大模型公司曾给尚未做出工业成果的年轻人开出百万年薪。他们快速建立起团队，想尽办法找到那些聪明、有潜力的人。字节一度先把人抢过来，再给他找位置。但现在，情况正在改变。

今年秋招，一位 2027 届博士生带着六篇顶刊论文、两段头部大厂的模型实习经历，申请了二十多家公司的人才计划。他只考虑这些面向顶尖毕业生的岗位。上一届他的同学，有人拿到腾讯的高薪岗位，有人拿到了阿里的人才计划。在他看来，其中一些人的论文和实习经历还不如自己。

他原本预计能拿到十二三家的机会。但到了 10 月下旬，手里有五六个意向，薪资大多还没确定，腾讯、阿里的求职结果都不如预期。在面一家大厂时，前两轮面试已经通过，他本以为有希望，但没等来第三轮，流程就结束了。“我觉得这个应该能拿下，结果三面都不给。”

高薪抢人的故事仍在发生。一位 AI 公司招聘负责人观察到，今年最受欢迎的学生，报价仍可能高于去年，但供他们选择的机会变少了，“以前，只要你聪明、能力强，就能有无数的机会。现在没那么多试错空间了。”

另一些有论文、有大厂实习经历的年轻人，则发现自己连获得面试都更难。刚入职几个月的一位研究员，最近推荐了几名候选人，多数没有进入面试，其余还在等待。他曾经看好的一位候选人，有知名模型公司的实习经历，也有不错的论文和技术博客，推荐后一个月，流程仍未推进。

猎头和招聘负责人反复提到一个变化：目前，各家模型团队逐渐配齐，招人开始看具体缺口。公司会问一个候选人做过什么，独立解决过什么问题，能给现有团队补充哪种能力。即使已有基模经验，跳到另一支核心团队也变得更难。“基座算法团队的门越收越窄。”

年轻研究员争取的，还有工资之外的东西。获得算力、参与核心项目，在真实的训练中积累下一次被选择的资本，比某次实习更重要。但这道门收紧后，他们面临一个问题：如果第一个机会都没有，该如何证明自己？

他们因技术获得权力，又必须运用权力，保护技术所需要的自由

个人 AI 真正该回答的是：我们如何能过更有意义的人生？

“没见过神迹的人是不信的！”

2025 年 3 月，一场投资会议上，比亚迪董事长王传福带队进场，数十位投资人起立欢迎。当时 BYD 市值已超过 1.1 万亿元，超过了宁德时代。

45 分钟演讲，王传福没怎么提吉利、长城或者理想、问界等老对手、新势力品牌的产品，而是将败退中国市场的全球十大车企视为比亚迪真正的对手——他们有品牌、有规模优势、懂生产，但还不会造电动车。他说早则 2027 年、迟则 2028 年，“大船就会掉头”。

比亚迪希望在此之前，以三年突袭抢下尽可能大的市场。为此，他愿意用一部分利润换市场份额——同时打技术战、渠道战，牺牲一部分单车利润，在市场上 “杀个片甲不留”。

一位国际机构的分析师听完觉得，如果比亚迪的车销量还不好，是消费者还没发现它的好，“不是王传福有问题”。当时比亚迪宣布 21 款主销车型全部上智驾，连 7.88 万元的海鸥都用上了。

一年后，这位分析师已经不再关注汽车业，比亚迪也进入另一条轨迹：今年前 9 个月国内销量约 179 万辆，同比减少 30%。

“价格战” 也成了敏感词。2025 年 “五一” 期间，吉利、哈弗等品牌开始促销。5 月 23 日，比亚迪 22 款车型限时降价，最高优惠 5.3 万元，多家车企跟进推出新一轮优惠。但随着工信部 5 月底表示 “‘价格战’ 没有赢家，更没有未来”，价格战暂缓。7 月中旬，国务院常务会议听取了规范新能源汽车产业竞争秩序的汇报。

海外带来了转机。伊朗战争推高油价，增加了海外消费者对电动车的需求。前 9 个月，比亚迪海外乘用车及皮卡销量达到 133.8 万辆，将集团总销量的同比降幅收窄至 3.9%。9 月单月销量已同比增长 17%。

销量回升，财务压力没有解除。上半年，受市场调整和汇率波动影响，比亚迪归母净利润同比下降 20.5%，至 123 亿元。与此同时，它的银行借款和债券合计 1201 亿元，是 2024 年末的 4 倍多。

