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商業(yè)世界的輪回感，有時(shí)精準(zhǔn)得令人戰(zhàn)栗。

2014 年的北京中關(guān)村，空氣中彌漫著咖啡館的喧囂和 O2O 燒錢的焦灼味。那一年，阿里巴巴在美上市，中概股如日中天，久居大廠的高管們嗅到了“機(jī)會(huì)”的味道。

他們從杭州的阿里園區(qū)、北京的后廠村、深圳的騰訊大廈魚貫而出，程維創(chuàng)立滴滴，白鴉創(chuàng)立有贊，郭列創(chuàng)立FaceU激萌，胡瑋煒創(chuàng)立摩拜單車。在那個(gè)流量驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，他們懷揣著一套在巨頭體系內(nèi)被反復(fù)驗(yàn)證過的流量收割方法論，在衣食住行的商業(yè)荒原上圈地建城。

十年后，當(dāng)新一波大廠高管再次推開旋轉(zhuǎn)門走向曠野時(shí)，迎接他們的是一種跨越時(shí)空的錯(cuò)位感。

外面的VC仍舊揮舞著支票，只是這次不再為“流量買單”，而是要為“AI革命”買單。VC們希望買斷的，是他們腦子里在大廠內(nèi)部無法孵化的“非共識”。

2021年，原商湯科技副總裁閆俊杰創(chuàng)立了MiniMax；2023年，曾于Google和Meta 參與核心模型研發(fā)的楊植麟創(chuàng)立了月之暗面；原微軟亞洲研究院負(fù)責(zé)人姜大昕博士創(chuàng)立了階躍星辰；原百度小度科技CEO 景鯤創(chuàng)立了 Genspark。這些名字背后，是一群對 Transformer 架構(gòu)有深度理解、對 Scaling Law 有信仰、用數(shù)億算力“喂”出工程直覺的人。

整個(gè)2025年，創(chuàng)始人背景帶有科技大廠（包括但不限于百度、阿里、騰訊、字節(jié)、美團(tuán)、滴滴、華為、網(wǎng)易、大疆等企業(yè)）的創(chuàng)業(yè)融資事件數(shù)量超70起。其中，大疆、字節(jié)、騰訊、華為、阿里5家的高管創(chuàng)業(yè)事件數(shù)量遙遙領(lǐng)先。相應(yīng)地，智能硬件、AI應(yīng)用、具身智能成為最集中的創(chuàng)業(yè)賽道。

十年，足夠讓一代技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向千家萬戶，也足夠讓一種權(quán)力結(jié)構(gòu)從巔峰滑向黃昏。

曾幾何時(shí)，大廠是抵御風(fēng)險(xiǎn)的避風(fēng)港。但在AI徹底重構(gòu)生產(chǎn)力的今天，那個(gè)嚴(yán)絲合縫的層級組織，正在逐漸異化為一個(gè)巨大的認(rèn)知囚籠。當(dāng)“確定性管理”遇上“探索性創(chuàng)新”，舊時(shí)代的勛章反而成了新戰(zhàn)場上的累贅。

以人才流動(dòng)起點(diǎn)，我們試圖探討一個(gè)完整的敘事鏈條：他們?yōu)楹坞x開？大廠為何留不??？什么樣的人才有資格離開？以及最終，誰在為這場遷徙買單？

一個(gè)時(shí)代向另一個(gè)時(shí)代的交接儀式才剛剛開始。

為什么離開？

有人是主動(dòng)逃離，有人是被迫出走。但無論哪一種，本質(zhì)都是大廠這臺精密機(jī)器與AI這種野生智力之間的結(jié)構(gòu)性沖突。

2022年11月30 日，ChatGPT 橫空出世。但在此之前的 18 個(gè)月里，商湯科技副總裁閆俊杰早已經(jīng)洞察到，Transformer架構(gòu)展現(xiàn)出的涌現(xiàn)能力，NLP（自然語言處理）的范式正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)移，未來的AI不再是一個(gè)個(gè)垂直的技術(shù)模塊，而是一個(gè)統(tǒng)一的智能底座。

