30秒看懂
- 它是谁：Poolside，一家2023年成立的AI公司，专门训练会自己读代码、改代码、运行测试的编程模型
- 最近的大新闻：据Newcomer8月20日报道，英伟达拟花60亿美元获得Poolside“模型工厂”的非独家授权，并向109名参与Laguna工作的员工提供职位
- 谁在背后出钱：英伟达据报道还拟另投10亿美元，交易使用的投前估值是120亿美元；Poolside此前公开融资总额为6.26亿美元
- 最意外的：投资人信称这组安排不是收购，创始团队将留任，授权也不是独占
- 这篇回答一个问题：一款编程模型很快就会过时，为什么造模型的那套工厂据报能拿到60亿美元授权费？
开始之前，先解释几个关键名词，后面看不懂了随时翻回来查：
| 名词 | 一句话解释 |
|---|---|
| 编程模型 | 专门学过大量代码，能补代码、找问题、改文件，甚至自己运行测试的AI模型 |
| 智能体 | 不只回答一句话，还会连续调用工具、执行任务、读结果再调整的AI系统 |
| 模型工厂 | Poolside给内部训练模型用的一整套自动化系统，管数据、训练、测试和改进 |
| 开放权重 | 模型文件允许外界下载，别人可以在自己的设备上运行和检查 |
| 非独家授权 | 通常表示买方和卖方都能继续使用，具体边界要看合同 |
| 投前估值 | 新钱进来以前，投资双方给公司的定价 |
| 私有部署 | 模型放在客户自己的设备、机房或云账号里运行，代码和业务数据不用传给外部模型服务 |
先把报道里最容易混的三笔账分开。按投资人信的说法，60亿美元对应技术授权，英伟达还拟向公司投资10亿美元，投资前估值为120亿美元。60亿美元不能当成Poolside一年的收入，120亿美元也不是收购整家公司的价格。
这正是这条新闻最反常的地方。英伟达据报将获得模型工厂的使用权，并计划向109名参与Laguna工作的员工提供职位。投资人信又说公司和创始团队继续留在原地。要看懂这笔账，不能只盯着60亿美元。下面我们来从头介绍这家公司。
一、两个人先造一台编程机器
Poolside是谁创办的？ 两位公开联合创始人是Jason Warner和Eiso Kant。Warner做过GitHub首席技术官，带过GitHub Copilot推出时期的工程团队，也在Heroku和Canonical负责过技术团队。Kant更早就在研究“怎么让机器理解代码”，先后创办source{d}和工程分析公司Athenian。
两个人看到的是同一个缺口。普通聊天模型能写一段看起来像样的代码，可真正的软件工作不是填几行字。它要读懂几十万行旧代码，找到该改的文件，运行测试，发现报错，再回来重写。代码能不能运行，会给模型一个很清楚的结果，这比人类告诉它“这句话听起来不错”更容易检验。
公司什么时候开始？2023年4月，Poolside在旧金山成立。早期媒体一度报道它计划把总部迁往巴黎；公司后来的公开口径是美国公司，总部仍在旧金山，同时在巴黎设有办公室。
公司刚起步就拿到2600万美元，几个月后又补了1亿美元。合计1.26亿美元。那时团队很小，公开产品也没有，投资人买的是两位创始人的经历，以及“从代码执行结果里训练推理能力”这条路线。
它没有先做一个套在别家模型外面的编辑器，而是决定从数据、训练框架到模型一起做。这个选择很重。调用现成模型，团队通常能更快上线产品；从零训练模型，先要找数据、租算力、搭训练系统，还要承担新一代通用模型随时追上来的风险。
钱是怎么越拿越多的？2024年10月，Poolside完成5亿美元B轮融资，投后估值为30亿美元，也就是这笔钱进入公司后的估值。公开累计融资总额随之增至6.26亿美元，英伟达、eBay等公司都在投资方名单里。Poolside称，它已经把训练集群扩到1万张GPU，并让模型在13万个真实代码库里反复尝试任务、运行代码、接收结果。
| 时间 | Poolside做了什么 | 这一步解决了什么 |
|---|---|---|
| 2023年春 | 公司成立，先后拿到2600万美元和1亿美元 | 招人、找算力、验证代码专用模型路线 |
| 2024年10月 | 完成5亿美元B轮，投后估值30亿美元 | 把训练集群扩到1万张GPU，开始冲企业市场 |
| 2024年12月 | 与AWS签下多年合作 | 进入大型企业熟悉的采购和云环境 |
| 2025年11月 | 收购Fern Labs | 补上进客户现场做部署和改造的团队 |
| 2026年4月至7月 | 连续发布Laguna系列开放权重模型 | 让外界看到模型工厂能连续推出多款模型 |
