作者： MapleLeafCap ，Folius Ventures联合创始人
上海住了一年，香港又一年，期间组过不少投资人/项目的线下活动，但Hackathon一次没搞过。不是不想，是觉得Web3那个阶段搞黑客松多少有点悬浮——大家在真空里造永动机，Infra互抽，协议套娃，做出来的东西离普通人远得不着边际。你48小时速通一个协议，然后组局上所透过MM出货。然后呢？用户在哪？Where‘s the PMF?（相关阅读： Folius Ventures：Web3处于应用红利期前夕，即将迎来华人创业者的黄金时代 ）
今年1月搬到了深圳。除了春节和搬家折腾那十几二十天，整个Q1基本啃AI。走了弯路——先从Cursor入手，折腾了一阵发现天花板明显，转到Claude Code之后才算上道。现在日常CC为主力，并发跑Codex做multi-agent scaffold，玩过claw，目前在啃的是怎么把skill/harness/scaffolding搭好让agent自己跑，复制一个自己去做投研DD。
我上一次编程是十五年前的VBA+Python。技术背景和代码能力基本没有。但这恰恰是让我兴奋的地方 —— 我不需要会，你也不需要会。
先说我对当前阶段的判断。
我们经历了Chatbot，单一Agent，Agent Workflow，现在即将进入Agent Matrix时代——同一个人调度三位数的agent+subagent，24小时不停自动运转，协同拆解复杂任务，按小时（甚至15分钟）为周期产出产品模块甚至产品本身。从体感上讲，从Chatbot跳到稳定可用的高效Agent，真的就是去年11-12月的事情，而后两个阶段在短短一个季度内涌现了。
这个速度的背后，是四重指数的乘积，再叠加递归自我改进的加速：
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Raw Compute：暴力堆叠下，全球AI芯片总算力每年增加2-3x，更多更好的芯片在部署。
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Model Capability：更好的训练、算力、算法之下，每FLOP产出的智力每年3-4x。
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Token Yield：各种prompt / context / memory / harness / scaffold / unhobbling / orchestration technique的压榨，让每一个token产出的真实智能单位每年2-4x。
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Agent Fan-out：更多agent代替人调度更多agent，单一agent高强度有效运行时间变长，让一个人在单一时间段内能调动的智力单位每年3-5x。
四重指数相乘，一个人在24小时内可以调动的真实智能单位，每年 100x 。如此高的提效，也难怪Anthropic的增长率维持在可怕的每年10倍——从$1B ARR到$14B，用了14个月。
一个站在LLM能力边界，能够充分调度智能单位的个人，48小时能ship的东西，已经不是toy demo了。
最能说明这个速度的，是一场比赛的结果：
Anthropic 2月黑客松：13,000人报名，500人入选。
冠军 Mike Brown——加州人身伤害律师，零工程背景。6天用Claude搓出CrossBeam。原来加州ADU建筑许可90%+首次会被打回，耗时数月，业主只能花高价养活一整条合规咨询产业链。现在？20分钟跑完自动化体检。一个年产值千万美金、极度官僚冗长的地产行政外包产业，变成了一段几乎零边际成本的代码。
第三名 Michał Nedoszytko——波兰心脏介入专家，零编码经验。在医院值班间隙和飞旧金山的航班上，7天手搓 Postvisit.ai 。把原本像天书一样、极易导致患者违规复发的医疗检查报告，转化为大白话康复指南。他把极其稀缺、极其昂贵的“顶尖医学专家的大脑”，封装成了一个可以向全人类无限并发调用的API。
Keep Thinking奖 Kyeyune Kazibwe——乌干达一线公路技术员。传统道路测绘需要采购上百万美金的激光雷达勘测车。他直接拿个几十块的普通行车记录仪挂在车头，用AI跑多模态视觉分析，把视频流当场转化为带GPS坐标的“基建修缮预算热力图”。 第三世界国家原本根本负担不起的百万级测绘系统，被降维成了一个 Dashcam + 几美金API调用费的白菜价SaaS。
一个律师、一个心脏病专家、一个乌干达公路工人。前五名当中，只有一个是编程背景。
