导语 2025 年的开启，对许多科技从业者来说是一个睡不好觉的春节。 DeepSeek-R1 的登场，让中国创新第一次被置于全球舞台的聚光灯下反复审视。它带来的远不止一项技术突破，更像一个清晰的信号：我们没有停下，而 是在加速中，第一次真正握住了方向盘。 科技的发展从来不是线性的。节奏被打断、路径被推翻、共识反复失效，才是常态。过去一年，这种非线性被进一步放大 —— 变化来得更密集，也更陡 峭。 在新的时间坐标里，越来越多人正从 FOMO 的焦虑中转身，开始为自己的认知果断下注。过去几年，我们与身处不同坐标的行业亲历者对话：一线创业 者、产品经理、研究者、投资人。不同角色、不同视角，在这场浩荡的科技进程中交错浮现，拼贴出一幅未必整齐、却足够真实的行业图景。 如果要用八个字来概括这种观察，那或许是：不如此刻，纵身一跃 —— 我们看到越来越多的 00 后选择休学创业，将灵感直接落地；也看到经验丰富的连 续创业者纷纷躬身入局，更见证无数创作者携手 AI ，正在重塑这个时代的交互 —— 从记录到陪伴，再到协同创作，技术正在重新定义生活与工作可能 性。 站在新的时间坐标里，当速度成为本能， 借着这个 2025 快要结束 ...

人工智能编程助手 Cursor 宣布，已收购利用 AI 审评和调试代码的初创公司 Graphite 。 尽管交易条款未予披露，但 Axios 报道称 Cursor 的收购价格 " 远超 "Graphite 最近 2.9 亿美元的估值—— 该估值是在这家成立五年的公司今年早些 时候完成 5200 万美元 B 轮融资时确定的。 Cursor 的联合创始人兼首席执行官 Michael Truell ，在公司成立前，通过 Neo Scholars 计划结识了 Graphite 的联合创始人 Merrill Lutsky 、 Greg Foster 和 Tomas Reimers 。该计划是 Neo ——由 Ali Partovi 创立的早期风险投资机构，面向大学生设立的精英项目。根据 PitchBook 的数据， Neo 在 Graphite 的种子轮阶段就提供了支持。 此次联姻具有战略意义。 AI 生成的代码常常存在缺陷，迫使工程师耗费大量时间进行修正。虽然 Cursor 已通过其 Bugbot 产品提供 AI 驱动的代 码审评功能，但 Graphite 的专业化工具有一项独特能力—— " 堆叠式拉取请求 " ，该 ...

自今年 9 月将部分职责移交以来，微软首席执行官已成为公司最具影响力的产品经理，他尤其专注于让公司的 Copilot 人工智能助手对客户来说变得更加不 可或缺。 几周前 ，微软首席执行官萨提亚 ·纳德拉向公司负责开发消费者版 Copilot 的工程负责人发送了一封邮件。 Copilot 是嵌入微软多款产品中的 AI 助手。邮件 讨论中提到，一位微软经理指出，谷歌的 Gemini 聊天机器人近期在连接谷歌云端硬盘方面表现有所提升，例如能够总结文件夹中存储的照片内容。 与此同时，纳德拉对微软该项技术的实际运行效果并不满意。根据《信息》查阅的邮件内容， 他指出微软用于连接 Copilot 与 Gmail 、 Outlook 的程 序"大部分情况下根本没法用"，且"不够智能"。 过去几个月里，纳德拉已转型为微软最具影响力的产品管理者。去年 9 月，他向微软员工表示计划将部分职责下放，以便更专注于微软人工智能产品的开 发，以及监管数据中心建设和提升 AI 模型智能水平等其他雄心勃勃的技术工作。 作为转型的一部分，他将许多业务职能移交给了微软销售主管贾德森 ·阿尔托夫，后者获得了新任命的商业首席执行官头衔。例如，在 11 ...

