[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-giant-ipos-reshape-tech-bull-narrative-en":3,"article-related-ai-giant-ipos-reshape-tech-bull-narrative-en":30,"series-industry-5a5ec230-6893-4286-9cf6-a7a7e41fcc67":79},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":29},"5a5ec230-6893-4286-9cf6-a7a7e41fcc67","ai-giant-ipos-reshape-tech-bull-narrative-en","两家万亿级 IPO 把 AI 叙事讲透了","\u003Cp data-speakable=\"summary\">我把这段关于 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fanthropic\">Anthropic\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fkalshi-turns-openai-ipo-timing-into-a-wager-en\">OpenAI IPO\u003C\u002Fa> 的判断拆成一套可复用模板。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最近一直在看这种“巨头要上市了”的判断，越看越觉得别扭。不是因为它一定错，而是因为很多人把“\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fipo\">IPO\u003C\u002Fa> 时间点”和“市场叙事”混在一起讲，讲着讲着就像在背新闻稿：谁要挂牌、估值多高、窗口期多紧，听起来都对，可真正有用的部分反而被冲没了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己做市场和产品分析时，最烦的就是这种半句真话。你知道它有信息量，但信息量到底在哪儿？是时间？是估值？还是“最后一波主线叙事”这个判断？如果你不把它拆开，最后就只剩一句情绪化结论：AI 还热，所以赶紧上。问题是，热不热是一回事，谁能在热度退潮前把估值兑现出来，是另一回事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这次我就拿曹多鱼在知乎上的这段回答来拆。原文很短，但里面其实塞了三个层次：上市节奏、估值位置、以及对科技牛市尾声的判断。原帖在这里：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F2053394991628694858\u002Fanswer\u002F2053830395192401933\">知乎回答\u003C\u002Fa>。我不打算复述成“市场要变天了”这种空话，我更想把它翻成你能直接复用的分析框架。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>先别急着看结论，先看他在押什么时间窗\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>Anthropic 最快 2026 年秋季（10 月左右）挂牌，OpenAI 目标 9-12 月，估值都摸到了万亿级别，毕竟现在市场对 AI 应用的叙事还没完全退潮，两家都在抢估值溢价消退前登陆公开市场，这是这轮科技牛市最后一批巨型 IPO，估计也是最后一波主线叙事。\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>这段话最表层的信息很简单：他在判断两个节点，Anthropic 可能更早，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fopenai\">OpenAI\u003C\u002Fa> 稍晚，但都指向 2026 年下半年到年底这个窗口。很多人看到这里就会立刻追问“消息靠谱吗”，我反而觉得这个问题问早了。更值得看的是，他为什么要把时间压在这个区间。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782601395711-84m8.png\" alt=\"两家万亿级 IPO 把 AI 叙事讲透了\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>我把这类判断翻译成人话，通常就是：\u003Cstrong>他认为估值溢价还在，但窗口不会无限开着\u003C\u002Fstrong>。所以两家公司如果要上市，最好赶在市场还愿意为“AI 未来”付钱的时候完成定价。这个思路不是在预测某个精确日期，而是在赌一个叙事窗口。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前也犯过同样的错，总想把市场判断读成“消息面”。后来我发现，大部分真正有用的判断其实是“窗口面”。消息面告诉你发生了什么，窗口面告诉你什么时候发生最划算。IPO，尤其是这种超大体量的 IPO，本质上就是窗口生意。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么应用？你以后看到类似判断，先别问“真假”，先问三个问题：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>它押的是政策窗口、流动性窗口，还是叙事窗口？\u003C\u002Fli>\u003Cli>这个窗口是正在打开，还是已经开始收窄？\u003C\u002Fli>\u003Cli>如果窗口收窄，谁会最先跑出来？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>这三个问题一问，很多看似宏大的判断就会立刻落地。你会发现，所谓“2026 年秋季挂牌”，不是一个孤立的日期，而是一个对市场承接能力的下注。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>万亿估值不是重点，重点是市场还愿不愿意给溢价\u003C\u002Fh2>\u003Cp>原文里最刺眼的词其实不是 Anthropic，也不是 OpenAI，而是“万亿级别”。