原文章：https://cloudedjudgement.substack.com/p/clouded-judgement-121225-long-live 每隔一段时间，都有类似的论断、观点出现。 不会的。相反，这些系统会逐渐变成 Agent 的「基础设施」，成为 Agent 网络的后端之一。 最近，Altimeter Capital 合伙人 Jamin Ball 在一篇文章提到，AI Agent 不仅不会杀死传统的软件系统，反而会让企业内部对数据定义和解释这事，变得比 以往任何时候都更加重要和值钱。 简单来说，企业 Agent 的能力上限，取决于能否用对「上下文」：用哪个系统里的哪个数据？以及能否理解数据之间的协作规则？输入端数据的准确 性，大概率决定了 Agent 完成任务的准确性。 但企业内部的数据、信息，往往都是混乱的。a16z 在前两天发布的 2026 年度预测中提到，企业内部 80% 的知识和信息，都存在于非结构化数据中。数 据的时效性、结构化和准确性正在不断下降。 输入端用什么？谁来决定怎么用？Agent 正在倒逼我们，把「做事的方式」和「事实的来源」分开。未来的这类产品的最核心、也是最值钱的 ...

文章核心观点 - 数据是AIGC创业公司，特别是出海企业，必须严肃对待的关键风险点，而非简单的产品护城河[1][3] - AIGC公司在模型训练、内容生成及产品出海等环节面临复杂且多样的数据合规与知识产权风险，亟需将合规工作前置[2][3][4] - 针对AIGC领域的特定数据风险，行业需要专业的法律合规指导以规避高风险的诉讼与侵权争议[3][4] 活动背景与目的 - 活动由北京星也律师事务所的两位合伙人郑玮和孙奇敏主导，旨在为AIGC创业公司提供出海合规指导[4][10] - 活动形式为线上闭门研讨会，采用筛选制，面向特定受众，需付费报名[5][6][10] AIGC行业面临的核心数据合规议题 - **模型训练数据来源的合规性**：需明确区分合成数据、版权内容、专有数据及用户行为数据等不同类型数据的可用性边界[8] - **不同类型数据的侵权风险**：代码、人像、音视频等不同种类的数据在利用时需注意各自独特的侵权风险[2][8] - **AI生成内容的权属界定**：需要厘清AI生成内容的所有权归属，并针对ToB与ToC不同应用场景界定数据使用权与知识产权[8][10] - **产品出海的数据管理**：出海企业需妥善处理数据跨境传输、本地存储与数据隔离等关键合规问题[8][10] 目标参与人群 - 图像、文本、视频等生成式AI产品的创始人或出海负责人[10] - AI陪伴/社交、AI Coding类产品的创始人或出海负责人[10]

名额有限，活动采用筛选制，欢迎扫描下方海报二维码报名。 数据不一定能成为产品的护城河，但一定是创业公司需要认真对待的「风险点」。 用户数据、AI 生成的内容、代码音视频等各类数据，在法律上的风险完全不同，需要的处理流程也完全不同。 尤其是出海企业，在各类诉讼、侵权争议频频发生的情况下，把合规风险前置，特别关键。 本期 workshop 中，我们邀请到了北京星也律师事务所的两位合伙人郑玮、孙奇敏， 针对 AIGC 创业公司，聊聊如何规避在出海过程中会遇到的一系列合 规、高风险问题。 12 月 18 日，晚 20 点，线上闭门，欢迎来聊。 在模型训练阶段，合成数据、版权内容、专有数据、用户使用数据...... 如何判断哪些数据能拿来用，哪些不能？ 代码、人像、音视频，不同种类数据，分别需要注意哪些侵权风险？ AI 生成的内容归谁？ToB、ToC 应用，数据使用权、知识产权如何界定？ 产品出海，如何做好跨境传输、本地存储与数据隔离？ -- 孙奇敏 北京星也律师事务所 合伙人 本场交流话题 模型训练阶段,如何合规利用爬取数据、版权内容与用户 行为数据? 生成的内容归谁? ToB、ToC 产品，如何界定数据使用权 与知 ...

