谷歌云Warren Li称底层大厂难吞细分赛道，中国团队场景落地能力胜美国

谷歌云Warren Li称底层大厂难吞细分赛道，中国团队场景落地能力胜美国 美国独特的容错文化、早期税收政策与创业者的使命感构成了AI创新的底层基石，而中国团队则凭借更强的场景摸索和品类跟进能力不断缩小与美国的差距。 节目围绕中美及亚洲各地区AI创业生态的深层差异展开了探讨。Warren基于其在谷歌五年的投资与协同经验，拆解了谷歌在AI领域的战略与财务投资逻辑，指出大厂与初创公司在细分市场中各具边界。对话深度剖析了中国团队在落地应用和“解题思维”上的优势，对比了印度、日本、韩国及东南亚在市场规模或商业模式上面临的独特困局，并着重强调了海外健全的早期税收抵账政策、容错文化，以及顶级创业者心中那股超越金钱、致力于创造长期影响力的“马拉松式”使命感。 谷歌的创投布局分为战略投资与财务投资。战略投资旨在驱动业务协同，重点关注安全、教育、零售等领域；财务投资则在尽调和投后阶段深度调动内部专家资源。 (0:57) 中美创业生态的底层差异源于LP属性与教育体制：美国资本更愿意为长线纯研究项目买单，而中国教育更注重实践，使中国团队极具在被定义好的命题下把事情解出来的执行力。 (3:41) 在这一波AI浪潮中，由于技术足够新，中美差距正在缩小。中国创业者在应用场景落地、摸索与跟进方面的能力明显强于美国。 (3:41) 亚洲各地区AI生态差异显著：中国遥遥领先；印度B2B全面倒向美国，B2C受限于国内消费市场而发展受阻；韩国在半导体、机器人和医疗AI有潜力但受制于本土市场规模。 (5:58) 日本AI创业缺乏创新孵化器且由大商社主导，外国公司和本土小公司2B业务开展困难，微软在日本的成功得益于极其深度的本土化定制。 (5:58)

受访的谷歌创投生态负责人指出，中美AI生态在创新底层逻辑上呈现互补特征：美国依靠长线资本、税收容错与使命驱动主导底层基础设施与品类定义；中国创业者则凭借教育培养的解题能力与场景摸索敏锐度，在应用层落地中迅速缩小差距。 资本容错与教育底色铸就中美分工 受访者认为，LP资本属性与教育机制构成了中美创业底色的核心差异。美国资本更倾向于投资长周期的纯研究项目，甚至存在专门资助独立实验室“证明命题错误”的容错机制。税收政策亦提供了实质支撑：谷歌或Meta等大厂员工出售股票若面临高达40%的资本利得税，将资金投入初创公司即可抵扣税款，这一制度形成了极具活力的天使投资生态。 相比之下，人民币基金投资周期偏短，而中国的教育体制更强调实践与“做题”。受访者指出，中国团队在被明确定义的命题下具备极强的工程跟进与解题落地能力，这一模式在智能手机时代追赶硬件制造时已被证明极其高效。 亚洲各区域生态的分化与结构困局 放眼亚洲，受访者评估中国在AI创业浪潮中处于领先地位，且由于AI属于全新赛道，中美在应用探索上的代际差距正持续收窄。相比之下，亚洲其他市场受限于独特的本土结构，难以复制中美模式。 印度因国内经济与消费水平无法支撑大规模B2C应用，其创业生态转向全面以美国B2B市场为导向；日本拥有优质的企业端付费意愿和友好的早期上市环境，但创新生态缺乏类似YC的孵化器，经济命脉受传统大商社主导，海外公司须深度本土化才能立足；韩国虽在半导体产业链和医疗AI上有特色，但受困于本土市场狭小；东南亚则面临分化困境，新加坡因高成本与低体量难以支撑商业大盘，而印尼、菲律宾等国受限于消费端付费能力及2B家族财团的封闭网络，单纯依靠“烧钱”难以走通。 大厂算力边界与细分垂直场景的生存空间 针对模型大厂可能吞噬所有应用场景的顾虑，受访者给出了明确的否定判断。大厂的核心防线在于芯片等资本密集型底层基础设施，而在细分业务层面，大厂很难将精力和资源过度下沉。以演示文稿初创产品Gamma为例，大厂投入3亿至4亿美元去争夺年营收10亿至20亿美元的市场缺乏商业优先级，但几千万至数亿美元的高利润市场已足够支撑垂直团队独立生存，且美国完善的产权保护机制使巨头在面对跑出数据的团队时更倾向于收购而非直接抄袭。 