分类: AI技术

2026
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AI Native 团队里，产品经理正在失去『中间人特权』

产品经理这个角色，在 AI Native 团队里确实变得有点尴尬了。 过去 vs 现在：产品经理从需求翻译者，转向 AI 协同下的问题闭环者（图源：自制信息图） 过去很多年，产品经理的核心价值之一，是"翻译"。 把老板的战略翻译成业务目标，把业务部门的抱怨翻译成需求文档，把用户的模糊表达翻译成功能列表，再把这些功能列表翻译成工程师能够理解的技术任务。 这个角色听起来很重要，因

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扁平的「煎饼」电机，为什么可能改变高性能电动车？

电动车的竞争，过去几年常常被讲成"电池战争"：谁的电池能量密度更高，谁的充电速度更快，谁的续航更长。但梅赛德斯-奔驰在德国柏林-Marienfelde 工厂开始大规模生产 YASA 轴向磁通电机，提醒我们另一件事：电驱系统本身也还远没有进化到终点。 梅赛德斯-奔驰量产 YASA 轴向磁通电机：爆炸结构图与径向磁通电机对比（图源：Mercedes-Benz / 自制信息图） 2026 年 6 月 9 日，梅赛德斯-奔驰宣布在柏林-Marienfelde 工厂启动新型电动轴向磁通电机的大规模量产。这套紧凑型高性能电机将首先搭载在新一代 Mercedes-AMG GT 四门 Coupé 上；该工厂也被定位为梅赛德斯高性能电机制造能力中心[^1]（Mercedes-Benz Group）。

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CEO到底该管几个人？

最近看到一个很有意思的对比。 英伟达的黄仁勋，据说直接管几十个人，很多问题拉到同一个场里公开讨论，不搞层层汇报，也很少做传统意义上的一对一管理。 Anthropic 的 Dario Amodei 则走了另一个极端：他几乎只管一个人，日常运营交给 Daniela Amodei，自己把大部分精力留给战略、研究方向、文化和长期问题。 关键不在 CEO 管几个人，而在组织能否自管理、自闭环 一个是"管很多人"。 一个是"几乎不管人"。 这两个看起来完全相反的答案，背后其实在回答同一个问题：CEO最稀缺的资源到底是什么？ 我觉得答案不是权力，不是职位，也不是每天能开多少会，而是带宽。

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PgDog 融资：PostgreSQL 横向扩展的老问题，又被推到台前

2026 年 6 月 10 日，PgDog 宣布获得 550 万美元融资，投资方包括 Basis Set、Y Combinator、Pioneer Fund 等。官方公告给出的定位很明确：PgDog 不是要替换 PostgreSQL，而是在 PostgreSQL 前面放一个代理层，让"同一个 Postgres"具备连接池、读写路由、负载均衡和分片能力。项目方还披露，PgDog 已在生产环境中服务超过 200 万 QPS、覆盖数十个部署，并处理了超过 20 TB 的已知分片数据[^1]（PgDog）。

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模型趋同之后，AI真正的稀缺品是私有数据

当大模型的基础能力越来越接近，真正决定企业价值的，不再只是模型本身，而是模型能不能进入企业内部，读懂那些从未出现在公开互联网上的数据。AI 时代真正稀缺的，不是公开知识，而是可调用、可治理、可闭环的私有数据资产。