(一) 为什么独立的 Vibe Coding 必死，但 Personal Software 会火？ Personalized software (个性化软件) 这个方向最近很火。 蚂蚁的灵光上线后，听说一天内的数据就达到了团队定的年度目标。 Replika 的创始人 Kuyda 最近也再次创业，做了一个叫 Wabi 的产品，定位是 Youtube for Apps，一个 mini app 的集合平台。(类似方向的产品国内还有马卡龙、 Youware 等等) 姚顺雨（前 OpenAI 研究员）曾反反复复表达过一个观点，我印象很深： 「创业公司最大的机会，在于设计不同的交互方式。」 于是这期就索性围绕「交互」这个主题展开，分享一下我们最近观察到的一些机会。 目录 我最近听了她的两期播客，很有意思，摘录一些 insights： 1. 软件的未来将是「应用的 YouTube 化」。 在 Kuyda 看来，软件行业正在经历内容行业当年的变迁。 就像视频从专业制作走向人人可拍，软件开发也将从全球「2000 万开发者」的特权，泛化为「80 亿创作者」的日常媒介。 在这个语境下，未来的软件，更多会像快消品，它不再需要追求 S ...

数据不一定能成为产品的护城河，但一定是创业公司需要认真对待的「风险点」。 在模型训练阶段，合成数据、版权内容、专有数据、用户使用数据...... 如何判断哪些数据能拿来用，哪些不能？ 代码、人像、音视频，不同种类数据，分别需要注意哪些侵权风险？ AI 生成的内容归谁？ToB、ToC 应用，数据使用权、知识产权如何界定？ 产品出海，如何做好跨境传输、本地存储与数据隔离？ -- 用户数据、AI 生成的内容、代码音视频等各类数据，在法律上的风险完全不同，需要的处理流程也完全不同。 尤其是出海企业，在各类诉讼、侵权争议频频发生的情况下，把合规风险前置，特别关键。 本期 workshop 中，我们邀请到了北京星也律师事务所的两位合伙人郑玮、孙奇敏， 针对 AIGC 创业公司，聊聊如何规避在出海过程中会遇到的一系列合 规、高风险问题。 12 月 18 日，晚 20 点，线上闭门，欢迎来聊。 名额有限，活动采用筛选制，欢迎扫描下方海报二维码报名。 郑玮 北京星也律师事务所 创始合伙人 孙奇敏 北京星也律师事务所 合伙人 本场交流话题 模型训练阶段,如何合规利用爬取数据、版权内容与用户 行为数据? 生成的内容归谁? ToB、 ...

全球开发者先锋大会 (GDPS 2025) - 由上海市人工智能行业协会主办，将于2025年12月12日至14日在上海举办 [1][7] - 活动是行业内首个聚焦具身智能技能领域的专项赛事，聚焦9大真实场景同场竞技 [12] - 面向具身智能/机器人领域开发者，包括团队、企业、研究机构和个人 [8] - 活动亮点包括丰厚大赛专项奖金、算力券、语料券、模型券补贴，以及上海模力社区、AI小镇等孵化器免费入驻机会 [12] 极客公园创新大会 2026 - 由极客公园主办，将于2026年12月6日至7日在北京举办 [5] - 活动亮点是探讨技术迭代，嘉宾包括何小鹏、王小川、罗永浩等行业先锋 [5] - 面向人群为科技行业从业者、创业者、爱好者、投资及求职人员 [11] - 活动旨在帮助参与者在AI时代找到方向、队友和机会 [5] Global Immersion @CES2026 - 由极客公园Global Ready社区组织，将于2026年1月5日至11日在拉斯维加斯和洛杉矶举行 [2][9] - 行程包括CES 2026看展、7场闭门交流或主题夜谈 [2] - 适合希望了解世界消费硬件最新情况、渴望出海考察市场的战略决策者与探索全球化增长的新锐力量 [17] 蓝驰不鸣创业营（第五期·AI） - 由蓝驰创投主办，地点在北京，正式开营时间为2026年1月 [18][24] - 活动提供高质量头脑风暴，与顶级AI创业者交流，并通过Office Hour、Demo Inn、Workshop等环节进行共创 [18][19][20] - 蓝驰创投将拿出1亿元资金支持创业营，并提供包括产品、GTM、团队及融资在内的方法论指导 [22] - 面向成长于1997年后的AI-native创业者，要求消耗token量是身边人的百倍，并具有快速验证、主动实践的特点 [25] NVIDIA初创加速计划 - 由NVIDIA主办，报名已开启，面试沟通在12月，正式开营在2026年1月 [23][24][26] - 会员可获享免费的NVIDIA深度学习培训中心课程、SDK访问权限、精选硬件和软件优惠价格、GPU云折扣、投融资对接等权益 [26] - 计划面向创业公司，在报名链接中推荐机构填写“极客公园”或“Founder Park”可更快通过审核 [27]

