丰田汽车表示，公司未宣布投资100亿美元在美国建厂的计划，也未与白宫讨论过具体金额。“我们没有就此事进行过沟通，”丰田负责对外和公共事务的高管Hiroyuki Ueda周三在东京车展上向记者表示。“或许美国大使馆、日本政府和其他方面之间存在一些猜测或想法”。“丰田将一如既往地继续投资美国的员工队伍，” Ueda称。（新浪财经）

丰泊国际（FundPark）今日宣布获得7100万美元融资。在最新一轮融资中，Ares Management（Ares）的亚太信贷基金正式加入其融资合作伙伴阵容。截至2025年10月，丰泊国际批出的贷款总额已突破60亿美元，推动客户累计商品交易总额（GMV）突破125亿美元。

36氪获悉，阳光电源在投资者电话交流上表示，公司今年储能出货目标40GWh—50GWh，有信心完成，明年的发货目标还在研讨规划中。明年全球储能市场还会保持较高增速，大约40%—50%，一是新能源配储的需求在增加，二是部分海外电网的服役周期很长，从电网安全稳定性角度也有配储需求，三是用户侧市场在政策带动下比如欧洲动态电价的出台需求也在爆发，所以判断储能明年还会继续保持较快的增长态势。

韩国总统办公室周三表示，亚马逊云服务部门（AWS）计划到2031年在韩国投资至少50亿美元，建设新的人工智能数据中心，以利用首尔成为亚洲人工智能中心的雄心。AWS首席执行官马特·加曼（Matt Garman）在亚太经合组织峰会期间与韩国总统李在明会面时宣布了这一消息。（新浪财经）

文｜邓咏仪

编辑｜苏建勋

在AIGC领域，廖谦可能是国内为数不多，亲手做过千万美金级收入的明星产品，从产品研发、商业化到全球化市场都有涉猎的一位“多面手”。

他的职业路径，也正好和技术拐点相吻合：最早，他在腾讯云做过最早的To C换脸产品，上线十几天就达到千万DAU；

2022年，Midjourney爆火之时，他是字节内部最早一批探索多模态能力的人，从0到1设计和推出了火山引擎Top1流量产品“智能创作云” ，为数千家中小商家提供营销和自动化服务，并在剪映发起出海项目Pippit，如今已经月活超过百万用户。

到2024年初，Sora的发布让廖谦意识到，多模态的ChatGPT时刻或许快要来临。他当即决定加入多模态明星初创生数科技，带领Vidu产品、研发、营销、运营上百人团队，和这家公司一同走过从0到1的冷启动到千万美金收入的阶段。

和廖谦共事过的人说，他的做事风格“很狼性、行动迅速”，这也是为什么，当他在8月决定创立公司“极致上下文”（Apex Context）时，引来了一轮投资人的争抢。

廖谦说，他的融资PPT还没来得及画好，在半个月内就迅速敲定了数百万美金首轮融资。本轮融资由硅谷美元基金HT investment、BV百度风投联合投资。其中，HT investment是源自硅谷、布局全球的新一代美元基金，专注投资AI驱动的科技与社交娱乐领域。

9月末，Sora App发布，他又一次感受到技术变革带来的战栗。“那天晚上我在冒冷汗。”他坦言，那天本来和团队成员一起加班，看到Sora上新，迅速取消了第二天的所有会议，组织全员评测Sora。

不过很快，这种压力就已经转化为动力。不同在于，他如今已经不做基础模型产品，而变成了一个“造船的人”。

“在这个时刻，应该要更冒险、更激进。”这是刚刚创立“极致上下文”的廖谦，这段时间最大的感受。

这种笃定，源于廖谦在生数科技的经历。2024年，作为平台方，他内部搭建的TEP（Talent Exchange Platform）团队处理了上千单企业级AIGC需求，发现一个关键痛点：比起复杂的AI工具，他们更需要的是“告诉AI我要什么，直接给我成片”。

