中美AI创业的两条路径：硅谷冲顶，中国扎根

8月26日下午，硅谷Los Altos，一场仅30人参与的小型闭门交流上，某软件创业团队核心成员的发言，把现场焦点从技术层面重新引向了商业本质。

他没有详细介绍公司背景和产品细节，而是反复拆解几个核心问题：用户为什么会付费，获取一个用户需要投入多少成本，这笔支出多久能回本；当现有增长引擎开始失效，下一批客户又该从哪里挖掘。

在他的逻辑里，技术只是基础条件。需求、获客、回款和增长能否跑通闭环，才是决定一款软件能否真正成为一门生意的关键。

而在同一个会场内，此前投资人们热议的还是大模型、算力、顶级研究员，以及部分项目快速攀升的融资金额。

这是由985校友圈与TSVC联合主办的第四期"硅谷AI私董会"现场。一边追问AI能力还能走多远，一边计算当下投出的资金何时回本。两种创业话语并置于同一张桌上，中美AI已不只停留在远程观察，而是通过一次次互动交锋、磨合，发掘新的合作契机。

"公开信息越来越廉价，一手洞察越来越珍贵。"985校友圈创始人梅强在开场时表示，举办小规模闭门交流，正是希望中美两地的一线创业者和投资人交流真实判断，而非重复搜索和AI已经能够给出的通用信息。

挖掘大模型的薄弱地带

作为本次活动的联合主办方和场地提供方，TSVC创始合伙人夏淳带来了题为"大模型的两个死穴与AI创投的八个生门"的分享。他的思路是，与其反复预测大模型公司下一步会涉足什么方向，不如反向思考大模型难以突破的领域。

他首先谈到物理世界。语言模型处理的是已被人类符号化的知识，但真实的工厂、农田和机器人作业现场，充满了无法预先穷举的意外状况。数字世界的错误可以撤销，物理世界的错误却可能损坏设备、中断生产，甚至危及人身安全。因此，真正决定Physical AI能否落地的，不仅在于Demo有多惊艳，更在于能否实时响应、处理异常，并将错误率降至足够低的水平。

这意味着，越是具体、复杂的垂直场景，越可能沉淀出大模型难以复制的工程经验和异常数据。在夏淳看来，当基础模型变得日益强大且成本降低，创业者更应聚焦于这些模型暂时无法进入、也不容许犯错的地方。

第二个"死穴"与人类利益相关。AI可以撰写报告、审核合同，却无法替人划定权力边界，也无法替机构承担责任。夏淳将未来负责界定AI权限、维护系统长期运行、在关键时刻按下暂停键的人称为"黑领"。他们的职责不是简单操作AI，而是为AI设定能做与不能做的边界，以及明确出问题时由谁担责。

他还把这一判断延伸到个人智能体：如果AI逐步接管人的信息入口，核心问题不是它有多聪明，而是它究竟为谁服务。一个真正属于个人的智能体，应能理解用户长期的经历、偏好和上下文，守住隐私边界，并在平台利益与个人利益冲突时站在用户一侧。模型能力越强，人的主权和利益边界反而越需要被明确界定。

出海同学会创始人徐瑞呈分享了自己近期走访中国AI产业的观察。

一个让他印象深刻的发现是，AI不仅在替代人力，也在催生新的劳动力密集型产业。他举例称，其在嘉兴的一家被投企业已组建约1万人的团队，大量员工围绕模型完成生成、筛选、调整和交付。徐瑞呈将其类比为上世纪90年代的制造业：过去企业买来机器组织人生产商品，今天模型成了新的生产工具。

然而，这种"AI工厂"未必会一直依赖人海战术。徐瑞呈判断，下一阶段可能是更小的核心团队管理模型、Agent、数据和自动化流程：今天是大量人围着模型生产，明天可能是少量人管理大量数字劳动力。

他还观察到，硅谷部分项目先获得50万美元以内的小额投资，一旦验证成功，下一轮可能直接跃升至1500万至2000万美元，中间轮次反而被压缩。这使投资判断变得更复杂：技术趋势、公司价值和当前估值不能混为一谈，融资应当换取更多确定性，而非只是让公司多撑到下一轮。

Global AI创新加速器发起人、顺福资本创始合伙人李明顺则将视线投向中国的供应链和工程化能力。他提出，"AI诞生源自硅谷，智能普及需要中国"：硅谷擅长从0到1，深圳及长三角则擅长从1到100，把技术变成能够量产、交付和控制成本的产品。

他将这种组合概括为"硅谷大脑＋深圳手脚"。从AI录音设备、眼镜到机器人，在李明顺看来，华人创业者不一定要在模型层面与巨头正面对决，也可以把现有模型与硬件、供应链和具体行业进行结合。

但"做硬件"本身并不等同于建立壁垒。李明顺认为，评估一个Physical AI项目需算三笔账：用户是否愿意付费；把硬件、算力、获客、交付和售后纳入考量，单位经济能否成立；规模扩大以后，数据和交付经验会让壁垒变厚，还是让成本同步失控。

因此，与其只为传统企业提供一层AI工具，不如深入产品、交付和运营环节，让数据持续回流。单纯提供功能越来越容易被取代，能够掌控完整业务链条的企业，才可能建立更厚的护城河。

一位软件创业团队核心成员的分享，为现场关于"纯软件窗口收窄"的讨论提供了一个更具体的参照。

团队仍在做软件，但他谈得最多的并非模型，而是一套判断生意是否成立的标准：先看付费意愿，再看获客成本和回收周期，最后看增长能否持续。

他的判断逻辑很直白。用户为什么愿意付钱？为了获取一个用户，可以投入多少成本？这笔钱多久能赚回来？当已有的方法效率下滑，新的用户又从哪里获取？这些问题看似不涉及技术，却决定了技术最终能否转化为收入。

这意味着，真正失去机会的可能不是所有软件，而是那些只有功能、没有用户入口和商业闭环的软件。当模型逐渐成为可购买的生产要素，一家AI公司的价值，也开始从"用了什么模型"，转向"把模型变成了什么生意"。

这正是"中美温差"带来的另一种启示：硅谷持续探索智能的边界，中国创业者则在供应链、内容生产、全球增长和具体行业里，加速把智能变成产品和订单。

过去，中国工厂把零件组装成商品；今天，一批创业者正在尝试把模型、数据、供应链和增长渠道，组装成面向全球市场的AI产品。当两端的能力被越来越频繁地接到一起，新的华人AI创业机会也正在其中萌发。