AGI原野 | 技术创业现场

原小野Maggie

主播团队里有【AI 科学家、投资人、投融资律师】，我们关注 AI 领域，从💡【技术、投资、法律】等视角分享我们的专业思考。 播客节目📺《AGI原野》关注： 1. AI 领域的研究进展，邀请 AI 领域科学家和从业者分享他们的思考； 2. 关注一级/二级市场的市场动态，分享投资逻辑和发现； 3. 邀请创业者聊聊创业故事，在听众中寻找合作资源与共鸣。 节目在【微信视频号、微信公众号、小宇宙】同步更新，每一期全网播放量在 2～3万。如果你有兴趣成为我们的分享嘉宾，或与我们深度合作，欢迎联系我们☎️ 微信号 AGINova24 我们能够在以下方面为💡【投资人、创业者】提供帮助： 1. 从 0 到1 公司架构设计，股权架构优化，出海方案与落地 2. 公司投融资法律服务和常法服务 3. 为创始人朋友们推荐投资人 4. 为创业公司匹配技术顾问 5. 为投资人朋友们提供专家咨询服务，我们是多家一线基金的顾问 6. 我们建立了精选社群，定期举办线下活动，举办过上海、深圳、硅谷等地的线下活动 欢迎你加入我们的社群，也非常欢迎你将我们分享给朋友。 ☎️ 加入方式：微信号 AGINova24

  1. 14h ago

    EP20. Anthropic招股书的另一面：增长、压力、算力账单与AI产业链

    上周的热门事件属于Anthropic。从金融角度分析它的财报与业务，从技术角度分析它与AI产业链的关系、技术前景，不仅是我们能从专业角度做出的分析，更能满足我们的好奇心：作为前沿大模型里第一批完整披露财报的公司，Anthropic能让我们看到哪些行业内正在发生的趋势？两位主播——Maggie，毕业于MIT金融专业，前投行投资分析；周铭，AI行业研究员，在一个周末，展开了他们的对话。我们聊到了哪些话题？我们聊到收入与成本的增长，从24年接近-100%的毛利到26年H1的80%+，这三年里Anthropic在做什么，增长的背后发生了什么故事？这种漂亮的增长在未来是否可持续？沿着利润表，我们看到了底部的调整后营业利润+16.18亿，紧接着的就是净利润-800亿。为什么有如此大的差别？Anthropic到底是赚是亏？AI这门生意是泡沫吗？透过Anthropic招股书，我们看到了AI行业上下游的熟悉身影——谷歌、亚马逊、微软，他们在Anthropic背后扮演着股东、上游供应商、竞争对手、下游客户等几重角色。这对吗？正常吗？可持续吗？我们还聊到了作为通用模型代表的Anthropic，和具身专用模型相比，哪个更适用于操控机器人？Anthropic在赚钱这方面，琢磨出了哪些角度，比如AI4S、具身模型？这条赚钱路上有哪些竞争对手，OpenAI和马斯克，构成了哪些威胁？最让我们兴奋的是，我们有了来自Anthropic的更多数据，来微调我们的AI行业模型，这是在【EP15.加息下的AI产业链：谁在吃肉，谁在挨揍】里首次向大家介绍的我们在搭建的AI行业模型。我们发现，大模型和Agent为代表的应用层，其利润只占AI行业利润的10%-15%；云厂商、芯片方，也纷纷涉足模型和应用领域。AI行业的蛋糕，谁都想分一口。我们没有聊到哪些话题？估值。对于一个刚起步的新兴行业前沿技术公司，我们无法用DCF现金流折现法估值，也很难找到合理的可比标的，衡量它的价值合理与否。况且，我们都知道，2万亿的估值，已是天价，它更多承载的是人们对AGI的梦想，梦想无法用现阶段的商业数字估量。本期播客也不做任何的投资推荐。能描绘未来图景这件事本身，已经足够让人兴奋。欢迎你添加我们的微信【AGINova24】，加入到听友群中来，和我们一同讨论AI时代的技术、投资、创业，讨论普通人如何在AI时代过上更好的生活。时间轴：00:41 开场：为什么拆解Anthropic招股书02:08 毛利转正，Anthropic赚钱了吗？05:44 收入增长，还能持续吗？06:40 怎样看出一家公司的收入健康？07:50 客户花费涨到9倍，可持续吗？10:14 模型公司为什么半年都不能松懈？11:24 客户分散，为什么渠道仍然集中？13:10 账面巨亏，与经营表现有何不同？16:19 高毛利，为什么营业利润仍然低？17:04 大模型公司，更像药企还是软件公司？18:02 AI会写代码，还需要继续高研发吗？18:59 机器人与通用模型：谁更有优势？21:03 不可取消的算力合同，真不能退？25:14 赚来的钱，够付算力账单吗？27:45 TPU、GPU和自建数据中心30:49 云厂商：股东、供应商、客户还是对手？33:08 上市拿到钱，如何留在牌桌上？35:28 AI产业链里，谁赚走了大头？38:17 AI落地：从模型能力走向真实产业40:25 工厂真的需要人形机器人吗？43:17 人形机器人更适合工厂，还是家庭？44:15 收尾：上市后的持续观察AGI原野是一档关注《AI时代下技术、投资、创业》的节目。我们关注AI时代下的技术浪潮和投资交易机会，更关注个体如何借用AI实现自我投资与成长。欢迎你加入我们的听友群，和我们共同进步～ 联系方式：微信号 AGINova24 在小宇宙查看该单集文稿