| 2026年8月 | 据报拟实施授权、招聘和投资安排 | 若安排落实，可给投资人提供回款路径，也会给Poolside带来新资金 |
这条时间线里，真正重要的是公司在2026年突然加快了发模型的速度。钱能买来一批GPU，却不能自动换来一款稳定模型。Poolside中间造了什么，才让外界开始相信它能重复交付？
二、模型换了三轮，工厂留了下来
Poolside到底在卖什么模型？ 早期产品叫Malibu和Point，主要面向大型企业和公共部门，没有像普通聊天机器人那样大规模开放。2026年4月，公司换上Laguna这个名字，先发布Laguna M.1和较小的Laguna XS.2，7月又推出XS2.1和S2.1。短短几个月，模型从内部产品变成开放权重、可以下载和本地运行的系列。
最新的Laguna S2.1总共有1180亿个参数，但处理每一个词元时只启用其中80亿个。词元是模型读文字时切出的基本单位，不完全等于一个汉字。可以把它理解成一家有很多专业小组的公司，每次任务只叫最合适的几组上场。这样既保留大模型的知识容量，也把每次运行的成本压下来。它还支持约100万词元的上下文，能一次读进很长的代码和文档。
Poolside的官方文章称，S2.1使用4096张H200，从开始训练到公开发布不到9周。这个速度的重点，是同一家公司能不能快速重做数据配方、换模型结构、再完成训练。Poolside把这套反复造模型的系统叫Model Factory，也就是“模型工厂”。
这座工厂做什么？ 它把原本散在不同团队里的工作接成一条线：先收集和清理代码数据，再让模型尝试真实任务；代码放进隔离容器里运行，测试结果变成反馈；训练过程中自动做评测，发现退步就追到具体数据和配置；研究人员改一个方案后，系统继续安排下一轮实验。
| 工厂环节 | 大白话解释 | 留下的资产 |
|---|---|---|
| 数据处理 | 收代码、去重复、筛掉坏样本，再按训练目标重新配比 | 可追溯的数据配方 |
| 分布式训练 | 把一次大训练拆到数千张GPU上，监控故障和速度 | Titan训练系统 |
| 代码执行 | 把代码放进隔离环境运行，用测试结果判断对错 | 大规模任务与反馈 |
| 推理与评测 | 让训练中的模型不断答题、调用工具、跑真实任务 | Atlas和可比较的评测轨迹 |
| 后训练 | 用示范和执行反馈继续教模型完成长任务 | 能反复改进的流程 |
这条链路可以压成一句话：
| 原料 | 加工 | 反馈 | 下一轮 |
|---|---|---|---|
| 代码库和任务 | 模型写代码并运行 | 测试告诉系统哪里错了 | 调整数据和训练，再造新模型 |
长期优势来自最后一步：系统把测试中发现的问题保存下来，供下一轮训练和评测使用。Poolside创始人7月在访谈里说，研究团队不到70人，每月能运行1万至2万次实验。这是创始人的口径，外部无法逐项审计。连续发布4个Laguna版本至少说明，这套系统不只停在演示文稿里。
这也解释了“工厂”和普通训练脚本的区别。训练脚本解决一次任务，模型工厂还要记录这次用了哪些数据、哪组参数、哪套评测和哪批硬件。几周后结果变差，团队能沿记录倒查原因；新人接手，也不必只靠老员工口述。对需要不停试错的模型公司来说，可复现本身就是生产能力。
当然，模型成绩不能只听公司自己讲。Poolside用自家配套工具跑过部分测试，也会拿竞争对手公开的最好成绩来比较。公司自己承认，S2.1接入第三方工具时可能填错参数，任务里多套一层指令时也可能给出无法执行的内容，简单问题还会想得太久。1名Reddit用户还在160项本地脚本任务中发现，它在没有数据时可能自信地补出不存在的事实。这只是个人测试，不能直接当成通用排名。
所以，如果报道属实，英伟达只为一张榜单付60亿美元会很难解释。把目光从“模型成品”移到“持续生产模型的流水线”，这笔交易才有了可以讨论的对象。但Poolside不是研究所，它烧掉的每一张GPU账单最终都要由客户买单。
三、钱从企业边界里进来
它的客户是谁？Poolside瞄准大型企业、政府部门和安全要求高的机构，不走个人信用卡购买月度会员的主路线。它们的代码里有客户资料、业务规则和多年积累的内部系统，通常不愿把这些内容直接发给一个外部模型接口。它们还需要知道谁调用过模型、模型改了什么、数据留在哪里。
Poolside给出的答案是：把整套平台放进客户自己的云账号、机房或隔离环境。客户保留模型权重和运行记录，Poolside提供部署、管理、审计和升级。2026年5月公布的平台方案明确写着，收费采用可预测的订阅计划，不必完全跟着每次调用的字数走。
