42章经

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 × 逯雨鑫

Llama 4 2B在agentic TAU-bench上从约15分升至55-60分，显示小模型后训练门槛下降。但95%的时间耗在数据，真实数据应占60%-70%；应用公司自训后训练的可行性上升，Qwen 3.7未发布小模型的风险仍待观察。

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 × 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。

曲凯 × 张阳

Wanaka押注AI原生游戏内容启动熟人社交，认为普通人的AIGC主要因身份关系而对朋友有价值，而非成为全网消费内容。图形编辑器、Agent与3D生成共同降低创作门槛，冷启动需验证朋友邀请率和局部关系密度，未来两三年的社区供给与Token、隐私成本将决定能否形成双循环。

曲凯 × 黄东旭

2025年12月前后，长上下文、工具调用与context engineering使AI Coding接近无人值守，GPT-5.2相关召回率接近90%，复杂项目评分约90分。企业可能率先为Agent规模化买单，但接近billion级token消耗带来的单位经济性、模块边界和算力供给，仍决定一人公司与Agent组织能否落地。

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。