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专访Fusion Fund张璐:硅谷AI军备赛,从大厂到创业公司都拼了大公司卷起来了,小的初创企业只能更加卷。

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-11-30 08:12 等级:
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①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

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③使用下载资源

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> 厂商新闻《专访Fusion Fund张璐:硅谷AI军备赛,从大厂到创业公司都拼了大公司卷起来了,小的初创企业只能更加卷。》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-30 10:21

    • 编辑:CN

    界面新闻记者 | 伍洋宇

    界面新闻编辑 | 刘方远

    过去一周,AI领域的焦点GPT 5.1Gemini 3Nano Banana等字眼间反复横跳。以谷歌和OpenAI为主要代表,美国大模型领域再次展现出极致的

    整个硅谷进入了AI军备竞赛。硅谷科技风投Fusion Fund创始合伙人张璐对界面新闻记者说道。她梳理了硅谷近期的核心动态并从投资人视角清晰解读了当前硅谷的AI竞争格局

    这场竞赛的况十分直观——谷歌拿出了传统科技大厂的实力,在模型与产品两个层面炸场,过去三年迅速蹿至世界舞台中心的OpenAI感受到前所未有的压力。与此同时,AnthropicAI编程的生态位,成立仅一年半的xAI奋起直追,曾拔得全球开源头筹的Meta则暂时迷雾缠身。

    这种竞争格局与大模型在硅谷刚成气候时并不一样,每家公司的地位都有变化。

    张璐结合自身在硅谷的观察指出,科技大厂已近乎全面切换到创业心态,工作强度996有过之无不及受大环境影响,个别公司暂时将战略重从基础科研向产品落地

    张璐表示自己从一开始就看好谷歌,她心目中当下硅谷的大模型排序依次是谷歌、AnthropicxAIOpenAI以及Meta

    从创投角度来看,2025年被认为是AI应用的爆发年。张璐认为AI这一年实现了更大规模的产业植入及应用。她所投资的一家企业级AI应用公司,从收入50万美金到1.5亿美金,只用了一年半时间。

    而即便是今年AI AgentC端(消费者端)不断贡献爆款,张璐仍然对AI时代的C端项目持谨慎态度。

    张璐认为,C确实存在创新机会,但最终竞争所依赖的算法、数据和算力优势都掌握在大厂手中,初创公司难以抗衡。他们唯一的机会在于可以跑得很快但最终,他们很可能只是在为大模型厂商探路。

    以下为界面新闻对张璐的专访实录,略作编辑:

    1、硅谷大厂“卷”起来了

    界面新闻:这几天赶上Gemini 3又刷屏了,可以先聊聊你怎么看待谷歌的变化?在大模型刚刚热起来的时候,大家好像在为谷歌捏把汗,但也有很多人认为它的技术积累非常深厚,这个观点在今年彻底应验了。

    张璐:我的观点可能和别人不太一样,我从去年开始就最看好谷歌,我们也一直在紧密关注他们所有的生态发布。包括有朋友问我,现在模型发布这么多,在硅谷之外怎么追踪整个AI产业的发布趋势?我说你重点看谷歌就可以。

    主要原因有几点,第一,谷歌是所有科技公司里面唯一拥有全栈式解决方案的,包括自己的TPU芯片、谷歌云、模型Gemini应用数据而且谷歌是少数既有C端又有B端的高质量数据的科技公司。人工智能走到这个阶段,数据的质比量更重要,决定了你是不是能够继续优化模型,同时DeepMind团队也在持续探索新的模型架构,给谷歌未来的新模型提前布局

    第二,谷歌的全栈式会让它的解决方案成本更低。Gemini 2.5发布时把价格砍了将近一半,导致OpenAIGPT 5必须对标这个价格,但是GPT 5有一个备受争议的功能,就是会把一些问题导向相对没那么聪明的模型,通过这样的方式节省成本。

    但对于谷歌来讲,它要实现成本减半,只需要每一层稍微便宜一点,叠加起来就可以达成;但是OpenAI只有一层模型层,就得把模型的价格和成本降低百分之四五十才可以跟人家对标,这是很难做到的。

