＜首相行程＞会见Andreessen Horowitz一行 5月14日，高市首相在首相官邸接受了Andreessen Horowitz联合创始人兼首席执行官本·霍洛维茨（Ben Horowitz）的拜会。

据韩媒 Chosun Biz 报道，管理资产约 1000 亿美元的美国风投机构 Andreessen Horowitz（a16z）宣布正式开设首尔办公室，以支持其投资组合企业进入韩国及亚洲市场。首尔办公室初期将聚焦加密领域，后续逐步扩大业务范围。

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据英国《金融时报》报道，预测市场平台 Kalshi 正洽谈新一轮融资，估值约 400 亿美元，最快或于今年第三季度完成。Kalshi 上月刚以 220 亿美元估值完成 10 亿美元融资，投资方包括 Coatue、Sequoia Capital、Andreessen Horowitz 和 Morgan Stanley 等机构。数据显示，Kalshi 上月交易量超过 170 亿美元，高于一年前的不足 50 亿美元，其中约 65% 的交易量来自体育赛事相关合约。

据 Reuters 援引消费者权益组织 Public Citizen 报告，加密公司迄今已为影响 2026 年美国中期选举投入 1.89 亿美元，超过 2024 年选举周期的 1.7 亿美元。报告称，加密行业贡献了今年美国选举中超过三分之一的企业政治资金，是目前最大的企业政治支出方；支持亲加密候选人的超级政治行动委员会 Fairshake 本轮已获得 8200 万美元捐款。报告还列出 Andreessen Horowitz、Ripple Labs、Crypto com 关联公司 Foris DAX 和 Coinbase 为相关政治行动委员会前四大贡献方。

一个 Startup 的创始人过完 35 岁生日后会突然发现这么一个离奇的现实——自己从小到大路上的所有人，并没有多少人，或者说找不到人从事这样一份职业。光是这一点，就和绝大多数人不大相同了。 怪不得 Horowitz 在书中直接谈到了创始人心理管理的问题："到目前为止，我作为 CEO 学到的最困难的技能是管理自己的心理……这是任何 CEO 都将面临的最个人化、也最重要的战斗。"

美国参议员 Kirsten Gillibrand 之子 Theodore Gillibrand 创立的衍生品交易平台 APEC（American Perpetuals Exchange Corporation）完成 3000 万美元融资，投后估值约 3 亿美元，本轮融资由 Lux Capital 领投。根据提交给 SEC 的文件，APEC 计划向 CFTC 申请牌照，推出股票及股指永续期货产品，而非加密货币永续合约。Theodore Gillibrand 此前曾在 Paradigm 担任研究员，并在 Andreessen Horowitz 实习。（Fortune）

