2026-06-02 08:00
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本文来自微信公众号： 一五一十一少年 ，作者：锦诗09，头图来自：AI生成
在硅谷的计算机博物馆里，刚进门的地方展示着一面黑色的旗帜，骷髅头，交叉的腿骨，骷髅的一只眼睛上，盖着一个苹果的彩虹logo。
这面旗原来挂在Bandley 3的楼顶。1983年，乔布斯刚被踢出苹果公司重金投入的Lisa项目，接手了原本不受重视的Macintosh小组。他专门找了这栋楼，把几十个人从苹果主楼物理隔开，对团队说：
"It's better to be a pirate than to join the navy."（当海盗，胜过加入海军）。
图：作者拍摄于计算机博物馆
我在 2025 年年度总结的文章《Attention is all you need》里，提到在关注 AI 时代的投资机会，看了很多硅谷的播客和视频，一直想来硅谷看看，但自己认识的这边的人不多，恰好看到Linkloud 组织“创业加速营”，安排了不少硅谷当地的华人创业者、大厂从业人员的交流，就报名了，同去的其他人，还有想要 AI 转型或者就在 AI 领域创业的创始人或者中高管等。
除了Linkloud组织的 5 天满满的行程，自己也约了朋友，报名了 Saastr 大会等活动，在硅谷待了十几天。
四十多年前，乔布斯带着“一群海盗”做出了Macintosh，离开苹果公司又回来，做了一系列令人惊艳的产品。再后来，苹果公司成了全球最大的海军之一。
硅谷从诞生之初，就充满着各种“反叛”的故事，这面海盗旗陈列在计算机博物馆的门口，既是对苹果的致敬，也是硅谷精神的浓缩。
我在硅谷待了十几天，见了一圈AI创业者和大厂从业者之后，有一种很强烈的感觉：
AI浪潮中，硅谷在风浪的核心，大船很多，个人和创业者都在依托于大船去获取利益，像海盗一样的组织却很少。
2026年5月2号，我到达硅谷（湾区）的第一天，在旧金山市区参加一个公开的活动，上百个人的会场，坐在左边的人是ASML的工程师，前面的人清华本科、美国某高校的理工科PhD、在Roblox工作，当时还在倒时差的我，分享内容听得有点云里雾里，但是却真实的感受到了硅谷的人才密度。
后来的闭门分享，更直观地感受到了硅谷的AI浓度的活力：
所有做Coding工具的公司都取得了远超预期的增长，Anthropic在2025年年底的时候ARR是90亿美元，到5月份的时候已经超过了400亿美元（重点看趋势，由于不同机构的计算方法不同，具体数字会有差异），其中Coding产品贡献很大。
投资人感慨：coding市场前两年按照互联网时期经典的用户数量乘以客单价，计算着市场规模只有100亿美元，现在anthropic一家的收入都远远不止，对市场空间极大的误判了。这个过程中，OpenAI的codex，SpaceX刚刚拿下收购期权的Cursor也增长很快。
B端创业者讲述AI产品推广的时候的重点已经到了落地：AI最开始发展的时候，很多时候AI拿订单是利用了客户的Fomo情绪，以及合规等因素，但是今年，AI开始能够真正推动业务的发展和降本增效了，AI能做的东西越来越多，很多觉得原来不可能依赖AI的事情都开始交给AI（反而面对面的销售人员是不能省的）；
VC投资人介绍自己如何通过给离职的同事签支票，有了第一批portfolio，赚到了钱，到形成现在的基金。身处硅谷这样的地方，好好工作，经营好自己的网络，财富增值的机会很多。
我们去创业公司参观，主要是做模型的聚合但是收入增长很快的公司（多么简单的商业模式），已经在按照80亿美元的估值进行下一轮融资。
大厂的工作时间也很卷，当Google deepmind的研究员跟我们说起来，每周要工作60-80个小时的时候，大家还是蛮震惊的。
跟国内AI公司的估值更多靠叙事和情绪驱动不同（具身智能两三百亿估值的公司，业务跟估两三亿的时候没有大变化），硅谷这些公司的估值背后，相对更有收入支撑。
