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阿里、美团、腾讯三家在这三家AI公司上的浮盈毛估估加起来已经超过 1000 亿，投资上猛赚，但和这三家蒸发的市值来比的话简直亏大发了。 但同样是投AI，三家的画风完全不一样。美团投得最少、赚得最猛，阿里撒网最广、有部分是以算力投进去，腾讯居中。 1、先看智谱：美团45倍，碾压全场 智谱现在市值约 3500 亿 RMB（港股02513，5月初盘中一度突破 1000 港元，总市值超 4000 亿港元），智谱的 GLM5.1 登顶全球大模型 TOP3，coding 套餐天天卖爆。 美团是最早下注的。2023年3月B2轮，3 亿 RMB 直接拍进去，投后估值 32 亿，占股超过 10%。之后美团再没追加，经过后面数轮融资和IPO稀释，美团还剩 3.91%，对应市值 137 亿。3亿变137亿，净赚 134 亿，回报 45 倍。这个数字放在整个中国一级市场都是顶级水准。 腾讯来得晚一些。2024年8月B4轮才进，投了 2 亿，投后估值已经到 72 亿，占股 2.7%。稀释后剩 1.58%，值 55 亿，回报 27 倍。也不差，但跟美团一比，晚了一年多，回报直接砍了一半。 阿里的路径最绕。蚂蚁旗下上海云玡先在B3轮用 1.5 亿认购了智谱 66.7 万元注册资本，IPO后持 1.54%，值 54 亿，回报 33 倍。阿里自己不算差，蚂蚁通过上海云玡和上海飞玡合计持 3.66%，值 128 亿，成本 4.9 亿（已扣掉转让给阿里的 1.1 亿），回报 25 倍。阿里系（阿里+蚂蚁）在智谱合计持股 5.2%，浮盈约 175 亿。 2、MiniMax：阿里重仓，腾讯跟投，美团缺席 阿里在MiniMax上下了重注。通过Alisoft持股 12.52%，按当前市值算约 37 亿美金。阿里参与了B轮和基石轮，但MiniMax没详细披露阿里的出资金额，按毛估估约 6 亿美金成本，增值约 5.2 倍，赚31 亿美金 210亿人民币 腾讯占 2.37%，值约 7 亿美金，参与轮次比阿里略早，成本应该更低，按 ~1 亿美金估算，增值约 6 倍。虽然绝对金额不如阿里，但成本控制得更好，倍数反而更高。 美团没参与MiniMax投资。 3、Kimi：阿里可能是最大赢家、美团也是重注 月之暗面还没上市，最新一轮 20 亿美元融资刚刚完成，投后估值突破 200 亿美元（~1400 亿 RMB），美团龙珠领投。 阿里是Kimi早期最重要的财务投资者。2024年以 8 亿美金购入约 36% 股权，不过其中部分以阿里云算力结算，现金大约 6 亿美金。2026年2月又参与了 7 亿美金融资，具体金额未披露。按 36% 股权算，当前市值约 72 亿美金，账面回报约 9 倍。但这个倍数的前提是：阿里没有在后续融资中被大幅稀释，以及 200 亿估值站得住。两个条件都有变数。 腾讯2024年8月参与了 3 亿美金融资按照 33 亿美金估值投资，2026年2月又联合领投了 7 亿美金融资，但两轮出资金额都没披露，没法算精确浮盈。按腾讯一贯风格，大概率是跟投而非重仓。 美团这边分成两笔。王慧文个人累计投资约 7000 万美金（~4.9 亿 RMB），按当前估值算回报约 5 倍，这笔投得早，赚得还行。美团龙珠则是本轮 20 亿融资的领投方，单笔出资超 2 亿美金，刚投完估值没涨多少，暂时没有浮盈。 几个有意思的点： 1、美团回报倍数碾压。3亿进去，134亿出来，45倍。原因很简单：进得早，出得少。B2轮就进去了。 2、阿里智谱、MiniMax、Kimi三家全投了，总浮盈金额最大，且每家投入金额大，还有很大一部分是用算力来投的。 3、腾讯最均衡。智谱27倍，MiniMax 6倍，综合回报11倍，kimi 预计 6 倍。 4、Kimi可能是阿里最大的单笔回报来源——36%股权按 200 亿美金估值值 72 亿美金，如果最终IPO定价更高，这个数字还会膨胀。 这三家AI公司股价波动剧烈。智谱从上市首日 131 港元涨到 840+ 港元，MiniMax从 165 港元涨到 1200+ 港元，但回调也很猛。这些浮盈在变现之前，都是纸面富贵。 还有一点值得说：这三家大厂投AI的逻辑不是纯财务投资。阿里需要算力客户，腾讯需要生态卡位，美团需要技术壁垒，三个各自投的目的不同但都是为了不被取代。

