AI 技术栈仅建了一半
作者：Felicis Ventures | 来源：SandHill.io #283 《AI 技术栈仅建了一半》（The AI Stack Is Half-Built）是风险投资公司 Felicis 发表的一篇研究文章。它详细介绍了对 23 位 AI 原生公司（从种子轮到上市公司）的工程领导者进行调查的发现，重点关注他们…
AI
从技术、商业与资本视角，解释正在重构世界的关键变化。
代理商务是一个 0 亿美元的市场
作者：Dan Rosen (Commerce Ventures) | 来源：SandHill.io #283 真正的机会在于赋能“内嵌 AI 的商务（AI-embedded commerce）”。 我们生活在一个激动人心的时代，AI 承诺将改变我们生活和工作的一切。在 Commerce Ventures，我们研究了商务…
AI 面临公关危机 (AI has a PR problem)
作者：Saanya Ojha (BCV) | 来源：SandHill.io #283 行业赢得了模型竞赛，却输掉了信任竞赛。 我是一个 AI 乐观主义者。我认为它将是我们一生中具有决定性意义的技术之一。但我也认为，这个行业正在严重误读公众的情绪。 在硅谷内部，对话听起来仍然像 2023 年：更强大的模型、更好的基准测试…
AI 现状：2026年5月
作者：Nathan Benaich (Air Street Capital) | 来源：SandHill.io #283 本期《AI 现状》涵盖了 2026 年 4 月在 AI 政策、研究、工业和初创企业领域的主要发展。前沿实验室正在转变为基础设施公司，网络安全攻防战升级，中国的大模型在智能体编码上缩短了差距，机器人?…
AI 系统即将开始自我构建
AI 系统即将开始自行构建自己。这意味着什么？ 我写这篇文章，是因为在审视所有公开可得的信息后，我不得不认为，到 2028 年底前，极有可能（60%以上）出现无需人类参与的 AI 研发——一种强大到足以可信地自主构建其继任者的 AI 系统。 这是一件大事。 我不知道该如何理解这件事。 这是一种带着不情愿的看法，因为其影…
如今的孩子们 Palantir 走进校园
在耶鲁大学一场低调的会议上，这家公司及其盟友勾勒出一幅关于人工智能、国家权力以及如何将二者结合的愿景。 4月的一个周四，我前往耶鲁校园北端，说服一名路过的同学刷卡带我进入一栋大楼。到了 14 层，由该软件公司数位高管共同运营的智库 Palantir Foundation 即将举行第三届“大西洋与太平洋论坛”，并与耶鲁大…
情绪监控的兴起
公司不仅监控员工的生产力，还关注他们的配合度。 至少对我来说，好消息是，电脑认为我性格不错。根据一款名为 MorphCast 的应用，在最近一次与老板的会议中，我总体上表现得“愉快”“坚定”“感兴趣”，不过——别见怪——偶尔也会“不耐烦”。MorphCast 声称，它能利用人工智能洞察人类情绪的深层与多变之处。它发现…
中间商经济的终结：AI 智能体将如何颠覆高抽成平台
这篇报道最初刊登于 LinkedIn。 过去十年里，我们目睹了平台中介构筑起看似难以撼动的护城河。DoorDash、Instacart、Expedia 和 Booking.com 通过介于消费者与商家之间，从每笔交易中抽取 15%至 30%的佣金，攫取了巨大的价值。它们的主导地位似乎不可避免——这是网络效应和规模经济带…
Workday 的最后一个工作日？
HCM 是最后一个尚未出现真正 AI 原生挑战者的大型企业软件类别，而这一局面即将改变 美国｜科技｜观点｜文化｜图表 Workday 或许是企业软件中最重要、却也最不受喜爱的产品。超过 1 万家组织在使用它，数千万名员工的工作都围绕着它展开，其年收入正逼近 100 亿美元，公开市场给予它的估值约为 300 亿美元。 这…
为什么可观测性正成为智能体系统的真实层
