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之前想换个新款ES8，毕竟这车看完以后发现确实豪华度拉满了。虽然我新车刚买没多久，但是真的有点抵挡不住，那种豪华和科技确实很让我心动。
但看到最近一波2026年的新车上市，又觉得可以再等等。
ES8作为蔚来电车旗舰我很满意，虽然有不少吐槽内饰品控的问题，但我觉得相对可以忍受，以及，供应链总会进化的。
但我最不能接受的是ES8这个车超过2米的车宽。
电车为了把电池放进去，都在不断的加宽。以前C级车也就1米8到1米9的宽度，现在电车基本都是2米往上了。说白了以前是在垂直方向堆电池，但这样会导致用户觉得车内很压迫，所以为了解决这个问题都开始横向扩展。
这样做的好处是两个，第一电池放进去了，第二用户确实更宽敞了。
但是停车不方便了。
两米的车宽基本任何商场停车位都是占满整个车位，两边的缝隙极小，开门特别不方便。当然现在电车科技强，你可以先下车，然后手机操作或者自动泊车让他停进去。但是这样的问题是，你自己是方便了，旁边的人没法开门了。如果是上海这种机械车位多的地方，那你就更别想了，车宽1米9+的车基本都停不进去，2米宽的更别说了。
但我看了下2026年新准备发的这几个新的SUV车，貌似都意识到了这个问题。问界M6把车宽控制住了，所以我估计这个事情应该还是有解的，或者再等卷一卷，毕竟电池密度本身也在加大，做那么宽的策略可能真的是个暂时性的问题。
那我就真的再等一下。
其实蔚来ES8真的挺好的，简直是魂牵梦绕。
但看到最近一波2026年的新车上市，又觉得可以再等等。
ES8作为蔚来电车旗舰我很满意，虽然有不少吐槽内饰品控的问题，但我觉得相对可以忍受，以及，供应链总会进化的。
但我最不能接受的是ES8这个车超过2米的车宽。
电车为了把电池放进去，都在不断的加宽。以前C级车也就1米8到1米9的宽度，现在电车基本都是2米往上了。说白了以前是在垂直方向堆电池，但这样会导致用户觉得车内很压迫，所以为了解决这个问题都开始横向扩展。
这样做的好处是两个，第一电池放进去了，第二用户确实更宽敞了。
但是停车不方便了。
两米的车宽基本任何商场停车位都是占满整个车位，两边的缝隙极小，开门特别不方便。当然现在电车科技强，你可以先下车，然后手机操作或者自动泊车让他停进去。但是这样的问题是，你自己是方便了，旁边的人没法开门了。如果是上海这种机械车位多的地方，那你就更别想了，车宽1米9+的车基本都停不进去，2米宽的更别说了。
但我看了下2026年新准备发的这几个新的SUV车，貌似都意识到了这个问题。问界M6把车宽控制住了，所以我估计这个事情应该还是有解的，或者再等卷一卷，毕竟电池密度本身也在加大，做那么宽的策略可能真的是个暂时性的问题。
那我就真的再等一下。
其实蔚来ES8真的挺好的，简直是魂牵梦绕。
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马斯克最新的访谈又一次震撼了整个科技圈。
从第一性的原理来说，他总是在思考哪些很宏观、很具未来感，但是讲出来我们普通人稍微转念一想就觉得“真的是这样子”。听完他讲的东西，你会觉得不可思议，但这些事情你非常能理解，就如同把你曾经看过的科幻电影直接变成了现实。
这真的是马总才具有的超级描述能力和超级落地能力。
这次的访谈他基本还是围绕了他自己在做的事情，涉及能源、太空、机器人和算力的深度融合，目标是打造一个“自给自足”的科技生态系统。
我看完后摘了一下他的重点。
马斯克认为在太空部署算力中心会成为AI算力的终局
他访谈中提到，36 个月内太空将成为最便宜的算力中心。但他讲的这个逻辑绝对不算是空穴来风，而是针对当前AI 技术三大瓶颈做的精准破解。
第一是冷却成本问题。
马总认为当前地面数据中心为了保持低温，消耗大量电力和淡水。数据中心不仅要保持冷却系统的稳定性，还需应对环境的高热负荷。但在太空，冷却的问题自然迎刃而解。太空中低温和热辐射现象意味着冷却成本可以大大降低，让冷却这件事几乎不需要消耗电力和资源。
