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美股今日早报！05.29 道琼斯指数涨24.69点，涨幅0.05%，收50668.97点； 纳斯达克指数涨242.74点，涨幅0.91%，收26917.47点； 标普500指数涨43.27点，涨幅0.58%，收7563.63点； 纳斯达克中国金龙指数31.46点，跌幅0.48%，收6586.59点； 美股三大指数因美伊谈判进展小幅上涨；中国金龙指数小幅下跌。 大型科技股集体上涨 万得美国科技七巨头指数整体涨0.91%​​，具体表现为： 微软涨超3%​​，闪迪涨超3%​ 高通、礼来及AMD涨超4%​ 亚马逊涨0.79%，英伟达涨0.78%，苹果涨0.53%，特斯拉涨0.4%，谷歌涨0.33%，脸书涨0.01% 仅美光科技小幅下跌0.53% 细分板块领跌领涨 SaaS板块领涨​：Snowflake大涨超36%​​， ServiceNow涨超6%，Palantir涨超8%，核心原因是Q1业绩超预期，同时公司宣布未来五年将向AWS采购60亿美元服务与技术，带动板块情绪 量子计算板块上涨​：D-Wave涨超7%，IBM涨超3% 芯片股多数上涨​：费城半导体指数涨1%，ARM涨超10%，超威半导体、高通涨超4%，闪迪涨超3%，迈威尔科技涨超3% 光通信板块普跌​：Lumentum、康宁跌超4% 中概股表现 纳斯达克中国金龙指数收跌0.48%​​，行情分化： 上涨：逸仙电商收涨18.2%，爱奇艺涨8%，阿特斯太阳能涨6.8%，万国数据涨4.1% 下跌：美团跌4.8%，拼多多跌4.1%，蔚来跌3.2%，阿里跌1.3%，腾讯跌1.7% 最新宏观数据背景 5月28日公布的最新经济数据显示： 1，美国2026年第一季度实际GDP二次预估值按年率计算增长1.6%​​，低于首次预估的2% 2，美国4月PCE物价指数同比飙升3.8%​​，创2023年5月以来最大涨幅；核心PCE物价指数同比增长3.3%​​，为2023年11月以来最高水平，符合市场此前预期 #美股市场#

🇺🇸 美国 AI/科技公司融资 大模型 & AI基础设施 1. Factory — $150M C轮（AI开发平台） - 旧金山，专注AI-native软件工程 - 🔗 2. Cerebras — $20B+ 框架协议（AI芯片） - 与OpenAI签署协议，提供750MW超低延迟推理能力 - 2026年3月与AWS合作集成CS-3到Amazon Bedrock - 🔗 3. Shield AI — $1.5B G轮 + $500M优先股（国防AI） - 估值$12.7B，同比↑140% - 美国空军选定其Hivemind软件用于协作作战飞机项目 - 预计2026年收入$540M+（↑80%） - 🔗 4. xAI — $10B（Elon Musk的AI公司） - $5B战略股权 + $5B定期贷款和担保票据 - 🔗 --- AI应用公司（企业服务/SaaS） 5. Lyzr — 估值$250M（AI Agent基础设施） - 帮助企业构建与企业数据和应用交互的AI Agent - 提供安全部署和管理AI Agent的工具 - 🔗 6. Humand — $66M（无办公桌工人操作系统） - 面向零售、制造、物流等行业的前线员工 - 移动优先的AI工作流、内部通讯和HR系统 - 🔗 7. Savvy Wealth — $72M B轮（财富管理AI） - 为财务顾问提供AI工具 - 累计融资$106M - 🔗 8. Sona — $45M（薪资和劳动力管理） - 面向零售、酒店、医疗等前线行业 - AI驱动的排班、预测和工资准确性工具 - 🔗 9. Stedi — $50M（医疗保健交易处理） - 连接医疗服务提供商、付款方和清算所 - 标准化碎片化数据流，减少人工对账 - 🔗 10. Yuzu Health — $35M A轮（健康保险运营） - 理赔裁决、计划配置和入职软件 - 使用AI简化通常依赖多个中介和人工检查的流程 - 🔗 11. Levelpath — $55M B轮（采购AI） - AI Agent自主处理企业采购任务 - 由Battery Ventures领投 - 🔗 12. Patlytics — $40M B轮（法律AI） - 专利分析和知识产权AI平台 - 🔗 13. Luminai — $38M B轮（企业AI） - 🔗 14. AfterQuery — $30M A轮（数据AI） - 🔗 15. Parasail — $32M A轮（AI云基础设施） - 🔗 16. Phonely — $16M A轮（AI语音通信） - 🔗 17. Variance — $21.5M A轮（合规自动化） - AI Agent摄取监管文件、映射要求、监控合规差距 - 🔗 18. NeuBird AI — $19.3M（IT预测监控） - 分析日志、指标和信号，在问题升级前发现 - 自动触发修复（重启服务、重新分配资源） - 🔗 --- 🇸🇬 新加坡/东南亚 AI公司 19. SleekFlow — 累计$23.5M（全渠道AI对话平台） - 覆盖新加坡、香港、马来西亚、印尼、巴西、阿联酋 - AI Revenue Agent处理线索资格审查、产品推荐、收款、预约 - 🔗 20. ViSenze — 视觉AI平台（零售/电商） - 为零售和电商客户提供视觉搜索AI - 提高参与度、平均订单价值和产品发现速度 - 🔗 --- 🇪🇺 欧洲 AI公司 21. Unique — $30M A轮（金融AI） - 苏黎世，为资产管理、财富管理、零售和私人银行提供专业AI平台 - 支持Pictet、UBP、SIX、LGT、Partners Group等客户 - 为30,000名金融专业人士提升研究、合规和KYC效率 - 由CommerzVentures和DN Capital领投 - 🔗 22. 欧洲AI融资趋势 - 2024年：€4.1B / 233笔交易 - 2025年：€10.6B / 662笔交易（↑158%） - 西班牙成为潜在黑马，瑞典成为最热门AI中心 - 机器人技术成为欧洲认为可以胜出的领域 - 🔗 --- 🌍 全球隐身/新兴公司 23. AAI（Amnon Shashua的隐身AI创业公司） - 估值超$1B，融资数亿美元 - Shashua是Mobileye创始人，TIME 100 AI影响力人物 - 2026年Mobileye估值$11.5B，将为Uber和Lyft的机器人出租车提供动力 - 同时创立Mentee（机器人）和AI21 Labs（正在谈判$300M新融资） - 🔗

