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1月31日，TSVC举办了“硅谷华彩”系列第五期活动。他是把半导体制造带入“亚微米时代”的关键人物，也是第一位将科技公司带上纳斯达克的华裔 CEO。从西贡唐人街的移民少年，到MIT博士，从创办Lam Research改写芯片制造工艺，到在六十多岁再次创业，打造下一代电子束光刻平台——Dr. David K. Lam用四十多年的时间，亲手参与并塑造了硅谷半导体产业的两个时代。今天，让我们跟随TSVC创始合伙人Eugene Zhang，与Lam Research与Multibeam创始人 David Lam博士一对一深度对话，一起走进一位华人科学家如何在美国主流科技产业中，从无到有、从技术到资本、从创业者到产业领袖的非凡人生。 嘉宾： Dr. David K. Lam 是硅谷半导体产业最具影响力的华裔企业家与工程领袖之一。他于1980年创办Lam Research，并将其发展为全球领先的半导体制造设备公司之一。Lam Research所开创的全自动、数字控制等离子体刻蚀系统，成为支撑先进芯片制造的关键基础设施，直接推动了“亚微米时代”的到来。1984年，David Lam成功带领Lam Research在 NASDAQ 上市，成为历史上首位将公司带上纳斯达克的华裔CEO，为亚裔创业者在美国科技与资本市场中树立了里程碑。在Lam Research取得巨大成功之后，Lim博士并未选择退休，而是投身于新一代高科技创业与投资。他于1995年创立David Lam Group，持续支持半导体设备、硬件、软件与能源基础设施等前沿技术企业。2010年，林博士再次创业，创办 Multibeam Corporation ，致力于开发世界领先的多列电子束光刻系统。该技术突破了传统光刻掩膜的限制，使芯片制造进入快速原型、先进封装、chiplet 集成与芯片级安全硬编码的新阶段，为 AI、国防、先进制造与供应链安全提供了全新的底层工具。他拥有MIT化学工程博士学位，并于2013年入选Silicon Valley Engineering Hall of Fame（硅谷工程名人堂）。他同时也是硅谷华人科技社区的精神导师之一，长期致力于培养新一代微电子与深科技创业者。 张于庆先生2010年创办TSVC，硅谷第一家大陆华人的种子基金。曾创建芯片设计工具公司Jeda，以及硅谷第一家华人创业孵化器Innospring。作为TSVC的掌门人，他主导了多个TSVC的独角兽投资，包括Zoom，Ginkgo Bioworks，Carta 等，是ZOOM获得的第一家机构投资者支票的签署人，在硅谷华人种子轮投资人中业绩保持第一。张于庆先生积极服务于青年学生成长及创业创新者的各种组织，曾任清华企业家协会TEEC的理事会成员，TEEC北美分会主席。他还是硅谷公益基金TSVC Giving Fund的创始人。张于庆毕业于清华大学电子系，在Syracuse University获得硕士学位。 正文： 05:16 Eugene表示，非常荣幸能邀请到我们的嘉宾林博士。他的中文全名是林杰屏，其中杰是杰出的杰，屏是屏幕的屏。考虑到大家可能对中英文名字对应不上，就借此机会说明一下。刚才Yiyao已经做了一些介绍，他再补充几句。林博士是硅谷半导体行业的元老级人物，堪称里程碑式的存在。Lam Research公司于1984年上市，而林博士出生于广东省，早年移居胡志明市，家中共有八位兄弟姐妹。他在香港读完初中跟高中后，考入加拿大多伦多大学攻读物理学专业，随后在MIT获得化学硕士与博士学位，这些学术背景与今天要探讨的Lam Research紧密相关。 正如刚才介绍的，林博士曾连续创业，在Lam Research之后支持并参与了多家公司的发展，其中Link Technologies, Inc.经过重组后实现了成功退出。其中最特别的是，他还创立了Multibeam公司，这也是今天后续讨论的重点之一，会展开详细交流。再次感谢林博士做客他们的节目，他们的观众多为年轻一代，对2000年前后的事了解有限，对80年代的历史更是知之甚少。不过值得关注的是，如果对数字敏感便会发现，如今Lam Research的市值已达2900多亿美元。大家或许熟知台积电，但Lam Research作为半导体基础设施领域的重要企业，能达到如此规模实属了不起。接下来，正式进入问答环节。 08:27 Eugene表示，他希望观众能进一步了解您的童年、学校经历以及早期工作。您出生在广州，后来去了西贡，之后又在多伦多学习物理，您当初是如何选择这个专业的？又是什么因素影响了您的选择呢？ 林博士表示，感谢Eugene的详细介绍，能在这里参与您主持的这场炉边谈话，他感到非常荣幸。不过，他得先做个免责声明，他是广东人，小时候常听人说“天不怕地不怕，最怕广东人讲官话”。小时候，他的父母都毕业于复旦大学，母亲学的是教育系，她坚持要求他必须说国语，也就是普通话，所以他从那时起就开始讲国语了。不过，他是在越南长大的，当时无论是学校还是家里，日常交流都只用广东话，只有妈妈会在家教他一些基础的中文。后来，他12岁时去了香港，在培正中学读初中和高中，那所学校想必大家可能有所耳闻，它也是用广东话教学的，所以他一直没什么机会系统学习中文。后来到了加拿大和美国，就更没有练习中文的环境了，导致他的中文退步得很厉害。所以今天他的中文说得可能不太好，或者有说错、说慢的地方，还请各位多多包涵。 刚开始，他在香港读中学时就喜欢物理和数学，所以原本以为自己会选择物理系。