  2. Oct 27

    EP19. 手搓个人助理：不会写代码，也能用AI把钱、人脉、项目管起来

    最近Personal Agent概念很火，从OpenClaw、Muse，到ChatGPT Dots，背后的主线都是「如何让更多人更好的使用智能」。但是无论是过去的应用软件，还是现在这些Personal Agent，始终无法绕开获取应用权限、数据隐私安全，以及面向大众的应用无法满足个体的特殊需求等问题。智能向个人的普及，仍然存在“最后一公里”的问题。在AI已经足够强大的今天，有没有一种更加直接的方式，能够让AI根据个人需求，量身定做「只服务于自己」的工作台，管理资金、管理人脉、管理项目。在帮你省钱的同时，找到最值得经营的关系，开启新的项目机会。这背后更本质的问题是，订阅制的APP未来是否还会存在？相比一个适配大多数人的应用，未来Personal Agent的形态是否更接近于个性化、隐私、千人千面。本期的嘉宾是一位自由职业者，他同时也是一位信用卡博主、一位没有受过编程训练的文科生。在国庆期间，他坐下来向AI“许愿”，搓出了一个AI工作台。- 工作台上面集成了多个账户的消费情况、多张信用卡的权益情况，帮助他更好的安排接下来的消费；- 还详细列出了他与每个联系人的交往经历，并结合项目情况，分析出哪些人脉为他带来了最多的项目，给出接下来如何继续经营人脉网络的建议。这是一个人、几个模型，在几天时间内达到的效果。本期我们从他开发AI工作台的经历出发，聊聊他在0编程背景的情况下如何零帧起手：- 选择哪个模型，不懂技术如何指挥AI？- 自动记账如何实现，如何让消费数据流转起来，如何管理信用卡的权益、使用情况- 如何为自己的项目找到最合适的引荐人，等等。聊到后来，我也问出了萦绕心头很久的疑问：- 能自己做工具之后，未来我们还需要订阅APP吗？- 在未来，智能将以怎样的形式存在在我们身边？本期主持人 & 嘉宾：Maggie：MIT斯隆商学院，前国际投行Sherlock：自由职业者时间轴：01:50 从真实需求出发，做一个管钱、管人、管项目的工作台09:46 自动记账怎么实现？让消费数据自己流转起来12:27 不止记账：把信用卡权益、回馈和订阅一起管好18:46 人脉管理：从记录联系人，到找到引荐人和项目机会33:39 普通人如何上手？模型选择与多个 AI 协作的方法39:20 不懂技术怎么指挥 AI？追问、找案例，先确认原型再开发45:18 能自己做工具之后，我们还需要订阅 APP 吗？AGI原野是一档关注《AI时代下技术、投资、创业》的节目。我们关注AI时代下的技术浪潮和投资交易机会，更关注个体如何借用AI实现自我投资与成长。欢迎你加入我们的听友群，和我们共同进步～ 联系方式：微信号 AGINova24 在小宇宙查看该单集文稿

