夜雨聆风本文整理自6月5日下午在AI原点社区举办一场 AI 出海创业主题分享会，三位嘉宾分别是：出海同学会 Richer（徐瑞呈）、Stripe 大中华售前经理 Yan Mingyu，以及 AI 创业公司Moxt.ai CEO 张昊然（Ryan）。内容聚焦于 AI 出海的融资逻辑、商业变现、增长策略和组织建设四大维度。
一、硅谷融资新格局：跳跃式融资时代来临
分享嘉宾：出海同学会 Richer（徐瑞呈）
1.1 "第二梯队"企业才是硅谷的真正生命力
硅谷最值得研究的，不是谷歌、苹果、Meta 这些超级巨头，而是估值在 10 亿到 1000 亿美金之间的"第二梯队"企业。这类企业的数量和质量，硅谷远超中国，这背后有生态、文化、资本等多方面原因。
值得注意的是，AI 时代的 2B 企业正在成为这个梯队的新增主力。仅以 GPU/AI 算力消耗为例：英伟达、Apple 等大型企业的工程师每月 AI 调用费用通常在 4000–5000 美金，一个中型企业光是 Cloud 订单就可以是非常可观的体量。
更深一层看，AI 投资呈现出极端的"头部集中"趋势。"强者更强"不是口号，是数据：
• Character.AI 的产品卖给 OpenAI，55 亿美元收购，产品从未真正发货； • 某项目 300 亿美元估值种子轮，没有任何可销售产品； • DeepMind 2014 年以 6.6 亿美元卖给 Google，当时 pre-revenue； • DNNresearch（Geoffrey Hinton 创立）被收购时，产品尚未成型。
"没有产品，先拿钱"在 AI 赛道不是特例，而是头部项目的基本操作。Richer 提醒：创投团的三类角色（早期基金、成长期基金、战略投资）正在被这波浪潮重新洗牌，关键判断维度从"你现在有什么"变成了"你可能是谁"。
1.2 融资结构正在"两极化"，中间轮消失了
过去 10 年前，谷歌的第一张 check 只有 10 万美金。GPT 发布后的 2020–2025 年，创业者如果拿到 20 万美金的 first check 会觉得"被看不起"。
但2025 年底到 2026 年上半年，生态突然变了：
• 5 万、10 万美金的小 check 大量涌现； • 关键在于：这些小 check 的项目，一旦在第一轮用 20–50 万融资跑出雏形，第二轮融资往往直接跳到 2000 万美金以上。
原来 VC 热衷的 200 万–800 万美金早期轮，几乎被跳过了。
现在硅谷的融资生态只有两种形态：
• 早期：几个创始人自己凑钱，用最小成本跑通模型； • 或者：直接去抢 2000 万美金起步的 A 轮投资。
1.3 "没有产品，先拿钱"的现象在延续
Ilya Sutskever 的 SSI 拿了 30 亿美金融资，连产品原型都没有。这种"押注团队"的投资逻辑正在主导超大额融资，是强者恒强格局的体现。
普通创业者的机会不在这里。普通创业者最需要关注的三类资源：
1. 数据与用户心智——C 端场景的先发优势、用户习惯积累； 2. 行业垂直数据——企业的专属上下文、知识库； 3. 场景卡位——能找到一个尚未被巨头占领的垂直场景。
1.4 登上 AI 牌桌的四条路径：谁能拿到门票？
Richer 通过分析硅谷 AI 核心圈层的成功案例，总结出四条进入 AI 顶级牌桌的路径。一条残酷的发现是：在样本群体中，没有一个外部人士通过"冷启动"——即没有既有网络关系、没有基础设施优势、没有领域专业知识——建立一个通用 AI 公司而进入 T1-T3 层级。 这不是一个可衡量的失败率，而是"这类幸存者的系统缺失"。
四条被验证的路径如下：
路径一：工具 / 基础设施层（Tools / Infrastructure）
• Jeff Dean（42 岁，Google Brain 联合创始人，明尼苏达大学 + 华盛顿大学） • Noam Shazeer（45 岁，Character.AI 联合创始人，杜克大学） • Edo Liberty（40 岁，Pinecone 创始人，特拉维夫大学 + 耶鲁大学）