多模态领域的底层模型，依旧处在迅猛的变化中，但落地的鸿沟依旧存在。

“传统营销视频制作流程太繁琐、太昂贵。”廖谦解释，“其实，企业不想学习复杂工具，他们希望像找广告公司一样，只不过成本能降低十倍，速度能提升百倍。”

“极致上下文”正在打造的第一款产品，不是视频生成工具，而是一个营销Agent——前端通过多模态交互理解企业品牌调性和需求，后端整合各种AI模型能力，直接交付成品视频。

目前，极致上下文团队正在开发产品原型，后续计划将面向海外市场首先推出。

在廖谦看来，中国在AI视频领域有其独特优势：短视频生态领先全球1-2年，国内对视频生态的落地探索和理解更深。“国内这套的经验完全可以迁移到海外市场，无论是产品创新还是用户增长。”廖谦说，这也是他选择从全球市场切入，而不仅仅服务中国市场的原因。

在未来，廖谦希望把公司打造成一个新时代的“AI表达系统”——但在那之前，他希望先从垂类Agent做起，逐步拓展到更多领域——如教育、办公场景等。

为什么不做通用Agent？廖谦的回答很务实：“移动互联网早期，大家也觉得应该做Super app，但最后跑出来的是美团、滴滴这些垂直场景。AI Agent也一样，现在应该做这个时代该做的事——找到ROI最清晰的垂直场景。”他说。

廖谦

用户不需要AI工具，需要直接交付

《智能涌现》：你的经历很丰富，在腾讯、字节都做过，后来去了生数科技，整个过程是怎么思考的？

廖谦：我2015年硕士毕业于西安电子科技大学，学的是计算机视觉。毕业后在腾讯工作了六年，前两年在天美工作室做开发，2017年转到腾讯云做产品经理，主要负责AI人脸、人体识别落地相关的产品，比如智慧城市、智慧交通，从产品到具体落地都做。

在2019年我就开始接触AIGC了——那时候主要是基于GAN（对抗生成网络）的AI换脸技术。我服务过一个叫"她拍"的客户，他们用腾讯的换脸技术做了个小程序，产品逻辑有点像后来的妙鸭，但体验更好。

他们做了大量模板服务下沉女性用户，让用户可以穿婚纱、拍各种写真，上线十几天DAU就达到千万级别，进入了当时微信小程序排行榜TOP 10。也是这段经验，那让我真正体会到算法技术如何去引爆C端用户价值。

所以2021年，我想去做应用，就去了字节跳动的火山引擎，那时火山刚成立。我从零到一搭建了"智能创作云"团队，英文名就叫AIGC。

不过那个时期的AIGC和现在完全不同——我们做的是文字转视频，但不是用现在纯生成的方式，而是通过NLP理解语义后，匹配素材库里打好标签的图片视频，再拼接、加BGM和字幕生成视频。这个产品很快成为2022年火山引擎流量Top 1的产品，主要服务B端的营销内容创作。

《智能涌现》：后来，你去了剪映？

廖谦：对，2023年到2024年在剪映，我当时内部发起了一个零到一的新项目，专门针对海外商家，打造 AI 内容生产与分发平台——也就是后来上线的 Pippit。

简单来说，这个平台为海外商家提供从创意生成、视频制作到发布和数据反馈的全链路闭环。

之所以会发起这个项目，是因为之前在智能创作云的时候，我积累了非常多对国内生活服务和电商用户群体的认知。

我会发现，国内的AIGC产品在用户认知和产品成熟度上，其实是领先海外两到三年的。在智能创作云时期，我们做了很多类似的产品探索：从内容创意到一键制作——那个时候一键制作会用一些混剪的思路——然后到分发，你可以把抖音号绑上来，一次性把刚制作的一百个视频分发到一百个账号，然后再把数据反馈回来。

