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在做采访和调研时也经常被问到“关于开源闭源”的问题。这两者绝不是两者谁胜谁劣，更不是文科生理科生这种划分。
短期看，大公司比如 OpenAI、Google 定产品规则，中期看，开源社区定生态规则，长期看，真正定规则的，可能是接口层和协议层。
今天闭源公司的优势非常现实，模型能力强、产品体验成熟、交付速度快、企业买起来省心。所以在未来一段时间，闭源公司大概率还是会掌握最强的话语权。
但另一边，开源不是情怀，而是现实世界里的制衡力量。
Stanford AI Index 2025 明确提到，open-weight 模型和 closed-weight 模型之间的性能差距在快速缩小，在一些指标上已经从 8% 缩到 1.7%。这意味着未来不是只有少数公司才能做 Agent，越来越多团队都能在可控成本下做出可用系统。
所以我不信最后会是“OpenAI 赢者通吃”，也不信会是“开源理想主义全面胜利”。
更可能的是底层模型能力会继续集中，但上层 agent 生态、工具调用、身份、支付、协作、记忆、审计这些接口，会越来越开放。 到那时候，谁来定规则，可能不是参数最多的公司，而是谁控制了 agent 之间互操作的标准，谁控制了工作流入口，谁控制了开发者生态。
未来真正的战场，不只是模型，而是模型之上的操作系统。 这也是为什么 Sentient 这类强调 open agent economy、开放基础设施的路线，战略上是说得通的。
短期看，大公司比如 OpenAI、Google 定产品规则，中期看，开源社区定生态规则，长期看，真正定规则的，可能是接口层和协议层。
今天闭源公司的优势非常现实，模型能力强、产品体验成熟、交付速度快、企业买起来省心。所以在未来一段时间，闭源公司大概率还是会掌握最强的话语权。
但另一边，开源不是情怀，而是现实世界里的制衡力量。
Stanford AI Index 2025 明确提到，open-weight 模型和 closed-weight 模型之间的性能差距在快速缩小，在一些指标上已经从 8% 缩到 1.7%。这意味着未来不是只有少数公司才能做 Agent，越来越多团队都能在可控成本下做出可用系统。
所以我不信最后会是“OpenAI 赢者通吃”，也不信会是“开源理想主义全面胜利”。
更可能的是底层模型能力会继续集中，但上层 agent 生态、工具调用、身份、支付、协作、记忆、审计这些接口，会越来越开放。 到那时候，谁来定规则，可能不是参数最多的公司，而是谁控制了 agent 之间互操作的标准，谁控制了工作流入口，谁控制了开发者生态。
未来真正的战场，不只是模型，而是模型之上的操作系统。 这也是为什么 Sentient 这类强调 open agent economy、开放基础设施的路线，战略上是说得通的。
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今天 OpenClaw 🦞龙虾开发者分享会有 8 个项目来做分享，有几个印象很深的观点
1️⃣ 大模型一定会在未来把 security review 功能封装进去，但是这一天暂时不会来临，目前仍然需要针对不同工作空间和 workflow 的安全排查，独立扫描
2️⃣Agent 缺乏的是感知和判断（尤其是感性经验），AI 与 IoT 的交互如果能达成，才是真正的 AHA Moment
3️⃣现场看到了 Arvin 的龙虾对讲机，一句语音提示就可以开发一个带来现金流的 app 成为可能，因为目前市场还是存在窗口期和信息差，人们为了捕获知识会愿意付费，即使被替代，你所创作和开发思考的依然会留下印记
1️⃣ 大模型一定会在未来把 security review 功能封装进去，但是这一天暂时不会来临，目前仍然需要针对不同工作空间和 workflow 的安全排查，独立扫描