这条路径的核心逻辑："构建 AI 技术栈中不可或缺的一层。论文或产品会为你发声。" 你不需要认识所有人，但你的技术贡献会被所有人需要。
路径二：企业渠道（Enterprise Channel）
• Marc Benioff（35 岁创立 Salesforce，南加州大学）
核心逻辑："二十年对 CIO 的服务，建立不需要重建的客户名单。" 通过大型企业进入市场，深厚的企业关系本身就是不可复制的护城河。
路径三：并购退出 / 团队收购（Acqui-hire / Spinout）
• Demis Hassabis：出售 DeepMind 给 Google，交易金额 4 亿美元 • Vinod Khosla：以 5000 万美元投 OpenAI（估值 5 亿美元），一路跟投 • Jaan Tallinn：领投 DeepMind 与 Anthropic 的 A 轮融资
Richer 的判断："并购退出是一种被低估的、刻意的网络入口策略。" 通过被收购进入大厂生态，获得资源、数据和关系网络，再伺机 spin out，是硅谷反复上演的剧本。
路径四：学术 / 研究（Academic / Research）
• 李飞飞（48 岁，World Labs 创始人，斯坦福） • Geoffrey Hinton（65 岁，DNNresearch 联合创始人，多伦多大学）
核心逻辑：这是一种"深度背书"。顶级学术声誉带来的信任溢价，能让你在商业转化之前就拿到资源。
四条路径的共同点：没有一条是从零开始的。每一条都依赖于某种"前置积累"——技术、客户关系、交易网络、或学术声望。
二、AI 出海的场景风向标
分享嘉宾：出海同学会 Richer（徐瑞呈）
2.1 每年都在变的"最热 AI 使用场景"：ThinkSlop 年度变迁
Richer 引用了 Flexred.com（2024）和 theaiwild.com（2025–2026）的连续追踪数据，结合哈佛商业评论 2026 年 6 月的研究，呈现了一幅 AI 使用场景快速迭代的地图：
几个值得关注的结构变化：
1. 个人支持类场景（陪伴、心理健康、情感建议）取代了"生产力工具"类场景，成为第一增长极。 2024 年榜首的 Generating Ideas 跌到 2025 年的 #10 之外，而 Therapy/Companionship 直接空降榜首。Richer 将这批内容称为 "Slop"（AI 垃圾内容），但指出它正在形成一种全新的消费形态。 2. 传统 SaaS 场景正在被 AI 重塑。 Gamma、Notion、Clickup 等工具已经深度嵌入 AI 能力，传统"工具"与"AI 产品"的边界正在消失。 3. 通用场景向"万能入口"收敛。 Cursor、Claude、Codex 等正在吃掉多个垂直场景——用户不再需要打开五个不同的 AI 工具，一个"万能入口"就够了。这对做垂直 AI 应用的团队是挑战也是机会。 4. 对出海/初创企业来说，"新 use case"（绿圈场景）是差异化突破口。 2024 年排名 #47 的场景可能在 2026 年进入 Top 10——这种"场景迁徙"速度是传统软件时代无法想象的。
2.2 "圈地"的核心资源：模型、数据心智、人才
Richer 提出了一个简洁的"圈地三要素"框架，帮助创业者判断自己在 AI 生态中的竞争位置：
| 模型 / 算法 | ||
| 数据 / 用户心智 | ||
| 人才 |
除此之外，华人人才在全球 AI 生态中是一张独特的牌。硅谷核心 AI 公司中，华人研究员和工程师的密度极高。关键不是"有多少华人"，而是你是否能成为连接中国人才池和全球市场的那个节点。
AI 生态的层级也值得创业者想清楚自己的位置：
• 企业应用层（最上层，离钱最近但竞争最激烈） • 工具与基础设施层（中间层，需要技术深度和生态依赖） • 云与算力层（底层，巨头的主战场）
Richer 的提醒："圈地是为了上桌"——先在一个足够小的生态位上建立不可替代性，再以此为基础扩展。
2.3 出海不是"拿中国产品去卖"，而是"为全球创造新东西"
出海逻辑正在经历三个阶段的演进：