这套方法论其实是通用的，我们把国内的经验搬到海外去，效果很好，产出的视频在TikTok、INS上取得了不错的表现，现在Pippit月活也已经突破百万。

《智能涌现》：为什么在2024年8月那个时间节点，会选择去生数科技？

廖谦：Sora这个节点很关键。2024年初Sora刚发布的时候，只是一个demo，没有正式发布，大厂的跟进速度也没有那么快。

那会生数科技是当时国内最早跟进的，4月份就发布了对标Sora的demo，并在上半年发了Vidu第一个版本。我体验到了之后觉得能力很强，觉得这是一个特别好的机会，就加入了生数。

生数整个团队是清华系出身，技术实力非常强，但那会团队在产品和商业化上需要有人来配合。我刚好懂点技术、懂点产品、懂点研发，比较好地可以去配合他们。

在生数一年时间里，我们从0到1做到数千万的全球用户，今年能做到数千万美金的收入。

《智能涌现》：在生数期间，哪些事情对你后来创业的想法影响比较大？

廖谦：其实在生数的时候，会有很多甲方需求直接联系到我们，包括品牌TVC、企业宣传片，以及电商类商品视频，他们希望我们直接交付一条完整成片。

当时市面上的 AI 工具平台，比如 Vidu 和可灵，其实只能生成几秒的片段，真正交付成片，还存在很多后端环节。

为此，我内部组建了一支内容服务团队，叫TEP（Talent Exchange Platform），核心工作就是承接这些甲方定制需求，同时连接生态内的创作者，让他们用AI工具来输出成片。

我们处理了上千单这样的定制化需求，也让我产生了一个很强烈的感受：这里存在明显的创业机会。

许多用户并不愿意使用市面上的 AI 标品工具，原因一是这些工具无法与他们现有业务流程直接结合，二是对于业务人员来说，他们不是专业创作者，使用好AI工具还是有很大的难度。所以，他们更愿意为端到端、能够直接交付结果的解决方案付费，而且预算也相对充足。

《智能涌现》：技术到了可以创业的拐点，你的定义是什么？

廖谦：效果跟成本综合达到了一个可商业化的点。如果效果很好，但生成一个视频要一万块钱，那也不work。

多模态模型在一年的发展里，成本已经有了一定的下降。用AI生成视频相比传统制作，成本能降低到十分之一。

效果层面，Reasoning（推理）能力是一个关键的技术节点。直到2024年9月Chatgpt o1发布，我才觉得大模型落地到千行百业成了一个优化程度的问题，而不是行与不行的问题。

另一个拐点是多模态模型的一致性提升。之前AI视频模型商业化应用存在的瓶颈是一致性，比如产品视频，产品画面会变，这对品牌来说，是难以接受的。

原来要解决一致性问题非常复杂，需要在图片环节，比如大量的生图，或者大量的PS，这部分的工作量能占到70%，之后再图生视频。

在Vidu，我们去年11月份推出参考生视频（Reference to Video）1.5版本，能够将直接保持主体信息在视频中的稳定一致，但当时清晰度还不是很够，到上半年Vidu Q1 版本发出来时，画质提升了，一致性就已经非常好了。

包括前不久Google的Nano Banana爆火，可以直接灵活的编辑图片中的元素，包括保持图片中主体的连续一致。可以看到，一致性问题，不管是在生图片环节，还是在生视频环节，都有了很好的解决方案。

先从营销Agent做起，服务有表达诉求的人

《智能涌现》：为什么你的公司叫“极致上下文”？

廖谦：Context（上下文）在AI时代是非常重要的东西。从做产品角度，一个好的Agent 需要很好的理解用户的上下文。从企业管理角度，我也希望团队可以有更多的上下文的交流，按照我的说法是“More context， less control”。

《智能涌现》：这也是字节早期的价值观之一吧。

廖谦：我受腾讯跟字节的影响还是很深的。

《智能涌现》：极致上下文具体在做什么？

廖谦：我们想先做信息表达的生产端，先切生产力信息，为有生产力信息表达需求的人去做服务。用抽象的表达来说就是：有表达欲望和诉求的人，但很大程度上不具备表达的能力。

《智能涌现》：不具备表达能力是指什么？

廖谦：现在的信息表达形式很多，可以是文字、图像、视频。视频最难的，现在视频的表达方式，先是需求方表达需求，然后他要找一个制作方来做。

这个制作方有可能是个人，比如创作者、influencer，也或者是一个team，in-house的制作团队，或者外部的agency 团队。制作方要用非常多的工具——相机拍摄，用 PR、PS、剪映来剪辑，甚至后期配音工具等等。

