這些怪誕的AI應用，憑什么讓硅谷大佬追著打錢

如今站在硅谷沙山路（硅谷風投機構聚集的一條街）上，熱議最高的詞匯非AI莫屬。風投機構、加速器等不僅對涌現的數百萬款AI產品青睞有加，而且送錢的速度都非常快。曾參加美國頂級加速器HF0的中國一家AI公司的創始人就曾驚訝的對我說，他們打錢太快了，甚至覺得里面會給很多心懷不軌之人可乘之機。

風投機構的追捧也抬高了它們的估值，動輒估值數億美元甚至數十億美元的初創公司比比皆是。最近引發國內熱議的當屬Agent代表Manus，其獲得硅谷風投公司Benchmark Capital的投資，估值高達5億美元，比上一輪估值增長5倍。

這背后當然有硅谷熱錢按捺不住的FOMO情緒（錯失恐懼癥），在AI 大浪潮中，一向熱衷投資新技術類公司的硅谷，正在試圖捕捉“下一個Google”、“下一個Facebook”等巨頭的機會。

硅谷熱錢澎湃，也會加劇硅谷創業公司的瘋狂，在概念和創新之間反復橫跳——"Fake it till you make it"（偽裝一切，直到你成功），這個硅谷心照不宣的創業信條被喬布斯、馬斯克等硅谷標桿人物奉為圭臬，核心邏輯在于，先以愿景包裝未經驗證的構想，借助資本注入與人才聚集形成的勢能，在資源驅動中逼近預設目標，直至將概念轉化為現實。

在AI大浪潮里，今天我們來看幾個硅谷風投青睞的AI應用的案例。既有有趣而小眾的AI應用，單憑創意就打動了看似視財如命的硅谷大佬，也有靠“騙術”制造出人工智能的假象，揭穿后面臨蹲監風險。

01

這個案例表明硅谷的投資神話也不是一直都能成功。

今年4月，美國司法部一紙起訴書將Albert Saniger告上法庭。Saniger是AI購物應用Nate的創始人，他用菲律賓呼叫中心的數百名打工人，演了一出“AI自動化”的科幻鬧劇，還從硅谷騙走5000萬美元投資。

從頭說說這個故事，看這大哥怎么把硅谷大佬忽悠瘸的。

Saniger本科畢業于哈佛，又讀了UCLA，法國巴黎政治學院，英國倫敦商學院……長年混跡于紐倫、巴薩羅那、倫敦，妥妥的精英人物。

2018年，Saniger創立Nate，宣稱要打造“一鍵購遍全網”的AI購物神器。在他這個項目里，Nate的AI模型融合了“長短期記憶、自然語言處理和強化學習”，聲稱能3秒完成交易，日處理萬單不在話下。

投資人心動不已，這玩意要是真能實現，就是電商界的終結者。

為了增加可信度，Saniger甚至搬出“93-97%自動化率”的內部測試數據，聲稱：只有極端情況需要人工。在后來投資人進行調查期間，Saniger也一再保證，除了極少數的“邊緣情況”外，Nate的AI系統幾乎能處理所有訂單，完全無需人工操作。

靠這套說辭，Nate從硅谷Coatue、Forerunner Ventures等頂級機構狂攬5000萬美元。投資人仿佛看見自己坐在AI印鈔機上數錢，殊不知印鈔機里裝的其實是菲律賓打工人。

實際上Nate所謂的AI能力，都依賴于一支位于菲律賓的人工團隊。你沒看錯，是真正的人工，和智能一點邊都沾不上。

他在菲律賓設立了一個呼叫中心，雇傭了數百名員工，他們也被稱為“購物助手”。這些人專門手動處理Nate用戶的訂單操作，模仿AI自動完成的效果，包括選擇尺碼、填寫地址、下單付款等步驟，全部由人工完成。

