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🚀 2026，真正的 AI 原生时代已经开始。 不只是 AI 写代码，而是整个应用生命周期都由 AI 驱动： ✅ AI 生成 ✅ AI 部署 ✅ AI 运行在专属 AI 基础设施之上 这才是真正的 **AI Native**。 大多数传统 L1 并不具备这样的能力，而 **Canopy** 正是围绕这三大核心能力打造的 AI 原生基础设施。🌿 AI + Web3 的下一阶段，或许不是升级，而是一次底层重构。 @CNPYNetwork #Canopy# #AI# #AINative# #Web3# #Layer1#

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Garry Tan says we'll see a wave of exceptional older AI-native founders: "There's going to be as many Patrick Collisons as ever, but one mega trend that we're seeing is the 35, 40, 45-year-old founder who's been around the block, built a lot of engineering." "Peter Steinberger is a perfect example of that. He's been around the block. He knows what to build." "If you take that person, suddenly there's 400 of those people. You can outperform an entire department of any Mag 7." @garrytan @illscience

目前我在硅谷的 AI 训练/推理大厂带领一个 20 多人的团队，跟公司申请了预算100万美元，进行Token 不限量的激进实验, 这个帖子分享我在一线的使用认知和结论 结论是：Token 不限量不切实际，比人类贵很多，反而造成了在组织效率提升上，遭遇了明显的边际效益门槛。 我预计 AI 真正的上行空间不在于单个组织消耗 token 冲破天际线，而在于基本的大盘子从 0 到 1 开始到 AI token 使用 AI 现在无法落地，有很大一部分是因为我们的公司不够 AI native，整个组织架构还是为人而设计的。因此，AI 的无预算上线使用出现了水土不服 > 先说数据： 最多的成员单日花费 Token $7,000，团队中位数 $2,000。大家最喜欢的模型是 GPT-5.6 Sol Fast 和 Fable 5 Fast。算下来超过了大部分人的月工资，不可持续 > 今天跟团队每个成员都 1 对 1 过，说几个共性问题 1. 团队成员普遍反映比之前更累，真的很累，工资没变，干的活反而更多 在等待推理过程中，团队成员中位数大概会开 5 个 session 并行去使用，context 不断地转换，这对于人脑是一个很大的挑战 此外，人类去 review AI 产生的大量工作，也带来了非常大的负担 2. 未必所有工作都需要贵模型。模型路由非常关键，但便宜模型未必真的便宜 成员通常会将一些更偏向于快问快答、前期调研的任务交给 Grok 4.5（便宜、快）。虽然等待时间更短，但来回反复的次数更多。很多贵模型一次能完成的事情，便宜模型要来回迭代，再加上之前多个 session 并行，反而造成了一种负担。总的调用量换算成价格，甚至比贵模型更贵 3. 团队的会议数上个月环比减少了将近 80%，整个团队好像变成了 AI 跟 AI 在对话工作 很多团队成员将自己的大脑都托管给 AI 了，因此有的时候对项目的细节掌握度、理解度都不够。 在会上别人问什么问题，人类完全无法 real-time 回答，所以更多地变成了 offline 的沟通方式——因为在 offline 情况下，收到问题之后才能去问 AI，然后再进行回答 个别情况下，群里出现了 AI 一通乱答，对面的 AI 再一通乱答，两个人直接聊偏的情况

AI-native production is reshaping how commercial videos are created, scaled, and brought to market. How did we get here? It's not just better models. It's real workflows built on real infrastructure. On Aug 13, @AZ8studio Co-Founder Shi Kang joins BytePlus to break down: How a platform turns Seedance 2.5 into production-grade AI video workflows From single clips to structured multi-shot works — how Seedance 2.5 helps drive the shift. Exclusive live demo of the latest Seedance 2.5-powered workflow.

要我说，AI native 时代最成功的创业者，应当实打实的参与到所有行业的所有工作中去，而不是试图用软件工程工作中的工具（比如 Git 和 notion 等）通过组合来完成其他领域的工作，知识工作有一定的相似性，但在知识工作之外，仍有大量的空间没有被梳理和信息化，我觉得所有人应该像 Elon 对 Terafab 那样重新思考芯片制造一样重新思考工作。

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We are going to see a lot of vertically focused AI native companies accelerate. Routers, open-source models and specialized post-training enabled by companies like @FireworksAI_HQ have all made dramatic advances and the combination of the three is driving accelerating growth. Companies like @wearelegora can now use their data to post-train an open-source model and then combine it with frontier models behind a router to get the same or better outcomes at lower costs than the frontier alone. This dramatically improves the business model for all these companies. @cognition seeing similar trends.

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关于 Agent 的判断： 1. 更通用的吃掉更垂直的 通用 Agent — Codex、Claude Cowork、Workbuddy... 逐渐吃掉专业 Agent 和垂类 Agent（比如 Genspark、Skywork...）。通用 Agent 将成为用户的主要入口，通用 Agent + Skill + MCP 能解决大部分专业任务，大部分 AI-native 应用创业会是伪命题。 2. 更开放的吃掉更封闭的 更开放一方面指的是模型可替换。随着模型能力趋同，模型本身逐渐成为可路由的基础设施。通用 Agent 应根据质量、成本、速度和合规要求动态选择最佳模型，并且将自由度开放给用户。 更开放的另一方面指的是 Agent 本身能被用户/客户拥有：可以本地运行或企业自部署，不必把所有数据和权限交给平台；能修改 Agent 的记忆、规划、权限和执行逻辑；Skill、工作流、记忆、连接器和配置能自由迁移（Cindy、OpenWorker 这类开源 Agent 已经在往这个方向走）。 3. 更下沉的吃掉更傲慢的 Codex、Claude、甚至 DeepSeek 背后的团队都以 AGI 为长期目标，这种技术理想主义，也带来了阶段性的产品傲慢，他们不太愿意做一些更脏更累的面向用户的下沉化需求，比如 Workbuddy 针对 Skill 的精细化运营——包装成专家/专家团这种更面向用户的概念，这些拼的是产品、运营能力，而非技术能力，加上市场足够大，草根团队在通用 Agent 上也有一段时间的机会窗口。