AI 正在从聊天界面迈向自主软件系统，这类系统能够进行规划、执行操作、使用工具，并在持续时间更长的工作流中协调工作。随着这一转变加速，围绕智能体编排的新基础设施层正在形成：即管理规划、执行、记忆、交接、治理和控制的系统。 在这一技术栈中，有一层既至关重要又建设不足：可观测性。 在多智能体系统中，可观测性不仅仅是调试功能…
智能体打破了安全堆栈，而这正让你付出高昂代价
今年，Array Ventures 在数据安全、网络安全和员工安全测试这几个领域进行了三项安全投资。我们还在继续寻找更多机会。 过去20年里，我们构建的安全体系默认某个环节中总会有人类参与。如今，智能体正在打破这套体系，而人类已无法理解其运作。更糟的是，连保险公司也无法看清其中的风险。 投资 1：智能体打破了数据安全…
CPU 才是瓶颈，而分支执行才是破局之道
近两年来，在有关 AI 基础设施的讨论中，CPU 基本被忽视了，而 GPU 则主导了几乎所有对话：先是训练，后来是推理。但过去六个月里，这一假设开始瓦解。Agentic AI 已成为推理长期等待的杀手级应用 ，而这类工作负载的形态也已发生足够大的变化，以至于过去那种“CPU 只是打杂管家”的假设不再成立。 💡正如管家让…
代理时代
代理活动已经出现，但尚未形成一个代理型经济。这仍处于 Napster 时代：规则缺失、风险高企，黑客式行为正在催生新的世界秩序。 作者：Amias Gerety 代理时代已经到来。两年前，我对互联网上的数据抓取还有些概念，但从未想过自己会亲自去做。就在过去两天里，我已经创建了三个不同的互联网机器人，从网络上抓取各种数据…
AI 智能体真能实施去中心化金融攻击吗？
我们探究了现成的 AI 是否能将去中心化金融漏洞转化为真正的攻击。答案却是……复杂得多。 智能体在识别安全漏洞方面正变得愈发娴熟——但我们想弄清楚的是：它们能否不止于发现漏洞，而是真正自主生成可运行的利用程序？ 我们尤其好奇，面对更棘手的测试案例时，智能体的表现会如何，因为具有战略复杂性的攻击——例如利用链上资产价格计…
随着技术推动生产力提升，AI 对劳动力的真正影响
作者：Nigel Morris 1930 年，John Maynard Keynes 曾预测，技术进步将把每周工作时间缩短至 15 小时。在 Economic Possibilities for our Grandchildren 一文中，他认为，生产率提升将解决资源稀缺这一经济问题。在他看来，他孙辈所处的时代将不再为…
算力的隐性成本
去年 9 月，Indianapolis 发生了一件耐人寻味的事。Google 出席了一场市—县议会会议，宣布将撤回其一直在该市东南部推进的一项价值 10 亿美元的数据中心项目。会议室里挤满了举着标语的居民，现场随即爆发出欢呼声。 这并非孤立事件。迄今为止，已有11个州在2026年考虑实施暂停令。仅在2025年第二季度…
训练还是不训练：支持与反对应用层公司开展后训练的理由
朋友们，你们好， 几周前，我写过一篇文章，谈到 AI 应用公司正越来越多地走向 full-stack，向下整合至模型层，或向上延伸至服务层。此后，围绕进入模型层的利弊以及何时才是合适时机，出现了大量讨论，这也正是今天这篇文章的重点。 需要明确的是，这里的讨论针对的是应用层公司，而非前沿实验室。这类公司中，几乎没有多少是…
为 AI 时代构建生物原生数据基础设施
随着算力成本下降、模型日趋成熟，要在全球药物研发中保持竞争优势，就必须在整个数据基础设施栈上持续创新。生物原生数据、智能体工作流程和实验室自动化将定义下一代领先生物科技公司。 药物开发长期以来一直是一个通过反复试错，将生物学假设与临床现实相互检验的过程。尽管科学技术不断进步，从靶点确认到获得临床候选药物的周期通常仍需五…
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