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中国车企欧洲建厂生产150万辆汽车！经济学家泼冷水欧洲可能沦为组装地
内容来源：笔记侠团队专访 Tom Zhang 博士。分享嘉宾：硅谷资深人才专家 Tom Zhang 博士（笔名 @硅谷猎头）。责编 | 贾宁第 9803 篇深度好文：6626 字 | 18 分钟阅读商业趋势笔记君说：过去一年，关于硅谷的判断越来越两极分化。一边是 AI 公司估值和融资额不断创出新高，101 号公路两旁几乎被 AI 广告占满；另一边是白领求职变难、初级岗位收缩，许多普通创业公司拿不到钱。硅谷究竟是全面复苏了，还是资本又制造了一轮虚假繁荣？AI 真能让 20 个人完成 200 个人的工作吗？中国企业带着硬件和供应链优势进入美国，最先要补的又是什么？带着这些问题，笔记侠采访了长期观察硅谷科技、投资与中美商业变化的人才专家 Tom Zhang 老师，他也是今年笔记侠 PPE 课程美国站的重要分享嘉宾。他从硅谷的 " 哑铃型繁荣 " 讲到 AI 创业公司、一人公司，从中美供应链关系讲到中国企业出海。对于创业者来说，今天的内容值得一读。一、硅谷并没有进入全面繁荣，而是出现了 " 哑铃型市场结构 "现在的信息非常碎片化，每个人都容易只接收自己愿意相信的部分。你认为硅谷不行了，可以找到大量证据；你认为硅谷重新繁荣了，也能找到大量证据。两边看到的现象都可能是真的，关键在于不能只看其中一面。过去一年多，硅谷最明显的变化，是头部越来越集中，中间部分却在急剧萎缩，整个市场呈现出一种 " 哑铃型结构 "。硅谷的权力结构，已经从过去百花齐放的分布式互联网创业，演变为少数几家超级 AI 巨头与 AI 基础设施寡头垄断生态的新格局。哑铃的一端，是 OpenAI、Anthropic、SpaceX 等超级巨头。今天，OpenAI 和 Anthropic 的估值已经逼近万亿美元（笔记侠注：截至今天，OpenAI 的估值是 8520 亿美元；Anthropic 的估值是 9650 亿美元，甚至有一些投资人给出的上市估值预期达到 2 万亿美元），SpaceX 也在收购 xAI 后形成了更庞大的技术与资本组合。另一端，是少数明星创业项目。它们刚成立不久，就可能拿到数亿甚至数十亿美元融资，迅速成为新型独角兽。现在的硅谷，资金与资源正快速向金字塔尖呈断层式集中。看上去，这两端都非常繁荣昌盛，繁花似锦。但在它们中间，大量 AI 含量不高、刚准备使用 AI，或者商业模式比较普通的公司，生存环境非常严苛。它们没有头部公司的资本、数据和客户关系，也没有明星团队的光环，融资越来越难。许多缺乏顶尖壁垒的平庸项目在悄然消亡。这样就出现了两头强壮，而中部空心的现实状况。所以，今天硅谷的繁荣，不是 " 全面复苏 "，而是高度集中、伴随严重两极分化的局部超级繁荣。你可以从旧金山看到一些复苏迹象：办公楼空置率在高位出现小幅回落（但仍然接近 30%），硅谷 101 号高速公路两边的广告，大部分是 AI 公司的。能在那里长期投放广告，至少说明这些公司融到了钱。图表：美国旧金山市办公楼历年空置率但另一方面，这些 AI 创业公司的团队往往比较小，创造的就业岗位远少于上一轮互联网巨头。在互联网高速成长的日子里，Google、Meta（Facebook）等公司聘用了几万乃至十几万员工，互联网产业的繁荣带来了大量就业。今天，很多 AI 公司虽然估值很高，可规模也可能只有几十人、几百人。这也是为什么，硅谷看起来火爆，但很多刚刚大学毕业年轻人却找不到工作。即便是名校毕业生，求职也不像过去那么容易；曾经长期受追捧的计算机专业，也跌下神坛，不再有毕业后自然就能拿到好职位的昔日景象。可以说：这轮繁荣和互联网泡沫时期很不一样。互联网泡沫时期，受益的人很多，找工作很容易，硅谷地区的失业率曾经低到 2%；而今天是少数公司、少数创始人和少数顶尖人才获得了巨大的资本回报，大部分普通人感受到的却是前所未有的压力。