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截至今日（9月11日）收盘，上证指数报收3888.11点，下跌1.18%；深证成指收于13471.26点，下跌1.08%；创业板指下跌0.49%；科创50指数下跌1.01%。 不含未开板新股，今日可交易A股中，上涨个股有642只，占比11.57%，下跌个股有4870只，平盘个股37只。其中，收盘封死涨停的有40只，跌停股有21只。另外，25股封板未遂，整体封板率为61.54%。 据证券时报·数据宝统计，封死涨停个股中，以所属行业来看，上榜个股居前的行业有电子、公用事业、国防军工行业，分别有10只、4只、3只。 封死涨停股中，从连续涨停天数来看，瑞尔特已连收4个涨停板，连续涨停板数量最多。9月10日晚间，瑞尔特公告，近期公司经营情况正常，内外部经营环境未发生重大变化。瑞尔特属于卫浴行业，主营智能马桶，今年上半年实现营业收入7.59亿元，同比下滑17.47%；归母净利润-1057.60万元；扣非归母净利润-1334.81万元。 以封单金额计算，风华高科、瑞尔特、远望谷涨停板封单资金居前，分别为5.74亿元、3.85亿元、2.72亿元。 从封单力度来看，瑞尔特、远望谷、中新赛克力度较大，分别为15.87%、4.58%、2.95%。（文章来源：证券时报网）
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。
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