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求生之路
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求生之路
3月前

Niko_: X 上最值得关注的 AI 从业者（为 Builder 精选 50 账号） 我把 300+ 个账号筛到 50 位：创始人、研究带头人、产品操盘手、工具与基础设施 Builder、以及优质信号源。 建议使用方式： • 每天关注 2–3 位，建一个「AI Signals」列表统一看； • 给最不想错过的 3 个账号开通知； • 如果内容有用，记得点赞/转发，帮你的同温层也接入这些信号。 ⸻ 一、前沿领袖 & 创始人 • @sama｜OpenAI CEO｜https://x.com/sama • @gdb｜OpenAI 联合创始人&总裁｜https://x.com/gdb • @demishassabis｜Google DeepMind 联合创始人&CEO｜https://x.com/demishassabis • @mustafasuleyman｜Microsoft AI CEO｜https://x.com/mustafasuleyman • @ilyasut｜前 OpenAI 首席科学家；SSI 创始人｜https://x.com/ilyasut • @DanielaAmodei｜Anthropic 联合创始人｜https://x.com/DanielaAmodei • @elonmusk｜xAI / 特斯拉 / SpaceX 创始人｜https://x.com/elonmusk • @aidangomez｜Cohere 联合创始人｜https://x.com/aidangomez • @alexandr_wang｜Scale AI 创始人&CEO｜https://x.com/alexandr_wang • @AravSrinivas｜Perplexity CEO｜https://x.com/AravSrinivas ⸻ 二、产品、设计 & 运营者 • @kevinweil｜OpenAI 首席产品官（CPO）｜https://x.com/kevinweil • @mikeyk｜Anthropic 首席产品官（CPO）｜https://x.com/mikeyk • @jasonfried｜37signals 创始人｜https://x.com/jasonfried • @levie｜Box CEO｜https://x.com/levie • @mntruell｜Cursor CEO｜https://x.com/mntruell • @ryolu_｜Cursor 首席设计师｜https://x.com/ryolu_ • @antonosika｜Lovable CEO｜https://x.com/antonosika • @levelsio｜知名独立开发者（分发与增长）｜https://x.com/levelsio • @joshm｜The Browser Company CEO｜https://x.com/joshm • @rauchg｜Vercel CEO；v0 创作者｜https://x.com/rauchg ⸻ 三、研究与科学带头人 • @JeffDean｜Google DeepMind 首席科学家｜https://x.com/JeffDean • @ylecun｜Meta 首席 AI 科学家｜https://x.com/ylecun • @geoffreyhinton｜机器学习先驱（“AI 教父”）｜https://x.com/geoffreyhinton • @AndrewYNg｜Landing AI / DeepLearning·AI 创始人｜https://x.com/AndrewYNg • @OriolVinyalsML｜Google DeepMind 研究副总裁｜https://x.com/OriolVinyalsML • @soumithchintala｜PyTorch 联合创始人｜https://x.com/soumithchintala • @ShaneLegg｜DeepMind 联合创始人&首席科学家｜https://x.com/ShaneLegg • @karpathy｜前特斯拉 AI 负责人｜https://x.com/karpathy • @ctnzr｜NVIDIA 深度学习研究负责人｜https://x.com/ctnzr • @jackclarkSF｜Anthropic 联合创始人（政策&战略）｜https://x.com/jackclarkSF 注：为避免平台自动抓取卡片，文中“DeepLearning·AI”将“.”替换为“·”（不影响阅读）。 ⸻ 四、Builder、工具 & 基础设施 • @julien_c｜Hugging Face 联合创始人&CTO｜https://x.com/julien_c • @RichardSocher｜You․com CEO｜https://x.com/RichardSocher • @c_valenzuelab｜Runway 联合创始人&CEO｜https://x.com/c_valenzuelab • @alexgraveley｜GitHub Copilot 早期核心架构｜https://x.com/alexgraveley • @amasad｜Replit CEO｜https://x.com/amasad • @ScottWu46｜Cognition 创始人｜https://x.com/ScottWu46 • @drorwe｜Tabnine 联合创始人&CEO｜https://x.com/drorwe • @ivanhzhao｜Notion 创始人｜https://x.com/ivanhzhao • @alighodsi｜Databricks 联合创始人&CEO｜https://x.com/alighodsi • @JonathanRoss321｜Groq 创始人&CEO｜https://x.com/JonathanRoss321 同上，“You․com”里的点替换为 U+2024 以避免自动外链卡片。 ⸻ 五、投资人、策展 & 高质量信号 • @lexfridman｜科技播客主持（长访谈）｜https://x.com/lexfridman • @lennysan｜产品人&播客主（方法论与案例）｜https://x.com/lennysan • @naval｜企业家&天使投资人｜https://x.com/naval • @garrytan｜Y Combinator CEO｜https://x.com/garrytan • @pmarca｜a16z 联合创始人｜https://x.com/pmarca • @paulg｜YC 联合创始人；《黑客与画家》作者｜https://x.com/paulg • @DrJimFan｜NVIDIA AI 研究传播｜https://x.com/DrJimFan • @rasbt｜ML/AI 研究员&教育者｜https://x.com/rasbt • @hwchase17｜LangChain CEO（智能体与工具链）｜https://x.com/hwchase17 • @polynoamial｜OpenAI 研究科学家｜https://x.com/polynoamial ⸻ 你还会把谁加入必关注名单？评论区补充 1–3 位 + 推荐理由；我会精选/置顶优质评论并在后续做增补版。 想持续获取 AI 一线信号和实操手册，点关注即可。

