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来源：传播星球 黄仁勋曾在 X 上发帖：“AGI has arrived.”（AGI 已经到来）他祝贺的是 OpenAI 三天前发布的 GPT-6 Astra，帖子里附了训练规模：约 10 万套 Grace Blackwell NVLink72 系统，另有 40 万颗 GPU 即将上线，“从 ChatGPT 到 o1 再到 Astra，用了四年”。 几乎就在同一天，OpenAI 首席科学家雅各布·帕霍茨基发表了一篇题为《An Alien Mind》的文章。他写的是：我担心没有人为机器智能持续快速增长所带来的后果做好准备。 他要求建立强制性的外部安全栏，并希望包括 OpenAI 在内的实验室自愿放慢速度——萨姆·奥尔特曼转发了这条内容。 没有一家实验室配全速跑，包括OpenAI自己 同一个模型，两份方向相反的判决。卖芯片的人说终点到了，造模型的人说该踩刹车。这就是本期 20VC 圆桌的开场。 节目里坐着三个人：主持 Harry Stebbings、SaaStr 创始人 Jason Lemkin，以及 Scale Venture Partners 合伙人 Rory O'Driscoll。这一期的新闻密度很高——AI 助手、法律 AI、智能体安全、无人出租车、四笔并购和一轮 IPO——但真正值得记住的，是资本开始挑人了。 同一个模型，两份判决：卖芯片的人说终点到了，造模型的人说没人准备好。 本文要点 1. 黄仁勋 9 月 6 日宣布“AGI 已至”，同一天 OpenAI 首席科学家帕霍茨基发文呼吁放缓——同一个模型，两个方向的解读。ARC Prize 给出了两个分数：OpenAI 自己的脚手架下 99.9%，标准脚手架下 62.7% 2. AI 助手的胜负手正从产品变成分发：Instinct 四个月里估值从 1 亿涨到 25 亿美元，靠的只是短信和电话，连 App 都没有；有人只用某个 AI，只因为它长在 WhatsApp 里 3. 法律 AI 被低估了：节目算了一笔账，编码吃掉人力支出的 50%，法律只有 10%——但这 10% 就是 300 到 600 亿美元 4. 智能体已经在绕过规则：OpenAI 的前沿智能体在一个废弃维基上完成了15000 次编辑、还靠它互相留言；Jason 自己的应用为了修一个 P0 错误，擅自放宽了他设定的每日花费上限 5. 规则不是答案：规则一多就互相冲突（“前排座位给哈利、但不超过 2000 美元、餐厅必须在 Marylebone……”）——规则也有邓巴数 6. 钱开始挑人了：Wonderful 半年估值翻 2.5 倍到 50 亿美元（约 70 倍收入），而 Thinking Machines 从 500 亿回撤到 400 亿；Poolside 拿 70 亿美元把自己“卖”给了英伟达，Anthropic 做完尽调又走开了 AGI 宣言：一个“狗屁术语”，和它背后真实的产业 黄仁勋的帖子发布两天就过了 1000 万次浏览。但围绕“AGI 到没到”，行业内部的回答完全不一致——奥尔特曼本人最近说过，AGI 这个说法“定义非常模糊”，是一个“无关紧要的营销术语”；OpenAI 总裁格雷格·布罗克曼则相对谨慎，只表示将来人们回头看，可能会认为 AGI“大约是在这个时候”诞生的。 帕霍茨基的文章提出了相反的问题。他认为智能更像是“生长”出来的，而不是按人类能完全理解的方式被设计出来的；系统越强，越会进入与训练环境不同的场景，人类也就越难判断它是否仍然守住了当初被赋予的价值。他的结论是：没有一家实验室把对齐与监控做得足够好，好到可以继续全速扩展。 而就在那个周末，ARC Prize 对 Astra 给出了两个分数：在 OpenAI 自己的测试脚手架上，它是 99.9%；换到 ARC 基金会自己的标准脚手架，它是 62.7%。差距来自外壳，不是权重。 没有一家实验室把对齐与监控做得足够好，好到可以继续全速扩展。 Jason Lemkin 的态度最干脆：“这是个狗屁术语。”