今天的硅谷，繁荣在局部是真实的，但它只属于少数赛道、少数公司、少数人。二、目前 AI 最清晰的落地，仍然是编程关于 AI 的第二个撕裂，是一边有人拿到顶级极高薪酬，另一边普通白领和初级员工的工作机会正在减少。顶尖 AI 人才的待遇非常高，大公司之间会用巨额薪酬争夺少数研究人员和工程师。Meta 争抢 OpenAI 等公司人才时，市场一度流传上亿美元的薪酬。人才竞争带来的财富效应也已经进入房地产市场。硅谷最近有一套豪宅以约 7000 万美元成交，买家可能是一位 31 岁的 xAI 联合创始人。这个例子本身不决定 AI 产业是否成功，却能说明资本和财富正高度集中到极少数顶尖人才身上。但与此同时，很多大学毕业生和普通白领找工作更难了。这二者其实并不矛盾：市场需要的是少数能直接推动模型、产品和收入的关键人才。从真实付费看，编程是目前 AI 落地最清晰的方向之一。企业和个人已经愿意用真金白银购买 AI 编程服务，Anthropic 披露的 Claude Code 年化收入也快速增长。这说明 AI 在软件开发环节已经产生了明确价值。Cursor 是另一个例子。前段时间，SpaceX 花了 650 亿美元把它收购了，这说明 AI 编程已经不再只是一个提高效率的工具，而是产生了真正的巨大价值。但不能因为编程跑通了，就推断 AI 在三百六十行都已经跑通。编程只是庞大经济活动中的一小部分，企业管理、销售、客户服务、医疗、制造等场景有更复杂的流程、责任、安全和上下文问题，AI 在这些领域仍处于早期。过去一段时间，"AI 会杀死 SaaS" 的说法很流行。年初的时候，很多人认为大模型会把大量软件替代掉，几个人用 AI 就能做出过去需要一个团队开发的产品，手机上的应用和企业软件都将消失，SaaS 公司的估值因此受到冲击。但这个叙事后来出现了反转。原因很简单：原来的 SaaS 公司不会坐在那里等着被颠覆，它们也会把 AI 加入自己的产品。更重要的是，企业软件的门槛从来不只是代码。第一，老牌 SaaS 公司服务客户十几年、几十年，积累了大量业务数据。新的 AI 创业公司如果只是调用别人的模型，自己既没有模型，也没有客户数据，竞争优势很有限。AI 时代，数据和客户关系仍然是重要资产。第二，老牌 SaaS 公司有客户关系。美国 To B 业务的客户关系非常复杂，企业采购通常要经过招标、安全审核、法务、财务和多个业务部门。一个小公司即使技术很好，也未必能进入采购名单。第三，企业软件有很高的切换成本。客户已经在一套系统里积累了多年的数据、流程和权限，不能因为另一家公司的功能看起来更先进，就立刻把所有东西搬过去。因此，"SaaS 已死 " 的叙事判断被证伪，AI 会重构 SaaS，但不会让 SaaS 凭空消失。真正发生变化的，是收费方式和估值逻辑。过去很多 SaaS 按用户数、账号数或 " 席位 " 收费；进入 AI 时代后，企业越来越可能按 Token（词元）、调用量，甚至最终效果付费。所以，软件仍然存在，只是价值如何计量？客户为什么买单？正在被重新定义。三、硅谷的创业，发生了什么变化？1." 一人公司 " 被严重误读了AI 创业公司在开发环节的效率确实大幅提高，过去可能需要 200 个人完成的软件开发任务，现在 20 个人完全有机会做出来。小团队加大量 Token，现在看是个长期趋势。但是，做出产品只是第一步。产品做完以后，要卖给谁？谁负责找到客户、解释价值、通过采购流程、解决法务和安全问题？这些工作不会因为代码写得更快就自动消失。尤其是 To B 市场，决策通常不是一个人拍板，而是多个部门共同判断。AI 产品还可能带来幻觉、权限管理和数据泄露等风险。一旦模型给出错误结果，或者因为权限控制不严给客户造成损失，责任由谁承担？这些问题目前都没有完全成熟的答案。所以，小团队可以使用 AI 大幅提高开发效率，却不等于企业的销售、服务、管理、安全和合规都能由 AI 替代。高速公路上的广告牌不是给 AI 看的，最终还要让真实的人理解并购买产品。