  3. Oct 23

    EP18. 奇绩为何被美国制裁?从投资事实、法律依据到创投行业的连锁影响

    奇绩创坛被美国“制裁”这件事，魔幻又似曾相识，像极了Manus。 一个国内的人民币基金，投资了中国人开办的中国企业，怎么就惹到了美国？ 事实上，这是一起被“连坐”引发的事件。 被制裁的初创公司，上海智算科技创始人在2022-2023年任职谷歌期间窃取AI超算商业秘密。创始人在离职前带着创业项目参加了奇绩创坛的demo day路演日，并且在2023年11月和奇绩创坛（投资人）签署了投资协议。 由此，美国认定奇绩创坛（投资人）为创业公司的窃密提供了支持，宣布制裁奇绩创坛。 奇绩创坛很快发出声明，表示从未真正投资过智算科技。怎么就算是“给窃密提供了支持呢”？ 这已经不是美国第一次对中国AI领域的初创企业、投资人，宣布制裁。 比如我们很早就讨论过的Manus：一家中国AI公司，最初因为接受了benchmark美国投资人的钱，被美国制裁，要求撤销投资。对此Manus选择剥离国内联系搬迁美国，被Meta收购，再后来又被中国要求撤销Meta收购再次搬回国内。 因此奇绩创坛制裁事件发生后，我们更想聊的是：身处一级市场的各方可能受到的影响，以及面对未来“常态化”的制裁，可以提前采取哪些应对措施。 本期主持 & 嘉宾： 小罗：投资机构视角 夏必康：盈理律师事务所合伙人 时间轴： 01:31 中国机构、人民币基金，为什么会被美国制裁？ 02:59 事件缘起：从 Google 商业秘密案到上海至算 04:54 投了还是没投？奇绩声明、工商记录与投资协议的矛盾 11:13 拆解 PAIPA：知识产权问题如何上升为国家安全制裁？ 13:25 从窃密者到“支持者”：投资人为何被纳入制裁范围？ 15:50 四个关键疑问：支持行为、重大程度、因果联系与显著获益 23:22 “我不知情”能否成为投资人的抗辩理由？ 26:01 制裁落地：奇绩的资产、美元交易与 LP 会受到哪些影响？ 29:07 对创投行业的冲击：纯人民币投资也无法置身事外？ 30:35 技术尽调要做到多深？早期投资效率与知识产权保护的两难 33:47 创业者还能拿奇绩的钱吗？法律影响与商业顾虑 37:01 美国制裁，中国企业必须执行吗？兼谈反外国制裁法 39:09 从奇绩到 Manus：技术、资本与大国博弈 AGI原野是一档关注《AI时代下技术、投资、创业》的节目。 我们关注AI时代下的技术浪潮和投资交易机会，更关注个体如何借用AI实现自我投资与成长。 欢迎你加入我们的听友群，和我们共同进步～ 联系方式：微信号 AGINova24 在小宇宙查看该单集文稿