這讓我想起劉慈欣《三體》里的人列計算機，由三千萬士兵組成計算機的的各個部位，通過士兵舉黑白旗顯現的信號代替了二進制進行運算。

以為這事只會出現在科幻小說里，沒想到科幻照進現實。

到了2021年，眼看購物旺季臨近，人工團隊可能無法滿足訂單需求。Saniger這大哥慌了，指示工程團隊緊急開發機器人救場，來自動化處理部分交易。后來這些機器人確實研發出來的，但只能用來輔助人工操作，而非真正實現了自動化。

2022年，Nate的“黑科技”終于露餡。有媒體指出，Nate的技術并非是靠專有的AI系統，但Saniger面不改色，辯解說：“我們只是偶爾用人工處理特殊案例。”

直到2023年1月，Nate資金耗盡，被迫賣身還債。這時候投資人才驚覺，5000萬美元燒出了一地雞毛，連AI的毛都沒見著。更荒誕的是，此時Saniger早已金蟬脫殼，轉身成為紐約風投公司Buttercore Partners的管理合伙人。

這位35歲的CEO深諳硅谷生存法則，Fake it till you make it（先偽裝一切，直到你成功。）只不過，他現在能做到的很可能是坐大牢。

針對此案，美國司法部表示，Albert Saniger被指控犯有一項證券欺詐罪和一項電信欺詐罪，而兩項罪名最高可分別判處20年監禁。如果罪名成立，他最高可能被判處40年監禁，法院還將沒收他與犯罪所得相關的所有財產。

Saniger的人生，真是一場游戲一場夢，他先偽裝了一切，最終卻沒能成功。好在他貢獻了一個很棒的好萊塢級別的故事，希望有一天能在熒幕上看到。

02

與Saniger“先偽裝一切”不同，接下來的這個韓國小哥，先是玩弄科技巨頭，再靠自我營銷式宣傳獲得硅谷的投資。

21歲的哥大學生Lee，開發了一款作弊AI工具，雖然被哥大停學，但是收獲530萬美元的融資。

先來看看他這個AI產品的宣傳片，Lee約會時用AI助手幫他跟女士對話，針對女生每個回答，AI都會及時地給出建議。

一些人覺得這段視頻很有意思、很吸睛，但也有人嘲笑它，稱它讓人想起反烏托邦科幻電視劇《黑鏡》。

這個工具最初名為Interview Coder，是Lee花了600個小時開發的，一個能在Zoom面試時實時解析題目、生成答案的隱藏瀏覽器插件。

Lee是LeetCode 全球排名前2%的編程高手，原本他只是想解決自己的痛點。LeetCode是一個被廣泛用于技術面試的平臺，提供大量編程題目，許多科技公司用它來篩選候選人。

但在不少軟件工程師包括Lee看來，這類題目與實際工作脫節、形式主義嚴重，費時又低效。Lee稱它們基本上“毫無用處，衡量標準不好，相關性差，只是浪費大多數開發人員的時間”。

于是他干脆開發一個Interview Coder，可以在面試時悄悄用AI實時解答編程題，目標是讓求職者不再浪費時間刷題。

技術原理是，它通過計算機視覺識別面試官共享的屏幕，用NLP解析題目，再調用GPT生成代碼，過程在0.3秒內完成，而面試官看到的只是候選人略微低頭思考的假象。整個原型甚至不到1000行代碼就能實現。

據官方介紹，這款工具能夠規避 Zoom、Google Meet 等平臺的屏幕監控功能，還加入了多種反偷拍、反追蹤的設計，力求“隱形、無感、安全”。哪怕是面試錄屏軟件，也檢測不到它的存在。

接下來他干了一件更瘋狂的事，玩弄幾家科技巨頭：亞馬遜、臉書母公司Meta、抖音海外版TikTok。96小時經歷4場面試之后，他全拿到了offer，但又沒打算去。

他把整個過程錄了視頻，發到視頻網站上，讓所有人都看到他是怎么玩轉這些巨頭的。視頻很快突破了10萬播放，硅谷圈子一下炸鍋了。

他們緊急給哥倫比亞大學發了一封郵件，說Lee的行為“非常不當，令人不安”，所有的錄用通知，全部被取消。但是與此同時，他的AI工具Interview Coder火了，每周用戶增長50%，僅一個月他就賺了17萬美元。