Z Highlights 创业初心：从积淀中找准方向，年轻与成熟的权衡 Brian Halligan ： 我采访了两位好友，来自 ElevenLabs 的 Mati 和来自 Lovable 的 Anton ，两位非常出色的 CEO ，他们的公司都发展迅猛，且均扎根于 " 老欧洲 " 。 我们会聊聊欧洲创业的相关话题，不过还有些更精彩的内容 图片来源： Sequoia Capital 全球仅有 0.5% 的人会编程，能打造出顶尖产品的人更是凤毛麟角。因此我决定要为那 99% 的人打造产品， 而非只为开发者提升效率。 我们要创造一种全新的交互界面，让普通人也能将自己的技术型人工智能产品想 法变为现实，这正是我们如今全力以赴的目标。 我们则完全聚焦于语音领域，无论是语音智能体研发、创意工作流搭建，还是优化用户体验、推进集成应 用，都需要大量迭代才能满足用户需求。 如果我们这些公司能取得成功，会激励更多人创业。 欧洲创业生态目前缺少的是 " 有过规模化运营经验 " 的人才：他们经历过公司从 0 到 1 、从 1 到 100 的成长，能够为初创公司提供宝贵的经验 值得探讨。这两位正处在事业爆发期，深陷高速增长的浪潮中。 ...

知名 AI 科学家 LeCun 周四证实， 他已创办一家新创企业 ——这是科技界人尽皆知的秘密——但他表示不会以首席执行官身份运营这家新公司。 他所创办的这家公司名为 " 高级机器智能 " ，并聘请了医疗转录 AI 明星企业 Nabla 的联合创始人兼首席执行官亚历克斯·勒布伦担任首席执行官。 Nabla 在一份新闻稿中披露了勒布伦的新工作，而勒昆在领英的简短帖子中确认了此事。 新闻稿也证实了众所周知的进展： AMI 实验室正在开发世界模型 AI 。这是 LLMs 的一种替代方案，该模型试图理解环境（即世界），从而能模拟 因果关系和各种假设情景以预测结果。世界模型的创建者认为，这是解决 LLMs 结构性幻觉问题的答案。 LLMs 本质上具有 " 非确定性 " ——即创 造性——因此无法保证其从不捏造信息。 顶尖实验室和初创公司如 Google DeepMind 与李飞飞创立的 World Labs 也在开发世界模型。相较之下， AMI 的融资目标显得更为大胆。当 World Labs 去年 8 月首次亮相时， 李飞飞就以 10 亿美元估值募集了 2.3 亿美元 ，这在当时已被视为巨额融资。但那可是在 2024 ...

这家成立不到两年的初创企业由前 Splunk 高管斯皮罗斯·桑托斯与 Splunk 前可观测性首席架构师马扬克·阿加瓦尔共同领导。二人的合作渊源可追溯至 20 年前在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校攻读研究生时期。 这并非他们的首次创业协作——二人曾共同创立 Omnition 公司，该公司已于 2019 年被 Splunk 收购。 传统上，系统故障的排查与修复需由人力 SRE （站点可靠性工程师）手动完成，而 Resolve AI 则实现了这一过程的自动化，能够实时自主识别、诊断并解 决生产环境中的问题。 这种自动化解决方案正应对着企业日益严峻的挑战。随着软件系统日趋复杂且在云端基础设施中分布式部署，企业常常苦于难以找到并留住足够多熟练的 SRE 人员来维持系统平稳运行。自动化处理此类任务有助于减少停机时间、降低运营成本，并让工程团队得以解放出来，专注于开发新功能，而非持续疲 于应付生产环境中的各种问题。 去年十月， Resolve AI 完成了由 Greylock 领投、 World Labs 创始人李飞飞和 Google DeepMind 科学家 Jeff Dean 参与的 3500 万美元种子轮融资。 ...