    第三,谷歌除了大发布之外,小发布也非常多。这些小发布给它构建了一个特别完整的AI生态。不只是语言模型,还有世界模型机器人模型端模型医疗领域模型等等,这些模型构建所产生的数据,包括过程中模型架构的更新,又可以反馈到Gemini本身。

    还有一点我想特别强调,虽然大家讨论比较多的还是生成式AI、大语言模型,但我们做投资,从去年开始就讨论过一些新的模型架构,在CPU上运行效率比GPU更高,其中有几个模型架构就是DeepMind开发的。

    相当于,在现在的大语言模型领域谷歌已经占优,而在未来的新型模型架构上,它可能也会领先。

    界面新闻:你有一些内部视角了解谷歌到底发生了什么转变吗?为什么它在这个节点爆发了。

    张璐:谷歌研发能力一直很强,但产品慢,现在有了激烈的外在竞争,他们自己内部有很大的危机感,所以加速了产品的发布。

    当然今年的变化是,我们之前说中国创业者工作都很拼,但现在硅谷进入AI军备竞赛之后,不只是谷歌,包括MetaxAI,工作强度都很夸张。像谷歌超过几千人的核心AI部门,基本上一周要工作七天,都不止996了,可能是997

    我认识在Gemini工作的朋友,工作时长非常长,而且非常辛苦。但能感觉到整个公司的状态不一样了,大家有很强的兴奋感。

    谷歌今年最受欢迎的产品之一Nano Banana Pro(图自谷歌官网)

    界面新闻:硅谷集体高强度的加班,感觉这在过去很难想象。为什么他们变得如此紧迫了?

    张璐:一个非常现实的问题是整个行业的竞争性,像xAI的发展速度就非常惊人,它们去年四五月份才起步,相当于一年半时间就追上了其他公司。在这种局面下,大家都有非常大的危机感,发布也有点扎堆的感觉。

    另外一个客观情况是,我们从来没有遇到过创新和迭代速度如此快的技术趋势

    界面新闻:你目前会怎么定义整个美国AI大模型领域的竞争格局,你心中有一个明确的排序吗?

    张璐:我的排序可能第一位是谷歌,第二位是Anthropic,第三位是xAI,其后是OpenAIMeta

    谷歌大致讲过了。Anthropic一直比较坚定布局ToB,很早就明确提出要满足企业对安全的期待。这些早期的宣传和理念让他们在ToB领域的推进相对更加顺利。在这个过程中,它能获取B端的高质量行业数据,这是一个相辅相成的过程。AnthropicC端做得也不错,Claude Code推出之后,大家的反馈评价是非常高的。我自己用过CursorClaude Code,觉得Claude Code更好。我也知道很多公司正在转向Claude Code

    第三是xAI。它有一个很大优势是数据的独特性。虽然谷歌同时拥有C端、B端数据,但是xAI的数据维度更丰富。除了推特之外,马斯克可以拿到汽车工厂的三维数据、SpacaX的太空数据,这些都是别人没有的。当然谷歌有的数据它也没有,但在竞争上,双方各有独特的数据优势。

    另外,xAI的发展速度太快了,这可能只有马斯克这样的偏执狂才能做到。当然它也有很大的不确定性,就是它具体的商业模式,以及马斯克本人——他既是这个公司最大的优势,也是最大的不确定因素。

    再就是OpenAI,它也一定有先发优势。Meta早年的开源战略很好,但后面确实有一些战略层面上的调整,再加上公司内部的一些动荡,我觉得它后面还是有希望的。

    界面新闻:你会怎么看待杨立昆的离职,包括Meta之前一系列针对研究部门的调整,这对Meta来说意味着什么?

    张璐:个人觉得这对Meta不一定是一件坏事,对杨立昆也一样。当初Meta招募杨立昆时,双方理念很一致,Meta就是想做基础AI研究。从这点来看,扎克伯格是很有远见的领袖。

    但是两年前ChatGPT横空出世,又开启了大规模的商业化探索,让这些科技公司都有很强的危机感。

    如果你还记得,Llama 3的发布是很惊艳的。我们当时就很看好开源生态,也非常期待Llama 4。但Llama 3Llama 4之间,Meta内部有一个战略调整,Llama 3更多还是在技术层面提高参数,但是到Llama 4就希望有更多的产品化,这两条路径其实是一个分岔口,意味着可能不会再继续优先做推理模型这样更先进的探索投入