哥倫比亞大學很快對他做出處罰，決定讓他停學一年。

停學沒多久，Lee在X平臺宣布成立Cluely公司，估值530萬美元，融資來自Abstract Ventures和Susa Ventures。這一切或許都在Lee的計劃中，丟了芝麻，得了西瓜，穩賺不賠的生意。

目前Cluely收費標準和很多AI輔助編碼工具如Cursor一樣，20美元/月，本月初，這款AI工具的ARR已經超過300萬美元。

相比Saniger，Lee的營銷手段似乎更高明。他用親身經歷詮釋了一個道理：想讓硅谷大佬看到你，不僅要懂技術，還要會搞營銷。至于他能走多遠就不得而知了。

03

硅谷大佬可不是天真無邪的冤大頭，對于好的AI創意他們從不吝嗇投資。

眾所周知，圖像、音樂能用 AI 生成，但你絕想不到氣味也行。

2023年1月，一個名叫Osmo的初創公司宣布，他們成功地將氣味數字化了。第一個成功的案例是“新鮮的夏季李子”，而且復現出的味道，聞起來很不錯。整個過程依靠AI技術來完成，不需要人工干預。

注意這幾個字：不需要人工干預。這可是正經人工智能，跟Saniger可不一樣。外網有個形容很棒：有了這項技術，你就可以像下載音樂一樣下載香水了。看似荒誕，但絕對可行。

Osmo的CEO及聯合創始人是威爾奇（Alex Wiltschko），他在谷歌任職期間發起了一個研究項目，最初聚焦于將氣味數字化，并最終實現氣味生成的技術探索。2023年，他得到Lux Capital和谷歌投資的6000萬美元，將Osmo作為一家獨立的初創公司推出。

技術上，Osmo公司通過整合機器學習、數據科學、心理物理學、嗅覺神經科學、電氣工程及化學等多領域知識，構建了跨學科技術框架以實現氣味數字化。

威爾奇一直致力于氣味研究，他認為這種常被忽視的感官具有強大的情緒影響力，而人類對其認知仍存在巨大空白。在成功復現李子香氣后，威爾奇攜此成果在多地進行技術演示，展示了氣味數字化的現實可行性。

很多人可能會有疑問，這個技術到底有什么實際價值呢？

Osmo官方強調，其核心使命在于"推動人類健康福祉提升"，特別指出數字化嗅覺技術在醫療場景的革新潛力，通過精準控制氣味分子，醫療工作者可開發基于嗅覺刺激的輔助治療方案，例如利用特定香氣喚醒患者記憶或作為非藥物性焦慮干預手段。

另外它還有可能在VR游戲、電影中發揮作用，增加VR設備的沉浸感，或者你可以利用這項技術來保留親人的獨特氣味。

當然這些都是長期愿景。還是那句話，先偽裝一切，直到你成功。在近期，威爾奇希望Osmo能制造出更安全、更可持續的香味分子，用于香水、洗發水、驅蟲劑和洗衣粉等日常用品中的香料。

Osmo的官網上簡單列出了他們的研發歷史：

1.在 Osmo 建立之前，Alex Wiltschko在谷歌研究院領導著這個團隊，他們使用先進的機器學習技術構建了Osmo氣味映射圖的基礎。

2.取得了一項重大突破，可使用圖神經網絡根據分子結構預測其氣味。

3.創造了以前從未聞過的新分子并以超越人類的準確度進行了預測。

4.設計出了蚊子覺得難聞的氣味分子（例如驅蟲劑），并且在人體試驗中比避蚊胺（DEET）更有效。

為了構建這一氣味地圖，他的團隊利用一個包含5000個芳香分子的數據集對AI模型進行了訓練，這些芳香分子廣泛覆蓋了花香、果香以及薄荷味等多種氣味類別。

威爾奇發現，由于分子結構復雜，計算機在分析分子時可能會比較棘手，只要移動一個分子鍵，分子的氣味就可能從玫瑰變成臭雞蛋。但因為人工智能技術的進步，該模型能夠捕捉到分子不同結構中的模式，并利用這些知識準確預測其他分子的氣味。

