的净利润规模较小（分别为10亿美元和34亿美元），远低于科技巨头超1000亿美元的净利润，但其增长速度更快 [10] 市场估值比较 - **前瞻市盈率**：市场给予AI基础设施公司更高的估值。Vertiv的前瞻市盈率为40.6倍，Arista Networks为45.8倍，而微软和Alphabet分别为30倍和29.7倍 [12] - **滚动市盈率**：估值差异在滚动市盈率上更为显著，Vertiv为63.2倍，Arista为50.2倍，远高于微软的34.7倍和Alphabet的30.9倍 [12] - **市场信号**：市场对网络交换机、电源连接器和集成冷却设备制造商的估值高于AI工具制造商，表明投资者认为前者有更好的增长前景 [13] AI行业投资逻辑 - **投资策略**：鉴于直接挑选AI软件赢家面临挑战，投资者可关注AI领域的“镐和铲”公司，即提供关键基础设施的企业 [1][2] - **增长动力**：AI基础设施公司（如Vertiv和Arista Networks）在收入和利润增长方面正超越知名的AI公司 [2][6] - **投资时机**：随着AI建设持续，为这类公司支付溢价是合理的，但聪明的投资者会关注其股价短期回调带来的更具吸引力的买入机会 [14]

行业核心观点 - 生成式人工智能行业已进入差异化竞争阶段，没有单一模型能在所有任务上表现最佳，用户需根据具体任务选择不同工具[4] - 当前主流聊天机器人的实际表现远未达到人类及格水平，在多项专业测试中，获胜者得分多在50%到65%之间，仅有一次得分超过70%[9][10] - 提升人工智能素养的关键在于理解工具的局限性，通过提供详细指令和主动澄清需求，可以获取更有用的答案[5][12] 主要参与者市场表现与定位 - **OpenAI的ChatGPT**：用户量高达每周8亿，但在作者的系统性测试中，其表现从未在最受欢迎的聊天机器人中排名超过第二[6] - **Anthropic的Claude**：在写作、编辑及文档分析任务中表现突出，被评价为能够传达真实人类情感，且在分析法律合同时最接近“律师的良好替代品”[4][7] - **谷歌的AI产品**：其AI模式在研究和快速查找答案方面表现可靠，能提供更及时的信息；Gemini在图像处理与编辑测试中遥遥领先，得分高达84%[7][8][10] - **Meta AI与Microsoft Copilot**：在测试中表现不佳，例如Meta AI被社交媒体动态评价为“垃圾机器”，而Copilot在回答“iPhone按钮数量”时给出了错误答案[3][10] 不同任务场景下的工具选择 - **写作与编辑**：推荐使用Claude，因其措辞更优美并能传达真实情感，在撰写道歉信等任务中表现出色[7] - **研究与信息检索**：推荐使用谷歌的AI模式，它能在给出答案前进行数十次搜索，提供更及时准确的信息，例如正确识别出最新的乳腺炎治疗方法[7] - **文档分析与法律合同**：推荐使用Claude，它是唯一在文档分析测试中从不捏造事实的机器人[7] - **图像处理与编辑**：推荐使用谷歌的Gemini，它在所有图像相关测试中领先，输出结果逼真到难以被识别为AI生成[8] 当前技术的主要局限与挑战 - **事实准确性不足**：聊天机器人在回答冷知识或研究问题时经常提供错误或过时的答案，例如在回答iPhone按钮数量时，主流模型给出了三到六个不等的错误答案，正确答案是五个[10] - **缺乏主动澄清能力**：机器人极力想立即给出答案，但不擅长表达不确定性或提出后续问题以澄清模糊的提示，例如在询问电影评分时未指明具体版本而给出错误答案[11][12] - **上下文理解与真诚度**：在写作任务中，机器人常因无法使措辞与上下文匹配而显得不够真诚，例如在分手短信中使用不恰当的转折短语[11] - **过度依赖文本**：由于目前不擅长识别图片，导致在需要多模态理解的问题上表现不佳[10] 有效使用人工智能的策略 - **提供详细指令**：在提问前尽可能提供所有详细信息，例如在总结合同时指定租户地点并标记关键条款，以弥补AI不会主动询问的缺陷[12] - **设置自定义指令**：可以告知聊天机器人“如果提示含糊不清，则在回答之前先请求澄清”，以提高回答的针对性[12] - **保持怀疑态度**：认识到人工智能工具存在局限性，其应用并不总能提升任务效果，有时传统搜索方式可能更可靠[10] - **持续进行人类评估**：通过让人类专家担任裁判的实战测试，是评估AI实际表现、应对未来更多AI产品的有效方式[13]