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真正值得抓住的，不是再做一层轻软件，而是用“硅谷的大脑＋深圳的手脚”，重新吃下一条产业链。

如果不是能够号召顶尖科学家、跨越族裔组织团队的少数创业者，绝大多数华人创业者与其补短板，不如先把自己的长板用到极致。这个长板不只是供应链，而是把硅谷的技术、人才、市场与融资能力，同深圳的工程化、制造和交付能力接起来。

美西时间8月14日晚，由985校友圈与Global AI创新加速器联合主办的第三期“硅谷AI私董会”在硅谷山景城Seamate举行（AI创业进入下半场，硅谷投资人都在讨论什么？| 985校友圈·硅谷AI私董会）。本期活动以“Global AI时代，下一轮创业机会到底在哪里？”为主题，30余位来自中美投资机构、AI创业公司及科技企业的嘉宾进行了四个多小时闭门交流。

Global AI创新加速器创始人、行行AI董事长、顺福资本创始人李明顺在现场分享了他对华人AI创业、产业落地和早期投资的最新判断。

华人创业真正擅长的，可能不是“0到1”

李明顺把这一轮AI分成两个阶段：AI的诞生和前沿突破来自硅谷，但当模型要进入每一个行业、从少数人的能力变成千行百业的基础设施时，机会会从“0到1”转向“1到100”。

模型足够强、足够便宜之后，真正困难的事情不再只是把模型做出来，而是让它进入工厂、餐厅、医院、家庭和线下服务业，解决原来由设备、流程和人力共同完成的问题。

李明顺在现场提到，他接触的一些硅谷企业已经在使用私有化部署的开源模型，其中也包括中国的主流模型。企业最终会用成本和效果投票，而不会为了概念多付钱。

这也是他提出“硅谷的大脑＋深圳的手脚”的原因。这里的“手脚”并不只是找一家中国工厂代工，而是产品设计、打样、模具、供应链、量产、成本控制和快速迭代的一整套能力。

反过来，长期在美国大厂工作的华人，又拥有本地身份、市场经验、客户渠道和融资能力。两边拼在一起，才构成完整的比较优势。

AI的前沿突破可能发生在硅谷，但智能化真正普及到每一个行业，需要中国的供应链和工程化能力。

纯软件窗口变窄，最先被压缩的是“薄层应用”

李明顺并不是说软件没有机会。他真正担心的是：创业公司只在大模型上面包一层界面，依赖API完成主要能力，再用订阅费讲一个长期故事。

随着开源模型能力提高、调用价格下降，用户为什么还要持续为这一层付费？

在他看来，大模型越来越便宜，会不断压缩轻量SaaS和低门槛Agent的空间。模型每升级一次，原本需要创业公司完成的功能，都可能被底层直接覆盖。

所谓“技术门槛低”，对投资人而言并不是利好，而是要求创业者更早拿出结果。

他在问答中给了一个很具体的判断：如果一个Agent花一笔不大的Token成本就能做出初版，那么创始人没有必要只拿着想法找投资人。至少应该先把产品做出来，找到几个客户，证明它不是一个谁都能复制的Demo。

换句话说，今天判断一个AI应用，不能只问“它用了什么模型”，还要问：模型继续变强、变便宜之后，这家公司究竟留下什么？

是客户关系、真实场景、交付能力、数据闭环，还是一套别人很难复刻的运营系统？如果这些都没有，软件就很容易从产品退化成一个随时会被替换的功能。

AI硬件最重要的生意，不一定是卖硬件

李明顺在现场说了一句很容易引发争议的话：“与其赋能，不如消灭。”

他所说的“消灭”，不是简单替代某个岗位，而是创业公司不要只做一件工具，交给原有产业链里的公司使用，而要考虑能否用AI重新组织整条链条。

他举了几个自己参与的项目：做炒菜机器人，不只是把机器卖给餐厅，而是自己经营连锁餐厅；做宠物洗护设备，不只是卖设备，而是直接开设服务门店；做家庭透析机器人，也不是完成一次硬件销售，而是把设备、持续服务和后续医疗支出连接起来。

这三个例子的共同点是：硬件只是进入场景的入口，真正持续产生收入的是后面的服务。

单纯卖一台机器，收入在交付那一刻基本结束；如果设备同时连接服务、运营和用户数据，企业拿到的就不再是一次性硬件毛利，而是更长的用户生命周期和更完整的数据闭环。

这也解释了他为什么强调Physical AI。所谓AI硬件，不应该只是“原来的设备加一个聊天功能”，而是利用感知、决策和执行能力，把旧产业中分散的设备、人工、渠道和服务重新组合。

真正的新物种，不是更聪明的工具，而是一种新的行业组织方式。

硬件只是入口。能不能把设备、服务、运营和数据连成闭环，决定了它是一门产品生意，还是一次产业重构。

AI创业也要算账

面对AI热潮，李明顺反复强调“常识”。

他的投资逻辑可以概括成两种：小钱挣大钱，或者大钱挣小钱。风险投资真正有吸引力的部分，往往是用相对有限的资金陪一家公司长大，而不是在估值已经很高时，再用巨额资金去赌下一轮价格。

这套判断同样适用于创业。他更愿意看能够建立单元经济模型的项目：一台设备投入多少、多久回本、一个客户能贡献多少现金流、规模扩大后成本是否下降。

现场提到的一个软硬结合项目，之所以能让他快速决策，正是因为账能算清楚——设备成本可以在几个月内收回，随后形成持续现金流。

他并不排斥指数增长，但认为创业者不能把指数增长当作不算账的理由。先把一笔生意跑通，再讨论规模化；先证明真实需求，再讨论资本故事。

线性增长至少是一门生意，指数增长则是跑通之后可能出现的结果。

过去三年，李明顺称自己投资了50多家公司，其中在硅谷接近10个项目。单笔投资从10万美元到150万美元不等，较多集中在30万至50万美元。

他愿意在极早期快速决策，但前提不是概念够热，而是人、场景和商业闭环至少有一项足够清楚。

李明顺给硅谷华人创业者的另一个提醒，比“做硬件”更具体：要多回中国看看。

他观察到，不少技术人才在硅谷的生活半径非常固定：家、公司、商场和超市。技术能力很强，但每天接触的生活场景太少，“才华跟想象力不匹配”。

当创业者看不到餐厅后厨、门店洗护、家庭医疗、工厂生产这些复杂流程，就很容易只围绕已有的软件界面寻找机会。

而李明顺判断，AI时代大部分有价值的创新，仍然发生在确定性需求上。人们依然要吃饭、出行、看病、消费和获得服务。

AI真正的机会，不是再虚构一种需求，而是进入这些已经存在、规模巨大、效率仍然不高的行业，把旧流程重新做一遍。

所以，“AI硬件更有性价比”并不是一道简单的软硬件选择题。

它背后真正的判断是：华人创业者不必在硅谷最擅长的地方正面硬拼，而应该找到自己能够掌握完整价值链的位置。

技术来自哪里并不重要，重要的是谁能把技术变成产品，把产品送进真实场景，再把一次性交付变成持续生意。

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