我们的思路是，把这些工具和环节整合起来，直接为需求方生成最终成片，提供端到端的交付服务。换句话说，我们直接交付服务，不做工具。

《智能涌现》：你之前在生数做多模态的基模，为什么自己创业之后，不选择做通用的多模态Agent？

廖谦：在Google等巨头进入之前，回顾移动互联网的发展，可以发现一个规律：在技术刚冒头的时候，最正确的是，做这个时代应该要做的事情，而不是��做一些更超前的东西。

现在很多人会想做AI抖音，我也相信有那么一天，但不一定会在接下来的两三年内发生。就像PC互联网时期就有人想做推荐系统，但那是移动互联网成熟后才能做成的——所以，我觉得，创业首先要聚焦现在能落地的事。

《智能涌现》：你们会从什么垂直场景开始切？

廖谦：我们会先从“信息生产端”切入，去服务那些需要高效产出视频、图片等内容的用户，而不是做内容消费的平台。

然后从信息类型来看，像娱乐、社交类的短视频，这两块一定是大厂的主战场，创业公司进去很容易被卷死，而且这类内容大概率是免费的。

所以我们选择的是“生产力信息”——比如企业在营销场景下产生的内容，我们去服务营销人员、品牌方、企业内容团队这些有明确工作产出目标的人。

而且这类场景的ROI是可量化的，是能挣到钱的。我们的目标是把原有的制作成本降低十倍，同时让交付质量达到行业标准。

《智能涌现》：这个需求是很非标的，为什么选择营销这个方向？

廖谦：这个方向是有明确痛点的。比如说一个商家，以前做营销视频一般来说一支视频要几千块人民币或几百刀，甚至一些追求品牌化叙事的视频，成本要上万；第二是档期，他自己做不了，要找agency去做，agency不一定有空；第三是质量，agency也是有不同team，不同team的质量产出是不稳定的。

拿Sora举例，现在生成一个视频成本至少一两美元，可能是几十块人民币。我们能够把原有的成本降低十倍以上。现在我们要做的是把这个过程端到端地用AI完成，不再需要人工中介。

《智能涌现》：具体一点，你们通过什么流程来理解用户的需求？

廖谦：比如，一个商家找到我们，第一步是了解他们的产品和品牌。我会让大模型去搜集他们公开信息，比如官网、社交账号内容，确保对品牌有充分理解。同时，我也会研究他们所在行业，以及主要竞争对手。

在对用户和行业有了全面了解之后，再进入交互环节。这个交互应该是多模态的，不只是文字打字的方式。比如我们会问：“你喜欢什么样的画风？”如果用户回答“帅的”，这太抽象，我们会生成三张参考图让用户挑选。

视频初稿生成后，我们会让用户反馈修改信息，这时候的交互，应该是用户边看视频的同时，用语音或打字的方式告诉我。

通过这样的流程，我们先掌握产品信息、品牌信息和市场信息，再去了解用户的preference，从而帮助他们更好的进行完成信息表达，也就是输出视频。

《智能涌现》：在这个过程里，会有真人来对接需求吗？或者说，你们是希望把原来创作者的角色替代掉，这多大程度上是可行的？

廖谦：不会。在Vidu期间，验证了两个点。第一个点是AI制作的内容是可被消费的。

第二是，如果你要做KA的话，大客户一定要有真人。但如果做一些中小客户，他是能够接受AI来接管过程的，预算决定了预期。我们前期也做了大量的调研，他们对AI的接受程度还是OK的。

Sora2发布不要紧，“我们已经在造船了”

