这是一个不止看汇率起伏，也在意资产路径和合规边界的搞钱小组。 在这里找到同行者，找到现实路径，也找到长期搞钱的底气。
7 月 15 日，黄仁勋抵达东京。 秋叶原很快就围满了前来拍照的市民，标志性的黑色皮衣依旧抢眼。这是黄仁勋今年第三次来到亚洲，却是第一次正式访问日本。 如果只是看行程，这次访日似乎并不复杂：参加英伟达与世嘉合作三十周年纪念活动、出席日本经济产业省（METI）的 Physical AI 政策活动，并宣布几项与日本企业的新合作。 但如果把这些行程串联起来，会发现一个更值得关注的信号：英伟达真正想布局的，已经不只是生成式 AI，而是他在今年CES的Keynote里强调的下一阶段的 Physical AI。而日本，正在成为这场竞争中不可或缺的一块拼图。 从生成式 AI，到 Physical AI 过去两年，全球 AI 的关键词一直是大模型、ChatGPT、AI Agent。今年开始，「Physical AI」这个新的关键词越来越频繁地出现。 所谓 Physical AI，并不是让 AI 停留在聊天、写作或生成图片，而是让 AI 真正理解现实世界，并驱动机器人、自主设备和智能制造系统完成实际工作。它需要的不只是模型能力，更需要机器人、传感器、工业设备、仿真系统，以及大量来自现实世界的数据。 也正因为如此，黄仁勋在东京表示，希望与日本政府及多家企业共同推动 Physical AI，并形容 7 月 16 日将成为”日本 Physical AI 的新起点”。 无论这句话是否带有宣传意味，都透露出一个明确方向：英伟达正在把竞争从算力，延伸到整个机器人生态。 为什么偏偏是日本？ 很多人会问，今年黄仁勋已经去了中国大陆、台湾地区、韩国，为什么现在才来到日本？ 如果放在生成式 AI 的语境里，日本其实并不是最核心的市场。日本拥有东京电子、爱德万测试、信越化学等世界级半导体企业，但更多处于设备和材料环节，与英伟达的关系更多是产业链合作，而不是 AI 生态合作。但到了 Physical AI，这个逻辑开始发生变化，因为日本拥有全球最完整的机器人产业基础。 全球工业机器人龙头企业中，日本拥有发那科、安川电机两家代表企业，川崎重工同样深耕工业机器人多年，在制造、物流、医疗等领域积累了丰富经验。与此同时，日本长期保持着全球领先的制造业能力，这意味着它不仅拥有机器人企业，更拥有机器人真正能够落地的大量应用场景。 对于任何一家想推动 Physical AI 的公司来说，日本都是无法绕开的市场。 日本真正稀缺的是工业数据 相比生成式 AI 更多依赖互联网数据，Physical AI 更依赖现实世界的数据。 例如： * 工厂生产流程； * 机械臂抓取和装配动作； * 视觉、触觉、力觉等多模态感知数据； * 设备故障与维护数据； * 工人长期积累的操作经验。 这些数据不会出现在互联网，而是沉淀在制造现场；日本恰恰拥有全球最丰富、最成熟的制造业场景。 从某种意义上说，未来 Physical AI 的竞争，不只是模型和芯片的竞争，更是工业数据和产业场景的竞争。 这正是日本最大的优势之一。 英伟达真正想做的，是成为 Physical AI 的底层平台 事实上，合作已经开始。 根据富士通公布的信息，英伟达已与富士通、发那科、安川电机、川崎重工等企业展开合作。这些合作并不仅仅是采购 GPU，而是围绕 Cosmos 世界模型、Omniverse 仿真平台、Isaac 机器人平台 等技术，共同推进工厂、物流、零售、医疗等场景的 Physical AI 应用。 值得注意的是，这意味着英伟达输出的不再只是芯片，而是一整套 Physical AI 的开发平台和技术栈。 如果 CUDA 定义了生成式 AI 时代的软件生态，那么 Omniverse、Isaac、Cosmos 等平台，正在成为英伟达布局下一代机器人生态的重要基础设施。 与此同时，日本政府也在积极推动相关产业发展，日本经济产业省专门举办 Physical AI 主题活动，释放出明确的政策信号。 日本也不想只是合作伙伴 另一方面，日本企业也在主动布局。 富士通宣布将自主研发的 Arm 架构处理器 MONAKA 与英伟达 GPU 结合，打造新一代 AI 基础设施。 外界关注的 Rapidus，也正在推进先进制程芯片研发。面对媒体提问，黄仁勋没有明确谈及合作，但表示期待 Rapidus 的研发成果，并认为其未来值得关注。 除此之外，日本企业也开始尝试建立自己的 Physical AI 能力。 近期，软银联合 NEC、本田、索尼等企业成立 Noetra，希望整合日本工业资源，打造面向制造业的 AI 能力。 在今年股东大会上，孙正义更提出，希望未来十年把软银打造成为全球领先的机器人公司，并将 AI 大模型、AI 芯片、AI 基础设施和 Physical AI 列为未来发展的四大战略方向。 