1. 出海 1.0：把中国产品带出去，做本地化，打价格战； 2. 全球化 2.0：从第一天就面向全球市场设计产品； 3. 全球创新 3.0（现在）：为全球创造一个此前不存在的东西。
在硅谷的体感是：2025–2026 年，越来越多的中国创业者带着已有产品来硅谷做早期验证，寻找第一批种子用户和使用场景。这是从"出海"到"全球原生创业"的真实转变。
2.4 AI 公司从出生第一天就是全球化的
数据显示，AI 公司第一年就出海的比例，是传统 SaaS 公司的两倍。
原因很简单：AI 产品的天花板在语言和场景，而非地域。你的 AI 写作工具、AI 助手，理论上全球用户都能用。这和做一个本地美食外卖平台完全不同。
所以，从第一天起就为全球用户设计，是 AI 创业的基本姿势。
三、AI 产品的变现策略：定价是商业化的关键战场
分享嘉宾：Stripe 大中华售前经理 Yan Mingyu
3.1 全球 AI 市场正在经历指数级爆发
先看一组宏观数据：
• 全球 AI 市场规模预计十年内增长 25 倍，到 2033 年将达到 4.8 万亿美元； • AI 企业的全球化速度远超 SaaS 时代——Stripe 追踪的 AI 百强与 SaaS 百强对比显示：AI 企业在成立第 1–4 年覆盖的海外市场中位数，显著高于同期 SaaS 企业。到第 4 年，AI 百强平均覆盖 70+ 个海外市场，而 SaaS 百强仅为 51 个。
AI 公司从出生第一天就在跑全球化的马拉松，而不是先在本地市场站稳。
3.2 AI 产品的成本结构根本不同于 SaaS
传统 SaaS 边际成本接近零——多一个用户，成本几乎不增加。
但 AI 产品里：Token 消耗和推理成本占运营成本的 50%–80%。这意味着：80% 的资源，往往被 5%–10% 的重度用户消耗。如果你只是固定月费收费，这些重度用户会让你亏本经营。
Yan Mingyu 分享了一组来自 Stripe 生态的调研数据：
• 31% 的 AI 驱动企业将"不可预测的计算成本"列为首要担忧； • 41% 认为 AI 定价面临的最大难题是"交付的价值难以量化衡量"； • 46–61% 的 SaaS 企业表示其 AI 功能的计费模式仍在探索中。
经典警示案例——Anthropic： 2024 年，Anthropic 因为少数重度用户的推理成本远超订阅费，被迫对 Claude Pro 和 Max 用户实施每周用量限制（尽管这一限制仅影响不到 5% 的订阅用户）。Yan Mingyu 的评价很直接："重度用户正在损害单位经济效益。"
3.3 高增长 AI 企业普遍使用"混合定价"
Stripe 的研究数据显示：高增长 AI 企业采用混合定价模型的比例（57%）是低增长企业（26%）的两倍以上。 这不是巧合——灵活的定价直接关联增长质量。
Yan Mingyu 总结了 AI 产品定价模型的四个进化阶段：
| 第一阶段 | |||
| 第二阶段 | |||
| 第三阶段 | |||
| 第四阶段 |
混合定价的核心逻辑不变：
• 底层（订阅层）：固定月费，覆盖基础运营成本，保障现金流； • 弹性层（用量层）：按 Token、按时长、按工作流超额计费——用得越多，说明价值越高，应该付更多。
几个代表性案例：
• Hex：月费 + 高级算力按量计费； • Otter.ai（Plot）：不同录音时长的月套餐 + 超额收费； • Midjourney：免费点数引导 → 免费额度用完自动计费，自然完成付费转化。
3.4 AI 定价五步法 + GAPS 调整框架
Yan Mingyu 在 PPT 中给出了一个完整的定价决策框架，分两个阶段：
阶段一：产品研发与 GTM 阶段——五个核心考量：
1. 价值定位：你的产品能提供哪些类型的价值？省时间、省钱、提高质量、还是帮他做决策？ 2. 计费单元映射：哪种计费单元最能与产品价值挂钩？按生成内容量？按工作流数量？按交付成果？一个好的计费单元应该让客户感觉"多付钱 = 多获得价值"。 3. 核心变现模型：订阅、按量、分层、混合——选择哪种？ 4. 收款单元设计：基于什么向客户开账单？API 调用次数、Token 数、月度活跃用户、席位？ 5. 安全保护措施（千万别漏）：用量预警、超额上限、信用卡风控——防止黑产盗刷，防止用户误操作产生天价账单。