YC Winter 2025 ： 25% 的 batch ，代码库 95% 以上由 AI 生成。这个比例去年还几乎是零。
然后一些不是黑客松的例子：花生（陈云飞）——经济学专业，前大厂PM，不会写一行代码。用Cursor 1小时做了"小猫补光灯"，专门给猫拍照的补光App。一条小红书笔记118万阅读，73K likes，30K下载，App Store付费榜第一超过一个月。
还有 Zach Yadegari ， 18 岁， Long Island ，两个高中生做了 Cal AI—— 拍照测卡路里， 90% 准确率。 15M 下载，年收入 $40-50M ，今年 3 月被 MyFitnessPal 收购。
这些案例串在一起看，pattern很清晰:
赢的不是代码写得最快的人，是最懂问题的人。
500个程序员，输给了一个律师。
更极限一点，现在48小时到底能干什么？
让我们拿一个站在边界最前沿的人算一笔账。Boris Cherny，Anthropic Claude Code的创造者：2025年底，一个月的产出相当于一个古典编程高级工程师两年半的工作量。他自己的节奏是每天20-30个PR，几乎零手写代码。
Anthropic内部现在90%的代码由Claude Code写，不是人写的。
把这个数字压缩到48小时全力冲刺：一个周末，顶半年。
放到历史里感受一下。2010年，Systrom和Krieger两人花了8周做出Instagram的MVP，首日25000用户，两年后$10亿卖给Facebook。那8周的工程量，一个Boris级别的人，一个周末就能完成。
再往前推，WhatsApp 32个工程师用了五年，以$190亿被收购。按四重指数到2026年底的推演——一个人，48小时，几乎能match那五年全部的工程投入。
两个state放在一起看：
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古典：一个人48小时 ≈ Toy demo
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现在：一个人48小时 ≈ 造出Instagram MVP的工程量
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一年后：一个人48小时 ≈ 造出WhatsApp到$19B收购时的全部工程量
2026年这种例子比比皆是：
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Zenith.chat
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用Claude Code 8小时做完，Anthropic黑客松大奖
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Base44： Maor Shlomo在菲律宾和泰国背包旅行的间隙，三周做完Base44，六个月后$8000万现金卖给Wix
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Anything ：两个前 Google 员工做的 vibe coding 平台，上线 两周 $2M ARR ，估值 $1 亿
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Pieter Levels：3小时用Cursor搓出飞行模拟器MMO，17天$1M ARR，零员工，全产品线年收$3.1M
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Google Principal Engineer Jaana Dogan坦白：Claude Code 1小时做完了她团队迭代整个2024年的分布式Agent编排系统
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16个Claude Agent并行，两周搓出10万行Rust C编译器，通过99% GCC torture test，能编译Linux内核，成本$2万
METR受控测试：Opus 4.6有50%概率独立完成需要人类12小时的软件任务。16个月前，这个数字是21分钟。
Karpathy——vibe coding 这个词的发明者 —— 最近坦白了一件事： " 我已经开始注意到，我手写代码的能力在慢慢萎缩。 " 连他自己都回不去了。
Node.js创造者Ryan Dahl说了一句让人脊背发凉的话："The era of humans writing code is over."