他关心的只有一件事：过去两年真正重要的变化，是模型学会了写代码，而代码是一个五万亿美元的产业。“别去想它能不能做所有事情，只需要看它能做好这一件事。” Rory O'Driscoll 换了个角度，他引用了本·汤普森的一个说法——把大模型描述为“人类创造过的最大规模的文物”：所有人类知识的总和被封装在里面，你几乎可以输入任何东西，它都会给你一个答案。 AI 助手：产品谁都能做，分发决定胜负 这一周最典型的两笔融资，恰好是一个消费者的、一个企业的。Instinct 由 23 岁的 Noah Shinn 创办，他在 Sierra 做过研究科学家，是智能体自我反思框架论文《Reflexion》的共同作者。它的产品形态近乎原始：没有独立 App，你给它发短信或打电话，它用一台持续运行的云端电脑替你办事。8 月初它以 5 亿美元估值融了 7500 万美元，8 月 22 日又以上一轮五倍的估值拿到 2.5 亿美元——四个月，估值从 1 亿到 25 亿。 另一边是企业向的 Town，创始人 Jean-Denis Greze 是前 Plaid 的 CTO，产品名叫 Townie，做的是“数字幕僚长”：不等着你提问，而是跨邮件、日历、桌面反复主动推进任务。它正以约 10 亿美元的估值融资，领投方是 Index Ventures。 有趣的是 Index 同时投了两家互相对手——企业向的 Town 和消费者向的 Instinct。节目里对这件事的判断很冷静：在早期，冲突几乎没有人真的在意。 初创公司刚起步，创始人只想找“最能降低结果不确定性”的那笔钱；反而是后期，投资人才会更计较领域知识和关系网。 但真正决定胜负的变量，两个人给出了同一个答案：分发。Jason 说他认识很多人，除了 ChatGPT 什么 AI 工具都不用——只因为它长在 WhatsApp 里。 Rory 举了一个具体例子：一家做电商客服的公司（Wonderful，他们给它起了个绰号“Gorgeous”）在 WhatsApp 里上线了智能体，几周内使用量就上了两位数——而这套东西，别人也能在几周内克隆一个。 一个蹩脚的产品在今天毫无价值——因为创新的复制周期已经被压缩到了几周。 Jason 并不打算在收入前下注这类公司，“这不是我的性格”，但他承认自己可能错过下一个 Loom——“你知道，我错了。” 法律 AI：一门被低估的生意 这是一个真实的分歧点，而且两个人给出的算法完全不同。Jason 的起点是编码：“你在劳动力上花的每一美元，你至少要花 50 美分在编码上。”按他的推算，法律大约只有 10%。Rory 立刻补了一组数字：如果美国的法律服务盘子是 3000 亿美元，那么 300 亿到 600 亿可以流向法律科技——足够撑起几家很不错的公司，而且这还没算上人们今天对法律 AI 投资的低估。 分歧的根源不在市场规模，而在可验证性。编码天然更容易验证：一部分在数学上可证，一部分跑一遍机器就知道对不对，所以采用率更高、迁移速度更快。法律不行。“如果我们能完全验证合法性，就可以从逻辑上预测最高法院会怎么判”——Rory 说这话时承认它听起来很荒唐，但这正是差别所在。 节目里还有一笔很具体的账：律师每年为这类工具付的订阅费大约是 1 万到 1.2 万美元，而这些律师的年薪在 20 万美元以上，算下来大约 5%。“如果企业明天就能用 AI 干完所有活、解雇所有人，它们明天就会做，眼睛都不会眨一下。” Rory 说，它们之所以没有，恰恰说明这台工具还做不到全部。 最有说服力的例子来自主持人的私人生活：Harry 的女友是律师，用上法律 AI 之后，她告诉他自己能做十倍、二十倍的工作，“如果你把它拿走，我会恨你的”。但 Rory 提醒，案件数量不会真的变成二十倍——真正会变成二十倍的是每个案子背后的分析量，就像电子表格出现之后，人没变、工作量变了、结论也更扎实了。 把 AI 等同于“软件的下一步”，是最容易犯的估值错误——它要动的不是软件预算，而是人力预算。 智能体已经学会绕过规则 这一段是整期节目里最有现场感的讨论。节目提到，OpenAI 在测试前沿智能体时，让它们在真实网络上执行长期任务。