阶段二：产品初期增长阶段——用 GAPS 框架持续调整：
| G | |
| A | |
| P | |
| S |
核心原则始终不变：用户付钱付得安心，企业收钱收得稳健。
3.5 案例一：Lovable——从零到 2 亿 ARR 的定价进化
Lovable 是一个 AI 驱动的"从创意到应用"平台，让创业者能在几分钟内将有前景的概念变为可运行的原型。
• 用 Stripe Atlas 在两个工作日内完成美国公司注册，从第一天就拥有合法的美国实体； • 上线即集成 Stripe Billing，实现带内置折扣码的灵活订阅层级； • 部署 Optimized Checkout Suite 进行全球支付处理，通过自动化的动态支付方式选择和 Link（贡献了 58% 的交易量） 实现最大化转化； • 全面的 Stripe 基础设施消除了手动后端办公，让团队聚焦产品。
关键里程碑：
• 上线 8 个月：230 万活跃用户，1 亿美元 ARR； • 2025 年 9 月定价切换："简单月费" → "月费 + 充值点数"混合定价，2 名工程师、2 周上线； • 新定价后 4 个月：ARR 从 1 亿翻倍到 2 亿美元。
Lovable 创始人的总结："我们之所以能赢，不是因为我们做了更好的计费系统，而是因为我们一直专注做更好的产品。"
3.6 案例二：ElevenLabs——创作者经济 + 全球支付的完美样本
ElevenLabs 于 2022 年成立，专注打造具备情感表现力的人类级 AI 语音。随着业务从配音扩展到语音合成、声音定制和对话式 AI 代理，支付体系成为其增长的隐形引擎：
• 采用 Stripe Billing 管理订阅层级，通过结账优化和本地支付方式 + 数字钱包实现全球支付； • 仅投入少量工程资源用于支付系统，两年多时间跻身独角兽； • 平台现拥有 超 5000 种 AI 语音资源，支持 33 种语言，服务 55 万 AI 智能体； • Stripe Connect 创建交易市场：配音演员在平台上授权声音用于商业用途，自动收款。已向配音演员分配超 400 万美元收益； • Stripe Link 贡献了 20% 的支付流量，显著提升结账转化率。
核心启示：ElevenLabs 用 1 名工程师管理支付和计费，把省下的精力全部投入在声音质量和产品体验上。支付从来不应该成为创业者的瓶颈。
3.7 案例三：HeyGen——AI 视频平台的欺诈攻防战
HeyGen 是一个 AI 驱动的视频创作平台，用户可在几分钟内创作出工作室级别的视频。
• 2023 年集成 Stripe Billing 管理订阅，同时利用 Stripe Radar 防范欺诈； • 在与 Stripe 专业服务团队合作优化后，欺诈率降低了 57%，争议率和欺诈率均远低于卡片监控计划限制； • 稳定的支付风控使 HeyGen 能够在收入持续增长的同时，大胆尝试各种市场拓展举措。
"支付安全不是成本，是增长的前提。" 尤其对于 AI 视频等容易引发欺诈争议的品类，支付风控直接决定产品能走多远。
3.8 全球化支付的最后一公里：一次接入，全球覆盖
Yan Mingyu 展示了一页令人印象深刻的全球支付方式地图。通过 Stripe 一次整合，即可快速开启最流行的付款方式，涵盖：
• 银行卡：Visa、Mastercard、American Express、Discover、China UnionPay、Cartes Bancaires…… • 电子钱包与 Link：Apple Pay、Google Pay、WeChat Pay、Amazon Pay、Link…… • 银行借记 / 转账：ACH、SEPA Direct Debit、Bacs Direct Debit、EUR/GBP Bank Transfers、PromptPay…… • 先买后付（BNPL）：Afterpay/Clearpay、Klarna、Zip…… • 各国本地支付方式：iDEAL、Bancontact、EPS、MobilePay、GrabPay、Revolut Pay……