创造的瓶颈已经彻底不在代码了。
一个值得解决的问题，一条低成本触达用户的路，还有推着自己一路干下去的执行力。代码? Code is Free
全世界最聪明的一群人正在互相学习怎么push这个边界。
信息飞轮在英文世界已经转起来了：Karpathy发一条thread，全行业讨论。一个无名开发者的demo被逐级quote到百万曝光。Altman/ Karpathy/ Dario一句话立刻变discourse。Twitter / GitHub / YouTube long-form三个平台来回跳转——这是我每天的日常。
美国的AI hackathon一场接一场：Anthropic 13000人报名那场只是开始，各地、各公司、各社区都在密集组织vibe coding竞赛，让builder去实验边界在哪。
这一切在中国呢？
模型能力确实在追。新四小龙（Minimax / 智谱 / Moonshot / DeepSeek）+ 字节的豆包，DeepSeek更是把价格战打到1/20直接改变了行业格局。但Q1整体精力全在模型发布+春节大战上。字节忙着豆包2.0和Seedream2.0，腾讯砸45亿+做元宝红包。没有一家大厂在Q1做过旗舰级AI Hackathon。
信息流更是断裂的。即刻太小圈子，知乎太重太慢，B站是视频消费不是社交，微信是封闭孤岛——公众号是单向广播，群聊是信息黑洞，外链直接封杀。
中国有追赶世界前沿的模型能力，也有全球体量最大的AI用户群，却没有一个地方让builder去互相学习怎么用。这是个荒谬的错配。
中国急需一个AI builder的公共广场。
然后是一个让我挺意外的发现。
小红书。
回看所有黑客松赢的案例——律师、心脏病专家、公路技术员 ——共同点是：极其了解问题 + 极其主动解决问题
当我们赞同了vibe-coding / agentic engineering的真正赢家不是programmer，是domain expert之后，我们就能发现小红书处在一个独特的位置上。
中国开发者现在的reality是：你做了一个产品，想在国内本地讨论、发布、拿反馈、跟用户交流——你得跳4-5个平台：有讨论的地方没用户，有用户的地方没讨论，builder和终端用户隔着一堵墙。
我排了一遍中国主要平台，问一个问题：哪个平台能让一个AI builder同时
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触达高品味用户 ✅
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找到同行 ✅
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被有行动意图的人搜索到 ✅
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直接变现 ✅
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获得真实产品反馈 ✅
只有小红书五项全✅。
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即刻builder浓度高，但体量太小（MAU百万级 vs 小红书3.5亿），没有行动意图也没有商业闭环——builder在上面交流，但用户不在上面。
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抖音有体量有变现，但用户来刷短视频不是来找解决方案的。
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微信有所有人，但公众号是单向广播、群聊是封闭孤岛、外链直接封杀。
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知乎有搜索有高质量用户，但太重太慢，builder社区几乎没有。
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豆瓣品味最高但平台半死不活。微博有传播速度但audience是娱乐不是产品。
海外呢？Instagram / Pinterest理论上定位接近，但AI builder的心智早就被X/Twitter占据了——Karpathy在那里，Anthropic在那里，所有hackathon结果都在那里传播。Ins和Pinterest没有也不会有AI产品社群。
而小红书恰恰因为没有一个中国版"AI Twitter"的存在，反而有机会在完全不同的维度占住这个位置。
顺便说一句：字节也很有意思。 豆包生态体量大，Coze Space 458万MAU在做builder平台，模型能力追得最快（Seedream/Seedance系列），整体执行力毫无疑问是中国最强的。但字节的优势目前在工具层和模型层——它是给builder提供武器的军火商，不是给builder提供用户的分发平台。
