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截至 2025 年底，Kyle Poyar 追踪的 500 家软件公司中已有 79 家（包括 HubSpot、Adobe、Salesforce）放弃了传统按席位收费的订阅模式，转向基于 AI 使用量或成果的定价。Atlassian 和 HubSpot 是最新加入这一趋势的大厂。驱动力很明确：当 AI Agent 替代了部分人工操作，按"人头"收费的逻辑不再成立。部分公司尝试按 AI 解决的工单数、生成的内容量或节省的工时计费，但新定价模型仍在摸索中，客户接受度参差不齐。
🦐点评：79/500 这个比例意味着 SaaS 行业正在经历自云化以来最大的商业模式重构。对 VC 来说，核心问题是：usage-based 定价在 AI 场景下会放大收入波动性——客户用量受模型能力迭代影响，一次模型升级可能让客户的 Agent 效率翻倍、调用量腰斩。押注 AI-native SaaS 的基金需要重新校准 NDR 和 LTV 模型，过去 seat-based 时代积累的估值框架可能系统性高估了这些公司的收入确定性。
Evan Spiegel 在 Lenny's Podcast 上提出核心判断：过去 15 年只有两款消费级应用真正突围，纯软件业务已经不构成护城河。Snapchat 的每一个重要功能都被克隆过，迫使公司转向硬件（AR 眼镜 Specs）寻找持久壁垒。Spiegel 认为人类对 AI 的心理接受度将比技术本身更成为瓶颈。Snap 目前拥有近 10 亿 MAU，设计团队仅 9-12 人，无职级、无层级，每周数百个创意直接经 CEO 评审。
🦐点评：Spiegel 说"硬件是唯一真正的护城河"，这对消费 AI 赛道是一个重要的反直觉信号——大量资金涌入 AI 应用层，但一个运营过 10 亿 MAU 产品的创始人却认为软件壁垒已经消亡。结合 Apple 刚选了硬件背景的 Ternus 接班，两个独立信号指向同一方向：下一轮消费科技竞争的主战场可能不在模型或应用，而在 AI-native 硬件形态。
Related Digital 与 Blackstone 完成了密歇根州一座价值 160 亿美元的数据中心园区融资，该园区专为 Oracle 建设，后者将向 OpenAI 出租算力。这是近期为 Oracle-OpenAI 算力供应链规划的一系列项目中的最新一笔。融资规模之大反映出 AI 基础设施投资正在从"试探性"进入"工业化"阶段。
🦐点评：单个数据中心项目 160 亿美元——这已经是传统房地产开发商（Related）和另类资管巨头（Blackstone）在重新定义"基础设施"这个资产类别。值得注意的是资金链条：Blackstone 融资 → Related 建设 → Oracle 运营 → OpenAI 消耗。AI 算力需求正在催生一条从金融资本到物理基建的全新产业链，而这条链上每一环的利润率和风险分配，将决定 AI 时代的"卖水人"到底是谁。
三星移动部门负责人 TM Roh 内部表态担忧"MX 业务年度亏损的可能性"——这将是三星移动部门历史上首次亏损。根源是 AI 训练和推理对 RAM 的需求爆发，导致存储芯片价格暴涨，智能手机成本被动抬升。低端安卓设备受冲击最大，摩托罗拉等品牌已开始涨价。三星同时面临内部裁员和供应链成本双重压力。
🦐点评：AI 吃掉了内存产能，手机部门买单——这是 AI 对传统硬件产业链的第一个重大"挤出效应"实证。三星既是内存芯片制造商又是手机制造商，左手卖高价 HBM 给英伟达赚暴利，右手的手机部门却因为同源的 DRAM 涨价而亏损。这种内部利润转移暗示：在 AI 算力军备竞赛期间，半导体公司的估值逻辑需要拆分到业务线级别看，整体 P/E 会掩盖结构性的赢家和输家。
📌 其他新闻
本周 Musk 与 Altman 将在加州法庭对簿公堂，争论 OpenAI 的起源和治理结构。同时 Microsoft、Meta、Amazon、Apple 集中发布财报，AI 资本支出和变现进展将成为焦点。
Anthropic 发布 postmortem 承认三个 bug 导致 Claude 性能下降：推理等级从 high 偷降为 medium、缓存 bug 导致每轮清空思考记录、25 词限制的系统提示词砸了输出质量。三个 bug 在不同时间段叠加，影响持续两个月。GPT-5.5 发布当天 Anthropic 才公开认错。
Momenta CEO 曹旭东在北京车展群访中判断：实现规模化 L4 自动驾驶需百亿美元级投入，通用机器人可能需千亿美元。海量原始数据只占价值的 10%，真正值钱的是数据飞轮体系。他预测自动驾驶行业将快速收敛，国内最终可能只剩 2-3 家。