2️⃣Agent 缺乏的是感知和判断（尤其是感性经验），AI 与 IoT 的交互如果能达成，才是真正的 AHA Moment
3️⃣现场看到了 Arvin 的龙虾对讲机，一句语音提示就可以开发一个带来现金流的 app 成为可能，因为目前市场还是存在窗口期和信息差，人们为了捕获知识会愿意付费，即使被替代，你所创作和开发思考的依然会留下印记
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受 S 创 朋友的邀请，来 Let's Vision 玩了一圈，这是中国最大的 Apple 开发者生态，AR / VR / XR 这个赛道本身是投入产出比较特殊的行业，由于依赖穿戴设备，所以如果是软件，那么受众就有限。
和 PixVerse 的朋友讨论了下，AIGC 创作（Gen Video） 目前在中国的受众很大，也是受益于抖音、小红书、bilibili 等中短视频平台的用户教育影响，但问题就是中国用户已经被根植了“免费使用”这一消费路径，目前 C 端依然是大量消耗的部分，不过好在这类头部的公司基本不缺投资。
另外看到一个比较有潜力的项目是 AI 教你拍照的项目 POSO Cam，团队是 Dify 出来的，基本上是今天展位上人气最旺的 booth。这类先从一个细节的用户洞察开始做 AI App 其实际应用价值远大于拍脑袋 vibe coding 或者是做底层套壳的产品（被迭代太快）
AI Company 数字陪伴也是 Vision Pro 玩家们的最爱之一，有意思的是一个二次元数字陪伴的 founder 和我说他们做的不是二次元，是情感需求，洞察还是很精准了。这类比较小众的反而容易吃用户忠诚度，起码盈亏平衡。
和好久不见的艺术家朋友们偶遇了，他们对于 AI 的看法依然是生产工具，但是如果太纠结于颗粒细节而不是本身的落地和切入观众融合度，那么还是无法获取观众。大多数的沉浸式 AI 项目还是靠 2G /2B 获得收益。
和 PixVerse 的朋友讨论了下，AIGC 创作（Gen Video） 目前在中国的受众很大，也是受益于抖音、小红书、bilibili 等中短视频平台的用户教育影响，但问题就是中国用户已经被根植了“免费使用”这一消费路径，目前 C 端依然是大量消耗的部分，不过好在这类头部的公司基本不缺投资。
另外看到一个比较有潜力的项目是 AI 教你拍照的项目 POSO Cam，团队是 Dify 出来的，基本上是今天展位上人气最旺的 booth。这类先从一个细节的用户洞察开始做 AI App 其实际应用价值远大于拍脑袋 vibe coding 或者是做底层套壳的产品（被迭代太快）
AI Company 数字陪伴也是 Vision Pro 玩家们的最爱之一，有意思的是一个二次元数字陪伴的 founder 和我说他们做的不是二次元，是情感需求，洞察还是很精准了。这类比较小众的反而容易吃用户忠诚度，起码盈亏平衡。
和好久不见的艺术家朋友们偶遇了，他们对于 AI 的看法依然是生产工具，但是如果太纠结于颗粒细节而不是本身的落地和切入观众融合度，那么还是无法获取观众。大多数的沉浸式 AI 项目还是靠 2G /2B 获得收益。
7 11
舌头乐队<杀鸡待客> 这首歌来自《莒县民间文学集成》，吴吞把它选了出来，重新谱曲演唱。在这首歌里，家畜们推来阻去，谁也不肯刀落在自己头上。一层层下去，鸡推给鹅，鹅推给羊，羊推给狗，狗推给马。最后，只有猪看得开，反正吃千瓢食万瓢糠，早晚脱不了见阎王。
舌头的歌词，都由吴吞来管。选择这首歌词的时候，他说总是做一个梦：在梦里，狗捉到了一只老鼠，一口咬破了老鼠的肠子，一条水泥路横跨一条村子……
他没有继续说这个梦具体是什么，我也没有接着问。但是从歌里，你能听得出一个黑暗的村庄的样子。那里有凄然怪响的唢呐。奇异的打击乐，加上齐整的节奏，像古怪山村里的仪式