因为有收入支撑，所以大家讨论的问题，也是更加实际的，AI可以做什么，不能做什么，如何提升收入等，而不是一直在不停的规划未来的愿景。
回国之后，Anthropic宣布series H融了650亿美元，估值9650亿。如果从估值指标来看，市值/当前的ARR，大概是25倍（1万亿除以400亿的ARR），考虑到公司的快速增长，以及未来一旦不需要大规模模型训练开支后的盈利能力，这个估值竟然显得十分合理。
至少比5500亿人民币的智谱和2000亿人民币的minimax看着合理。
图：anthropic的ARR增长曲线
和国内"养虾"（用OpenClaw等本地AI智能体框架跑自动化任务）的热潮不同，硅谷这边“小龙虾”的讨论度很低。
一个可能是原因是，小龙虾是把中等能力的模型能力，提升到中上等的可用水平，而硅谷这边，本身大家就在用最顶级的模型，所以效果差别不大。
大家讲的更多的是Agent：
随着模型能力提升，Agent能做的事情越来越多，不只是辅助专业人员，而是开始直接交付结果、甚至直接提供服务。
一开始创业公司是做一些Agent提供给垂类的专业人员用的（比如给律师用到法律agent，给营销人员用的营销agent，这里也产生了百亿美元估值的大公司），交付的是工具而不是结果，但是现在B端企业，越来越不愿意为工具买单了，而是为结果买单。创业公司发现，如果自己可以提供法律产品给律所用，为什么自己设置一个直接交付结果的agent呢。
AI创业公司从卖铲子，到自己用铲子开始干活。
图：同行伙伴的分享，版权所有Bingo，大家讨论最多的是第四层“卖结果”，企业用了这个可以直接裁掉一个部门
与此同时，一个更有意思的变化是：越来越多公司开始面向Agent创业——做的产品不是给人用的，而是给AI用的。
过去app store对agent不友善，所以越来越多公司直接开API接口，给agent用，除了硅谷这边创业公司很多在做这些事情，同去的企业家也是类似的创业思路：不再面向人做产品，而是面向Agent做基础设施。
产品没有界面，不需要用户注册，甚至不需要人能看懂，只需要设置API接口，被AI调用就可以了。大家管这个叫"无头化"。
面向Agent的创业公司里，exa给我留下了很深的印象。这家公司想要为AI Agent做一个搜索引擎。以前搜索是人在用，现在Cursor写代码的时候要查技术文档，销售Agent要查公司和人物信息，购物Agent要查商品——这些AI都需要搜索，但Google是给人设计的，不是给AI设计的。
exa专门服务AI Agent的调用。目前已经服务超过5000家公司，客户里有Cursor、Devin，也有阿里巴巴。
这个公司令人印象深刻的原因不只是他做的事情，而是整个公司呈现出来的状态：年轻的创始人、开放的氛围、明快的办公环境，以及想要颠覆现在整个生态模式的野心：
现在Google搜索为代表的互联网底层逻辑是：内容免费（Google的搜索免费）→吸引C端用户的注意力→把注意力卖给广告主。如果变成for agent了，AI agents没有通过注意力卖广告的价值，原来卖广告的商业模式就不成立了。新的商业模式的雏形：Agents为质量付费，信息按访问量计费，像水电一样。这背后进一步的，是否也应该直接为背后的优质内容的创作者付费呢？
图：EXA 的门口，很有那种车库创业的科技风，写着招聘的推荐奖金是 1 万美金，我有朋友真的靠推荐人赚到了这 1 万美元，可见硅谷机会多
现在大家用AI的方式，主要还是在工作流中加入AI，投资人Freda举了一个形象的例子，把电机塞进蒸汽机里：
以前的产品开发流程：PM花一两个月设计方案→工程师开发2-3个月→一个月的QA测试。现在的开发周期（如用Claude Code）：整个开发周期可能被压缩到了两三周。系统性的流程断裂：当开发变得极快，前面一两个月的设计流程成了沉重的包袱；后面原定一个月的QA也撑不住了。就像打地鼠一样，不停地在找哪个环节又变成了新的瓶颈，GTM、所有东西都要跟着改。这个过程正在发生。
