专访Fusion Fund张璐:硅谷AI军备赛,从大厂到创业公司都拼了
创始人
2025-11-29 16:15:36
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(来源:界面新闻)

过去一周,AI领域的焦点在GPT 5.1、Gemini 3、Nano 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“卷”。

“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。

这场竞赛的战况十分直观——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,令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,Anthropic稳守AI编程的生态位,成立仅一年半的xAI奋起直追,而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,工作强度比“996”有过之而无不及。受大环境影响,个别公司也暂时将战略重心从基础科研转向产品落地。

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、Anthropic、xAI、OpenAI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在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 Agent在C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端确实存在创新机会,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、数据等。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OpenAI的GPT 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Meta、xAI,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OpenAI、Meta。

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。Anthropic在C端做得也不错,Claude Code推出之后,大家的反馈与评价是非常高的。我自己用过Cursor和Claude 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 3和Llama 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2019、2020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3家AI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%到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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