这意味着，日本已经不满足于成为 AI 技术的使用者，而希望参与下一代 AI 产业的建设。 一场合作背后，还有一段三十年的情谊 除了产业布局，这次东京之行还有一段广为流传的故事。 三十年前，刚成立不久的英伟达曾与世嘉合作开发游戏机图形芯片，但项目最终未能成功，公司也因此陷入资金危机。黄仁勋找到时任世嘉副社长入交昭一郎，希望将合同中的 500 万美元付款改为股权投资。最终，这笔资金帮助英伟达渡过最困难的时期，也为后来的 RIVA 128、GeForce 以及 CUDA 奠定了基础。 因此，这次来到东京，黄仁勋专门参加了英伟达与世嘉合作三十周年纪念活动。 他说：”如果没有世嘉，就不会有今天的英伟达。” 对于今天市值屡创新高的英伟达来说，这不仅是一次商业合作的回顾，也是一份跨越三十年的感谢。 SmallWOD 观察 如果说过去两年，全球 AI 的竞争集中在大模型，那么未来十年更值得关注的或许是 AI 如何真正进入现实产业。而日本，很可能是全球最重要的试验场之一。 这里拥有机器人企业、制造业能力、工业数据、真实需求，也拥有政府推动产业升级的决心。 因此，黄仁勋此次访日，与其说是在争取几份订单，不如说是在提前布局下一代 Physical AI 的生态。 当然，“争夺 Physical AI 标准制定权” 是一种产业分析，而不是已经发生的事实。但从英伟达持续推动 GPU、CUDA，再到 Omniverse、Isaac、Cosmos 等平台形成完整技术体系来看，它确实正在努力成为 Physical AI 时代最底层、最广泛采用的基础平台。 如果生成式 AI 时代的竞争是谁拥有最强模型，那么 Physical AI 时代，更值得关注的问题可能是：未来全球机器人，运行在哪一套平台之上？ 而日本，或许就是这场竞争最重要的一站。
很多人认为 WebX 只是一个加密货币大会，在我看来它更像是观察日本政策、亚洲资本和全球技术趋势交汇的一个窗口。 WebX 是什么？ WebX 是日本最大的 Web3 国际大会，由日本头部加密媒体 CoinPost @Pitofui 主办，每年 7 月在东京举行。 大会通常吸引来自全球 100 多个国家和地区的创业者、投资机构、开发者、交易平台、政府机构和大型企业参与，是目前亚洲最具国际影响力的 Web3 峰会之一。 除了主论坛之外，还有更多的精彩发生在整个东京：从早餐会、Demo Day、VC Pitch，到交易所酒会、开发者聚会，短短几天时间，东京几乎变成了一座 Web3 城市。很多融资、合作、招聘，甚至新项目的诞生，都发生在这些 Side Event 里。 对于创业者来说，这也是一年中最高密度接触亚洲 Web3 资源的机会。 今年的会场有哪些直观感受？ 先说结论，今年明显感受到政策开始真正发生变化了。 日本曾在过去几年中一直被认为是全球监管最严格的加密市场之一。但进入 2025-2026 年，日本政府开始明显加快数字资产制度建设，希望重新提升东京作为亚洲金融中心的竞争力。 其中最值得关注的是三个方向。 1. 日本正在推动 JPYX，让稳定币真正进入支付体系 很多人知道 USDT、USDC，却不知道日本也开始打造自己的日元稳定币生态，JPYX 正是在这样的背景下受到越来越多关注。 它希望将日元资产搬到链上，让稳定币不仅能够交易，更能够应用到跨境支付、企业结算、数字金融等真实场景。 对于日本来说，这意味着数字日元生态正在逐渐形成；对于亚洲市场而言，也意味着未来可能出现更多以日元计价的链上金融服务。 现场还出现了用JPYX支付的自动贩卖机。 2. 香港的稳定币也想吸引日本的注意 现场从参展商到参会者都有不少香港过来的，配合着最近香港新颁发的利好政策，更加刺激了互动活跃。如果说日本代表的是”传统金融体系数字化”，那么香港则代表亚洲另一条路线。 随着香港稳定币监管框架逐步落地，市场开始进入”持牌发行”时代。这意味着稳定币开始从过去的加密资产，逐渐成为金融基础设施的一部分。 未来亚洲可能形成不同货币稳定币共同发展的格局： * 美元稳定币（USDT、USDC） * 港元稳定币 * 日元稳定币 * 更多面向跨境贸易的新型支付网络 东京和香港，也正在成为亚洲数字金融最重要的两个实验场。 3. Web3 与 AI 正在真正融合 如果去年大家讨论的是 AI，今年越来越多项目开始讨论： AI Agent 如何拥有自己的钱包？ AI 如何完成链上支付？ AI 是否可以成为真正的链上经济参与者？ 今年 WebX 的议题已经不仅仅局限于 Crypto，而是更多围绕： * AI × Web3 * DePIN * RWA * Stablecoin * Digital Identity * Agent Economy 可以明显感觉到，行业正在从”讲故事”进入”做产品”阶段。