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企业家精神每年NBER夏季的专题研讨会都有很多高质量文章，今年的创业和创新专题尤其如此。看到这里的好几篇文章都非常有意思。这一篇和最近火热起来的一人公司（OPC）有关，也和大公司裁员有关。“生成式AI如何改变创业”？《PromptedtoStart:HowGenerativeAIisTransformingEntrepreneurship》探讨了生成式人工智能（GenAI）对创业活动、初创企业特征以及劳动力市场需求的早期影响。以下为AI提炼：1.主要内容：文章研究了GenAI的公开和普及（以2022年底ChatGPT发布为标志）如何改变新企业的创建和初创公司的内部组织结构(pp.2-3)。以往研究多关注GenAI导致成熟企业削减职位或提高个人生产力，而本文则从创业进入（ExtensiveMarginofEntry）这一全新视角出发，探讨了GenAI是如何降低创业门槛、促进“精益创业”、改变创始人技能画像，并最终通过新企业诞生来创造净就业增长的(pp.4,28)。2.研究方法与数据来源📊数据来源（多源异构数据库联动）创业意向与宏观企业创建数据：使用美国人口普查局的商业形成统计（BFS），通过雇员申请（EIN）的实时追踪捕获创业意向(pp.6-7)。细分行业及地理位置数据：使用InfoGroup（现名DataAxle）数据库，获取四位NAICS编码级别的高精度企业注册、初始规模和地理位置信息(pp.7-8)。初创公司及创始人微观特征：将Crunchbase的初创企业记录与LinkedIn（通过RevelioLabs）的员工/创始人简历数据进行匹配，构建了独特的“雇主-雇员匹配数据库”(pp.8-9)。行业就业与薪资整体效应：结合美国人口普查局的季度劳动力指标（QWI），重点对比0-1岁新企业与老企业的就业及薪资差异(p.8)。🔬研究方法（双重差分法+创新风险暴露指标）GenAI暴露率衡量（AEI创新指标）：文章摒弃了传统的“专利文本相似度”或“专家主观评估”方法，创新性地采用了Anthropic经济指数（AEI）(p.10)。该指数通过分析Claude.ai真实用户数百万次对话中特定任务的查询占比，构建了前瞻性的任务级、职业级和行业级GenAI暴露率(pp.10-11)。实证模型：采用双重差分法（Difference-in-Differences,DiD），以2022年底GenAI工具的大规模公测为分界点（Post），比较高GenAI暴露率行业与低暴露率行业在冲击前后的创业表现差异(pp.3,15)。LLM辅助分类管线：利用Perplexity和Tavily等深度研究API，通过抓取网页和公开信息，将初创企业精确分类为“AI原生型（AI-native）”和“AI赋能型（AI-enabled）”(pp.20-21)。3.主要结论，揭示了GenAI时代创业的全新生态：🔥激发高暴露行业创业潮，共存双重机制：在ChatGPT发布后，高GenAI暴露行业的初创企业数量显著增加了20%(pp.3,18)。这种增长不仅体现在利用AI优化内部流程以降低成本的“AI赋能型”企业中，更体现在大量提供全新AI数字化产品或服务的“AI原生型”企业中(pp.3,19)。📍创业版图地理去中心化（GeographicDispersion）：GenAI相关的创业浪潮正在向传统创新中心（如硅谷、硅巷等VC枢纽）以外的区域扩散(pp.4,24)。在缺乏成熟风险投资、本地行业特长劳动力薄弱的地区，新企业成立的增长幅度更大(pp.4,24)。这表明GenAI充当了“按需专家”，削弱了创业对空间集聚和本地成熟VC网络的依赖(pp.22,24)。📉初创企业显现“精益化”与“微型化”特征：单个初创公司在成立初期的员工规模明显变小（高暴露行业初创公司员工数平均减少近25%），且公司内部的职业种类更加集中，展现出“精益创业”特征(pp.24,27)。AI工具替代了大量行政、营销等外围辅助性岗位，使得创始团队能以极低人力维持核心运转(pp.3,31)。💼抵消大厂裁员潮，拉动社会净就业与薪资：虽然单个企业规模变小，但由于新开办的公司基数大幅增加，高暴露行业中初创企业（0-1岁）的总就业人数增长了7.4%，平均薪资增长了约5%(pp.4,28)。