另外，" 一人公司 " 也应该更准确地理解。未来不会遍地都是一个人单干的个体户，而是公司可能由一个具有强大影响力的人做灵魂人物，再由一支小而精的团队围绕他工作。顶尖 AI 科学家出来创业，投资人看中的往往是这个人的经验、判断和号召力，但公司并不真的只有一个人。传统行业里也有类似结构，例如艺人工作室、以创始人为核心的专业团队。AI 只是进一步缩小了团队规模，没有取消人类协作。人类能够完成复杂任务，靠的就是协作。越是航天、自动驾驶、医疗等复杂项目，越需要不同专业的人共同工作。未来可能是原来 1000 人的公司变成 500 人，原来 100 人的团队变成 20 人，但很难走到所有公司都只剩一个人的极端。这个趋势也会带来更现实的问题：公司数量可能增加，但每家公司不再招聘很多人，就业岗位怎么办？年轻人如果找不到工作，被鼓励去创业，又会面对更高的融资、产品和市场门槛。小团队提高了企业效率，却不一定同步增加社会就业。2. 现在的投资人，会看什么？今天很多创业公司喜欢讲 ARR，也就是年化经常性收入。假设一家公司这个月收入 100 万美元，直接乘以 12，就可以说自己的 ARR 是 1200 万美元；如果一个季度收入 100 万美元，也可能乘以 4，得到 400 万美元的年化数字。问题在于，ARR 天然带有预测性质。这个月赚了 100 万美元，不代表未来每个月都能赚到同样的钱。客户可能只是试用一个月，下一次就不续了。因此，投资人越来越关注的不是你预测未来能赚多少，而是客户是否持续付费：去年签约的客户，今年有没有续约；收入里有多少来自长期客户，有多少只是一次性收入。对 To B 公司来说，以年为单位的续约，比一个漂亮的年化数字更能证明长期价值。硅谷投资人现在更看重净续约率（Net Revenue Retention，NRR），很多企业因为尝鲜或跟风购买了一年期的软件（首单合同），但这不代表技术真的热。只有当客户在第二年选择续约，这个生意才是真的立住了。投资人当然仍然看人，而且因为单笔投入越来越大，他们反而会更挑人。通常更受欢迎的有三类：一是已经成功过的连续创业者；二是从头部公司出来、做过关键产品的高管；三是履历和技术能力非常突出的顶尖人才。过去互联网创业初期，几万、几十万美元也可能启动一个项目。今天做前沿 AI，算力、人才和数据都很贵，几万美元很难解决问题。资本向少数项目集中，单笔投资变大，投资人承担的风险也更大，所以筛选会更谨慎。这意味着，AI 工具虽然让开发门槛下降，但创业的隐含门槛反而提高了。" 有了 AI，人人都能创业 " 是一句很容易传播、却不准确的话。四、中美市场各自的优势，是什么？如果把硅谷的优势压缩成六个字，我会说：人才、资金、文化。这三个因素不是各自独立，而是组合成了一个生态。加州没有竞业限制，工程师跳槽，或者从大公司离职创业没有阻力；市场里又有大量愿意为高风险技术下注的资金；与此同时，硅谷聚集了经过头部公司和大规模项目训练的人才，这些人才的技能，是百亿甚至千亿美元的研发投入中锤炼出来的。过去十年间，硅谷地区 AI 相关的融资总额超过 5490 亿美元，其中 2026 年的融资额最高，迄今已超过 2870 亿美元。硅谷地区人工智能企业的年度融资总额中国同样有很多非常聪明的清华、北大毕业生和竞赛获奖者，但 " 聪明 " 与 " 训练过 " 不是一回事。在美国，很多人才已经在 OpenAI、Google 等公司参与过大模型、大规模算力和全球产品的训练与部署。他们不只是理解理论，也知道怎样把技术变成工程系统和商业产品。硅谷优势很难被简单复制，你可以学它的孵化器、园区或投资机制，但如果缺少人才密度、资本规模和鼓励流动的文化，单独复制一个要素很难产生同样结果。中国的优势则非常明确：硬件供应链又快、又好、又便宜。机器人所需要的结构件、模具、电机、机械臂等硬件，中国在成本和交付速度上有明显优势。美国也很难完全切断这部
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