這是一個(gè)典型的“非共識時(shí)刻”。當(dāng)時(shí)，整個(gè)行業(yè)還沉浸在CV （計(jì)算機(jī)視覺）的繁榮中，商湯的營收主要來自智慧城市、自動(dòng)駕駛等視覺AI項(xiàng)目。閆俊杰若要在內(nèi)部推動(dòng)大模型，需要說服管理層砍掉部分現(xiàn)金流業(yè)務(wù)，把算力和人力 all-in 到一個(gè)尚未被驗(yàn)證的方向。這在一家已經(jīng)上市、需要對股東負(fù)責(zé)的公司里，幾乎不可能。

閆俊杰選擇離開商湯，創(chuàng)立MiniMax。一位接近他的投資人說，“閆俊杰不是因?yàn)樵谏虦觳幌氯ゲ懦鰜淼?，他是看到了一個(gè)更大的機(jī)會(huì)，而這個(gè)機(jī)會(huì)在大廠的決策鏈條里根本跑不通。”

同樣的故事也發(fā)生在微軟。姜大昕博士2007年加入微軟亞洲研究院，曾主導(dǎo)了必應(yīng)搜索、Cortana等產(chǎn)品的技術(shù)研發(fā)，積累了豐富的工程經(jīng)驗(yàn)。大模型技術(shù)的快速發(fā)展讓姜大昕意識到，AGI的實(shí)現(xiàn)可能提前到來。

但微軟當(dāng)時(shí)的策略是扶持OpenAI，無法滿足他對AGI的探索需求，因此選擇創(chuàng)業(yè)以自主推動(dòng)技術(shù)研發(fā)。

2023年4月，創(chuàng)立階躍星辰。8月發(fā)布Step-1千億參數(shù)語言大模型，模型綜合性能超越GPT-3.5，此后，陸續(xù)推出多模態(tài)模型Step-1v、萬億參數(shù)模型Step-2等，逐步構(gòu)建起完整的產(chǎn)品生態(tài)。

主動(dòng)派的共同特征是：他們在大廠內(nèi)部已經(jīng)看到了未來，但大廠的組織架構(gòu)、決策流程、資源分配邏輯，都無法支撐他們把這個(gè)未來變成現(xiàn)實(shí)。

Noam Shazeer是Transformer 論文的作者之一。2017 年，他和團(tuán)隊(duì)發(fā)表了那篇改變 AI 歷史的論文《Attention is All You Need》。但五年后，當(dāng)他想把這個(gè)技術(shù)做成一個(gè)面向消費(fèi)者的對話產(chǎn)品Meena時(shí)，Google表示拒絕，不會(huì)向公眾發(fā)布這款聊天產(chǎn)品。

2021年，Shazeer憤然離職，和同事Daniel de Freitas創(chuàng)立了 Character.AI，產(chǎn)品上線后迅速爆火，月活用戶突破千萬。

諷刺的是，2024 年Google以 27億美元的價(jià)格回購了Character.AI的技術(shù)和團(tuán)隊(duì)。Character.AI繼續(xù)運(yùn)營，Shazeer重返谷歌，出任Gemini的技術(shù)負(fù)責(zé)人。

一位硅谷投資人評論道，“Google用27億美元買回了自己三年前不想發(fā)布的產(chǎn)品。這不是錢的問題，是組織的問題。”

主動(dòng)派和被動(dòng)派的故事，共同指向一個(gè)更深層的問題，是大廠的“確定性文化”與AI早期“不確定性探索”之間的本質(zhì)沖突。

大廠是為工業(yè)時(shí)代的大規(guī)模生產(chǎn)而設(shè)計(jì)的。它的核心能力是，把一個(gè)被驗(yàn)證過的模式，用最高的效率復(fù)制到最大的規(guī)模。這需要嚴(yán)密的流程、清晰的KPI、可預(yù)測的回報(bào)。但 AI 的早期探索恰恰相反，它需要的是快速試錯(cuò)、容忍失敗、擁抱不確定性。

為什么留不住？

2023 年下半年，某頭部互聯(lián)網(wǎng)公司為挽留一位技術(shù)高管，開出了一份堪稱“誠意滿滿”的條件清單：年薪從400萬提升至600萬；承諾為其組建一個(gè)50人的獨(dú)立研究團(tuán)隊(duì)，算力資源優(yōu)先調(diào)配；甚至允許他每周有兩天時(shí)間可以不來公司，專注于自己的學(xué)術(shù)研究。