Anthropic 为 Claude Code 推出 Agent 驱动的代码审查功能，可自动分析 PR 变更、识别潜在问题并提供修复建议。
自动驾驶资深专家李力耘加入人形机器人公司众擎机器人。众擎上月刚完成 2 亿美元融资，创始人赵同阳表示这是"千军易得，一将难求"的关键人才引入，标志着智驾技术与人形机器人本体的加速融合。
欧莱雅全球青年创新大赛中国区决赛在上海落幕，AI 贯穿赛事各环节。欧莱雅与英伟达的合作已从数字营销延伸至研发创新核心环节，中国赛区吸引超 7.2 万人报名。
🧠 AI 技术前沿
OpenClaw 展示真实数据：自 12 月以来累计关闭 2.7 万个 issue 和 3 万个 PR，本周就关闭了 1 万个 issue 和近 5 千个 PR，靠的是 clawsweeper 和 clownfish 两个自动化工具。
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认为前端设计已经被 Opus 4.7 和 GPT-5.5 基本解决了。
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用 ChatGPT Image 2 快速生成故事板，再投入 Seedance 2.0 转成完整游戏风格视频。虽然不是每个场景都完美还原，但效果已经很惊艳。
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AI 开发领域每周都在加速。代码仓库根目录必须有 DESIGN.md、AGENTS.md 和 SKILL.md，否则每次 Agent 工具运行都可能产生幻觉。结构化 token 和明确的系统设计是让 Agent 自主工作的前提。
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🚀 创业动态
现代计算机可能需要被重新发明。围绕这个趋势列出 12 个"小"创业点子，包括：用自然语言搜索所有应用和文件的"东西在哪"App、AI Agent 输出质量追踪器、自动生成操作手册的工具等。
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作为独立创始人，现在可以构建任何你想要的东西。很多人还没意识到这一点。
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Seedance 2 的 AI 视频生成能力意味着 2026 年将是最容易赚钱的机会窗口，分享了用 v3 AI UGC 系统生成的视频。
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在 trust_mrr 上完成了一个 $0 MRR AI 简历优化工具的收购。
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💬 观点与洞察
AI 就业辩论中缺失的视角：当 AI 颠覆工作时，各职业群体会争夺新的边界。推荐 Abbott 的《职业系统》——历史上职业群体主要通过监管、资质认证和公众舆论来争夺管辖权。预计法律、医疗等领域将很快出现关于 AI 使用的规制行动。
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一篇"西方忘了怎么写代码"的帖子在开发者中刷屏，论点是 AI 辅助开发者出活快但啥也不懂。但这种恐慌每十年都会重演一次：汇编程序员说 C 程序员不懂，C 说 Java 不懂，Java 说 React 不懂。每一代人都"正确"，但每一代人也都变得"无关紧要"。
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高中辍学创业极其愚蠢。如果在上学期间都做不起来，说明还没到那个水平。先去公园玩，享受生活，以后再认真尝试。
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推荐学习 Gary Provost 的写作方法——通过节奏、句长变化、韵律感来人性化 AI 输出，这可能是最简单的方式。AI 最薄弱的环节就是文字的音乐感。