这几个字一出来，很多人第一反应是夸张，但我觉得它真正想表达的是：\u003Cstrong>这两家公司已经不是按普通 SaaS 或互联网公司来定价了\u003C\u002Fstrong>。它们卖的是 AI 基础能力、模型能力、平台能力，市场给它们的定价方式也会更接近“未来现金流的想象”，而不是当前利润表。\u003C\u002Fp>\u003Cp>问题就在这儿。只要市场还愿意把“AI 应用叙事”往前抬，这种估值就有空间；一旦叙事开始降温，估值就会先于业绩回调。这个顺序很残酷，但资本市场一直这样，先杀预期，再看利润。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己见过太多项目在“看起来很大”的时候上市，结果上市后才发现，投资人买的不是公司，而是故事。故事讲得够久，估值就能撑住；故事一旦讲不动，财报再漂亮也救不了短期定价。Anthropic 和 OpenAI 的情况更极端，因为它们不仅是公司，还是整个 AI 交易链条里的叙事锚点。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以这段话真正的判断不是“它们值多少钱”，而是“市场还会不会继续为 AI 这个故事加价”。如果答案是会，那万亿估值就不是离谱，而是顺着趋势走；如果答案开始转向，那上市本身就会变成一次高位兑现。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么应用？你看任何大公司 IPO，都别只盯着估值数字。你要盯的是：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>市场当前买的是利润，还是买的是未来想象？\u003C\u002Fli>\u003Cli>同类资产的估值中枢是在抬升，还是在横盘？\u003C\u002Fli>\u003Cli>新的资金还在追故事，还是已经开始挑现金流？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>这套问法比“值不值”更有用，因为它能帮你判断，市场是在给溢价，还是在拆溢价。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>“AI 应用叙事还没退潮”这句话，比 IPO 本身更值钱\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果只看 IPO 时间和估值，那你会觉得这只是两家公司要上市。可原文真正的核心其实是这句：\u003Cstrong>现在市场对 AI 应用的叙事还没完全退潮\u003C\u002Fstrong>。这不是在说模型本身，而是在说市场注意力还在 AI 这条主线上。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782601394788-arye.png\" alt=\"两家万亿级 IPO 把 AI 叙事讲透了\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>我特别喜欢也特别讨厌这种说法。喜欢是因为它直指交易逻辑；讨厌是因为它太容易被人拿去做万能解释。什么都能说成叙事，最后就变成不需要证据的情绪判断。所以我一般会把“叙事”拆成更具体的三层：用户增长、收入验证、资本追捧。三层至少有两层还在往上，叙事才算没退潮。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果这三层里只有资本追捧还在，那就是泡沫尾段；如果收入验证也在，叙事就还没死。Anthropic 和 OpenAI 之所以能继续被拿来当主线，不只是因为它们有名，而是因为它们还能代表“AI 这件事还在继续往前走”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我在做分析时最怕的是把“热度”误判成“结构性趋势”。热度会退，结构会留下。原文这句话其实是在赌：AI 不是纯热度，它还没走到彻底熄火的阶段。这个判断对不对，决定了后面 IPO 的定价空间，也决定了整个科技板块还能不能继续吃叙事红利。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么应用？你可以用一个很土但很好用的检查表：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>这条叙事有没有新的真实产品落地？\u003C\u002Fli>\u003Cli>有没有收入或用户数据支撑？\u003C\u002Fli>\u003Cli>市场是不是已经开始从“增长”切到“盈利”口径？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果前两项还在，叙事就没那么容易退。反过来，如果只剩融资新闻、没有业务验证，那你就得小心了。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>“抢估值溢价消退前挂牌”其实是在说退出顺序\u003C\u002Fh2>\u003Cp>这句是我认为最像老手的地方。因为它不是单纯说“赶紧上市”，而是说“在溢价消退前登陆公开市场”。这背后是一种很现实的资本市场思维：\u003Cstrong>先把最贵的时候变成公开价格，再去承受后面的波动\u003C\u002Fstrong>。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己以前总觉得大公司上市是为了融资，后来越来越觉得，很多时候更像是为了定锚。你一旦在高位完成定价，后面二级市场怎么走，是另一回事；但至少一级市场和老股东的账面收益，已经被锁住一部分了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这也是为什么这类 IPO 往往不只是公司行为，更是股东行为。创始人、早期投资人、员工期权、后续基金，大家都在看同一个问题：什么时候把纸面财富变成可交易资产最划算。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这类判断对普通开发者有什么意义？别小看。你如果在 AI 公司、云厂商、芯片公司或者相关应用公司工作，你会明显感受到资本市场情绪会反向影响招聘、预算、产品节奏和组织扩张。上市窗口一开，组织行为就会变；窗口一关，很多原本激进的计划会立刻收缩。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以“抢窗口”不是资本圈自嗨，它会直接传导到你日常干活的节奏里。