比AI泡沫更值得關(guān)注的，是泡沫里的人。

作者｜徐珊

編輯｜鄭玄

「距離 AI 泡沫接受考驗(yàn)，還有六個(gè)月。」今年 4 月底，一位硅谷投資人平靜地對(duì)我們說道。

但不到一個(gè)月之后，「六個(gè)月」就壓縮成了「三周」。

把這個(gè)時(shí)間表提前的，是 SpaceX。5 月 20 日，它公開招股書，募資 750 億美元，估值 1.75 萬億，這或許是美股史上最大的一筆 IPO。緊隨其后，Anthropic 、OpenAI 遞交招股書，估值都沖上 1 萬億。而這三家 AI 巨頭即將到來的 IPO 要從整個(gè)市場(chǎng)上抽走的錢，是去年整個(gè)美股 IPO 市場(chǎng)的 10 倍。

一旦上市，賬本就攤開在所有人面前。AI 業(yè)務(wù)的真實(shí)成色、續(xù)約率、現(xiàn)金流，只要一個(gè)數(shù)字不及預(yù)期，恐慌就會(huì)被點(diǎn)燃。二級(jí)市場(chǎng)先崩，一級(jí)市場(chǎng)的錢跟著抽干，一個(gè)建立在 AGI 期望之上的市場(chǎng)，要重新看待 AI 的價(jià)值。而那些剛剛?cè)雸?chǎng)、靠 AI 故事?lián)沃乐怠s拿不出真實(shí)收入的創(chuàng)企，會(huì)是第一批出局的。

但這一周在硅谷，我們看到的不是恐慌。今天的 AI 泡沫，已經(jīng)不是早期那種「被風(fēng)口吹昏頭腦」的狂熱。更微妙的是，泡沫還在繼續(xù)吹大，但已經(jīng)有人悄悄準(zhǔn)備好了救生艇。我們聊了一圈投資人、創(chuàng)始人、工程師，沒有一個(gè)人真正離場(chǎng)，但每個(gè)人都在給自己留后路。

為什么這些最聰明的人，沒有一個(gè)先走？為什么明知道腳下的地在晃，他們還在加注？這場(chǎng)一邊膨脹、一邊準(zhǔn)備逃生的泡沫，最后會(huì)通向哪里？今天發(fā)生在硅谷的事，從不會(huì)只停在硅谷。無論你在做 AI、投 AI，還是只是被 AI 改變著工作，硅谷這群人此刻面對(duì)的難題，遲早會(huì)擺到我們每個(gè)人面前。在我們坐上去之前，可以先看清楚那些已經(jīng)在桌上的人，在做什么、在想什么、在押什么。

01

硅谷里的 AI 泡沫：

無處不在，無人下桌

過去，AI 泡沫對(duì)我們是一組數(shù)字。五大科技公司今年要在 AI 上花掉近 7000 億美元，比瑞典一整年的 GDP 還多；華爾街把標(biāo)普 500 四成的盈利增長(zhǎng)，壓在了這一個(gè)賽道上；有機(jī)構(gòu)算過，圍繞 AI 的這場(chǎng)建設(shè)，盤子有 3 萬億美元。數(shù)字越大，似乎和自己越?jīng)]關(guān)系。

等我們坐在硅谷，泡沫才從一串?dāng)?shù)字變成了更具象的細(xì)節(jié)。一份合同的有效期，一個(gè)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品進(jìn)度，一條增長(zhǎng)曲線的真實(shí)斜率，這些東西從來不會(huì)寫入報(bào)告里，但拼起來，才是泡沫最真實(shí)的模樣。

更值得關(guān)注的，是硅谷里的人。我們發(fā)現(xiàn)，多數(shù)人并不覺得自己是吹泡沫的人。在泡沫里待久了，吹泡沫的話術(shù)，就成了說話的方式。沒產(chǎn)品，可以先講未來；沒利潤，可以先報(bào)增長(zhǎng)；沒驗(yàn)證，可以先要估值。當(dāng)所有人都這么講，講多了，就已經(jīng)成為「正常」。正常到身處其中的人也分不清，哪些是真的有價(jià)值，哪些只是被泡沫抬上去的。而剛?cè)胄械娜松踔劣X得，AI 行業(yè)本來就該是這樣。