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。

看到两个新闻来聊聊Parlay⬇️ 一个是最近 @Polymarket 开始支持Parlay（Combos/串关）。 另一个是昨天尼克斯队阵马刺的比赛中，Kalshi的做市商SIG录得体育市场上最大的亏损（作为参考，taker的总盈利是 $22.4M）。 而 @Kalshi 在今年早些时候就支持了Combos。今年前四个月里，Kalshi总共有8亿美金的Combos成交量，用户的损失在15%（由SIG和Kalshi一起米西😋） ❓为什么做Parlay的做市商不是一件容易的事情？ 1️⃣ Parlay的定价需要考虑的是各个事件的联合概率。而联合概率只有在事件独立的情况下才可以由各自概率推导出来P=P1 * P2 *... 所以从做市商的角度出发，如果直接按照独立事件定价，会给出过于乐观的价格。举个极端的例子，“尼克斯赢球”和“尼克斯 -5” 两个事件是包含关系，其实只有“尼克斯赢球”是有效的。 2️⃣ Parlay不像传统衍生品一样可以简单的对冲。这是因为可能结果的组合空间随着事件数量增多而爆炸。做市商需要lock的保证金也会是天文数字（当然SIG肯定和Kalshi有py协议） 3️⃣ 要对抗toxic flow。Kalshi的RFQ只藏在了APP端，并且简单的抓包是拿不到rfq的接口。文档中的combos endpoint跟Polymarket的API一样💩 但是还是有高手taker在今年3/24一天赚到 $750k ⚠️所以核心是在考验做市商的Risk Engine。如果你在做permisionless的parlay rfq，我觉得终极解决方案是通过一个类似 World Model 的东西来做 （@ylecun （不是 不然总会有这样那样的correlation被toxic taker给吃掉，特别当你是一家startup的时候（iykyk我在点名谁😼） 💡最近也有一些startup出来做这个问题，比如YC 26 Spring的 @totalistrading 。 创始人 @ericliu 提到过可以通过组合优化不同Parlay之间的事件进行对冲，从而达到类似Portfolio Margin的效果。 早期Pricing可以通过直接在independent prob上加一个discount；rfq也可以通过非常conservative的rule来ban掉包含同类型市场的组合。 特别是当Parlay扩展到其他非sportsbook的事件时，可能做insurance的玩家会更有优势 @UseCorgi @earthianai

哈哈哈哈哈 OpenAI 在 Google 买了关键词，搜 Anthropic 率先出来的就是 ChatGPT 🤣 没记错的话，Google 还是 Anthropic 股东来着 部门各自为战是吧🥲