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4月前

艾逗笔: AI Coding 最近半年很火，细分赛道还有很多机会。 已经有了 👇 - AI 辅助日常编码（cursor/windsurf/trae） - AI 生成 Web 应用（bolt/v0/lovable） - AI 生成 Landing Page（Pagen/wegic） - AI 生成前端组件（CopyWeb/screenshottocode） - AI 生成 API（devv builder） - AI 生成项目提示词（copycoder） - AI 生成移动 App（bolt/rork） - AI 生成项目文档（codeguide） 还可以做的方向👇 - AI 生成小程序（面向国内用户，可以基于 uniapp/taro 模板生成） - AI 生成浏览器插件（可以基于 plasmo/wxt 模板生成） - AI 生成管理后台（包含常用的 CURD） - AI 生成桌面应用（可以基于 tauri/electron 模板生成） - AI 生成智能体（基于 langchain/coze/dify 的 prompt/workflow 模板） 你最看好哪个细分场景？欢迎评论区补充。😁

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7月前

AI异类弗兰克: 和几个AI应用创业、投资的朋友小聚，一个共性感受是：今年必须在身上有更鲜明、更细分的标签，也必须有代表作了。 很快到明年，市场上就会有一大批不知道在干嘛的所谓的AI圈的人，全是混子。 甚至几个人都觉得，25年新出来融资的创业者，整体素质要逊于24年、更逊于23年。 因为23年普遍的认知还很低，市场局面较混乱，但已经有少数创业产品的逻辑非常清晰，比如当时的Dify、Monica、Seaart、 Liblib、CrushonAI等等，都有独到之处和显著领先同期的地方。 反而是到了25年，创业者讲的故事异常俗套，想象力接近匮乏，对技术边界的预判、对新形态的产品定义仍然稀缺，商业认知和需求理解上仍然天真，更平台化的大玩意儿依然遥遥无期。 好一点的，能把融资当理财，先苟着。但苟到明年也不是个事，董事会上都说不过去。 差一点的，一个代表作产品没有，也很难有什么现金奶牛，融的钱花差不多了，23年听起来fancy sexy的big story变得眼老朱黄，断气式产品迭代总感觉吃不上热的…… 而且我越来越觉得，不能只和创始人或者联创聊，排3号位之后真正干活的core member，嘴里往往有另一个故事——对产品生存质量的判断，对创始人优缺点的认识，哪里撒了谎、哪里可能有戏，已经离职但曾经熬夜肝进度的人最清楚。 而这样的人，Startup core members，现在很多想回流大厂了，有一搭没一搭在看机会，像大厂员工有一搭没一搭想出去创业/加入初创一样。 像个围城，外面的想进去，进去的想出来。 有些水温和风向，已经能很明显感知到变化。 所以结论是，标签需要再犀利一点，卡位卡得再死一点，又要慎重选择又要敢去亮剑，现金不仅得守住更得多往里挣....... 对25年我很悲观，估计V4和GPT-5都不一定有那么威武，应用和Agent难超想象。 但我对26年-28年很乐观，因为一定会有好玩的人成长起来，还留在牌桌上的孬种也该变少了。 接下来的游戏，各显神通，愿赌服输。