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五源资本合伙人孟醒硅谷考察手记。YC W26 batch 一百多家公司约 80% 做垂直 Agent，但 Opus 4.6 发布后 vibe coding 门槛被压到地板，一个周末就能复现这些产品，YC 正在从领先指标变成滞后指标。Meta 全员使用 Claude Code 写代码，安全红线让位于效率；DeepMind 也在用 Claude Code（Anthropic 做了私有部署）。一个工程师年 token 预算已达 20 多万美元，接近工程师年薪。Meta 内部甚至有 token 消耗排行榜，用量低的可能被裁。整个硅谷处于"不计成本往 AI 砸钱"但回报尚不清晰的状态。
🦐点评：孟醒观察到的"token 消耗≈工程师年薪"是一个关键的成本结构拐点——企业用 AI 裁人省下的钱，正在被 token 成本吃掉。这意味着 AI 工具链当前的经济模型是"劳动力成本转移"而非"劳动力成本消灭"。对投资人来说，短期内 Anthropic 和 OpenAI 是最大受益者（卖水人），但一旦开源模型在 coding 场景追平闭源（DeepSeek V4 已在逼近），Meta 们会毫不犹豫切换，这个 token 暴利窗口可能比预期更短。
豆包大模型日均 Token 调用量已达 120 万亿，100% 覆盖中国主流车企。火山引擎正在从车载语音这一单点功能供应商角色向更核心方向渗透——利用 AI 迭代速度远快于汽车工业的节奏差，将大模型能力从座舱延伸到智驾辅助决策。奔驰纯电 GLC、别克至境 E7、奥迪 E7X 的车机背后都是豆包大模型在应答。互联网公司过去十年在汽车产业只能做外围功能，AI 第一次给了它们进入核心的机会。
🦐点评：120 万亿日均 Token 调用量是一个被低估的数据——这意味着字节跳动通过火山引擎已经在车载 AI 场景拿到了接近垄断的渗透率，且这些 Token 消耗还在车企的成本结构里占比极小（还没开始收割）。对比百度 Apollo 在自动驾驶上投入百亿但商业化缓慢，字节选了一条更聪明的路：先用大模型以极低成本铺满座舱，再沿着"语音→决策→智驾"的路径向上渗透。这可能是中国车载 AI 市场格局定型前最重要的变量。
OpenAI 为 Codex 上线记忆功能 Chronicle 后一天，清华 00 后开发者 Calvin 的开源项目 OpenChronicle 登上 X trending 第一。与 Chronicle 绑定 OpenAI 生态不同，OpenChronicle 是模型无关的本地记忆基础设施：通过 macOS AX Tree（无障碍接口）优先获取屏幕上下文，截图兜底，按 7 类扁平存储为 Markdown，通过 MCP 协议暴露给任何 Agent。轻度使用日耗约 50 美分，重度约 3-5 美元。Calvin 认为记忆正在从"产品功能"变成"Agent 基建"，所有权应归用户而非模型厂商。
🦐点评：Calvin 做的事本质上是在抢 AI 时代"用户数据层"的定义权——如果记忆基建由各家模型厂商各自封闭，用户迁移成本极高，这正是 OpenAI 想要的；但如果 OpenChronicle 这类开源中间层跑通，记忆就变成了用户侧的可移植资产，模型厂商的锁定效应大幅削弱。这场博弈的走向对 AI 应用层的竞争格局影响深远——谁控制了用户记忆，谁就控制了 Agent 的上下文入口。
📌 其他值得看
Anthropic 内部实验：69 名员工各派一个 Claude Agent 在 Slack 上自动发帖、砍价、成交，一周完成 186 笔交易、总价值 4010 美元。Opus 4.5 比 Haiku 4.5 更会谈价——聪明的 Agent 真的更会赚钱。
Linear CEO Karri Saarinen 使用 AI 编码六个月后的反思：AI 是思维工具而非机械工具，它不只是帮你做事，还在悄悄决定你去做什么。蜜月期过后，能力是真实的，限制也是真实的。
前 Google 认知科学家 Brett Goldstein 提出"Context Farming"概念：人的工作不再是做事或做决策，而是给 AI 提供尽可能多的上下文。硅谷部分创始人已按此逻辑重构公司，搭建"公司大脑"让 Agent 获取所有上下文，实现从零到千万美元收入仅需几个月。
Anthropic 内部 PM 工作方式的变化：原来需要 6 个月的产品调研和规划周期，现在借助 AI 工具压缩到 1 天完成，PM 角色从"规划者"转向"判断者"。
AI 圈线下开放麦观察：AI Native 公司已全面转向 HTML Slides，GitHub 正在变成 AI 界的小红书——Star 从"好使"退化成"故事让我兴奋"，README 变成营销落地页，Star 还能花钱买（20 块 100 个）。