我们和硅谷一线专家聊了聊 Labubu,他们看到的和你完全不一样
最近,一只长着尖耳朵、咧着小尖牙的精灵——Labubu,正以惊人的速度成为全球潮流的“硬通货”。从 BLACK


来自斯坦福大学商学院的副教授指出,如果说 Labubu 的火爆是海面上的冰山,人人可见其雄伟,那么真正的蓝海机遇,则隐藏在海面之下,巨大而无形。
“我们复盘 Labubu,”他进一步分析,“会发现它是一个完美的‘果’。但真正的‘因’,在于对 Z 世代消费心理的洞察、对‘陪伴经济’的理解,以及对社交货币价值的提前布局。这些在它成功前,同样是相对‘隐性’的思考。”
这种“隐性”特征,在变化速度快上百倍的科技产业,表现得更为极致。
“回想一下,”斯坦福大学商学院副教授举例道,“当 OpenAI 还只是一个非营利性研究机构,当业界主流还在研究 CNN、RNN 架构时,Google 一篇名为《Attention Is All You Need》的论文,悄然提出了 Transformer 架构。在当时,这只是一个技术圈内的‘隐性’信号。但正是这个信号,奠定了后来所有大语言模型(LLM)的基石,引爆了今天的生成式 AI 革命。当 ChatGPT 发布,这个趋势成为‘显性’时,海面下的巨大机遇早已被少数人牢牢抓住。”
对于绝大多数企业和投资机构而言,他们看到的往往是后者。他们依赖的公开行业报告、分析师预测,本质上都是对“已发生事实”的总结。这些信息可以帮助你理解“昨天”,却很难让你赢得“明天”。
“我称之为‘决策者的困境’,”斯坦福大学商学院副教授总结道,“你身处信息洪流,却极度缺乏有效信息。你读了上百份报告,却发现它们观点相似,无法帮你做出差异化的关键决策。”
他认为,要打破这种困境,传统的案头研究(Desk Research)远远不够,必须有一个“外挂”来获得真正的认知优势。这个“外挂”的核心,是获取无法被标准化的“隐性知识”(Tacit Knowledge)。
超越“是什么”,触达“为什么”和“怎么办”:报告会告诉你“大模型压缩”很重要。但它不会告诉你,在算力受限的环境中实现商业化部署,Google、Meta 和 NVIDIA 的工程师们在模型量化和知识蒸馏技术上,各有哪些不为人知的取舍、失败的尝试和最新的突破。这些,就是无价的“隐性知识”。
洞察“动态”,而非“静态”:市场是动态演进的。今天在北美被验证的 AI 项目投资逻辑,明天是否依然适用?中美科技企业在模型架构和技术落地节奏上的真实“异同”到底在哪?这些问题的答案,不在静态的报告里,而在那些正处在动态变化第一线的核心人物的脑海中。
“所以,你需要直接与源头对话,”斯坦福大学商学院副教授强调,“这个‘外挂’,就是绕过所有中间信息渠道,与那些正在定义未来的决策者进行高保真、高密度的直接交流。”

消费市场的热点来了又去,但科技产业的浪潮,一旦踏准,便能驱动未来十年的核心增长。
与其在信息的迷雾中独自摸索,不如选择一个强大的“外挂”,直接与源头的智慧相连。在下一个产业变革的十字路口,硅兔君愿与您同行,洞察先机,做出更自信、更精准的决策。
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