曲凯

曲凯 × 孟繁青

SI/RSI与Auto Research可能成为模型竞争下一阶段，但孟繁青不认为会出现独立的“RSI基础模型”，创业机会更偏向连接模型厂与应用。国内追赶的关键不是蒸馏，而是Kimi Linear、DeepSeek“Multi-Layer Attention”等资源约束下的架构创新；普通Agent合成数据订单趋近尾声，RSI轨迹或成下一波需求。

曲凯

曲凯称模型势能达数年最强，而应用冷至“最后一口气”，国内应用仍未交出足够强的收入结果。美国已有很多 AR 上亿美元应用公司，国内却难找出几家 AR 上千万美元者，且真正坚持出海的团队“十不足一”。模型格局可能每半年重排，若 Token 足够便宜，广告与智能平权或让价值回流应用，但时间点仍未知。

曲凯 × 魏小康

字节与美团看似相反的管理方式，实则分别匹配短周期、高毛利与长链条、低毛利业务经济学。AI 正将职能流水线改造成按业务模块协作的小队，程序员“百分百 AI coding”可能把效率推高 5 倍、10 倍，但 OPC 仍被认为不太靠谱。招聘供给需提前三四个月建设，魏小康押注 AI 重做招聘匹配，赛道窗口长则两年、短则半年到一年，组织模式仍待验证。

曲凯 × 朱宁

朱宁提出泡沫的四个必要但不充分条件：新技术、宽松流动性、政府支持，以及缺乏经验却愿意下注的年轻投资者，AI基本满足但未必必然崩盘。更值得监测的是最后一批空头被上涨压垮后空翻多；与其押注六个月后涨跌，不如用分散配置和仓位控制管理重大回撤风险。

曲凯 × 梦琪

coding agent 正在压低首版门槛，却没有消除稳定交付、维护和品牌建设；过去一年真正“能用、不卡、顺畅”的软件不到10%，护城河转向“一万五千个细节”。梦琪从 vertical Agent 的融资叙事转向以用户结果为核心，并用 Click 的一键体验和内部 skill 交付验证方向；订阅毛利、产品寿命和低渗透率仍是后续关键变量。

曲凯 × Albert

Albert判断软件价值链可能呈“哑铃型”：模型公司拿走多数价值，三五人OPC承接长尾，中型软件公司最危险。团队五六人几个月做出几十个产品但“收益是零”，说明开发效率不等于运营、增长和标准化能力。长尾产品或将靠体验、审美和情绪价值获得认同，社区能否为新创作者制造“回响”，以及资本是否转向现金流分成，仍待验证。

曲凯 × RC

CLI不是面向人的Agent终局，却可能成为SaaS面向Agent的基础接口，软件需要让Agent发现、安装并稳定调用。Slock以7个人和40个Agent验证多Agent协作，壁垒集中在记忆、身份、任务编排与组织机制；按“人+Agent”计价仍在探索。

曲凯 × 徐宇豪

Kuse 从错误产品、客户与套餐中完成筛选，以 usage-based pricing 做到约 1000 万美元 ARR，凸显 Agent 成本与客户质量的绑定。Junior 押注 7×24 小时数字劳动力，OpenClaw for Teams 则把企业记忆、身份和权限纳入产品核心，安全评估与自主操作边界仍待验证。

曲凯 × 王文锋

OpenClaw 验证了 coding agent 的产品形态，terminal、skill 与文件系统正把垂直 Agent 和部分 SaaS 能力统一到执行底座。Sheet0 将内部 AI 开发流程产品化，面向高 Token 消耗用户；普通人配置门槛、就业需求收缩与未来 3—6 个月的真实瓶颈仍是关键变量。

曲凯 × Albert

Albert从追求高赔率转向优化胜率：2024年初找到技术ready、需求未满足的niche market，6月PMF后一路scale。AI消费内容仍难击败抖音、Netflix等头部供给，当前更确定的是save time工具；Higgsfield的产品化、coding平权与多模态理解是后续观察点。