阿里为了请无招回来，花了一年多。而让他离开，只用了几天 无招去年 3 月回钉钉以来，陈航已经在社交网络引起三轮广泛讨论： 第一次是 2025 年 4 月初。陈航开始猛抓考勤，要求团队早 9 点打卡、开早晚例会、午休 13:14 必须就位，并召集钉钉 P7 级别以上的产品经理一对一约谈，批评公司失去了早期创业的拼搏文化。 第二次是去年 8 月，钉钉即将召开他回归后的首次发布会。陈航在 0 点后巡楼查岗，当场质问 “为什么 11 点就走”，并带 HR 深夜清点工位。 前两次虽然在社交媒体被热烈讨论，阿里内部都没有针对性动作。这一次完全不一样：6 月 4 日，钉钉员工幽素在阿里内网发布 7.5 万字离职长文《置身钉内》，迅速传播；6 天后，阿里合伙人委员会在内网回应，直指钉钉的管理方式 “不是阿里文化该有的样子”，重申 “视人为人、有情有义”“人是阿里最宝贵的财富”。 这是阿里 “合伙人委员会” 首次回应员工。合伙人委员会是阿里的最高决策集体，集团 CTO 吴泽明（花名：范禹）上月刚成为第 5 名成员。 回应发出后不到 24 小时，陈航卸任钉钉 CEO——他成为阿里成立以来罕见的、因管理文化被直接换掉的元老。 陈航在 2014 年创立钉钉。他逢人便推荐，对产品要求极为严苛，快速做大了这款面向企业的社交产品。 他的管理风格一向以 “高压” 著称，招人标准是 “够不够疯狂”。内部创业早期，他经常从早 8 点干到凌晨一两点，全年无休。2018 年，他在员工动员大会上的言论 “不知道你们 10 点前回家做什么” 就曾被外界批评。 但这些批评在当时没那么重要，因为阿里几轮做社交失败后，终于有一个钉钉，在企业办公市场正面赢过企业微信。钉钉也是阿里除电商相关业务外，少数几个从 0 到 1 做成的产品——对一个大集团来说，有人能做出新东西、进入新领域，太难得了。 当时的高压管理，多数员工还能忍受：在上升周期里，产品有结果，结果带来晋升，可以在杭州换更大的房子。当时的大厂员工普遍接受这样的交换。 陈航做了六年钉钉。2020 年阿里推行 “云钉一体” 战略后，他离开阿里创业，创立两氢一氧，做了四五年宠物智能硬件和日本跨境电商平台。2025 年 3 月底，他回归阿里，重新带队钉钉。与陈航一同离开钉钉创业的核心骨干任卿（原钉钉副总裁）、朱鸿（原钉钉首席架构师、CTO）也一起回归。 一位两氢一氧的前员工认为无招是 “被叫回去的”：2025 年 3 月中旬——无招正式宣布回归钉钉的一周多前——他刚在东京下高井户买下一栋房子，打算用作两氢一氧的日本办公室。 回归后的陈航没有变，管理风格变本加厉。 他回归三天后，就有钉钉员工在社交平台发帖：上班时间提前到 9 点，午休缩短半小时，技术员工全员学 Python；工作时间不能打开微信、小红书，也不能私下加微信，对外沟通统一说 “不好意思，我只有钉钉”。 赶上今年初 OpenClaw 走红，钉钉紧急要上线面向企业的 AI Agent 工作平台“悟空”。员工的上班时间进一步拉长：大年初四全员返工，到三月底没有休过一天。 一位钉钉员工告诉我们，陈航回归后要求每个部门开早晚例会。每天早例会 9 点开始，要打开 AI 听记录音，员工要聚在各自业务的进度表大白板前拍照，AI 数人头、按声纹判断几人参会。 晚例会不得早于晚上 9 点开始，同样要录音、拍照。有人实在有事先走，不同部门会互相 “借人” 凑数——系统只数人头，不识别人脸。“我们互相借 ‘人头’ 这件事，无招不知道。” 一位长期与阿里合作的猎头告诉我们，钉钉部分岗位在四五轮面试后，还要求候选人动员二三十位亲友注册钉钉，并完成 “族谱上钉” 的作业——把家族成员拉进钉钉，建立一个 6 人以上的族谱组织，让家人真实使用、给出产品反馈。 员工在试用期还要在钉钉的服务池中选一个低分企业，或拉一个新公司 “上钉”，把服务做到 1000 分以上——而钉钉上 1000 分的满分企业不足 2%。销售岗位还要把一个飞书客户拉来钉钉。 “钉钉要找服从性高、热爱工作且一天能上班十四个小时的员工。” 这位猎头说，他几乎无法招到合适人选。 我们在钉钉上主动联系了陈航，截至发稿，消息一直是 “未读” 状态。 多位与陈航共事多年的同事，以及两氢一氧时期的创业伙伴认为他一心想做成大事，极度看重客户价值。一位陈航过去的下属说他单纯、专注，待人对人真诚——对别人高要求，对自己也是如此。 前几年一位创业者见到陈航，得到的建议是：创业要像爬山，不要抬头看山顶有多远，否则容易畏难，得专注脚下的每一步。 钉钉早年能做起来，是因为产品坚定站在老板视角，上线之初连会议来电都伪装成老板本人来电。陈航的管理方法也是钉钉产品逻辑的体现。 一位曾经的创业伙伴评价陈航：“他知道时代变了，但可能没关注到人也变了，社会也变了。个体价值和追求需要被尊重，关键人才的创造力需要空间。”

拍哀居短影音幕後花絮🤣🤣🤣 OF正片絕對是直接來的🥵!!!! 好吃好吃⋯ PEKO母女下週將會更新在我跟企鵝各自OF喔✨ 這幾天會一直各種預告peko🐰⋯！ #pekora# @MissPenguin72

正可谓“病床前无孝子；夫妻本是同林鸟，大难临头各自飞～” 女子称很后悔救回脑溢血的丈夫，如果回到九年前，一定会坚决选择放弃治疗........

爱沙尼亚刚刚在全国范围内为所有10年级和11年级学生配备了各自的ChatGPT账号，供他们在校使用。这项试验是为了应对一个挑战：在AI时代，人类究竟应该承担多少思考工作？我们又该如何防止这项新技术变成一根我们离不开的拐杖？