谈及ChatGPT的先发优势，受访者透露，DeepMind负责人Demis Hassabis早期认为对话形态并非AI的最优远景，因而将精力投入到科学与医疗等宏大领域（如AlphaGo），而OpenAI则坚持了以市场与产品经理为导向的开发策略。 提示词工程降门槛与人力成本驱动落地 过去半年内，提示词工程的普及显著降低了软件开发的门槛。受访者将其比喻为“导演”模式：创始人或产品经理能够绕过繁复的技术传达损耗，直接用逻辑与大模型交互调整产品，使产品逻辑和业务敏锐度成为核心竞争力。 在商业落地端，AI作为效率工具的渗透速度与人均人力成本呈强正相关。美国金融、法律、医疗等高薪行业正激进采用AI降低成本，且其在传统行业的落地决策速度已超越以往二十年的“上云”进程；而在东南亚等劳动力成本低廉的市场，自动化替代方案在财务模型上往往无法算平账目。 受访者强调，顶尖技术突破最终依赖超越纯商业变现的使命感驱动，如DeepMind与SpaceX团队追求宏大目标的马拉松精神。创业者在把控留存与转化等微观数据的同时，能否在长周期中兼顾超越金钱的远景探索，构成了拉开天花板的关键变量。

[10:48] Warren Li: 这有点像我是一个导演。原来我不懂怎么摄影、不懂怎么剪辑、不懂什么特效，我要一遍一遍跟那些人解释。做出来之后，有时候甚至觉得效果不是我想要的，但你还要用语言去跟那个人讲、描述清楚，中间是有损耗的。现在是我自己写了一个东西，我自己看，我自己马上就知道我这边缺了什么地方，我应该怎么样去改。 [3:41] Warren Li: 除了最领先的美国全都搞不过我们 [19:30] Warren Li: 反正交税也是交，烧掉还能创造行业价值 [22:15] Demis Hassabis: Try my best 就是说，当我跑一个马拉松，跑到终点之后，我一步都走不动了，我被送到医院，但是我没死掉，那这就叫 Try my best。如果你跑完一个马拉松之后你还能走路，那对不起，你没有 Trial Best。

[0:00] 感觉怎么样活动每年都来吗没有这是我在国五年这是第二次两年前来的你们从Google角度来看比如说最近一段时间AI的利用方向的变化有什么趋势吗或者说你们因为你们接触的都是偏初创我看今天展览的会场其实有你们挺多你们扶持跟参与挺深的公司就这个的趋势你觉得会有什么变化过去这样的你是说跟看中国的还是就是全球范围内的中国有的人来说因为你们我看展区有很多家其实是你们无论是投资还是业务合作还是富华参与都买身的公司或者怎么选的那些公司场景技术团队我觉得对我们来说其实很简单因为我们去扶植这位公司对吧首先你看就是我们在扶植跟投资其实是两路投资的话投资其实主要有两个目的一个就是一个就是战略投资那我就要去Drive Synergy对吧那Synergy很多就是包括我们这次Wiz对Wiz是当然Biz是把他的产品我总是我的portal对我总是写你们第一篇的感受我其实有一条暗线暗线就战略跟投资非常清楚对吧你看位置也好包括你们吸收的音乐模型的那个producer AI然后Isobic对吧也是投资然后我昨天下午去参加了一场那个GoVenture的partner组织的访台是HarveyRoral还有哪一家都是agent的公司而且都是你们深度去投的公司其实这个可能因为一个工作就是这个深度的暗线还是挺明显的对但因为这是这是美国那边比较主导的就是说那个战略投资一个就是说其实就是我看我的signity我们有几个行业比较在意比如说教育比如说零售还有就是说这是我场景的落地对吧还有一个就是说产品端安全我们很喜欢对非常所以为社区收获来然后还有一段就是其实就是财务投资财务投资其实跟那个一般的财务投资基本上没有太大区别唯一的一个唯一的一个最大的区别就是说我们在做财务投资比如说Google Ventures财务投资的时候他会去LeverageGoogle的人去做两段时间第一件事y我们在做Duty Legends的时候如果随便讲我去投一个Data相关的那我内部都可以在Duty