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      融資千萬的 Violoop ,要做中國版的「硬件龍蝦」

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      他們想解決 Openclaw 還沒解決的問題。

      作者丨成妍菁

      編輯丨董子博

      春節前幾天,何佳霖的微信一直沒消停過。

      FA (財務顧問)會發來各種分析文章,投資人也會不斷轉來新項目鏈接,問他怎么看 Openclaw 的爆火、有什么區別。

      “那段時間是真的比較焦慮。”他說。

      焦慮并非來自競爭本身,而是一種典型的創業者心態——有時候會拍大腿苛責自己開始的有點晚,但冷靜分析后,反而平靜許多。

      這種情緒,與他正在做的事情密切相關。何佳霖是 AI 科技公司 Violoop 的創始人。他們正在做一個中國版的“硬件龍蝦”,試圖讓 AI 24小時給人類打工。

      具體來看, Violoop 的解決方式,是一臺手掌大小的桌面硬件設備。它通過數據線物理接入電腦,無論 Mac 還是 Windows 系統,都可以直接控制。


      與傳統軟件助手不同,這臺設備能夠通過電腦屏幕畫面,在本地提取信息,再將提煉后的內容交由云端大模型進行推理和規劃,最終在電腦上執行點擊、輸入、切換軟件等操作。

      換句話說,它不僅能理解任務,還可以直接替人完成任務。

      就在 3 月 12 日 , Violoop 宣布完成種子輪與天使輪數千萬元融資,由千億級別美元和人民幣雙幣基金和某知名人民幣基金聯合領投。

      本輪融資金額將用于產品落地、市場推廣,以及構建 Action Model (動作模型)數據集。

      見到何佳霖的當天,他才剛剛結束一場媒體溝通會,被問到是否需要休息時,他擺了擺手,“這些都不算什么”。在他看來,真正高強度的是見投資人——“基本都是 1 對多的局面”,他已經習慣了。當天采訪結束后,他又連夜趕回深圳的辦公地。

      在與何佳霖的聊天過程里,我們圍繞他為何選擇“更重”的硬件路線 、以及在 Openclaw 爆火的當下,這家僅有12人的初創團隊 ,如何去“駕馭” AI 終局?等話題展開。

      01


      “龍蝦硬件”是怎么工作的?

      Violoop 的故事起點,帶著幾分程序員就有的實用主義。

      何佳霖本身就是一名有豐富經驗的連續創業者,畢業于 UC San Diego 的 CS 專業,從大學期間,就做過在線招聘的平臺,以及留學生公寓和地產SaaS開發等(入選過 YC 創業營),就連帶過的實習生,也有好幾百人。

      而這個 AI 項目的初衷,純粹是為解決團隊自己的痛點 。

      2025 年 2 月的時候,何佳霖及其團隊接到歐洲客戶的開發需求,為了配合時差,不得不輪流熬夜盯服務器。

      何佳霖和團隊就琢磨:能不能寫個程序替人一直盯著,有需求過來了,機器自己去抓數據、提供解決方案,甚至直接解決問題,把這筆錢“躺著賺了” ?

      最初,團隊嘗試走純軟件路線,但一直沒有做出非常滿意的產品,問題不在技術能力,而是企業客戶對“安全可控”的要求。

      一方面,大模型本質上是概率系統,在執行層面存在不可控風險——例如誤刪文件、錯誤發送信息,這讓企業客戶難以接受。

      另一方面,純軟件助手缺乏對真實使用環境的感知能力,很難覆蓋復雜場景。

      在經歷了數百次安全測試和多輪內部對抗訓練后,團隊最終放棄了純軟件方案,轉而選擇通過硬件來解決“可控性”問題。

      在何佳霖看來,這不是理想主義,而是一個工程上的取舍——“就算麻煩,但只要能解決這個核心問題,后面的復雜度都是值得的。”

      于是, Violoop 誕生了。

      在這個手掌大小的盒子里,Violoop 構建了一套從視覺感知、動作執行到物理隔離的閉環。


      首先是“眼睛”。通過 HDMI 接口,電腦屏幕的視頻流被實時傳入設備,完成關鍵幀抽取與分析。本地視覺模型直接理解屏幕內容,判斷用戶意圖。更重要的是,圖像數據始終留在本地,僅將提煉后的文本發送至云端進行推理,云端無法獲取原始畫面。

      其次是“動手能力”。有了視覺后,Violoop 不再依賴軟件 API。面對微信、財務軟件、ERP 等封閉系統,用戶只需錄制一次操作流程,AI 即可學習并復用。目前系統已內置約 20 款常用軟件的數百個操作。對普通用戶而言,也無需理解能力邊界,設備會主動提示可執行任務。