但到了多伦多大学后，他发现自己真正的兴趣并非科学研究本身，而是更倾向于做出一些实用的产品。这其实就是工程领域的范畴，因此他逐渐对工程学产生了兴趣。大学期间，他选择了工程科学或工程物理。后来麻省理工学院录取了他，他便选择了核工程方向，因为他一直很喜欢核物理。在麻省理工，他研究的是可控核聚变，而非铀裂变。不过后来在麻省理工他决定退出可控核聚变项目，理由是这项研究缺乏实际应用价值，或者说距离实际应用还太过遥远。他们这些还没有开始写论文的学生，必须转到其他系寻找愿意指导相关课题的教授才能继续完成学业。于是他转向了化学工程领域的技术方向，这完全不在他的计划之内。可以说，这是机遇使然，而非刻意安排的结果。 12:40 Eugene补充道，他还特意了解了一下您的经历。您在本科阶段就发表过学术文章，这实在是非常了不起的。您的博士论文发表于《Journal of Micromolecule Science》，博士后期间还作为共同发明人参与了一项与等离子体相关的专利研发。这些经历，在当时的环境下，应该只有极少数极其优秀的学生才能做到吧？ 林博士表示，他来讲个故事。他读大学时，有位物理系教授找到他，邀请加入自己的研究团队。当时他们在做一台35兆电子伏特（MeV）的直线电子加速器，这个能量水平不算低，足以开展核物理实验，但不属于高能物理范畴。他在团队里做了一些工作，还参与设计了一个热交换器，因为实验中电子束会穿透样品，后续需要捕获辐射和热量，所以他对电子能量有了一些认识。后来他决定自己写一篇学士学位论文，就去找系主任说：‘我想写论文’他说：‘嘿，David，你不用写论文，修完课程就行’林博士回答：‘我对这个很有兴趣，所以我还是想写出来，教授您就准备好吧’就这样，他把论文完成了。那位物理学教授所在的团队后来发表了一篇论文，研究成果主要是团队里的研究员做出来的，但他们很客气，把他的名字加在了作者列表的最后——那篇论文有很多作者，他是最后一位。正是因为有了这篇论文，MIT才录取了他；如果没有他，他估计自己不会有这个机会。 15:28 Eugene表示，能考进MIT本就十分不易，还发表了这样的文章并获得专利。如果您有更多相关内容，可以跟大家讲讲。另外，还想了解您博士后阶段结束后的第一份工作，以及您加入TI，还有后来在HP的经历。您能否跟大家分享一下当时的具体情况？ 林博士表示，他在读硕士和博士期间，曾与化学系的一位教授合作开展实验研究，他们还共同申请了一项专利。Eugene刚才提到的那篇文章是他的另一篇论文，也就是博士论文。他毕业后没有从事博士后研究，而是直接开始找工作。他是1973年毕业的，具体是在那年第四季度。但当时美国正处于经济衰退期，就业形势很不乐观，他投了很多求职信，结果都被拒绝了。于是他意识到必须换个思路——传统化工工程师的就业市场行不通，他注意到电子行业有大量职位开放，所以就申请了Texas Instruments。他们对林博士很感兴趣，短短一两天就回复了，邀请他前往面试，最终给了他一份工作。原来那家公司内部研发了一台plasma etching，仅供自用，并不对外销售。 Eugene表示，他先插一句，可能有些听众不太了解plasma etching，这个技术术语翻译成中文是等离子体刻蚀。 林博士表示，当时半导体的集成电路（IC）还停留在微米级。 Eugene表示，也就是1000纳米以上，现在大家更熟悉的是纳米概念，就是1000纳米往上的级别。 林博士表示，要做小的必须用plasma来做。当时有很多研究室和研究所都在做plasma etching，这本身并不算难。无论是学术研究、企业里的工业研究，还是国家级的研究项目，各类研究机构，比如Bell Labs、IBM等都在开展相关工作。他大致数了一下，全球大概有30家这样的机构，其中美国的数量较多，日本和欧洲也有分布，而且他们都能做出成果。但问题在于，这些成果无法被应用到量产中。原因很简单，产品没有重复性，上午刚做出来，下午再试就做不出来了。他在Texas Instruments工作时，公司内部已经研发出了the first generation，他们让我用它制作光掩膜，并对其进行改进。那段时间他主要负责的就是这方面的工作。 20:37 Eugene表示，您在HP有什么可以和大家分享的经历吗？另外也想了解一下，当时您是否需要通过H-1签证这类方式办理移民？大家一直很好奇，在70年代那个时期，您对“glass ceiling”现象有怎样的切身体会？ 林博士表示，那个时候从MIT离开后，先去了Texas Instrument，再后来去HP，来到加州帕洛阿尔托，他在那里工作了大概三年。两年后，部门要扩招，新招了一位博士，他毕业于很好的学校，之前做的是博士后研究，没有工业界工作经验，也没接触过plasma相关的项目。公司上司安排林博士带他，这一带就是11个月。当时刚好有个职位空缺，林博士就跟部门主管说，希望能考虑他，毕竟那时他在组里已经有了一定经验。但最后上司却选了还在他手下培训的那位新人，他特别失望也特别伤心，实在不明白他们是怎么选人的。那位同事非常内向，林博士相对外向一些，而且他也做过几个项目，成果都不错。他原本还想着在HP干到退休，结果看来是没机会了，感觉HP已经不需要他了，所以他就决定离开。 不过他也提醒自己，不能一时冲动就辞职创业，毕竟他只懂工程，对金融、会计、市场营销一窍不通，也没有管理经验。他觉得得先补补课，所以1979年2月在得知自己被跳过提拔后，他没有立刻走，而是留意到家附近有两所不错的社区大学，其中迪安萨学院开设了很多针对职场人士的课程，晚上和周末上课，特别适合在职成年人。此外还有一家银行联合开设了证书项目，五周十节课，晚上授课，内容是教怎么读懂财务报表，不是做会计，而是看懂报表，这正是他需要的。于是他每天五点半下班回家吃完饭，就开车去上课，从没迟到过，一开始还挺开心的。但没想到，白天工作一整天，晚上再上会计课，经常会打瞌睡。现在回想起来，他真的很感谢当时的老师，对方没有因为他上课睡觉就将他赶出去。即便如此，他还是学到了一些东西。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加 TSVC 小助手，获取更多分享。