  4. Oct 20

    EP17. 创业中的意外从哪来？团队协作与代持，技术归属，融资节奏失控……合伙创业的矛盾如何破解

    我们在服务创业公司的过程中，常常听到创始人哀叹：合伙人到了约定时间还不离职怎么办，我当初就不该同意xxx代持，原单位怎么这也不同意那也不配合，钱怎么还不到账…… 如果说这些矛盾源自于合伙创业里「大合伙人与小合伙人」、「创始团队与投资人」、「原单位与新创业公司」之间天然的立场对立，那么越来越严格的竞业审查与事后主张权益的实践，甚至中美之间有关AI引发的一系列制裁/法案/判例，更是让创业团队感叹“创业环境越来越差”。 尤其是AI项目的创始人，多数是技术出身，对于商业世界的尔虞我诈缺乏防备，对外部环境的变化更是少了敏感。提前了解意外风险来源，提早做出防备，也就变成了当下创业者的共识。 AGI原野长期为创业团队提供法律、融资、咨询服务的过程中，为创业者们总结了三类典型的意外风险。相应的，也给出了一些应对的方案。 第一类：创始团队协作风险 第二类：技术权属合规风险 第三类：融资节奏认知误区 主持人 & 嘉宾Maggie｜MIT斯隆管理学院，前国际投行 夏必康｜盈理律师事务所合伙人 罗女士｜投资机构视角 这一期我们请来两位熟悉投资与创业的好朋友，分别以投资机构和律师的角色，聊聊他们经历过的抓马案例和解法。 而我会扮演一个​创业小白，追着他们问一些棘手的问题​，聊聊在“惨剧”发生之前都有哪些蛛丝马迹，也盘点究竟有哪些办法能够最大限度保障自己的利益。我问了很多问题，其中有些真的很棘手，而他们也都一一做了解答。 如果你正打算创业，或是你对创业好奇，又或者你正在考虑投资一家创业公司，我们非常推荐你来听一听这期的内容。这一期提到了很多的案例与细节，非常推荐你收藏后再听一遍。 时间轴：00:00 创业团队面临的挑战与法律视角07:09 如何防范联合创始人脚踏几只船16:35 小创始人如何防范大创始人画饼22:51 技术创业中的职务发明与融资风险32:45 拿到TS不代表钱马上到账35:17 签了TS就能拿钱？上会前随时可能黄38:59 怕核心技术被剽窃？尽调怎么控保密44:26 现金流断了任人宰割？融资别拖到最后 AGI原野是一档关注《AI时代下技术、投资、创业》的节目。 我们关注AI时代下的技术浪潮和投资交易机会，更关注个体如何借用AI实现自我投资与成长。欢迎你加入我们的听友群，和我们共同进步～ 联系方式：微信号 AGINova24 在小宇宙查看该单集文稿

