我其实想先补充一个经常被误解的点： “英国节奏慢、福利好、适合躺平”更多是在打工语境下成立的，而不是创业语境。 在创业这件事上，没有人是真的节奏慢、福利好、还能安心躺平的。真正让人“慢下来”的，更多是外部结构本身带来的限制。高税收、高福利的背后，其实意味着激励机制有限，你想更拼一点，往往也很难换来更高的回报。对很多想往上冲的中国人来说，这种结构性的天花板迟早会遇到。 在英国职场打拼久了，尤其是往中高层走的人，会越来越清楚这种瓶颈感。无论是公司内部的博弈空间，还是收入和税负的平衡，都会让“继续努力”的边际收益变得越来越低。很多所谓的“躺平”，本质上是被迫放缓，而不是主动选择。 所以这更多是英国社会结构的现实，而不是创业状态的写照。 如果你追求稳定、生活质量和可预期性，英欧体系是友好的；但如果你追求的是更高的上限、更强的成长弹性，那美国那套高风险高回报的环境，确实更有吸引力。 从创业本身来看，我也想分享一下我这几年在英国的两个观察方向： 一个观察方向是，从服务业的结构来看，英国本身就是一个高度服务业主导的经济体，服务业产出占比长期在 80% 左右。这也直接影响了创业项目的形态。你会发现，身边常见的创业更多集中在咨询、代运营、内容与增长服务、跨境电商、本地化服务、SaaS 工具等方向，本质上都是围绕“服务交付”或“贸易效率”展开的。这类项目通常不需要大规模前期投入，可以靠现金流慢慢跑起来，节奏相对可控，也更适合希望兼顾生活质量和长期稳定的创始人。 另一个观察方向是，从融资和扩张的视角看，情况会更复杂一些。软件类、平台型、尤其是 AI 应用方向的公司，确实更容易在美国找到更大的资本池和更激进的扩张环境，所以不少团队在进入放大阶段后会选择往美国走。但如果是硬件、制造、生物科技，或者英国高校的 Spin-out 项目，很多团队反而会考虑回到亚洲发展，尤其是回国。原因也很现实：供应链、制造能力、应用场景和产业配套，往往在中国更成熟。我这几年接触到的不少 AI 硬件项目，最后基本都回国落地了。所以“去美国扩张”更多是特定赛道下的选择，而不是所有英国创业公司的必然路径。 整体来看，在欧洲创业更像是一种“可持续的个人选择”，而不是一场必须不断加速的竞赛。节奏、自由度和生活方式，往往和商业目标一样重要。 至于我自己，现在在做播客，也正处在一个“早期验证”的阶段，属于不需要融资的类型。选择 Base 在英国和欧洲，一方面是这里给了人更多空间去分享真实经历、感受生活，去挖掘关于“人”的特质；另一方面，我也把这里当作一个连接世界的瞭望点。但如果从最前沿 AI 技术的角度看，欧洲确实少了一点极限进化的张力。

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说实话，Lovable 我没有用过。虽然看到身边很多没有编程背景的人在用，但以我自己的理解，如果要做应用级的编程，至少是要用到 Cursor 的。 目前还有很多类似的工具，比如： 1. Google 之前推出的 Antigravity 2. Codex 3. Cloud Code 这些工具具备 IDE 的功能，相对能适应工程型、应用级别的开发。但至于 Cursor、Cloud Code、Codex 这几个或者还有没有其他的，到底哪个 IDE 更好用，我还真不知道。有些人是用 Codex，有些人是用 Cloud Code，不过现在 AI 越来越强了，可能用国内字节跳动的 Trae 都够了。 我觉得这主要看目的： 1. 如果只是体验一下从自然语言到生成网站的过程，或者只是做一个个人网站，可能 Lovable 就够了。或者General Chatbot都够了。（之前我用过Google AI Studio 0-1做个东西也是不错的） 2. 如果是专业开发，这个问题还需要大佬来回答。 确实，我也挺想请教一下大佬这方面的问题。因为我现在日常其实没怎么做 coding 的工作，只是有在关注而已，最近可能要重拾一下我的 coding 技能🤣。