1月28日TSVC举办了《CES落幕，谁在起飞？谁在坠落？》讲座。讲座话题为小模型起飞、从机器换人到人换机器、Manus现象与华人优势、出海与本土化生死局。 嘉宾： 夏淳博士是硅谷基金TSVC联合创始合伙人，硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund。夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 Irene Zhou是大型财经媒体的驻美资深记者，目前驻纽约，牵头金融、科技领域的新闻报道，曾多次赴瑞士冬季达沃斯年会、巴菲特股东大会、CES、GTC等会议进行一线报道。 正文： 02:33 夏博士表示，非常感谢今天能邀请到Irene。他为什么邀请一位媒体人一同参与这个活动呢？在与Irene多次交流后，发现她是一位善于深度思考的媒体人，具备媒体人特有的敏锐洞察力和深度挖掘能力。所以，他觉得今天的交流更像是播客对话，并非Irene对他进行采访，说不定反过来，他还会向Irene提出不少问题呢。Irene，你说说看，今天想聊些什么话题呢？ 03:17 Irene表示，由于一月份大家刚好都从CES回来，当时在CES上其实也见到了夏老师，还去参观了TSVC投资组合里的几家公司。她觉得很巧合的是，这几家公司的创始人都在中国顶尖高校有着非常扎实的基础，并且在美国高校以及美国知名大厂的实验室有过非常资深的经历。他们如今也在AI领域创业。所以，她的第一个问题还是想问问夏老师，据她观察，这次CES上大家不再讨论砸重金堆砌大模型比拼算力了。一方面，对于很多投资机构而言，投资这种基于大模型非常耗费资金，而且目前竞争可能已经十分激烈，对机构来说经济效益并不明显。所以现在可以看到，无论是企业还是机构，都更加聚焦于垂类小模型，比如你们布局的Aizip公司，他们专注于设备端AI，还有一些AI agent的发展趋势。所以想问一下夏老师，您能否顺着这个思路谈一谈，不管是创业者还是投资人，你们在布局领域上有哪些变化？ 夏博士表示，刚才Irene的观察十分敏锐。也就是说，如今大模型再继续发展，我们可以说有些力不从心了。这是因为，就像提及的scaling law，当算力增加10倍甚至100倍时，整体性能并非呈线性增长。这就是当前面临的问题。当下，许多学者以及大厂的研究人员在开展相关工作时发现，投入大量精力，包括对算法进行调整和改进后，取得的改善幅度仅为个位数百分比，进展艰难且费力。但这并不意味着此路不通。现在还有许多学者和研究人员在尝试不同的方法，包括算力芯片，甚至有不同的结构和架构，相关研究仍在持续进行。 但总体而言，这个大模型的发展，包括算力的发展，不会像过去几年那样快。例如 DeepSeek，去年曾是一个火爆现象，它主要侧重于优化，并未在一些根本架构上做很大的变动。所以，当大模型发展速度放缓，且资金投入不断增加，回报却不成比例时，大家便产生了疑惑。夏博士最大的疑惑是，我们一直提及的 AGI 和 ASI 究竟何时会到来？似乎总有人说，再过两年，再过两年……但他认为，最大的问题或许在于如何定义 ASI 或 AGI。如果我们所说的是一个高度智能的体系，他更倾向于相信存在一种不同架构的智能系统，而不是仅靠一家AI公司打造一个大模型就能解决所有问题，这实在是太难了。 那你不如说我们可以拥有数十亿的智能体。我们完全可以采用一种不同的做法，也就是有大量的智能体，每个智能体都配备着各种各样的小模型，形成这样的架构，并且各司其职。单一智能体的能力有限，但要是把数十亿个这样的智能体组合在一起，这个能力绝对是超级能力，对此他深信不疑。你看看互联网，要是想象如今全世界只有一个网站，这听起来就很荒谬，而实际并非如此，因为互联网是一个分布式系统。他认为智能的发展或许会呈现不同的路。所以早些时候，他们在观察专门做小模型的Aizip公司时，他当时提出一个观点，他说会不会出现一种“小比大还大”的现象，即许多小模型组合起来的效果可能比一个大模型还要好。 08:11 Irene表示，她认为这也是一个比较激动人心的时代。尽管中美之间或许存在一些所谓的紧张关系，但大家可以看到，如今在AI领域，实际上是中国的华人工程师与美国的华人工程师同场竞技，甚至她觉得这可能是一种交流、切磋，或者说是互补。所以这是一个很有趣的观察。 此前大家看到很多文章都提到，算力在美国，落地靠华人。其实我们都知道，华人工程师，比如TSVC所投资的企业中，有很多创始人都有类似背景。大家也都清楚，华人在硬件底层计算优化方面特别有优势。毕竟很多人都是奥数竞赛的冠军或佼佼者，来到美国后，又能沉浸在美国算力充足、可以大胆实践、突破常规思维的环境中，这可能会让他们在这方面的能力得到双倍提升。所以她想问问夏老师，您如何看待所谓的“算力在美国，落地靠华人”这种说法？您又如何看待双方的这些优势呢？ 夏博士表示，Irene你提到的这个现象，他特别认同。