钱从哪来？Poolside没有官方披露收入、客户数量、合同均价和续费数据。The Information曾报道公司上一年收入约1000万美元，Poolside没有确认。公开材料能确认的是五种产品与交付形态：模型接口、平台订阅、本地或私有云部署、专业团队进入客户现场做系统改造，以及据报道出现的技术授权。它们不一定分别收费，也不能直接当成五条已经验证的收入来源。
| 产品与交付层 | 客户买到什么 | 为什么愿意付钱 |
|---|---|---|
| 模型与接口 | Laguna模型的调用和企业支持 | 先用较低门槛验证代码任务 |
| 平台订阅 | 模型管理、智能体运行、审计和更新 | 成本更可预测，工具可以统一管理 |
| 私有部署 | 在客户自己的云或设备内运行 | 代码和业务数据不离开安全边界 |
| 驻场交付 | 工程师进入现场，把模型接进旧系统 | 企业买的是能落地的结果，不只是一套软件 |
| 技术授权 | 允许合作方使用模型或训练系统 | 一次释放多年研发积累的价值 |
2024年与AWS签下多年合作，解决的是“怎么进采购目录”。客户可以直接通过AWS采购Poolside，模型也能运行在客户自己的AWS环境里。2025年收购Fern Labs，解决的是“软件进门以后该由哪支团队接上旧系统”。Fern团队有在大型组织里做驻场交付的经验，正好补上最后一公里。
中国企业对这条路线并不陌生。政务、制造、医疗等客户常把数据不出域、全程可审计放在采购前面。区别在于，私有部署很难靠一次安装就结束。模型要更新，硬件要运维，旧系统要改接口，使用效果还要长期评估。订阅加交付能形成持续收入，也意味着公司要长期驻场、按客户情况定制，扩张速度会更慢。
这正是Poolside商业故事里最关键的空白。公司讲清了如何收费，却没有公开有多少客户真的续费，也没有收入能否覆盖训练和基础设施投入的证据。据报的60亿美元授权安排金额很大，可它究竟给公司留下了什么？
四、一张授权拆成三笔账
Newcomer在8月20日报道了一封发给Poolside投资人的信件。这份信披露，英伟达与Poolside计划实施一组安排。Poolside和英伟达截至发稿没有公开发布交易公告，因此下面的数字都要带着“据报道”三个字来读。
第一笔，60亿美元买什么？ 英伟达据报将获得Poolside模型工厂的非独家授权。按一般含义，非独家通常允许Poolside继续使用自己的技术，但具体边界仍要看没有公开的合同。投资人信件还称，这60亿美元计划在2027年年底前分给现有投资人。它更像对既有技术和股东的一次变现，不能算成剩余公司每年都会重复出现的经营收入。
第二笔，109名员工去哪里？ 英伟达据报将向109名参与Laguna工作的员工提供职位。收到职位邀请不等于接受邀请或最终入职，公开报道也没有给出接受人数。创始团队据称继续留在Poolside，公司还保留多少研究、工程和销售能力，要等员工真正选择以后才知道。
第三笔，公司还剩什么？ 英伟达据报将另投10亿美元，使用120亿美元的投前估值。投资人信称这不是收购，创始团队留任，平台和企业业务也没有宣布停止。如果这组安排落实，旧股东有望从授权费里拿到回报，Poolside也会获得新投资继续经营。
| 交易部分 | 据报道的安排 | 不能误读成什么 |
|---|---|---|
| 技术授权 | 60亿美元，非独家使用模型工厂 | 不是收购整家公司，也不是一年收入 |
| 人才邀请 | 据报将向109名参与Laguna工作的员工提供职位 | 不等于109人已经全部离职 |
| 新投资 | 10亿美元，投前估值120亿美元 | 不是额外10亿美元授权费 |
| 公司去向 | 投资人信称不收购，创始团队留任 | 不等于业务和团队完全不受影响 |
从Poolside的角度，这个结构同时解决两道难题。第一，早期投资人有了兑现路径，不必继续等待上市或整体出售。第二，投资人信称公司没有整体卖掉，还会拿到一大笔新资金。但这只是账面结构。109名员工是一支很大的队伍，哪怕只有一部分离开，知识交接、客户交付和下一代模型都会承压。
还有一个容易忽略的问题：按非独家授权的一般含义，双方通常都能继续使用相关技术，但这不代表授权边界已经公开。训练代码、数据处理方法、历史实验记录和后续改进分别归谁，公开报道没有写清。合同里少一个词，双方未来能做的事可能差很多，所以现在还不能把“Poolside保留模型工厂”理解成所有能力原样留下。
英伟达官方公布的Groq交易，以及媒体报道的Enfabrica交易，都出现过技术授权与人员流动并行的安排。美国参议员曾公开质疑Groq交易是否绕开常规反垄断审查。授权和招人的边界究竟怎么划，这次先按下不讲。英伟达近两年的同类安排，我想留到以后单独拆一篇。