第二是能源供应。
马总认为现在的地面电网供应能力有限，尤其是在高负荷使用的情况下，常常受到变压器、输电设施等限制——我们制造强国东大当然对此表示反对。但他说太空中的解决方案则大不同，可以利用太阳能阵列全天候采光，持续为太空中的算力节点提供源源不断的电力。这种方式不仅高效，而且不受地面电力结构限制。
第三是延迟与全球覆盖。
马斯克认为如果结合Starlink卫星网络，太空中部署的算力中心能够实现全球无缝的数据传输，彻底摆脱海底电缆的束缚，并能解决因距离和物理结构导致的数据延迟问题。
说白了三点，以后马斯克把算力中心布在太空里，利用太空低温环境解决散热，让太阳能直接供电，starlink完成数据传输。
听上去确实是牛逼、完美的解决方案。
第二个大话题，则是马斯克通过特斯拉推新的创新训练方法在优化他现在搞的Optimus机器人的进化机制。
马总对现在他搞的Optimus（对，就是你看的那个跟动画片同名的擎天柱）非常有信心，源于他把自己在特斯拉推行的一套创新训练方法用在了机器人产品上。
Optimus现在是在用视频学习人类的的行为。传统的机器人训练通常是通过编写程序让机器人执行任务，但特斯拉的做法更为创新。特斯拉车队中数百万辆车的行驶数据，这部分摄像头拍到的人类行为和动作的训练材料，目前是直接给Optimus机器人并让他们作为视频示范进行自主学习的。马斯克认为这一训练法不仅效率高，且能够通过真实世界的例子加速机器人能力的提升。
更大的大招是，他计划让数万个机器人同时在线运行。在这个过程里，机器人将相互进行自我博弈。如果一个机器工人小黑突然发现了一种更高效的动作（比如更快地搬运物品或拧紧螺丝），这个创新会通过神经网络立刻同步到全球的其他机器人，使得所有机器人在短时间内就能一起迭代新的知识，变得越来越高效。这种直接复制知识的模式是我小时候想过的，比如我就想让年级第一的同学的脑子里的知识全部复制给我。
马斯克当然认知了这个结果的价值，他认为随着机器人不断进化，它们的效率和边际产出将会远超人类。到最终阶段，机器人将能够代替几乎所有的人工劳动力，从而大幅降低生产成本，并使得某些领域的劳动力几乎“零成本化”。
从这个角度讲，社会主义真的要实现了。
第三个大话题则是，马总尤其强调了2026 年会是 AI 发展的“奇点”，这个观点虽然我不太认同，因为我觉得把时间拉长再看，所谓的奇点其实是是2025年的deepseek开源，但只看2026年的话，整个AI应用层确实会迎来不可预料的大爆发。
马斯克认为随着AI的大爆发，AI 发展的瓶颈将从“算力的供给不足”转变为“能源供应的不足”。到 2025 年，像英伟达芯片这样的算力供应问题将不再是主要瓶颈，真正的难题将转向如何有效地管理电力分配和电力互感器的问题。
这意味着，未来的 AI 发展将不仅仅依赖于硬件性能的提升，更多地需要解决如何确保能源的持续供给，尤其是在全球范围内。当然最大好处是，我们东大真正的历史时刻来了。
而基于AI的发展，马斯克又提到了“数字人类仿真”。他认为未来的 AI 将能够完美模拟人类的逻辑、情感、甚至是生理反应。这种技术不仅能够使 AI 在“社交互动”中更加自然、真实，也将在火星移民计划中发挥至关重要的作用。通过这种仿真技术，AI 可以模拟宇航员在极端环境中的表现，从而降低火星移民的风险，并提升安全性。
如果真的到这一步，确实堪称奇点。生理反应啊朋友们。
最后一个是关于AI 与支付的整合，可以说他一直关注的未来星际交易的雏形，马总毕竟还是个美国资本家。
对于金融基础设施的未来发展，他认为未来的经济将转向 “AI代理人经济”（Agentic Economy），而这种经济形式将深刻改变支付和交易的方式。
在这种新的经济形态下，AI 将不再只是工具，它们将像人类一样进行自主决策，并参与到商业活动中去。更具体地说，未来的 AI 代理将互相交易、支付，形成独立的经济行为体。它们将像我们人类一样有自己的“数字钱包”，并能够购买所需的算力、硬件或其他资源。
