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之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。

赚钱最全的26种方式： 1、赚差价 做中间商低买高卖 2、转包装 10块钱的月饼20块钱的包装卖150。10元的酒20元的包装卖200。 3、賺时间差 到比自己发达的地区，寻找那里火爆的趋势项目，这种项目早晚会在欠发达地区火起来，复制就能吃到红。 4、赚经验差 把自己成功的经验做成一个课或者一本书，卖给刚创业的人。 至于别人能不能学成，那要看天赋。 5、賺垄断差 烧钱挤掉所有竞争对手一家独大最后想卖什么价就卖什么价，从外卖到打车无不攻于此道。 6、赚认知差 内行赚外行的钱，专家赚小白的钱，专业知识可变现 7、賺执行差 把文章转成音频赚钱，把音频转成视频赚钱，把视频转成文章赚钱。 8、賺稀缺资源 你需要，但只有我有，垄断生意利润最高。 9、赚广告轰炸 铺天盖地的广告，以量变带来质变，真理就是重复次数够多。 10、赚抽成 做系统平台，让一群有能力的人为自己赚更多的钱别人赚钱我们抽成 11、赚流量的钱 把人气做起来，先把人圈住，只要有人卖啥都赚钱，可以卖别人的产品，可以为商家导流，接广告。 流量是所有生意的根本。 12、赚平台的钱 自己建个平台租给商家，商家至少可以收三笔钱：入场费、停车费、过路费。 大型商超和电商平赚平台的前台都是这么干的 13、赚投资的钱 看准项目让钱生钱，用自己超前的眼光投资未来必定升值的优质资产，分分钟数钱数到手抽筋。 14、赚抄袭的钱 看赚了钱的人怎么干就怎么干 反向解构拆解； 一抄二改三创新； 复制测试，优化迭代，放大； 嫌钱等于模仿，这两字威力无穷。 15、赚地域差的钱 把产品从盛产的地方卖到不出产的地方，从过剩的地方卖到稀缺的地方。 16、赚卖点的钱 做足卖点，把卖点做成功了，我没说我能清热去火，但你一上火就能想到我 17、赚人群细分的钱 缩小客户群体，只为一小部分人提供最优质和专业的服务：情侣款、儿童款 18、賺品牌溢价 有了品牌，就能滥价，就能延伸，同样产品只要挂一个知名品牌一般都可以溢价30%以上。 19、賺概念的钱，一个 PPT、一个概念、一个故事、一个愿景，商业模式就能忽悠住一群人给你投资。 20、赚规模的钱 量大是致富的关键，只要有量就有规模效应，利润再低也不是问题，甚至亏钱也很容易找补回来，因为批量可以降低进货成本，可以通过后端赚钱。 21、赚渠道差 把货卖给代理商、分销商、渠道商加盟商赚进门费、原材料费、品牌授费 23、賺未来的钱 想办法让大家都认为你能赚钱再把项目打包卖了，世上最牛的赚钱方式就是把未来的钱提前变现 24、赚人设的钱 打造人设包装成功案例，当下的网红靠此方法赚钱，那叫一个快。 25、赚搭桥的钱 为供需双方搭线，赚取佣金，空手套白狠。房屋中介、婚姻中介都是这种模式 26、赚风口的钱 抓风口，在你的领域内持续精进，当风来了，赶紧抓住，成为那一只在天上飞的猪。 赚钱的方式千干万，打工不是唯一的出路，也永远不会赚到大钱。 想赚大钱，第一步：先停止打工！ 一个人一生能改变命运有4次机会，第一投个好胎，第二拿到一个高学历，第三找到一个好的伴侣，第四就是靠自己！ 一个人没有行动力的根源源于对末知的恐惧，当你不断去探索未知领域熟悉形成闭环后，你的执行力自然会拉满。 想都是问题，做才有答案！

刚看完All-In Podcast最新一期(280)，几个大佬聊了SpaceX上市样本、OpenAI/Anthropic的IPO进度、AI Token烧钱的真实回报，还有特朗普账户上线的疯狂数据，信息量很大，整理一下 SpaceX这次IPO，给后面的巨头上市树立了一个模板 SpaceX在1.75万亿美元估值下募资750亿美元，上市后一度冲到200美元一股，目前稳定在150美元附近，对应大概2万亿美元市值、350亿美元远期营收，稳居全球第七大上市公司。大家的共识是，SpaceX这次分阶段解禁加提前纳入指数的玩法，等于给后续这些超大独角兽上市树立了一个教科书级别的样板。 