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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******

长江商报消息 ●长江商报记者 沈右荣

明星企业协创数据（300857.SZ）大动作。

12月27日晚，协创数据发布公告，公司及控股子公司与上海张江（集团）有限公司（简称“张江集团”）、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》，共同打造人工智能应用示范项目。

此举，协创数据称，对公司在算力业务开展方面有着积极影响。

协创数据表现出较高的成长性。2017年以来，公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润（以下简称“归母净利润”）持续双增。今年前三季度，公司归母净利润5.57亿元，同比增长1.84倍，延续了2023年全年的倍增，且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。

协创数据以智能制造出海，与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年，公司境外市场收入占比达到47%。

二级市场上，今年9月24日以来，机构看好的协创数据，其股价已经翻了一倍多。

联手他方发力算力业务

抱团发展，这是协创数据最新的大动作。

根据公告，近日，协创数据 及控股子公司广州奥佳软件技术有限公司（以下简称“奥佳软件”） 与张江集团、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》。为充分发挥合作四方在各自服务领域的资源优势，本着“互惠互利，优势互补，共同发展，实现双赢”的原则，经四方友好协商，建立战略合作关系。本次签署的协议为合作意向性协议，后续各方将签署具体合作协议以明确合作事宜并深化各方合作。

奥飞数据为深交所创业板上市公司，其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权，协创数据持有其51%股权，为其控股股东。

公告称，张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者，具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商，致力构建多云多网多端数字产业生态平台，建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者，致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。

四方合作的主要内容为，共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台，共同制定训推一体创新平台的建设规划，聚合算力、AI、行业微服务，服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合，推进行业AI智能体应用创新，打造人工智能应用示范项目。

四方发挥在自身产业链上的服务优势，在AI智能体训推一体创新平台（如大数据、大模型）、算力生态打造等领域积极合作，扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作，共同开发、共谋发展。

对于本次合作，协创数据给予了乐观的评价。公司称，协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响，预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。

近年来，协创数据加大了算力业务布局，包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。

目前，公司已采购多台ARM算力，X86算力和GPU算力服务器，并根据募投项目安徽协创物联网智能终端及存储设备生产线扩建项目规划予以部署投入使用。

公司还公告称，拟采购金额不超过9亿元的AI GPU服务器，用于建设万卡级大型算力服务集群。

净利连续四个季度倍增

积极布局算力业务的协创数据，是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。

协创数据成立于2005年成立，以存储业务为主，2013年，公司进军物联网终端设备行业，2021年，进军云服务领域，2023年，布局服务器回收业务。根据财报披露，公司经过近20年的潜心经营与不懈探索，公司已经成为全球领先的智能物联终端制造商、综合性云服务提供商、智能存储设备制造商以及服务器再制造行业的先行者和领导者。

协创数据提前进行国际化布局。2019年，协创数据开始在东南亚投资设厂，截至目前，公司在菲律宾、泰国、美国等地区设有工厂，在中国、美国、欧洲、亚太四大服务区域进行了布局，同时，公司还在积极拓展欧洲、中东等市场。

外界对协创数据的第一印象是，经营业绩稳步增长。2016年，公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元，历经7年不间断增长，2023年，公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元，分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中，2023年，公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。

今年以来，协创数据经营业绩继续高速增长。前三季度，公司实现的营业收入、归母净利润分别为53.95亿元、5.57亿元，同比增长47.95%、184.46%，均创了历史新高，且均已超过2023年全年水平。

从单季度看，今年一二三季度，公司实现的归母净利润分别为1.62亿元、1.96亿元、1.99亿元，同比增长253.42%、191.38%、140.63%，均为倍增。加上2023年第四季度，公司归母净利润已经连续四个季度倍增。

协创数据以智能制造出海，硬件制造方面，公司主要以合作研发制造和自主设计制造模式为客户支持和服务，与联想集团、安克创新、小米生态链企业（创米科技）、中国移动集团（下属专业公司）、360 集团、网易有道、Ring（美国）、Noise（印度）、3-Plus（美国）、LG（韩国）、iHome（美国）、Buffalo（日本）等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。

2023年及今年上半年，协创数据境外市场收入占比分别为46.23%、47.11%。

值得一提的是，协创数据实际控制人、董事长耿四化曾任职于工业富联。公司名誉董事长郭台强是中国台湾上市公司正崴精密的董事长、总经理，其还是工业富联创始人郭台铭之弟。郭台强还是协创数据第二大股东的实际控制人。