在这个前提下，支付网关（如 Stripe）将不再仅仅为人类服务，它们需要与 AI 模型深度集成，为机器人和其他 AI 代理提供交易服务。这意味着，AI 代理将拥有像人类一样的支付能力，能够在数字化经济中自由流动和进行交易。
我听完这个有个不成熟的想法，以后我本人是不是可以作为银行给我的AI借高利贷，你想要买算力电力干活儿要支付我利息！干完活儿挣了钱得赶紧交给我！这样AI是不是就能供我剥削了？
从第一性的原理来说，他总是在思考哪些很宏观、很具未来感，但是讲出来我们普通人稍微转念一想就觉得“真的是这样子”。听完他讲的东西，你会觉得不可思议，但这些事情你非常能理解，就如同把你曾经看过的科幻电影直接变成了现实。
这真的是马总才具有的超级描述能力和超级落地能力。
这次的访谈他基本还是围绕了他自己在做的事情，涉及能源、太空、机器人和算力的深度融合，目标是打造一个“自给自足”的科技生态系统。
我看完后摘了一下他的重点。
马斯克认为在太空部署算力中心会成为AI算力的终局
他访谈中提到，36 个月内太空将成为最便宜的算力中心。但他讲的这个逻辑绝对不算是空穴来风，而是针对当前AI 技术三大瓶颈做的精准破解。
第一是冷却成本问题。
马总认为当前地面数据中心为了保持低温，消耗大量电力和淡水。数据中心不仅要保持冷却系统的稳定性，还需应对环境的高热负荷。但在太空，冷却的问题自然迎刃而解。太空中低温和热辐射现象意味着冷却成本可以大大降低，让冷却这件事几乎不需要消耗电力和资源。
第二是能源供应。
马总认为现在的地面电网供应能力有限，尤其是在高负荷使用的情况下，常常受到变压器、输电设施等限制——我们制造强国东大当然对此表示反对。但他说太空中的解决方案则大不同，可以利用太阳能阵列全天候采光，持续为太空中的算力节点提供源源不断的电力。这种方式不仅高效，而且不受地面电力结构限制。
第三是延迟与全球覆盖。
马斯克认为如果结合Starlink卫星网络，太空中部署的算力中心能够实现全球无缝的数据传输，彻底摆脱海底电缆的束缚，并能解决因距离和物理结构导致的数据延迟问题。
说白了三点，以后马斯克把算力中心布在太空里，利用太空低温环境解决散热，让太阳能直接供电，starlink完成数据传输。
听上去确实是牛逼、完美的解决方案。
第二个大话题，则是马斯克通过特斯拉推新的创新训练方法在优化他现在搞的Optimus机器人的进化机制。
马总对现在他搞的Optimus（对，就是你看的那个跟动画片同名的擎天柱）非常有信心，源于他把自己在特斯拉推行的一套创新训练方法用在了机器人产品上。
Optimus现在是在用视频学习人类的的行为。传统的机器人训练通常是通过编写程序让机器人执行任务，但特斯拉的做法更为创新。特斯拉车队中数百万辆车的行驶数据，这部分摄像头拍到的人类行为和动作的训练材料，目前是直接给Optimus机器人并让他们作为视频示范进行自主学习的。马斯克认为这一训练法不仅效率高，且能够通过真实世界的例子加速机器人能力的提升。
更大的大招是，他计划让数万个机器人同时在线运行。在这个过程里，机器人将相互进行自我博弈。如果一个机器工人小黑突然发现了一种更高效的动作（比如更快地搬运物品或拧紧螺丝），这个创新会通过神经网络立刻同步到全球的其他机器人，使得所有机器人在短时间内就能一起迭代新的知识，变得越来越高效。这种直接复制知识的模式是我小时候想过的，比如我就想让年级第一的同学的脑子里的知识全部复制给我。
马斯克当然认知了这个结果的价值，他认为随着机器人不断进化，它们的效率和边际产出将会远超人类。到最终阶段，机器人将能够代替几乎所有的人工劳动力，从而大幅降低生产成本，并使得某些领域的劳动力几乎“零成本化”。
从这个角度讲，社会主义真的要实现了。
第三个大话题则是，马总尤其强调了2026 年会是 AI 发展的“奇点”，这个观点虽然我不太认同，因为我觉得把时间拉长再看，所谓的奇点其实是是2025年的deepseek开源，但只看2026年的话，整个AI应用层确实会迎来不可预料的大爆发。
