谷歌今天在纽约正式宣布进军加密了
根据CoinDesk 报道，Google 在测一款数字资产托管产品，名字叫 Google Multi-Party Compute（MPC），目前只给少数客户内测，计划 2027 年初正式开卖。
MPC 钱包是什么
普通加密钱包靠一把私钥，私钥就是密码加钥匙，谁拿到谁就能把钱转走。
MPC 的思路是把这把钥匙掰成几块，交给不同的人或机器保管。要转账时几方一起算出签名，完整的钥匙从头到尾都没有出现过。黑客就算偷走其中一块也没用。
谁在做MPC钱包
美国最大的是 Fireblocks @FireblocksHQ，服务 2,400 多家机构，去年光稳定币就在它上面转了大约 6 万亿美元。第二梯队有今年刚刚上市的 BitGo @BitGo，和 Coinbase @coinbase。 更专注服务稳定币支付的新兴机构包括被Stripe收购的 @privy_io, 和 AllScale @allscaleio 的合作伙伴 @turnkeyhq。
亚洲这边比较有名的是新加坡的 Cobo @Cobo_Global 和 Safeheron（安全鹭）@Safeheron，分别服务了680多家和250多家客户。也都是行业里的朋友们。
云平台做Crypto常见吗
Google 不是第一个。阿里云 2023 年就上线了 MPC 产品，底层技术来自 Safeheron。腾讯云和华为云同一年跟 Cobo 合作，给它提供服务器。明天在深圳的腾讯云活动其实还有专门为Crypto VIP客户的私人晚宴。IBM 2025 年也推出了自己的托管平台。
为什么 Google 现在要做
美国的稳定币监管越来越清楚，银行和支付公司开始真拿稳定币做业务。钱放进来了，就得有个安全的地方存着。
这些公司很多本来就是 Google Cloud 的客户。数据存在 Google，服务器也租 Google 的，现在保险柜也能在同一家买，就省得再去对接一家加密公司。而且这个保险柜 Google 自己已经用过了。
随着稳定币合规化进一步推进，以后托管会跟数据库一样，成为云厂商的标配服务。Fireblocks 这样的独立公司接下来会有点尴尬，它的客户和它的服务器供应商，正在变成竞争对手。可能这也解释了为什么上周行业出现了被Fireblocks “辟谣”的25亿美元被收购的新闻。
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YC最新的一期Request for Startups 创业公司招募方向今天发布了，有11个方向是他们接下来最关注的：
1. 太空应用：火箭发射很快会便宜很多。今天还亏钱的太空生意，到时候可能就能成立，所以现在值得提前做。
2. AI 赋能普通人：找聪明、但不一定有专业执照的人，配上 AI，去做并购咨询、医保报销、移民材料这类过去只能靠专家干的活。
3. 美国本土机器人产业链：机器人软件进步很快，但是硬件很拉。美国现在大量依赖进口，稀土磁体还被卡脖子，所以要在美国本地做机器人和关键零部件。
4. 文风更好的大模型：大厂为了把模型练得会写代码、会当 agent，把文字风格练得很死板。专门做「写得像人、聊起来舒服」的模型，反而有机会。
5. 政府福利核验基础设施：申福利要反复交收入、住址证明，每个部门各审一遍，又慢又容易造假。做成类似 Plaid 的一层：用户授权后，从源头拉真实数据，一次核验、多个项目通用。
6. 实体 AI 基建的融资系统：建机器人、GPU 集群、数据中心要先砸大钱，银行却还按传统设备贷款来审。需要专门做租赁、贷款、证券化、风险对冲的金融公司。
6. 行业专用基础模型：做一个只服务制造、能源或生物等垂直领域的模型。目标是：算力成本远低于通用大模型，专业任务上却不输甚至更好。
7. 地方政府审批 AI：盖房、开公司都要过市政府审批，很多活还是人肉对照图纸和法规。用 AI 处理许可、zoning、投诉、检查，审批更快，项目更容易落地。
8. 数据中心供应链：AI 数据中心在大规模建设，缺的不只是芯片和电，还有变压器、开关柜、液冷设备、特种钢材。谁能补上这些缺口，谁就能赚钱。
9. 内网 / 断网可用的 AI：国防、银行、医院的核心数据不能上公有云。要卖能在客户机房、甚至断网环境里跑的模型、部署工具和安全认证。
10. 企业自有模型能力：开源模型已经够强，很多公司不想永远向 OpenAI 这类公司租接口。帮企业用自己的数据和业务流程，把模型训成自己的、并能持续改进。
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The bottlenecks in AI are moving beyond the models.