      最后是“安全機制”。為降低大模型執行的不確定性,Violoop 采用雙芯片架構:一顆負責計算,一顆基于規則約束行為。系統對操作分級管理——讀寫自動執行;刪除文件、對外發送信息等高風險操作需用戶確認。

      當系統持續運行時,效率被進一步放大。設備通電后可 24 小時運行,并支持多任務并行。例如在設計場景中,用戶設定參數后即可離開,系統會自動完成批量渲染,并在次日交付結果。

      在何佳霖看來,Violoop 不是簡單外設,而是一個可被看見、可被信任、能持續參與工作的智能體。

      這也符合何佳霖的最初設想:讓 AI 像人一樣,通過視覺識別屏幕界面,再模擬鍵盤和鼠標操作電腦。

      對于小白用戶而言,它可以被理解為一個“眼睛里有活的AI” 。與傳統需要通過官方 API 接口才能運行的純軟件 AI 不同, Violoop 硬件上運行著一個輕量級的本地視覺小模型。

      02


      十二人的團隊,試圖用“ Day One Global ”穿越周期

      從一開始,何佳霖從項目開始就確立了“ Day One Global ”(第一天就全球化)戰略。

      邏輯非常現實:海外市場不僅對軟件有更高的定價包容度,更重要的是,用戶保留了從 SaaS 時代延續下來的訂閱付費習慣。

      實際上,“全球化戰略”已經是 AI 創業浪潮中的一條默認法則。

      “健康的商業邏輯是我提供好的東西,你給我付費,”何佳霖坦言 。這也是為什么目前 Violoop 的用戶幾乎全部在海外,前期并未在國內做大規模宣傳的原因 。

      在他看來,國內 AI 生態的競爭已經陷入極度內卷之中:“這種環境之下,創業廠商根本比不過。”何佳霖感嘆道。

      Violoop 搭建了一個極度互補的核心陣型。目前團隊僅有 12 人。合伙人朱賢楨(King)畢業于 MIT,兩人早在 2019 年便通過 YC 創投圈結識 。

      在何佳霖眼里,King 的智商極高、性格純粹、做事追求極致。

      “我們兩個都不是 EGO 特別強的人,所以溝通很順暢。” 在團隊分工上,何佳霖主動包攬了跑深圳落地、見機構等所有“拋頭露面”的活兒, King 則專注在研發上面,讓團隊在極小規模下依然保持高效推進。

      在實際應用中,這個“ AI 操作員”究竟能幫人干哪些臟活累活?何佳霖向我們描繪了幾個典型的場景:

      首先是小型創作者團隊。以工業設計師為例,每天面對不同客戶(如牙刷廠商)的提案需求,以往需要人工在案例庫和全網海撈素材 。現在,只需下達指令,AI 就能自動去全網尋找符合審美的素材、匹配公司內部素材庫,并直接生成一份專屬的初步提案發給客戶。

      在更為耗時的3D渲染環節,它的作用更加直觀。以往給一個模型出圖,設計師需要手動調整 X 軸、 Y 軸、燈光和背景等繁瑣參數,渲染每一張圖都要在電腦前干等十幾二十分鐘。有了 Violoop 之后,設計師只需提前設定好參數需求, AI 就能在夜間徹底接管電腦排隊渲染。

      此外,它甚至還能充當客服或運維人員,在獲取指定數據后,自動通過郵件、 Telegram 或 WhatsApp 發送給客戶。

      目前, Violoop 的用戶幾乎全部來自海外。其商業模式也相對直接:硬件一次性購買,軟件按月訂閱,同時通過內部調度系統自動匹配最優模型,將復雜的 API 成本打包隱藏,降低用戶使用門檻。

      雖然春節前的確非常焦慮,但現在何佳霖反而心態非常平穩,他反而想通了。“科技爆發的節點誰也預料不到,就像買股票不可能永遠都在最低點買,然后在最高點賣。”

      前段時間何佳霖密集見了十幾個投資機構,被問到投資人最關心的問題是什么時,何佳霖沉思幾秒,給出的答案是:這類產品的終局是什么?

      他用兩個關鍵詞來描述團隊的判斷:“ Intelligence everywhere (智能無處不在)”與“駕馭智能”。

      在他看來,過去幾年行業主要依賴規模法則,通過堆算力與數據逼近最優結果。但在下一階段,真正的競爭不再是“誰更大”,而是“誰更高效”————誰能用更少的資源,把智能用到極致。

      這也解釋了何佳霖對當下節奏的態度:既然已經站在風口上,與其糾結錯過紅利,不如盡可能儲備糧草,去打一場有準備的仗。


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