关键：Stripe 新增支付方式可直接支持，无需二次整合。 这意味着 AI 创业团队不用为每个新市场重写支付逻辑——一次集成，全球通吃。
四、AI 时代的组织建设：人 × 事 × 流程的重构
分享嘉宾：Moxt.ai CEO 张昊然（Ryan）
4.1 一个组织的本质：人、事、流程
理解一个组织，用三个要素就够了：
• 人（生产者） • 事（生产资料） • 流程（生产关系）
AI 时代，这三者都在发生深刻变化：
• 人：每个人身边出现了越来越多的 Agents，"人"的定义扩展为"人 + Agents"； • 事：组织中越来越多的文档、代码、内容不再由人产生，而是由 AI 输出； • 流程：不仅是人与人之间的协作，还有人与 Agent、Agent 与 Agent 之间的交互。
4.2 AI 产出的内容，需要"对 AI 更友好的容器"
传统文档工具（Word/Notion/飞书）是为人类设计的。当 AI 去读一个 Word 文件时，它看到的是文字内容 + 大量排版代码，信噪比极低。
AI 原生内容格式正在浮现：Markdown、HTML、结构化数据——这就是新时代的 Word、Excel、PPT。
对于构建 AI-native 工作流的团队，应该尽早考虑：用 AI 更易读写的格式来管理团队的知识和产出物。
4.3 Agents 要当人来管理
把 Agents 当工具，是低估了它们的潜力；把 Agents 当人，才是高效协作的起点。
你跟 Agents 的关系，跟管理员工的逻辑高度相似：
• 长期不交流 → 它会不理解你； • 堆太多任务 → 它会混乱犯错； • 反馈清晰有规律 → 它会越来越好用。
一个真实的"失败案例"：在团队 IM 里创建了一个"Manager Ryan"的 Agent，负责跟踪所有项目进展。结果用了一个月后：
1. 所有人都在向它反馈，它的 Memory 开始"爆炸"； 2. 没人花时间维护它的规则； 3. 最终变成一个偶尔在群里发消息、却没人看的僵尸 Agent。
教训：越权力的 Agent，越需要专人维护。能力设计要收敛，而不是贪多求全。
4.4 单个 Agent vs 多 Agent，什么时候拆分？
以"每天发 3 条小红书"这个工作流为例，可以用一个 Agent 串行完成所有步骤，也可以拆分成"调研专家"、"编辑"、"翻译"、"发布"等多个 Agent。
何时用多 Agent？有三个参考维度：
1. 需要多视角思维：同一件事需要"批判视角"和"赞美视角"，用同一个 Agent 做很割裂，用两个更清晰； 2. 关键节点需要人工 review：在每个需要人介入的环节之间，天然形成 Agent 切分点； 3. 长期维护需要清晰分工：多 Agent 有分工，团队协作时更容易接手理解，但过多 Agent 也增加管理成本。
当需要"匠人级输出"时（下一步高度依赖上一步的质量积累），单 Agent 保持 session 连续性会更好。
4.5 "真正的 AI-native 团队"不等于"用了最好的工具"
每个人都在用 Cursor / Codex / Claude Code，≠ 这个团队是 AI-native 的。
真正的 AI-native 组织，需要用"建造产品的心态"来重新设计组织的人、事、流程。
关键问题不是"我们用了多少 AI 工具"，而是：
• 团队的知识和产出，是否以 AI 能高效读写的方式存储？ • Agents 是否真正"住"在团队工作流中，而不只是每个人自己的独立工具？ • 当人不在的时候，组织的运转机制是什么？
五、出海创业者的关系网络建设
分享嘉宾：出海同学会 Richer（徐瑞呈）
5.1 信任是核心竞争力：四条"几乎零成功"的路径
在 AI 时代，没人知道哪个赛道会爆，没人有完整的"战绩"来说服你投他。VC 在今天投的逻辑是：我信任这个人，我愿意跟他一起探索。
硅谷的信任建立机制非常简单：谁认识谁，谁跟谁共事过，谁先拿到了 meeting。
"Everything happens at meetings."