  5. Oct 13

    EP16. Meta是AI时代扶不起的阿斗吗？

    美股科技七巨头之中，Meta已沉寂良久——无论是大模型、算力存储还是应用落地，外界日新月异的AI变局似乎都与Meta关系不大。直到2026年7月，Meta开始密集对外释放其AI战略信号；9月推出Muse，10月发布新一代模型。 当市场目光重新聚焦Meta时，我们观察到几个耐人寻味的现象：美联储加息周期中，Meta股价不降反升；债券发行规模连创新高的同时，依然受到债券市场热捧；在内容与广告赛道，Meta已牢牢占据生态位，并意图以此为支点谋求更大的AI版图。 关于Meta，仍有诸多待解之问：在这场AI"军备竞赛"中，Meta究竟想占据什么位置？战略的骤然转向将对财报与股价产生怎样的影响？对其他巨头而言，这究竟是机会还是威胁？而对创业公司来说，又该如何在强者环伺的格局中找到自己的生存空间…… 本期节目中，我们将上述问题逐层拆解为四个核心议题：1）AI如何为现有广告业务赋能增效；2）Meta的AI全栈投资方向是否契合行业演化趋势；3）Meta将如何应对大规模投入带来的现金流压力；4）代入此前节目EP15.《加息下的AI产业链：谁在吃肉，谁在挨揍？》提出的AI行业三角形分析模型，又该如何理解Meta与英伟达在AI时代的差异化策略。 本期节目由Maggie主持——MIT金融专业毕业，专注于AI行业投资研究与分析。嘉宾周铭，AI博士，长期从事AI前沿研究工作，同时密切关注美股市场动态。我们希望从金融与技术的双重视角出发，为Meta的分析搭建系统性框架，并提出未来值得持续跟踪的关键问题。 这一期的核心结论：Meta并非AI赛道的"边缘玩家"，其全栈投资方向与行业演化趋势高度契合，但短期内仍面临现金流压力，资本配置策略将至关重要。同时，Meta在模型方面的实力仍面临质疑 对于初创公司而言，功能性智能体（Agent）赛道在与基础大模型公司的正面竞争中胜算有限；但在体验型、情感交互类细分场景中，仍存在差异化突围的机会 Meta的三大收入增长曲线：广告业务依托生成式推荐模型完成收入升级；个人智能体业务通过Muse + AI眼镜打造新一代用户入口；商业智能体则通过开箱即用的全链路工具，构建按效果付费的商业模式闭环。终极目标：打通三角形全链路，实现利润留存最大化 后续需重点跟踪的核心指标：Meta广告业务的AI转化效率、智能体业务的实际收入兑现节奏等 这一期的核心分析模型与框架：AI行业三角形理论，详细内容可参考 EP15.《加息下的AI产业链：谁在吃肉，谁在挨揍？》：底层算力：Meta选择芯片自研 + 多供应商组合的路线，实现降本增效；中层基建：全栈自建数据中心与网络基础设施；上层应用：聚焦智能体赛道，打造用户级入口。 时间轴：00:03 从财报视角重新认知Meta的业务属性：两位AI领域研究投资相关从业者承接上期AI行业三角分析模型话题，结合听友对Meta反差表现的疑惑展开讨论，提及美联储加息后盈利确定性受重视推动Meta股价上涨，结合Meta二季度财报指出其当前本质仍是广告现金流公司，近99%收入来自APP家族广告业务，AI相关业务收入占比极低。 03:01 Meta巨额AI投资布局及相关风险讨论：围绕Meta盈利后的资金去向展开，介绍其正布局Muse、Omega one、AI Glass等暂无实质收入的新AI业务，相关全栈投入规模庞大，已签署超3500亿美元长期不可取消合同，当前核心收入依赖单一广告业务，正全力寻找第二增长曲线，也点明其在加息周期下高投入存在风险，后续将围绕收入稳定性、投资见效速度、资金缺口填补方式三点展开讨论。 07:00 Meta近期战略及AI赋能广告业务分析：梳理Meta近三月对外沟通脉络：7月二季度电话会聚焦AI助力增收，8月主题演讲畅想其欲构建的智能世界，9月Connect大会发布多款落地产品，重点探讨其生成式推荐模型GEM对占营收9成以上的广告业务的提效逻辑，也提及当前Meta大模型能力尚存不足，后续待财报验证相关猜想。 12:38 Meta个人智能体业务及行业相关趋势讨论：聚焦Meta潜在新收入线Muse与Personal Agent，介绍其24小时替用户工作的智能体定位、依托WhatsApp触达用户、算力动态竞价的商业化思路，对比基模厂商、平台型公司、创业公司做Personal Agent的优劣，还探讨了云端虚拟电脑趋势及Meta将Muse接入AI眼镜的生态布局。 28:20 Meta商业Agent相关营收逻辑及发展思路分析：围绕Meta的商业智能体新收入布局展开，其当前已服务超百万企业做客服、销售等，长期目标是打造获客到成交的闭环开箱即用工具，采用类似原有广告竞价的按结果付费模式，优先将自研算力转化为智能售卖、预留算力出租作为收入保险，同时明确自身全栈AI定位，不会教条式坚持全开源。 33:59 探讨个人智能体相关发展路径与行业现状：围绕personal agent能否成为未来互联网入口展开探讨，将其分为普通聊天机器人、豆包手机OS级agent、Muse三类并从运行环境、主动性等维度对比，讨论了智能硬件创业公司抓用户意图的相关情况，分析了当前AI按用户意图直接执行任务在信任、基建等方面的现存问题，还提及Meta相关布局的市场差异化优势。 41:27 AI行业三角利润模型下Meta与英伟达的布局对比：回顾AI行业三角形利润分配模型，底层为芯片算力层，代表企业英伟达，中间为Infra数据中心层，上层是基模及相关应用硬件层，面积对应各层利润占比。Meta从上层向下纵向整合，核心盈利仍留上层，英伟达则从底层向上布局全栈，二者基本盘不同形成典型对照。 44:26 Meta资本开支及市场与融资策略分析：围绕Meta的资本开支展开分析，其2026年资本开支指引为1300-1450亿美元，规模在头部科技企业中偏中下，但因缺乏公有云快速变现机制，市场资金端争议大，债权投资人信心不足，股票市场在Muse推出后态度转向，同时介绍了Meta CFO的长短结合资金管理思路及特殊JV融资策略。 48:58 Meta发展前景及后续关注指标探讨：围绕Meta展开讨论，认为它并非AI行业扶不起的阿斗，特质类似腾讯，先占住agent入口、离钱更近，虽当前全栈投资暂未显明收入，后续财报也会因巨额投资折旧吞噬利润，但后续会重点关注AI提效广告业务、基建规模效应降本、新收入支柱落地情况。 欢迎加入听友群！ 在小宇宙查看该单集文稿

