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前三名首富的世界观如此一致，必须写一篇扒一下。
全球首富前三名，竟然都是同一种世界观的胜利
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AI 创业者们的吐槽背后，其实是个好问题
最近听好几个创业者吐槽 AI 这波创业很痛苦：
1. 如果干的够慢，基本上就不用干了。
2. 如果干的太快，也有可能就白干了。
3. 如果啥也不干，以后啥也干不了了
结论是：没办法，痛苦也还是要干啊！
但这些吐槽可能也说明了一个问题。要越来越看清这个时代的创业核心是：
build in sync with the evolution of the system itself.
PS.感兴趣的同学把这段话扔给 AI，AI 能解读出更多有意义的东西。
最近听好几个创业者吐槽 AI 这波创业很痛苦：
1. 如果干的够慢，基本上就不用干了。
2. 如果干的太快，也有可能就白干了。
3. 如果啥也不干，以后啥也干不了了
结论是：没办法，痛苦也还是要干啊！
但这些吐槽可能也说明了一个问题。要越来越看清这个时代的创业核心是：
build in sync with the evolution of the system itself.
PS.感兴趣的同学把这段话扔给 AI，AI 能解读出更多有意义的东西。
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2014年我邀请马斯克首次到中国，在极客公园的大会上第一次分享他的Vision。那时候Tesla还是个“非共识”，SpaceX的火箭回收还没有真正成功。但那一年他和张一鸣在极客公园舞台上同台，因为我们相信他们都是代表未来的“变量”。
会后晚宴上我们聊了不少话题，现在还有三个记忆深刻。（极简总结版）
1，为什么资源充沛的NASA做不到的火箭回收，你坚信能做到？
马斯克：NASA做不到就是因为它资源太多了。
2，为什么当年你自己都说觉得 Tesla 很有可能失败，但是你却还要坚持做？
马斯克：我曾经期待传统汽车行业内能生长出电动车的新潮流，但是我发现他们其实做不到。反正总要有人推动用新的思维架构去思考问题，我只是希望他们走上正确的路径。
3，你想过去从政吗？万一你成了总统不是更能推进你太空探索的理想？
马斯克：我不认为我做了总统能解决这个问题，我做个工程师更合适些。（事实证明当年他这个自我认知是对的，他掺乎政治果然不太行。哈哈哈哈）
很高兴有机会参与见证了一段精彩的历史，不在于SpaceX今天的2万亿市值，而在于你希望成功的人又向前走了一大步。
还有些历史记忆在这里：
www.geekpark.net
会后晚宴上我们聊了不少话题，现在还有三个记忆深刻。（极简总结版）
1，为什么资源充沛的NASA做不到的火箭回收，你坚信能做到？
马斯克：NASA做不到就是因为它资源太多了。
2，为什么当年你自己都说觉得 Tesla 很有可能失败，但是你却还要坚持做？
马斯克：我曾经期待传统汽车行业内能生长出电动车的新潮流，但是我发现他们其实做不到。反正总要有人推动用新的思维架构去思考问题，我只是希望他们走上正确的路径。
3，你想过去从政吗？万一你成了总统不是更能推进你太空探索的理想？
马斯克：我不认为我做了总统能解决这个问题，我做个工程师更合适些。（事实证明当年他这个自我认知是对的，他掺乎政治果然不太行。哈哈哈哈）
很高兴有机会参与见证了一段精彩的历史，不在于SpaceX今天的2万亿市值，而在于你希望成功的人又向前走了一大步。
还有些历史记忆在这里：
www.geekpark.net
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硅谷掀起了一波对 AI infra 的并购浪潮。IBM 110 亿美元收购了做实时流数据的 Confluent，英伟达 9 亿美元收购做 GPU 超级互联和弹性内存池的 Enfabrica，高通收购了做 NPU 推理引擎的 Nexa AI，Meta 收购了做端侧 AI 的 Dreamer……
这次和两个被硅谷大厂迅速收购的 infra 创业团队交流，明确了科技大厂当前的一个明确并购需求：巨头现在极度缺“时间”和“工程落地能力”。
初创团队不建议去卷基础大模型，花期太短，某家巨头新模型一发布、一开源，你很可能就成了过眼云烟。
但如果你做对了巨头生态里缺失的那块 Infra 拼图，无论是能帮硬件厂干完模型部署的“脏活累活”，或是帮巨头的推理效率提升一点，直接就能被溢价连人带代码买走。
打不赢巨头，就去做巨头通向 AGI 路上最缺的那块砖，两年二三十倍估值速生速收，也是当前创业公司可以迅速完成闭环的一种“闪电战”打法。
这在硅谷至少是非常有效的模式。
这次和两个被硅谷大厂迅速收购的 infra 创业团队交流，明确了科技大厂当前的一个明确并购需求：巨头现在极度缺“时间”和“工程落地能力”。