但真正定義這場(chǎng)泡沫的，不在數(shù)字本身，而在數(shù)字背后的結(jié)構(gòu)。我們?cè)酵镒咴桨l(fā)現(xiàn)，泡沫不在某一個(gè)角落，它在每一層，大廠、創(chuàng)業(yè)公司、還沒進(jìn)場(chǎng)的人，各有各的泡沫，只是長(zhǎng)得不一樣。

最上面一層是大廠。Alumni Ventures 的投資總監(jiān) Bryan Liu 跟我們拆過這里面的邏輯：今年大廠買 AI，很多時(shí)候不是因?yàn)樗氵^效果，而是因?yàn)椤竌dopt AI」已經(jīng)成了一種共識(shí)。「CEO 的年度計(jì)劃里必須有它，采購的門必須先打開。」買，不是因?yàn)榇_定有用，而是因?yàn)椴毁I這個(gè)動(dòng)作，就等于承認(rèn)自己掉了隊(duì)。這正好對(duì)得上 MIT 2025 年年底發(fā)布的報(bào)告，企業(yè)在生成式 AI 上砸下三四百億美元，95% 項(xiàng)目至今沒有回報(bào)。錢花了，效果約等于零，人們卻還在繼續(xù)花。在企業(yè)面前，AI 泡沫吹的不是價(jià)值，是姿態(tài)。

這些錢往下流，就變成了創(chuàng)業(yè)公司的增長(zhǎng)故事。但我們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)把門打開，不代表它會(huì)真金白銀地長(zhǎng)期下注。它們?cè)絹碓缴俸炄甑拈L(zhǎng)約，轉(zhuǎn)而先給一個(gè)六個(gè)月的試用，看到結(jié)果再談續(xù)約。于是很多創(chuàng)業(yè)公司手里攥著一把六個(gè)月的短單，把它們寫進(jìn) BP、做成案例、疊進(jìn)一輪高過一輪的增長(zhǎng)曲線。至于這些短單最后有多少能變成長(zhǎng)期合同，沒人說得準(zhǔn)。

所以創(chuàng)業(yè)公司的泡沫，其實(shí)是上下游一起鼓吹起來的：

大廠用短單表態(tài)，創(chuàng)業(yè)者用短單融資，投資人買單再轉(zhuǎn)手，誰都沒急著說破。

不過，在這樣的泡沫中，難受的是那些剛剛進(jìn)場(chǎng)的人。當(dāng)先發(fā)者的估值和 ARR 被抬到高位，后來者會(huì)發(fā)現(xiàn)，光靠做出真東西已經(jīng)很難追上去了，除非你也能講出一個(gè)足夠漂亮的故事，把融資和估值快速?zèng)_起來。客戶門檻越墊越高，融資越來越難，被裹挾著卷入泡沫里的人越來越多。

硅谷街頭的創(chuàng)始人們正在「描繪」自己未來｜圖片來源：極客公園

三類人，三種位置，三種押法。

當(dāng)然，這片繁榮之下并非全是水分，也有真東西在長(zhǎng)。

比如說語音 AI 賽道，過去一家跨國公司的客服中心要養(yǎng)幾百萬人，但像 ElevenLabs 這樣的語音公司起來之后，不少大廠直接把整個(gè) call center 關(guān)掉，換成語音 agent，一簽就是六七年。「這種需求是實(shí)打?qū)嵉模X也是真金白銀。只是在今天的硅谷，能把價(jià)值這樣落到實(shí)處的，還是少數(shù)。」Bryan 感嘆道，如今想要在泡沫里去找到這樣的真企業(yè)也越來越難。