這份條件放在三年前，足以讓任何一個(gè)技術(shù)高管動(dòng)心。但在2026 年，這位技術(shù)高管只留下了一句話：“問題不在于給多少，而在于能不能做成。”

在他看來，大廠的挽留方案本質(zhì)上是一種“資源置換”，用更多的錢、更多的人、更多的自由度，來換取人才的留守。可是，這種置換忽略了一個(gè)更深層的問題：組織基因。

第一，決策鏈條無法壓縮。即便給了獨(dú)立團(tuán)隊(duì)，AI 項(xiàng)目的關(guān)鍵決策仍然需要經(jīng)過層層審批。是否要 all-in 某個(gè)技術(shù)方向？是否要砍掉現(xiàn)有業(yè)務(wù)為新項(xiàng)目讓路？這些問題最終都要上升到管理層，而管理層的決策邏輯是“風(fēng)險(xiǎn)最小化”，而非“機(jī)會(huì)最大化”。

一位接近該科學(xué)家的人士透露：“他最后一次提交的技術(shù)方案，在內(nèi)部走了三個(gè)月流程，開了十幾場會(huì)，最后因?yàn)?lsquo;與現(xiàn)有業(yè)務(wù)協(xié)同不足’被否決。而同樣的方案，他拿到外面，一周就拿到了 VC的term sheet。”

第二，利益分配機(jī)制無法重構(gòu)。高管拿到的是成熟航道上的線性溢價(jià)，而AI創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)始人拿到的是未來增長的全部想象空間。

一位創(chuàng)業(yè)者表示：“大廠能給出高薪，卻給不出階級的跨越。”

第三，試錯(cuò)空間被擠壓。一位技術(shù)出身的創(chuàng)業(yè)者向鈦媒體創(chuàng)投家透露：“在大廠內(nèi)部，一個(gè)AI 項(xiàng)目如果失敗了，負(fù)責(zé)人不僅要承擔(dān)業(yè)績壓力，還要面對內(nèi)部的質(zhì)疑和邊緣化。如果創(chuàng)業(yè)，失敗只是迭代的一部分，甚至可以成為下一輪融資的學(xué)費(fèi)。”

這不是國內(nèi)大廠的困境，硅谷的巨頭們也正試圖進(jìn)行“自救”。

Google為了壓縮決策鏈條，將DeepMind與Google Brain合并，賦予Demis Hassabis極大的自主權(quán)，允許 AI 團(tuán)隊(duì)在內(nèi)部建立一套“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室制”的運(yùn)行規(guī)則，繞過繁瑣的法務(wù)和 PR 審批，試圖營造一種“大廠里的初創(chuàng)公司”氛圍。

英偉達(dá)則使出高薪扼殺“暴富夢想”的殺手锏。黃仁勛推出的“Jensen特別獎(jiǎng)”，在原有獎(jiǎng)勵(lì)基礎(chǔ)上額外增加25%的RSU。截至2026年1月，英偉達(dá)約80%的員工已成為百萬富翁。這種極高的離職成本，將人員流失率強(qiáng)行壓制在2.7%，遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平。

2025 年底，OpenAI廢除了此前員工需入職滿6個(gè)月才能獲得首批股權(quán)的政策?，F(xiàn)在，新員工入職即可開始獲得股權(quán)激勵(lì)，旨在通過“即時(shí)收益”在與Meta和xAI的搶人大戰(zhàn)中搶占先機(jī)。

從商業(yè)史的長周期看，人才流動(dòng)的方向，本質(zhì)上是經(jīng)濟(jì)景氣度與生產(chǎn)力范式轉(zhuǎn)移的“晴雨表”。

資金、技術(shù)和人才的匯聚點(diǎn)，就是下一個(gè)時(shí)代利益分配的中心。

誰在離開？

第一批（2022—2023年）是“技術(shù)信仰者”，他們手握Transformer論文、能徒手推導(dǎo)反向傳播公式的技術(shù)大神；第二批（2024-2025）是“商業(yè)翻譯官”，他們擅長找到需求、落地場景，進(jìn)行商業(yè)化。