初创团队不建议去卷基础大模型，花期太短，某家巨头新模型一发布、一开源，你很可能就成了过眼云烟。
但如果你做对了巨头生态里缺失的那块 Infra 拼图，无论是能帮硬件厂干完模型部署的“脏活累活”，或是帮巨头的推理效率提升一点，直接就能被溢价连人带代码买走。
打不赢巨头，就去做巨头通向 AGI 路上最缺的那块砖，两年二三十倍估值速生速收，也是当前创业公司可以迅速完成闭环的一种“闪电战”打法。
这在硅谷至少是非常有效的模式。
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在硅谷和一个刚被巨头收购的 AI OS 创始人交流，他说透了为什么核心团队还要选择留在这边：因为你要“离模型近”。
这个“近”分两层：
第一层是离“模型团队”近。 硅谷天天有各种 party 和交流，泡在这个圈子里，你跟模型团队走得越近，就越能敏锐感知到接下来技术进化的真正方向。
第二层是离“模型 API 消耗”近。 只要你的产品跑得通、用户量和 ARR 涨得好，你本身就是模型 API 的消耗大户。这群大户往往是有“特权”的。
这种量级的应用团队跟大模型厂之间，长期看可能是竞合，但在短期绝对是生态型关系。模型厂在对外发布新进展前 3 个月甚至半年，就会拉着这群大户开吹风会、通气下一代模型的优化方向。
和他们比，国内团队天然就存在半年的时差。AI 这一波的技术还在持续变革中，往往模型一跃迁，创业团队原先吭哧吭哧写的工程代码和选定的方向可能就全废了。而在硅谷，很多团队靠离模型厂近，就能提前拿到“未来地图”早做规划。
不过中国的绝对优势在于恐怖的硬件落地能力和降维打击的增长推广手段。找对优势结合的“配方”，或许是这一波 AI 创业的最优解。
这个“近”分两层：
第一层是离“模型团队”近。 硅谷天天有各种 party 和交流，泡在这个圈子里，你跟模型团队走得越近，就越能敏锐感知到接下来技术进化的真正方向。
第二层是离“模型 API 消耗”近。 只要你的产品跑得通、用户量和 ARR 涨得好，你本身就是模型 API 的消耗大户。这群大户往往是有“特权”的。
这种量级的应用团队跟大模型厂之间，长期看可能是竞合，但在短期绝对是生态型关系。模型厂在对外发布新进展前 3 个月甚至半年，就会拉着这群大户开吹风会、通气下一代模型的优化方向。
和他们比，国内团队天然就存在半年的时差。AI 这一波的技术还在持续变革中，往往模型一跃迁，创业团队原先吭哧吭哧写的工程代码和选定的方向可能就全废了。而在硅谷，很多团队靠离模型厂近，就能提前拿到“未来地图”早做规划。
不过中国的绝对优势在于恐怖的硬件落地能力和降维打击的增长推广手段。找对优势结合的“配方”，或许是这一波 AI 创业的最优解。
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在 AI 时代，一个产品哪怕跑通了，你的技术领先期可能也就那么极短的一段时间。在这个窗口期里，一旦你的产品摸到了 PMF，最重要就是迅速拉大规模，水银泻地般地去涨用户和收入，去尽可能多地获取能量，形成绝对优势。
这时候，见识和经历过移动互联网时代，经历过生死历练的“大纵深作战”打法，似乎还是有帮助的。
拿全球可以看到的 Genspark 和 OpenAI 的广告做对比，后者往往是一些品牌调性广告。但 Genspark 的打法非常生猛清晰，在纽约、在东京铺天盖地投广告，直白地告诉你：我能为你们白领做什么。 同时，从投放的强度来看，Genspark 比任何其他硅谷团队都坚决。这显然是不断的在尽可能扩展用户和市场纵深，这种坚决的“火力覆盖——大纵深突击”的打法，确实效果不错，其已经超过 2.5 亿美元的 ARR 和被所有顶级模型公司看作核心生态伙伴的状态，可能也受益于核心团队里有成员见识过中国移动互联网阶段的厮杀。
相比之下，似乎硅谷习惯了打阵地战，对于这种极其渴望规模的增长打法，在此前是没怎么见识过的。在今天这种需要抢窗口期、拼爆发力的环境下，中国商业世界中这种关于竞争和增长的世界观，也算是给全球 AI 创业者提供的极具冲击力的 another option。
这时候，见识和经历过移动互联网时代，经历过生死历练的“大纵深作战”打法，似乎还是有帮助的。
拿全球可以看到的 Genspark 和 OpenAI 的广告做对比，后者往往是一些品牌调性广告。但 Genspark 的打法非常生猛清晰，在纽约、在东京铺天盖地投广告，直白地告诉你：我能为你们白领做什么。 同时，从投放的强度来看，Genspark 比任何其他硅谷团队都坚决。这显然是不断的在尽可能扩展用户和市场纵深，这种坚决的“火力覆盖——大纵深突击”的打法，确实效果不错，其已经超过 2.5 亿美元的 ARR 和被所有顶级模型公司看作核心生态伙伴的状态，可能也受益于核心团队里有成员见识过中国移动互联网阶段的厮杀。