但讓我們印象最深的，不是這場(chǎng)泡沫有多大，而是幾乎每個(gè)人都看得見它，卻沒有一個(gè)人愿意讓它停下來。而看清楚之后，大家做的不是離場(chǎng)，而是一些隱秘的保護(hù)，企業(yè)比如不再輕易簽長(zhǎng)約，先用六個(gè)月探一探；創(chuàng)企們比如一邊講著故事，一邊悄悄給自己留條后路。

泡沫照樣在吹，只是每個(gè)吹的人，都給自己留好了退路。

02

留在桌上的人，都在看什么

「每一個(gè)留下來的人，押的到底是什么？」翻完這一周的對(duì)話，我們發(fā)現(xiàn)答案五花八門。

創(chuàng)始人賭自己能跑到下一輪，活下去。投資人賭自己提前押中了那家公司，賭的是概率。工程師賭的是一條沒人看好的技術(shù)路線，賭它將來會(huì)翻盤。三個(gè)人坐在牌桌的不同位置，誰也說服不了誰。但誰都沒真的離開，這或許才是這場(chǎng)泡沫最反常的地方，所有人都看見了風(fēng)險(xiǎn)，所有人都還在持續(xù)加注，只是各自押注的方式不太一樣。

創(chuàng)始人：有人猛踩油門，有人強(qiáng)按剎車

最有意思的是創(chuàng)始人。這一周在硅谷，我們見到兩類截然不同的創(chuàng)始人，面對(duì)同一場(chǎng)泡沫，選擇了相反的方向。

桑文屬于前者。他曾在停車軟件這個(gè)跟 AI 毫不相關(guān)的賽道做了十年，這一輪 AI 創(chuàng)業(yè)潮才切進(jìn)來。他相信 AI 正在創(chuàng)造一個(gè)全新的市場(chǎng)，用他的話說，這是「market pull（市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)）」，不是你推，是市場(chǎng)在要，「而且還不夠」。

桑文正在講述自己早期的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷｜圖片來源：極客公園

而 Genspark 也確實(shí)趕上了 AI 敘事最值錢的時(shí)候。種子輪拿 6000 萬美元、估值 2.6 億美元時(shí)，公司還沒有任何營收。但它也是少數(shù)真正跑出高速增長(zhǎng)的公司，產(chǎn)品上線 9 天 ARR 破 1000 萬美元，45 天飆到 3600 萬，9 月底超 5000 萬，到 2026 年 3 月突破 2 億、3 月底 2.5 億。

錢和信心，Genspark 都不缺，在紐約和舊金山，地鐵里、樓宇上、街邊，我們到處能撞見 Genspark 的廣告。

但即便是跑出來的明星初創(chuàng)，也很少把所有籌碼壓在一條路上。這一輪 AI 創(chuàng)業(yè)潮里，已經(jīng)能看到不少頭部獨(dú)角獸在估值高點(diǎn)同時(shí)鋪設(shè)另外一條路，保持高速增長(zhǎng)的同時(shí)，悄悄觀察被大廠收購的可能性。被巨頭收編，正在成為這一輪明星創(chuàng)始人給自己留的另一種后手。

不過，像 Genspark 這樣一擊即中的 AI 創(chuàng)企，終究是少數(shù)。另一位創(chuàng)始人翔峰的創(chuàng)業(yè)歷程經(jīng)歷了更多轉(zhuǎn)折。

他履歷不差，在百度、小米做過高管，把小米的海外應(yīng)用商店從 0 做到約 1.5 億月活。2022 年底離開創(chuàng)業(yè)，ChatGPT 一出來就轉(zhuǎn)向 AI。第一個(gè)項(xiàng)目做 AI 英語學(xué)習(xí)，做了兩年，盈利、退出；第二個(gè)做視頻 agent，融了資，最后沒做下去；現(xiàn)在的第三個(gè)，計(jì)劃做類似 Claude Computer Use 的電腦端 agent。