你会看到团队更愿意讲增长故事，更愿意堆 AI 标签，更愿意把路线图包装成“平台化”。这不是偶然，是定价逻辑在往下传。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么应用？你可以在自己的项目里问：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>我们现在是在做产品，还是在给估值讲故事？\u003C\u002Fli>\u003Cli>如果明天窗口关了，这个项目还能不能靠真实需求活下去？\u003C\u002Fli>\u003Cli>我们有没有把短期叙事和长期产品混在一起？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>这几个问题很烦，但很管用。很多项目死就死在“故事先行，产品后补”，最后故事没讲完，钱先烧完了。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>“最后一批巨型 IPO”这不是预测，是对周期尾部的判断\u003C\u002Fh2>\u003Cp>原文最后一句很重：\u003Cstrong>这是这轮科技牛市最后一批巨型 IPO，估计也是最后一波主线叙事\u003C\u002Fstrong>。这句话不是在说市场马上崩，而是在说主线已经接近尾部。注意，尾部不等于立刻结束，尾部也可能拖很久，但它意味着“最好讲的故事”已经快讲完了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我特别认同这种周期感。市场最舒服的时候，往往也是最危险的时候，因为大家会误以为“还能再来一轮”。可大叙事通常不是无限延展的，它会从“新东西”变成“常规配置”，再从“常规配置”变成“被挑剔的资产”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>当一个主题进入尾部，市场会出现几个很明显的变化：第一，头部资产还能涨，但分化开始变大；第二，后来的参与者更难拿到便宜筹码；第三，所有人都开始讨论“谁是下一个”，而不是“这件事本身值不值得”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我经历过几轮类似的主题轮动，最明显的感受就是，尾部阶段大家会疯狂寻找“最后的接棒者”。可问题是，接棒者通常不是下一个伟大公司，而是下一个能讲同类故事的公司。市场在尾部最容易犯的错，就是把“相似”当成“可复制”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>怎么应用？如果你在做投资、产品或者职业选择，这时候要特别警惕三件事：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>别把尾部行情当成新的起点。\u003C\u002Fli>\u003Cli>别把头部公司的成功简单复制到所有跟风项目上。\u003C\u002Fli>\u003Cli>别因为“大家都在做”就默认这条赛道还有足够空间。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>尾部不是不能参与，而是你要知道自己是在吃最后一段溢价，不是在押长期结构。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>把这段判断翻成你自己的分析框架\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果我把这条知乎回答压缩成一句方法论，那就是：\u003Cstrong>先看窗口，再看估值，最后看叙事是否还在扩散\u003C\u002Fstrong>。顺序不能反。很多人一上来就问“值不值”，但真正成熟的判断是先问“现在是不是最适合定价的时间”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我也不想把这件事说得太玄。说白了，它就是在判断资本市场什么时候最愿意买单。大公司 IPO 从来不是单点事件，它是“公司状态 + 市场状态 + 叙事状态”三者叠加后的结果。少一个维度，判断就会偏。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你想把这个框架拿去分析别的行业，也完全可以。比如你可以拿它看自动驾驶、机器人、量子计算，甚至看某个细分 SaaS 赛道。先问窗口，再问估值，再问叙事还剩多少弹药。你会发现很多“热词”其实都经不起这三问。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己现在看类似观点，最看重的不是它说中了什么，而是它有没有把“市场语言”翻译成“可操作的判断”。曹多鱼这段话的价值就在这里：它不是在装神弄鬼地预测点位，而是在告诉你，谁在抢最后的高估值窗口。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>你可以直接复制的分析模板\u003C\u002Fh2>\u003Cp>下面这段我给你整理成一个可直接复用的模板。你以后看到类似“某公司要上市、某赛道要退潮、某主题进入尾声”的判断，直接往里填就行。\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode># 市场叙事判断模板\n\n## 1. 这件事押的是什么窗口？\n- 是政策窗口、流动性窗口，还是叙事窗口？\n- 这个窗口现在是打开、稳定，还是开始收窄？\n- 如果窗口变化，最先受影响的是谁？\n\n## 2. 估值靠什么支撑？\n- 现在市场买的是利润，还是未来想象？\n- 估值中枢是在抬升、横盘，还是下移？\n- 同类资产里，谁还能拿到溢价，谁已经开始折价？\n\n## 3. 叙事还剩多少弹药？\n- 有没有真实产品落地？\n- 有没有收入、用户或订单验证？\n- 市场讨论是“增长”，还是已经切到“盈利\u002F效率”？\n\n## 4. 这是不是周期尾部？\n- 头部资产还能涨，但分化是否在扩大？\n- 市场是不是在寻找“最后一批接棒者”？\n- 参与者是在押长期结构，还是在吃最后一段溢价？\n\n## 5. 结论写法\n- 如果窗口仍开、估值仍被接受、叙事仍扩散：说明主题还没退潮。\n- 如果窗口开始收窄、估值开始被挑剔、叙事只剩口号：说明进入尾部。\n- 如果两者都不成立：别把它当主线，最多当交易性机会。\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>我建议你把这段模板存下来。