We’re excited about startups building the hardware, infra, financial systems, and specialized software to bring AI into the real economy, from factories and data centers to government and space.
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Broadcom做了什么：
1. 先成立一家专门的公司，用来借钱买设备。
2. 美国银行、花旗、摩根士丹利安排大约 435 亿美元优先级贷款，Blackstone 出次级贷款。
3. 这家公司用借来的钱买博通的芯片和网络设备，再租给 Anthropic，2027 年开始交付。
4. 博通给优先级贷款兜底。如果 Anthropic 违约、设备又不值钱了，博通替银行承担损失。
所以博通在这笔交易里同时是卖货的、做担保的，还亲自出面谈判。
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SCOOP: Broadcom CEO Hock Tan was getting impatient.
He needed lenders to commit $40 billon in the largest AI debt deal ever—so Anthropic could afford TPUs—but some were getting cold feet.
In the end, Broadcom’s CEO held 11th-hour talks with bank executives over the weekend to get them to finalize their commitments. Broadcom also agreed to higher interest rates on the loans, sweetening the deal.
With @ajsaeedy @ mattwirz for @WSJ
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看到支付群友分享了稠州银行的声明函，主要就是在反驳 月初纽约时报发表的这篇文章
其实稠州银行还是有蛮神奇的背景的：
1987：义乌稠州城市信用合作社成立（服务小商品市场商户）
2005：股改成股份有限公司
2006：更名为浙江稠州商业银行
第一大股东是浙江东宇物流，持股大概8.62%
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生成式 AI / 大模型路线的开山之作论文Attention Is All You Need有八个作者，2017年一起提出了Transformer架构后纷纷成立了自己的startup。可以称之为 Transformer Mafia了。
@ashVaswani：跟 Niki 一起离开 Google，先做 Adept（能操作软件的 agent），融了不少钱之后两人都走了；接着创办 Essential AI，从企业自动化做到开源模型，他现在还是 CEO。
@nikiparmar：和 Vaswani一起创立了Adept和Essential AI，现在在Anthropic任职。
@NoamShazeer：Google 老人，2021 出去办 $1.93 亿；2024 带回 Google 做 Gemini，2026 年 6 月又跳到 OpenAI。最近 刚申请破产。
@kyosu：八人中唯一一个在生物行业创业的。2021 和 Rhiju Das 创办 Inceptive，用语言模型那套思路做生物序列、设计药物，共融约 $1.2 亿。
@LlionJones：人在东京，2023 和 David Ha 等创办 Sakana AI。玩模型合并、群体智能这类「自然启发」路线，公开融资合计大概 $4.3 亿；
@aidangomez：论文出来时还是 Google Brain intern，2019 在多伦多创办 Cohere，做企业向语言模型和私有化部署。这组里融资金额最大，公开加起来约 $15.35 亿。
@lukaszkaiser：八个人里唯一没创业的。Google → OpenAI，走的是实验室路线。
@ilblackdragon：2017 就走了，先做 算是最早的AI编程产品之一，后来机缘巧合做成了Crypto圈的NEAR Protocol。公开融资约 $5.34 亿；
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伦敦刚出来一家机器人公司：@Machenta_，拿到了英国机器人历史上最大的种子轮 - 4000万美元。
业务很简单：给机器人演示一次新任务，不用再训练就能做。他们叫 Instant Robot Learning。
同一套模型可以跑在不同机器人、不同摄像头、不同示教方式上（遥操作、VR、拖拽，甚至人手）。官网给出的demo也多是收拾卫生、打包物品这类基础任务。
创始人两个人，都是 Imperial Robot Learning Lab 出来的。
CEO @Ed__Johns（Edward Johns）：Imperial 计算系 Robot Learning 教授，实验室做 one-shot / in-context robot learning 做了大概六年，论文里有 CoRL 2023、ICLR 2025 Instant Policy 这条线。2025 年底把实验室成果拉出来办公司。
CTO Vitalis Vosylius：Johns 的 PhD 学生，一起从实验室出来搭档。
回看这几年泡沫里赚到钱确定性最高的只有三类了，做FA和一级半老股买卖的，做算力和token中转的，还有卖数据的。
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Today we’re out of stealth, and we’ve raised a $40m seed round co-led by @creandum and @usv, to bring Instant Robot Learning to life.