关于这种整体组织的重塑：Corgi AI这家公司是一个典型的例子。两个创始人都是00后，一个哥大本科，一个斯坦福，都没读完就出来创业。他们之前做过一个独立游戏平台Basket，用的是类似PE的逻辑——买下独立游戏，放到自己平台上运营，在美国Z世代里很有用户基础。
他们发现了保险行业的痛点之后，本来想用更简单的方式销售保险，但发现背后的核保和审批环节仍然是卡点，于是他们募了3000万美元，直接买下一家保险公司，把人裁掉，用AI重做了整个保险流程。Corgi现在可以快速给创业公司出保单、定价，做到传统保险公司做不到的速度和价格。5月完成1.6亿美元的B轮融资，估值已经到了13亿美元。公司在2026年年初公布的ARR超过4000万美元。
可以发现一个有点残酷的事实，如果进行组织重塑的话，可能原来的“专业人员”变得没有那么重要了。Corgi买下一家保险公司之后做的第一件事就是把人裁掉，用AI重做了整个核保和审批流程。不再需要保险行业里那些积累了十几年经验的核保员。
但Corgi是一个极端案例。两个00后创始人，没有行业包袱，没有存量组织，拿着3000万美元直接买下一家公司然后推倒重来。我不知道未来是不是所有行业都要经历这么激烈的变化。也许有些行业可以更缓和地完成过渡，在旧的组织里一点一点替换，而不是一次性掀桌子。也许不行。这个问题现在没有人能回答，因为我们还在"打地鼠"的阶段，连哪个环节是下一个瓶颈都看不清楚。
可以看到，前面讲到的这些硅谷的繁荣状态中，主要都是2B的公司，Salesforce是其中的龙头企业，开创了CRM系统的saas订阅的模式，峰值3500亿美元的市值，在AI的冲击下，最低跌到了1500亿美元。
这也是现在硅谷一个很主流的说法，uber和airbnb等这些C端公司还是在2005年之后成立的，2015年前后达到了高峰期，在之后已经很少有2C的大公司出来了。中国的投资人，经历了几年的SaaS投资热，都想要在中国发掘下一个Salesforce等等，但是用几十亿美元证明了当时的失误。
同行有不少在中国ToB公司的创始人，普遍做的比较难，有一些在自己领域做的不错，有收入和利润，但是增长受限，和美国这种动不动几十亿美金估值的状态没有办法比。
一个创业者在国内做了两次没成功，这次来美国看，想要直接在美国创业做面向B端客户的生意，在行程刚开始的时候，我一直追问他为什么中国的2B做不成呢，底层逻辑是什么，AI会不会带来什么变量呢，他说"不要想了，就不要在中国做了”。
可能代表着某一类被中国2B环境伤到的创始人的状态。
等到整个行程走完，我还是试图总结，美国2B业务发展比中国好的原因：
美国人力成本贵，一个普通员工年薪五万美元起，企业想做一件事的时候，倾向于买外部工具来解决，而不是自己招人做。
经过几十年的发展，美国B端的需求被拆分得非常细，变成了大量标准化的模块。
企业也不愿意被单一供应商锁定，会主动引入备选方案，这就给了新公司机会——总有一些喜欢尝鲜的企业愿意试你的产品。
所以美国的2B创业路径是选一个极小的切口做到极致，先进入几家创新型客户，由于整个环境的需求是标准化的，同一套产品可以快速复制到更多公司，形成可持续的收入增长。
中国这边的飞轮往另一个方向转。人力成本便宜，大公司做一件事的第一反应是自己招团队来做。自己做的结果是每家公司的系统都是定制的，彼此不互通，数据基础也各建各的，行业层面始终长不出标准化的“需求共识”。
没有标准化的需求，就没有标准化的解决方案，2B创业公司只能一家一家地做定制项目，做完一家的方案搬不到下一家。
收入靠堆人、靠项目，无法形成产品化的复利，公司规模也就很难突破人效的天花板。
以上是我在硅谷获得的叙事逻辑，回国之后，我查了查，Salesforce成立于1999年，是Marc Benioff从Oracle出来创办的，算下来也就只有26年，并不什么多么“古老和坚不可摧”的商业模式。
