一位極度看好中國AI的外國投資人，為什么中國行兩周后改變了觀點

從外國投資人的視角，如何看待中國的AI產業和AI創業者？

這輪中美AI競爭，中國AI究竟棋至何處？

最近看到X上有一個對中國AI極度看好的外國投資人，他深入拜訪和考察了中國2周的時間，然后有一些不同的輸入和體會，很有意思。

José Maria Macedo（推特/ X 賬號：@ZeMariaMacedo）是一位投資人和創業者，來中國之前，他是堅定的中國AI看多派。

“我認為目前全球 VC 里最佳風險/回報機會就是中國 AI�！彼f。

理由和邏輯也非常清楚：頂尖人才（字節、DeepSeek、Moonshot 等）估值遠低于美國同級別（美國種子輪可能 1-40 億美元，中國同等人才常在 5000 萬美元以下）；后期市場也明顯錯配（如 Moonshot 預 IPO 40 億美元，Minimax 去年 30 億美元，現在公開市場已 10 倍）

不得不說，智譜和Minimax在二級市場的“瘋狂”引發了很多投資人的關注，甚至“眼紅”。

與此同時，他認為：“中國似乎被嚴重低估了。”

因為中美AI現在勢均力敵，但中國只用了美國AI 65%的GPU，制造業產出是 1.7 倍，發電量是 2.7 倍，但公開股市市值僅美國的 19%，市盈率約一半。一級市場甚至更便宜。

但是在中國考察2周之后，他有一些不同的感悟，總結起來是：對硬件比預期更樂觀，對軟件則更悲觀，同時對中國創始人的看法感到意外。

先說創始人問題，在看他來，優秀的創始人往往有這些特質：獨立思考、叛逆精神、強烈驅動力、癡迷專注。他們不聽從指令，會不斷追問“為什么”，拒絕借來的智慧。

他們做出的決定在外人看來匪夷所思，但對自己卻顯而易見。他們有一種發自內心的、永不妥協的強烈強度，這種強度往往體現在他們過往的癡迷與卓越經歷中。他們的生活軌跡帶有一種“尖峰”特征，一眼就能從VC日常遇到的眾多高智商人群中脫穎而出。

但中國的創始人大多是另一種“畫像”：

他們極其有才華——頂尖大學背景、在字節跳動或大疆任職過、發表過Nature論文、擁有多項專利。這些在西方只有最頂尖技術人才才具備的成就，在這里只是基本門檻。他們也比我遇到的幾乎任何人工作都更努力。我們在各種時間、包括周末和跨城市開會。一位創始人甚至在他妻子生孩子當天還來見我們！

但獨立思考、叛逆精神、從零到一的原創視野——這些卻較難找到。創始人們的背景高度相似，pitch更傾向于規避風險，想法往往是已有事物的出色V2版，而非真正原創的賭注。鑒于中國產生的技術人才數量巨大，我本以為會遇到更多我從未聽過的原創想法。

這位投資人自己的分析是：中國的教育體系培養出了卓越，但沒有留下足夠的空間讓人們偏離軌道。產出的是在已知問題上執行力超強的創始人，而不是那種能提出“沒人知道存在的問題”的人。

中國的VC正在強化這種模式。比如，許多中國基金把整個論點建立在投資字節跳動或大疆的最優秀校友上——看重 pedigree 而非尖峰特質，看重學歷而非信念。

當然這跟VC的個人背景也有關：他們大多數來自大公司、咨詢或投行背景，類似于十年前的歐洲VC。諷刺的是，歷史上最優秀的中國創始人——那些真正打造出代際公司的——根本沒有在大公司工作過。

馬云是兩次高考落榜的英語老師。任正非43歲離開軍隊后創立華為。劉強東從市場攤位賣貨起步創辦京東。王興從博士輟學后就開始連續創業。最近，梁文鋒創立DeepSeek之前從未在任何其他公司工作過。

這些都是異類、無學歷光環的人——正是當前體系會直接pass掉的類型。尋找這類人其實存在真實alpha，但目前似乎很少有人在關注。

深圳與硬件生態也讓這個投資人非常震撼：——那些深圳車間里的工程師系統性地收購高端西方產品，然后逐個組件拆解，以極致的方法論進行逆向工程。

我離開時甚至不確定大多數西方硬件創始人是否真正理解他們正在競爭的對象。這里的網絡效應不是理論上的，而是實體化的、密集的、經過幾十年積累的。我們遇到的創業者用數據強化了這一點：超過70%的硬件輸入來自大灣區，幾乎100%來自中國本土——這讓迭代周期遠超西方硬件公司所能匹敵。