在 AI 泡沫里摸爬滾打幾輪下來，他看市場(chǎng)冷靜了很多。在他看來，AI 的滲透率遠(yuǎn)沒有外界以為的那么高，普通人的生活跟 AI 幾乎不沾邊，機(jī)會(huì)恰恰藏在這片還沒被挖開的地方。

我們見到他時(shí)，他正在 Palo Alto 做市場(chǎng)調(diào)研，找下一個(gè)垂直方向。他甚至覺得，泡沫帶來的某些變化，對(duì)創(chuàng)業(yè)者反而是好事：「Claude 4.6 之后，做產(chǎn)品不再需要那么多人、那么多錢，可以更接近 PMF 再去融資，創(chuàng)始人的掌控權(quán)和股權(quán)都更劃算。」所以他不急。寧可慢，把方向看準(zhǔn)，把船造穩(wěn)。

一個(gè)把油門踩到底，一個(gè)主動(dòng)松了油門。但誰都沒下桌。桑文的「快」，賭規(guī)模和聲勢(shì)能帶他穿過周期，要么大到活下去，要么貴到被買走；后者的「慢」，在賭認(rèn)知和耐心能讓他熬過退潮。等風(fēng)停了，船還穩(wěn)穩(wěn)浮在水面上。方向相反，但其實(shí)都在為泡沫退去之后，自己還能不能活著做準(zhǔn)備。

投資人：泡沫之外，要看到 AI 革命的本質(zhì)

如果說創(chuàng)始人是最知道泡沫有多大的人，那投資人就是最清楚泡沫怎么起來的人。他們的糾結(jié)也在這里，理性上，水分有多少、真假優(yōu)秀的公司有多難分辨，他們一清二楚；但他們也比誰都清楚，泡沫擠掉之后剩下的那部分，才是這一輪產(chǎn)業(yè)革命真正值得押注的方向。

我們見到的一位資深投資人嘉加資本 Holly，原則定得很硬。「我不撒胡椒面，」她說，她不做最早一輪，一定要看到市場(chǎng)化產(chǎn)品、看到 PMF 才下手。在她看來，那種廣撒網(wǎng)的回報(bào)其實(shí)非常有限，「后面稀釋到連個(gè)胡椒面都不是了」。

但就是這樣一個(gè)人，最近也破了例。幾位頂尖 AI 研究員組隊(duì)成立了一家公司，還都沒做出具體產(chǎn)品，估值已經(jīng)沖到了幾十億美金。

Holly 最后也出手了，盡管她清楚地知道，這并不完全符合自己一貫的投資框架。但有些機(jī)會(huì)本身就不屬于標(biāo)準(zhǔn)答案。在硅谷，真正稀缺的從來不是資金，而是頂尖人才的組合。當(dāng)最優(yōu)秀的人開始一起創(chuàng)業(yè)時(shí)，融資往往不是單向篩選，而是雙向奔赴。

投資人在判斷項(xiàng)目，創(chuàng)始人也在判斷誰能成為長(zhǎng)期同行者。

畢竟，好項(xiàng)目靠爭(zhēng)取，不靠等。

「泡沫不可怕，擠掉泡沫之后剩下的實(shí)質(zhì)，才是關(guān)鍵。」在 Holly 看來，投資人要做的就是在認(rèn)清風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，依然敢于理性地入局。泡沫會(huì)破，但產(chǎn)業(yè)革命的本質(zhì)不會(huì)變。看懂這一點(diǎn)，才知道該往哪里押注。

另一位投資人 Bryan 判斷「水分」的標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)單得多：看一家公司，先看它的客戶是誰。服務(wù)別的 AI 創(chuàng)業(yè)公司的，風(fēng)險(xiǎn)高，因?yàn)樗氖杖虢⒃趧e人的泡沫上；賣給傳統(tǒng)行業(yè)真實(shí)需求的，相對(duì)更穩(wěn)一些。