小红书的不可替代性在于：它同时有builder和3.5亿终端用户共存在同一个platform上。 这件事字节没有，全中国应该也没有第二家。
如果小红书认真做这件事，会发生什么？
小红书的3.5亿用户就是中国最挑剔的消费者群体：90%在34岁以下，65%+一二线城市，50%+大学学历，家庭收入高于城镇平均30-50%。转化率5-12%，部分品牌到21.4%——中国社交平台最高。这不是一个mass market platform，这是中国最集中的一批有品味、有消费力、愿意为好产品付费的年轻用户。
你产品丑、体验差、解决的问题不real，评论区直接告诉你。这不是bug，这是全世界最好的免费product feedback，也是目前唯一一个builder和终端用户在同一个平台上自然碰撞的地方：在上面发现需求、做产品、分发、爆了——全链路没出过这个平台。
佐证这个观点的是，AI和极客内容在这个平台上自发爆发了。科技内容同比增长100%+，创作者规模涨200%+，5万+活跃独立开发者，Build in Public相关内容超110万条。不是小红书推的，是builder自己涌进来的——因为他们发现，这里有用户、有反馈、有分发。
举个例子：冼星朗，2008年生，高一，从广东顺德转学到香港。在小红书刷到AI编程的帖子，开始用Cursor自学。他注意到平台上满屏的"牛马"打工情绪——出口有了，工具没有——于是做了"牛马时钟"，帮打工人实时算自己挣了多少钱。另一款情绪管理App EmoEase，18小时做完，登上App Store付费工具榜第5。他在小红书发帖说付不起99美元的开发者年费，Manus创始人肖弘看到，直接赞助了。
注意这个链路：在小红书刷AI内容，在小红书洞察情绪需求，在小红书分发 demo，在小红书被 用户看见。整个流程下来，高中还没读完。
参考Anthropic那场律师打败500个程序员——最后站台上的，不是代码最漂亮的，是下手最准的那个。
工程师 / 产品 / 用户飞轮：
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Builder在小红书Build in Public →
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3.5亿用户直接试用评价 →
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评论区=最高效的用研 →
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产品迭代 →
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爆款吸引更多builder →
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飞轮加速。
这个飞轮转起来，小红书不只是"中国最大的种草平台"，而是中国唯一一个AI产品的发现+验证+分发一体化平台。
小红书自己好像也发现了这个机会。
前两天刷到，他们今年4月初会在上海张江搞48小时AI黑客松巅峰赛，继续浅挖了一下参赛选手画像，看到一批10后极客，比我预期更让人感到兴奋。为什么？因为现在的成功者真的越来越年轻，年轻到让人焦虑。
看一个 3 月最新的大洋彼岸的真实切片：之前提到的Cal AI里那两个17岁高中生，Zach 和 Henry：
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Zach Yadegari，7岁自学编程。10岁开始给别人上编程课，12岁就在黑客马拉松中击败大学生。
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高中大一，做了"Totally Science"——帮同学绕开学校WiFi封锁打游戏的网站——16岁卖了$100K。
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卖掉之后，他没有去gap year，而是跟在编程夏令营认识的老朋友Henry Langmack，一起憋了一个新想法。
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动机极其朴素：Zach开始健身，为了泡妞。每次打开卡路里App都要手动录入，烦透了。于是三个人决定做一个拍照就能算的东西。启动资金：$2,000，全砸在社媒测试上。
2024年，创办Cal AI时，Zach 17岁。
第一个月收入$28K，第二个月$115K，2025年营收3000万美元。Zach预计2026年直奔5000万。最终被行业巨头MyFitnessPal收购。
传统SaaS团队雇几十个高级工程师、花7-10年才能走完的$50M ARR + 并购退出，两个17岁的少年在课间休息和周末用一年走完了。
这是何等荒谬又性感的商业压缩率。