往极端了说，其实目前在大厂的一些AI团队中，开会讲中文就可以了，因为那些只会讲英文的人反正也听不懂，没什么区别，情况已经到了这个地步。所以，基本上可以说这是华人的天下。当然，他认为一方面与华人从小到大接受的很卷的基础教育有关。多数华人在数学领域造诣较高，而从事AI工作需要扎实的数学功底，在这方面华人具有优势。大家也知道，另一个数学能力很强的群体是俄罗斯人，他们素养极高，甚至他觉得比华人还要高。但由于他们未能及时融入美国，与美国距离较远，所以没有形成相应的影响力。 他觉得华人还有另外一个优势，即文化上的优势。总结起来，华人的特点与美国，或者说西方存在很大的文化差异。中国传统文化在我们身上留下了深刻的文化基因，华人注重当下。他过去做很多事情时，身边的人总会劝他别搞那些没用的东西，这就是华人的思维习惯，华人看重实用的，注重当下。一般来说，大家会排斥那些比较虚无缥缈、不切实际的事物。从文化层面来看，西方有着深厚的宗教传统，其文化取向与中国文化不同。他对西方文化做过深入研究，西方文化属于彼岸文化，面向远方。这就导致一些特别原创、看上去非常疯狂、出奇的点子，中国人并不擅长。因为我们不关注远方，不会去思考比如在火星上如何建造工厂、在外星如何开展活动这类遥远的事情，我们更多着眼于眼前。 所以在他看来，Manus的成功实际上代表了一种中国人的文化现象，并且这种文化现象已被美国所接纳。因为这种文化特别务实，注重落地，能在短时间内取得成效。而且大家竞争激烈，做事十分辛苦。今天他们还会见了一位投资人，这个团队实行7天24小时不间断工作，这种情况在美国是不存在的。大家轮流倒班，一刻不停地工作。如此勤奋且务实的精神，能够极大地推动AI落地，使其迅速实现实用化，华人在这方面能起到提速作用。但同时，他认为双方还是存在互补性的。对于一些属于远方的那些事情，中国人涉足较少。因此，大家必须与各大学以及AI顶级研究人员展开互动合作，其中很多并非华人。 13:00 Irene表示，大家或许当下更侧重于应用落地，当然美国在这方面也非常重视，也就是不断突破边界，他们仍在探寻AGI。不过，无论是行业内的投资人还是创业家都会更加务实，侧重于应用端。众所周知，中国在应用端拥有庞大的受众群体，竞争也十分激烈，所以能够在C端应用方面进行许多优化。那么，您认为未来双方的格局大致会是怎样的呢？ 夏博士表示，实际上从CES以及以往的情况都能看到，在各个应用落地方面，总体而言还是中国人做得更出色。就拿智能手机发明之后，包括互联网普及之后的情况来说，你说将互联网应用到极致，那非中国人莫属。所以，从CES上他的感受来看，他认为有三个方面中国人是最强的。 第一，制造能力，这方面真的无可挑剔。如今中国制造的产品早已不是过去那种假冒伪劣的便宜货，现在完全能够制造出许多世界一流、工艺精巧、外观精美的产品，制造能力毋庸置疑。 第二，在互联网这么卷的情况下，催生出了中国超强的线上运营能力。中国在这方面已经形成了一套成熟的模式。他经过比较和学习后发现，美国在这方面可能落后了十年，很多运营方面的事情还搞不清楚，而在中国，对于如何开展运营、如何获取流量等问题都已经有了成熟的方法。就像Manus，去年刚推出时，它的运营能力就非常强大，表面上看似是自发形成的，实际上这都是运营的结果。 第三，C端产品的打造。由于在中国做B端业务很困难且挣不到钱，大家都转向了C端市场。经过激烈的竞争和厮杀，中国在C端产品的打造上变得十分细致，迭代速度也极快，这同样是中国的强大优势所在。 15:16 Irene表示，刚刚那位夏老师正好讲到了Manus，今天我们原本也打算稍微聊一聊这个近来新闻不断的Manus。实际上，Manus去年刚推出时，就在YouTube上发布了一个介绍视频，非常抓眼球。显然，视频拍摄精良，且契合西方人的模式，所以当时点击量超高，一度引得大家纷纷索要邀请码。最近，它作为非常领先的AI智能体，Manus先是前往了新加坡，随后Meta传出了收购的消息。她觉得未来大家可能会认为Manus会面向中国以外的更多受众，走收费的C端AI智能体路线。 她记得之前夏老师也提到过，由于夏老师早年对Meta的企业文化十分了解，毕竟Meta是一个打破常规、敢于跳出框架思考的硅谷异类。您觉得Meta的文化与Manus的创新动力非常契合，所以您认为扎克伯格选中Manus背后是有逻辑可循的。您能否给我们稍微介绍一下相关的历史渊源，再谈谈您如何看待Manus未来的前景，或者也可以讲讲AI智能体未来的发展前景？ 夏博士表示，Manus这次并购事件给他的最大启示，实际上他把它看作是一种文化现象，即这种文化终于能在硅谷落地了。此前，包括他自己在内，他们其实很看不起中国的山寨文化，甚至有些鄙视，觉得中国基本就是在copy、复制，或许做得更快更便宜，但缺乏特别的原创性。起初，Manus刚出现时，也有很多人抱怨它只是套壳，缺乏创新，技术方面也有所欠缺。但不管怎样，第一它做得快，第二它真的赚到钱了，赚了1亿多美元。赚钱这件事本质上体现的是执行力和运营能力，而这些正是硅谷所欠缺的。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加 TSVC 小助手，获取更多分享。