說到底，硅谷里的投資人比誰都清楚泡沫的存在。但他們要解的從來不是「這是不是泡沫」，而是在一片都看見的泡沫里，讓自己的判斷力發(fā)揮出更大的價(jià)值。資金從來不缺，缺的是在所有人都還在下注的時(shí)候，依然分得清哪些公司能穿越周期、哪些只是被一起抬上去的。這一點(diǎn)上，誰的判斷更準(zhǔn)，誰手里的錢就更值錢。

工程師：在大廠內(nèi)部，看見搖擺與迷茫

比起創(chuàng)始人和投資人，大廠里的工程師，視角要更靠近內(nèi)部。他們既能摸到大廠砸進(jìn) AI 的真金白銀有多重，也能看見高層在不同技術(shù)路線、不同業(yè)務(wù)之間，怎么來回?fù)u擺。

我們見到的一位工程師 Thomas，在一家頭部大廠做大模型，讀博時(shí)研究的是模型的基礎(chǔ)理論。他對(duì)泡沫的感受先從一個(gè)詞開始：信仰崩塌。在學(xué)校做研究，講究的是有一套數(shù)學(xué)框架去推演。進(jìn)了工業(yè)界他發(fā)現(xiàn)，沒人關(guān)心那些一堆不切實(shí)際的理論假設(shè)，更沒有人在意那些玩具大小的「真空中的球形模型」，大規(guī)模測(cè)試上的性能指標(biāo)才是一切：「有效果就行，沒人在乎你為什么對(duì)」。

他看到的搖擺是具體的：阿里曾 all in 開源生態(tài)，最終卻以林俊旸下課標(biāo)志著全面閉源化的開始；字節(jié)從一開始就專注打造閉源的產(chǎn)品級(jí)模型，但兼顧學(xué)術(shù)發(fā)表的步伐也在漸漸放緩；Google 在 BARD 的滑鐵盧和 BERT 生態(tài)的全面崩潰下，也不得不大刀闊斧重組團(tuán)隊(duì)打造了后來占據(jù)著頂級(jí)模型守門員地位的 Gemini。

不同的問題，不同的困境，幾家最聰明的公司給出了不同的答案，但都指向工業(yè)化、閉環(huán)生態(tài)和可變現(xiàn)潛力。在外面看，這是「巨頭都在重金投入 AI」的繁榮，在內(nèi)看，這卻是現(xiàn)實(shí)壓力之下的創(chuàng)新力凋零與更深層次上的茫然。

而在這套茫然里最難清醒的，不是底層工程師，也不是最高層，是中層。因?yàn)榈讓又还馨咽稚系幕罡珊茫邔涌梢噪S時(shí)調(diào)頭換方向，唯獨(dú)夾在中間的人，一點(diǎn)點(diǎn)看著過去十年的經(jīng)驗(yàn)，在新范式里失效。「他們知道大方向是 AI，卻不知道自己十年攢下的東西，還能落在哪。」他說道，這種清醒里帶著一種游離感。這也是泡沫增長(zhǎng)過快導(dǎo)致的后果之一，大量從業(yè)者某天忽然發(fā)現(xiàn)，自己引以為傲的積累，需要重新校準(zhǔn)。

最后，他還講一個(gè)黑色幽默的判斷。我們問他，到底什么不會(huì)被 AI 替代。他說，消費(fèi)和履約。「坐牢和花錢是第一生產(chǎn)力，別的都是虛的。十年寒窗，不如十年鐵窗。」他還拿特斯拉 FSD 舉例，技術(shù)上替代司機(jī)早就沒問題了，可方向盤后面還是得坐個(gè)人，因?yàn)槿f一出事，得有人負(fù)責(zé)。「一個(gè)機(jī)器人要是把別人的頭擰掉了，你得替它去坐牢。這個(gè)需求，是不可消滅的。」

在他的推演里，未來或許每個(gè)人還干著原來的活，但最費(fèi)神的那部分早被 AI 接管，人留在崗位上，只負(fù)責(zé)為這份工作的結(jié)果負(fù)責(zé)。換句話說，當(dāng)能力可以被無限復(fù)制，最后還屬于人的，可能只剩下「承擔(dān)后果」這件事。「這甚至是比較理想的結(jié)果，人還有價(jià)值。」