下次看到类似的市场判断，别急着站队，先把三层结构拆出来。这样你会少很多情绪化误判，也更容易看懂别人到底是在分析，还是在喊话。\u003C\u002Fp>\u003Cp>最后补一句，原文来自曹多鱼在知乎上的回答，我这里做的是结构拆解和方法论重写，不是原文复述。原始链接是：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F2053394991628694858\u002Fanswer\u002F2053830395192401933\">https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F2053394991628694858\u002Fanswer\u002F2053830395192401933\u003C\u002Fa>。如果你要继续追踪这类判断，我也建议顺手看一下 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002F\">Anthropic\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F\">OpenAI\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sec.gov\u002F\">SEC\u003C\u002Fa> 的正式披露，别只看二手转述。\u003C\u002Fp>","我拆开这段关于 Anthropic 和 OpenAI IPO 的判断，顺手给你一套可复用的市场叙事分析模板。","www.zhihu.com","https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F2053394991628694858\u002Fanswer\u002F2053830395192401933",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782601395711-84m8.png","industry","en","b9118146-cf23-4eba-8ad6-8a0355239759",[17,18,19,20,21],"Anthropic","OpenAI","IPO","AI叙事","市场分析",[23,24,25],"先看窗口，再看估值，最后看叙事是否还在扩散。","万亿估值的核心不是数字本身，而是市场还愿不愿意给 AI 溢价。","把“最后一批巨型 IPO”理解成周期尾部判断，而不是单纯消息面。",0,"2026-06-27T23:02:52.018028+00:00","2026-06-27T23:02:52.009+00:00","a1c158f8-b98b-4d99-aa84-35523d1f1876",{"tags":31,"relatedLang":38,"relatedPosts":42},[32,34,36],{"name":18,"slug":33},"openai",{"name":17,"slug":35},"anthropic",{"name":19,"slug":37},"ipo",{"id":15,"slug":39,"title":40,"language":41},"ai-giant-ipos-reshape-tech-bull-narrative-zh","兩家萬億級 IPO 把 AI 敘事講透了","zh",[43,49,55,61,67,73],{"id":44,"slug":45,"title":46,"cover_image":47,"image_url":47,"created_at":48,"category":13},"3cb6751c-78bd-4f20-bdab-650881e03512","ai-agents-changing-work-five-ways-en","AI agents are changing work in five clear ways","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782608566537-elo5.png","2026-06-28T01:02:18.513435+00:00",{"id":50,"slug":51,"title":52,"cover_image":53,"image_url":53,"created_at":54,"category":13},"b338b0e2-2c7e-41a6-9cfc-48266f7ad705","risc-v-mentorships-paid-limited-public-en","RISC-V should keep mentorships paid, limited, and public","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782604066845-u8nx.png","2026-06-27T23:47:22.36597+00:00",{"id":56,"slug":57,"title":58,"cover_image":59,"image_url":59,"created_at":60,"category":13},"7a9f236e-70c3-43a0-9de5-9723e728415a","suse-openchip-sovereign-risc-v-stack-en","SUSE and Openchip back sovereign RISC-V stack","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782603168147-fqp7.png","2026-06-27T23:32:30.493744+00:00",{"id":62,"slug":63,"title":64,"cover_image":65,"image_url":65,"created_at":66,"category":13},"c7020765-068f-4e4c-9adc-cb1c757e4d4d","sifive-raises-400m-at-3-65b-valuation-en","SiFive raises $400M at $3.65B