目前没有公开信息显示监管机构已经审查Poolside这笔安排。也没有官方材料说明英伟达会怎样使用模型工厂。目前能确认的只是媒体确实报道了这组安排，英伟达早就是Poolside的投资方，Poolside也长期使用英伟达GPU。动机猜得再精彩，也不能替代合同和人员名单。
五、最初规划2吉瓦，当前公开口径是400兆瓦
据报的10亿美元新投资会让Poolside看起来安全了不少，可60亿美元授权费主要计划分给现有投资人，原来的问题没有自动消失。团队、收入和基础设施都还要继续接受检验。先看一张风险总览表：
| 风险 | 已知事实 | 真正要看的信号 |
|---|---|---|
| 交易真实性 | 核心数字来自投资人信件，双方没有公开公告 | 后续公告、付款条件和授权范围 |
| 团队流失 | 据报将向109名参与Laguna工作的员工提供职位，接受人数未知 | 核心研究与交付负责人是否继续留任 |
| 商业化 | 公司公开了收费方式，没有公开收入和续费数据 | 企业合同、续费和可验证客户案例 |
| 基础设施 | 早期合作公告写2吉瓦，当前独立基础设施公司的公开材料写400兆瓦 | 新合作方、开工进度和资金来源 |
| 模型质量 | 发布速度快，公司也承认工具格式和过度思考问题 | 第三方框架中的稳定性和真实任务结果 |
| 合作结构 | 相似交易已经引发竞争政策讨论 | 是否出现正式问询或附加条件 |
基础设施发生了什么？2025年10月，Poolside和CoreWeave宣布在得州建设Project Horizon。最初方案写的是2吉瓦、568英亩，第1期250兆瓦。CoreWeave同一份公告还写到，将为Poolside提供4万多张GB300，但没有说这些GPU会全部装进Horizon第1期。
2吉瓦等于2000兆瓦。这个数字是当前400兆瓦公开口径的5倍。这里说的是最大用电功率，不是已经消耗的电量，也不代表园区已经建成。
据Financial Times报道，几个月后CoreWeave退出合作，项目开始寻找新伙伴。Poolside在2026年另行成立Poolside Infrastructure Company，把它作为独立基础设施公司继续推进Horizon。到8月17日，这家公司的公开新闻稿把项目写成400兆瓦，项目官网也把占地更新为559英亩。400兆瓦仍是大型项目，相当于最初2吉瓦口径的20%，但前后披露的公司主体和规划阶段已经变化，不能简单理解成原方案原地砍掉80%，也不能断言其余容量永久取消。项目没有公开总预算、已投入金额和最终算力客户。
这个变化说明，模型工厂要花很多钱。自动化可以让研究人员多跑实验，却不能让GPU、电力和机房免费。2吉瓦级园区通常需要另外组织大规模长期资金，而项目没有公布预算和完整融资结构。60亿美元授权费据报主要分给投资人，不能默认全部回到公司的训练预算里。
剩余公司最危险的是什么？ 按非独家授权的一般含义，Poolside理论上还能继续使用相关技术，具体范围仍取决于合同。真正的风险是人、钱和客户同时变化。模型工厂依赖写训练代码的人，也依赖知道哪些实验失败过的人；企业平台则依赖进入客户现场、耐心改旧系统的人。这些经验仍要靠熟悉项目的人留下来。
反过来看，Poolside也不是空壳。创始团队据称留任，英伟达据报将另投10亿美元，官网仍在提供企业订阅和私有部署方案，Laguna权重也已经公开。公司如果能把模型工厂继续变成企业可采购的平台，就可能从“训练前沿模型的实验室”转成“帮大型机构经营内部AI能力的供应商”。问题在于，这条路靠续费和交付说话，不靠一次授权价格说话。
六、留下工厂，别只留下一款模型
Poolside到底做对了什么？ 它没有把全部价值压在一款模型上。Malibu、Point和Laguna会轮换，数据管道、训练系统、代码执行环境和评测轨迹却能继续使用。如果报道无误，英伟达据报获得授权的对象是这套模型工厂，而不是某一张跑分表。具体估值方法没有公开，不能把60亿美元拆成某项技术的单独价格。
第二件事，是它很早就把商业客户的边界想清楚。代码是企业最敏感的资产之一。把模型、运行记录和数据放在客户自己的环境里，再用订阅和驻场交付收钱，这条路没有个人工具增长得快，却能解决大型机构真正愿意付费的问题。
第三件事，是公开模型让外界能直接检查。开放权重不等于模型就一定优秀，但至少有人能下载、部署、找问题。公司也公开写出工具格式、测试框架和过度思考等限制。这比只给一张漂亮榜单更接近可以验证的产品。
| 值得学的 | 该躲开的 |
|---|---|
| 把一次项目做成可以反复运行的系统 | 把一款模型的短期领先当成永久壁垒 |