为什么现在的成功者越来越年轻？
技能门槛的“原子化”：AI 抹平了经验鸿沟
在过去，创办一家软件公司需要数年的编程积累和庞大的工程团队。
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现在：AI 变成了“外脑”。一个 18 岁的极客只要有好的 Prompt 工程能力和架构直觉，就能写出以前需要 10 个人团队完成的代码。
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结论：经验不再是护城河，想象力和调用工具的速度才是。 年轻人没有“旧技术”的包袱，上手 AI 就像呼吸一样自然。
“流量原住民”的直觉：他们更懂算法的脉搏
像 Cal AI 这种靠社媒冷启动的案例，老牌企业家很难复刻。
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原因：00 后是泡在算法里长大的。他们天然知道什么样的视频前 3 秒能留住人，什么样的 UI 截图发到小红书能爆。
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优势：他们不需要聘请昂贵的营销顾问，因为他们自己就是目标用户。这种“产品感”是刻在骨子里的社交直觉。
“小团队，大杠杆”的模式：拒绝大厂思维
传统精英还在追求进入大厂、层层汇报时，年轻人已经意识到：一个人的 SaaS 也可以是千万美金的公司。
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心态：年轻人更倾向于做 Indie Hacker（独立开发者）。他们追求的是 $50M ARR（年经常性收入），而不是管理 500 个员工。
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结果：这种极致的灵活性让他们能根据社区（如小红书评论区）的反馈，在 24 小时内完成产品迭代，而大厂需要开三个月的会。
容错成本极低：他们敢于“在移动中开火”
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老兵思维：考虑合规、考虑架构稳定性、考虑 100% 准确率。
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00 后思维：Cal AI 初期准确率也不是 100%，但 Zach 敢直接上线。他知道 AI 会进化，用户会反馈。
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逻辑：趁着年轻，他们可以失败 10 次，只要第 11 次踩中像 Cal AI 这样的痛点，就直接实现了财富自由。
以前，创业是‘跑马拉松’，需要体力、耐力和几十年的积淀；
现在，AI 创业更像是‘打发球机’，只要你反应够快、姿势够准，每一球都可能是一个千万美金的 ARR 机会。
世界正在奖励那些更有好奇心、更敢于直接上手、更懂算法审美的年轻人。
而小红书那些7次拿到WWDC大奖的16岁少年；坐拥30万小红书粉丝、全网最年轻的10后AI创作者；还有一批自己手搓过机器人的初中生们，绝对是我们做一级投资重点关注的对象，在 AI 时代，Zach Yadegari（18岁）和 Henry Langmack 的成功绝非偶然，而是一场代际竞争优势的彻底洗牌。
代码能力的通胀，终于把商业世界的入场券，发到了还在上中学的原生世代手里。
Cal AI 的成功能否在中国复刻呢？
参考Zach他们跑通的路径，我总结出来其背后的 3 条方法论：
极简的产品直觉（Frictionless）
不做复杂系统，只解决一个“极其烦人”的小事。MyFitnessPal 败在“手动录入太累”，Cal AI 赢在“咔嚓一下”。减少用户从“产生需求”到“得到结果”的任何一次点击。
“幽灵团队”与 API 杠杆
公式：成熟 API + 丝滑 UI + 强力 Hook = 爆款应用。Zach 并没有自己训练底层大模型。他通过调用 OpenAI 或其他 CV（计算机视觉）API，把精力全放在用户体验（UX）和增长（Growth）上。
矩阵式“暗中营销”（Stealth Promotion）
Cal AI 雇佣了数百个微型网红（Nano-influencers）进行“原生内容”轰炸。他们不发硬广，而是拍“我今天吃了什么，AI 说这顿饭有 800 大卡”这种日常视频。这是一种流量工程，只要有 SOP（标准作业程序），完全可以批量操作。
然后你会发现"The Zach Way"的每一步，for some reason 竟然都能在小红书上找到完美的底层支撑：
这张表说明的不只是"小红书适合做AI产品"，而是：小红书是目前全球唯一一个，Cal AI式成功路径的每一步都有平台原生能力承接的地方。
所以这场黑客松最大的Wildcard，大概率是一个10后初中生。不造航母，只拿最成熟的API，用原生网感在小红书跑通了这个流量矩阵，做出了一个成年人可能根本无法理解、但上线就直接引爆评论区的产品。