12月16日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第47讲。AI 正在发生什么：繁荣、泡沫，还是新周期起点？制造业回到美国会如何重塑科技与供应链？TSVC合伙人年度对话——回顾2025，看清2026。 嘉宾： 张于庆（Eugene Zhang），TSVC联合创始合伙人，2010年创办TSVC，硅谷第一家大陆华人的种子基金。曾创建芯片设计工具公司Jeda，以及硅谷第一家华人创业孵化器Innospring。作为TSVC的掌门人，他主导了多个TSVC的独角兽投资，包括Zoom，Ginkgo Bioworks，Carta 等，是ZOOM获得的第一家机构投资者支票的签署人，在硅谷华人种子轮投资人中业绩保持第一。张于庆先生积极服务于青年学生成长及创业创新者的各种组织，曾任清华企业家协会TEEC的理事会成员，TEEC北美分会主席。他还是硅谷公益基金TSVC Giving Fund的创始人。张于庆毕业于清华大学电子系，在Syracuse University获得硕士学位。 王黎晟目前是TSVC 管理合伙人，这是一家领先的早期科技风险投资机构，因成为Zoom、Carta、Ginkgo Bioworks和D-Matrix等公司的首家机构投资者而闻名。在加入TSVC之前，王黎晟在美国联合创立并管理深科技风险投资与另类投资平台Propel(x)。他还是Newton Fund的联合创始人兼管理合伙人，该基金隶属于Propel(x)。在创办Propel(x)之前，黎晟还共同创立了麻省理工学院旧金山湾区校友天使投资人组织（MIT Alumni Angels group in the SF Bay Area）。在其从事风险投资约十年间，他代表MIT Angels、Propel(x)、Newton Fund及TSVC参与了超过100项深科技风险投资。在投身风险投资之前，王黎晟也拥有十余年银行业的经验，并曾是微软上海办事处初创期的首批工程师之一。他拥有复旦大学学士学位及麻省理工学院技术与政策硕士学位。 正文： 04:57 Charlene表示，从2022年开始，TSVC每年都会举办年终总结和展望活动，这已是第四年了。2023年，因为AI大模型的火爆程度，TSVC从AI领域选择了三个方向进行预测，包括具身智能、协作多智能体系统以及情感计算。这三大趋势在过去两年非常火爆，欢迎大家关注TSVC公众号查阅往年的预测回顾文。 05:36 现在，我们用十分钟时间对Eugene去年所做的十大预测进行总结。Eugene，您还记得去年的总结吗？ Eugene表示，他可以为大家简单做个回顾。正值年末，大家一定都对即将到来的新一年有所期望，也好奇明年的此时会有哪些变化。因此，他想分享一些观点，供大家参考。关于2025年，他主要提出了十点预测。特别值得注意的是，我们已经迎来了AI时代。 第一条预测是指，AI时代来了以后，标准化产品SaaS曾是硅谷最热门的一个赛道，2021年华尔街投资者纷纷追捧。然而他们当时得出的预测是，这一赛道的增长已达到尽头。我们将通过一个简单案例来说明这一预测，关于SaaS发展已到顶点的判断，后续还会围绕这一主题提供更多深入分析。从行业领导者角度而言，Salesforce作为该领域最大的公司无疑是领军企业，其股票代码为CRM。值得注意的是，这与我们常说的“big six”有很大不同，该公司年初至今的回报率为负23%。这一数据确实印证了之前的预测，表明SaaS到头了。 第二条预测也与SaaS相关，即服务模式正从一个标准化产品向服务和成果转型。他认为这一转变已经广泛展开。基于以上两点，Eugene不自谦地给自己各打一分。 第三条预测是指在美国制造的前提下，现任特朗普政府，无论各方对其政治观点褒贬如何，所推出的“美丽法案”在7月4日公布后，对该行业产生了重大影响。当时他们预测美国制造有成功的迹象，但这条道路实际上仍然漫长。不过，这一判断应该是准确的。好，这三条预测他都给自己打了满分，总共十分中看看最终能得多少分？ 第四条预测，他们当时提到iPhone有可能回归美国生产。他认为这在长期来看可能会实现，这是一个具有代表性的案例，具有一定的可行性，但实际上并未取得实质性进展，可能比Eugene设想的时间更为长远。因此这一条他不给自己打分，即零分。这条预测虽然长期来看前景广阔，但在这一年中并未取得太多实质性的进展。 第五条预测是AI将推动垂直领域应用的发展，使传统的低利润业务转变为高利润业务。这一点他们已经非常明确，因此他们给自己打了一分。 第六条预测实际上也有所关联，即AI将改变服务模式，例如在法律领域，公司不再按小时收费，而是提供结果，并根据业绩收费。这种模式已经得到了许多公司的验证，因此他们也给自己打了一分。 第七条预测是AI在医疗领域比人做得更好。尽管在药物研发或某些癌症治疗方面还没有取得重大突破，但在数据分析方面，AI已经展现出强大的渗透力和深度应用，因此他们也给自己打了一分。 第八条预测是律师行业收费模式的转变，从按小时收费转向按项目收费。这一点也已经落实，因此他们也给自己打了一分。 第九条预测比较复杂，涉及就业问题，还没有成为主流新闻。预计未来这一趋势将会显现，例如一个十人团队可能需要缩减至两人。然而，由于这一预测还没有落实，因此这条预测不得分。尽管如此，我们注意到微软和亚马逊已裁减大量员工，百分之百是AI取代所致。尽管如此，他们仍不为此项预测打分。 其他预测中有一条很有趣。当时他们曾就此展开辩论，他记得马斯克当时还没有退出特朗普政府。他相信马斯克的移民政策将会保留。如今，尽管马斯克已出局，但他的移民政策仍有多位硅谷人士在推动。因此，他们并未看到政策的完全逆转，而是处于中间状态，所以他们难以为这一条预测打分。 最后一条预测关于比特币突破20万美元的预测，与当前现实离得很远，因此得分为零。总体而言，他去年的十项预测中，大约能达到八分，即80分的准确率。 