2023年3月，賈揚(yáng)青發(fā)了一條朋友圈：“計(jì)劃走向職業(yè)生涯的下一個(gè)挑戰(zhàn)。”隨后，離開了阿里，創(chuàng)立了Lepton AI。

他曾是Facebook的AI基礎(chǔ)設(shè)施和阿里巴巴的數(shù)據(jù)分析及AI平臺等行業(yè)AI解決方案負(fù)責(zé)人，也被外界稱為“架構(gòu)大神”。2025年3月，Lepton AI被英偉達(dá)以數(shù)億美元收購，賈揚(yáng)青出任英偉達(dá)軟件系統(tǒng)副總裁。

同樣的故事也發(fā)生在楊植麟身上。2023年創(chuàng)立月之暗面，推出Kimi Chat。他的目標(biāo)很明確，做一個(gè)能夠處理超長上下文的大模型，把上下文窗口從GPT-4的32K推到200K，甚至更高。

楊植麟不是先找到一個(gè)商業(yè)場景，再去做模型，而是先把模型的能力推到極致，再去尋找場景。

一位接近他的投資人說，“楊植麟是那種會(huì)為了把模型的 loss（損失函數(shù)）降低 0.01 而興奮一整天的人。”

王小川和王長虎也是這一波浪潮中的代表人物。王小川離開搜狗后創(chuàng)立百川智能，王長虎從字節(jié)跳動(dòng)出走創(chuàng)立愛詩科技。他們的共同特征是，都曾主導(dǎo)過大規(guī)模的技術(shù)項(xiàng)目，都對算法有著近乎偏執(zhí)的追求，都相信“模型能力是一切的基礎(chǔ)”。

我將這個(gè)模型混戰(zhàn)時(shí)期稱為AI1.0時(shí)代。他們是“技術(shù)信仰”驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)業(yè)；他們大多帶有一種理想主義的狂熱，只要模型能跑通，一切皆有可能。

他們要解決的是“從0到1”的問題，如何訓(xùn)練一個(gè)穩(wěn)定的大模型？如何降低推理成本？如何提高模型的泛化能力？這些問題沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，需要在算力、數(shù)據(jù)、算法之間反復(fù)權(quán)衡，需要燒掉數(shù)億美元的資金，才能看到一點(diǎn)曙光。

到了2024 年下半年，當(dāng)Token成本直線下降，戰(zhàn)場的規(guī)則發(fā)生改變。一個(gè)新的問題浮出水面，AI如何商業(yè)化。

第二波離職的高管/中層開始入場。他們像是一群拿著新式武器沖入傳統(tǒng)戰(zhàn)場的“雇傭兵”。其核心能力不是寫論文，而是找到PMF（產(chǎn)品市場契合度），在哪個(gè)垂直領(lǐng)域，AI 能夠創(chuàng)造10倍的效率提升，并且用戶愿意為此付費(fèi)。

一位從字節(jié)跳動(dòng)離職的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人說，“現(xiàn)在做AI創(chuàng)業(yè)，不是比誰的模型參數(shù)更大，而是比誰能更快地找到一個(gè)愿意付費(fèi)的場景。技術(shù)只是入場券，產(chǎn)品才是決勝局。”

前第四范式總裁裴沵思，創(chuàng)立營銷AI Agent項(xiàng)目Noumena，幫助品牌在內(nèi)容社交平臺實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長；前第四范式AIOS總經(jīng)理黃纓寧創(chuàng)立AI玩具品牌“可豆陪陪”。

2025年6 月，前字節(jié)跳動(dòng)扣子產(chǎn)品經(jīng)理潘宇揚(yáng)創(chuàng)立心感智影，入局AI可穿戴硬件，他曾在華為參與小藝算法與鴻蒙 OS 的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

7月，前大疆如影產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人蘇鐵創(chuàng)立湃島科技，進(jìn)軍“AI拍立得”賽道。作為如影（Ronin）產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人，他在過去七年里主導(dǎo)了該系列從0到1的全過程，將其打造為大疆消費(fèi)級影像生態(tài)的關(guān)鍵支柱之一，累計(jì)營收達(dá)數(shù)十億元，被業(yè)內(nèi)譽(yù)為“如影之父”。

