Genspark 团队开源了一整套 AI 办公软件 GenOffice，Word、Excel、PPT、PDF、Markdown 5 个编辑器共用一套引擎，macOS、Windows、Linux 都有安装包。 以前用免费办公软件，打开同事发来的 docx，改两行保存发回去，对方一打开排版全乱。 GenOffice 保存 docx 的思路是只重写改过的段落，没碰的部分原样字节写回。 这样同事那边的 Word 再打开跟没换过软件一样，分页位置也跟 Word 对齐。 GitHub： PDF 也是真能编辑，直接在页面里改字改图，原字体保留，不是盖一层批注糊弄。 可转成能编辑的 Word、PPT、Excel 也全程在本机完成，扫描件靠系统 OCR 识别成文字。 AI 编辑按块进行，每次改动有快照和对比。模型可以用自己的 key，支持 Claude、DeepSeek、Kimi 等模型。

ChatGPT + Codex 合体的今天，我去查了下一些 AI 应用创业的月访问量数据： - Manus 从 2800 万跌落到 2300 万 - Genspark 从 1500 万跌落到 1100 万 - Lovart 从 380 万跌落到 300 万 - LibTV 从 200 万上涨到 220 万 - YouMind 从 100 万上涨到 110 万 - MuleRun 从 90 万跌落到 67 万 - Dokie 从 74 万跌落到 54 万 - Flowith 从 67 万跌落到 49 万 - YouWare 维持在 27 万 Claude 和 GPT 正在吞噬一切。这是应用创业者最糟糕的黑暗时期。YouMind 虽然涨了一点点，但在大趋势下，并不值得高兴。LibTV 的涨幅也远小于预期。 黑夜给了我黑色的眼睛，我却什么都看不见。只剩下，一丝想象力。

这些年，每看到一家新的AI公司，我都会顺手翻翻创始人的履历。结果翻着翻着，经常又翻回了百度。 MiniMax创始人闫俊杰，2014年在百度实习过。今年3月，MiniMax的市值还一度超过百度。 地平线创始人余凯，做过百度研究院副院长，也参与发起过百度的自动驾驶项目。 Genspark创始人景鲲，以前是百度副总裁、小度科技CEO。 甚至连Anthropic联合创始人兼CEO Dario Amodei，也就是Claude背后的那位，2014到2015年也在百度硅谷 AI实验室工作过，还参与了Deep Speech 2。 字节早期同样吸收过不少百度出来的算法、搜索和商业化人才。 把这些名字摆在一起，再说百度是中国互联网，尤其是AI圈的黄埔军校，真不算夸张。 也正因为这样，我才更困惑。 百度输的似乎从来不是“看不见未来”。恰恰相反，它经常最先看到，也很早就开始投入。钱、流量、数据、技术人才，手里什么都有，又守着北京这块人才高地。按理说，它应该是最有机会把技术做成产品，再把产品推向市场的那一家公司。 可每次到了真正决定胜负的地方，百度就像突然不会了。那些没能在百度内部长大的东西，换到外面反而活了。一个个离开百度的人证明，他们不是不行；百度一次次错过的机会也证明，它不是没看懂。 这才是最让人想不明白的地方： 一家总能提前看见时代的公司，为什么总是接不住自己看见的那个时代？ 到最后，眼光有了，人才也来过，机会却一个个被别人做成了。百度一次次看见未来，也一次次把未来送给了别人。 所以这到底是什么原因呢？

我回想了一下从23年到26年 AI赛道有什么创业生意是持续没有发生改变的 综合起来归纳 就三类 第一类 搞流量变现的 不论是导航站 还是自媒体 或者自己搞个agency对接流量业务 什么达人营销内容营销seo 第二类 做培训的 从chatgpt midjourney stablediffussion 到智能体办公 ai自媒体 fde工程 第三类 卖API卖号的 模型中转也好 给Agent用的mcp也罢 反正就是嘎嘎底层 谁来了也换不掉 除此之外 模特换衣 被大模型干了 comfyui 被大模型干了 以前那些难克隆的数字人 被大模型干了 coze dify n8n 被大模型干了 哪怕强壮如牛的manus genspark 声音也少了 Harness+模型API 两个谁强就用谁 缝合垂直场景API 做低大模型折扣压毛利空间 再搞培训填上手门槛并跨越鸿沟 这是所有做C端效率应用的必经之路 都做完了 发现用户也没忠诚度 且毛利率顶天也只有50% AI效能工具toC 真是阿猫阿狗干的屁事 我要是投资人 我也不投

🔍 6 个 AI 搜索引擎，查资料别再翻十页链接 普通搜索给你一堆链接自己挑，AI 搜索直接读完给你一份带出处的答案： 1、Perplexity — AI 搜索的标杆，答案下面逐条标来源，能追问、能深挖，做调研第一站。 2、秘塔 AI 搜索 — 国内最好用的一个，无广告、给大纲和脑图，学生和写材料的人爱用。 3、Felo — 中英双语强，一次搜全球信息还能顺手生成 PPT 大纲，跨语言查资料方便。 4、Genspark — 生成一整页答案报告而不只是几句话，比价、选品、做攻略很合适。 5、Phind — 面向程序员，查报错和技术问题给可运行的代码和文档出处，比通用搜索准。 6、Exa — 面向开发者的语义搜索接口，按含义找网页而不是抠关键词，做 AI 应用喂料常用。 搜索的终点不是链接，是答案。

在AI领域赚钱的第一要义——快。在AI领域创造资产难，但是池子足够深，依然有很多赚钱的机会。但AI人才密度高大家学得很快，玩法以及版本迭代快，信息差很容易被抹平，所以反应快成了制胜关键。 从做项目的层面来说： - 比如，2023年11月，关于GEO的论文发布，2024年初Profound开始启动，2年时间内连续融资，2026年2月达到10亿美金估值，成为GEO领域首个独角兽。从GEO概念提出到赛道成熟，仅27个月。 - 再比如，2025年3月Manus“病毒式出圈”、一码难求后，2025年4月Genspark立马从AI search pivot到Agentic AI，并在11月宣布B轮融资，估值$1.25B。除此外，2025-2026年全球至少15家类似Manus产品拿到融资。然而整个赛道的融资黄金期仅一年，头部玩家已经拿走大部分注意力和资金，现在再入场做同类产品，几乎没有同样的估值空间。慢一步不是“慢”，是“没了”。 对比一下：SaaS 领域曾经至少给创业者留出5-10年的窗口去追赶头部。到了AI时代，这个窗口被压缩到了24-30个月。 从做生意的角度看： - 小龙虾刚火的时候，代安装服务、开课、做社区，都能捕获到一波收益/流量，但整个窗口期也就两三个月。 - AI版本的"小龙虾时刻"每周都在发生——ChatGPT刚出来时做Prompt模板、Midjourney火时做提示词库、Cursor起势时做agents教程、Claude Code爆发时做skill市场……每一波都有短暂的红利，但每一波的窗口也在越来越短。

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