    从公司角度,Meta做这样的战略调整无可厚非,毕竟不能一直非盈利。但不巧的是,今年年初DeepSeek在开源领域带来了很多惊喜,给Meta带来了巨大压力。那时Meta已经决定转向产品化,没有选择继续探索推理模型,草草发布的Llama 4就让大家很失望。

    但是这个变化最后的结果如何,还需要等待尘埃落定。

    对于杨立昆来讲,他本质上是一个比较纯粹的学者,当时Llama 3都开始做了,他还在一直表达说不看好大语言模型等等,Meta和他想走的技术方向可能就会有所偏离,分道扬镳是迟早的事情。这对他来说或许也是个机会,可以重新思考自己从事AI研究的真正目标,他现在也正式宣布了即将发布的专注世界模型的新公司。

    界面新闻:你判断Meta的这一系列调整会影响它的开源战略吗?未来是否会部分走向闭源?

    张璐:不好说,我希望它继续开源,但我同意你讲的它可能会比较多地走向闭源。

    界面新闻:在大语言模型范畴内,硅谷对Scaling Law仍然有信心的吗?

    张璐:我觉得不能叫有信心,只能说还在继续探索。不过我们看到一些初创企业已经开始探索一些新的模型架构,包括与Agent相关的一些架构,不仅是在Scaling Law层面创新,更致力于优化模型的能耗效率。因为大语言模型遵循Scaling Law,一个比较大的挑战就是耗能巨大。

    我们正在讨论,人工智能现在最大的挑战其实是能耗。尤其在美国,它本身的基础设施比较差,中国在这方面是全球做得最好的。美国很快将陷入没有足够电力支撑AI训练的困境。

    前阵子微软CEO也提到,他们有很多GPU芯片闲置,不是因为不需要,而是电力不足。所以一些新的模型架构,能将用电量降低到现有的十分之一、百分之一,那它的优势就不在于模型表现了,而是解决了更现实的耗电问题。我个人判断,一年之后,我们就不会只讨论Scaling law了,也有很多其他的方向发展速度很快。

    界面新闻:从AI算力需求来看,美国科技大厂和头部创业公司,未来还会不断囤算力芯片吗?是否会出现周期性变化,在某个阶段后这方面的投入会趋于平缓?

    张璐:可能还是会持续,直到出现新的技术变革——它们可能不囤GPU,但也要囤别的。因为AI现在就是讲ABC:算法(Algorithm)、大数据(Big Data)和算力(Compute)。

    2、有很多让人兴奋的创业方向

    界面新闻:硅谷大厂的紧迫氛围对你们的投融资工作有带来什么影响吗?

    张璐:说实话,大公司卷起来了,小的初创企业就更加卷。我们投的创始人有三分之二都是连续成功创业者。他们中很多人都已经财富自由,但现在拼起命来比年轻创业者还要猛。

    我最近投的一家公司,创始人来自以色列,他上一家公司以六七亿美金被收购,这次创业,经常凌晨一两点给我发信息。有一次我突然意识到时差问题,就问他:我在西海岸硅谷,你那边是东海岸凌晨五点,怎么还没睡?他只是说,今天比较忙。

    从我们本身来讲,投资节奏不仅要跟着产业发展趋势成长,还要更早看到下一步机会,所以我们每个季度做很多行业调研,前不久刚发布开源AI生态报告,以及人工智能在医疗领域应用的行业报告。除了投资,我们也做很多投后管理,比如通过我们的CXO网络帮助企业加速收入增长以及缩短企业级销售的时间,在董事会上帮助企业思考,如何借助大趋势快速成长。

    大家都处于一种惯性加速的状态。这种大趋势发展到一定阶段后,不管你是否推动,它都会持续加速。但如果你想掌控节奏,就必须持续奔跑,甚至跑得更快。

    界面新闻:你今年很忙,大家也都说今年是AI应用层创业的爆发年,你觉得这个判断成立吗?