| 用执行结果给AI明确反馈 | 只看生成文字是否顺眼，不检查任务有没有完成 |
| 先选清楚愿意付钱的客户和采购理由 | 先堆算力，再等商业模式自己出现 |
| 给客户数据边界、审计和成本口径 | 把私有部署说成装完模型就结束 |
| 主动公开限制，让第三方找到真实问题 | 用自家测试分数代替客户续费和稳定性 |
| 让技术授权、产品订阅和交付各有位置 | 把一次巨额授权费当成长期收入证明 |
普通人当然不需要照着它训练一个大模型。我们能用的是模型工厂背后的方法：把常做的工作拆成原料、执行、检查、复盘四步，让每次错误都留下可复用的规则。写报告可以保存核验清单，做产品可以保留测试样例，写代码可以让测试自动跑。工具会换，这套反馈过程不会白做。
再往前一步，不要只收藏好用的提示词。把输入样例、合格标准、失败案例和修正动作放在一起，才是一套能交给同事、下个月还能重跑的流程。Poolside把这件事做在数千张GPU上，普通人可以把这套方法用到自己的表格、文档和自动化工具里。
对中国的AI团队来说，Poolside给了一个更直接的提醒。企业客户不会为参数数量单独付钱，它们关心数据会不会离开自己的系统、模型能不能接进旧流程、出了问题能不能查到操作记录、成本能不能提前算清。能把这些工作做稳，才更有可能拿到高价订阅和长期合同。
但也要记住Poolside付出的代价。公司在2024年B轮完成后累计融资6.26亿美元，参与规划过2吉瓦园区，至今没有官方收入披露。如今据报有109名员工收到英伟达的职位邀请，这也提醒我们：把系统造出来，并不等于把组织留下来。技术可以授权，团队一起积累的经验还得靠人留下。
接下来我会盯3个信号：109名员工最终有多少留在Poolside，400兆瓦项目能否签下新合作方，企业客户是否继续为平台续费。这些信号比据报道采用的120亿美元投前估值，更能说明Poolside还能不能独立经营，也能帮我们判断这组授权和职位邀请会转移多少核心能力。
一款模型能热几个月，一套工厂可能用很多年。可当造工厂的人开始分流，剩下的系统还能不能继续转？我会一直盯着。
参考资料
- SOURCES: Poolside Strikes $6 Billion Licensing Deal with Nvidia｜Newcomer｜2026-08-20
- Nvidia to Reportedly Pay $6 Billion in Licensing and Hiring Deal｜The Information｜2026-08-20
- Poolside Talks to CoreWeave Backer About Funding｜The Information｜2026
- Poolside $6B Nvidia licensing discussion｜Hacker News｜2026-08-20
- Laguna S2.1 private agentic eval｜Reddit r/LocalLLaMA｜2026-07-21
- Poolside models｜Poolside｜2026-07-21
- Laguna S2.1 model card｜Hugging Face｜2026-07-21
- Introducing Laguna S2.1｜Poolside｜2026-07-21
- Laguna M.1/XS.2 Technical Report｜arXiv｜2026-05-26
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- The hidden engineering behind foundation model building｜Poolside｜2025-07-17
- Gathering and processing raw materials for the Model Factory｜Poolside｜2025-07-29
- Titan, the Model Factory's furnace｜Poolside｜2025-08-07
- Designing a world-class code execution environment｜Poolside｜2025-08-12
- The carrier and the beacon｜Poolside｜2025-08
- The finishing touches｜Poolside｜2025-08-25
- Tools of the Trade: C2C Activation Offloading｜Poolside｜2026-03-18