一個(gè)在最前沿寫代碼的人，最后把人的價(jià)值，落在了「還有人能為出錯(cuò)負(fù)責(zé)」上。泡沫吹得越高，這句話聽起來越不像玩笑。

創(chuàng)始人賭自己能活到退潮，投資人賭自己能先上車再下車，工程師賭的是一條還沒被驗(yàn)證的路。這里沒有人離場(chǎng)，也沒有人全押。他們看到的泡沫不一樣，手里的籌碼不一樣，但每個(gè)人都在加注的同時(shí)，也給自己留好了那條隨時(shí)能抽身的路。

在一個(gè)所有人都說「是泡沫」的地方，這或許是唯一稱得上理性的活法。

而泡沫真正留給這群人的，不只是焦慮與迷茫，還有一批被逼出來的新判斷。

03

泡沫逼出來的五個(gè)新判斷

泡沫從來不只帶來風(fēng)險(xiǎn)，它也逼出進(jìn)化。當(dāng)估值、敘事、節(jié)奏全被打亂，這個(gè)生態(tài)里最聰明的人沒有停下來抱怨，而是順勢(shì)把一批原本想當(dāng)然的事重新想了一遍：一家公司到底該怎么估值，出海第一天要先回答什么，押在哪條技術(shù)路線上才不會(huì)被敘事帶偏。

這種「重新思考」，在硅谷一線已經(jīng)成了從業(yè)者每天都在做的功課。與其說是被環(huán)境逼的，不如說是聰明人面對(duì)不確定時(shí)的本能。

硅谷的創(chuàng)始人們?cè)诨顒?dòng)上「重新思考」新的判斷｜圖片來源：極客公園

硅谷的今天，大概率是我們的明天，這五個(gè)判斷，是我們從硅谷帶回來的劇透：

1、評(píng)估一家 AI 公司的標(biāo)準(zhǔn)主要看五點(diǎn)：營收的質(zhì)量、算力的自主性、護(hù)城河、資本效率、合規(guī)與治理。

• 營收的質(zhì)量：怎么收款、回款周期、客戶流失率、獲客成本、合同來源、合同的簽署方式；

• 算力的自主性：Infra 公司對(duì)算力的依賴程度有多深，與云廠商和芯片廠綁定情況；

• 護(hù)城河：哪一部分是真正不可被替代的；

• 資本效率：錢用在了哪里，融資規(guī)模和企業(yè)真實(shí)產(chǎn)出是否匹配；

• 合規(guī)與治理：合規(guī)、治理、組織架構(gòu)，以及團(tuán)隊(duì)的構(gòu)成情況。

2、出海不再是做大以后的選擇題，而是注冊(cè)公司那一天就要回答的必答題，存在四個(gè)象限：

• 第一象限·市場(chǎng)：核心市場(chǎng)到底在哪，要想清楚理論上的總盤子有多大，其中受你的產(chǎn)品和定位限制、你真正有能力服務(wù)的有多大，再到考慮了競(jìng)爭(zhēng)和獲客之后、你短期內(nèi)真正拿得下的有多大。

• 第二象限·核心團(tuán)隊(duì)與核心技術(shù)的來源：核心技術(shù)以及關(guān)鍵人員從哪里來，在哪里，經(jīng)手了哪些地方的資源。

• 第三象限·退出：未來將會(huì)選擇在海外退還是國內(nèi)退。

• 第四象限·怎么融資：錢和錢是不一樣的，區(qū)別不在金額，在它背后帶來的是資源還是麻煩。

3、模型的路線之爭(zhēng)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，今天主流路線贏下的與其說是技術(shù)，不如說是敘事。

目前幾乎所有資源都?jí)涸谕粭l路上，transformer、自回歸、規(guī)模法則，默認(rèn)模型參數(shù)「越大越好」。但這條路有物理上限，算力堆不到無窮，而它的領(lǐng)先越來越靠 benchmark 上的分?jǐn)?shù)來證明，而不是底層邏輯的不可替代。