《智能涌现》：Sora App发布那一天，你在忙什么？

廖谦：在冒冷汗。那天是十月一号凌晨，我们在加班，因为我们初创公司刚开始嘛，看到发布之后整晚都没睡，一直在玩Sora。

刚开始看到Sora，我心里有点慌，心想他叙事怎么做得那么强？但后来我转变了思路，在想：我已经不在基模公司，没有正面竞争的压力。相反，我感到有点开心。

因为这意味着我在做应用这件事情会变得更加简单，然后我就变得很兴奋。

《智能涌现》：所以你们做的工作更多是造船，随着模型能力上升，你们的能力也会变强。

廖谦：对，Sora提供API就好了，Vidu、可灵等其他模型也会是我们的工具。

这件事情会极大推进所有基模厂商的进展——第一，刺激大家都往那方面去追，对AI应用来说是很好的；第二，在资本层面上，会让整个多模态的资本更加活跃。整个行业的发展会更加加速。

《智能涌现》：从你们的角度，你们对Sora的判断是？

廖谦：我们第二天本来要讨论十月的目标，我把那些会全部取消了，大家去玩、去深度评测。我们去评测它在叙事类内容、营销方向的表现，也会评测单镜头、长镜头等美学表现，一致性等等。

我们得出来的结论是：Sora很好的点在于叙事、音视频直出，包括一些娱乐类内容上，是明确领先的。

Sora在我看来不是一个单纯的模型，它其实是个Agent。

Sora称呼自己是AI System。你让它做一个视频，只需要说一句简单的Prompt：“我跟Sam Altman在YC的会议室里聊天”，他就会把会议室、布局，包括两个人在争执或者怎么样，讲一个完整的小故事。这个东西视频模型做不了，它一定是用了语言模型前置。

但他在做一些长叙事视频、或者一些营销视频之类的，更生产级的领域，其实还有很多问题没有被解决，它的一致性解决得并不好。

音视频同出也是非常厉害的。不过2024年我在Vidu的时候，包括国内很多公司都很早投入到这个方向了，最近Google其实也放出来Veo 3，所以这个能力在预期范围内。

包括类似Sora Cameo的交互设计，我们去年在Vidu上就探索过同样的交互机制，只不过我们面向的是更泛化创作场景，比如广告、影视内容制作，用来构建资产的概念，用户可以创建人物角色、道具、场景等元素，并在创作时一键@融合到一个视频里。我一直认为，这种方式会成为未来内容创作的主流交互之一。

《智能涌现》：从哪些细节能看出Sora比现有产品强？你们猜他们做了什么，才能让产品能力这么强？

廖谦：Sora第一是叙事有超出预期；第二是它有镜头语言了，但不太像电影的镜头语言，反而是社交媒体化的镜头语言——频繁的切镜、包括一些夸张的表情等等。

如果Sora App去做一个短剧，表现力非常好，各个镜头切换很自然。这跟它的数据相关，可以看出他喂了大量社交娱乐上的数据，但你会发现Sora它在美学角度，其实是比不上一些其他产品的。

《智能涌现》：Sora App发布之后，有直接影响你们的业务目标吗？

廖谦：有，就是我们可以更加focus在更重要的事情上。Sora出来对我们是大的利好，因为我们用工具做内容的速度更快、门槛更低。

《智能涌现》：你刚刚也提到，Sora会极大刺激所有大厂的进程。

廖谦：第一是Sora免费，大家都知道；第二是做产品的时候，有一个小细节是，登录Sora App的时候，OpenAI提供的第一个登录方式是GPT账号登录，然后才是others。

正常来说，我们去设计一个产品，是非常care账号体系的，会把GPT、Google、Apple甚至Facebook都铺出来，方便用户登录。

就从这个设计来看，OpenAI的野心是更大的，它绝对不甘心就是做一个只有一个输入框的ChatGPT跟卖API的公司，而是希望打造基于GPT的生态。

所有的大厂都要去做防守。就是他们会把核心精力放在主要赛道上，因为他们会发现OpenAI真的会蚕食他们的主要赛道。

微软的前CEO萨迪亚，在ChatGPT推浏览器插件的时候说了一句话：“搜索的毛利被永久地降低了”。现在用Google搜一个东西，最上面的输入框其实是大语言模型给你的一些结论，那就意味着每次搜索都消耗了额外的算力。