后续闭环推演：48小时产品 → 直接在小红书曝光（算法推流，不需冷启动） → 用户反馈 → 迭代 → 流量/资源扶持（去年大赛冠军给了15万+推广） → 接入电商种草链路 → 直接变现。
换个角度看这件事的价值：
如果你是开发者——这是你能找到的最高效的产品验证场。你可以随时随地在3.5亿有行动意图的用户面前营销自己、验证想法、收集反馈、迭代产品、丰富需求点。不用建站、不用买量、不用冷启动。你的用户就在评论区。谁也不知道下一匹黑马会从哪篇笔记里跑出来。
如果你是投资者——这是下一个起飞产品的第一路演现场。Anthropic黑客松出了CrossBeam，Google × XHS夏季黑客松出了PlanCoach（App Store 4.8评分，超20万赞）。在这里发现项目，比在pitch deck里看slides真实100倍。
更大胆的推演：新一代的YC一定会来，而且形态完全不一样。
时间线已经荒谬地压缩了——48小时ship production product，3周到1M ARR，6个月80M exit。传统10年pipeline是另一个时代的产物。
问题在于，传统VC模式的两个基础假设都被打破了：你得有一家公司，你的股权得有价值。但solo builder可能根本没有公司，产品直接浮现然后一波打爆。
所以新范式可能不是投股权，而是：直投个人，绑定ARR分润；资金托管，programmatic draw，只能用于算力和AI-native营销。投资人真正能提供的不是钱，是token补贴、agent matrix帮MVP升级成volume-ready、以及知道怎么跑growth。
这个方向已经有人在跑：Calm Company Fund做Shared Earnings Agreement，TinySeed专投bootstrapped SaaS，Station F的F/ai联合Meta / Google / Anthropic / Mistral直接给$1M+ credits不要equity——compute即投资已经在发生。AWS $1M credits，Google $350K，全是non-dilutive。
Sam Altman和Dario都在公开打赌第一个one-person billion-dollar company什么时候出现。Dario公开说，第一个one-person billion-dollar company在2026年出现的概率是70-80%。Lovable用了12个月从$1M跑到$200M ARR，$6.6B估值，其达到 $100M ARR 的速度，比 OpenAI 、 Cursor 、 Wiz ，以及历史上所有软件公司都快，已经在校准这个概率了。
有意思的是中国这边：前海OPC Mavericks Program 3月20号刚启动——跟小红书黑客松同一天官宣。"八个零"：免费办公200平×2年、免费住房50平、50P/年免费算力、免费大模型试用、免抵押贷款、高容错种子基金、60万/年人才奖励，面向全球solo builder，无披露股权要求。
中国政策端的反应速度，可能比很多 VC 更快。
最后说心态。
坦白讲很焦虑。这一轮AI范式转移颇有些像DeFi Summer，我现在就很有些在crypto 2019/20时候的感觉：something huge is about to hit us, and the rest of the world is still a little asleep。
Web3的朋友们应该也有类似的感觉。长期泡在Web3的在冷启动直觉和非线性增长方面都有优势——如果这个黑客松值得关注一下，甚至自己报名一下，说不定是个意外的切入点。
现在每天醒来第一件事刷Twitter看有没有新突破，然后GitHub翻repo，YouTube看long-form breakdown，但我觉得还不够——至少我真心希望中国也有一个高密度的AI信息聚合入口，能让我看到在英文平台看不到的思路和产品。也许小红书某种程度上能填这个空缺，也许不能。但至少目前，它是我看到的最有可能的选项。
小红书目前最缺的，我觉得是开放的developer API——类似Twitter v2那样，让第三方开发者能接search intent、读内容趋势、做工具。Twitter之所以能成为信息基础设施，核心是它有API层，整个生态的工具才能在上面生长。另外是内容embed和creator analytics的开放——做了，builder和投资人都能更系统地追踪什么在爆、为什么爆。
4月初回上海，希望能找看AI 赛道一级投资的朋友聊聊；之前是我神侃Web3，现在真是虚心学习一下，也想亲眼看看这批Vibe Native能在48小时里折腾出什么。真格和腾讯最近在深圳搞的小龙虾event直接爆了（i.e. 人太多了），也侧面说明大家对AI应用层的热情是real的。
不一定聊 AI ，可以聊聊我们这代人怎么在这个时间窗口里不被甩掉，哈哈。