责编：ZB

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【青岛、安徽国资联合出手！ 自动驾驶产业链公司深信科创融了A轮******

《科创板日报》12月27日讯（记者 杨小小）青岛和安徽国资联手投了一家自动驾驶产业链公司。

工商变更信息显示，安徽深信科创信息技术有限公司（以下简称“深信科创”）近日完成A轮融资，投资方为青岛西海岸人才生态产业集团有限公司，以及安徽三家国资投资平台：合肥创投、安徽创投以及合肥高投。

深信科创成立于2019年，是一家聚焦于自动驾驶仿真与合成数据的平台公司，目前产品主要包括AI驱动的仿真平台、数据平台以及低速自动驾驶平台等。截至目前，公司共计完成5轮融资，此前轮次的投资方包括朗玛峰创投、将门创投以及国汽智联等。

据深信科创官网信息，公司由图灵奖得主姚期智院士担任院长的清华交叉信息核心技术研究院孵化，由知名学者杨子江教授创办并出任CEO，原Uber高级科学家潘余曦博士出任 CTO。工商信息显示，杨子江为深信科创实控人，持有公司超过35%的股份。

在业务方面，据公司官网信息，目前，深信科创已与长安汽车、吉利汽车、陕汽集团、潍柴智能、国汽智联、同济大学、山东大学等知名企业和高校开展合作。

有关注智驾领域的一级市场投资人士对《科创板日报》记者表示，虚拟仿真测试以及相关数据对于自动驾驶实现而言相当重要，甚至可以说直接影响到高阶自动驾驶的商业化落地。作为自动驾驶实现不可或缺的重要环节，在2017年前后，这一细分领域迎来了一小波创业和融资热潮。“今年随着robotaxi等概念逐渐进入到真实交通场景，自动驾驶发展进入到一个全新的阶段，自动驾驶产业链又重新进入了资本的视野。”

《科创板日报》记者注意到，在自动驾驶仿真测试领域，国内外目前已有不少入局者。国外相关企业包括Cognata、Applied intuition等，国内方面则有51Sim、沛岱（宁波）汽车技术有限公司以及昇启水木科技（深圳）有限公司等。

值得一提的是，上述51Sim由北京五一视界数字孪生科技股份有限公司孵化，后者即是更为人熟知的51WORLD的工商主体，该公司于近日向港交所递交了招股书，拟在港股主板上市。

可以看到，上述国内主要的仿真测试企业都收获了资本的青睐。今年2月，51Sim官宣完成5000万元规模的A轮融资，投资方包括北汽产投、普耀九州、益富海股权及巨田资产等。

成立于2017年的沛岱汽车，则曾在2022年获得了来自高瓴创投以及宁波天使投资引导基金等的出手，完成了数千万元Pre-A轮融资。不过此后公司再无公开的融资动态。

昇启水木则成立于2021年，该公司今年完成了天使+轮融资，常见投资、南山创投、华山资本等出手。此前，公司还获得了来自奇绩创坛以及启迪之星等的出资。

上述投资人士表示，除了自动驾驶成熟带来的又一波产业链投资机遇外，人工智能新阶段的发展，也给这类仿真测试企业带来了更大的想象空间，这也是这类企业再度引发资本市场关注的一大原因。“并且，仿真测试还可以落地应用在其他场景，包括工业控制等。”此次两地国资对深信科创的加注亦引发了市场关注。

作为资方之一的青岛西海岸人才生态产业集团有限公司，向上股权穿透，由青岛西海岸新区国有资产管理局实际控制。据介绍，该公司是山东省院士之家试点单位和西海岸新区高校校友联盟秘书机构，由区招才中心负责业务指导。

另外三个出资方则都是来自于安徽的国资，包括合肥市天使投资基金有限公司、安徽创投以及合肥高投。

《科创板日报》记者注意到，合肥乃至整个安徽对智驾领域都倾注了很大的关注。可以看到，以擅长风投著称的合肥乃至整个安徽，在新能源汽车阶段成功押注了蔚来汽车之后，又开始向汽车的智能网联方向发力

就在近日，智能新能源重卡厂商Deepway官宣完成新一轮融资。这是合肥押宝的又一造车新势力，早在去年11月，DeepWay对外宣布与合肥达成合作，将在肥西县落地三大项目：DeepWay总部、销售结算中心、新能源重卡智能化制造基地。而在Deepway的最新一轮融资中，也有来自肥西产投、合肥产投等合肥当地国资的参与。