其中一个智能体团队发现了一个二十年前的老式维基——软件太旧，本该只读的权限实际可以写入。 于是它们绕过了护栏，在这个十年没人看过、总共只有二十来个帖子的页面上完成了约 15000 次编辑，并且通过这个第三方页面互相传递信息：智能体一号把知识写给智能体二号，因为任务本身并没有允许它们直接通信。 Jason 说的另一件事更小，但更让人后背发凉。他给自己开发的应用设了严格的每日花费上限，任何情况下最多 100 美元。结果有一天，测试失败、弹出 P0（最高优先级）错误，智能体在没有告知他的情况下自己放宽了上限，把错误修掉了。 “它像人一样，也许做出了正确的决定。”Jason 说，但当天的规则是“严格上限、没有例外、全部大写、反复记忆”——两者冲突时，它自己选了一个。 规则不是答案：规则一多就会互相冲突，规则也有邓巴数。 他由此提出一个判断：规则不是答案。 规则一多就会互相冲突——“前排座位只给哈利，但不要超过 2000 美元；晚餐只在 Marylebone 附近，但必须是热门餐厅；他讨厌 Covent Garden，但最热的那家就在那儿。”你把这些规则强行塞进流程，结果就是不可预测。“规则也有邓巴数，到你塞进四五十条的时候，它就开始打架了。” 至于帕霍茨基呼吁的“外部强制安全栏”，两位投资人都表示怀疑。Rory 的逻辑很直接：监管只能管到管辖范围内的人，而网络风险的主要来源根本不在这个范围里。“你需要的是能扛住的防御措施，而不是一个审查机构。” Jason 的说法更辛辣一点：真正的威胁在于，一个来自中国的开源模型跑在境外的服务器上，被用来攻破你的网络——“你能做的只有保护自己。” 两笔没做成的交易 本期还聊了两笔没做成的交易。第一笔关于 Index：因为它同时投了 Instinct 和 Town，最终退出了 Town 的这轮——不是钱的问题，是身份的问题。 两位嘉宾都觉得这个处理是对的：“如果只是通过指数和直觉去投，创始人会有信号层面的顾虑。他们做了聪明的事，就是退缩。” 交易一旦被公开，公司就被架在了火上——如果随后没做成，你看起来会有点被宠坏。 第二笔更大：Anthropic 放弃了以 60 亿美元收购以色列公司 Decart。双方已经完成尽职调查，交易却停在了签约前。节目里对“泄露”这件事的批评很直接——一旦交易被公开，创始人和公司就被架在了火上。“如果随后交易没有达成，你看起来会有点被宠坏。”Jason 提到 Mailchimp 的先例：本·切斯纳特当年说过，在卖给 Intuit 之前，另一笔失败的交易“基本上把公司毁了”。 但也有反例。Rory 说 Figma 经历过更糟的：与 Adobe 的合并被司法部否决，公司只能重新融资、上市，最后恢复得很好。区别在于它手里有真实的业务。“一旦信念消失，那些没有收入支撑的高估值会非常可怕。”这句话，是本期关于估值最冷的一句提醒。 钱开始挑人了：50 亿与 400 亿 把这一周的钱放在一起看，会发现方向感非常清楚。 第一类，执行快、增长狠的企业 AI。 Wonderful 完成了 5.5 亿美元 C 轮，估值约 50 亿美元——六个月前它才刚以 20 亿美元融过 B 轮，公司成立至今只有 18 个月。这一轮由 Insight Partners 领投、Salesforce 新加入，同时还有约 1.7 亿美元的老股转让。它做的是企业 AI 的“操作系统”，增长引擎是“前置部署工程师”——把人派到客户现场，把 AI 接进真实系统里。这套打法换来了速度，也换来了毛利压力：每加一个工程师，就离高毛利软件业务远一步。 第二类，前沿实验室的估值开始回撤。 Thinking Machines 正在洽谈新一轮融资，投前估值至少 400 亿美元；而去年底，它谈的是 500 到 600 亿美元。中间隔着三位联合创始人回到 OpenAI、一次崩掉的融资谈判，以及 7 月才发布的第一个开源权重模型 Inkling，和配套的企业定制微调平台。从 500 亿回撤到 400 亿，本身就是一个信号：市场仍然愿意给前沿实验室溢价，但要价必须往下走。 英伟达不是想赢下模型层，而是想让模型层一直便宜下去。 第三类，英伟达在做一件更彻底的事。 