比亚迪过去一年的转变，是中国新能源车行业的缩影。它坚定投入技术、扩建工厂、整合供应链，抓住了汽车电动化的机会。如今，买车的人变少，产品缺少差异，价格降无可降，竞争看不到头。海外可能是新机会，但也需要不断投钱建厂、面对政策风险，并在那里迎战同样加速出海的中国同行。

“我接受你的访谈，我什么都敢讲，我不怕。”

数学家丘成桐 77 岁了。衬衫口袋里插着一支圆珠笔，走路慢悠悠的，说起话来却几乎没有缓冲。

丘成桐是过去半个世纪全球最重要的数学家之一。他 27 岁证明卡拉比猜想，32 岁获得菲尔兹奖，并推动几何分析成为现代数学的重要领域。

对他来说，数学不只是职业，也是一个 “完全自由的国度”——一个命题只有对与错。它不会因为一个人的国籍、身份、头衔和地位而改变，也不会因为谁掌握更多资源，就变得更接近真理。

2021 年，他在清华创办求真书院，一年后从哈佛退休，全职回到中国。

在这里，学问之外还有院士、帽子、职位、经费和人情；急于成名的年轻人，争抢头衔的教授，在意排名的学校，追逐暴利的企业家。丘成桐把其中很多东西归结为两个字：功利。

2026 年 7 月，王虹、邓煜获得菲尔兹奖。丘成桐公开说，希望他们有一天能够回国。他也说，他们回来的前提，必须有适合他们进一步成长的土壤，而不是担心——能不能当院士。很多人因此质疑他：既然知道这个环境仍有问题，为什么还要劝他们回来？

丘成桐的回答是，“如果他们回来，我们可以提供他们所需的环境。”

他说的是清华求真书院。

他希望在求真书院建立一个更接近数学世界规则的小环境：好的学者因为学问被尊重，年轻人不必过早追逐帽子和职位，研究可以按照十年、二十年的尺度来衡量，而不是急着证明自己的价值。

但要建立这个小环境，他需要政策支持，还要向企业家和社会募集资金，钱募到以后，能不能用、怎么用，仍要层层审核。为了让海外学者在中国安心工作，他要处理许多与数学无关的问题：老师周末生病，能不能及时看上医生；孩子来到北京，能不能顺利入学。

丘成桐说，自己不在乎钱、不在乎权力。但他极力推动的，却是一件无法脱离现实资源和制度环境的事。

这正是丘成桐眼下的难题：他相信真正的学问应该远离权力、金钱和名利，却又必须争取资源，借助自己的声望，建立一个尽可能不被外力支配的学术空间。

以下是今年 8 月，《晚点 LatePost》与《财经》杂志共同对丘成桐的访问。为避免引发过多争议，部分内容未收入本文。

美国物理学家理查德·费曼在挑战者号事故调查报告中写道：“要让一项技术取得成功，就必须让现实优先于公关，因为自然无法被欺骗。”

刹车踏板总成可能是汽车上最成熟的零件之一。最近，它成了这句话的注脚。

这两天，《晚点 LatePost》与多位汽车研发工程师和学者进行了交流，他们的专业涉及制动研发、材料和失效分析等方向。尽管分析的切入点不同，但他们的第一判断近乎一致：不管驾驶员怎么踩，刹车踏板支架都不应该被踩断。

“归根结底它就不应该断。” 一位曾在外资 Tier 1 工作的制动工程师反复对《晚点 LatePost》说。他从事制动研发近十年，称企业在开发过程中也会让测试人员尽力踩下刹车，因为不能要求用户在紧急情况下控制自己的踩踏力度。

一家自主车企的制动工程师同样感到诧异。他介绍，他们开发刹车踏板总成时会检查静态强度、冲击强度和耐久表现，还会不断加大载荷，找到它断裂的边界；内部做制动测试时，也会学媒体一脚踩死。在他看来，经过多轮完整验证的零件，不应该到车辆交付后才暴露这样的问题。

“经历了冰箱彩电大沙发、帐篷睡袋麻将桌的汽车消费者应该回归理性，审视最该重视的东西。” 另一位从业二十余年的资深人士说。

接近这一事件的人士说，尊界 V800 的踏板支架断裂是在常规测试中意外发现的。测试团队随后在相同场景下又复现了 2 次，3 台车的踏板支架都出现断裂。10 月 8 日晚，尊界汽车称，其制动系统按照高于国家标准 GB 21670-2025、GB 7258-2026 及行业标准 QC/T 788-2018 的要求，完成了全流程开发与验证。