在此做一总结，因为说过的话需要回顾，不能说过就忘，然后再提出新的观点。许多观众此时来到这个节目，希望获取他们真实的想法，他们也借此机会对自己进行客观评估。 13:16 想邀请黎晟也来发表意见，因为这个分数是你自己给自己的评价。Eugene 2025年的清单有十项，你也有自己的清单，那么你有什么看法或评论吗？ 王黎晟表示，简单讲两点，因为去年没有参与这项活动，觉得这个过程挺有趣。首先，许多预测已经得到验证。其次，一些看似不准确的预测，实际上可能是前瞻性的，将2027年的预测提前至去年进行了分享。另外，他认为如果查看这份清单，去年确实是大家对大模型和AI非常兴奋的一年。但审视他们的预测，则相对较为务实，他们没有跟风讨论大多数人关注的AGI何时到来，而是更关注作为投资人如何获利，作为创业者如何在这场AI浪潮中把握商机，而非仅仅关注那些虚无缥缈且遥不可及的目标。他认为这也是TSVC的DNA所在。 14:30 那我们就赶快回到2026年的预测话题吧。这一次Eugene给出了几个预测？好像是八个。 Eugene表示，是的，他有八个。首先，他认为2026年肯定会更加特殊。大家总是说下一年可能会特别特殊，但他感觉2026年可能会更加特殊，会有更大的变化。到明年这个时候，他们很多预测可能会有更大的偏差，或者某些事情的发展速度可能会超出预期。存在两种可能，这两种情况处于极端的两端。 刚才黎晟也提到了，他们在讨论AI时都有一个大前提，那就是他们没有去讲super intelligence。如果观众对这个话题特别感兴趣，比如超级智能到来后人要做什么、人的命运如何等等，这些暂时不在他们的讨论范围内。因此，今天的讨论主要聚焦于—不知道大家是否使用相同的术语——他们将其称为Narrow AI的领域，也就是说，AI主要是为了帮助人类、创造价值。当然，它也可能带来负面结果，但这并非假设AI能够完全超越人类后给我们带来的影响，这是未来的话题，说不定到明年那个时候，他们可以探讨是否已经成熟。 基于这一假设，他们的第一条预测是，今年年底可能还没有特别突出的头条新闻，相关报道虽有但还没大规模涌现。正如Eugene之前提到的亚马逊的消息，并未成为许多主流新闻。但到明年，可能由于影响特别大，这将成为一个广泛关注的话题，尤其是对白领阶层，主要是知识工作者造成巨大冲击，影响相当显著。根据他们投资的一些项目及其发展轨迹，可以肯定到明年，这种变化将达到相当规模。虽然还没有成为主流，但变化量会相当可观。过去一两年，人们可能还在初步探索和观察一些迹象，到明年可能会有实质性的发展。这就是AI对就业市场带来的冲击。 第二条实际是与第一条相关的，同样属于AI对就业市场的冲击。这意味着，包括顶尖学府如斯坦福和伯克利在内的毕业生中，将有相当比例的学生面临就业困难。如今他已经听到许多朋友表示，情况已与几年前大不相同，斯坦福和伯克利的CS专业毕业生找工作都变得困难。虽然目前这还只是少数人的讨论，但到明年可能会有更多人都在谈论这个问题。 再次回到之前讨论过的SaaS这个话题。他的预测是，总体SaaS收入将会有实质性的减少，主要是指传统SaaS公司的总收入，预计在2026年实现。而那些AI Native公司，如之前提到的Salesforce，人们可能会问，为什么它们自身不能实现AI转型呢？确实，传统上，这种自我颠覆的做法困难，因为公司需要先摧毁自己的现有业务，其中存在许多固有障碍。 接下来是第四条，AI Native公司将非常积极地抓住市场机遇，部署智能代理，正如他们之前提到的提供结果那样。在这方面，它们将取得更多进展。 第五条预测同样是围绕这一主题，从更实质性的角度展开。正如去年所提到的低利润率，现在需要更精确地量化分析。在部分非常具体的传统行业中，由于应用了AI，原本仅有10%利润率的企业业务模式得到了显著改善。这类业务虽然基于知识库，但并非蓝领工作，而是劳动密集型的工作。由于自动化软件无法胜任如此智能的任务，仍需人工完成，因此这类业务的利润率通常仅在10%至20%之间。然而，AI来了以后，这一利润率有望提升至70%至80%。以保险经纪人为例，这便是AI落地应用的典型场景之一。以往，这类工作依赖电话沟通和表格填写，流程复杂且每个案例都各不相同。现在，AI能够接管那些过去难以实现的功能，实现自动化替代。 第六条预测是，无论您对这项“大美丽法案”持反对还是支持态度，特朗普提出的这项OBBB法案将为Onshore带来非常显著的变化。他们已经观察到许多公司已着手相关工作。预计到2026年，许多企业将真正站稳脚跟并开始蓬勃发展。这一前景基于以下前提：多年来，当我们讨论Onshore时，绝大多数人都认为这是不可能实现的。他经常与大家探讨这一话题时，大家一开始就断言这是不可能的，认为应该彻底放弃这种想法。然而，根据他们亲身经历的案例，他们看到了这项政策带来的实际影响。当然，并非所有企业都能取得成功，但他们可以确定这项法案将为它所涵盖的领域，包括能源、半导体和国防相关产业，带来实质性的变化，促使大量供应链落地。 第七条就更加具体，例如在电池或能源存储等领域将获得大量生产机会并取得成绩。这一点与第六条紧密相关，是对特定行业更为精准地预测，即在中国以外的供应链将得到实质性的开发与发展。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加 TSVC 小助手，获取更多分享。