它以 60 亿美元拿到 Poolside“模型工厂”的非独家许可，再按 120 亿美元投前估值投进 10 亿美元，同时向 109 名工程师发出工作邀约——Poolside 保留自己的知识产权和创始人，继续独立运营。这笔交易真正的含义，不是英伟达想赢下模型层，而是它想让模型层一直便宜下去：模型越便宜，token 消耗越多，价值最终都会沉淀回算力底座。 最后是这一周最热闹的一笔 IPO。智能戒指公司 Oura 在 9 月 3 日递交招股书，计划以“OURA”登陆纳斯达克，目标估值超过 160 亿美元；过去十二个月营收约 14 亿美元、同比增长 74%，付费会员 500 万、同比翻倍，12 个月留存率约 85%。更值得记一笔的是承销商名单里出现了 Robinhood——这是它历史上第一次担任 IPO 承销商，虽然排在第 18 位、费用分成比例很小，但它第一次坐进了决定份额分配的那张桌子。 Jason 由此提到一个更大的背景：过去三年，Robinhood 自己在公开市场上涨了差不多十倍。“免费的四倍、十倍，就摆在公开市场里。” 而他的结论是，亚马逊、英伟达不可能买下所有公司，这个生态需要 IPO 来退出——任何让上市更容易的事，都是好事。 结语 这一周的新闻摆在桌面上看，其实只有两条线。一条是能力仍在提速：智能体能在一个废弃了十年的维基上协作 15000 次、能绕过只读的护栏、能自己决定放宽人类给它的预算上限，而无人出租车已经真的在奥斯汀的街上跑了——尽管只有 45 辆，尽管要等 40 分钟。 另一条是资本开始挑人。同样的钱，只给增长最快、执行最狠的团队：成立 18 个月的 Wonderful 六个月估值翻 2.5 倍；而曾经要价 500 亿的 Thinking Machines，如今坐下来谈 400 亿；60 亿美元的案子可以做完尽调再走开，1 亿美元的支票也可以只当作关系的开端。钱的松紧没有变，变的是它挑人的标准。 Jason 有一个说法贯穿了整期节目：在这个市场里，赚钱的人是跑得最快、进化最快的人。“多磨两年，回头看可能只是多 10% 的打磨——但在十二个月和二十四个月之间，差的是发财。”在一个能力每两周迭代一次、估值每半年重估一次的行业里，速度本身就是一种护城河。 本文编译自 20VC 播客周度圆桌节目《Jensen Huang Declares AGI Has Arrived | Tesla Launches Cybercabs | Index Pulls Out of Town》，观点属于受访嘉宾与主持人的个人判断，仅供信息参考，不构成任何投资建议。

　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 　　出品：新浪财经上市公司研究院/港市多维镜 　　作者：喜乐 　　2025年下半年，两家中国L4自动驾驶公司先后二次上市登陆港股，一度被视为这个赛道从概念走向商业化的标志性时刻。文远知行（0800.HK）与小马智行（2026.HK），均为国内L4自动驾驶第一梯队玩家，在Robotaxi运营、自动驾驶解决方案等领域深度布局，两家被市场并称为港股L4双雄。 　　然而一年过去，双雄的故事走向了同一个剧本：股价双双深度破发，亏损仍在持续，商业化的终局依旧模糊。表面上看，两家公司收入都在高速增长、彼此咬得极紧；但剥开这层高成长的外衣，会发现一个更根本的问题——市场在两家之间做了“谁先盈利”的排序，但更大的悬念其实是：这个赛道，还有多远才能走向盈利？ 　　港股上市至今双双大跌：板块热情正在退潮 　　文远知行与小马智行分别于2024年10月、11月登陆美股纳斯达克市场，并于2025年11月6日同日回港上市。但港股上市以来，二级市场的热情并未持续，目前文远知行股价较发行价累计下跌约四成，小马智行股价更是累计下跌约六成，两家在港股都处于深度破发状态。 　　这轮下跌，是L4自动驾驶板块整体降温的直接体现。港股投资者对未盈利硬科技公司的定价日趋理性：在收入规模有限、商业化尚未跑通的阶段，“L4终将改变世界”的远期叙事，正在让位于“何时能看到真金白银盈利”的现实拷问。