马斯克认为随着AI的大爆发，AI 发展的瓶颈将从“算力的供给不足”转变为“能源供应的不足”。到 2025 年，像英伟达芯片这样的算力供应问题将不再是主要瓶颈，真正的难题将转向如何有效地管理电力分配和电力互感器的问题。
这意味着，未来的 AI 发展将不仅仅依赖于硬件性能的提升，更多地需要解决如何确保能源的持续供给，尤其是在全球范围内。当然最大好处是，我们东大真正的历史时刻来了。
而基于AI的发展，马斯克又提到了“数字人类仿真”。他认为未来的 AI 将能够完美模拟人类的逻辑、情感、甚至是生理反应。这种技术不仅能够使 AI 在“社交互动”中更加自然、真实，也将在火星移民计划中发挥至关重要的作用。通过这种仿真技术，AI 可以模拟宇航员在极端环境中的表现，从而降低火星移民的风险，并提升安全性。
如果真的到这一步，确实堪称奇点。生理反应啊朋友们。
最后一个是关于AI 与支付的整合，可以说他一直关注的未来星际交易的雏形，马总毕竟还是个美国资本家。
对于金融基础设施的未来发展，他认为未来的经济将转向 “AI代理人经济”（Agentic Economy），而这种经济形式将深刻改变支付和交易的方式。
在这种新的经济形态下，AI 将不再只是工具，它们将像人类一样进行自主决策，并参与到商业活动中去。更具体地说，未来的 AI 代理将互相交易、支付，形成独立的经济行为体。它们将像我们人类一样有自己的“数字钱包”，并能够购买所需的算力、硬件或其他资源。
在这个前提下，支付网关（如 Stripe）将不再仅仅为人类服务，它们需要与 AI 模型深度集成，为机器人和其他 AI 代理提供交易服务。这意味着，AI 代理将拥有像人类一样的支付能力，能够在数字化经济中自由流动和进行交易。
我听完这个有个不成熟的想法，以后我本人是不是可以作为银行给我的AI借高利贷，你想要买算力电力干活儿要支付我利息！干完活儿挣了钱得赶紧交给我！这样AI是不是就能供我剥削了？
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我觉得chatGPT真的是个跨时代的产品。
他改变了我默认搜索打开百度的习惯，虽然我鄙视了百度这么多年，我以前默认还是去百度搜索。
然后让我老实付费，养成了SaaS按月消费习惯，珍惜能使用的每一天。
因为偷懒没切换美区账号找闲鱼原价代充误用黑卡丢了账号还让我痛不欲生，不断检讨自己的行为。
一句话，让我摆脱了恶人，建立了高尚的消费观，成为了更好的自己。
他改变了我默认搜索打开百度的习惯，虽然我鄙视了百度这么多年，我以前默认还是去百度搜索。
然后让我老实付费，养成了SaaS按月消费习惯，珍惜能使用的每一天。
因为偷懒没切换美区账号找闲鱼原价代充误用黑卡丢了账号还让我痛不欲生，不断检讨自己的行为。
一句话，让我摆脱了恶人，建立了高尚的消费观，成为了更好的自己。
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之所以要写这篇文章，是因为今天在即刻看到王慧文讲“我们曾经以为中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。
一语道破。
这句话之所以刺耳，是因为它点破了一件行业里长期被刻意回避的事实——SaaS 的价值神话，本来就不是中国的问题，而是一个被资本周期暂时遮蔽的历史误判。
中国 SaaS 没有失败在“没学会美国”，而是美国 SaaS 终于开始走向它本该走向的结局。
换句话说——今天不是中国 SaaS 倒下了，而是整个“软件作为核心生产工具”的时代，被终结了。
1
我一直讲，SaaS是软件行业最伟大的创新，它给这个行业续命到现在。
要讨论这个命题，必须从一个最底层的问题开始问——SaaS 到底在卖什么？行业给出的标准答案是——SaaS 是把企业管理经验产品化、系统化、规模化。这句话听起来极其正确，但它隐含了一个致命前提是说 “企业的价值，来自于稳定结构。”
没错，但，也正是这个前提，决定了 SaaS 必然会被 AI 取代。
因为你只要稍微冷静一点就会发现——企业真正创造价值的，从来不是结构，而是判断。
