1.大多数时候，我看到的是创业公司搭出了更多东西，但这些东西也没有 product-market fit（PMF，产品市场匹配）
2.“我发现，硅谷自己都开始跟不上自己了。”YC 的 batch 制度，从申请、筛选、入营、打磨、路演，在移动互联网时代运转了十几年，非常成功。但这套节奏是按一个更慢的世界设计的。回到风险投资行业的这一年半，以前按月，这一次，得按 “周”。
3.事实是，100 倍的效率提升，落到公司的营收增长上，只体现了 50% 或者 1 倍。差距在哪？“用了这么多 token，公司应该基因突变成另外一种公司才对。但到底变成什么，我也不知道。”
4.这就是 2026 年 4 月的真实状态：蒸汽机已经被发明了出来，但它有时候跑得还没有马车快。关键是所有人都知道蒸汽机终将跑得更快，所以都在疯狂砸钱：代码安全也不管了，token 预算爆了，排行榜卷起来了。至于到底什么时候蒸汽机能真的跑过马车？没人知道，但没有人敢停下来等那一天。
因为停下来的代价，可能比烧错 token 更大。
5.马斯克的不满，来自于他砸了无数资金和算力，结果 Grok 一直没能进入一线，但为什么？这是我遇到每个 xAI 出来的人，都会问的问题。答案其实比我想象的简单，一位朋友说得很直接：团队的战斗力非常强，工作也极其拼命，但制造业的管理方式，可能不适合大模型公司。
6.而现在，连 researcher 的工作本身也在被自动化。这就是 DeepMind 的同学正在做的事情——用模型去训模型，也是今年硅谷大火的 AI 自进化。今年淘汰的是 engineer（工程师），到年底 researcher 也将开始被替代。
7.“未来的情形可能是，10 个人干过去 100 个人的活，拿 20 份钱，然后 90 个人失业。”而且真正的裁员比表面数字更大。很多公司砍的第一刀，不是在自己的财务报表上，砍的是外包服务商。这意味着印度和菲律宾，这些曾经承接欧美客服、数据标注、财务后台的国家，可能是最先被冲击的。一些发展中国家赖以升级经济的那条 “服务业阶梯”，可能正在被 AI 抽掉
7.不过裁掉旧岗位的同时，新岗位也在冒出来。很多创业公司开始招一种叫 “AI builder” 的新角色——合并了产品经理、前端工程师、后端工程师于一身。还有一种是合并了数据科学家和机器学习工程师的复合岗，以及合并了写作、投放、运营的内容一体化操盘手。
硅谷公司对这些新角色的需求非常旺盛
8.背后的权力结构很清楚：谁有卡谁厉害，谁有卡由英伟达决定。今天上市的 CoreWeave、Lambda、Nebius，背后站的都英伟达。
整个美国社会，对数据中心的抗议正在升级。如今全美大约 100 个数据中心项目正在遭遇阻击，其中 40 个会直接流产。缅因州刚通过了一项法案，全面禁止数据中心建设。一个城镇批准了 60 亿美元的数据中心项目，结果半数成员连夜被投票罢免，换上来的新人唯一的目的，就是撤销那个决定。
算力不够了，不是因为产品不够好、用户不够多，是因为物理世界跟不上数字世界的胃口。这是另一个层面的 “跟不上”。
9.回北京的飞机上，我翻自己这半个月的笔记，发现从头到尾都在写同一个词：“跟不上”。
YC 跟不上、Meta 的代码安全规矩跟不上、xAI 的管理跟不上、researcher 跟不上、算力跟不上、估值框架跟不上、社会的心理承受力也跟不上……以至于硅谷自己都跟不上自己了。
但我最后想说的是，一位 Anthropic 的朋友提到，Dario Amodei 在内部说过一句话：在 AI 的帮助下，癌症在某种意义上已经被攻克了
10.晚点专栏作者孟醒：五源资本合伙人、前滴滴自动驾驶 COO。这是他 AI 投资观察的第一篇，此后他会在晚点上持续更新他的投资观察。
五源孟醒称硅谷的估值体系正在重写【全员token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛】2026 年 3 月 24 日早上，我坐在 YC W26 batch Demo Day 的观众席里，听到第五家公司上台路演的时候，决定不再做笔记了。
不是不重要，而是我意识到，自己记下来的这些东西，可能下个月就过时了。
这一届一百多家公司，做的事情其实高度集中：大约 80% 都是垂直 agent，比如帮律师整理文件、帮客服分发工单、帮 HR 筛选简历。
如果是在去年 10 月看到这些项目，我大概率会觉得 “挺有想法”。但问题是，这五个月，世界变了。
Claude Code 从一个更偏开发者的工具，变成了几乎任何人都能直接使用的界面。Opus 4.6 出来之后，整个 vibe coding 的门槛被压到了地板上。
那些垂直 agent，在没有形成业务壁垒之前，今天一个普通工程师，甚至我自己，花一个周末就能做出来，他们已经失去了投资价值。
YC 一届项目周期是三个月，这批 12 月入营，加上前期筛选，等于是 5 个月前被选出来的 “好公司”。而 5 个月，在现在的 AI 迭代速度里，已经足够发生几轮范式转换。
2012 年我第一次创业，拿到 YC 的 Fly Out（实地面试邀请）的时候，那时候 YC 在加速器这个赛道上，几乎一枝独秀，选出来的公司往往代表着 “下一个方向”。但竞争格局在变，YC 这几年感觉反过来了，逐渐变成了一个 lagging indicator（滞后指标）。
YC 的 batch 制度，从申请、筛选、入营、打磨、路演，在移动互联网时代运转了十几年，非常成功。但这套节奏是按一个更慢的世界设计的。
回到风险投资行业的这一年半，我大概每个季度都会来一次硅谷，上一次是去年 10 月。以前每次来，都会觉得变化很快，但这种 “快” 大多是按月来感知的。
这一次，得按 “周”。
有一天晚饭的时候，一个做 post-training（后训练） 的朋友随口说了一句：
“我发现，硅谷自己都开始跟不上自己了。”
我分享了 的 全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛
