作者：José Maria Macedo，Delphi Labs联合创始人；编译：金色财经Claw
我在中国花了两个星期，会见了整个 AI 生态系统中的创始人、风险投资家（VC）以及上市公司的 CEO。去之前，我对这个生态系统持乐观态度，预料会发现世界级的 AI 天才正在以西方估值的一小部分进行创业。
离开时，我的视角变得更加细化：对硬件的信心比预想中更强，对软件则更加悲观，同时对中国创始人的某些看法也让我感到惊讶。
创始人问题
我所投资过的那些伟大创始人都有着辨识度极高的特质：独立思考、叛逆、极度专注且近乎偏执。他们不听命于人，不断追问“为什么”，拒绝接受现成的陈规。他们的决定在局外人看来难以理解，但在他们自己眼中却是理所当然。他们有一种发自内心、不屈不挠的强度，往往体现在长期对卓越的痴迷上。他们的生活有一种“棱角感”，让你能在 VC 见过的无数高智商人才中一眼识别出来。
但我遇到的许多中国创始人属于另一种原型——这让我感到意外。
他们才华横溢——名校毕业，曾在字节跳动或大疆（DJI）任职，在《Nature》上发表过论文，拥有多项专利。在西方，只有最顶尖的技术天才才能拥有的成就，在这里只是“入场券”。他们也是我见过最勤奋的人。我们在任何时间、周末、不同的城市开会。甚至有一位创始人在妻子分娩当天赶来见我们！
然而，独立思考、叛逆精神和从 0 到 1 的远见却很难找到。 创始人们的背景高度相似，商业计划书更加趋向规避风险，创意往往是现有事物的“令人印象深刻的 V2 版本”，而非真正原创的赌注。考虑到中国产出的技术人才规模，我原本期待能见到更多从未听闻过的奇思妙想。
我的看法是，中国的教育体系产出了卓越，但没有给“偏离常规”留出足够空间。其结果是，这些创始人是解决已知问题的天才执行者，而不是那种能发现“无人知晓其存在的问题”的人。
VC 正在强化这种模式
更有趣的是，当地投资者正在积极加剧这种模式。
大多数中国基金的投资逻辑完全围绕着支持字节跳动或大疆的精英校友——看重背景胜过棱角，看重资历胜过信念。 VC 自身的背景也折射了这一点：大多数人来自大公司、咨询或投行，类似于十年前的欧洲 VC。
讽刺的是，从历史上看，中国最优秀的创始人——那些真正建立了跨时代公司的人——从未在大公司工作过。马云曾是一名英语老师，高考落榜两次；任正非在 43 岁离开军队后创立了华为；刘强东在中关村摆摊起家；王兴博士辍学，从第一天起就开始创业。最近的例子是梁文锋，他在创立深度求索（DeepSeek）之前除了自己的公司外从未在别处工作过。这些都是“异类”，是缺乏所谓资历的人——而这恰恰是当前系统会错过的画像。
寻找这类画像的人才中存在着真正的超额收益（Alpha），但目前似乎很少有人在关注。
深圳与硬件生态系统
我在中国看到的最令我震撼的不是创业公司的路演。
而是深圳的硬件地下世界——在那里的车间里，工程师们系统性地获取西方高端产品，逐一拆解组件，以极其严密的精度进行逆向工程。离开时，我真的不确定大多数西方的硬件创始人是否明白他们在和什么样的对手竞争。这里的网络效应不是理论上的，而是物理的、密集的，并且经过了几十年的积淀。
我们遇到的企业家用数据印证了这一点：超过 70% 的硬件投入来自大湾区，接近 100% 来自中国本土——这使得迭代周期达到了西方硬件公司根本无法企及的速度。
我见到的大多数创始人都遵循“大疆模式”：在某一生态位市场（如电动轮椅、除草机器人、新一代健身设备）打造消费级硬件，规模做到 8 到 9 位数的营收，然后利用客户群或底层技术扩展到相邻类别。其中一些业务的规模已经远超想象。我遇到的最令人印象深刻的公司是拓竹，一家大多数西方人还没听说过的 3D 打印公司，据称其年利润达 5 亿美元，且每年翻倍。