2B的繁荣，是否也到了某种程度要变革的时候，再带来的2C的机会呢？现在也有一种声音提到“应该在中国做2B，在美国做2C的创业”。
正好看到Andrew师兄在朋友圈写到：
“国家、公司和人，都是一个个系统；表象背后，都有各自的历史、结构和激励。就像观察一个动物，真正重要的不是羽毛漂不漂亮、牙齿锋不锋利，而是看懂它的DNA：为什么能存活，又能不能继续繁衍。无招胜有招。”
我此前在外围看的各种播客和新闻，可能就是在看这个鸟的照片，现在近身摸到里些许骨骼和架构，但是要真正看懂他的DNA，看到ta未来要生长为什么样子，以上的了解又远远不够。
我觉得如果是要创业的人，其实不能沉浸于各种叙事，虽然硅谷是特别强调叙事的地方，甚至有人评价，硅谷知名的VC机构，A16Z，核心能力是媒体公司，他们出来带叙事的时候，很多时候是已经投资之后的宣传，如果跟着他们跑是很难成功的。
最令我羡慕的人生，是早早的发现了自己的热爱和擅长的结合点，这个点和时代共振了就会产生巨大的收益，即使不共振，干的是自己热爱和擅长的事情，也没有什么遗憾。
当然像大多数普通人，如我，可能一直到中年都未想明白自己真正热爱的是什么，所以会考虑很多外部的因素，时代的机遇等等，AI让很多人又重新嗅到了机会。
但是这轮AI研究下来，我觉得自己不是在跟风，是真的觉得自己可以在这个过程中，结合过往的经历，做出来一些自己之前无法做到的事情。
Life can only be understood backwards,but it must be lived forwards
除了私下的交流，我这次去报名了一个saastr AI的大会，这是saas行业最大的峰会，现在也加上了AI的主题，整个会场也都是AI相关的内容。
在会场上，有直升机挂着条幅，写着SAAS IS DEAD，门口的玩偶上也在Cosplay saas的窘境，这个面对AI的冲击，最受影响的行业，充满着焦虑和自救，以及一种重新找到机会的欣欣向荣。
Claude，他给我加上了传神的一句话：
一边是"SaaS已死"的口号，一边是所有人都在努力证明自己就是那个"AI-native"的新物种。这种氛围让我想到一句话——葬礼和婚礼同时在办，而且在同一个会场。
门口的玩偶
整个活动有两个演讲我印象最深刻。
第一个是Claude的销售负责人Eleanor Dorfman的演讲。
Claude全公司一共有3000人，ARR已经超过了400亿美元，salesfore 2026财年的收入是415亿美元，有8万名员工，其中有至少3万人是做销售相关的事情，Claude的销售团队无疑面临着很大的挑战，销售负责人分享的时候讲到：
Claude在面对爆发式的市场需求时，没有选择从零开始重构全新的业务系统，而是“加倍投入”他们已经购买并磨合了多年的现有SaaS技术栈，让Claude在这些工具之间发挥串联作用。
图：Claude销售负责人演讲的PPT，分享视频可以在YouTube查看
Anthropic自己的销售团队用着六七个工具——Salesforce、Gong、Slack、Ironclad等等。每天早上，销售代表在Claude里开始工作，它自动从邮件、日历、Slack、CRM里拉取信息，排出当天的优先级；见客户之前，一个命令就能生成定制的会前简报；写提案的时候，Claude直接从产品文档和历史成交数据里起草初稿。以前靠人在工具之间来回切换、手动搬运信息来做，现在这些工作可以用Claude来做了。
企业不需要去重构已经跑通的销售周期，关键在于将AI（Claude）像线一样穿插进你已经在使用的SaaS工具链中，让整个客户旅程变得无缝且高效。
黄仁勋说的，当你家里有一个机器人的时候，你不会让他从零开始造微波炉，而是给他一个说明书，让他直接用微波炉工作。
而在saastr的会场的占位上，上百家公司，可能有一半都是在做GTM相关的事情，如果Claude用现有的工具就可以把这些事情都做了，这些新的公司的价值点又在什么地方呢？