我自己目前的 AI 焦虑，主要集中在 Vibe Coding 这个赛道。 现在越来越多的人开始做独立开发者。据我所知，身边就有人能达到一个月开发 30 个产品去测试市场的强度，只要有一个跑通就够了。在这种每个人都能高强度、甚至一天一个产品的发版频率下，市场竞争变得异常激烈。虽然我之前说过 80% 的可能都是长尾需求，而且有很多工具正在被开发验证，比如之前的小猫补光灯典型案例。 当我看到国内 AI 编程出海，甚至让不懂编程的人都能开始做 SaaS 模式时，我相信挖掘这些需求的难度会越来越大。 1. 之前的模式：很多明星独立开发者做 AI 资源网站聚合，或者简单接个 API 帮你生成图片、视频，在不同场景下吸引用户付费。 2. 现状：这些通用的排列组合和表面需求已经被挖掘殆尽了。 3. 市场环境：这不再是一个增量市场，而是一个存量市场。虽然存量足够大，但随着大量人群涌入，内卷严重，表面需求已消耗殆尽。 这让我感到焦虑：剩下的深层需求到底该怎么挖掘？能带来多少收入？为了做好产品，是否需要花费比以往更大的精力？这种 AI 编程出海或 AI 应用出海（类似 Manus 这种案例）到底还给普通人、普通程序员或普通个体留了多少机会？大家还能不能赶上这波浪潮和红海？ 关于 AI 焦虑，我在 2025 年的一年内采访了几十上百个人。我感觉大家排在 Top 2 的焦虑分别是： 1. 担心被 AI 取代：觉得自己的工作重复性较高，尤其是白领工作，很有可能被 AI 替代。 2. FOMO（Fear of Missing Out）：总担心错过什么，这一点对于创作者来说尤为明显。 真正如何去缓解这种焦虑？我想说： 1. 多去线下看看 2. 多去社交、多去搜索 3. 看看身边的人具体在做什么 通过这些方式，你能发现很多不一样的东西。其实 AI 并没有进展得那么快，但换个角度看，AI 也确实进展得很快（有点哲学🤣）。

从我自己需求的角度，重点对比 Comet 和 Atlas（同样作为 Agentic Browser ），“Agentic”纬度的能力，而不是“Browser”纬度的工程实现或产品功能。 看到网上一些评价感觉挺可怕的[骷髅]： 就像一些中国式父母一样，总希望自己的孩子德智体美劳全面发展，还得“战胜”同龄的小朋友，如果是“神童”那最好了！😵‍💫 ✨ 先讲结论（个人感受）： Atlas 在 Agentic 的智能化程度上，略胜一筹。 （⚠️但请注意：这并不是建议你把默认浏览器从 Chrome 改成 Atlas。因为像 extension 之类的功能还用不了，目前还是离不开 Chrome。只是在需要用到 Agentic AI 的一些能力时，打开这个 App 就够了。） 📍 场景（我的需求）： 明天要出门去 AWS 参加活动，让它帮忙规划一下行程。 （yes！又是 travel planner assistant！因为我目前最频繁使用 agentic AI 的需求就是这个。） 🧠 1. 智能化程度（核心差异）： Atlas 一开代理模式就能“读懂”我要干什么，比如会自动打开 Google Map，甚至搜索嘉宾的背景信息； 而 perplexity 必须我明确告诉它去调用什么工具（比如 Google Map）才能正常操作。 ⚡️ 2. 速度： 两者差不多。Initial Prompt 的处理时间一般都在 1 分钟左右，后续follow-up prompts 的处理时间也大概在 10-30 秒之间，取决于 prompt 的复杂程度。 🎯 3. 准确率： 两者差不多。Prompt 越精准，结果一般都不会太离谱。（但都有很大提升空间，再接再厉我的两位助理[呲牙]。） 🧭 4. 决策方式的差别： 感觉 Atlas 考虑得更全面一点？我各跑了 3-4 次，Comet 无论我有没有告诉它我坐公共交通，都只给出一个方案，比如公交。 Atlas 会更全面，把开车、步行都考虑上；当我告诉它要用公共交通时，它会把公交和地铁都纳入方案。 （当然，这也不能说 Atlas 一定更好——Comet 相当于帮你降低决策成本，只给一个最优方案，不用你再挑。） （顺带一提另外两个：Fellou 太慢了，就像体制内削个梨还要写份报告🤣；Dia 根本没什么 Agentic 能力，连 Google Map 都操作不了[尴尬]。）