不過，用來訓練模型的數據集確實來之不易。

盡管大型語言模型能夠利用整個互聯網的數據進行訓練，但在他們著手構建人工智能模型時，尚未存在類似的氣味信息數字資源庫。所以，他們花了大約一年的時間與香水行業的公司合作。

起初，他們以為這些公司會有很棒的數據集，但事實并非如此。這促使威爾奇和他的團隊創建了一種新的數據。為此，他們收集了數千種分子以及調香大師對其氣味的描述，再將這些數據輸入圖神經網絡（GNN），該網絡屬于機器學習的范疇，使用強大的算法來檢測和分析數據點之間的關系。

威爾奇說，他的團隊可以使用GNN來幫助AI模型理解原子、連接它們的鍵以及分子結構如何決定其氣味。

氣味數字化可以開拓出前所未有的應用場景，最基礎的就是氣味的遠程傳輸。威爾奇說，Osmo 希望最終能夠利用自己的技術，將一個地方的氣味數字化，然后在另一個地方再造一個完全相同的副本，從而實現氣味的遠程傳送。

事實上，根據該公司發布的博客內容，他們已成功實現了這一目標。

具體來說，選擇一種要傳輸的氣味，并將其放入一臺GCMS（氣相色譜 - 質譜）機。如果該氣味的來源是液體，就直接注入；如果是固體樣品（比如李子），就使用頂空分析，也就是將氣味困在物體周圍的空氣中，并通過管子吸收。

Osmo公司基于GC-MS質譜分析技術構建了氣味數字化鏈路：設備首先將樣品分子解析為原始數據，經云端處理后轉化為高維氣味圖譜中的坐標點。這套由AI驅動的新型氣味映射系統，可精準預測特定分子組合的氣味特征，并生成可執行配方指令。

配方機器人接收指令后，通過精密配比多種香氣分子實現氣味復現。在近期技術突破中，該公司宣布運用AI算法成功開發出全球首創的香水分子庫，首批向歐美市場推出Glossine、Fractaline、Quasarine三種突破性香氣分子。

有意思的是，研發團隊為每款創新分子撰寫了富有詩意的感官描述：以Glossine為例，其香調被詮釋為"綻放著茉莉花般的鮮活氣息，中后調流轉出鉆石切割面般的璀璨光暈，這種突破性香氣分子，可為任何經典香氛注入拉斯維加斯霓虹燈般的耀目光澤，締造獨一無二的嗅覺焦點"。

另外Osmo也在研究多模態AI，具體來說，他們研究的是基于圖像生成對應的氣味，當然圖像又可以進一步基于文本而生成。

總之這項技術背后有著無限的可能性。舉個最明顯的例子，也許未來我們還能觀看帶有氣味的電影，實現視覺、聽覺和嗅覺的全方位體驗，這項技術或許能夠使那些風景如畫的電影在視覺和聽覺的基礎上，增添嗅覺體驗，從而使其變得更加引人入勝且氣味宜人。

硅谷大佬的投資品味就是這么刁鉆，只要你有足夠好的技術創意，他們就能追著給你打錢。如何讓硅谷大佬看到你的技術，就得學學韓國那小哥的營銷手段。

你還見過哪些怪誕的AI應用呢，不妨評論區聊一聊。

參考來源

1.https://www.intelligentcio.com/north-america/2025/03/17/osmo-launches-generation-worlds-first-ai-powered-fragrance-house/

2.https://m.economictimes.com/news/international/global-trends/nates-ai-was-just-people-in-a-room-startup-founder-charged-with-faking-ai-raising-50-million-on-false-claims/articleshow/120210967.cms

3.https://www.hindustantimes.com/trending/suspended-from-columbia-student-raises-5-million-for-ai-cheating-tool-the-world-will-say-101745401820881.html