Legends对吧就是他们会去投这个领域的然后还有比如说当我投了之后呢当我投了之后就说我们会让again我举个例子如果我投了一个和Data相关的我们会让内部的很多一些比较有经验的是去帮他们去做一些advise对吧所以就是说这就是战略投资跟财务投资然后方向的话这个方向的话其实跟一般的仪息没有太大的区别对就是从去年一年两年包括三年前主要是agentic然后但是我们一直其实有快快的就是就是和医疗相关OK因为就是Google的其实跟你办VC也比较像但我们会我觉得我们会看得更远一点因为我们一直说虽然VC也说我要投出下一个Billion的东西对吧中国的投资的逻辑跟美国的投资的逻辑在看的长远度上还是不一样LP的那什么决定没错你说的没错美国可以去投很多在research的我那就像你讲的对吧我如果说是如果是人民币的话那肯定不愿意看那么远对吧当然是呃还有一点我觉得他还有一点挺很有意思就是说你如果从创业的角度来看的话呃国内的教育跟我在英国跟美国上的全没在国内上去就国内的教育跟那个那个西方的教育一个很大的不一样是说呃国内比较注重那个那个实践对对吧对我做题我告诉你答案对和错然后做几场面但只会解题但是它比较难去跳出这个框因为我如果把这个命题讲得很清楚你帮我扫一件件出来我们很厉害比如说比如说iPhone把这个category定义了然后大家去做smartphones很厉害谁都 [5:00] 除了最领先的美国全都搞不过我们对吧但是你如果要创新这个理计定义这个事情对这边就是美国比较那你觉得你会不会觉得这一波AI会这可能也像下一个这波AI中国的创业者可能在这件事上在慢慢的当然可能也跟很多创业本来其实在美国就接受了很好的教育或者说有很深的资源对这波AI这个事情其实在慢慢的有一些你说没错我觉得你说没错我觉得它的gap其实在缩小的最大的原因就是说AI这东西太新了对吧那就是说还是这么讲就是说如果从比程去看还是比过对当然对吧但是因为应用这个东西应用这个东西不用看那么远所以就说这边会大家都在摸索新的场景对吧所以就说我觉得国内的人在场景的摸索上面其实是要比这边的人更强的对你是不是还会看亚洲的其他国家日本韩国这些我会看你觉得这几个地区之间在这种亚洲的创业浪潮有什么有什么变或是不一样不太一样的地方首先这么讲整个亚洲如果看亚洲的话中国肯定是遥遥领钱遥遥领钱印度也有一些但印度的问题是说印度是跟着美国你看印度那些创业因为你觉得创业就是分B2CB2B对不对印度的B2B全都是跟着美国走对吧印度原来想赌一把B2C但没赌出来最大的原因就是说它的经济发展跟它的收入的分配收的增长没有中国原来过去30年那么快对吧所以撑不起来他那个就别是他没有那个国内消费市场对吧所以但是他还是比别的第二就是印度印度这边现在很多其实印度很多投资人听国内有点点像就是他就鼓励因为他们做的AI全都是做土地的嗯其实就是后面原来一波SARS嘛对他都鼓励他们的Funders跑到美国去然后印度就是一个然后日本是另外一个东西啊日本是一个日本是一个其实日本也是一个一个一个一个一个你去看日本基本上没有什么2C的产品去的走吧然后日本的那个2B的话呢相当会好一点最大的原因就是说日本国内的上市其实对早期的创业公司比较友好第二个原因是因为日本TB的付费习惯非常好所以他可以养过一大堆中间类似的这个国内不行所以日本现在的问题是说他们的创新没有那么多但是日本现在非常对AI非常开放政府在做很多做很多所以所以但是日本有最大的一个challenge说它本土的那个创新没有那么强因为你看日本没有什么WBC这跟台湾有点像日本就是一堆那个大商社的那些对吧就是在在在在所以日本现在碰到的一个问题我要做一个2D的话小公司但是卖给大公司比较难因为你没有大公司背书你卖不进去而外公司要去要卖给日本你没有当地的关系也很难对所以你要非常非常localize所以Microsoft在日本做得非常好最大的原因就是说你去问所有的日本人他们都知道Microsoft的比如说AI它不是最好的对吧可能跟OpenAI的Google比都不是最好的那就是说Microsoft