舌头的歌词，都由吴吞来管。选择这首歌词的时候，他说总是做一个梦：在梦里，狗捉到了一只老鼠，一口咬破了老鼠的肠子，一条水泥路横跨一条村子……
他没有继续说这个梦具体是什么，我也没有接着问。但是从歌里，你能听得出一个黑暗的村庄的样子。那里有凄然怪响的唢呐。奇异的打击乐，加上齐整的节奏，像古怪山村里的仪式
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让我们再起🦞OpenClaw 浪潮 上海
这周日 3 月 29 日
和一群朋友们在上海 AI Tower 办了个 OpenClaw 应用开发者 meetup
luma.com/rlgjki29
欢迎大家来报名参加
Sentient 华语也将倾力支持
届时会有不少有趣的 AI 创业项目
包括真正塑造产出价值的“AI 社交”
龙虾对讲机、1 个 Agent 就是一支团队、健康管理龙虾等
更有腾讯云金融行业高级架构师、AI 科学家、上海科技大学信息学院教授分享
这周日 3 月 29 日
和一群朋友们在上海 AI Tower 办了个 OpenClaw 应用开发者 meetup
luma.com/rlgjki29
欢迎大家来报名参加
Sentient 华语也将倾力支持
届时会有不少有趣的 AI 创业项目
包括真正塑造产出价值的“AI 社交”
龙虾对讲机、1 个 Agent 就是一支团队、健康管理龙虾等
更有腾讯云金融行业高级架构师、AI 科学家、上海科技大学信息学院教授分享
2 02
3月以来，港股 AI 板块涨得最凶的不是智谱，也不是 MiniMax，而是很多人之前没怎么听过的迅策。3 月 5 日它还在 70.65 港元，3 月 10 日就冲到 153.9 港元，单日一度创下 170.5 港元高点，几天时间几乎翻倍。
3 月 6 日，公司发了 2025 年业绩预告，全年收入约 12.83 亿元，同比大增 102.95%。
但我觉得，市场现在最容易犯的错，就是一涨就急着把它叫成“中国版 Palantir”。
迅策当然不是纯概念股，它本身就是做实时数据基础设施和分析的，按招股书口径，2023 年在中国这个市场排第四，在资管细分领域排第一。问题在于，做数据平台和长成 Palantir，完全不是一回事。
Palantir 真正厉害的地方，不只是“能处理数据”，而是它能深度嵌进客户组织里，最后对业务结果负责。
迅策更像一家借 AI 叙事往上抬估值的数据重交付公司。它的故事能讲，逻辑也顺，但本质上还没有证明自己已经从“项目收入”跨到“平台复利”。
最关键的差别还是商业化深度。Palantir 吃的是最复杂、最肥、绑定最深的大单；迅策虽然增长很猛，但客单价、客户黏性、平台复用能力，还远没到那个级别。
3 月 6 日，公司发了 2025 年业绩预告，全年收入约 12.83 亿元，同比大增 102.95%。
但我觉得，市场现在最容易犯的错，就是一涨就急着把它叫成“中国版 Palantir”。
迅策当然不是纯概念股，它本身就是做实时数据基础设施和分析的，按招股书口径，2023 年在中国这个市场排第四，在资管细分领域排第一。问题在于，做数据平台和长成 Palantir，完全不是一回事。
Palantir 真正厉害的地方，不只是“能处理数据”，而是它能深度嵌进客户组织里，最后对业务结果负责。
迅策更像一家借 AI 叙事往上抬估值的数据重交付公司。它的故事能讲，逻辑也顺，但本质上还没有证明自己已经从“项目收入”跨到“平台复利”。
最关键的差别还是商业化深度。Palantir 吃的是最复杂、最肥、绑定最深的大单；迅策虽然增长很猛，但客单价、客户黏性、平台复用能力，还远没到那个级别。
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Token 与 Token，黄仁勋与中本聪
2008 年，中本聪定义的是一种 被生产出来、被持有、被交易 的 token。