valuation","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782602263540-mchz.png","2026-06-27T23:17:22.211869+00:00",{"id":68,"slug":69,"title":70,"cover_image":71,"image_url":71,"created_at":72,"category":13},"ae186d76-a3b0-4ac1-bc6e-bc4f3ceb488f","openai-jalapeno-llm-inference-chip-en","OpenAI’s Jalapeño chip points to faster LLM inference","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782598657738-7bm5.png","2026-06-27T22:17:20.647493+00:00",{"id":74,"slug":75,"title":76,"cover_image":77,"image_url":77,"created_at":78,"category":13},"d8315c8f-c765-47a0-a440-587708ac3444","us-lets-anthropic-reopen-mythos-5-select-firms-en","US lets Anthropic reopen Mythos 5 to select firms","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782597767183-mqfs.png","2026-06-27T22:02:20.455562+00:00",[80,85,90,95,100,105,110,115,120,125],{"id":81,"slug":82,"title":83,"created_at":84},"d35a1bd9-e709-412e-a2df-392df1dc572a","ai-impact-2026-developments-market-en","AI's Impact in 2026: Key Developments and Market Shifts","2026-03-25T16:20:33.205823+00:00",{"id":86,"slug":87,"title":88,"created_at":89},"5ed27921-5fd6-492e-8c59-78393bf37710","trumps-ai-legislative-framework-en","Trump's AI Legislative Framework: What's Inside?","2026-03-25T16:22:20.005325+00:00",{"id":91,"slug":92,"title":93,"created_at":94},"e454a642-f03c-4794-b185-5f651aebbaca","nvidia-gtc-2026-key-highlights-innovations-en","NVIDIA GTC 2026: Key Highlights and Innovations","2026-03-25T16:22:47.882615+00:00",{"id":96,"slug":97,"title":98,"created_at":99},"0ebb5b16-774a-4922-945d-5f2ce1df5a6d","claude-usage-diversifies-learning-curves-en","Claude Usage Diversifies, Learning Curves Emerge","2026-03-25T16:25:50.770376+00:00",{"id":101,"slug":102,"title":103,"created_at":104},"69934e86-2fc5-4280-8223-7b917a48ace8","openclaw-ai-commoditization-concerns-en","OpenClaw's Rise Raises Concerns of AI Model Commoditization","2026-03-25T16:26:30.582047+00:00",{"id":106,"slug":107,"title":108,"created_at":109},"b4b2575b-2ac8-46b2-b90e-ab1d7c060797","google-gemini-ai-rollout-2026-en","Google's Gemini AI Rollout Extended to 2026","2026-03-25T16:28:14.808842+00:00",{"id":111,"slug":112,"title":113,"created_at":114},"6e18bc65-42ae-4ad0-b564-67d7f66b979e","meta-llama4-fabricated-results-scandal-en","Meta's Llama 4 Scandal: Fabricated AI Test Results Unveiled","2026-03-25T16:29:15.482836+00:00",{"id":116,"slug":117,"title":118,"created_at":119},"bf888e9d-08be-4f47-996c-7b24b5ab3500","accenture-mistral-ai-deployment-en","Accenture and Mistral AI Team Up for AI Deployment","2026-03-25T16:31:01.894655+00:00",{"id":121,"slug":122,"title":123,"created_at":124},"5382b536-fad2-49c6-ac85-9eb2bae49f35","mistral-ai-high-stakes-2026-en","Mistral AI: Facing High Stakes in 2026","2026-03-25T16:31:39.941974+00:00",{"id":126,"slug":127,"title":128,"created_at":129},"9da3d2d6-b669-4971-ba1d-17fdb3548ed5","cursors-meteoric-rise-pressures-en","Cursor's Meteoric Rise Faces Industry Pressures","2026-03-25T16:32:21.899217+00:00"]