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      中美新「三極聯(lián)動」:全球AI創(chuàng)新的錢流向哪里、人去向何方?| 「Talk to The World」 @斯坦福

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      當GPT、Claude、Gemini等通用大模型的基礎能力趨于收斂,全球AI競爭已從單一的技術突破轉(zhuǎn)向多維度的產(chǎn)業(yè)重構。而美國(硅谷)、中國、新加坡三地正形成清晰分工:硅谷定義技術邊界,中國驗證商業(yè)路徑,新加坡連接全球系統(tǒng)。

      美西時間2026年4月21日,鈦媒體「Talk to The World」全球?qū)υ挃y手NTU EMBA,在斯坦福大學舉辦「中美新三極聯(lián)動·AI全生態(tài)新趨勢」主題活動。活動匯聚NTU EMBA校友與斯坦福校友兩大精英群體,圍繞”全球AI創(chuàng)新版圖”與”模型大戰(zhàn)后的AI競爭下半場”兩場圓桌論壇,深度探討中美新三地AI創(chuàng)新生態(tài)的差異與互補。

      在第一場圓桌論壇「全球AI創(chuàng)新版圖——硅谷、中國、新加坡,如何領跑下一個十年?」中,NTU美國校友會會長、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者Anson Liang擔任主持,天際資本董事總經(jīng)理Clara Jiang、Informed Ventures合伙人David Yin、Race Capital合伙人Edith Yeung三位深耕中美新三地的資深投資人,從資本密度人才流向產(chǎn)業(yè)落地三個維度,分享了他們對全球AI創(chuàng)新版圖的深度觀察。


      AI創(chuàng)新三極:灰狗、鴕鳥與兔子

      “美國是灰狗,跑得最快;中國是鴕鳥,全球跑得最快的兩條腿動物;新加坡是兔子,兩邊都爭著讓它跳到自己這邊來跑。”Edith用三個動物比喻,形象地勾勒了中美新三地在全球AI版圖中的角色定位。

      這一比喻背后有數(shù)據(jù)支撐。Anson引用Stanford 2026年AI Index報告指出,2025年美國私人AI投資達到2859億美元,是中國124億美元的23倍以上。硅谷與舊金山區(qū)域去年VC約900多億美元,60%—70%投向AI。生成式AI在全球三年內(nèi)已達到53%的人口級采用率;其中新加坡為61%,美國為28.3%。根據(jù)中國官方在今年2月發(fā)布的數(shù)據(jù),截至2025年底,中國生成式AI用戶達到6.02億,普及率達到42.8%。Edith指出,“資本密度高、社會滲透低”的結構性差異非常值得深思

      Clare認為,從創(chuàng)新角度看,人才、市場、資金是三地競爭的核心要素,但AI大模型來了以后,邊界越來越模糊——“很多團隊很難定義是美國公司還是中國公司。”從市場偏好上三地已形成趨勢:美國在基礎模型上追求全面智能,中國在多模態(tài)C端應用上享受紅利。“協(xié)作大于競爭。”但她同時指出,數(shù)據(jù)部分是長期各自獨立的——數(shù)據(jù)特性、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)規(guī)則各地不同。

      硅谷:資本密度與”Self-Recursive”進化

      David將硅谷的核心優(yōu)勢歸納為三點:全球人才聚集、學術與業(yè)界強綁定、資本密度極高且退出機制成熟。“很多教授都去創(chuàng)業(yè)了。”他提到,從DARPA研究到半導體到AI,R&D聯(lián)動緊密,“美國公司剛成立就10億估值”的退出環(huán)境吸引全球AI人才涌入。

      談及未來12個月的機遇,David提出了三個關鍵趨勢:

      “第一,Scaling Law依然成立。”O(jiān)penAI、Anthropic的投資者們相信短期增長無太大挑戰(zhàn)。大廠走向virtual agentic model,而數(shù)據(jù)是最大的bottleneck。“我太太做數(shù)據(jù)標簽,賬上一年賺10個億。”大廠通過合作獲取被投公司數(shù)據(jù);subscriber補貼本質(zhì)是為了獲取coding訓練數(shù)據(jù)——“SpaceX擬600億美元收購Cursor,很大程度上就是為了coding用戶數(shù)據(jù)。”

      “第二,Coding是killer use case。”Coding正在成為self-recursive自我增強的閉環(huán)。OpenAI把精銳力量集中在coding上,答案都擺出來了。”

      “第三,Robotics在美國有很大機會。”re-industrialization推動制造業(yè)回流,但人不夠。他投了做warehouse robotics的公司幫FedEx等做倉儲自動化,“

      但風險同樣不容忽視。David警告,Anthropic、SpaceX、OpenAI都想今年上市,“但資本市場可能不夠錢支撐”。阿里巴巴2014年IPO融250億美元是歷史最大,現(xiàn)在一家trillion估值公司融5%就要500億美元,三家同時上市,很可能”資本市場不夠錢去支撐他們的估值”。

      Clare則從SaaS形態(tài)變化的角度補充了一個更深層的風險:“AI時代SaaS可能減少甚至消失。”因為SaaS對象都是人,但agent時代對象是agent,整個工作流和設計都要變。“形態(tài)會從’中間厚兩邊薄’變成’兩頭粗中間細’。”更激進的是,AI原生公司不只是給保險/法律提供服務,而是”自己就要做AI原生保險公司、AI原生律所”。