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7月前
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8月前
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8月前
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8月前
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9月前

杨昌: 看完剪映&Capcut产品经理这篇“过去2年做过的亿级用户规模的AI产品经验总结”，我更加坚定自己的判断： 在AI能力尚未收敛之前，AI落地的核心方法论之一，就是： 【关注新技术突破 ->跟进开发者和创作者“大神”用新技术做出爆款作品 ->围绕主营业务和生态优势找场景，再将“大神”工作流产品化落地】 1、在文章中，有两处证据 ①第一处：AI产品的爆发，主要由模型能力驱动 “模型能力胜过产品雕花，应该是很多一线同学的超强共鸣。 当模型能力迭代带来一个领先的新体验，给用户提供其他竞品没有的结果，只要找到合适的应用场景，就能快速爆发。 这里的case，数不胜数，比如： - Remini首先把真人lora放在AI写真，成为23年最火的AI产品 - Luma首先把sora的DiT视频模型做出来，通过AI拥抱瞬间火遍全球，超过Runway几年积累的用户规模 - Pika首先把视频lora做成捏捏特效，逆风翻盘 - 即梦首发了中文字海报生成能力，用户规模和口碑暴涨 - Deepseek做出首个开源和免费的推理模型，成为史上增长最快的AI产品” ②第二处：AI产品的突破口，藏在大神用新技术创造的爆款 “大模型的泛化能力和开源，让ComfyUI、Coze之类的平台，创作者通过节点来创建和封装工作流，可以满足非常多的需求。创作者的创意，经常会超出你的想象。 这也是为什么Midjourney、即梦、Liblib之类的产品，一定要在端内做社区，把用户通过工具做出来的内容，作为模板，来服务更多用户，甚至裂变出新的创意 比如我们做AI特效，23年总结出的核心产品方法论是【新技术出现->大神用新技术创作爆款作品->把大神工作流一键产品化】，直到今天，我们依然在敏锐的观察着市场变化，我们inhouse这几个人的创意，远远比不上社区的创意。” 2、C端产品如此，B端落地亦是如此 从 2023 年7月开始，我一直在影视龙头公司负责AI的应用推广。 回看这两年拿得出手的成绩，会发现大多来自及时发现、验证和应用最新技术。 ①说一个股民们可能也知道的案例吧。 前年看到某国产AI 的突出能力之后，我把自己玩成了用该AI的小小“大神”。后来，还将该AI 也应用到了公司业务中。 等到去年3月的时候，股民开始炒那家AI的概念股，把我们公司也给列进去了。 我简单搜了一下，3月18日至3月22日期间，公司股价累计涨幅达到95.41%，其中3月20日至22日连续三个交易日实现"20CM"涨停。 我还用微信上的 deepseek-r1 估了一下，市值大概增加了50多亿元。感觉今后开玩笑的时候，我也可以说自己有“带来超50亿市值增长”的AI落地经验了…… ②再说我是怎么follow【大神用新技术创造的爆款】的 不同于剪映更关注创作者大神，我主要 follow的是开发者大神。 尤其是当头部大模型有新的升级之后，我会密切关注即刻和 Twitter上开发者们的使用反馈，尤其是效果不错的最佳实践。 平时的话，我每天上午9 点，都会在黄钊老师《AI 产品经理大本营》知识星球里看AI日报；每隔几天会爬一遍“AI探索站”热门帖的楼，快速过一遍奇绩论坛的大模型日报。 此外，看到即友们的AI群二维码之后，如果有我感兴趣的主题，比如前段时间比较火的DeepClaude项目，我一般都会进群学习。 