For the past few months, we‘ve been busy building a new company.
Machenta.
This follows results from a new kind of robot foundation model we’ve built, which I’m so excited to share with you today!
Usually, it takes hours/days of data collection and training to teach a robot.
We’ve built a model that learns tasks instantly: one demonstration, no further training.
A model trained entirely in simulation, without a single pixel of real-world data.
A model where teaching robots is so quick and easy, it feels like physical vibe coding.
A model for robots that learn like humans do, from someone like you.
Welcome to the era of Instant Robot Learning.
Thank you @Kathi_Wilhelm, @rebeccakaden, @hkanji, @jonno_evans and all of our angels for your support!
@Machenta_
Learn more:
See below for what you can do with Instant Robot Learning!
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Anthropic的招股书还是一贯的强势的，在股份结构上有一个只有1股的Class F股份，发给一个叫 Founder LLC 的壳。这一股单独就占全体股东投票权的 50.1%。壳里只有 7 个人，每人一票，多数说了算。不管怎么稀释最终都是这7哥创始人掌握决策权。
进这个壳的 7 人：
1 - Dario Amodei（@DarioAmodei），CEO；
2 - Daniela Amodei（@DanielaAmodei），President / 董事会 Chair。兄妹俩。Dario 从 Baidu、Google Brain 做到 OpenAI 研究 VP，GPT-2/3 和 RLHF 都深度参与。
3 - Tom Brown（@NotTomBrown），Chief Compute Officer，GPT-3 论文第一作者，现在管算力。
4 - Jack Clark（@jackclarkSF），以前是 Bloomberg 记者，OpenAI 做过 Policy，现在管 Public Benefit 和 Anthropic Institute。
5 - Jared Kaplan，Chief Science Officer，物理背景，Scaling Laws 共同作者。（不在X上面）
6 - Sam McCandlish（@samsamoa），Chief Architect，做过 CTO，Scaling laws 和 GPT-3 都有署名。
7 - Chris Olah（@ch402），负责AI可解释性，之前在Google Brain / OpenAI Clarity，也是Thiel Fellow。
这 7 人基本都是 2020–2021 从 OpenAI 出来、2021 年 1 月一起办 Anthropic 的。
然后有个第 8 个名字：Ben Mann（@8enmann）。
招股书里面还专门标注：他常被称作联合创始人，但不是 Founder LLC 成员，也不参与创始人的绝对控制权投票。
Ben也是参与 GPT-3研发，然后一起出来办 Anthropic。现在和 Instagram 联合创始人 Mike Krieger 联席带 Anthropic Labs。
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新时代Founder的理念：
1. 做产品不难，难的是让人看到。
2. 10 万粉丝，比 100 万美金更值钱。
3. 每天都要输出内容。
4. 产品每 24 小时迭代一次。
5. 小团队，比大团队更能打。
6. 社交资本，比风险投资更重要。
7. 扁平团队，比层层中层管理强。
8. 创始人亲自带流量，比传统营销管用。
9. 写第一行代码之前，先把受众攒起来。
10. 按自己的方式生活，按自己的规则做事。
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I present to you, (unarguably) the top 10 beliefs of the New Age Founder:
1. Building is easy, distribution is hard.
2. 100,000 followers > $1M.