主流視線之外，擴(kuò)散、非自回歸這些「非共識(shí)」路線一直有人在做，今天不被相信不代表永遠(yuǎn)。一旦 benchmark 失信、或規(guī)模先撞上成本的墻，未來一兩年技術(shù)路線的話語權(quán)完全可能重新洗牌，把「現(xiàn)在最強(qiáng)的路線」當(dāng)成唯一正確的路線，是這個(gè)階段最容易犯的錯(cuò)。

4、AI ToB 的方法論要重新想，AI 的邊際成本結(jié)構(gòu)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)根本不是一回事。

過去做 SaaS，圣杯是用戶規(guī)模，先做大盤子，再談變現(xiàn)。但當(dāng)一個(gè)人加一套 agent 就能干過去一百人的活，「做大低客單價(jià)用戶」的舊打法不再天然成立。在邊際成本極低、單客價(jià)值極高的場(chǎng)景里，少數(shù)高客單價(jià)客戶跑通的模型，可能比海量用戶的增長(zhǎng)曲線更接近真實(shí)的價(jià)值，增長(zhǎng)不再等于用戶數(shù)，而是等于每個(gè)客戶能被挖多深。

5、每個(gè) AI 賽道都要重新分層。

以 AI 視頻為例，它至少能拆成四層：模型層、工具層、分發(fā)層、社區(qū)層。模型層的戰(zhàn)爭(zhēng)基本結(jié)束，歸于大廠；工具層各家拿出來都是幾千萬美金 ARR；越往上層，泡沫程度和機(jī)會(huì)窗口完全不同。這套分層適用于幾乎每個(gè)賽道。真正該問的不是「這個(gè)賽道火不火」，而是三件事，火的是哪一層、你站在哪一層、那一層有沒有真正的商業(yè)價(jià)值。說不清自己站在哪一層的人，往往是還沒真正進(jìn)入這個(gè)賽道的人。

幾個(gè)月后，SpaceX 會(huì)敲鐘，OpenAI、Anthropic 也會(huì)陸續(xù)攤開賬本。泡沫退去時(shí)沖走的是水分，但這些會(huì)留下來的人才、經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)知，成為下一階段真正的起點(diǎn)。

當(dāng)然，硅谷和國內(nèi)并不會(huì)是同一個(gè)故事。硅谷對(duì)未來想象的容忍度極高，泡沫也吹得更大；國內(nèi)做業(yè)務(wù)的氛圍更濃，所有人都在追問「什么時(shí)候能賺錢」。這種務(wù)實(shí)，過去常被看作中國創(chuàng)業(yè)者的局限，但在這一輪 AI 泡沫里，它或許反而是一種保護(hù)。

泡沫退去后誰剩真金、誰剩空氣，要等風(fēng)吹過來才知道。

*頭圖來源：極客公園

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

現(xiàn)在全行業(yè)都在卷具身智能，主流共識(shí)是：只要堆夠遙操作數(shù)據(jù)、人類視頻和仿真數(shù)據(jù)，配合 Scaling Law，機(jī)器人就能像 GPT 一樣迎來智能「涌現(xiàn)」。但也有人提出了不一樣的判斷。她認(rèn)為，目前的 AI 本質(zhì)上還在做統(tǒng)計(jì)擬合——給什么輸入、猜什么輸出，卻不理解「為什么」。在摩擦力、重力和長(zhǎng)程任務(wù)交織的物理世界中，機(jī)器人需要的不只是更多數(shù)據(jù)，而是真正理解因果關(guān)系。

本期直播，極客公園對(duì)話 Aether AI 創(chuàng)始人黃碧薇（Biwei Huang）。她比大多數(shù)人更早相信：AI 智能的瓶頸不在數(shù)據(jù)，在范式。因果大模型，會(huì)是下一場(chǎng)范式之爭(zhēng)的答案嗎？一起來聽聽她的判斷。