11月22日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第46讲。AI时代，由于传统体力劳动和脑力劳动大量被机器取代，我们都要经历人生格局的大洗牌。不甘淘汰的出路在于直面未来，即后AI时代人类的巨大精神需求。以“心力劳动”为基点，硅谷华人最成功的种子基金TSVC创始合伙人夏淳博士与合光公益基金会创始人久美上师联袂，描绘万亿级的身心灵新兴产业的新机遇。 嘉宾： 久美师，InLight合光国际中心创始人、合光公益基金会发起人，在科技风卷全球之时，提出要帮助现代人在AI推进的人类新浪潮中，回归内在平静与生命智慧的人类愿景。曾是全国政协委员、中国时尚业与女性力量代表人物，并获联合国“杰出青年企业家成就奖”等国际荣誉。在事业巅峰时，毅然选择四年深度闭关修行，领悟生命与智慧的本源。后融合东方禅修、现代心理学与生命科学，开创出适合现代人的身心灵教育体系，并在世界多个能量场建立修学中心，为斯坦福、哈佛、清北等名校及众多硅谷企业授课讲学。 夏淳博士是TSVC联合创始合伙人，是硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund.夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 以下正文： 03:06 夏博士指出，今天讨论的话题是面向未来的，并非回顾过去的二十年，而是着眼于未来三到五年的发展。所谓“后AI时代”其实已经启动，并非要等十年之后。为何如此说？原因在于，今年的毕业生已经开始面临就业难题，这正是AI对人类社会带来的巨大冲击的体现。这种影响已然显现。面对这种不利局面，我们必须深入思考其具体影响，并探讨如何有效应对。这便是今天讨论的核心。 04:12 PPT环节 夏博士表示，今天的内容非常精彩，因为这个内容，他和久美师在刚刚过去的星期天于哈佛进行了首次演讲。这次首讲深受哈佛同学们的欢迎。活动结束后，大家纷纷散去，但都认为这是一个很有意义的话题——后AI时代到底会怎么样？他们做出了一个预测：一个万亿级的身心灵产业就会产生。因此，大家应当积极投身其中，不再是找不到工作而无所事事，而将面临重大的机遇，每个人都将迎来重要的时刻。 刚才已经向大家介绍了TSVC基金，原名Teec Angel Fund，实际上是从硅谷清华联网，也就是硅谷清华校友会起步的。他们始终追求一个单纯的目标：因为在创业初期，第一张支票往往最难获得，也是最需要帮助的时候，这无异于雪中送炭。他们专注于为创业者提供种子轮融资，即在初次创业时给予他们第一张支票。 然而，他们的目标并非仅仅是做公益、撒钱而不问结果。他们绝对希望每一家公司都能长大，最终成为独角兽。这是他们唯一的KPI，始终如一地追求——从第一张支票投出独角兽。截至目前，他们已经成功投出了11个独角兽，而第12个和第13个也很快会有。虽然这个数字看似不多，但他们在业界的排名却是第一。此外，他们并非只是单纯地写支票，而是与创业者并肩作战，提供大量辅导和支持。这种辅导并非一开始就定位为公益，而是全程陪跑，助力创业者不断壮大。作为一家种子基金，只要培育出一家独角兽企业，就已经是极大的成功。而他们的平均成绩是两家，这无疑是一门非常赚钱的生意，并且他们做得相当出色。因此，他们对此项工作充满了动力。 这里面有一个关键点，之所以提到这里，是为了探讨如何让你的创业项目成为独角兽，以及他们为何会选择投资你，并相信你能成为独角兽。关键在于，你必须避开当前最热的热点。比如，目前Agent成为热点，大家都一哄而上做Agent，在夏博士看来，这种情况下你几乎不可能成为独角兽。你需要去做那些大家还摸不着头脑的事情，就根本就没听说过这个事，并且尽早布局，提前两三年甚至三五年。唯有如此，你才有可能胜出。TSVC就专注于这项工作，提前3到5年预测新的赛道。他们一直以来都是这样做的，总是着眼于下一个风口。今天大家热议的话题，其实都是他们三四年前就已经投资并布局完毕的。所以，今天将分享一个新的布局，探讨下一个新的赛道。 那这个赛道是如何形成的呢？其实，它就是从夏博士这儿。他从2006年就开始对一个方向特别感兴趣，现在可以称之为“技术人类学”。也就是说，我们硅谷所发明的这些技术，究竟会对我们的社会产生怎样的影响？对整个文明又将带来何种影响？这是他特别关心的话题。 举一个例子，大家都很熟悉：自从手机上有了导航后，绝大多数人已经不再认路了，对空间的概念也逐渐模糊。比如，从现在的Los Altos出去，很多人对东南西北具体哪个东西在哪的方位已经没有清晰地认识。就像他去波士顿，虽然去过多次，但真的对那里的空间毫无概念。这种空间感的丧失，正是因为导航的普及。这就是技术使得我们原本具备的一些能力逐渐消失。设想一下，如果原始人在过去外出打猎或逃命时迷失方向，无法回到自己的洞穴，那基本上是死路一条。因此，这就是一个非常明显的事情。 那么，让我们梳理一下，看看过去农业的发展。农业是一种技术，究竟带来了什么？首先，农业使人类历史上第一次实现了粮食的储存，这是农业的独特能力，因为它可以实现规模化生产。粮食储存之后，又带来了什么呢？显然，人口得以增长，进而产生了城市或城邦。还有一个重要的产生，那就是规模化的军队。以前，人们之间的争斗不过是部落间的冲突，一个洞穴里的人与另一个山洞里的人，最多也就是十几人或几十人的小规模战斗。以秦朝灭赵国为例，白起一次就坑杀了40万赵军，这个数字相当于今天一个小城市的人口被消灭，这是过去的历史事件。 再来看工业革命，工业革命对社会的影响深远，推动了城市化和现代化，催生了资本主义，同时也引发了马克思所说的异化问题，以及两次世界大战，这些都是技术带来的结果。如今，我们最熟悉的莫过于互联网、手机和数字化技术，以及由此衍生的所有社交媒体。