文章核心观点 文章总结了Product Hunt平台在2025年12月8日至14日期间最受欢迎的十款新产品 这些产品主要集中在生产力、人工智能、开发者工具和创意软件等领域 反映了当前软件行业向集成化、智能化、可视化以及垂直场景深度应用发展的趋势 [1] 产品分析与行业趋势 生产力与工作流集成 - **ClickUp 4.0** 定位为融合式生产力操作系统 旨在通过一个工作区统一任务、文档、聊天、会议和仪表盘等超过50种工具功能 并用AI贯穿整个流程 其核心价值是减少应用切换 提升团队协作效率 [2][3][4] - **Incredible** 提供基于自研Agent MAX的生产级AI Agent引擎 核心价值是让智能体端到端完成复杂业务流程 并宣称能做到近乎零幻觉 同时将执行成本降低约90% [7][9][11] - **SnapTodo** 是一款视觉化周计划工具 采用周视图和拖拽交互 核心价值是通过AI自动整理任务优先级和时间分配 减少手动排程的脑力消耗 目标用户是个人及小团队 [13][14][15] - **HERO** 是一款专为合同、技术规范等正式文档设计的结构化协作文档平台 核心价值是在保留富文本自由度的同时 提供数据库级的结构化能力和跨系统集成 解决版本管理和条款复用难题 [50][53][54] 人工智能垂直应用 - **PlanEat AI** 是一款AI膳食规划器 核心价值是根据用户的健康目标、饮食规则和生活节奏 自动生成现实可行的7天菜单和按超市分组的购物清单 目标用户是忙碌的上班族及有特定饮食需求的人群 [18][20][21] - **ACE Studio 2.0** 定位为AI一体化音乐工作站 核心价值是将AI歌声、AI乐器到整曲生成功能整合进同一工作流 内置超过140款支持8种语言的AI歌手 帮助独立音乐人完成从demo到成品的创作 [28][32][33] - **Gemini Deep Research Agent** 是一款基于Gemini 3.0 Pro的自动化研究智能体 通过API提供 核心价值是代替人工完成从规划、搜索到撰写有引用长篇报告的多步骤研究流程 [41][44][45] - **AssemblyAI** 提供构建语音AI应用的统一API 核心价值是简化语音AI应用的开发流程 [1] 开发者与创意工具 - **Visual Editor** 是Cursor浏览器内置的“所见即所得”网页编辑层 核心价值是让开发者直接在运行中的网页上拖拽调整UI 并由AI自动将改动同步至React、Vue等框架的底层代码 实现可视化开发 [37][38][39] - **MultiDrive** 是一款面向Windows的免费磁盘管理工具 核心价值是提供一站式的整盘克隆、备份还原和安全擦除功能 满足从普通用户到系统管理员的不同需求 [24][25][26] 市场热度数据 - **ClickUp 4.0** 获得658个Upvote和115条评论 [6] - **Incredible** 获得651个Upvote和86条评论 [12] - **SnapTodo** 获得617个Upvote和78条评论 [17] - **PlanEat AI** 获得590个Upvote和143条评论 [22] - **MultiDrive** 获得507个Upvote和80条评论 [27] - **ACE Studio 2.0** 获得453个Upvote和122条评论 [36] - **Visual Editor** 获得462个Upvote和20条评论 [40] - **Gemini Deep Research Agent** 获得452个Upvote和16条评论 [47] - **Google Vids** 获得481个Upvote和30条评论 [1][49] - **HERO** 获得411个Upvote和78条评论 [55]