3. Make content every day.
4. Iterate on product every 24h.
5. Small team > big team.
6. Social capital > venture capital.
7. Flat teams > middle management.
8. Founder-led distribution > traditional marketing
9. Own the audience before you write a single line of code.
10. Live and build on your own terms.
Don't hate, I don't make the rules 🤷♂️
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为了证明有的内容是真的手搓的，所以就干脆更尽兴一点，直接在里面加一些本来就难以控制的脏话
中国的互联网从13年的移动端时代就变成了“不联网”，其实现在美国的互联网也因为Agent能力重新可能变成“不联网”。
中国移动互联网 “不”联网的特征是：
- 不能发现内容，搜索引擎找不到，必须进入某个 App 搜；
- 不能读取内容，有链接也看不了，折叠全文、弹出登录或下载要求；
- 不能使用功能，网页只有介绍或残缺功能，完整操作必须进 App／小程序；
- 不能跨平台流动，链接被拦、不能直接跳转、只能复制口令或换浏览器。
这一个现象一直都很恶心，很独特的你封杀我我封杀你，平台之间的“截流”和投流量成为了一门学问，形成了我只在中国产品里见到的靠口令红包和自动读取剪贴板跳转的生态，贼tmd sb。
这也是为什么中国不管是Personal Agent还是Work Agent都是在同一体系内很能打，但是一旦跨体系就几乎智障的原因，很难出现一个Open Web上的Super Agent，都关着门，没有数据可以拿到没有功能可以调用，哪里能构建好Context和Workflow。
中国当前App “不联网” 的本质原因有两个。
一是因为2013年后手机端成为了主要入口，每一个大厂都在打造自己的超级App，于是乎web端功能不再迭代甚至删减限制，每一产品都在把聊天、内容、购物、支付乃至部分公共服务全部塞到自己生态里，再通过小程序继续确保用户不离开自己。
另外一个就是17年基本所有主流平台受网络安全法要求统一强制实名要求，其实也给了大厂们一个理由更封闭。
但是其实美国也在AI时代互联网面临着“不”联网的处境，最近大量讨论都围绕在平台是否应该向Agent开放权限上，大部分的头部传统企业也都先选择把门关上。
购物网站：
- Amazon：2025年10月31日向Perplexity发函，要求其购物代理Comet停止未经Amazon许可的代理访问；2026年9月，又封锁了Meta Muse对Amazon的访问。
- eBay：用户协议直接点名代买Agent、LLM驱动的机器人等自动化工具，要求事先获得eBay明确许可才能访问其服务。
- Target：采用Agent白名单。只有用户批准、同时获得Target授权的Agent才能接入，其他Agent不能登录、查询、抓取数据，或者通过API与网站交互。
银行和券商：
- 花旗Citi：不允许第三方AI Agent代客户登录账户，或者直接在其数字银行平台内执行交易；保留通过部分开放银行服务商、经客户授权的有限只读访问。
- 摩根大通Chase：要求Agent明确表明身份、标记流量，并在条款中保留限制、暂停、终止Agent访问的权利。
出行和本地生活：
- Delta航空：条款明确写着，用户授权某个第三方Agent，并不构成Delta对它的授权；Delta保留拒绝与其交互、处理其请求或交易的权利。
- Yelp：未经许可的自动化访问、抓取和检索受到限制；它也提供自己的MCP接入，但需要通过Yelp的API密钥使用。
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中国的互联网从13年的移动端时代就变成了“不联网”，其实现在美国的互联网也因为Agent能力重新可能变成“不联网”。
中国移动互联网 “不”联网的特征是：
- 不能发现内容，搜索引擎找不到，必须进入某个 App 搜；
- 不能读取内容，有链接也看不了，折叠全文、弹出登录或下载要求；
- 不能使用功能，网页只有介绍或残缺功能，完整操作必须进 App／小程序；
- 不能跨平台流动，链接被拦、不能直接跳转、只能复制口令或换浏览器。
这一个现象一直都很恶心，很独特的你封杀我我封杀你，平台之间的“截流”和投流量成为了一门学问，形成了我只在中国产品里见到的靠口令红包和自动读取剪贴板跳转的生态，贼tmd sb。