  6. Sep 22

    EP15. 加息下的AI产业链：谁在吃肉，谁在挨揍？英伟达/Oracle/OpenAI/微软

    这是《也谈钱》系列的第3期节目，主持人是Maggie&周铭： Maggie 在MIT金融专业毕业后在投行工作，现在从事AI行业投资研究； 周铭是AI研究员，闲暇之余关注二级市场的投资研究。 这一期的话题会从上周全球市场大事件出发——美联储加息，聊聊：钱变贵之后，AI 行业还能继续烧钱吗？ 美联储加息 25 个基点，带来的不只是市场短期波动，更是对 AI 公司现金流、融资能力和商业模式的一次重新排序。 我们从 DCF 现金流折现和资金成本讲起，搭出一个 AI 行业的“正三角模型”： 底层是英伟达、台积电、电力和算力基础设施，收入更近，现金流确定性更高； 中层是云计算、数据中心等Infra，增长很快，但利润容易被折旧、电力和融资成本吃掉； 顶层是 OpenAI、Anthropic 以及各种 AI 应用，想象空间最大，但收入兑现更远，也更依赖融资和未来客户。 我们重点讨论了几家公司： 微软为什么能依靠企业客户、Office 和 Azure 的现金流参与 AI； 英伟达为什么不断投资自己的客户，以及“循环融资”如何制造账面利润和估值泡沫； Oracle 为什么成为 AI 基础设施中资金压力最大的样本； Meta 的专项融资与表外融资，和 Oracle 的高负债模式有什么不同； AI 行业未来如何从“正三角”走向“圆柱体”，甚至倒三角； 当模型训练逐渐减少、推理和应用成为主流，行业的利润分配会如何变化； “higher for longer” 的利率环境，为什么可能迫使 AI 公司更快找到真实客户和商业模式。 加息之后，AI 行业不会简单地一起上涨或下跌。真正的分化，可能才刚刚开始。 如果你关心 AI、金融市场和一级市场，欢迎添加微信 AGINova24，加入 AGI 原野听友群。 时间轴： 00:05 开场：美联储加息，AI 行业开始分化 01:12 加息已被市场提前定价，下一步还会继续加息吗 02:31 资金成本如何传导到全球市场与 AI 行业 03:15 DCF 现金流折现：收入越晚兑现，受加息影响越大 04:44 谁的收入近在眼前，谁的收入还在遥远未来 05:10 AI 行业“正三角模型”：芯片、Infra、基模与应用 06:25 微软、亚马逊：用成熟业务现金流投入 AI 08:22 微软如何借助 Office、Azure 和企业客户参与 AI 11:14 AI 初创公司倒下，会如何影响微软 12:29 英伟达投资客户与 AI 行业的循环融资 13:45 OpenAI 的融资、亏损、算力承诺与股东稀释 18:03 基模行业进入竞争期，寻找 Coding、Agent 与 Science 场景 21:20 AI Infra 是什么：Oracle 为什么成为极端样本 24:01 高债务、融资成本与 Oracle、Meta、Amazon 的不同选择 25:50 从加息考验到行业重构：AI 如何从正三角走向推理时代 在小宇宙查看该单集文稿