流程、字段、权限、报表，这些东西只是把历史经验冻结成模板，它们解决的不是“做对决策”，而是“别犯低级错误”。
明白了吗？这就是 SaaS 的真实定位——它是一个“降低下限”的工具，而不是“抬高上限”的工具。而问题在于——降低下限的工具，在经济上行期有价值，在技术跃迁期会被直接淘汰。
2
之前很多人误以为中国 SaaS 不值钱，是因为中国企业不尊重软件。
这是一个典型的因果倒置。
真实情况恰恰相反，是因为 SaaS 本身不配承担“价值中枢”的角色，在全球范围内卷到极致的中国市场只是更早意识到了这一点。
中国企业为什么永远压价、永远不续费、永远要定制？因为他们在使用过程中非常清楚一件事——这个系统并没有替我做决定，只是让我更规范地执行决定。
而“规范执行”这件事，本身就不值钱。
你让老板花几十万一年买一个记录工具、流程工具、管理工具，本质上是在让他为不确定是否产生价值的中间层买单。
而且在上一轮的资本热潮里，这个逻辑被“ARR”“NRR”“Rule of 40”强行包装成了商业正义。但当钱开始算账，SaaS 的真实地位就暴露了——它不是生产力核心，而是生产力附属品。
3
很多人到今天还在犯一个极其致命的误判——他们以为 AI 是“更聪明的软件”。
不，AI 不是软件升级，AI 是对“软件”这个形态本身的否定。
软件的本质，是用人类提前定义的结构，去约束未来的行为。而 AI 的本质，是在不依赖固定结构的情况下，直接生成行为本身。
这两者不是替代关系，而是上下游被直接碾压的关系。过去你需要一整套 SaaS 来完成一件事——建模 → 配置 → 培训 → 使用 → 复盘。
现在你只需要一句话——帮我把这件事做完，并对结果负责。”
中间那一整层系统设计、操作界面、字段逻辑，在 AI 面前全部变成了冗余摩擦。
AI 不是让 SaaS 更好用，而是让“用 SaaS”这件事本身显得多余。
4
你说“模型和应用才是根本门槛”，这一点非常关键，但还需要再往下挖一层。
真正的门槛不是“有没有 AI 能力”，而是你是否处在价值链的“决策源头”或“结果责任端”。
SaaS 公司处在哪？
它们处在一个历史上短暂存在的中间位置，不掌握模型，也不掌握算力，也不对结果负责，只对“系统可用性”负责
而 AI 时代最残酷的一点在于，不对结果负责的中间层，会被系统性清除。这不是战略失误，而是物理规律级别的淘汰。SaaS 转型失败的根本原因也不在技术，而在组织结构——一个以“功能模块”“license 收入”“续费率”为核心设计的组织，是不可能突然变成一个“以结果交付、以模型能力为核心”的组织的。
我以前就讲过这句话，我说没有任何公司是靠一个模式做的好上市，而是因为它对行业有价值才做的好。
5
所以回到王慧文那句话，它真正的意思不是唱衰中国或者美国 SaaS，而是确认了一件事——SaaS 作为一个承载高估值、高溢价的产业形态，只是工业软件时代的过渡产物。中国 SaaS 没有错过美国的成功，而是提前看到了终局。
接下来的世界只会剩下两类公司，一是控制模型与算力的能力源头，二是直接对业务结果负责的应用形态。中间那层，叫 SaaS 的东西，不会一夜消失，但会永久失去“核心价值”的位置。
这不是悲观，这是清算。
上周美股的软件全部暴跌了，你知道吗？
一语道破。
这句话之所以刺耳，是因为它点破了一件行业里长期被刻意回避的事实——SaaS 的价值神话，本来就不是中国的问题，而是一个被资本周期暂时遮蔽的历史误判。
中国 SaaS 没有失败在“没学会美国”，而是美国 SaaS 终于开始走向它本该走向的结局。
换句话说——今天不是中国 SaaS 倒下了，而是整个“软件作为核心生产工具”的时代，被终结了。
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我一直讲，SaaS是软件行业最伟大的创新，它给这个行业续命到现在。
要讨论这个命题，必须从一个最底层的问题开始问——SaaS 到底在卖什么？行业给出的标准答案是——SaaS 是把企业管理经验产品化、系统化、规模化。这句话听起来极其正确，但它隐含了一个致命前提是说 “企业的价值，来自于稳定结构。”