三、新颖AI应用/SaaS（中国尚未广泛讨论） 1. WorkBuddy — 中国AI Agent出海成功案例 - 已成为中国最广泛使用的生产力AI Agent之一 - 在小红书上用户分享：分钟级生成个人网站、自动化周报、PPT制作 - 现已全球化扩展 - 🔗 2. SeniorCRE AI-Native Workforce Intelligence（5月28日发布） - 面向老年护理行业的AI劳动力优化平台 - 可减少40%+的机构劳动力支出 - 改善临床稳定性和居民结果 - 🔗 3. Luma Agents — 多AI系统创意工作流 - 基于Luma Uni-1模型 - 协调多个AI系统完成端到端创意工作（文本、图像、视频、音频） - CEO描述为构建创意简报的"内部心理表征" - 🔗 4. Microsoft Agent Governance Toolkit（4月发布） - 自主AI代理的完整治理层 - 7个包、多语言支持 - 集成LangChain、OpenAI Agents、Haystack、Azure - 映射到EU AI Act、HIPAA、SOC2要求 - 免费开源在GitHub和PyPI - 🔗 5. StitcherAI — IT财务智能平台 - 从隐身模式推出，获$300万前种子轮融资 - 统一AI、云、SaaS和内部IT成本数据 - 嵌入式IT财务情报系统 - 🔗 6. Google智能眼镜（Android XR） - 与三星、Qualcomm合作 - 与Warby Parker、Gentle Monster设计联名款 - 将Gemini集成到日常穿戴设备 - 🔗 7. OpenAI推理模型证明数学猜想（5月20日） - OpenAI内部推理模型证明了Erdős 1946年提出的平面单位距离猜想 - 已通过外部数学家验证 - 🔗

分享一个帮助营销的skill，最近更新： 新增技能：prospecting（获客） 在一个技能中支持三种获客场景：SaaS、B2B、本地中小企业。三者共享同一套五阶段流程框架，但数据来源和筛选逻辑各有不同。 五阶段流程 1. ICP 定义 — 明确理想客户画像 2. 发现线索 — 从各渠道挖掘潜在客户 3. 资格筛选 — 按标准过滤不符合条件的线索 4. 打分排序 — 对合格线索进行优先级评分 5. 结果输出 — 以表格或 CSV 格式导出 各场景特点 - SaaS 获客：技术栈信号、融资/招聘动态、GitHub Star/Fork 作为开发者兴趣指标 - B2B 获客：企业画像 + 触发事件，通过 Apollo/ZoomInfo/LinkedIn Sales Nav 定位决策人 - 本地企业获客：浏览器辅助的 Google 地图调研，将网站状态分为四级 包含的参考文档 - Apollo、Clay、ZoomInfo、Clearbit、Hunter、Snov、Truelist、LinkedIn Sales Nav、BuiltWith、Crunchbase、RB2B、GitHub、Firecrawl、Browserbase 等数据源详解 - 合规指南：CAN-SPAM、GDPR、CASL、平台使用条款、反模式清单 - 6 个评估测试用例