Sora App出来之后，AI社交、AI娱乐的毛利也同样被永久地降低了。你会发现新时代的社交产品、娱乐产品一定会有类似这种互动的玩法，这个成本是很高的。哪怕它降到了一次交互一毛钱，比搜索贵很多，也要做。

《智能涌现》：你意思是以后我们刷的内容，AI化的进展会加快很多。

廖谦：对。

《智能涌现》：创业公司的生态位在哪里？

廖谦：作为创业公司，你一定要有一个点，足够硬。足够硬了之后，你的用户就会开始“多持”。用户会买可灵、会买即梦，但也会买Vidu，那就OK了。

《智能涌现》：大语言模型现在的技术路线，可以说已经收敛了。多模态的发展路径，未来会跟大语言模型有一样吗？

廖谦：这不太能直接类比。

多模态其实也分三种类别。第一种叫多模态理解，理解你输入的图片跟视频是什么，这更偏大语言模型的范畴；

第二个叫多模态生成，生成图片、生成视频，是现在Vidu、可灵、Sora在干的事情，它不具备智能，只能做渲染；

第三块类似于李飞飞在做的World Model，是大语言模型加多模态生成结合的东西。

多模态跟大语言模型很不一样的点是：大语言模型的Scaling Law是真的被验证了，你的参数量越大越牛逼。但是在多模态上，如果数据做得不够好，参数量盲目扩大，其实是不work的。

在多模态领域，数据的重要性非常明显。哪怕你的模型不够大，但你的数据做得足够好，你的效果也可能很好。

《智能涌现》：国内在多模态领域会领先多少？

廖谦：至少有一段时间，中国的视频生态整体是比海外领先一到两年，拿可灵作为最主要代表的话。不过在Google Veo3跟Sora出来之后，我觉得国内又有一定差距了。

从营销Agent，到新时代的AI表达系统

《智能涌现》：你刚刚说，要做这个时代应该要做的事。营销Agent是你们想先做的事，未来呢？

廖谦：大的目标上，我们希望做好未来的信息表达系统。

我认为信息的表达其实经历了三个时代的变化。

最早搜索时代，你主动去框里找内容；推荐时代，系统把预制好的内容（文字、图片）推送给你，这催生了知乎、抖音。

而现在是生成时代。AI读取海量信息后，进行聚合与理解，再以你最想要的方式（文字、图片、视频）重新生成并表达给你。

这彻底改变了游戏规则：推荐时代的“标题党”会失效，因为AI看重的是内容实质，而非点击率；同时，这也能实现真正的个性化，就像教育里的因材施教——知识不变，但AI能为每个人生成最适合他的、可视化的专属教材。

Sora的出现，就是把“信息可视化表达”这件事极大地向前推进了一步。这种端到端的智能生成，是人力无法完成的，也是这个时代全新的命题。

《智能涌现》：未来，你们还是往通用Agent拓展吗？还是拓向其他的垂类？

廖谦：我的观点是先做垂类，通用的Agent不是当下最好的切入点。

未来的竞争一定是按行业或场景划分的垂类竞争。我们想先服务好一个垂类，未来的拓展方向也是做好几个不同的垂类 Agent，而不是一个大而全的通用 Agent。

《智能涌现》：为什么觉得通用Agent不是最好的切入点？

廖谦：通用 Agent 很难去定义一个任务的好坏和标准。

做好用户理解和交互非常关键。不同垂类场景的交互形态、需要搜集的信息、沉淀的行业知识（know-how）都是完全不同的。通用 Agent 会让上下文变得复杂，无法在特定领域做深。