文章核心观点 - Google DeepMind联合创始人兼CEO Demis Hassabis认为，通用人工智能（AGI）可能在五到十年内实现，但仍需一到两个关键性突破，公司正致力于推进多模态AI、Agent系统和世界模型等前沿方向，以构建一个在日常生活中真正有用的通用助手 [6][30][31] - 公司认为AI是人类历史上最具变革性的技术之一，其最佳前景是带来“激进式丰裕”，解决能源、疾病等重大问题，但同时也需严肃应对AI安全、恶意滥用及系统失控等风险 [14][15][20] - 公司将其在激烈竞争中的优势归因于植根于科学方法的严谨性，以及将世界级研究、工程能力和基础设施相结合的能力 [9] 科学家与诺奖得主：从科学方法到公共责任 - Demis Hassabis获得诺贝尔奖后，其最大的变化在于该荣誉成为与领域外人士（包括政府高层）沟通时的“捷径”，能迅速确立其专家身份，这为其就AI安全等关键议题发声提供了重要平台 [5][7] - 公司强调科学方法是其面对一切问题的默认思维方式，认为这是人类历史上最重要的思想之一，并尝试将这种方法推向极致，这成为其作为研究组织和工程组织的优势来源 [9] - 除了长期AGI安全，公司关注的议题还包括当下AI的负责任使用，以及让整个社会为即将到来的变革做好准备，认为各国政府及其他关键领导者将发挥决定性作用 [6][8] 接下来的一年：多模态与Agent - 公司在接下来12个月将全力推进多模态能力的融合，其核心基础模型Gemini从一开始就是多模态的，能够同时处理并生成图像、视频、文本和音频，多模态本身正在带来有价值的交叉增益 [11] - 公司正在重点投入世界模型方向，例如其Genie 3系统是一种交互式视频模型，用户不仅可生成视频，还能在其中“行走”并保持长达一分钟的整体一致性 [11] - 公司希望Gemini最终成为一种“通用助手”，在接下来一年中会出现在更多设备上，可能通过眼镜等设备真正伴随用户生活，目标是打造一个每天都会被多次求助、成为生活结构一部分的系统 [12] - 目前Agent还不够可靠，无法独立完成完整任务，但预计一年后会开始看到接近这一能力水平的Agent出现 [11][13] 理想与担忧：AI带来的乌托邦与失控 - 公司设想的AI最佳前景是带来一种“激进式丰裕”状态，解决当今社会和人类面临的许多重大问题，如实现廉价可持续的清洁能源、治愈大量疾病，使人类进入后稀缺时代并真正繁荣 [14] - 公司担忧的风险主要来自两个方面：一是恶意行为者利用AI从事有害活动（如制造病原体、发动网络攻击）；二是当AI接近AGI、变得更具自主性时，可能在某种情况下“失控”并对人类造成伤害 [15][18] - 公司认为AI突破安全边界的风险概率并非零，因此必须投入大量资源和注意力去应对，但精确量化这种灾难性风险（如P(doom)）是没有意义的 [6][20] - 在AI安全研究上，随着具备持续学习能力的系统变得更具自主性，如何确保其始终保持在设定的安全边界内是一个活跃的研究领域，同时市场机制（如企业要求行为保障）也会自然奖励更负责任的参与者 [19] 行业竞争与现状 - 目前美国和西方在AI整体上仍然处于领先位置，但领先优势并不遥远，中国并没有落后太多，当前的领先可能只是以“月”为单位 [21] - 在算法创新和原创性方面，西方仍然具有优势，中国的模型或公司在快速跟进最先进技术方面做得非常出色，但在展示超越当前最前沿水平的原创突破方面目前仍略逊一筹 [22] - AI产业中的某些部分可能确实存在泡沫，例如一些规模极其夸张的早期融资看起来并不太可持续，但从长期来看，AI作为最具变革性的技术之一，其投入将被证明是完全值得的 [32] - AI领域的人才争夺战相当激烈，公司更看重那些被使命驱动的人才，并相信始终站在技术最前沿会形成对顶尖人才的吸引力正反馈 [33] Gemeni3: 实证引导下的强大模型 - 公司对近期发布的Gemini 3模型非常满意，认为其在智能水平和实用性上带来了明显跃迁，其回答风格简洁直接，并能在用户观点不合理时温和地提出不同意见 [25] - Gemini 3体现了对高层次指令的深度理解以及生成高度细节化输出的能力，其在前端开发和网站构建方面表现尤为突出，在美学、创造力和技术实现上都达到了很高水平 [26][27] - 公司认为创新速度过快，以至于在发布新版本时，内部甚至还没来得及探索现有系统十分之一的潜力，最终往往是用户将模型能力发挥到远超内部测试的程度 [28] - 公司决定全力押注LLM是基于科学方法和实证证据的指引，当看到scaling开始显现效果时，便逐步将更多资源投入到这条研究路径上 [28][29] AGI的十年之约：还需关键突破 - 公司认为目前尚未达到AGI，但已相当接近，预计还需要五到十年的时间 [6][30] - 公司对AGI的标准设得相当高，定义为一个系统能够展现出人类所具备的全部认知能力（包括发明和创造），且在各个维度上都具备一致性，而非当前“锯齿状”的智能形态 [30] - 当前系统缺乏一些关键能力，如持续学习、在线学习、长期规划和推理能力，这些能力可能还需要一到两个关键性突破才能实现 [6][31] - 实现AGI的路径上，必须把现有系统的scaling能力推到极限，但公司更倾向于认为除了scaling之外，还需要一到两个类似Transformer或AlphaGo那样的范式级重大突破 [31] 其他洞察与展望 - 公司认为当前AI最令人震撼却被严重低估的一点是模型所具备的多模态理解能力，尤其是多模态视频理解，能够在概念层面理解视频中发生的事情 [23][24] - 公司对人类大脑的适应能力充满信心，认为人类大脑已成功从狩猎采集社会适应到现代文明，理应具备持续适应AI变革的能力，未来或可通过脑机接口等新技术保持竞争力 [34] - 体育领域拥有极其丰富的数据且追求极致精英表现，天然适合引入AI进行优化，例如在角球进攻中，AI系统可通过分析球员的精确站位来帮助进更多的头球 [37][38]