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

the best 13 ppl to follow in AI: @karpathy = teaches LLMs @levelsio = AI setup w/ huge ROI @thdxr = honest AI takes @steipete = OpenClaw creator @TakoTreba = marketing queen @aliszu = best AI designs @nico_jeannen = AI ads king @DmytroKrasun = SaaS genius @forgebitz = AI SEO @_lhermann = successful @mattpocockuk = best agent skills @ericzakariasson = composer king @thsottiaux = rate limit reset king if you like this, follow @d4m1n too 🤠

當下大多數 AI Agent，仍然無法自主完成支付。🤖 它們運行在人工管理的 AWS 帳戶上，依賴綁定信用卡的 OpenAI 密鑰，或是掛靠在個人訂閱的 SaaS 服務裡。 這正是我們推出 Agent 生存工具包的初衷——為每一個 Agent 打造屬於自己的經濟自主權，讓 Agent 獨立自主，從支付開始🚀👇

Most AI agents today don't pay for themselves. They run on someone's AWS account, an OpenAI key tied to a card, or a SaaS subscription billed to a person. Autonomous agents need autonomous payments, that's why we're introducing the Agent Survival Pack with launch rewards today 🧵👇

🚀 如何在 6 个月内成为全球前 1% 的 Vibe Coding 顶级高手？（附完整保姆级路线图） 说实话，很多人以为 Vibe Coding 就是下载个 AI 工具，输入一句模糊的需求，然后坐等奇迹发生。那不叫意念编程，那叫买彩票。用这种玩法，你只会陷入修 Bug 制造新 Bug 的死循环里。 真正的 Vibe Coding 是一套非常硬核的构建系统，核心就是四个字：先划后干。如果你想把脑子里的想法真正变成能上线的赚钱产品，不要再去看那些永远做不出成品的理论教程了。这份 6 个月的保姆级路线图直接拿走，全都是大白话，照着做就行。 1、第1个月打牢底层基础 新手最爱跳过基础，结果代码一报错就抓瞎。你不用精通编程，但必须懂行话。你要理解Web运行机制，搞懂前后端和API。必须掌握Git，这是你代码崩溃时的唯一救命稻草。最后锁死一套技术栈，推荐Next.js加Supabase加Vercel，别瞎折腾。 2、第2个月选对趁手兵器 零基础做快速原型直接用Lovable。有基础的开发者闭眼选Cursor，熟练掌握多智能体并行。硬核极客用Claude Code，让它接管你整个代码库。记住一个铁律，每个项目根目录必须建一个规则文件，提前给AI立好规矩。 3、第3个月掌握架构与提示词 千万别一上来就让AI写代码。必须先写产品需求文档，明确目标用户和成功标准。学会给AI投喂干净的结构化文档，它能少犯一大半的错。大项目必须用规格驱动开发，让规格文档去指挥AI，而不是靠你的脑洞临场发挥。 4、第4个月打造真实商业项目 别再写烂大街的天气预报App了，去解决垂直行业的真实痛点。建立防错循环：永远让AI先出计划，你批准后再让它写代码，写完丢给另一个大模型做安全审查。并且一定要让AI先写测试用例，这是防止代码崩塌的唯一解药。 5、第5个月进阶MCP与上下文魔法 真正的高手知道怎么给AI喂数据。必须玩转MCP协议，让你的AI直接连通外部世界。比如让AI直接读取Figma设计图写前端，或者直接操作数据库。同时学会控制Token预算，大任务用贵模型，小任务用便宜模型，及时压缩长对话防破产。 6、第6个月专业部署与变现 最后一步是把产品推向市场。前端扔给Vercel，后端接Supabase，挂上监控追踪报错。接下来选定你的搞钱路线：要么当独立黑客开发垂直SaaS卖订阅，要么拿着项目去大厂拿高薪，或者帮传统企业搭建自动化工作流赚咨询费。 最后再唠叨一句，大多数人看完只会点个收藏，但真正能拉开差距的人只做三件事：不看教程直接干，公开分享自己的构建过程，每个月必须硬憋出一个带真实网址的上线产品。行动决定上限，赶紧去挑个痛点开干吧。