最关键的是，大型成熟企业正在裁减软件开发等GenAI高暴露职位，而初创企业则在大举吸纳并雇佣这些高AI暴露岗位的员工，初创公司成为了消化技术转型失业者的关键“安全网”(pp.4,31)。👤创始人技能画像从“PPT/找钱型”向“硬技术型”转变：高暴露行业的创始人越来越多地来自高AI暴露的背景(p.33)。他们在职场社交平台（LinkedIn）上的自我描述中，AI/ML开发和软件工程等“硬核技术技能”大幅增加，而资金募集（CapitalRaising）、交易撮合、管理和物流等“软性或协调型技能”则明显下降(pp.33-34)。四、政策启示（Conclusion延伸）：文章最后指出，由于GenAI极大降低了资金和团队门槛，政策制定者如果希望利用AI促进经济增长，其核心重心应从传统的风险投资扶持，转向改善数字基础设施、减少小企业合规成本与法律不确定性，并为因大企业引入AI而转型的毕业生提供“leanstartup（精益创业）”的孵化沙盒与再培训(p.40)。

生成式人工智能（AIGC），详细分析10家有代表性的企业：1.智谱华章(港股)作为中国AI原生大模型的领军企业，智谱被称为“全球大模型第一股”。其旗舰基座模型GLM-5系列在编程、智能体工具调用等高价值任务中稳居全球前列，并已率先完成与华为昇腾、海光等七大国产芯片平台的深度适配。近期被纳入恒生科技指数后，不仅获得了千亿级南向资金的加持，更标志着其在资本市场的核心地位得到确立，是布局国产顶尖大模型的首选标的。2.MiniMax(稀宇科技)(港股)MiniMax同样是刚刚登陆港股并入选恒生科技指数的纯正AI大模型公司。旗下拥有海螺AI、Talkie等现象级应用，海外用户规模已突破2亿。其旗舰模型M2.7开启了“自我进化”范式，并在阿里云百炼平台首批上架，展现了极强的商业化落地能力。随着多模态技术在视频、音频生成领域的加速迭代，MiniMax凭借庞大的用户基数和领先的模型性能，具备极大的业绩弹性。3.科大讯飞(002233)作为A股人工智能的“国家队”，科大讯飞的星火大模型在教育、医疗、办公等场景的商业化落地最为广泛且深入。公司不仅在语音交互领域保持绝对龙头地位，更通过AI学习机、智慧医疗等业务构建了极高的行业壁垒。在“AI+软件”的价值重估浪潮中，科大讯飞凭借其深厚的技术积累和全场景落地的先发优势，被视为机构资金配置AI板块的底仓型核心资产。4.昆仑万维(300418)昆仑万维是国内最早全面布局AIGC大模型及应用的企业之一。公司旗下的天工大模型在语义理解、数据分析及多模态生成方面表现优异，直接赋能其成熟的出海广告营销业务，实现了从降本增效到创造营收的价值跃迁。此外，公司在AI音乐、AI游戏等领域的探索也处于行业前沿，是A股市场中稀缺的兼具大模型自研能力与全球化商业变现能力的平台型企业。5.金山办公(688111)金山办公是国产软件中商业化最成功的SaaS龙头，也是“AI+办公”最纯正的标的。随着WPSAI功能的全面渗透，文档、PPT、表格的智能化生成大幅提升了产品的ARPU值（每用户平均收入）。在全球Token消耗量呈指数级暴涨的背景下，金山办公凭借其极高的政企渗透率和用户粘性，正迎来业绩与估值的双重提升，是生成式AI在生产力工具领域的绝对王者。6.寒武纪(688256)如果说大模型是AI的大脑，那么寒武纪就是提供最强动力的“心脏”。作为国内AI训练与推理芯片的龙头，寒武纪是DeepSeek-V4等国产顶尖模型的首发适配厂商。2026年第一季度，公司营收同比暴增近160%，并首次实现单季度盈利，合同负债的高增印证了下游需求的极度旺盛。在算力国产化加速的大趋势下，寒武纪将直接受益于国内智算中心建设的massive订单释放。7.中际旭创(300308)生成式AI带来的海量数据运算，离不开高速光模块的传输支持。中际旭创作为全球光模块行业的绝对霸主，其800G、1.6T等高端产品正在批量出货，完美卡位了全球AI算力集群的建设需求。2026年一季度净利润同比暴涨262%的炸裂业绩，充分证明了其作为AI产业链“卖水人”的确定性。只要全球大模型还在迭代，对高速光通信的需求就不会停止。8.蓝色光标(300058)在营销领域，生成式AI已经引发了生产力的革命。