Uber 福勒博文复盘：一篇博客扳倒估值 700 亿的 CEO
2017 年 2 月 19 日，Uber 前工程师苏珊·福勒发布 2700 字博文，自述入职第一天遭经理性骚扰、向 HR 举报六次均被「他是高绩效员工」压下。博文引爆后一个月：CEO 卡兰尼克聘请前司法部长霍尔德独立调查；6 月报告给出 47 项整改建议、20 人被解雇、卡兰尼克先休假后被投资人联名信逼宫辞职。本系列第 24 篇复盘「内部人举报型危机」——它与网易案同属雇主品牌，却揭示了更深的机制：当价值观成为包庇高绩效者的工具，一篇克制而具体的个人叙述就足以完成一场公司政变的舆论铺垫。
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ARCHIVE 共 1737 条AI 独角兽的并购潮：算力换股权的 2026
微软挖走 Inflection 团队、Google 吸收 Character.AI、Amazon 招安 Adept——2024 年起的一波「准并购」改写了监管与创业的规则：不买公司，只买人才与授权。这波操作的逻辑、边界与后遗症值得复盘。
前沿模型安全框架：Anthropic、OpenAI 与 DeepMind 的「自我限速」比较
前沿实验室各自发布了「负责任扩展政策」（RSP）：给自家模型的能力设定安全阈值——超过阈值就加强防护或暂停训练。三家的框架各有侧重，互相比较之下，「承诺的严格程度」与「执行的透明度」成为新的竞争维度。
AI 基础设施创业的新窗口：从 GPU 云到「数据的工业化」
模型层被巨头锁死、应用层卷成红海，但 AI 基础设施层（Infra）的创业窗口反而变宽了：GPU 云的转租生意、推理加速的中间件、数据合成的工业化、评测与安全的流水线——四条新窗口各有各的护城河逻辑。
AI 与物流供应链：从路径优化到「会搬箱子的大模型」
物流业是 AI 的「隐形主场」——预测、路径、仓储机器人十年前就在用算法，大模型的加入改变的是最后一块拼图：与人的交互层。把三层改造讲清，物流业 AI 化的真实进度条就有了刻度。
AI 视频生成的产业账：Sora、Kling 与影视管线的重构
文生视频从演示到量产的三年里，产业账已经分化成三本：广告与营销的快速回本、影视管线的局部改造、以及「长片叙事」仍在排队。把三本账与玩家的卡位策略讲清，就能看懂视频生成这门生意的真实进度条。
一篇读懂国产算力栈：昇腾 CANN 与 CUDA 替代的真实差距
国产 AI 芯片（昇腾、寒武纪、海光等）在算力上快速追赶，但真正的差距不在芯片在软件栈。本篇以昇腾 CANN 为主例拆解国产算力栈的层次（驱动→运行时→算子库→框架适配）、与 CUDA 生态的真实差距点、以及国产替代的务实推进路径。
数据中心的电力与冷却账：PUE、供电与散热的物理极限
AI 数据中心的耗电是传统机房的三倍以上：一张 H100 要 700W，一个 10 万卡集群就是一座小城市的用电。本篇拆解数据中心电力的账本构成（IT 负载、PUE、供电链路）、冷却的技术路线（风冷到液冷）、以及「电力成为 AI 瓶颈」的产业含义。
三鹿三聚氰胺复盘：把公关当掩盖工具，公关记录就成了罪证
2008 年 8 月 1 日，三鹿内部检测确认奶粉含三聚氰胺，选择了继续销售；9 月 9 日，其代理公关公司致电百度求屏蔽负面，300 万元「公关保护」文件被曝光；9 月 11 日上午还在声明「严格按照国家标准生产」，当晚才改口召回 700 吨。最终 29.6 万婴幼儿受害，董事长田文华被判无期，两名掺假者被执行死刑，整部《食品安全法》由此案催生。本系列第二十篇复盘「犯罪掩盖型危机」——危机应对的终极反面：当公关成为掩盖的工具，公关记录本身就会成为呈堂证供。
算力租赁与二手 GPU：采购的第三条路
买卡太贵、云租赁太持续——算力采购还有第三条路：裸金属租赁、二手卡市场与托管算力。本篇拆解算力采购的四种模式（云 API、云租赁、裸金属、自购）、各自的成本结构、二手 GPU 市场的现实，以及中小团队的采购决策框架。
AI 治理的全球地图：美国州法、英国、新加坡与那些国际机制
聊 AI 治理不能只聊欧盟与中国：美国的联邦-州双轨博弈、英国的「安全研究所路线」、新加坡的框架治理、G7 与联合国的国际机制——每个辖区都在用不同的哲学回答同一个问题。本文补全全球治理地图上「除中欧外」的部分，看清各条路线的分野与合流。
AI 投资的十年周期：从寒冬到狂热再到理性
AI 的资本史是一部钟摆史：2012 年深度学习点燃第一轮热潮，2017-2019 的寒冬（落地不及预期、资本退潮），2023 年生成式 AI 的狂热顶点，再到如今的「要证据」阶段。周期反复的机制从不改变：叙事先行、资本涌入、落地分化、泡沫破裂、幸存者通吃。本文讲清这十年的资本周期与当下的位置。
使用政策的设计：拒答边界是一门产品科学
每个大模型产品都有一份「使用政策」——禁止用模型做什么。它看起来是法律文件，实际是对齐的产品化：拒答边界的每一毫米划在哪里，都同时影响安全、可用性、合规与用户体验。本文讲清使用政策的设计维度、头部厂商的演进轨迹，以及「拒答边界」为什么是 AI 产品最难的产品决策。