没错，但，也正是这个前提，决定了 SaaS 必然会被 AI 取代。
因为你只要稍微冷静一点就会发现——企业真正创造价值的，从来不是结构，而是判断。
流程、字段、权限、报表，这些东西只是把历史经验冻结成模板，它们解决的不是“做对决策”，而是“别犯低级错误”。
明白了吗？这就是 SaaS 的真实定位——它是一个“降低下限”的工具，而不是“抬高上限”的工具。而问题在于——降低下限的工具，在经济上行期有价值，在技术跃迁期会被直接淘汰。
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之前很多人误以为中国 SaaS 不值钱，是因为中国企业不尊重软件。
这是一个典型的因果倒置。
真实情况恰恰相反，是因为 SaaS 本身不配承担“价值中枢”的角色，在全球范围内卷到极致的中国市场只是更早意识到了这一点。
中国企业为什么永远压价、永远不续费、永远要定制？因为他们在使用过程中非常清楚一件事——这个系统并没有替我做决定，只是让我更规范地执行决定。
而“规范执行”这件事，本身就不值钱。
你让老板花几十万一年买一个记录工具、流程工具、管理工具，本质上是在让他为不确定是否产生价值的中间层买单。
而且在上一轮的资本热潮里，这个逻辑被“ARR”“NRR”“Rule of 40”强行包装成了商业正义。但当钱开始算账，SaaS 的真实地位就暴露了——它不是生产力核心，而是生产力附属品。
3
很多人到今天还在犯一个极其致命的误判——他们以为 AI 是“更聪明的软件”。
不，AI 不是软件升级，AI 是对“软件”这个形态本身的否定。
软件的本质，是用人类提前定义的结构，去约束未来的行为。而 AI 的本质，是在不依赖固定结构的情况下，直接生成行为本身。
这两者不是替代关系，而是上下游被直接碾压的关系。过去你需要一整套 SaaS 来完成一件事——建模 → 配置 → 培训 → 使用 → 复盘。
现在你只需要一句话——帮我把这件事做完，并对结果负责。”
中间那一整层系统设计、操作界面、字段逻辑，在 AI 面前全部变成了冗余摩擦。
AI 不是让 SaaS 更好用，而是让“用 SaaS”这件事本身显得多余。
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你说“模型和应用才是根本门槛”，这一点非常关键，但还需要再往下挖一层。
真正的门槛不是“有没有 AI 能力”，而是你是否处在价值链的“决策源头”或“结果责任端”。
SaaS 公司处在哪？
它们处在一个历史上短暂存在的中间位置，不掌握模型，也不掌握算力，也不对结果负责，只对“系统可用性”负责
而 AI 时代最残酷的一点在于，不对结果负责的中间层，会被系统性清除。这不是战略失误，而是物理规律级别的淘汰。SaaS 转型失败的根本原因也不在技术，而在组织结构——一个以“功能模块”“license 收入”“续费率”为核心设计的组织，是不可能突然变成一个“以结果交付、以模型能力为核心”的组织的。
我以前就讲过这句话，我说没有任何公司是靠一个模式做的好上市，而是因为它对行业有价值才做的好。
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所以回到王慧文那句话，它真正的意思不是唱衰中国或者美国 SaaS，而是确认了一件事——SaaS 作为一个承载高估值、高溢价的产业形态，只是工业软件时代的过渡产物。中国 SaaS 没有错过美国的成功，而是提前看到了终局。
接下来的世界只会剩下两类公司，一是控制模型与算力的能力源头，二是直接对业务结果负责的应用形态。中间那层，叫 SaaS 的东西，不会一夜消失，但会永久失去“核心价值”的位置。
这不是悲观，这是清算。
上周美股的软件全部暴跌了，你知道吗？
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元宝派刷屏这一天，真正被打脸的不是同行，而是所有把AI竞争理解成“参数竞赛”的人。
先说结论——这不是一次AI创新事件，而是一场典型的腾讯式“暴力运营示范”。它的价值不在于证明元宝有多强，而在于提醒整个行业一件被刻意忽略的事实——在中国市场，AI竞争从来不是技术先行，而是流量、入口和组织动员能力的比拼。
过去一个月，外界几乎形成了一种集体错觉。阿里千问高举高打，字节模型密集迭代，各类榜单、评测、参数轮番轰炸，腾讯被反复贴上“慢”“保守”“掉队”的标签。但元宝派用一种极其粗暴、甚至谈不上优雅的方式告诉所有人——腾讯不是不会打仗，它只是一直没认真下场。
这一次，腾讯没有讲故事，没有堆概念，也没有试图教育市场什么是AGI——它只做了一件事——把微信体系里最有效的那套老武器，重新擦了一遍，然后一口气拉满。
结果所有人都看到了——一天之内，元宝冲到AppStore免费榜第一。
这不是奇迹，这是腾讯对“产品+运营+资源”这套老三板斧的再一次极限演示。
但问题也恰恰在这里。
如果你冷静一点看，元宝派的玩法几乎没有任何创新。
它依旧是微信群、依旧是熟人链路、依旧是“发红包—拉人—扩散”的经典路径。所谓“AI玩法”，更像是一个被嵌进红包外壳里的新名词，而不是一个真正改变用户行为的新机制。
说得更直接一点——元宝派不是赢在“好玩”，而是赢在"只有腾讯能这么玩”。
这是一种高度依赖微信生态的结构性胜利，而不是可复制的方法论。换成任何一家没有微信入口的公司，用同样的玩法，只会变成一次昂贵而短命的投放。
但这里有一个更残酷、也更值得警惕的判断——如果其他几家在玩法层面依然拿不出真正的新东西，那元宝反而是最大概率的终局赢家。
原因很简单——当所有人都在用同一套“老裂变模型”时，社交资源最多的那一家，天然胜率最高。这不是技术问题，而是牌桌问题。
但真正的压力，其实并不在同行，而在腾讯自己内部。
从运营视角看，这已经是“洪荒之力级别”的资源动员——这种级别的拉新，在腾讯历史上并不罕见。去年元宝投放期，类似的冲榜效果也出现过。但所有人都知道，榜单从来不等于胜利，留存才是。
去年元宝的问题也不是没人来，而是没人留下。
声量被DeepSeek、豆包、千问全面压制，用户心智无法建立，产品体验撑不起高频使用——这不是运营能解决的问题。
所以这一次，真正被推到悬崖边上的，并不是市场部，而是算法和模型团队。
可以毫不夸张地说——运营已经把“能背的锅”全部背完了。入口给了、资源砸了、情绪点燃了、榜单也打上去了。接下来如果留存依旧拉胯，那就不是节奏问题，不是时机问题，而是产品和模型本身“不配”。
这也是腾讯AI一号位姚顺雨上任后真正的第一道硬考题——不是能不能把声势搞起来，而是能不能在“史无前例的资源加持”下，把用户留下来。如果这一次还兜不住，那元宝的定位问题就会被彻底放到台面上。
最后，把时间轴拉到春节。
一语概之，春节注定是一场更恶的仗。
过去一周，腾讯、字节、阿里几乎同步在为春节预热“红包氛围”，本质上是在抢同一段全民注意力。元宝派这个周末吃到的，是第一口红利，但它同时也等于给另外两家递了一份可对照、可复盘、可加码的战术样本。
我几乎可以确定——春节期间，这个玩法会被迅速复制，三家的资源会继续不断加码，战争会全面扩大化。在元宝派带来的这个疯狂周末以后，事实上已经为整个中国的AI战争定下了资源基调，一亿十亿真的只是开胃菜，要打下去，只有不断把战争拉入更加猛烈的资源投入和时间周期。但话说回来，这张战争真正的分水岭只有一个——当运营全部拉满之后，谁的产品还能留下人。
红包只能制造一次热闹，榜单只能证明一次动员能力，但真正决定胜负的，永远是用户第二天、第三天、一个月后，还会不会再点开你。
而这一点，才是元宝派刷屏之后，所有人真正该紧张的地方。在元宝派带来的和这个周末之前，所有人都聚焦到算法模型的原生产品力，但腾讯用老师傅的运营打法，却一下就完成整个行业的视角纠偏。更何况，在这个流量拉满的打法后，腾讯很有可能带来更好的算法模型和应用层产品，毕竟这两张底牌腾讯都还捂在手里，不开牌，留下的就是更高的战略震慑。