我一看就说日本我用它我就放心我看它的界面就全都是为着日本的习惯做了很多的定居化是吧韩国我觉得其实现在有一点意思因为韩国现在其实在两个地方因为韩国本来就有半导体的一些对对吧然后韩国其实在机器人这方面还有就是韩国的医疗所以韩国是还是挺有意思韩国主要的问题就是市场太小了一个对是这里的地区反正各有各的东南亚完全就我就说东南亚就是现在没有什么东西新加坡就是反正大家都说原来说那个中国中国的人跑到新加坡去去创业对吧我就说啊除了排出一些非商业元素的因素对吧我说新加坡有什么呢对吧有什么又没有客户对啊就那么就那么大就那么点客户对吧其实就不讲了就就四五百万人对吧其实然后又贵对非常贵其实就除了它那个地理或者政治上的因素的一些优势之外其实从沙埃角度上其实没有什么害怕然后别的那些别的那些那个那个印尼啊菲律宾人口是很多这跟印度是一样的道理是吧就是呃那边去西的付费起不来付费起不来然后现在而且现在头竟然特别看付费对啊原来更看付费对啊因为这轮人家游戏 [10:00] 明显所以付费不像原来你可以烧一个东南亚的应用出来对吧我还愿意投一投那现在就是东南亚付费起来这些挺难弄所以就所以来跑来搞美国嘛对吧我美国一千万的用我有一千万美国的用户我给整个应对吧土壁也是一会儿一样的土壁就是那个东南亚的土壁非常集中就那么几个大的对吧就你要去做做做关系啊whatever做进去就就如果你是个外国公司如是中国公司过去而不是你擅长而且你从而从而那么多去做随便讲从而从而那么多去做那边的关系那我还不做日本更看得到这个可能性对你肯定在这市场日本的IT的时间远远大过任何一个东南亚国家当然你觉得过去半年你们看到了什么比较明显的趋势无论是涨还是真的变化新的方向上一个最大的一个就是创业的门槛交易对吧原来我们都说你要做一个产品你要有个技术工夫现在什么OPC我觉得最重要的我就在想现在创业最重要看中什么东西早期肯定是看人看人什么东西我觉得第一个就是第一个你要有足够好的这个这个product idea你能很敏锐的知道好这个地方是有机会的然后这个机会是可以对这个产品去满足的满足的对吧然后但是还有一点很重要你要很有逻辑就是说原来就逻辑的结果就是说我只要逻辑好我就可以用prop engineering做出一个东西来哪怕我没有任何出了点能力能力对吧原来不行原来你必须你作为一个PM你必须你也要逻辑好但你逻辑好你要一条一条一条讲给你的技术团队对吧当你有中间这个communication的时候就会有那个那个损号对吧那现在你就自己在自己想然后自己可以把自己东西想得很清楚出来之后我可举个可能那个举个例子吧就有有点像我是一个导演对吧原来我不懂怎么摄影嗯我不懂怎么剪辑的我不懂什么特效的对吧我要一遍一遍跟那些人解释对吧做出来之后我看我有时候甚至我看的这个东西效果觉得不是我想要的但你要用语言去跟那个人讲描述清对就是中间是有损耗的对吧我现在是我自己写了一个东西我自己看我自己马上就知道我这边缺了什么地方我应该怎么样去改所以我觉得这一点是我们看到就是它降低了非常的非常的大的这个那个那个那个创业的门口还有的趋势我觉得比较明显就是说如果从行业上来讲的话我也觉得是这样的就是因为AI现在最大的一个价值点还是提升的生产力对对吧我关键是从成本角度还是从提升效率角度要提升提升生产力对于一些行业最大的对于哪些行业的影响最大就是人力成本越高的一些行业越高的市场越高的行业我举个例子为什么你看你来美国看美国传统行业利用AI最多的就是金融嗯那个那个那个那个专业服务比如说那个Lawfer对吧还有就是医疗对这就很贵包括科技对吧Forty对吧因为人贵很贵嘛对吧人很贵所以我也为什么说那东南亚什么人很便宜嘛这有点像原来工厂自动化一样对吧我在我中国就是人那么便宜我Apple在中国弄一个啥我就是不需要或者Tesla在中国的自动化我就不需要跟美国说因为它不合理算下来这样算不通对吧现在可以说还是落地我觉得在传统行业上面的落地比原来的速度会快很多我做云计算这行业超过十年你现在去看那些我们讲云讲了已经讲你二十年你现在去看那些传统行业很多都没在用云你可以说一些什么金融是因为什么监管我觉得除了监管之外其实很多人的想法大家还有内部一些表现的政治考虑对吧但是这一波AI大家都很主动都很主动对吧所以我觉得我觉得一个假设我觉得这个新技术在传统行业的落地会比别的一些新技术会更快还有一问题当然这个问题其实可能我觉得也没有什么必要拿我觉得Google作为一个可能今天这个时间点赞领域整个链条上其实覆盖最全钱每一个把块都很强势的公司大家会担心因为去书上很多会担心过于强势跟自己业务之间的关联 [15:00] 然后无论是2B还是2C就是很多人会担心但是你可能不仅是国务很多人会担心摩擎场会把它吃掉无论是2B的场景还是其实什么应用你们在这几年过程中这个事情的天屏幕摇摆的状态是怎么样我觉得是这样的首先你看机会如果是一个比较专的机会如果是一个比较专的机会英零雁国务不可能把所有都吃掉就像举个例子美国有个叫叫叫Gamma就做做做slice做PPT的对吧我们也做PPT对吧但我不会像他做的那么转的因为当你做一个相对比较细分的话其实到最后就是说有很多这个last mile的比较对刚刚好像今天也是你们比较重的在推的场上之一然后对我们来说我为什么要说就是对我来说我要去这个场景加在一起随便讲他可能是一个11美金或者21美金的场景11美金21的场景我不是我的值得多就是优先去做的对对对我们都知道科技行业的情况优势是非常强的但我不是优先去做我给你做起来的话我后面可能要花我举例子吧如果是一个10亿美金的生意给你做起来了我可能要花将近两三亿三四亿美金的成本去做一个10亿美金市场对我来说肯定不算我觉得就是找细分大家还是可以自己去做因为如果是个10亿甚至于是5亿的市场足够去养一个stutup对吧我觉得因为现在这个stutup的故事不是说我一定要通过融资融资以前可能5亿太小对不对一定要10亿如果只是做一个我随便讲我做一个5000万美金AR的东西我觉得很好很舒服对而且现在利润率都很高对对吧对利润率都很高生态也很充裕对吧就像上海游的关系连接都很OK没错没错那再转就是如果你再看一下比较fundamental的一些更底层的一些题目对吧我举个例子比如说比如说芯片对吧那这个东西肯定是Google着重去做的对一定不能放对吧那这些东西就是说你可能因为而且这些东西Zotup去做的话就是因为它非常capiton intensive它需要很多的启动资源对吧如果你觉得你能拿到这个突破多的启动资源我觉得你可以去做对因为你跟那个大公司最大趣了就说这你的执行好吗对这你转换了我一直说一个anothergyAI这个wavewhatever gp7这种东西为什么是open AI先做起来你想不够好久以之前就开始做AI了对挺慢的对吧Pansformer是不够写的是啊当然不过芯片肯定都比open AI多钱也比open AI多人也比open AI好那些Elia原来都是Google出去的是为什么那个不是那个那个那个如果行政主义而是其实他那个原因就说那那个时候也是因为呃我觉得有那么几个原因啊就是就是底层一个底层原因我刚看完那个Diamestate这种区域了就Diamestate那时候没有觉得conversation是一个AI的路对他看得更更远一点对吧对他当天其实他也在讲医疗啊科学啊他那时候没觉得对话是一个那么重要的一个阶段性的东西所以你看他做alphaGo也好对吧其实他是从一个tourney家的料理对是三毛呢是偏一个market和pm的一个tourney所以他他做了这东西做出来了然后这东西呢again所有成功都是偶然对吧对做出来就爆了对吧你懂我到了之后就那就先发优势然后那个Google也看到所以我就是说就第一个就是说如果是一个非常非公式的然后又是比较底层的对吧然后你的确可以比大厂赚的快你可以去做但是要非常非常非公式的如果是一个公式的然后又很吃资源的那你就对吧我觉得除非你个人有一些绝对强烈 again所有的那个成功都是看比较优势的对当然对吧就是你如果自己觉得特别强的比较优势我今天想会出什么东西来但是你可以去做但是otherwise就说就是共识没有那么强的对吧就像或者说他的优先级对大手来说没那么高的那么还是可以去做而且还有一点我觉得就是当然这个那个也要在海外了就是任何一个尤其在美国,包括欧洲,因为他本身的法律体系比较健全,他比较少说你做了一个,我直接把你弄。