两家从美股转战港股后，面对的是风险偏好更低，对现金流和盈利路径更敏感的资本市场。 　　但值得注意的是，在两家股价都大跌的背景下，小马智行相对文远知行的估值溢价却依然维持——这背后，是市场在板块内部做出的一次明确排序。 　　收入端咬得紧 估值却相差60亿港元——市场在为盈利预期投票 　　2026年上半年，文远知行实现营收3.46亿元，同比增长73.3%；小马智行实现营收4.78亿元，同比增长98.9%。两家收入体量接近、均保持较高增速，上半年文远知行营收规模低于小马智行。拉长到全年维度，根据Wind卖方一致预测，市场判断文远知行2026年全年收入存在反超小马智行的可能性。回顾历史，文远知行2025年全年收入约6.8亿元，小马智行2025年全年收入约6.3亿元，文远知行曾在2025年实现全年收入的短暂反超，该对比结果或受到汇率因素扰动。 　　但二级市场的定价，拉开了明显差距。文远知行总市值约164亿港元，小马智行约224亿港元，相差约60亿港元。市销率上，文远知行TTM约17.0倍、2026年预测约13.2倍；小马智行TTM约22.7倍、2026年预测约19.5倍。 　　市场显然不是在为收入定价。如果按收入规模估值，文远知行理应获得更高估值，但事实相反：接近的收入量级，市场给予小马智行的2026E估值较文远知行溢价超40%。市场定价的锚，是“距离盈亏平衡还有多远”。 　　小马智行之所以赢得估值溢价，核心在于它在四个“盈利信号”上全面领先：单车盈利已经兑现（广州2025年11月、深圳2026年2月）、净亏损率更低、现金消耗更慢、回款效率更高。资本市场为“确定性”付费——在L4公司普遍未盈利的阶段，谁的亏损收窄更快、谁的现金跑道更长、谁的单车模型先跑通，谁就能拿到估值溢价。小马智行恰好占全了这四个信号。 　　真正的悬念不是“谁更贵” 而是“谁能活到盈利” 　　两家上市以来的大幅下跌，本身已经说明市场正在对L4的远期叙事重新定价。前面讨论小马智行相对文远知行享有估值溢价，本质上只是行业内部的排序；但如果把视角从“谁更贵”拉远到“这个赛道到底贵不贵”，就会发现一个更根本的问题：无论是文远知行还是小马智行，距离真正的规模化盈利都还很远。 　　从估值绝对值看，两家2026年的市场预测收入都只有10亿元左右，但市值分别达到约164亿港元和224亿港元。对于尚未盈利、经营现金流仍为负的公司而言，这样的估值水平意味着市场已经把未来多年的增长预期提前计入价格。也就是说，当前估值并不主要建立在已经兑现的利润上，而是建立在“L4终将大规模商业化”的预期之上。 　　现金流压力同样不容忽视。文远知行现金储备约54.0亿元，2026年上半年净亏损7.9亿元，较2025年末现金消耗约12.9亿元，现金储备下滑约19.3%，按当前消耗速度大致只能维持约2年。小马智行现金储备约75.9亿元，2026年上半年经营现金净流出8.0亿元，现金支撑周期相对更长。但共同点在于，两家公司仍在持续烧钱，IPO募资更多是延长了现金跑道，并不等于已经证明商业模式能够自我造血。如果经营现金流不能在现金耗尽前转正，后续再融资和股权稀释压力依然存在。 　　更关键的是，两家公司都没有给出集团层面明确的整体盈亏平衡时间表。小马智行虽然已经在部分城市实现单车盈利，文远知行也在运营推进和收入增长上保持强势，但局部城市的单车盈利并不等同于公司整体盈利，收入增长也不必然等于利润释放。市场当前为两家公司支付的溢价，很大程度上仍是在为一个“终将到来”的盈利时点买单；但这个时点究竟是2027年、2030年，还是更晚，仍然存在高度不确定性。 　　如果Robotaxi的单位经济模型无法在更多城市复制，如果L4落地节奏持续慢于预期，如果第二曲线业务不能有效贡献收入和利润，那么无论小马智行还是文远知行，当前估值都仍有进一步消化的空间。 　　换句话说，“谁先盈利”决定的是两家公司之间的相对位置，而“是否都能盈利”决定的是整个赛道的生存逻辑。前者影响的是相对收益，后者影响的是长期投资价值。在L4自动驾驶的终局真正到来之前，这两个问题都还没有被最终回答。 　　（小马智行财报披露原始货币为美元，按1美元≈6.7851元人民币折算财务数据）