在清华大学从事热塑性塑料损伤行为、材料力学测试的研究员把注意力放在材料与结构的配合上。他认为，包括尊界 V800 在内所使用的玻纤增强塑料可以满足踏板支架的使用要求，但快速踩踏与缓慢施力时，材料的表现会有差异，因此设计需要考虑这些差异，也要考虑温度、材料批次和加工带来的波动，留出足够的安全余量。

相关的国家强制标准只要求 500 N 的踏板力能把车刹停，行业推荐标准要求支架承受 1500 N。《晚点 LatePost》了解到，企业内部的要求往往高得多：上汽通用的设计起点是 2700 N，一家传统车企的破坏载荷一般不低于 3000 N，一家头部新势力的设计强度也高于 3000 N。

“我不关心具体数值，这是研发的事，我关心这件事情的影响。风险分析有三个维度，严重度、发生频率、可发现性，这个严重度接近无穷大了。” 一位合资品牌的采购人士说。“国标覆盖不了那就得改国标，把这位测试员叫过去现场标定新标准。”

一位长期从事失效分析的学者则强调，确认原因需要拿到断裂样品。材料、结构、加工、装配和操作都可能影响结果。仅凭视频和照片，还无法确定这些因素的主次，更不能替代实物检验和试验。

访谈也逐渐涉及今天的汽车开发方式。几位工程师提到，车型开发周期正在缩短，成本要求也越来越细。复用成熟零件、并行开展工作、把车运到南半球做冬季测试，都能加快开发，但也带来了更多的不确定因素。

2010 年，丰田章男赴美国国会解释召回危机时，承认丰田传统上依次排列的安全、质量和销量，在快速扩张中变得混乱。“我们追求增长的速度，超过了培养人员和发展组织的速度。” 他说。

以下是《晚点 LatePost》与 9 位汽车工程师、学者、行业人士的对话。部分人士应要求匿名。

从一汽广汽重组的 4 个约束，到国内汽车整合的更大约束。

8 月的一个下午，我从旧金山机场出来，上 101 高速往南开。

湾区的夏天几乎没有云，阳光把路面晒得发白。机场附近还是仓库和低矮的办公楼，再往南，风景慢慢被广告牌接管。

这条路的广告牌，一直是硅谷最诚实的风向标。两年前挤满 SaaS，去年还能看到一点消费品牌，今年清一色全是 AI 公司。

几位 OpenAI 的朋友，花了很长时间复盘过去一年押错的方向，也认真拆解中国模型公司到底强在哪；Google 的 researcher 聊到多模态，很直接地说：“打不过国内。” 这当然不能概括今天中美 AI 的整体位置，但几年前，很难想象这样的判断会从硅谷一线的 researcher 嘴里说出来。

大家开始重新估计中美之间的差距到底有多大，不过这个问题也已经没有一个统一判断：在预训练、后训练和多模态上，答案可能完全不同。

另一种变化，发生在过去两年最贵的那批 Neo lab 身上。

Thinking Machines Lab 的 researcher 告诉我，他们今天经历的痛苦，其他 Neo lab 迟早还会再经历一遍。而我越来越怀疑，下一家真正跑出来的 Neo lab，不会长成今天这个样子。

这可能是我这次在硅谷最强烈的感受：过去两年形成的很多边界和共识，并没有想象中那么牢固：
最顶尖的 researcher 聚在一起，是不是就能再造一家 OpenAI？美国最好的 Lab，是不是在每一个战场上都能领先？模型、数据、应用和算力，到底谁是谁的上游？最强的模型，是不是就应该一直卖最贵的价格？……

甚至连最漂亮的增长故事，也被重新计算：8 月，彭博报道 Anthropic 的 ARR 达到了 650 亿美元，比两个月前又涨了 180 亿。放在任何一家公司身上，这都是惊人的增长。但它仍然低于市场此前的期待，一些投资者原本预期，这个数字会达到 700 多亿美元。

五个月前我写 “全员 token-maxxing”，那时候硅谷最强烈的情绪是怕跟不上，更多 token、更多卡、更大的模型、更快的迭代，速度本身就是答案。

但五个月后，越来越多人开始回头问：过去两年我们最相信的那些东西，到底还有多少成立？

商业逻辑比技术逻辑更重要。