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AI is transforming enterprise workflows and informing daily choices. @genspark_ai Co-Founder + COO @sang_wen argues that both frontier and lower-tier models have a role to play, emphasizing accessibility and model diversity.

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来自即刻用户的一个数据。看完后有几个感触： 1、OpenClaw 的月访问量只有 WorkBuddy 的一半左右了。龙虾的热度还在迅猛下降中。不过值得后续关注的是，WorkBuddy 是否也是虚热。过三个月后，等腾讯投流降下来后，WorkBuddy 有可能是另一种龙虾。 2、Manus 不容易。脱离 Meta 回归国内资本的消息，看起来不可避免地影响了用户拓展和留存。不容易。期待 Genspark 别涨，得继续跌。很敬佩 Manus，但非常鄙视 Genspark。 3、YouMind 的数据，没有那么好。看起来涨了不少，其实是虚胖。SEO 容易阶段性让某些数据后看，实际数据还在求存活。创业真难啊。 4、Lovart 在继续跌。可惜没看到 LibTV 的数据。对陈冕，始终敬佩不起来。可能是我自己的问题。 我还是太感性了。也想什么时候能像张一鸣一样极致理性。 有意思的是，昨天字节一高级 HRBP 加我微信，跟我说：一鸣偶尔也是非常感性的。 庸俗的创业圈。身处其中。都没时间去看奥德赛。没意思。

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。

2020 年以来成立的初创公司中，按网站流量排名前 20： 1. DeepSeek 2. Perplexity 3. Suno 4. Polymarket 5. Gamma 6. ElevenLabs 7. Lovable 8. Arena 9. xAI 10. Supabase 11. Manus 12. Higgsfield 13. Cursor 14. Fanvue 15. OpenRouter 16. GPTZero 17. Genspark 18. ShopMy 19. Venice 20. Whop

Top 20 Startups by Web Traffic founded since 2020 1. DeepSeek 2. Perplexity 3. Suno 4. Polymarket 5. Gamma 6. ElevenLabs 7. Lovable 8. Arena 9. xAI 10. Supabase 11. Manus 12. Higgsfield 13. Cursor 14. Fanvue 15. OpenRouter 16. GPTZero 17. Genspark 18. ShopMy 19. Venice 20. Whop Some interesting observations: — Only 25% were not AI: Polymarket, Supabase, Fanvue, ShopMy, Whop — 20% were acquired — Startups that didn't surprisingly didn't make the cut: Kalshi (founded 2018), Mistral (10M), OpenEvidence (11.4M), Cognition — All but 2 are unicorns (GPTZero, Fanvue), 7 decacorns, but there's no clear correlation between traffic and valuation

Liblib 可能是我唯二看不懂的 AI 应用团队，另一个是 GenSpark 他们好像除了让自己跑的足够快，能在模型的夹缝中一直领先一个身位，没有任何其他路径可走 而这种夹缝中的窒息、对速度的要求又都太高了，团队除了往前跑似乎做不了其他事情，任何影响速度的 side project、research 等等都会和速度形成矛盾，从而产生人与人之间的矛盾 看不懂，这两个团队的未来会走向哪里？会一路狂奔在夹缝中撞线？还是会终于在某个点被模型的速度碾过去？

【Genspark Claw 代发】 腾讯 Q1 不是“全面超预期”的财报，更准确地说，是“核心业务稳健、AI 逻辑增强、但短期利润和兑现节奏仍需验证”的财报。 报告：