我一般就说你甚至为什么这边创业环境很不小,就是你只要做了一个东西,只要有traction,不太会有人来抄击。 [20:00] 未来买你所以你不用太担心说大公司会不会抄我一个然后自己做了反正这个环境就是感觉在美国这边非常让人羡慕尤其在说相对比的情况对美国就是它相对而言第一它在跟它从小教育的关系它的容错的那个度特别高我一直说美国有很多的独立的这个这个labs就很多或者research的项目这些research项目可以申请到一个很多的经费就会达到一个目的我去证明这个东西是错的就是你当你证明这个东西是这个这个这个命题是错的情况下也有很多人愿意买单的对吧这个东西其实在别的地方省力上对是当然对吧那你容错创新本来就要容错吗你容错一多再加上当然就是整个生态环境了然后呢融错的环境特别高然后它的早期的funding就是早期拿到钱的sauce特别特别高对吧因为这跟他的法律有关系因为我如果我举个例子啊如果我是一个Facebook或者Google早期的员工我有很多的股票对吧然后我如果要去我卖了卖掉的话我要交很多税对吧但我如果卖掉之后我投到了一个新的公司这笔税是可以抵账的所以就鼓励很多人你说我如果他的流动会在我如果20年前在Google我可能还没有升得很高但我可能积累了很多也参与的因为我可能随便讲我可能有最后股票加在一起有500万我如果全都卖的话我要交40%个税对吧我投100万到一个上面的话我还在涨的话对吧对我个人其实有我很大的incentive去做这些事情所以就是这边有很多好多好多个人所以对你早期去启动这样的然后又融出了特别大家都觉得说我没就没了嘛我交税也要交到那么多钱对吧那我我烧掉我还能创造一些in-time对吧所以整个环境都是包括在加上后面那个大企业就是法律对于创新的保护然后退出渠道的相对而言比较多样化对吧我觉得fundamentally 还有一点问题人的就是我觉得这点是美国人甚至比欧洲人做的还好就是他们非常讲就是说他们创业的很多的动机不是说我要去赚钱他说我要去make an impact当你要去就是如果创业创业赚钱我觉得大概率上这个项目你就看那么点吧如果我创业就是为了IPO去的我觉得当然就跟大环境有关系但你们最终做的最大的那些人他其实是另外的对吧就是我一直经常说Elon Musk对吧因为Elon Musk就是说我想我想去挣钱的话他是不会做出SpaceX这种东西吧对吧他就是我的目就是把人送到火星上去那那个那个这个钱是副产品对因为我觉得这点这个教育有关系对吧你要你要有大的你要think big对吧你要你要create一个大的impact你这样才会很driven像那个Demest也是Demest就是说我要解决AI这个问题他觉得他跟巴拉比就是那个作者说了他十几岁的时候他就觉得有一个声音在告诉他要解决这个问题他觉得有这个时刻会有这个声音在他所以他就觉得这是一点他有很强的使命感所以他觉得我必须要每时每刻在做这件事情还有一点他有一些很有一些就是说他说我什么事情都要去try my best但是我的definitionof try my best是什么对吧他就说try my best就是说当我跑一个马拉松我跑到终点之后我一步都走不动了我被送到医院但是我没死掉那我就要try my best如果你跑完一个马拉松之后你还能走路BishPaste没有TrialBest对吧就是你要有这个使命因为我这个对于这个TrialMapestBestEfford的这个definition那这样的人就是他可以预留对吧他从来没有想过要去挣钱无奈何不这个文化还是蛮影响这件事情我算是觉得AI这一波其实都是因为这件事情才慢慢变成今天这个样子如果没有这些这样的方式可能我们都等不到今天我们看到了这些东西你要有这个比较大的一个想法在领导不是说你不去看细节不去看留存不去看转换当然当然那你始终要有这个东西在脑子里面这样一段时间