行业趋势与市场动态 - 大模型技术驱动下，输入法赛道在2025年下半年重新成为市场焦点，行业关注度显著提升[1] - 语音输入领域近期消息密集，国内外厂商动作频繁：字节豆包输入法结束内测正式上线，微信输入法持续迭代，智谱内测AI输入法；海外Wispr完成2500万美元A轮融资累计融资达8100万美元，Typeless在Product Hunt上线首日登顶[2] - 当前市场产品可划分为三大阵营：桌面端SaaS派（如Wispr、Typeless）、移动端大厂派（如豆包、微信输入法）、小成本极客派（如Whisper Keyboard、闪电说）[4] 产品性能测试与评估 - 在模拟科技公司产品经理焦虑状态下会议发言的极端测试中，桌面端最佳产品为Typeless，移动端最佳为豆包输入法[6] - Typeless延迟时间为3.05秒，具备强力净化功能，能删除废话、修改大小写和标点格式，输出质量最佳[6][8] - 豆包输入法延迟时间为2.05秒，是唯一能根据上下文逻辑准确区分发音相似词汇的产品，中文识别能力突出[6][8] - 微信输入法延迟时间仅1.08秒，响应极快，中文识别准确，但英文全小写是硬伤，适合聊天场景[6][8] - Wispr延迟时间高达10.14秒，严重影响交互心流，中文成语理解和逻辑处理出现偏差[6][8] - 闪电说延迟时间为3.13秒，但在测试中表现欠佳，将专业术语听漏或听错[6][8] - 苹果自带听写表现最差，完全无法处理专业术语[6][14] 桌面端产品战略与特性 - 桌面端创业公司瞄准知识工作者，通过SaaS订阅模式提供高附加值服务，声学环境相对稳定利于专注语义处理[18] - Wispr累计融资8100万美元，拥有270家福布斯500强公司客户，核心亮点为根据应用程序自动调整转写文本语气和风格[19] - Typeless在3.05秒处理时间内完成去口语化、自动纠错和格式排版，提供“精修后”文本降低二次编辑成本[25][27] - 桌面端产品普遍追求无感使用体验，UI最小化，通常只需按下一个键即可直接输入[35] - 国内出现智谱AI输入法等跟随者，界面设计和引导流程复刻Typeless，但稳定性与细节打磨尚有差距[36] 移动端产品战略与特性 - 移动端大厂竞争基于战略层面考量，输入法是连接用户与生态的超级入口，场景复杂度远高于桌面端[38] - 豆包输入法在移动端提供最佳中文语音输入体验，语义理解能力惊艳，但iOS端受限于后台机制需跳转App[39][42] - 微信输入法核心任务为提供最流畅社交体验，深度整合微信生态功能如表情包推荐、跨设备剪贴板同步[47][50] - 移动端产品普遍采取“速度优先”策略，牺牲格式严谨性换取毫秒级响应速度，契合即时通讯需求[55][56] - 移动端输入法UI占用半个屏幕，功能更丰富包括搜索、斗图、字体花样等，用户体验细节密集[46] 技术范式与未来展望 - 大模型技术将语音输入从自动语音识别升级为理解与重构，机器开始“听”逻辑而非仅“听”发音[63] - 技术范式转移使AI能容忍用户口吃、倒装、方言及中英混输，并基于上下文自动修正错误[64] - 交互流程发生根本性价值重构，从“语音转文字”进化为“语音转思考”，输入法正成为回归人类本能的自然交互界面[65]