第二个让我印象深刻的是MONACO。
这家公司赞助了会场门口的直升机标语，在会场的中心地带，有一个最大最好的占位，设了德扑游戏的区域可以参与赢取现金，甚至还有一台“抓钱机”——我参与了30秒，抓到了12美金，服务人员说，this is yours。整个展区里，Monaco的存在感很强。
Monaco的创始人Sam Blond在会场有一场演讲，标题是：I Was a VC at Founders Fund.I Saw 200 AI Sales Startups.Then I Built My Own.Here's What Everyone Gets Wrong.（我是Founders Fund的投资人，我看了200家做AI营销的公司，我自己做了一家）。
Sam Blond之前是Brex的销售负责人，后来去Founders Fund做合伙人，但只待了18个月就离开了，公开说做VC不适合自己，要回去做业务。于是和兄弟一起创办了Monaco，另外两个联合创始人分别来自Apollo/Qualtrics和Clari，团队全是销售科技领域的老兵。
对于这个话题我们很感兴趣，但现场听完，是有点失望的，他主要讲了AI擅长做什么，不擅长在什么，人应该专注于创意工作和与消费者见面的工作，可能创始人不想讲自己最核心的内容。
图：一个如此会搞事情的公司，创始人的PPT非常的朴实无华，也是一种反差
虽然我听着演讲很失望，但不影响这个公司在资本市场很受欢迎，Monaco刚刚获得benchmark领投的B轮融资5000万美元，号称公测期间就已经有数百个客户，ARR超过了百万美金。
把这两场演讲放在一起看，挺有意思的：Anthropic用3000人做到400亿美元ARR，它的销售负责人站在台上说，我们不需要新工具，只需要用Claude把旧工具串起来。而新的创业公司，Monaco，要用一个AI原生平台替掉传统的碎片化工具栈，从获客到成交全部整合进一个系统。
一个在串联旧世界，一个在颠覆旧世界，两条路都在跑，都有真实的收入在增长，谁对谁错现在没有人知道，或者这就是接下来很长一段时间的现状。
在计算机博物馆里，有一个令人啼笑皆非，但是却真实的销售了7年的产品，算盘+计算器的结合体，1978年，很多人已经习惯了算盘，对电子计算器还不完全信任，夏普就做了这么一个"两边都保留"的东西。这个产品捕捉到了人类技术进步中一个微妙的过渡时刻——从用珠子和木棍计算，到晶体管和液晶屏。
前面写了很多新变化和新事物，但整个行程中，始终伴随着一些让人困惑和不安的信号。
没有人知道接下来会发生什么。
有投资人提到AI领域存在一条"斩杀线"——一旦你的产品做得不够好，在SaaS时代还能维持一段时间，慢慢找出路；在AI时代，会迅速归零。模型公司也一样，晚一周发布就可能被市场遗忘。
创始人像是在冲浪。他们必须不断关注模型能力的变化、市场的动态，判断下一波大浪什么时候来，然后迅速调整组织架构和产品方向，pivot到合适的赛道。浪来了就站上去，最好能快速变现——不管这种变现来自产品本身的收入，还是卖给大厂的估值。
ARR的泡沫2B业务的问题：互相之间充流水的情况的发生
在这种环境下，所有人都在讲ARR，而不是实际赚到的钱。以前SaaS时代有一个"Rule of 40"的说法——收入增长率加利润率之和超过40%，就算健康。但现在很多AI公司追求的是不惜代价的增长，利润率甚至是负的，只要ARR的数字好看就能融到下一轮。
而大家获取ARR的方法，也不是一直那么阳春白雪或者各种吸睛的手腕，有创业者私下提到，2B公司之间互相充流水的情况已经在发生——A公司买B公司的服务，B公司买A公司的服务，两家的ARR都涨了，但实际上没有产生任何真实的商业价值。
AB互相交换只是最低级的做法，由于美国2B的繁荣，其实他们可以五六家公司互相一起做，基本很难发现，这点梦琪在42章经的播客里也有提。
还有一个绕不过去的问题：AI正在减少对员工，尤其是对初级员工的需求。
