一个反直觉的数据：整个企业市场花在开源模型上的 LLM 支出占比，过去一年从 19% 降到了 11%，而 Decagon 自己 90% 的生产流量却已跑在开源模型上。Decagon CEO Jesse Zhang 给出的框架是——未来不是"开源取代闭源"，而是分工：前沿模型负责 Discovery（探索），开源模型负责 Production（生产）。企业做新 AI 产品时不知道 Agent 该长什么样、workflow 怎么设计，需要最聪明的闭源模型；等产品成熟、评测完善、数据变多，再迁移到"小而快、可微调"的开源模型。Decagon 用开源不是为省钱，而是因为客服 Agent 延迟决定生死，而前沿公司不让你按需微调它们最强的模型。

Momenta 港股上市市值超 700 亿港元，2025 年收入超 24 亿元、毛利超 17 亿元，城区 NOA 市占率约 65% 超越华为登顶。曹旭东判断高阶辅助驾驶的竞争 2026 年就会结束，中国最终大概率剩 2-3 家、全球 3-4 家（不含车企自研），而 Momenta 与华为两家份额相加已超 90%。他已停止接高速 NOA 新定点，认为有了城区能力后高速只是产品设置问题。下一个十年，他把"数据驱动"的方法论迁移到具身智能与物理 AI。

成立仅三年的 Mercor，6 月毛收入年化已跑赢 20 亿美元，是年初的两倍，增长来自 AI 应用开发者和财富 500 强对"构建/微调模型"的数据需求。公司按小时向物理、金融等领域的专家承包商付费，由他们回答问题、生产训练数据。据 The Information，Mercor 把 60%-70% 的营收分给承包商，推算净收入约 6-8 亿美元，且已在自由现金流层面盈利；对手 Handshake 年初毛年化收入也做到了 10 亿美元。

华为诺亚智驾方向首位天才少年钟元鑫（97 年生、清华+密歇根、Waymo/苹果 Vision Pro 实习经历）2025 年底离职，联合创立日冕（Rimbot）。他判断通用大模型离操控物理世界还很远，具身智能必须独立做基座模型。日冕核心架构 LaMPA 延伸自 LeCun 的 JEPA 体系，加入 Mask 机制和 Block Diffusion，在隐空间做"完形填空"式预测，实测推理比纯自回归快约 10 倍。配套的 E-E-E 表征体系能把不同灵巧手、不同触觉传感器乃至人手视频编码进同一空间混训，数据已达上亿帧、约 90% 为异构人手数据。

马斯克晒 Optimus 量产线照片带动拓普涨停站上千亿；晚点复盘拓普十年换四套估值体系（周期股→成长股→Tier 0.5 平台→机器人期权），如今机器人执行器业务全年收入仅 1359 万元、占营收 0.05%，动态 PE 却仍站上 40 倍。

法律 AI 公司 Norm 完成 1.2 亿美元融资、估值 12 亿美元，Khosla 领投，Blackstone/Bain/Coatue 参投；不同于卖软件给律所，它自建律所 Norm Law 直接向客户提供 AI 法律服务，并按结果而非工时收费。

前 OpenAI 研究员 Phil Chen 的 agent 原生公司面试不再考 Leetcode，改测三件事：多快看懂陌生环境、能否识别"哪个问题值得解"、能否在约束下解掉；他判断"凡是能写出评分标准的事 AI 都会越来越强"，稀缺的是挑问题的品味和用更小代价解好的能力。

作者把自己让 Codex 调用 GPT-Image 2.0 生成社媒配图的提示词打磨成正式开源 Skill（guizang-material-illustration），主打干净白底、克制的 3D 材质、中文标签直接印图，解决写文章/周报/PPT 的配图痛点。 <!-- ai-daily:complete -->