蓝色光标推出的BlueAI平台，实现了文案撰写、素材生成、广告投放的全流程智能化，极大提升了客户的ROI（投资回报率）。随着多模态大模型让广告内容实现深度个性化，程序化广告市场正在急速扩容。作为与头部AI应用公司合作紧密的营销龙头，蓝色光标将率先享受到AI提效带来的市场份额扩张红利。9.万兴科技(300624)万兴科技被誉为“AIGC创意软件的先锋”，其自研的天幕大模型专注于文生视频、AI剪辑与设计工具的落地。随着AI真人剧登顶热播榜、AI电影成功获取龙标，视频内容的生产成本正在被颠覆性降低。万兴科技精准切中了创作者经济的风口，其产品矩阵正在从传统的工具软件向AI原生的创意平台转型，在短视频和数字创意赛道具备极高的成长天花板。10.同花顺(300033)金融行业由于数据结构化程度高，是生成式AI最容易落地的场景之一。同花顺依托其庞大的股民基础和独家金融数据，推出了AI选股、智能投顾、舆情分析等一系列刚需功能。在AI智能体的浪潮下，同花顺不仅能大幅提升用户的交易体验，还能通过高客单价的增值服务实现商业变现。作为“AI+金融”的核心受益者，其业绩增长具有极强的确定性。投资风险提示：生成式AI属于技术迭代极快的高科技赛道，部分应用层公司的商业模式仍在探索期，且面临激烈的市场竞争与监管政策的不确定性。股市有风险，建议你在布局时结合自身的风险承受能力，并保持对产业技术变革的持续关注。

李飞飞做AI游戏，拿了4个亿摘自量子位李飞飞又拿到钱了。5600万美元。不是做世界模型的WorldLabs，是她联创的一家AI游戏公司，叫Astrocade。你可能没听过这个名字。我第一反应也是，等等，飞飞老师什么时候还搞了个游戏公司？调研了一下，发现Astrocade想做的事情，其实蛮「常规」的：任何人，不用写一行代码，用自然语言描述你想要的游戏，几分钟之内就能玩上。比如这个硅谷模拟创业游戏，就是用他们的产品做出来的。马斯克、卡帕西、奥特曼……都在里面。虽然但是，听着像是又一个跟投资人吹水的AI颠覆XX行业的叙事，对吧？但这组数据让我闭嘴了，上线8个月，2000万用户，每个月1.4亿次游玩，来自80多个国家的创作者在上面做了几十万个游戏。这不是demo级别的东西了。这是一个已经跑起来的平台。对此，飞飞老师表示很欣慰。5600万美元投入李飞飞联创回到此次融资。5600万美元，A+B轮合并披露。B轮由SequoiaCapital领投，A轮Sea领投。此外，参投名单中，Google的AIFuturesFund、NVIDIA……赫然在列。钱用来干嘛？扩团队，加深社区投入。团队表示，思维实验已经被验证了，现在要猛踩油门。而在2024年6月，公司同样获得1200万美元种子轮融资，投资方包括AMECloudVentures、NVIDIAVentures……以及游戏和科技界的传奇人物。属于开局即顶配了。所以，究竟为什么是Astrocade？首先不得不说，这名字就起得挺好，第一眼就大概知道是干啥的。两个词分开看，astro来自astronomy，宇宙太空的意思，cade取自arcade，就是街机游戏厅。宇宙级游戏厅，足见野心。因此，公司虽早在2022年成立，但一直在闷头搞技术，直到2024年6月才正式对外公开。在此之前他们花了好几年时间打磨底层，一个让任何人都能用生成式AI把想法变成可玩游戏的平台。等到正式开放的时候，他们自己都没想到，用户涌进来的速度远超预期。上亿次的游玩量，用户来了之后还会拉朋友一起玩。这个增长曲线，不禁让人想到早期的TikTok。他们的团队也在官方博客里直接这么类比，就像TikTok激发了几十亿人成为视频创作者一样，Astrocade要让几十亿人成为游戏创作者。听上去是很大的一个饼。但我去他们官网逛了一圈，内容生态确实旺盛到吓人，真就跟刷短视频一样。界面也跟TikTok的feed流差不多。还能点赞、评论啥的。要知道，上线仅仅八个月的游戏平台，想把生态做到了这么个量级，技术上可不是这么好实现的。你想想看，做一个游戏需要什么？代码、美术、动画、音乐、音效……要把这些拼成一个完整的、好玩的体验，需要一支分工明确的专业团队。而Astrocade的做法是，搞了一套专门为游戏生成设计的AI模型。不是简单地套一个大语言模型让它写代码，而是从地形景观到角色动画，每个环节都有专门的模型在处理。然后，又搞了一个叫AstroBrain的协调模型，把所有这些子模型串起来，自动处理各种细节。