先说结论——这不是一次AI创新事件，而是一场典型的腾讯式“暴力运营示范”。它的价值不在于证明元宝有多强，而在于提醒整个行业一件被刻意忽略的事实——在中国市场，AI竞争从来不是技术先行，而是流量、入口和组织动员能力的比拼。
过去一个月，外界几乎形成了一种集体错觉。阿里千问高举高打，字节模型密集迭代，各类榜单、评测、参数轮番轰炸，腾讯被反复贴上“慢”“保守”“掉队”的标签。但元宝派用一种极其粗暴、甚至谈不上优雅的方式告诉所有人——腾讯不是不会打仗，它只是一直没认真下场。
这一次，腾讯没有讲故事，没有堆概念，也没有试图教育市场什么是AGI——它只做了一件事——把微信体系里最有效的那套老武器，重新擦了一遍，然后一口气拉满。
结果所有人都看到了——一天之内，元宝冲到AppStore免费榜第一。
这不是奇迹，这是腾讯对“产品+运营+资源”这套老三板斧的再一次极限演示。
但问题也恰恰在这里。
如果你冷静一点看，元宝派的玩法几乎没有任何创新。
它依旧是微信群、依旧是熟人链路、依旧是“发红包—拉人—扩散”的经典路径。所谓“AI玩法”，更像是一个被嵌进红包外壳里的新名词，而不是一个真正改变用户行为的新机制。
说得更直接一点——元宝派不是赢在“好玩”，而是赢在"只有腾讯能这么玩”。
这是一种高度依赖微信生态的结构性胜利，而不是可复制的方法论。换成任何一家没有微信入口的公司，用同样的玩法，只会变成一次昂贵而短命的投放。
但这里有一个更残酷、也更值得警惕的判断——如果其他几家在玩法层面依然拿不出真正的新东西，那元宝反而是最大概率的终局赢家。
原因很简单——当所有人都在用同一套“老裂变模型”时，社交资源最多的那一家，天然胜率最高。这不是技术问题，而是牌桌问题。
但真正的压力，其实并不在同行，而在腾讯自己内部。
从运营视角看，这已经是“洪荒之力级别”的资源动员——这种级别的拉新，在腾讯历史上并不罕见。去年元宝投放期，类似的冲榜效果也出现过。但所有人都知道，榜单从来不等于胜利，留存才是。
去年元宝的问题也不是没人来，而是没人留下。
声量被DeepSeek、豆包、千问全面压制，用户心智无法建立，产品体验撑不起高频使用——这不是运营能解决的问题。
所以这一次，真正被推到悬崖边上的，并不是市场部，而是算法和模型团队。
可以毫不夸张地说——运营已经把“能背的锅”全部背完了。入口给了、资源砸了、情绪点燃了、榜单也打上去了。接下来如果留存依旧拉胯，那就不是节奏问题，不是时机问题，而是产品和模型本身“不配”。
这也是腾讯AI一号位姚顺雨上任后真正的第一道硬考题——不是能不能把声势搞起来，而是能不能在“史无前例的资源加持”下，把用户留下来。如果这一次还兜不住，那元宝的定位问题就会被彻底放到台面上。
最后，把时间轴拉到春节。
一语概之，春节注定是一场更恶的仗。
过去一周，腾讯、字节、阿里几乎同步在为春节预热“红包氛围”，本质上是在抢同一段全民注意力。元宝派这个周末吃到的，是第一口红利，但它同时也等于给另外两家递了一份可对照、可复盘、可加码的战术样本。
我几乎可以确定——春节期间，这个玩法会被迅速复制，三家的资源会继续不断加码，战争会全面扩大化。在元宝派带来的这个疯狂周末以后，事实上已经为整个中国的AI战争定下了资源基调，一亿十亿真的只是开胃菜，要打下去，只有不断把战争拉入更加猛烈的资源投入和时间周期。但话说回来，这张战争真正的分水岭只有一个——当运营全部拉满之后，谁的产品还能留下人。
红包只能制造一次热闹，榜单只能证明一次动员能力，但真正决定胜负的，永远是用户第二天、第三天、一个月后，还会不会再点开你。
而这一点，才是元宝派刷屏之后，所有人真正该紧张的地方。在元宝派带来的和这个周末之前，所有人都聚焦到算法模型的原生产品力，但腾讯用老师傅的运营打法，却一下就完成整个行业的视角纠偏。更何况，在这个流量拉满的打法后，腾讯很有可能带来更好的算法模型和应用层产品，毕竟这两张底牌腾讯都还捂在手里，不开牌，留下的就是更高的战略震慑。
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