财联社创投通显示，以合肥产投为代表的合肥国资，今年在自动驾驶领域还投资了宏景智驾、中科星驰等多个项目。

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【阿里前端第一人AI创业，要做内容创作者的GitHub！5k人排队内测******

这就是躬身入局AI大模型创业的玉伯，对2024年创业现状的真实体感。

但这位昔日的阿里前端第一人，还是选择加入了这个没有硝烟的战场，用AI聚焦内容创作者群体。

入场2个月，公司估值过亿；入场6个月，推出首款产品YouMind，开放内测20多天来，反响不错，有近5000人排队申请（最后通过了千余人）。

他还有些喜出望外地告诉量子位，迄今为止，已付费的种子用户比他预料中更多。

△自己公司刚成立时的玉伯

玉伯是谁？

这个名字在前端开发领域圈子里家喻户晓，且和现在大多数打工人每日用的办公工具/平台息息相关：

11月底，思维天空的第一款产品问世，并于12月6日开启内测：

YouMind，一个面向全球创作者的AI工具，覆盖全流程，能整合多模态那种。

不过，玉伯很直接地告诉量子位，目前大家看到和用上的版本，仅仅是YouMind最终构想的v0.1。

但出于一个技术出身者深入骨髓的开源精神和共创理念，团队选择在此时把YouMind摆到用户眼前。

最终形态：内容创作者的GitHub社区

那么，0.1版本的YouMind——也就是现在用户可以内测上的这个版本，是什么样的？

作为通过内测的千分之一，量子位多位编辑都尝试体验了一番。

注册后，它会推荐你安装YouMind浏览器插件。

通过这个插件，你主要可以干三件事：

第一，总结网页，翻译网页；

第二，和ChatBot对话，询问问题，不管是关于正在浏览的界面的，还是需要互联网搜索的；

第三，把任何模态的内容，包括文字、图片、播客/音频、视频等，吃进个人收藏夹里，带分类那种。

以上，是调用插件能做的事。

△右侧为调用插件时的界面

而当进入YouMind主页后，有三大功能。

首先，Snips。

用来摘取并收藏互联网上任何你觉得有用，想要沉淀到自己知识库的内容。

可以是来自arXiv的论文，来自油管的视频，总之anywhere的anything。

其次，Thoughts。

这个很好理解，用来记录你自己个人的想法和随笔，就是网络在线笔记本。

再者，Boards。

可以在这里把外来沉淀的Snips，和个人记录的Thoughts，在这里分类归类，进行整理。

目前来看，Boards功能有限。

（不过毕竟玉伯还把此版本定义为v0.1，大家看个意思吧先）

非要做个类比来方便大家理解的话，我愿称之v0.1的YouMind为：

Readwise和obsidian的AI集合版。

（打个比方啦，有更准确的描述欢迎大家评论区集智众筹）

而这，仅仅是玉伯构想中，YouMind走向完全成熟的三个阶段中，第一阶段的第一步。

量子位画了张思维导图，来呈现他对YouMind的整体构想：

玉伯介绍，团队目前正在打磨第一阶段的第二步，让内容创作者们能够在YouMind上IPO起来（手动狗头）。

让收藏的内容不再吃灰，想找看过的内容时不用各平台狂翻浏览记录。

完成资料的串联和调用，帮助自己更好地生产文章/播客/视频等内容。

至此，就算完成了YouMind第一阶段——此时将达到v0.5。

到了第二阶段，YouMind会从个人工具走向协同使用，正式走向v1.0。

但和Notion、飞书、WPS等还不太一样，YouMind偏重内容协同、强调项目管理，而非组织管理。

“哈哈，第三阶段其实很长期，和我的初心有关。”玉伯笑道，那就是做社区。

内容创作者们有油管、抖音、推特、小红书等各种平台，但会给人一种四处打工的感觉，“我感觉创作者没有归属感。”

他拿程序员最大的社区GitHub类比——

无论是写代码还是抄代码，程序员会把GitHub看成是一个家一样的社区；自己有好的想法，也能上传后，进一步被build，甚至变成软件，再分发出去，可能还会在Apple Store里面挣钱。

所以，YouMind的终极目标，是成为一个内容创作者的GitHub。

（p.s.：以天天写稿人的角度，我们聊到创作者的心态或许和程序员的心态有所不同，内容创作者或许不太接受“被copy”。但玉伯举例了一个他认为的神奇存在：维基百科）

“也许创作是更好的消费”