      Edith更是直言:“2026年所有投資者和企業(yè)都要關注三個企業(yè)的IPO——SpaceX、OpenAI、Anthropic。如果這三個企業(yè)表現(xiàn)不好,可能會影響對整個AI行業(yè)的信心。”

      中國:供應鏈”毫無質(zhì)疑的領先”

      Edith剛從中國學習回來,她分享了對中國的最新觀察。在杭州看Unitree(宇樹)時,她發(fā)現(xiàn)Unitree 2025年量產(chǎn)5500臺,全球第一(Tesla量產(chǎn)為零),“從未融過美金,只有人民幣”。更讓她印象深刻的是吉利旗下的ZEEKR工廠:“基本上人沒人了,每天量產(chǎn)900臺,大部分零庫存——即點即造。廠長說從零開始建一個工廠只需要三個月。在美國這是不可能的。”

      David認為,中國AI有兩個獨特特點:一是”卷”的能力——“一個新idea出來很快就有100家復制”;二是規(guī)模效應。“字節(jié)C端模型超越美國全部video models,因為數(shù)據(jù)最強。”他強調(diào),中國硬件供應鏈全球領先,AI+robotics結合(如水下洗船、維修等復雜場景)“美國根本做不出來”。但他同時提醒,國內(nèi)機器人供應鏈雖然絕對領先,但宇樹的風險在于”抄襲競品會很多很快,國內(nèi)太卷了,不一定是winner”。

      Clara從字節(jié)的投資經(jīng)歷進一步印證了中國AI的商業(yè)潛力。天際資本從2018年開始連續(xù)投字節(jié)五次,“字節(jié)是少數(shù)大廠里還保持momentum且可以all in AI的。”她舉例說,“豆包通過嵌入抖音鏈接大幅提升留存率,已成國民級產(chǎn)品,仍在高速成長。”

      Edith則指出,中美AI是”互補”而非”競爭”的關系——“美國AI企業(yè)生產(chǎn)力場景特別好;中國消費者多,個人化AI應用會爆發(fā)。”

      新加坡:中立樞紐與”Token加工出口港”

      在全球AI版圖中,新加坡的角色正變得愈發(fā)微妙而關鍵。David指出,“雖然中美很互補,但同時大家又喜歡吵架”,新加坡作為中立平臺,讓中美的科研人員和生意人都能在同一地方做生意、交流。

      他舉了兩個例子:Meta前首席AI官楊立昆的新公司AMI總部在新加坡,“他們說得很直白——我們想引入中國的AI人才,也想把技術賣到中國去。”李飛飛教授的新項目總部也設在新加坡,“因為最大客戶要么在中國,要么在美國。”

      Clare則從投資實操角度分享了三個趨勢:已投企業(yè)全球化第一站選新加坡(如云智慧做AIOPS,出海先新加坡再硅谷);更新公司考慮架構/融資/人才需求,第一天就把總部設在新加坡;對在美國住多年回亞洲的人,新加坡、香港是生活首選。

      David提出了一個更具前瞻性的觀點:新加坡可能成為token的”加工出口港”——“不同國家的token在新加坡做交叉點,加工以后再出口。”Token就是現(xiàn)代化的流量。

      Edith則從地緣政治角度補充:未來全球可能需要”純中國體系”和”美國體系”并行,美國可能限制使用中國模型,“新加坡可以作為video AI的aggregator——我什么都可以用,不需要擔心法律或politics。”

      管理者行動:AI原生化的三個關鍵

      在Panel最后,三位嘉賓為在座的企業(yè)家和管理者提出了AI浪潮下最重要的行動建議。

      Clare強調(diào)組織層面的AI原生化:“春節(jié)后大部分AI公司都在做人才迭代裁員。只要有一個人不原生,這個事情就沒法做。”她指出,不只是替換某個工具,而是分工形式、匯報形式、數(shù)據(jù)共享形式全部重做,“信息公開度、匯報層級精簡,這些都是大調(diào)。”

      David建議管理者”自己成為AI Leader”——“董事長、CEO都要深度用AI,不是簡單當chatbot做research,想’怎么全部用AI取代’,zero base budget思考。”他同時提醒,KPI要結果導向,“不要看token消耗量——像說用多少水,打開自來水就浪費。”

      Edith則分享了一個日本CEO的故事:“日本頭說’以后不需要給我任何人任何錢,我用agent全搞定了’。”她認為”10分人才和1分人才,在工具加持下變成100 vs 10,差距從9變成90。“CEO要跟員工說”AI不會代替你,是讓1個engineer變成10X/100X”。“大部分是人的問題,不是技術問題。”

      「Talk to The World」是鈦媒體打造的全球科技對話品牌,致力于在全球最重要的科技創(chuàng)新場景中搭建中國與世界對話的橋梁。此次@斯坦福活動,是Talk to The World繼CES、IFA、MWC之后的又一重要站點,鏈接改變?nèi)騽?chuàng)新趨勢的前沿領袖。

      (本文根據(jù)活動現(xiàn)場速記整理,經(jīng)嘉賓審閱授權發(fā)布)

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