产品经理其实只需要做一件事： 正确的产品，正确的时间。 如何理解这句话呢？ 我们通常觉得，PM的工作是管需求、写文档、对齐资源、推动上线……每天的待办事项永远清不完。 这句话，是需要你去做一个减法： 把所有复杂的工作压缩成两个维度： 产品对不对，时机对不对。 虽然听起来很简单，但现实中，这两件事几乎是最难判断的。 因为如果产品方向错了，或者时机踩偏了，前面所有的努力都会打折扣，甚至归零。 首先，什么是正确的产品？ 这个问题听起来简单，但大多数人回答的角度不对。 很多人第一反应是：用户喜欢的产品就是正确的产品。 但用户喜欢，不等于产品正确。 早期的 Myspace，用户非常喜欢，增长飞快，但它最终被 Facebook 打败了 不是因为用户不喜欢它，而是因为它解决问题的方式，在规模扩大后变得越来越低效，产品本质上没有对准一个持续成立的需求结构。 所以，正确的产品，指的是这个产品解决的问题是真实的、持续存在的，而且你解决问题的方式是可以规模化的。 具体来说，可以用三个问题来检验： 第一步，这个问题是真实存在的，还是你以为用户有这个痛点？ 第二步，用户现在解决这个问题的方式是什么？你的产品比它好多少？ 第三步，用户愿意为这个"好多少"付出切换成本吗？ 如果其中有一个含糊，你可能正在做一个「自我感觉良好」的产品。 再说正确的时间，这是真正难的部分。 时机这个事，比产品方向更难把握，因为它不完全在你的控制之内。 比如，Ben Horowitz @bhorowitz 自己曾有过一段非常痛苦的经历。 他创办的 Loudcloud，是一家早期的云计算基础设施公司，方向完全正确 但 Loudcloud 在2001年的互联网泡沫破裂中几乎被摧毁，不是因为产品不好，而是因为市场还没准备好，客户没有足够的预算和意愿去采购这类服务。 他后来把公司转型成了 Opsware，专注于数据中心自动化软件，最终以16亿美元卖给了惠普。 这段经历说明，做早了，和做错了，结果是一样的。 有时候甚至更惨，因为你做早了，意味着你要用自己的钱去教育市场。而等市场成熟的时候，资源已经耗尽，后来者反而摘了桃子。 那怎么判断时机对不对？ 这里有几个可以参考的信号～ 第一步，看基础设施是否成熟。 很多产品失败，不是因为想法不好，而是依赖的底层能力还没到位。 比如早期的视频网站，不是没人想做，而是带宽成本太高，用户体验根本跑不起来。等到宽带普及，YouTube 才真正爆发。 第二步，看用户行为是否已经被预热。 最好的时机，往往是用户已经在用笨方法解决某个问题，但还没有一个足够好的工具。 这时候你进来，迁移成本低，接受速度快。 第三步，看市场上有没有失败先驱。 如果你发现有人五年前做过类似的事但失败了，不要急着下结论说这条路不对，要先搞清楚他失败的原因是时机问题还是产品问题。 时机问题可能意味着现在正是入场的好时候。 而把这两件事放在一起，才是对产品负责人/PM真正的挑战。 正确的产品加上错误的时机，会死。 错误的产品加上正确的时机，也会死，只是可能死得慢一点，因为大环境好，能多撑一会儿。 只有两者同时对上，才有可能真正起飞。 起来像是运气，但 Ben Horowitz 的意思是，这是可以主动判断的，只是需要同时具备产品直觉和市场洞察，而这两种能力在很多人身上是分开的。 有些人天生对用户需求敏感，能做出体验极好的产品，但对市场周期感知很弱，容易在错误的时间冲进去。 有些人对宏观趋势判断准确，知道什么时候风来了，但落地到具体产品的时候，又抓不住用户真正在乎的点。 所以这件事的难度，恰恰在于它需要你把两种看起来不太一样的能力整合在一起。 比如你现在就是一个产品负责人，团队正在讨论要不要做某个新功能或者新方向。 很多团队的决策流程是：用户调研说有需求，竞品也在做，老板也支持，那就做吧。 但借助 Ben Horowitz 这个框架来看，我们还需要多问两个问题： 一，这个需求现在有多紧迫？用户是如果有最好，还是现在就很痛？ 二，市场上有没有什么最近发生的变化，让这个需求突然变得更重要了？比如政策变了、技术成熟了、竞争格局变了…… 如果这两个问题都指向"现在是好时机"，那这件事值得全力推。 如果第一个问题的答案是"用户有点想要但不急"，那即使产品方向是对的，也要考虑是否需要先做别的，等市场更成熟再进。 Ben Horowitz 在《创业维艰》里有一个底层逻辑贯穿始终——创业（或者做产品）最难的不是技术，不是融资，而是在高度不确定的情况下做决策，同时还要保持执行力。 正确的产品加正确的时机，本质上就是在不确定性中做出两个核心判断。 而这两个判断，都没有公式可以套。 没有人能告诉你，现在就是最好的时机。 也没有人能帮你验证，这个产品方向一定是对的，除非你真的去做了。 所以这件事的另一面是： 你必须持续在市场里待着，不断收集信号，不断修正判断。 你最需要做的，是在所有的局部优化之前，先把最重要的两件事想清楚：正确的产品。正确的时间。 其他的，都是执行层面的事啦