《智能涌现》：所以你们会按效果付费？

廖谦：“效果”（比如阅读量、转化率）有太多我们无法控制的外部因素。一个视频做得再好，如果产品本身定价两百万，销量也一定不好，这个责任我们无法承担。

我们说的“结果”，是指我们承诺交付一个达到行业特定质量标准的、内容本身合格的交付物。这个质量水平和价格是明确的。

我们保证交付这个“结果”，但不保证它发布后带来的“效果”。这样用户的体验是清晰、透明的，他明确知道花一笔钱能得到什么。

《智能涌现》：除了营销，你们这个表达系统，未来还可能会有什么样的场景，举个例子？

廖谦：比如你是记者，每天需要追踪上百个信息源，包括公众号、官网之类的。

以前可能你看推荐流，RSS工具抓取，这是被动接收别人写好的原生内容。

Agent时代是生成： 你只需输入一句简单的需求，告诉 AI 你关注什么，它会主动理解、抓取、聚合所有信息，然后为你动态生成一份今天的专属情报——甚至根据你所在的场合，比如你在办公室，它就生成图文报告；如果你在路上，它就生成一段播客让你听。

它不再是推送“原生内容”，而是为你生成“全新内容”，这才是信息表达的未来。

《智能涌现》：对做产品的人来说，预测模型发展曲线很重要。怎么保证不会被基模吞噬？你看现在Sora出来之后，很多AI生视频的工具，也被吞没了。

廖谦：大家都想追求确定性，无论是投资还是创业，但这是不现实的。

现在多模态还是在很卷的状态。我和这个领域很多顶尖的技术从业者聊，其实他们在训练模型的时候，也是隐隐约约觉得这件事情Work，但到底是100分还是60分，也没有很强的把握，所以才要不断做实验。

做产品也是一样的。与其焦虑地去预测，不如建立一套快速反应的机制。我一直在跟团队强调要快，基模都是两三个月迭代一次，而我们的产品必须每周就迭代一次。

很多创业者希望能完全预判模型三个月后变成什么样，然后规划产品，但这是一种追求确定性的脆弱表现。

《智能涌现》：你算是见证了AIGC领域从0到1的人，这几年你对大模型的技术发展，或者对AI这件事，有什么核心认知上的变化吗？

廖谦：要更冒险、更激进。

在大厂的时候，我经过了很多系统性训练，让你把事儿做对，但在创业公司，要更有大胆的想法。

昨天，就在这个会议室里面，我和团队在讨论交互怎么做的时候，研发同学就觉得这个交互太超前、不一定能实现好之类的。

然后我就跟他讲了，核心意思是，我们不是在做实验室研究，创业公司不冒险，那还创业干嘛？

创业就是要去做那些还没有被验证过的可能性。

封面来源｜企业官方

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本文来自微信公众号“智能涌现”，作者：邓咏仪，36氪经授权发布。

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文 | 张冰冰

编辑 | 阿至

36氪获悉，杭州星科源新材料科技有限公司（以下简称「星科源」）近日宣布完成数千万元天使++轮融资，投资方为厦门高新投、天泓投资，由云道资本担任长期独家财务顾问，本轮融资将主要用于产品研发、产线提升、产能扩大等方面。「星科源」此前曾获得元禾原点、红杉种子、险峰长青、麟阁创投、水木清华校友基金、云道资本及产业投资人的天使轮投资。

「星科源」是36氪长期关注的企业，核心技术是制备＜10nm的超细纳米硅颗粒，以及实现几纳米至几十纳米之间的粒径调节。「星科源」创始人李学耕介绍，小于20nm的硅颗粒断裂韧性显著增加，几乎不破碎。纳米化的硅基负极可以缩短锂离子传输距离，提升锂离子的动力学性能，是理想的新型负极材料。

在自研CVD生产设备、实现超细纳米硅颗粒连续生产后，「星科源」根据市场需求，进一步补充了新一代纳米硅生产装备，生产40-80nm纳米硅，扩大产品覆盖领域。

“客户不止需要30nm以内的纳米硅，对40-80nm的纳米硅也有新需求。增加新一代设备有两个好处，一个是可以拓宽原料种类，安全性更好控制；另一个是客户更为熟悉和认可，可以更广泛的接触和打开市场。”李学耕总结道。