Anthropic已经秘密递交了上市申请，有消息说它的年化营收正在冲刺1000亿美元，如果真的上市，市值可能会到3万亿美元。OpenAI这边营收也反弹到了大约700亿美元，GPT-6据说30天内就要发布，不过因为公司架构调整比较复杂、加上此前烧钱速度很快，上市进度可能会比Anthropic慢一些。Brad提到他们公司作为大机构，就算在3万亿估值下也会大规模认购这两家的IPO，理由是它们未来多年的营收复合增速仍然能超过30%。 AI的Token消费在爆炸式增长，但企业端的真实回报被打了个问号 这段讨论挺犀利的。Chamath提到自己公司的CTO汇报说，Token支出每45天就翻一倍，但带来的下游生产力提升只有大概5%左右。更扎心的数据是，标普500(剔除英伟达之后)的每股盈利增长里，真正由AI驱动的部分只占0%到2%。如果企业没办法证明Token消费真正带来了投资回报，现在这种消费狂热可能面临一波纠偏。 不过也有几个企业给出了比较聪明的应对样本。Uber已经有99%的工程师在用AI辅助写代码，还专门建立了"智能体小组"深入HR、法务、营销这些部门，精细化去算成本和效率账。DoorDash的CTO则搞了个"模型路由"策略，把简单低级的任务丢给开源的便宜模型去做，只有最难的核心任务才交给Anthropic的顶级模型处理，成功把成本压了下来。 闭源大模型和开源/主权AI之间的路线之争，越来越激烈 Brad坚持认为闭源顶级模型的优势还在，目前经济价值依然高度集中在OpenAI和Anthropic这两家顶级实验室，对企业来说，用一个稍微贵一点的顶级模型去替代时薪200美元的高级工程师或顾问，多花十几美元完全是理性选择。但Chamath参加联合国AI委员会之后，观察到的是另一条线，阿联酋、沙特、日本这些国家，都不愿意把自己的技术命脉完全交给美国的闭源模型，正在拼命打造自主可控的开源"主权AI"技术栈。与此同时扎克伯格这边也没闲着，Meta刚发布的Muse Spark 1.1模型，主打同等质量但成本只有1%，直接打响了一场价格战，试图用开源和低价去冲击闭源模型的高价壁垒。 中国这边传出消息，可能要限制顶级模型出海 有消息称中国的监管层正在跟通义千问、字节跳动、智谱这些公司闭门开会，考虑限制顶级开源和闭源模型的海外访问权限，目的是防止技术泄露和被美方利用。Sacks对此的解读是，这其实是一种很典型的"追赶期靠开源换生态、一旦追上或接近前沿水平就立刻转向闭源"的策略，跟当年OpenAI自己走过的路线转变有点像。美方这边(包括白宫和财政部)目前的核心共识是"不惜一切代价保持对华AI领先"，由于中国的一些模型内部被发现大量蒸馏了美国模型的输出，美方也在同步推出反蒸馏的反制措施。 特朗普账户正式上线，数据狂热到有点离谱 依据《美国投资法案》，特朗普账户在7月4日建国250周年这天正式上线，官方App直接冲上了美国App Store下载榜第一名。核心机制是每个美国出生的孩子会自动获得一个政府开立的终身免税投资账户，初始注入1000美元，资金直接投向标普500指数，终身不收管理费。上线前24小时就开了150万个账户，入金超过10亿美元。 税收优惠设计得也很激进，每年亲友最多可以给孩子存入5000美元、享受18年的免税复利；更狠的是雇主每年可以给员工的孩子免税注入最多2500美元，这部分直接从雇主和员工的应税收入里扣减，比传统401(k)和IRA的力度还要大。孩子满18岁之后，这笔钱可以无缝滚存到Roth IRA里，CPA圈子里普遍把这个称为"历史级的财富传承和避税工具"。如果从0岁就开始每年存钱，18到28岁的时候靠复利就能轻松滚到上百万美元的规模。 慈善捐赠这块也很夸张：Brad自己捐了1亿美元，戴尔夫妇锚定捐了60亿美元资助2500万中低收入家庭的孩子，SpaceX总裁捐了价值3.5亿美元的SpaceX股票(相当于让每个低收入孩子直接持有SpaceX股权)，美光也捐了2.5亿美元给员工子女做配对。大家普遍认为这套机制彻底跳过了传统NGO那种中间商层层抽成、效率低下的老路子，资金是直接打到个人账户的。预计未来10年会开出超过1亿个账户，注入2到4万亿美元资产，能把美国股市的持有率从大约50%推高到75%以上，某种程度上是在把全体国民都变成资本市场的直接受益者。