这也是为什么中国不管是Personal Agent还是Work Agent都是在同一体系内很能打，但是一旦跨体系就几乎智障的原因，很难出现一个Open Web上的Super Agent，都关着门，没有数据可以拿到没有功能可以调用，哪里能构建好Context和Workflow。
中国当前App “不联网” 的本质原因有两个。
一是因为2013年后手机端成为了主要入口，每一个大厂都在打造自己的超级App，于是乎web端功能不再迭代甚至删减限制，每一产品都在把聊天、内容、购物、支付乃至部分公共服务全部塞到自己生态里，再通过小程序继续确保用户不离开自己。
另外一个就是17年基本所有主流平台受网络安全法要求统一强制实名要求，其实也给了大厂们一个理由更封闭。
但是其实美国也在AI时代互联网面临着“不”联网的处境，最近大量讨论都围绕在平台是否应该向Agent开放权限上，大部分的头部传统企业也都先选择把门关上。
购物网站：
- Amazon：2025年10月31日向Perplexity发函，要求其购物代理Comet停止未经Amazon许可的代理访问；2026年9月，又封锁了Meta Muse对Amazon的访问。
- eBay：用户协议直接点名代买Agent、LLM驱动的机器人等自动化工具，要求事先获得eBay明确许可才能访问其服务。
- Target：采用Agent白名单。只有用户批准、同时获得Target授权的Agent才能接入，其他Agent不能登录、查询、抓取数据，或者通过API与网站交互。
银行和券商：
- 花旗Citi：不允许第三方AI Agent代客户登录账户，或者直接在其数字银行平台内执行交易；保留通过部分开放银行服务商、经客户授权的有限只读访问。
- 摩根大通Chase：要求Agent明确表明身份、标记流量，并在条款中保留限制、暂停、终止Agent访问的权利。
出行和本地生活：
- Delta航空：条款明确写着，用户授权某个第三方Agent，并不构成Delta对它的授权；Delta保留拒绝与其交互、处理其请求或交易的权利。
- Yelp：未经许可的自动化访问、抓取和检索受到限制；它也提供自己的MCP接入，但需要通过Yelp的API密钥使用。
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在深圳街头走突然看到了黄色的BNB @BNBCHAIN 才意识到原来是宁波银行
美国也有一个1919年就成立的Missouri州的社区银行叫做BTC Bank
Muse, Instincts, Dots, 和 Grokbots 四个产品重新让大家看到了Agentic Commerce是一个一定会在接下来18个月内跑出来的真业务，而且一定会更快更下沉，就像AI Search的GEO从湾区最小众的话题到河南电商老乡们都要开口闭口提到的策略只用了两个月。
但是大部分Agent支付公司还是掩耳盗铃，很难找到一个能真的切入的场景，定位上很考验策略能力。
一方面三家北美钱包玩家一定会因为本身构建的用户商户网络占据前期主要市场
- Stripe的Link - 3亿用户，100万商家
- Shopify的 Shop Pay - 2.5亿用户，170万商家
- PayPal - 4亿用户，3000万商家
就像AgentMail不如直接给Agent自己的Email简单，用户默认的选择也一定是直接使用自己已经配置好，习惯使用且信任的钱包，为了更小阻力撮合交易，平台也一定要最起码支持三个钱包设置方案之一。
另一方面Personal Agent本身也一定会希望自己从搜索方变成交易方，就像Instincts团队希望自己能够成为类似Applepay一样，不向用户收费，反而是在交易流水中抽成。
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又是一年新加坡Token 2049和F1！
AllScale成为Draper Demo Day 上最被关注的项目，也在本周成为了全球最大的科技市场情报公司CB最新报告中数字货币Business Banking的代表产品。
AllScale也推出全球支付资讯媒体平台 Stablecoin Club (
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新时代的 “盒中之脑”
Openclaw刚出来的时候大家还在嘲笑AI龙虾一体机，openclaw退潮之后反而本地部署本地调用的AI个人电脑赛道逐渐火了起来。
Oki在价格 参数 和 设计风格上都比昨天发布的Ghost能打
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Say hello to Oki Home, your Personal AI Computer.