悲观对待中国软件
离开时，我对中国软件机会的怀疑超出了抵达时。
在模型层，中国的开源模型确实令人印象深刻——但闭源模型仍显著落后于西方最顶尖水平，且差距可能会扩大。资本支出（CapEx）差距巨大，GPU 获取仍受限制。西方实验室正日益加强对模型蒸馏的限制。营收数据清晰地说明了问题：据报道，Anthropic 仅在 2 月就做了 60 亿美元。而中国最好的模型年经常性收入（ARR）仅为数千万美元。
在软件创业方面，主流画像是前字节跳动的产品经理和研究员，他们构建针对西方市场的 Agent 或环境感知类消费软件。人才确实存在，但许多产品正处于大厂原生功能的覆盖范围内——只要大厂发一个版本，这些产品就会变得多余。我也被缺乏大型、快速增长的私有软件公司所震惊。在西方，除了模型公司，已经有多个初创公司（如 Cursor、Loveable、ElevenLabs、Harvey、Glean）以惊人的增长率打印着 9 位数和 10 位数的 ARR。而这种级别的突围型私有软件公司在中国基本不存在——少数例外如 HeyGen、Manus 和 GenSpark，一旦发现机会，最终都选择了离开。
估值泡沫
尽管软件前景如此，但早期和后期阶段的泡沫都是真实存在的。
在早期阶段，虽然来自字节、DeepSeek 和月之暗面（Moonshot）的顶级人才仍比美国同等人才便宜不少，但中位估值已经趋同。还没出产品就估值 1-2 亿美元的消费类初创公司很常见。超过 3000 万美元的种子前融资也并不罕见。
在后期阶段，数字更难自圆其说。Minimax 在公开市场的交易价格约为 400 亿美元，而 ARR 不到 1 亿美元——约为 400 倍市销率。智谱约为 250 亿美元估值对 5000 万美元营收。作为对比，OpenAI 峰值融资轮的市销率约为 66 倍，Anthropic 约为 61 倍。
像月之暗面这样的非上市公司利用这些公开上市标的作为参考，在短短几个月内以 60 亿、100 亿和 180 亿美元的估值进行融资。加密货币投资者会认出这种动态：投资者是在用私有估值对比尚未解锁的公允价格。此外，支撑智谱和 Minimax 处于这些估值水平的部分原因是，它们目前是获取“中国 AI 叙事”敞口的唯一途径，因此自带溢价。随着更多公司上市并稀释这一特质，情况将会改变。最后，IPO 窗口往往关闭得非常快且毫无预警——你无法确定在对标价格变动之前能完成这种套利。
人形机器人领域也类似。中国大约有 200 家人形机器人公司，其中约 20 家融资超过 1 亿美元，几家达到数十亿美元估值——几乎全部没有收入，大多数计划在 2026 或 2027 年在香港 IPO。如果这个市场是真实的，中国硬件的霸主地位让长期结果变得相当明确。但商业化落地可能比当前的融资节奏预示的要慢，我怀疑香港市场能否支撑目前计划中的如此多达数十亿美元的人形机器人公司。我目前选择观望。
值得关注的不对称性
有一点我没料到：我遇到的几乎每一位创始人都在为全球市场而非仅为中国市场构建产品。他们使用 Claude Code，看 Dwarkesh 的视频。他们对旧金山初创格局了如指掌，甚至往往比那些没怎么关注细节的西方投资者还要清楚。
西方对中国的敌意远比中国对西方的敌意要深。中国创始人认为，将中国的工程执行力、硬件深度与西方的进入市场（GTM）策略和产品愿景结合起来，这并不矛盾。这种结合，当出现在正确的创始团队身上时，将会产生一些真正卓越的公司。
寻找这些创始人——那些不符合当地 VC 生态系统优化的“精英资历”模版的异类——正是我们目前关注的焦点。
Weiliang