- Introducing the Poolside Platform｜Poolside｜2026-05-05
- Supported configurations｜Poolside Docs｜2026
- On-premises deployment FAQ｜Poolside Docs｜2026
- Poolside on Dell｜Poolside｜2026-06
- Unveiling our partnership with AWS｜Poolside｜2024-12-04
- Poolside and AWS announce a multiyear agreement｜AWS｜2024-12-04
- Announcing our $500 million fundraise｜Poolside｜2024-10-02
- Poolside raises $500M from eBay, Nvidia and others｜TechCrunch｜2024-10-02
- Poolside raises $126m｜Sifted｜2023-08-24
- Poolside prepares to launch after a year in stealth｜Sifted｜2024-10
- Inside the Model Factory with Eiso Kant｜Latent Space｜2026-07-23
- 20VC interview with Eiso Kant｜20VC｜2024-10
- Announcing the acquisition of Fern Labs｜Poolside｜2025-11-18
- CoreWeave partnership with Poolside｜CoreWeave｜2025-10-15
- Poolside Infrastructure Company appoints CFO｜Poolside Infrastructure Company｜2026-08-17
- Project Horizon｜Project Horizon｜2026
- Poolside hunts for data centre partners｜Financial Times/Yahoo Finance｜2026
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- AI Coding能撑起一个多大的叙事？｜36氪｜2024-11-19
- 8家公司融资22亿美元，AI编程成Agent最确定赛道｜36氪｜2024
- GitHub前CTO再创业，起步便获2600万美元投资｜36氪｜2023
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- 2025年中国大模型行业发展研究报告｜36氪研究院｜2025-11
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- 使用个人及企业数据训练生成式AI｜德勤中国｜2024
- 模型私有化部署量一季度翻倍增长｜澎湃科技｜2025
- 企业级大模型私有部署调研｜TOM科技｜2025-09-10
- 中国AI大模型一体机行业现状｜华经产业研究院｜2025-06-20
- 2025爱分析大模型厂商全景报告｜腾讯云开发者社区｜2025
- 大语言模型服务公网暴露情况测绘报告｜安全内参｜2025
- 中国大模型平台私有化市场观察｜界面新闻｜2026
- AI编程新秀Magic融资3.2亿美元｜智东西｜2024-08-31
- 国产AI编程明星选手加速产业化｜36氪｜2025-01-09
- 不要叫我程序员，我是AI工程师｜36氪｜2023
- 成立一年多，估值升至212亿｜投中网｜2024-09-17
- Introducing Laguna XS 2.1｜Poolside｜2026-07-02
- Plans Unveiled for 2 GW Artificial Intelligence Campus in West Texas｜American Public Power Association｜2025-10-15
- 计算机行业周报：OpenAI与Poolside融资居前｜证券研究报告｜2024-10
- 中国AI Coding市场行业研究报告｜长风联盟｜2026-04
AI重度使用者｜每天拆一家前沿公司｜imluna.ai免费订阅｜Learn in Public