前小米MIUI系統(tǒng)負(fù)責(zé)人馬驥創(chuàng)立AI影像消費(fèi)硬件企業(yè)光啟之境，他負(fù)責(zé)過 MIUI 系統(tǒng)的產(chǎn)品和研發(fā)，后來輪崗到小米互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，主導(dǎo)小米國內(nèi)和國際互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的研發(fā)、運(yùn)營、商業(yè)化，最后又輪崗到中國區(qū)，負(fù)責(zé)小米新零售業(yè)務(wù)。

前小米中國區(qū)市場部總經(jīng)理、Redmi品牌總經(jīng)理王騰，創(chuàng)立AI睡眠公司今日宜休。在小米的八年里，他從一線區(qū)域市場殺到總部產(chǎn)品總監(jiān)，不僅懂研發(fā)，更懂如何盯著供應(yīng)鏈把成本壓到極致，用精準(zhǔn)的產(chǎn)品定義去對撞市場痛點(diǎn)。

我將這個(gè)時(shí)期稱之為AI2.0時(shí)代，他們大多是在業(yè)務(wù)一線摸爬滾打多年，或負(fù)責(zé)過一條完整產(chǎn)品線的產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)VP，擅長找到需求、落地場景，進(jìn)行商業(yè)化。

一位投資人總結(jié)說：“AI 1.0的創(chuàng)業(yè)者是在建高速公路，AI2.0的創(chuàng)業(yè)者是在高速公路上開貨車。前者需要技術(shù)信仰，后者需要商業(yè)嗅覺。”

兩類人，兩種打法，共同定義了AI 時(shí)代大廠高管出走的完整圖景。

誰在“接盤”高管？

從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到AI時(shí)代，資本對大廠高管的偏愛從未改變，只是邏輯悄然遷移。

2010 年代，投資機(jī)構(gòu)追逐的是“流量的確定性”。阿里的P10、百度某業(yè)務(wù)線的負(fù)責(zé)人，他們帶著成熟的增長方法論離場創(chuàng)業(yè)，VC們心里有底，這套打法已經(jīng)在BAT驗(yàn)證過，復(fù)制到新賽道，至少不會(huì)死得太難看。那是一個(gè)“已知打已知”的時(shí)代，高管是經(jīng)驗(yàn)的載體，投他們就是投確定性。

2023年之后，游戲規(guī)則變了。AI作為一種涌現(xiàn)的新事物，讓整個(gè)投資圈陷入認(rèn)知混沌。

多位投資人私下承認(rèn)，他們機(jī)構(gòu)里真正懂AI的人屈指可數(shù)，在這種不確定性的迷霧中，綁定“對AI更懂的人”成為一種理性的避險(xiǎn)策略。

大廠高管/中層，尤其是那些在字節(jié)、阿里、騰訊主導(dǎo)過AI項(xiàng)目的核心人物，成為資本眼中新的“確定性錨點(diǎn)”。

某頭部美元基金合伙人的話很直白：“我們不懂AGI會(huì)不會(huì)來，但我們懂人，投一個(gè)在大廠做成過事的人，比投一個(gè)idea 靠譜得多。”

AI時(shí)代的確定性，不再來自可復(fù)制的方法論，而是來自不可復(fù)制的人。

那么，高管身上究竟有哪些特質(zhì)，能讓VC 心甘情愿為“確定性”付出溢價(jià)？

第一是整合資源的能力。AI創(chuàng)業(yè)不是單打獨(dú)斗的技術(shù)比拼，而是一場需要協(xié)同作戰(zhàn)的系統(tǒng)工程，算法、工程、產(chǎn)品、運(yùn)營、銷售、出海，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要頂尖人才。大廠高管的價(jià)值，正是在于他們擁有籠絡(luò)人才的網(wǎng)絡(luò)和信用。

前小米中國區(qū)市場部總經(jīng)理王騰新成立的今日宜休，團(tuán)隊(duì)匯聚了來自小米、華為、理想等大廠的硬件與AI算法精英。這種跨領(lǐng)域、跨背景的團(tuán)隊(duì)組合，恰恰是投資人最看重的“確定性。”