    张璐:过去10年我们一直在投AI驱动的技术创新,今年可以说是产业大规模植入和应用的一年。一个明显的特征是:我们20192020年投资的AI产业应用公司,从2021年至今四年间,收入从1000万美金增长到几亿美金,速度已经是非常快,而且都没有新增融资。另一家去年投资的企业级AI应用公司,从50万美金收入涨到1.5亿美金,只用了一年半时间,这就是这两年的整体提速。

    产业态度也发生了转变:从过去讨论要不要做AI整合、要不要制定数据战略,转变为现在必须做,并且要加速推进、全面落地

    界面新闻:硅谷今年有特别脱颖而出的AI应用落地方向吗?

    张璐:我非常看好两个方向,一是人工智能在医疗领域的应用,二是人工智能在太空科技层面上的应用。

    现在太空领域发展速度很快,大家也看到了星舰不仅在发射技术上突破,还包括回收和海面急停,这些都大幅降低了发射成本。未来卫星发射成本会非常低。

    像最近SpaceX在三小时之内,发射了两枚火箭,部署了50多颗卫星。未来像Starship一次发射可能搭载600多颗卫星。

    医疗领域我一直很看好,因为不仅市场大,医疗领域的数据质量和多样性也是各个产业中最好的。今年确实是AI医疗的爆发期,从数字化诊断、数字化治疗到数字化生物学,全线加速

    我们今年投了3AI医疗的公司,其中一家是做的垂直领域的小模型,专门针对细胞疗法;另外一家公司也是垂直模型,针对mRNA的测序数据,最近我们刚投的一家公司是做AI驱动的帕金森治疗,未来也有可能覆盖到认知障碍。都是很让人兴奋的创新方向。

    界面新闻:你们之前一直以ToB模式的创业公司为主要投资对象,在AI时代来临之后,这个方向会有变化吗?还是说你仍然认为,AI时代在C端依旧没有创业公司的机会?

    张璐:我们始终专注投ToB市场,过去十年都没看过C端。当然C端还是有创新机会,只是面临的竞争更严峻,对手都是这些大的科技公司。

    我刚才提到AI领域的ABC法则(算法、数据、算力),对于ToB公司而言,这个数据掌握在行业手里,不在大科技公司手里,初创企业可以通过和行业(比如药厂、保险公司)合作拿到独特的数据库,然后构建自己的垂直模型,对算力没有特别大的要求。

    还可以在端侧部署,也可以部分解决一些产业数据隐私和监管的需求,模型架构也可以用开源生态去优化,就这样把ABC三个问题都解决,而且可以有优势。

    但如果是C端,你需要大量的算力、顶尖算法和海量C端数据,这三方面的优势都掌握在大科技公司手里,初创企业很难与之竞争。

    我眼中他们的机会是,初创企业可以跑得很快,这是他们的优势,但整体的机会空间可能没有B端那么大。

    界面新闻:在新一代的模型里面,我们看到模型即Agent的趋势越来越明显,在你看来,这对AI Agent的创业会产生哪些影响?

    张璐:如果只是在模型上面套一层壳,是比较难有竞争优势的。对于大模型公司来讲,你就是帮它探索市场。一旦市场被验证,它完全可以自己来做,原生的模型和应用结合会更顺畅。

    界面新闻:在这种模式下,团队可以先按照自己的PMF(产品市场匹配)来设计产品,让一些潜在功能超前于模型现有能力吗?等模型一旦追上来,他们就能做出非常有爆点的产品。

    张璐:我觉得这样也不太好,因为你也不确定模型层到底能做到什么样的程度。在B端,我们看到是相反的一种情况:很多应用场景并不需要那么聪明的AI模型,因为它没有那么多变量,更需要的是无幻觉,重复性和一致性。

    界面新闻:今年感觉有很多华人团队在硅谷创业,你有观察到这个趋势吗?

    张璐:有观察到,现在对于很多华人来讲是一个非常好的创业时机,因为AI研究领域本身华人就是比较占多数的。比如在国际机器学习大会(ICML等大型会议上,入选论文中华人作者的比例可能超过60%

    界面新闻:这个趋势有没有什么数据能体现?

    张璐:我们投资全球创业者十年了。前七八年投的创业者里面,华人可能占到10%15%左右,但是在过去这两年时间,这个比例已经快达到30%了。

    华人中的技术持有方现在愿意承担风险、出来创业,我觉得是很好的趋势。人工智能时代也是一个重大机遇,是全球华人科技领袖崛起的好时机。

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