你投入算力，完成 PoW，获得奖励。它的价值锚点是代码写出来的稀缺性，以及后来市场形成的共识。
2026 年，黄仁勋重新定义的是另一种 被生产出来、又被立刻消耗掉 的 token。
你投入算力，产出 token，然后马上把它烧在推理、代码、搜索、决策和企业流程里。它的价值不靠信仰，靠的是使用本身。
所以两者最像的地方，不是都叫 token，
而是都在回答同一个问题：
什么样的计算，值得被定价。
中本聪说，能完成数学证明的算力，值得奖励。
黄仁勋说，在功耗、延迟、吞吐量约束下，能稳定产出推理结果的算力，值得计价。
一个把算力变成资产，
一个把算力变成生产力。
更关键的是，二者的稀缺性来源也不同。
比特币的稀缺性，是代码制造的，可以 fork。
AI token 的稀缺性，是物理世界制造的，受限于电力、土地、散热和数据中心容量，不能 fork。
这也是为什么，英伟达今天卖的早就不只是 GPU。
它不只是卖“矿机”，而是在定义：
什么模型对应什么 token 速度，
什么 token 速度对应什么价格带，
什么价格带需要什么硬件。
换句话说，中本聪写了一套加密经济的发行规则，黄仁勋正在写一套 AI 经济的生产规则。
前者更像数字黄金：生产出来，是为了囤、为了交易、为了博未来升值。
后者更像数字电力：生产出来，就是为了立刻消耗，越用越能证明价值。
17 年前，token 需要靠相信才成立；
17 年后，token 已经不需要被说服了。
因为每一个用 ChatGPT、Claude、Copilot、Agent 的人，今天都已经在用信用卡给 token 结账。
Token 与 Token，黄仁勋与中本聪。
一个定义了“共识驱动的算力资产”，
一个定义了“消费驱动的算力商品”。
挖矿和推理看起来很远，本质上都是一件事：把电，变成价值。
2008 年，中本聪定义的是一种 被生产出来、被持有、被交易 的 token。
你投入算力，完成 PoW，获得奖励。它的价值锚点是代码写出来的稀缺性，以及后来市场形成的共识。
2026 年，黄仁勋重新定义的是另一种 被生产出来、又被立刻消耗掉 的 token。
你投入算力，产出 token，然后马上把它烧在推理、代码、搜索、决策和企业流程里。它的价值不靠信仰，靠的是使用本身。
所以两者最像的地方，不是都叫 token，
而是都在回答同一个问题：
什么样的计算，值得被定价。
中本聪说，能完成数学证明的算力，值得奖励。
黄仁勋说，在功耗、延迟、吞吐量约束下，能稳定产出推理结果的算力，值得计价。
一个把算力变成资产，
一个把算力变成生产力。
更关键的是，二者的稀缺性来源也不同。
比特币的稀缺性，是代码制造的，可以 fork。
AI token 的稀缺性，是物理世界制造的，受限于电力、土地、散热和数据中心容量，不能 fork。
这也是为什么，英伟达今天卖的早就不只是 GPU。
它不只是卖“矿机”，而是在定义：
什么模型对应什么 token 速度，
什么 token 速度对应什么价格带，
什么价格带需要什么硬件。
换句话说，中本聪写了一套加密经济的发行规则，黄仁勋正在写一套 AI 经济的生产规则。
前者更像数字黄金：生产出来，是为了囤、为了交易、为了博未来升值。
后者更像数字电力：生产出来，就是为了立刻消耗，越用越能证明价值。
17 年前，token 需要靠相信才成立；
17 年后，token 已经不需要被说服了。
因为每一个用 ChatGPT、Claude、Copilot、Agent 的人，今天都已经在用信用卡给 token 结账。
Token 与 Token，黄仁勋与中本聪。
一个定义了“共识驱动的算力资产”，
一个定义了“消费驱动的算力商品”。
挖矿和推理看起来很远，本质上都是一件事：把电，变成价值。
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