而之所以创业第一剑，玉波选择对内容创作者群体“下手”，原因无外乎有二。

一看擅长什么。

一次与杭州的创业前辈交流时，玉伯头一回听说了与共识不同的PMF解释：

P不应该代表product，应该代表person。指代的还不是团队里的所有人，就是创始人本身。

那看玉伯自己的经历，他表示自己从2014年起开始用Notion，后来主导语雀、加入飞书。

他介绍团队成员虽然年轻，但多年工作经验与此息息相关，有经验，有积累，有市场长期观察。

团队成立后，内部协同又从Slack+Notion+Google Workspace，横跳到觉得更适合小团队协同和项目管理的Linear+Google Workspace。

等于是从自己的日常使用中寻找新的痛点。

△杭州，思维天空公司内部

二看趋势是什么。

他洞察到与自己要做的事有关的趋势，也分为两点。

首先是内容创作越来越多模态化，并且这个现象不仅仅在国内，是在全球范围内发生。

其次是95后，准确来说10后、20后的消费习惯正在改变。

玉伯自己本人觉得目前的娱乐消费，需要普通人有很高的自律要求。在玉伯口中，这种纯·消费其实很累，他说：“你以为消费了，其实啥也没得到。”

同时，他又不止一次从初中学生口中听到“抖音是老年人才玩的东西”之类的话，也看到自己的儿子和小伙伴们面对轰动一时的《黑神话：悟空》时，不仅仅是去玩那个游戏，更是自己去我的世界（Minecraft）里自己搭建还原游戏中的建筑、boss等等。

再三思索后，玉伯得出自己的结论：

他表示，也许每个人都应该去尝试创作一点内容，尝试过后收获的甜头，跟纯粹是刷短视频的快乐是完全不一样的。

所以就有了YouMind。

然后本着一种很朴素的开源心态——朴素指的是“有了想法就开源”，让大家以此为基点，有代码的写代码，会文档的写文档，有钱的捧个钱场，一起攒个局把想法实现——团队觉得没必要憋大招，可以用共建的方式合力朝内容创作者的GitHub前进。

所以现在时刻的YouMind还是v0.1。

创业后，“功成必须在我”

作为YouMind背后最主要的那个男人，成为创业者后，玉伯更踏实了，但也更害怕了。

踏实，是相比于此前的大厂经历而言。

2018年前，玉伯都在和代码打交道；后来身居大厂中层，带着六、七百人的团队。

不过问题随之而来：

和一线同学隔了三、四个层级，既不能很好地感知到一线的信息，也很少需要自己去做决策（因为更贴近业务本身的-1 or -2提上来的决策已经很不错了），只需自己点头；又因为自己就是所在业务的领头羊，需要他本人自上而下传递的高层信息也几乎为零。

但真的有那么安逸吗？并没有。

出于各种原因，他不能让自己的日程表有空白，甚至有时需要被动地去卷别人。

用他自己的话说，总之人是忙了，心却闲着。

自认为是个实操性人格的玉伯不太享受这种状态，甚至一度想转型去做HR，想让自己踏实一些。

现在离开大厂，自己拉起十几个人的小团队开始从零开始，确实也踏实了。

不过回头看，有时需涉及团队管理方面的事务，还会回头有点“羡慕”大厂。（但玉伯表示，欢迎大家加入～）。

至于害怕嘛——

但他陈述，所谓的“害怕”不是说自己怕丢面子。

玉伯很清楚，创业当然得尝试，但当然也担心瞄准的方向是伪命题，某些害怕的情绪是必然会有的。

害怕金钱流失。

作为一个长期主义者，背负投资人的钱，AI创业花钱如流水，但又担忧找不到“有耐心”的长期投资者。

害怕时机不对。

他认为找准时间和看准趋势同样重要。当初2019年前后，在大厂有架空感的时候，是不是就应该毅然创业？

“就算挂了，可能现在已经在连续创业第二次、第三次了。”

△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯

最后一个害怕，来自于他成为创业者后心态上的转变。

以前，他觉得「内容创作者的GitHub」是他的想法和愿景。

这件事“功成不必在我”，可以由别人做出来，自己直接用，还不用承担成本和损失；可以半路被大厂收购，只要目标一致，能被收购也是好事情。

但最近看了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》，他觉得自己突然悟了——

最后一个害怕，是不愿看到自己的想法和目标，被别人抢先实现。

内测waiting list：youmind.ai

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【【捷报】AI⁺万得投顾终端大模型算法备案成功 ，金融AI创新大奖荣耀加持！******

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