老黄来推特了，第一篇就是重磅炸弹，联合多家机构写了一篇，句句不提KIMI，句句都是KIMI，字里行间对Claude的封闭持有否定，值得一看。 《开放权重与美国的AI领导地位》 上世纪80年代，早期的开源软件先驱挑战了当时的主流观念——软件只有在公司对代码严格控制的前提下才能进步。这场运动推动建立了一个透明的生态，让全世界的开发者都能研究、修改、改进软件。如今，开源社区的软件支撑着互联网的大部分基础，也是全球最大科技公司、美国军方以及从事科研、网络安全等关键任务的联邦机构所依赖的系统底座。开源做到的不只是降低软件成本；它创造了一个共享的知识地基，几代美国工程师和创业者在其上建立了自己的机构主权。 美国如今在人工智能上面临类似的抉择。美国的AI领导地位，不取决于某一个前沿模型，而取决于美国能否建成一个渗透到各行各业的、强大而开放的生态。这对全国范围的创新与繁荣至关重要。它要求扩大AI的可及性、鼓励竞争、发展强大的应用层，并让美国人对自己所依赖的技术拥有更大掌控权。开放权重模型——任何人都可以下载、审查、修改并在自己的基础设施上运行的AI模型——是这个地基的重要组成部分，因为它让先进AI更易获得、更可定制、更广泛可用。 开放权重扩大了进入AI经济的通道。初创公司、成熟企业、大学和公共机构可以在先进模型之上构建，而不必从头训练，也不必为每个任务都支付前沿模型的价格。开放权重让每个组织都能以合适的成本、为合适的任务匹配合适的模型——把前沿级能力留给真正的前沿问题，其余场景跑高效的专用模型。这种纪律性，正是AI在扩展到数十亿日常任务时保持经济可持续的关键。美国赢得AI时代的方式，是让AI渗透进工厂、医院、农场、教室和街边小店的工作流。 开放权重还会强化竞争，而竞争正是让AI的收益被广泛分享、而非集中于少数人之手的保障。通过允许众多组织构建、改造和部署先进模型，开放权重制造的竞争不仅发生在模型开发商之间，还贯穿云、芯片、应用与服务。这种竞争刺激创新、压低成本，并把AI的收益广泛分配到整个经济。 开放权重还给客户更大的掌控权。组织在投入AI时，希望确保自己不会被锁死在单一供应商手里，也不会失去长期积累的知识与能力。开放权重模型提供了这种保障：组织可以掌控自己的数据、按需评估和改造模型，并在业务需要的任何地方部署。而当组织用AI创造价值时，开放权重让它们通过自我改进的模型、专有能力和累积的知识真正拥有这些价值——这些正是驱动美国主权与繁荣的东西。 诚然，开放权重带有真实而独特的风险。一旦发布，权重就脱离了原开发者的控制，修改后的版本难以追踪或撤回。但对这种风险的正确回应不是禁止开放权重。在网络攻击者也在使用先进AI的世界里，防御方需要能力相当的模型，才能检测、模拟并响应新兴威胁。开放模型扩大了防御能力、增加了透明度，并让漏洞能被众多团队发现和修复。 事实上，开放可能是通往AI安全最重要的路径之一。只依赖封闭模型并不天然安全：它们可能被攻破、被滥用，或以外部无法察觉的方式失灵。而把先进AI能力集中在少数封闭模型背后，会放大这种风险——制造少数单点故障、削弱竞争、把关键技术留在少数供应商手中。开放权重模型则让广泛的研究者与开发者社区能审查模型行为、发现漏洞、开发防护并持续改进。正如开源软件证明了透明可以比隐匿更安全，AI安全或许同样取决于让更多人有能力去测试和加固社会所依赖的模型。它支持严格的基准测试与评估、红队演练，以及基于真实的、被证实的危害——而非「封闭默认更安全」这一假设——的保护措施。 强大的AI生态并非注定出现。政策制定者现在有重要的行动窗口：为初创公司和研究者扩大算力供给；投资共享训练资产（数据集、工具、评估框架）；避免对开放模型施加过早限制——那会扼杀竞争或把创新逼到海外——以保持前沿的多元。这些措施还应考虑如何借助强大的应用层，在整个经济中扩大AI的主权化使用。 在塑造这一生态时，政策制定者应注意不要把正当的模型开发技术与侵占行为混为一谈。蒸馏——即用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型——是模型改进、评估与验证中被广泛使用的技术。它延续了学习、借鉴并改进既有技术的悠久传统，这一传统自开源软件运动兴起以来一直在驱动创新。相比之下，从封闭模型中非法抽取价值的行为确实值得关切。但这些关切应通过有针对性的法律与商业框架来解决，而不是对在AI创新中扮演重要角色的技术施加一刀切的限制。 AI时代可以是一个繁荣的时代。做出正确选择，开放权重AI能扩大机会、强化竞争、延续美国的技术领导地位、缓解风险，并确保这项非凡技术的收益在整个经济中被广泛分享。这样的未来值得建设，而美国应当引领它的建设。 签署方（25家）： 美国创新者网络 · Andreessen Horowitz（a16z）· Arcee AI · Arena · Black Forest Labs · Box · CrowdStrike · 戴尔 · Emergence Capital · Hugging Face · IBM · Linux基金会 · Mariana Minerals · Meta · 微软 · Mistral · Mozilla · 英伟达 · Palantir · Perplexity · Reflection · Replit · ServiceNow · Telnyx · Y Combinator