随着全球科技产业告别2025年的投机狂热，步入实质性落地阶段，我们观察到市场正经历着深刻的三层“重构”，每一项都潜移默化影响着未来的竞争格局：
首先是高层研究领导者中的人员结构倒置，即“原生AI一代”开始掌舵核心研究，而基础设施层则回归老将治下的成本控制； 其次是资本效率危机，以甲骨文（Oracle）股价暴跌为标志，市场首次对债务驱动的扩张模式投下不信任票； 最后是技术架构的持续演进，正如Andrej Karpathy在2025年终总结推文中所阐述，行业正从“预训练规模法则”向“可验证奖励强化学习（RLVR）”和“推理时计算（Test-Time Compute）”迈进。
让我们一起从腾讯、小米、Meta等公司引进“Z世代”领导者的战略意图，到亚马逊与苹果在基础设施层面的防御性整合，最后再来看投资人如何重新定义商业模式。
从人才大洗牌看市场战略分流
2025年下半年，全球科技巨头的人事调整呈现出一种极具反差的二元结构。这种调整看似简单的职位轮换，却映射出不同战略下对未来竞争的一致预判：“创造AI”属于年轻人，而“规模化AI”属于老将。
“后训练”时代的崛起，30岁以下掌舵者的登场
在中美科技巨头公司中，我们都见证了一场“青春风暴”。这种“巧合”反映出一个技术现实：最新的训练范式，特别是强化学习与Agent推理，更多依赖于对数学直觉和游戏博弈论的理解，而非数十年的传统软件工程经验。这一代研究者是在Transformer架构诞生后成长起来的“AI原住民”，他们对模型行为的直觉往往超越了资深专家。
腾讯：亿元赌注与“Agent优先”
27岁的原OpenAI研究员姚顺雨空降首席AI科学家，直接向总裁刘炽平汇报，既是重金求贤，也同时让组织架构更加扁平化。腾讯意在通过这位Agent专家，越过传统的层级损耗，直接在微信与游戏生态中植入多步推理与工具调用的原生智能。
小米：反向进化与具身智能
前DeepSeek研究员罗福莉的加盟，标志着小米拒绝盲目追逐语言模型，转而拥抱“物理智能”。她主导的MiMo-V2-Flash模型以极致的MoE效率（仅激活150亿参数）挑战SOTA，完美契合小米“人x车x家”对边缘计算成本的苛刻要求。
Meta：数据中心论的胜利
通过收购Scale AI并任命28岁的Alexandr Wang为首席AI官，Meta确立了“后训练数据为王”的新秩序。Wang的上位意味着Meta承认，通往AGI的瓶颈已从架构设计转向了大规模数据的清洗与强化学习（RLHF/RLVR）工程。
传统巨头的实用主义回归
与研究端的年轻化相反，基础设施层正在回归老将治下的成本控制。
亚马逊：工程师取代科学家
AWS元老Peter DeSantis接管AGI部门，取代了科学家出身的Rohit Prasad。这一变动标志着亚马逊的战略重心从“探索模型上限”转向“垂直整合”。通过自研Trainium芯片压低推理成本，哪怕牺牲部分通用性，也要在云服务利润战中击败Nvidia的垄断。
苹果：从Siri困境到端侧落地
前Google高管Amar Subramanya替换了掌舵七年的John Giannandrea，宣告了苹果AI告别“学术化与隐私至上”的纠结，全面转向工程落地。Subramanya的任务极其明确，将大模型“暴力压缩”进iPhone的内存限制中，终结Siri的“智障”时代。
表1：2025年Q4全球科技巨头AI负责人变动
另一种视角，草根创业者的机会
与大厂争夺昂贵的“天才少年”不同，金沙江创投的朱啸虎在最近的一期访谈中提出了另一种人才观。他认为在AI应用层，真正的机会可能属于那些在行业中摸爬滚打多年、懂业务痛点的“草根”创业者，甚至是30多岁的行业老兵。他举例提到的“海面舰船清洗机器人”，创始团队并非SOTA模型的发明者，而是能忍受高腐蚀、高浑浊环境，并解决实际清洗问题的工程师。这种“离大厂三条马路”的生存智慧，构成了AI落地应用的另一端。
分歧的资本叙事，华尔街的恐惧与中国创业者的爆发
2025年底的资本市场呈现出一种时空错位的特征：一边是华尔街对“金融空转”的恐惧，另一边是产业界特别是中国创业者对“真实token消耗”的狂热。
华尔街的“甲骨文时刻”，杠杆的破裂
2025年12月，甲骨文（Oracle, ORCL）股价暴跌近19%，这标志着市场对“金融游戏驱动AI基建”模式的认知转折。
朱啸虎：美国的AI估值是中国的100倍，这必定有一端是错的
与华尔街的短期悲观相反，朱啸虎则认为“三年内无泡沫”，他的底气来自于对行业数据的观察：
从“理想主义AGI”到“务实主义超级入口”
技术与产品正在同时经历一场从“仰望星空”到“脚踏实地”的思想转变。如果说Andrej Karpathy在2025年LLM回顾推文中提出了技术的风向标，那朱啸虎则在访谈中展望了产品的最终形态。
在2025年终的推文中，Karpathy宣告了“大力出奇迹”时代的结束，AI将从RLHF演进到RLVR（可验证的奖励），不再依赖昂贵的人类标注，而是依赖客观的验证器（如编译器、数学证明）。这让模型像AlphaGo一样在虚拟环境中自我博弈、自我进化。
朱啸虎则在访谈中提到，Sam Altman在2025年最大的变化是闭口不谈AGI，全力进攻超级入口。ChatGPT推出“群聊”和浏览器，意图就是在抢占用户时长，拼的就是从周活（WAU）到日活（DAU），只有成为像微信一样的“High Duration”应用，才能构建护城河。
2026年生存三要素，场景/供应链/垂直数据
在巨头环伺与开源模型的夹击下，2026年的创业生存法则已被彻底改写。软件工程的大众化（Vibe Coding）意味着每个人都可以是产品经理。Lovable和Cursor的爆发证明了未来的应用开发将不再是工程师的特权，而是每个人“表达思想”的舞台，就像如今的短视频一样。
创业者的“死生之地”
对于创业公司，朱啸虎给出了自己的“负面清单”与“生存指南”：
大模型与人形机器人：这是巨头的军备竞赛，共识太拥挤，资金门槛太高。
在平行交汇中寻找答案
站在新年的门槛上，我们看到的是两个平行宇宙的交汇：美国的“硅谷叙事”和“原生多模态（Google的爆发）”依然很美，但面临资本效率的严峻拷问；中国的“地面部队”（百亿Token消耗的应用、垂直场景的机器人）正在野蛮生长，用极致的性价比验证商业本质。
2026年将属于能善用最便宜的Token，解决最脏最累问题的“务实主义者”。