他们的说法是，相当于你有了一个自己的游戏工作室，随时准备把你的想法变成现实。这个思路其实跟现在很多游戏平台完全不一样。Roblox和Steam这些平台降低了发行门槛，但创作门槛还在。独立开发者依然要写代码、画素材、做动画。Astrocade想做的，是把这个门槛也直接干到零。真正的端到端，从描述到可玩，一步到位。光靠文字说不清楚，直接给大家上图吧。工作台大概就长这样，和chatbot一样的对话框形式，你打字描述你想要的游戏。就和vibecoding差不多，只不过Astrocade更关注游戏这个垂直场景。然后呢，游戏生成的等待过程中，会出现颗小星星，就跟在许愿一样。还挺浪漫。就是……这许愿的时间也太长了吧，将近十分钟。但也能理解，游戏生成确实比较复杂，估计也蛮烧token的。当当当，结果出来啦，我的提示词是要一个外星飞船游戏，就像雷霆战机那种。可以摇杆控制飞行，点击射击按钮击碎小行星，然后途中会遇到小行星和外星海盗。游戏效果我倒没那么感兴趣，主要是右侧这个编辑界面还挺有意思，可以进行精细修改，比如换飞船颜色、调整难度……我还不是这个产品的深度使用者，不敢做什么评论，但这个社区里的创作群体画像，让我印象很深刻。大部分人不是游戏行业的。很多人从来没写过一行代码，有些甚至还没高中毕业。但其中做得好的，不管是十几岁的学生还是当爸妈的，有人已经月入几千美元了。过去，游戏创作是一件门槛极高的事情。你需要技术，需要资本，需要一个团队。这意味着能做游戏的人，永远是少数。但需求端呢？几亿人每天在玩游戏，用游戏来社交、竞技、表达自己。供需两端有一个巨大的鸿沟。而Astrocade要做的，同样是那件事：把鸿沟填上。团队介绍最后按照惯例，说说团队。共有三人。李飞飞，在Astrocade的角色是联合创始人兼AI战略顾问。斯坦福计算机科学教授，前GoogleCloudAI/ML副总裁兼首席科学家……这些相信不用多介绍了。剩下两位，是负责在一线操盘的两兄弟——真的是两兄弟，有血缘关系的那种。两人都是数学和信息学奥赛奖牌获得者，Amir是斯坦福博士，曾任独角兽AI公司Aibee的负责人。AliSadeghian则是佛罗里达大学博士，曾在Google做AI研究。值得注意的是，他们俩虽然从小是骨灰级玩家，但都不是游戏行业出身。是的，一家AI游戏平台初创公司的创始人，职业生涯一直在埋头做AI，完全是游戏开发的门外汉。对此，他们自己的狡辩是（bushi）：这种局外人视角恰恰是优势。从第一性原理出发，加上一支顶级的团队，才有可能做出一个全新形态的娱乐平台。咋说呢，可能有一点道理。这个转瞬即逝的劳动节，有天晚上跟朋友在酒馆畅聊创业这件事。他问为什么AI创业还会有后来者的机会。按理说，老大哥手握更多资源，对行业的理解更深，怎么会想不到这些idea。我跟他解释，很多颠覆性的产品都不是行业老炮做出来的。做iPod的不是索尼，做iPhone的不是诺基亚。归根结底，还是创新者窘境的问题，这是个全新的时代，所有逻辑都不一样了。过去十年，互联网上占据我们最多时间的产品，本质上都是被动消费的，刷信息流、刷短视频、刷社交媒体。这些产品的底层逻辑是注意力经济，让你停不下来，让你一直刷下去。但越来越多人开始意识到，这种模式带来的不是满足感，是空虚。游戏不一样。游戏是主动的，有挑战的，有创造性的，有社交性的。它不是设计来让你刷到停不下来的，而是让你参与、思考、和朋友一起玩。Astrocade团队在博客里写了一句话。大意是，当越来越多人在寻找短视频的替代品时，游戏提供了一种早就该来的选择，一种既有趣又有深度、既社交又有创造力的媒介。不是来刺激你的，而是来激发你的。这个叙事确实很性感。不过，至于Astrocade最终能不能把PR变成现实，现在下结论还太早。技术永远是最关键的瓶颈，也是这个阶段的胜负手。AI生成质量、生成速度、生成成本……这些都是亟待优化的问题。但从数据来看，至少不仅仅是在讲故事了。2000万用户，每月1.4亿次游玩，数十万个游戏……剩下的问题是，当创作门槛真的降到零的时候，游戏行业会变成什么样子？是大量同质化的粗糙小品，还是真的会出现那种只有「民间高手」才能想到的，完全不同于大公司产物的「野路子」？我不知道答案。但我挺好奇的。飞飞老师应该也是。毕竟WorldLabs目前一个重要应用方向，就是游戏生成。