  7. Sep 14

    EP14. 初创公司人民币和美元都想拿，融资架构该怎么搭？

    投资人钱都谈好了，结果卡在"钱怎么进来"？人民币美元都想投你，该用哪个主体接？开曼、香港、境内三层公司，到底谁管谁？ODI、FDI、37号文……这些缩写听得头大？ 如果你在创业、打算出海、或正在融资路上被「架构问题」搞得焦头烂额，这期就是为你录制的！我们请来了盈理律师事务所合伙人夏必康律师（公众号：逍遥法外夏洛克），他常年专注跨境投融资和出海架构，经手大量硬件出海真实案例。这期全是能直接用的实操结论。 主持人：Maggie｜MIT斯隆管理学院，前国际投行嘉宾：夏必康｜盈理律师事务所合伙人时间轴：00:46 快问快答：融资主体到底能同时拿人民币和美元吗？01:31 开曼架构：为什么硬件出海创业团队偏爱这套税务游戏？05:52 资金怎么走？投资人怎么控？两个视角拆解融资架构10:25 拖延症也能救？创业团队的架构搭设，其实有后悔药13:34 AI行业注意！这类前沿领域可能不适合海外融资架构15:12 理论再完美，细节里见真章课代表做笔记——五个关键原则：1. 双币种可以同时拿，合规办登记就行；但同时搞两个独立融资主体，行业里几乎没有长期落地的案例。 2. 主流架构是开曼-香港-境内，原因之一是节税。不走美国主体，以香港作为中间层可以享受内地与香港最优税务优惠，早期能省一笔是一笔。 3. 钱进钱出要办对应登记，境内钱出境办ODI，境外钱入境办37号文登记；没有强制一次性划转，按需分批调拨就行，外汇波动风险自己担。 4. 架构举棋不定，可以先看第一笔钱从哪来。境内外架构后续可以重组，有"后悔药"，但别频繁折腾。 5. 退出时必须有唯一顶层主体。不管上市还是被收购，最终得有一个核心主体代表集团价值。另外，军工、基座大模型等受严格监管的行业，不适用灵活架构。 【可以先收藏这三张图片，概括了本期节目的主要内容👇👇👇】 「金句」—— "对于初创企业，早期时间可能比金钱更重要。缺失了这笔资本、错过了商业窗口，后面估值上涨都会出问题。" "架构不是单向通道，设了境内不代表境外跟你无缘，跑去开曼也不代表回不来。都可以改，只是要花时间精力成本去重组——这是有后悔药的机会。" 全文逐字稿：https://mp.weixin.qq.com/s/FjViobD3Ad7TgTbS9__XPw 欢迎咨询微信：AGInova24，和夏必康律师聊聊企业架构搭建问题，加入听友群交流。本期内容由AGI原野主办分享，仅供参考，不构成法律意见。 在小宇宙查看该单集文稿

  8. Sep 4

    EP13. 创始人IP要不要做，如何投流、种草，创业公司该怎么做营销？

    创业公司做营销，究竟应该从品牌定位开始，还是先投流、先种草、先活下来？ 这一期，我们从广州、深圳走访不同类型的营销从业者：有在行业深耕 30 年的“老炮”，有擅长大数据投流的中坚力量，也有高度 AI Native 的年轻营销团队。通过三类方法论的对比，拆解传统全案营销、精准投流和 AI Native 营销之间的差异。 本期看点创始人个人IP的边界在哪里 为什么百万预算、半年周期的营销方案不适合大多数创业公司 大数据投流如何利用设备号、用户行为和跨平台广告位 GEO 投流正在形成怎样的产业链 小红书 KOL/KOC 投放的核心逻辑：KFS 为什么视频号可能比小红书、抖音更接近销售转化 AI Native 营销团队如何用两个人跑完营销流程 AI 降低营销成本之后，创意和行业经验仍然重要吗 未来 GTM 是否可以把“定位”和“投流”拆开完成 时间轴00:00｜30年行业老炮解读全案营销传统公关营销的四步方法论，以及创始人个人 IP 的边界。 04:59｜百万预算，半年周期，创业公司玩不起传统全案营销的成本、周期和行业分工，为什么创业公司需要更灵活的打法。 09:06｜揭秘投流：大数据、设备号、GEO从精准投流、设备号识别，到测试轮、正式投流和 GEO 搜索。 15:32｜小红书投放逻辑与跨平台投放KOL、KOC、KFS、视频号和跨平台投放，素材准备为什么比买流量更重要。 22:52｜AI Native营销：两个人跑完流程年轻营销团队如何借助 AI 完成定位、创意和投流，以及轻量化背后的风险。 本期金句所有的投放在媒体层面的投放，都是为了增加被客户看到的几率，而不是确保目标客户必然看见。 你可以把营销抽象成定位和投流这两件事情，它们是两块不同的乐高。 适合谁听正在寻找 GTM 方法的创业公司创始人 AI 硬件和 AI 产品团队 负责品牌、增长、市场和投流的从业者 想了解传统营销公司与 AI Native 团队差异的人 联系我们如果你有营销咨询、资源对接或投放需求，欢迎添加微信：AGINova24 下期预告企业出海时，如何同时使用人民币和美元融资？公司架构应该如何设计？下一期，我们邀请资深律师聊聊企业出海融资背后的法律问题与实操要点。 在小宇宙查看该单集文稿

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