超细纳米硅颗粒在固态电池等新型技术中的应用，需要产业龙头和上下游企业的合力推动。在市场认知和技术应用尚未完全成熟的当下，「星科源」选择与产业龙头深度绑定，不仅提供纳米硅材料，也提供纳米硅表面改性处理、固态电池研发等技术指导和解决方案。

“纳米硅是新型材料，客户并不一定买回去就知道该怎么用。我们近半年发展出一套独有的表面改性技术，改性之后可以满足体系内分散性能、油系和水系的兼容性等要求，同时改造定制装备，为真正做研发、有能力导入的客户提供一个系统化的解决方案，获得了客户的高度认可。”李学耕认为，深度绑定（产业龙头）一方面有利于加速固态电池等研发落地，另一方面保障公司产品销量，更有利于新材料企业的长远发展。

「星科源」纳米硅产品

「星科源」目前已与细分行业头部客户达成长期合作意向，同时推进汽车领域客户验证进程。

此前，「星科源」已实现超细纳米硅、纳米硅粉体材料的数百公斤级稳定量产出货。李学耕介绍，近期「星科源」持续迭代优化装备，在杭州钱塘区的1万平方米百吨级厂房已开工建设，预计年底前完成产能爬坡，满足现有客户订单交付及研发需求。

为保障产能提升过程中产品品质稳定，「星科源」提前进行放大布局，解决核心设备收集系统、气力传输等放大问题，同时，提前对接锁定供应商，确保原材料稳定储备供应及成本管控。在销售布局上，「星科源」主动绑定并反哺客户，提供产品研发整体解决方案，加快客户放大进程，扩大市场对新型材料的认知。

目前，「星科源」团队人数在数十人左右，正在积极引入高端技术人才，为团队储备力量，并开启新一轮融资计划，为未来千吨级产线建设做规划。

投资方观点：

厦门高新投：厦门高新投长期深耕新能源赛道，持续关注前沿材料技术的迭代和突破。硅碳负极是当前突破锂电池能量密度瓶颈的核心技术方向之一，市场前景广阔。星科源团队技术积累深厚，兼具连续创业与产业化经验。公司掌握超细纳米硅的核心装备和制备工艺，是国内少数能够量产10nm以下硅颗粒的企业，能有效缓解硅材料在充放电过程中的体积膨胀难题，具有很高的技术壁垒和技术领先性。厦门高新投期望通过本次投资，助力星科源加速发展，共同推动新能源产业的创新与突破。

天泓投资：天泓投资始终专注于硬科技领域创新投资，坚定看好固态电池赛道。硅基负极已经成为当前固态电池发展的主流技术路线之一，市场认可度高。星科源目前是国内极少数掌握了5-50nm粒径纳米硅量产工艺的企业之一，有效解决了硅基负极产业化应用的体积膨胀问题，技术来源于核心团队十余年科研积累，产品技术壁垒高。星科源作为天泓投资在固态电池领域内的布局企业之一，希望通过此次投资，一方面加速企业的纳米硅产能扩张，另一方面提升我国在固态电池领域的竞争力。

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本文来自微信公众号“36氪未来产业”，作者：张冰冰，阿至，36氪经授权发布。

36氪获悉，A股三大指数午间休盘集体上涨，沪指涨0.37%重返4000点上方，深成指涨0.9%，创业板涨1.35%；消费电子持续走强，生益电子、工业富联涨超7%；贵金属板块大涨，华锡有色涨超7%，山东黄金涨超3%；银行、半导体板块跌幅居前，灿芯股份跌超7%，中兴通讯跌超6%。

从多个信源获悉，多家消金公司近期接监管部门窗口指导，要求新增贷款综合融资成本不得超过20%，有地方监管部门要求立查立改，亦有地方给出新增和存量业务整改时间表。由于消金公司为助贷机构的重要资金方，新规出台预计将对助贷业务形成较大影响。（澎湃）