曲凯

曲凯 × 吴浩哲

吴浩哲认为金融里决策几乎免费、行动昂贵，harness与人要把判断变成可审计交易。Web Trading转向普通人交易台，不到半年破3万GitHub star，靠解释现金流、催化剂与风险出圈。AI将把信息消化压到几秒，单因子alpha或消失，数据对齐、PIT与责任边界成为关键风险。

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 × 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 × 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 × 张津剑

张津剑复盘2022年“All in AI”时认为，AI时代机构应把货币换成算力，再用算力吸引和支持创始人，算力可能像电力一样稀缺并受到监管。Figure AI从约8亿美元一轮升至400亿美元估值，暴露了地域判断的代价；他仍看好2026年融资市场、中国科技资产与香港退出通道，但人才、能源和供应链将决定竞争格局。

曲凯 × Jenny Xiao

美国AI应用正从万能agent转向可控的企业工作流，以拆分步骤和降低昂贵人力为核心，年付10万—20万美元仍可算较小订单。技术、数据与行业壁垒决定长期防守能力，而token成本使AI估值倍数理应低于传统SaaS；2026年Nvidia与OpenAI可能成为泡沫风险的催化剂。

曲凯 × 莫傑麟

AI泡沫主要体现在价格和预期，而非技术本质，市场正从等待AGI突破转向要求模型产业化、降本增效和应用交付。投入扩张与ROI收平令美国一级市场更显泡沫，英伟达、AMD与Broadcom的合作又在重排算力上游；周期切换的关键不是喊顶部，而是识别新的winner与loser并守住现金流。

曲凯 × 莫傑麟

2025年美国AI产业的核心信号从Scaling Law转向Token消耗，7月较6月增长20%以上，需求正从模型能力扩散到搜索、办公和企业Workflow。推理需求、芯片交付与Full Stack产品化共同支撑AI行情，但Meta能否在6—12个月交付模型，以及“vibe revenue”能否沉淀为稳定ROI，仍是关键检验。

曲凯 × 张立阳

张立阳将并购定义为企业控制权变更，收益来自现金流、杠杆、增长和退出价格逐项改善，而非单纯讲故事。智元案例更像先取得稀缺上市平台、保留三年后的资产整合选择权；中国进入质量增长阶段后，并购能否穿过融资、治理、监管与估值折价的多重门槛值得关注。

曲凯 × 张津剑

张津剑认为，世界加速分化的根因是注意力失控，真正的左侧机会需同时具备审美与市场忽视。绿洲在2023年6月至9月投了接近10家具身智能公司，而Agent长期可能由全频谱传感器、模型与具身智能组成闭环；未来五年的AR/VR、区块链与信任网络仍待验证。