我遇到的大多數創始人都在采用大疆的打法：在細分領域構建消費硬件（電動輪椅、割草機器人、次世代健身設備等），將收入做到八九位數，然后利用客戶基礎或底層技術擴展到相鄰品類。其中一些業務規模已遠超你的預期。

我見過最令人印象深刻的公司是Bambu拓竹，一家大多數西方人沒聽過的3D打印公司，據說年利潤達5億美元，且每年翻倍。

但是與之形成對比的是，這位投資人對中國軟件產業產生了更多懷疑。

在模型層面，中國開源確實令人印象深刻——但**封閉模型仍顯著落后于西方最佳模型，且差距可能繼續擴大。

CapEx差距巨大，GPU獲取仍受限制，西方實驗室正越來越嚴格打擊蒸餾技術。收入數據也清楚說明了問題：Anthropic僅2月就 reportedly 收入60億美元，而中國最佳模型的ARR僅在數千萬美元級別。

在軟件初創公司層面，主流原型是前字節跳動PM和研究員，在構建針對西方市場的agentic或ambient消費軟件。人才是真實的，但許多產品完全處于大模型實驗室即將原生推出的范疇——只需一次發布就會被取代。

我還注意到更廣泛層面缺乏大型、快速增長的私有軟件公司。在西方，除了模型公司之外，還有多家初創公司已實現九位數甚至十位數ARR且增長驚人——Cursor、Loveable、ElevenLabs、Harvey、Glean。

而在中國，這一層級的 breakout 私有軟件公司基本不存在——少數例外如HeyGen、Manus和GenSpark，一旦找到機會就離開了。

盡管如此，軟件行業有明顯而真實的泡沫——無論早期還是后期階段。早期階段，雖然字節跳動、DeepSeek、Moonshot等最頂尖人才的估值仍顯著低于美國同等人才，但中位數估值已趨同。

產品前消費者初創公司估值1-2億美元很常見，pre-seed輪超過3000萬美元也不稀奇。后期階段，數字更難自圓其說。Minimax在公開市場估值約400億美元，但ARR不足1億美元——約400倍收入。

Zhipu估值約250億美元，收入5000萬美元。對比之下，OpenAI巔峰融資輪估值約66倍ARR，Anthropic約61倍。Moonshot正利用這些公開可比公司，在幾個月內以60億、100億、180億美元估值融資。

也就是說，目前在一級市場的估值已經接近二級市場，與直接在二級市場購買相比，很多投資人獲得的只是提前買到的權利而已。

此外，Zhipu和Minimax能維持高估值，部分原因是它們目前是獲得中國AI敘事暴露的唯一途徑，這本身就帶有溢價。

隨著更多公司上市，這種溢價會被稀釋。最后，IPO窗口往往會迅速關閉且毫無預警——你無法保證能在參考標的變動前完成套利。

人形機器人領域也類似。中國約有200家人形機器人公司，其中約20家融資超過1億美元，幾家達到數十億美元——幾乎全部pre-revenue，大多計劃2026或2027年在香港IPO。

如果這個市場真實存在，中國硬件主導地位會讓長期結果相當清晰。但商業落地很可能比當前融資節奏暗示的要慢，我對香港市場能否支撐目前pipeline中的多家數十億美元人形公司持懷疑態度。目前我選擇觀望。

此外，中國創業企業從一開始就面向全球市場構建產品：我遇到的幾乎每位創始人都在優先為全球市場構建，而非中國市場。他們使用Claude Code，他們看Dwarkesh，他們對舊金山初創生態的了解非常詳細，往往比沒密切關注的西方投資者更了解。

西方對中國比中國對西方敵意大得多。中國創始人認為，將中國工程執行力和硬件深度與西方go-to-market及產品視野結合毫無矛盾。當合適創始人團隊實現這種結合時，將誕生真正了不起的公司。尋找那些不符合本地VC生態所優化的“學歷模板”的創始人，正是我們目前專注的方向。

最后他總結說，“中國已經以遠低于西方的 CapEx 和芯片獲取量，打造出世界上最好的開源模型——這本身就非常了不起�！蓖瑫r，“人才水平是我在任何地方見過最高的，我相信這個生態會誕生改變游戲規則的企業家�！�

他澄清說，“我們不是熊市——我們是在一個有真實泡沫的市場里謹慎投資。這篇帖子是一個正在積極部署資本的人的細膩觀察，而不是否定�！�

來源 | AIDeepDive（ID：AGIBlog）

作者 | 海瑟 ; 編輯 | 蝦餃

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