关注的AI开发者多了，加的群多了，很多“大神用新技术创造的爆款”的信息，就在不知不觉中进到信息流里了。 3、当然，光看信息不够，更重要的是结果转化 2023年让业务用起来就行，2024年就得让大家用出效果；如今到了2025年，更是要帮他们用出效益。 所以，看到跟业务相关的最佳实践之后，我一般会简单逆向工程一下大神的思路，然后试着在自己的电脑上复现。 如果测下来确实不错，我就找到合适的业务方，用新技术方案去解决相关的需求，最终跟他们一起做出个demo来。 不过，传统行业的产研资源，相对比较有限。因此，为了争取demo更好变成产品，我经常要结合公司战略、业务反馈等信息，形成该新技术的解读报告，深入浅出地解释给多位管理层。 解读报告写多了之后，我便练就了一手“技术解读”的本事。最近还有AI 巨头公司的人说，他们做出好东西之后，也需要有人转化成外界能懂的话，而我就是个比较合适的人选。 其实，相较于AI自媒体，我有更多在企业一线落地的经验。因此，我能更好结合公司的主营业务，去做进一步分析和解读。很多时候，我的内容，是真可以推动公司高层和各个团队去决策的。 言归正传，我又是如何让业务方用出效果、用出效益的呢？细节暂不展开，我就重点分享一下我的对标对象： ①Palantir的前线部署工程师 Demo 前后的环节，我一直在尝试对标美国AI领域隐形冠军Palantir 的做法。 这家公司设有专门的“前线部署工程师（FDEs）”岗位，让工程师直接跟客户合作。 FDEs首先会深入现场，了解客户所在行业的业务流程、挑战和痛点，并在业务现场捕捉客户工作方式中的隐性知识。 然后，利用Palantir的平台和工具，快速构建出有价值的原型或软件，让客户看到实际效果，赢得客户的信任。 当然，这些原型或软件往往是高度定制化的，不一定具有通用性。所以，Palantir也会让不咋跟客户打交道的产品开发（PD）工程师，将FDEs的定制解决方案转化为标准化的产品，使其可扩展、适用于多种用例。 ②SaaS行业的客户成功 形成标准化产品之后，就轮到我进一步的应用推广了。不过两年下来，我意识到比起所谓的推广，更重要的是业务方的客户成功。 这一点，跟硅谷的coding agent团队的客户成功有点类似。 上次锦秋基金带队去硅谷时发现：客户成功对于采用 AI coding工具至关重要。售后支持、培训、启动和采用，是关键的区别因素。 一家AI coding初创公司，有 60-70 人致力于客户成功，约占其员工总数的一半。这方面的大投资，是为了确保客户满意度。 AI coding的客户成功是怎么做的，我目前不太清楚。但之前在国内一家出海SaaS 公司当PMM 的时候，也有近距离学习过。 这家公司名为UMU，一直在日本AI市场比较火。但他们在SaaS上学习的，主要是硅谷那边的经验。 我有个印象比较深的例子： UMU是高成资本的被投公司，而高成资本一直在做“ToB 方法论丛书”，有一年主推的就是《客户成功：减少流失、增加复购的秘密》和《客户成功经济：为什么商业模式需要全方位转换》。 那会儿，我和在UMU 的很多前同事，都读过这两本书。 —— 总之，在AI时代，最好的创新往往不是“自上而下”的规划，而是“自下而上”的涌现。 那些改变行业的突破，都来自走在技术前沿的探索者们对基础需求的重新诠释。而最好的产品团队/应用落地团队，往往不是最好的创意者，而是最敏锐的观察者和最高效的转化者。 在技术能力还在加速进化的当下，我们最重要的使命，或许就是成为链接“创新”与“价值”的桥梁 ，让每一个技术突破，都能更快地转化为推动行业进步的新生产力。

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9月前
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9月前