硅谷各大厂都在裁员，虽然有一种说法是COVID期间招了太多人，现在只是恢复到正常水平。但和从业者聊下来，真实的感受是，很多岗位确实在被AI替代，尤其是那些重复性高、可以被标准化的工作。前面提到的Corgi买下一家保险公司后第一件事就是裁掉核保员，就是一个案例。
当AI让每个人的产出提升了三到五倍，企业需要的人就只有原来的三分之一到五分之一。效率的提升对企业是好事，对被替代的个体来说，就是另一个故事了。
软件端卷来卷去的时候，硬件公司就显得气定神闲，每天工作时间不长，还可以居家办公，可以发展自己的爱好，投入工作的时候也可以很投入。
在我去美国的这段时间，以及回来之后的短短一个月时间，中美韩的硬件公司，在二级市场又有了一波上涨潮。
这波行情的背后，核心问题其实是AI基础设施建设能持续多久。
由于硬件行业，不像软件行业可调整性那么强，硬件行业不像软件行业那样可以快速调整方向，有些企业在过去十年、二十年里积累的核心技术和卡位优势，让它们在这波建设周期中，获得了远超行业平均水平的利润。
创业公司都在说缺算力，大厂也在拼命把capex投入到算力中。
AI基础设施建设的红利，不会均匀分布在产业链上，而会集中在"无法被快速复制"的环节。半导体设备、材料、先进封装这些环节的领先位置，可能是二十年积累出来的。这和前面聊到的软件世界形成了一个有意思的对照：软件端每天都在担心被AI颠覆，硬件端反而因为壁垒够深，坐享这波浪潮的红利。
从投资角度，追逐C端可能的变动中的机会，和投资于硬件相关的领域，似乎并不矛盾。
就像某VC投资人说，她一边在做VC投资，一边把自己的现金买英伟达。
在博物馆里有一个强烈的感受：我们事后回望历史的时候，叙事总是单一而清晰的，但身处其中的人，其实并不能看那么清楚：
你会在展柜里看到形形色色的个人终端——各种形态、各种尺寸、各种交互方式——最终才收敛成了现在手机的样子。你会看到万维网（WWW）的诞生，当时只是科研的一个副产品，没有人能想到它会有如此广泛的应用。
现在的AI，可能也处于这样一个阶段。
AI的产业链，AI基建的投入，每年都有数千亿美元，但是AI应用端的收入，目前不到1000亿美元，主要是Anthropic和OpenAI，而他们的很大一部分还是coding的收入，也可以理解为2B的收入，更多的还是替代现在的“人”，是在降本增效，而不是真正创造了需求。
这也是很多诟病AI的一点，很多人和企业一直号称提升了几十几百倍的效率，但是收入有没有相应提升那么多呢？C端的需求有没有那么多？
这次在硅谷看到的大多数故事，都在围绕B端转。基础设施、企业服务、大模型的API层，所有人都在给大公司造工具、卖工具。AI的巨量资本投入只有大厂才用得起，创业公司争相面向Enterprise创业。大船很多，船员很多，但海盗很少。
C端的创新，暂时还没有真正长出来。
但我觉得这只是时间问题。
再回看这面海盗旗，1984年的Macintosh并不是一个成功的产品。乔布斯试图把自己对产品的所有要求都放进去，但受到硬件的制约，128KB的内存跑不起图形界面。
他后来被赶出自己一手创办的公司。
12年后回到苹果的时候，处理器、内存、屏幕、网络，各个维度的基础设施创新都在配套发生，iPhone才成为可能。
AI以前所未有的速度渗透了10亿用户，但"chatbot聊天机器人"可能不是AI时代的iPhone。真正改变消费者生活形态的产品，也许还在等它的基础设施就绪。而所有B端和C端的创业者、投资人，都是在为那个时刻铺路。
对于此行的创始人们来说，大家在AI的浪潮中前赴后继，苦苦挣扎，都非常努力，都有着不同程度的焦虑，背后也承载着太多的责任和期待。内心都希望被"有趣"打动一下，也能做自己觉得有趣的事情吧。
也许那个海盗团队已经存在了，挤在某栋不起眼的楼里，被主流忽略，甚至被看衰。就像1983年的Macintosh团队，他们现在的产品不一定很受欢迎，他们下一代产品也可能还充满瑕疵，但可能在未来改变每一个人的生活。
