a16z 推出 Horowitz Andreessen Academy：面向高中毕业生的旧金山 AI 建造者学校

a16z 数据显示，计算机操作智能体在 OSWorld-Verified 基准上的最佳成绩已从一年前的 42% 升至 85%，超过人类测试者约 72% 的水平，Claude Fable 5 以 85% 领先。

a16z 的 Charts of the Week 汇总多组数据指出，AI 代码生成工具推动 iOS、Android 和 Chrome 上每月新增应用翻倍至翻两番，但下载量（iOS 为评分数）基本停滞，达到 10+ 评分或 100+ 下载等 escape velocity 门槛的应用占比大幅下降，作者称之为 App-Slop。

Josh Elman 结合在 RealNetworks、LinkedIn 和 Twitter 的产品经历提出，产品管理的核心是讲述可被复述的用户故事，而非写规格文档。

a16z 指出，许多 LP 对 SpaceX、Anthropic 和 OpenAI 这三家前沿模型公司几乎零敞口，而 SpaceX 上市后市值约 2 万亿美元，成为规模达此前纪录 10 倍的最大风投背景 IPO。

a16z 发文指出，雇主医保市场正迎来世代更替：保费每年上涨 10% 以上，多数雇主开始寻找替代方案，AI 则降低了搭建和运营健康计划的固定成本门槛。这一规模达 1 万亿美元、覆盖 1.5 亿以上美国人的市场，正吸引新一代挑战者健康计划、挑战者 PBM 和现代化基础设施平台入场，竞争焦点是同时改善雇主成本与员工体验。

a16z Charts 汇总近期数据指出，自 2025 年 1 月以来科技招聘明显更偏好工作年限（约 5-10% 变化）而减少对技能数量的要求，作者认为这与 AI 带来的技能空白有关。

a16z 合伙人 Seema Amble 撰文分析 AI 时代系统记录软件的竞争格局。文章以 Salesforce 与 Anthropic 合作的 Claudeforce 为例。

a16z 认为，将模型层的 token 计价逻辑带入应用层常是错误。应用应在其能可靠衡量、归属和捍卫的最高价值层定价：卖模型访问权按 token，将模型转化为有用工作则按可识别的价值单元（通常通过积分），交付明确业务结果则按结果定价。对 50 位技术买家的调查中，27 人偏好与可识别工作绑定的积分，仅 14 人偏好 token。

a16z 发布由 Danco 制作的幻灯片《Intelligence is the Primitive. Applications are the Diffusion Layer》，原为面向小范围受众准备。幻灯片概述了当前应用层与消费级应用的总体态势，并称若反响良好将定期发布此类内容。

医疗 AI 面临"预言机问题"：临床决策主观、底层数据不透明、评测易沦为营销，导致医院难以客观评估模型优劣。OpenAI 报告每周超 3 亿人用 ChatGPT 咨询健康问题，2026 年每百万条病历中约 1，686 条记录患者对模型回答的追问。a16z 正与 Protege 合作，试图通过追踪患者长期结局来解决这一评估难题。