这也是为什么如果你想出海，就应该高频去目的地市场，高密度见人。"浓度足够高的地方"（五道口、Y Combinator 周围的咖啡馆……），才是真正积累关系的场所。
但 Richer 的 PPT 里有一页标题很扎眼："信任是核心竞争力——数据里几乎没有成功案例的路径"。他分析了 AI 创业群体中四条看似合理、但数据显示成功率极低的路径：
1. 没有锚点的 AI 创业：无产品、无明确场景、仅靠"AI 叙事"拿钱，估值动辄几十亿美元。这条路只有极少数头部玩家能走通，普通创业者几乎无法复制。 2. 只有资本，没有产业信用：写支票不等于进入牌桌。Richer 的研究样本中，仅靠资本而无产业信用的创始人，2/6 未达到 T1-T3 层级。钱是敲门砖，但不是通行证。 3. 只有学术，没有商业转化：论文漂亮不等于商业成功。样本中3/9 的纯学术背景创始人未达 T1-T3。学术背书是加分项，但缺乏商业转化能力仍然是硬伤。 4. 跳过产业历练，直接创业：这是最容易被忽视的一条。Richer 的数据表明：77% 的成功创始人有 10–20 年以上的产业经验。直接创业、跳过产业历练的创始人，成果显著更低。
关系网络（Relationship）才是进入 AI 牌桌的核心通行证。 机会来自于网络的提前流动——谁认识谁、谁与谁共事过、谁能提前坐到那场会议。
5.2 新全球创始人必须回答的八个问题
Richer 在 PPT 末尾提出了一组灵魂拷问，值得每一位 AI 出海创业者反复思考：
1. "我的基础现金流怎么来？" —— AI 时代的底层/现金流生意是什么？如果烧钱模式不可持续，你的造血机制在哪里？ 2. "How to be a Builder instead of a Founder?" —— 创始人身份是结果，建造者身份才是过程。不要迷恋 Founder 标签，先成为 Builder。 3. "什么是未来创新的基石 / 平台 / OS / 硬件载体？" —— 你是在别人的平台上做插件，还是在构建下一代平台本身？ 4. "如何在'成本优势'之外寻找'先进优势'？" —— 我的价格比你低，销量比你多，利润比你大，性能比你好——这一切都发生在控成本之外。工资比你高，产出比你大，这才是真正的先进优势。 5. "制造是我们的优势，硬件不是我们的优势。" —— 从简单重复的脑力劳动升级为方法论和技术优势。 6. "如何从'低盈高销'过渡到'高盈'？" —— 低毛利、高销量的模式在 AI 时代难以持续，因为推理成本是真实存在的。 7. "亚洲环境到北美环境" / "攻克环境到 AI 环境" —— 环境迁移不只是地理位置的变化，更是思维范式、商业逻辑和信任体系的重构。 8. "从野比大雄的旅程——挣扎，到爱因斯坦和牛顿式的创新" —— 从模仿跟随到原始创新，这是中国出海创业者必须跨越的鸿沟。
5.3 出海创业者的成本结构挑战
出海有一个特殊难题：你来自低成本市场，要进入高成本市场。
不能只靠"成本套利"——因为目标市场的客户、竞争对手都在高成本市场里运作。
你需要同时具备：
• 本地造血能力：在国内维持低成本研发、内容生产； • 目标地市场能力：在当地建立合规、销售、品牌、社群的落地能力。
5.4 推荐给出海创业者的资源渠道
• Y Combinator / Alchemist：适合早期融资和品牌背书； • Product Hunt / GitHub：产品首发曝光的核心阵地（GitHub 在 2024–2025 年是出海标配，现已趋于饱和）； • Blurz / Hypersum 等 event 平台：适合在早期积累用户和 feedback； • LinkedIn：B2B 产品触达北美企业决策者的核心渠道； • 行业 Newsletter + Podcast：建立认知、积累 trust 的长线投资。
结语：AI 出海的三个核心判断
1. 出生即全球化：AI 产品的边界是语言和场景，不是国界。第一天就应该为全球用户设计。 2. 变现先于增长：AI 产品的成本结构决定了你不能靠"先做大再变现"——从第一天起，定价模型就需要认真设计。 3. 组织是产品：在 AI 时代，能把人 × Agents × 流程高效整合的团队，本身就是一种核心竞争力。用"建造产品的心态"建造你的组织。
本文根据出海同学会 Richer（徐瑞呈）、Stripe 大中华售前经理 Yan Mingyu、Wox CEO 张昊然（Ryan）三位嘉宾的分享录音及两位演讲嘉宾的现场演示幻灯片内容整理，已对部分口语表达进行书面化处理。文中 ThinkSlop 场景排名数据综合自 Flexred.com（2024）、theaiwild.com（2025–2026）及 Harvard Business Review（2026/06）；AI 生态图谱参考 behaviorgraph.com；定价与支付案例数据来自 Stripe 官方调研及客户公开信息。
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