相比之下，似乎硅谷习惯了打阵地战，对于这种极其渴望规模的增长打法，在此前是没怎么见识过的。在今天这种需要抢窗口期、拼爆发力的环境下，中国商业世界中这种关于竞争和增长的世界观，也算是给全球 AI 创业者提供的极具冲击力的 another option。
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硅谷大厂造硬件的“第一性原理”，跟国内完全反着来。
你看 Meta 和 OpenAI 这两大巨头（这两家内部都有顶级的、对核心模型单向透明的硬件团队），他们做硬件的思路，跟国内创业者完全不在一个频道。
国内是“为硬件加 AI”。找个场景，定义个产品，想着“我怎么把 AI 塞进现在的硬件里，好让我的硬件卖得更贵、卖得更多。”
在硅谷大厂的世界观里，今天似乎根本不是去分析什么局部场景和提升用户体验。他们想的是：我的大模型是不是需要一双眼睛、耳朵和腿？需要什么样的传感器能力，什么样的价值交付能力，我就去给它造什么硬件，硬件就是给模型配的“外设”。毕竟要把硬件体验真正拉起来，高度依托于模型，所以要围着模型去造硬件。
顺着这个逻辑推演，比如像 OpenAI 未来的那种硬件，大概率不是今天这种基于 App 的生态，更可能是极度精简的 OS。
当然，这种纯拉上限、不优先考虑成本功耗的打法，只有大厂能这么玩，创业者大概率没法这么打。
你看 Meta 和 OpenAI 这两大巨头（这两家内部都有顶级的、对核心模型单向透明的硬件团队），他们做硬件的思路，跟国内创业者完全不在一个频道。
国内是“为硬件加 AI”。找个场景，定义个产品，想着“我怎么把 AI 塞进现在的硬件里，好让我的硬件卖得更贵、卖得更多。”
在硅谷大厂的世界观里，今天似乎根本不是去分析什么局部场景和提升用户体验。他们想的是：我的大模型是不是需要一双眼睛、耳朵和腿？需要什么样的传感器能力，什么样的价值交付能力，我就去给它造什么硬件，硬件就是给模型配的“外设”。毕竟要把硬件体验真正拉起来，高度依托于模型，所以要围着模型去造硬件。
顺着这个逻辑推演，比如像 OpenAI 未来的那种硬件，大概率不是今天这种基于 App 的生态，更可能是极度精简的 OS。
当然，这种纯拉上限、不优先考虑成本功耗的打法，只有大厂能这么玩，创业者大概率没法这么打。
10 01
这次在硅谷聊了一圈，我发现他们对中国科技力量的预期其实分得很清楚。
在技术的“边界探索”上，硅谷是骄傲的。
特别是硅谷的机器人公司愿意在技术路线上押注，利用融到的资金去推高机器人模型和系统能力的“上限”，而不是急于寻找垂直场景落地或追求早期营收。在硅谷，营收不一定是好事，因为一旦有过早的营收，VC 反而会用传统的市盈率来估值，不再体现为向上的势能。他们觉得国内更多还是在做制造业的事，在核心的尤其是“大脑”层面，实质性进展不多。
但在“扩散”和工程落地上，硅谷是服的。
比如 DeepSeek、千问这种开源维度的突破，能把成本打得极低、效率拉得极高，硅谷很多大厂内的人看了都觉得 amazing，甚至觉得有了中国这些开源模型，没必要再去买 OpenAI 的闭源 API。
在硬件本体上（特别是宇树），硅谷也是绝对服气的，因为你真的造出来了，而且成本极低。
所以，未来能引起全球共振的技术创新，可能是“硅谷探边界 + 中国做扩散”这个组合。
在技术的“边界探索”上，硅谷是骄傲的。
特别是硅谷的机器人公司愿意在技术路线上押注，利用融到的资金去推高机器人模型和系统能力的“上限”，而不是急于寻找垂直场景落地或追求早期营收。在硅谷，营收不一定是好事，因为一旦有过早的营收，VC 反而会用传统的市盈率来估值，不再体现为向上的势能。他们觉得国内更多还是在做制造业的事，在核心的尤其是“大脑”层面，实质性进展不多。
但在“扩散”和工程落地上，硅谷是服的。
比如 DeepSeek、千问这种开源维度的突破，能把成本打得极低、效率拉得极高，硅谷很多大厂内的人看了都觉得 amazing，甚至觉得有了中国这些开源模型，没必要再去买 OpenAI 的闭源 API。
在硬件本体上（特别是宇树），硅谷也是绝对服气的，因为你真的造出来了，而且成本极低。
所以，未来能引起全球共振的技术创新，可能是“硅谷探边界 + 中国做扩散”这个组合。
17 20
时隔 9 年又来到 Alphabet 的 X factory 交流。一直很喜欢这里的哲学：“Fall in love with the problems and Aim for 10x”。
很多 9 年前的项目不在了，但是很多问题确实开始被更多来自世界（包括中国）的团队在推动和解决。 Respect to those who dare to take on moonshots.
很多 9 年前的项目不在了，但是很多问题确实开始被更多来自世界（包括中国）的团队在推动和解决。 Respect to those who dare to take on moonshots.
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