它们带来的负面影响是什么呢？主要是信息过载和注意力危机。韩炳哲，一位韩裔德国哲学家，对此进行了深入研究，称之为“倦怠社会”。这些技术对人类的影响深远，属于技术人类学的范畴。 总的来说，60年前就有学者对此进行了深入研究。Marshall McLuhan总结道：人类在创造技术的同时，也被技术所塑造。技术会改变人类，就像今天，我们已经失去了空间感，连路都搞不清楚，这已经成为现实。 那么，我们进一步分析，按照这种研究方法去探讨，这一轮AI革命是如何改变人的？因为技术是由人发明的，AI也不例外。那么，AI又是如何改造人的呢？这种改造始于劳动。我们从劳动的角度出发，因为劳动是研究社会和经济的一个基本框架。中国人最熟悉的马克思主义，不就是围绕劳动展开的吗？甚至整个美国的文科教育也是以“labor”为核心。谈到劳动对人类进化的意义，首先当然是作为生存手段，这是毫无疑问的。没有劳动，连基本的吃喝都无法解决。更重要的是，从社会学角度来看，劳动是实现自我价值的重要途径，不仅仅是满足基本生活需求，更是实现个人身份和社会价值的关键。通过劳动，你在大厂里可能已经成为某个“principal”或“director”，拥有了一定的头衔。就像夏博士，通过自身的努力，成为硅谷的资深投资人，这些都是有社会地位的。 那么，我们关键要关注的是在AI时代，尤其是现在所讨论的，预测未来3-5年的事情——后AI时代。因为现在已经进入后AI时代，最大的问题是劳动的缺失。他们投资了许多机器人项目，这些项目能够将体力劳动通过机器替代人力，无论是在农业还是工厂中，他们都有大量项目可以完全替代人工。 此外，更多的AI项目，包括大家可能正在从事的工作，实际上在某种程度上是在消灭自己，即脑力劳动也在被逐步取代。因为我们拥有许多AI应用，比如在硅谷最为明显的Cursor，这导致许多刚毕业的CS学生就业困难。找不到工作就意味着失业，进而使人感到自身无用。这种无用的感觉直接影响到人的自我价值，因为我们认为劳动对人具有重要意义，劳动在人类学上具有其独特的价值。若失去了劳动，生存和生命的意义便会受到质疑。你以为躺平会很舒服吗？这是一个严峻的问题。这个问题导致他们预测，根据技术人类学的发展脉络，将会出现一种心力劳动。这意味着生命意义的重构。 具体来说，体力劳动和脑力劳动分别承担了不同的职能，而心力劳动则要做什么样的事情，这个是自然就产生的。因为劳动被取代后，人们最需要的是内在的心智精神。有趣的是，你的劳动工具很有意思，这一点一会儿请久美师为大家详细讲解。夏博士之前也不懂，直到去久美师那里学习禅修后才明白。劳动工具不用买，自己的身体就是最好的工具，呼吸、意识等都与人的内在紧密相关。其目标在于生成意义，保持心灵平衡。因为我们现在缺乏劳动，未来更需要弥补这一缺失。这正是后AI社会最为迫切的需求。 那么，一个很重要的点是心力劳动，目前它是AI无法替代的。我们知道，体力劳动已被AI取代，脑力劳动也逐渐被AI接替，但心力劳动，即人的修心层面，却是无法被替代的。为什么？因为这一方面的劳动，实质上是灵性层面的。在座的各位，如果曾有过修行或冥想体验的朋友，都会有这样的感受：这是一种非常神奇的体验，与其他感受截然不同，极为奇妙。 关于这种自我感知的体验，夏博士可以非常负责任地告诉大家，他在清华大学本科学习的是电子系，随后是计算机系，博士阶段也是计算机系。他非常清楚芯片内的晶体管是没有灵性、没有灵觉的，它仅能控制电子的运动，不具备任何奇妙的灵性内容。由于AI是由机器制造的，大家不断扩展AI的应用范围。然而，正因为晶体管缺乏灵性，只要人涉足这一领域，就永远不会被AI取代。简而言之，如果你发现某个领域人类能够打败AI，能够打败机器，那必定是灵性的领域，这一点毫无疑问。 所以，我们再深入探讨一下这个产业的形成过程。为何在后AI时代，我们如此需要心力劳动？有了这种劳动，又凭什么说会催生一个万亿级的产业？其实，这个问题的答案并不复杂。我们可以从一个现成的产业——运动健身产业的形成来寻找线索。 运动健身产业非常有趣，它也是技术人类学的鲜明案例。技术的进步消除了体力劳动，而在过去，无论是务农还是从事其他体力活，人们每天都在活动、运动，且常常累得筋疲力尽。然而，当体力劳动被剥夺后，人们开始难以适应。毕竟，人类的进化经历了数十万年，甚至可能上百万年，而体力劳动的消失仅发生在近一两百年的时间内，人类的身体并未进化到能够适应这种变化。因此，如果肌肉缺乏训练，就会逐渐萎缩，并且还会引发一系列文明病。人体并非为静坐而设计，于是，一种补偿机制应运而生，这就是运动健身产业的起源。技术人类学可以清晰地解释这一现象：技术消除了我们的一部分劳动，但人类尚未进化到无需体力活动的阶段，因此，运动健身成了一个新兴产业。 众所周知，运动健身产业在短短不到一百年的时间里，已发展成为规模庞大的万亿美元级产业，且形式多样、颇具吸引力。看看现在，在座的许多人可能都穿着像lululemon这样的有点贵的运动服饰。过去，人们做体力活有工资，都嫌累，都不愿意干；如今，却愿意花费大量工资购买可能并非必需的运动装备和设施。 所以我们在探讨脑力劳动时，道理是一样的。人类的进化并非突然发生，不可能因为停止脑力劳动，人类就能继续进化。如果一个人完全不动脑筋，不使用大脑，这是非常可怕的，等同于彻底躺平，这种状态非常可怕。因此，我们需要一个身心灵产业的诞生。他将此与娱乐业进行比较，因为娱乐业也是一个可以类比推论的产业。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加TSVC小助手，获取更多分享。