Z Highlights Ashlee Vance ， Core Memory 播客主持人，科技领域资深记者； Mark Chen——OpenAI 首席研究官，深耕 AGI 研究与 AI 对齐领域，主导多项核心模型研 发， AI 行业人才争夺白热化、 Gemini 3 发布后，围绕 OpenAI 研究布局与 AGI 未来展开对话。访谈时间： 2025 年 12 月 2 日。 人才攻防战： Meta 的激进招募与 OpenAI 的底气 Ashlee Vance ： Alex Wayne 以前是搞数学的，对吧？你们应该认识他。 Mark Chen ： 我和他见过几次，但不算太熟。 Ashlee Vance ： 他为什么会离开呢？ Ash lee Va nce ： 人才争夺战备受关注， Meta 的动作相当激进。这场拉锯战具体是什么样的？我们现在处于什么阶段？ Mark Chen ： 确实存在一批核心人才，业内几乎都清楚他们是谁。很多公司都意识到，打造顶尖 AI 实验室的关键要素之一就是招揽最优秀的人才。 Meta 大力推行这一策略并不意外。我们并未坐视不管，我想从 OpenAI 的角度来讲讲这段经历。媒体上有很多 ...

图片来源： Lenny's Podcast Z Highlights ： Edwin Chen 是美籍华裔， MIT 数学、计算机科学与语言学背景，曾任职谷歌、 Facebook 等企业及知名对冲基金， 2020 年创立 AI 数据标注公司 Surge AI 并任 CEO ，公司零外部融资却营收超 10 亿美元，服务谷歌等巨头，他是美国最年轻的亿万富豪之一。本次对话由 Lenny Rachitsky 在 2025 年 12 月 7 日发 起，深入对话这位零融资的 AI 创业人。 Surge AI 零融资 4 年营收 10 亿小团队的反主流创业路径 Lenny Rachitsky ： 今天的嘉宾是 Surge AI 的创始人兼 CEO Edwin Chen 。 Edwin 是一位杰出的 CEO ， Surge 也是一家非凡的公司。他们是领先的 AI 数据公司，为每一家前沿 AI 实验室的模型训练提供支持。 同时，他们也是成立后增长最快的公司 —— 仅用四年时间，在不到 100 名员工、完全自筹资金 的情况下，营收就突破了 10 亿美元，从未从风投那里筹集过一分钱。而且公司从成立第一天起就实现了盈利。正如你将在对 ...