We're building a future of limitless, personalized intelligence for every consumer, while keeping all your data in your hands.
Reserve our first batch, shipping mid-december!
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现在的监管套利、信任缺失和过度包装导致的信息差，让AI相关的算力一条线（机房、芯片、Token）和数据一条线（预训练数据、高级知识标注、蒸馏）都变成了高科技摆地摊。
稍微懂一点点技术和行业逻辑，能在对的人群里面多社交公关，就很容易赚到一些快钱。
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洛杉矶的创业公司Whatnot刚刚完成了5.45亿美元的融资，估值达到200亿美元。
19年开始创业的Whatnot只是Pokemon这类收藏卡牌的买卖平台，20年进入YCombinator后发现最重要的销售方式是在社媒上直播于是自研直播平台，随后就融资了400万美元，随后按照几乎每半年一轮的速度在22年夏天就到了D轮，现在不仅仅是收藏卡牌，也包括服饰、数码各个品类。
去年还看到好几家出海Agency都推出了Whatnot的运营服务，没有意识到已经是这么大的体量了，成为了美国直播电商龙头。LA的电商和电商科技体系就像中国杭州一样。
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六个月前加拿大芯片公司Taalas发出了一个demo，他们的芯片跑Llama 3.1 8B模型 可以每秒钟做到16960个token，接近9倍于第二名。
发布之后尽管市场上各种热议，但是这个公司一直都保持很低调没有很多动态发出，今天刚刚宣布被AMD收购。
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We are pleased to share that Taalas has agreed to join AMD.
We built Taalas to rethink AI inference from the ground up: hardware designed around the model, rather than the other way around. The result is the world's fastest and most cost-effective inference silicon.
Joining AMD gives us the scale, engineering resources, and global reach to bring that work to the world – and to accelerate what comes after it.
We are also excited to build on AMD's long-standing presence in Canada and its continued commitment to the country's AI ecosystem. Many of us grew up at AMD Canada, and are looking forward to coming home.
We are proud of what this team has built, and even more excited about what comes next.
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看到某一 纳斯达克上市 数据中心公司的招聘广告，工作地点是在吉隆坡和新加坡。工作的要求是年轻，面容姣好，身材健康。中英文都能达到母语水平，性格开朗。 招聘要求当中提到的几乎每一条都违反了北美的法律。
这个行业应该是当前最野蛮生长、最监管套利的行业了吧。
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分享一下这么多年办活动做b2b销售的一些小感受
1. 线上做品牌 线下做转化。预算低就做thought leadership以及和重点账号做engagement，预算高就搭配软文和媒体。线上别人看到过你品牌，线下拉活动或者活动现场销售 感兴趣概率更大。即使没听说过，新线索也会搜一下
2. 做活动人多不一定关键，人多散，自己聊不到客户，来的人也没收获，就以后不想来了。尽量确保来的每个人随便聊大概率都是同频有帮助的，他们未来会主动问你下次什么时候活动
3. 真想拉人多，就搞大的conference旁边的周边活动，大家有来都来了的心态会物尽其用多参加活动，创业者密度也会高一些。
4. 定向邀请或者靠关系bd一些high profile的基金和创始人，就可以来更多人。想吸引投资人就喊知名家办LP，想吸引创业者就喊投资人，喊来的人不一定要很senior，刚入职的analyst/principal更好邀请，他们也有拿线索的需求。
4. 没预算的话也可以找一些“卖水”“卖铲子”的公司赞助，比如算力、财税、律所、猎头等，把场地搞舒服一些，准备酒水饮料和能出片的摄影师
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