第二是對垂直行業(yè)需求的深度洞察。AI的商業(yè)化落地，最終要回答“為誰解決什么問題”。那些在大廠深耕過某個(gè)業(yè)務(wù)線的高管，往往對行業(yè)痛點(diǎn)有超出常人的敏感度。

前釘釘副總裁王銘離職后打造了一款面向海外TikTok創(chuàng)作者的AI智能體（Agent）Moras，能自動(dòng)完成選品、腳本生成、視頻制作與發(fā)布的全流程，并按帶貨效果抽取傭金。

在他看來，歐美內(nèi)容電商處于早期，缺乏選品與內(nèi)容能力，這正是AI可規(guī)?；钛a(bǔ)的洼地。此外，海外用戶付費(fèi)習(xí)慣成熟，雇傭AI助理的文化認(rèn)知更普遍。

“2026年AI行業(yè)將出現(xiàn)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折，純工具型產(chǎn)品增長放緩，越來越多公司轉(zhuǎn)向按結(jié)果付費(fèi)。只有離錢近、能實(shí)現(xiàn)端到端閉環(huán)的場景，才能承載AI的長期價(jià)值期待。”王銘向鈦媒體創(chuàng)投家表示。

第三是融資與公關(guān)的能力。一個(gè)優(yōu)秀的AI 創(chuàng)始人，不僅要管理企業(yè)，還要會(huì)管理預(yù)期，既要讓投資人相信故事，也要讓市場看到進(jìn)展。

大廠高管在這方面有天然優(yōu)勢。他們習(xí)慣了在復(fù)雜的利益相關(guān)方之間斡旋，懂得如何用數(shù)據(jù)和敘事說服董事會(huì)，也懂得如何在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)釋放信號穩(wěn)定軍心。

王騰離職4個(gè)月后，再次回歸，產(chǎn)品還未問世，便獲得了高瓴創(chuàng)投、云九資本、智元機(jī)器人、喜臨門的數(shù)千萬元的種子輪融資。他在微博表示感謝：“高瓴創(chuàng)投不僅是投資，還在過程中幫忙提建議、找資源，團(tuán)隊(duì)非常專業(yè)和高效；智元和喜臨門的戰(zhàn)略投資，未來會(huì)在技術(shù)和生產(chǎn)上對今日宜休有更多的幫助。”

資本對大廠高管的追逐，已經(jīng)形成了一套成熟的“捕獵機(jī)制”。

某頭部投資機(jī)構(gòu)每季度會(huì)定期組織大廠技術(shù)、產(chǎn)品高管的私密晚宴，討論行業(yè)最新進(jìn)展。名義上是行業(yè)交流，實(shí)則是投資人的“潛在項(xiàng)目庫”，誰對現(xiàn)狀不滿，誰流露出創(chuàng)業(yè)意向，都會(huì)被敏銳捕捉。

某知名FA 的日常工作，就是“泡大廠”，混進(jìn)字節(jié)、阿里的高管飯局，和他們做朋友，等著他們萌生創(chuàng)業(yè)念頭的那一刻。

這是一場獵人與獵物的共謀。高管需要資本背書來降低創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，投資人需要高管背景來降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

在AI這個(gè)充滿不確定性的戰(zhàn)場上，他們抱團(tuán)取暖，用彼此的“確定性”對沖未來的混沌。

結(jié)語：

人才的遷徙，從來不是孤立的職業(yè)選擇，而是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的一次深層新陳代謝。

在這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，最大的風(fēng)險(xiǎn)不是走出圍墻后的未知，是留守在日漸縮小的安全區(qū)內(nèi)，眼睜睜看著自己從決策者變成執(zhí)行者，從開拓者退化為維護(hù)者。

商業(yè)文明的火焰，從來不在密閉的實(shí)驗(yàn)室里永生。它永遠(yuǎn)在最危險(xiǎn)、最混亂的邊界，由那些敢于背叛確定性的人，重新點(diǎn)燃。（作者｜郭虹妘，編輯｜陶天宇）

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