现场的展位里除了币安和支付等等这些，还有SBI、有pwc、有KPMG、有MUFG等等，甚至关西电力都下场了。 东京正在形成属于自己的 Web3 生态 相比美国，日本的发展节奏没有那么激进，但更偏向产业落地。 例如： * 游戏公司持续探索 Web3 游戏生态，Oasys 聚集了 Bandai Namco、SEGA、Square Enix 等日本游戏企业资源； * RWA 开始进入房地产、债券等传统资产领域； * 日本大型金融机构也开始布局数字资产相关业务； * AI 与数据结合的本土项目持续增长，例如 Jasmy 等长期深耕数据主权和 IoT 场景。 日本最大的优势，不是热点，而是拥有大量真实产业可以与 Web3 结合。 WebX，不只是一个大会 很多人来东京参加 WebX，最终收获的并不是某一场演讲，而是对整个亚洲创新生态的新认识。 今年尤其如此。 当日本开始推动数字金融基础设施建设，当香港正式迈入稳定币监管时代，当 AI 与 Web3 开始真正融合，我们看到的不只是一个行业的发展，还有亚洲数字经济进入新的阶段。 对于关注 AI、金融科技、Web3，或希望进入日本市场的人来说，今年的东京 WebX，或许正是观察未来几年亚洲创新方向的最佳窗口。 谢谢@Pitofui 给SmallWOD小伙伴们支援的票，借机得以和大家相聚～@Charles Du @Louis Lee @Annie @Helen @meggie @Jason Young @Jimmy F @George.TON @qt @tian @Mark @izan @石头 附图为会场很日本的一些元素～
上个月有一天晚上，我坐在电脑前，面前摊着五份东西——一份投资标的的初筛报告、两份门店运营的周度分析、一份给合伙人的方案初稿、还有一段要发出去的内容草稿。 全是 AI 产出的。格式整齐，结构清晰，该有的部分都有。 我花了将近三个小时，一份一份地看。不是在看它们写了什么，而是在判断：哪些能用，哪些不能。 看到第四份的时候，我意识到一件事：我今天最大的工作量，不是在创造，是在筛选。而且这几个月，这个比例在反转。 01 产出越多，问题越大 说实话，半年前我没有这个问题。那时候 AI 还没有深度嵌入我的工作流，产出量有限，我看一份就能判断一份，没什么压力。 但是当你把 AI 铺到多条业务线，让它同时跑投研、跑运营分析、跑内容，产出量会暴涨。一天生成的东西，以前要做一周。 问题是：我消化这些产出的速度，完全没有跟上。 AI 产出的东西有一个阴险的地方：它看起来很完整。格式整齐，逻辑通顺，该有的部分都有。你很难凭直觉觉得它「不对」。本能反应是留着，或者「先放着以后再说」。 于是系统里慢慢堆满了没人验证过的东西。等到某一天集中暴雷——一个发出去的数字是编的，一份方案的核心假设站不住脚。 Anthropic Claude Code 团队的 Boris Cherny 在 X 上把未来产品团队的角色拆成了五类： ・Prototyper（原型师）：快速把想法做成可以看的东西 ・Builder（构建者）：把原型做成稳定可用的产品 ・Sweeper（收尾者）：把 AI 做出来的半成品收拾到真正能用的状态 ・Grower（增长者）：推动产品持续迭代和增长 ・Maintainer（维护者）：保持系统长期健康稳定 他的观察是，这五类里最难找的不是会写代码的，是 Sweeper。 AI 时代，生产能力第一次真的不是瓶颈。瓶颈全部转移到了另一侧——判断哪些东西值得留下来。 Boris Cherny 说，Sweeper 不是写新代码、不是设计新功能，而是专门把 AI 做出来的那些「差一截」的东西——逻辑跑通了但没法用、结构完整但有漏洞——收拾到真正能交付的状态。生产从不缺，缺的是这最后一步。
🥸嘉宾：Louis Lee @Louis Lee Founder, Arvione AI Cross-border AI Landing Consultant • 专注企业场景 AI 开发与 AIoT 产品落地 • 长期深耕日本市场本地化、跨境商务及投资落地支持 • 坚持现场主义的FDE ⏰时间 7月16日（四）19：30-21：00（东京时间） 7月16日（四）18：30-20：00（北京时间） 💻活动形式 ZOOM线上（请点击进入下方Coffee Chat进行报名） 🎙️对谈内容 01 日本客户不买 AI，是因为保守吗？ 技术够强之后，为什么还是推进不动 02 AI 产品进日本，先找“客户”，还是先找“市场”？ 设法人、找代理、跑展会，真的就是正确起点吗？ 03 AI 硬件最大的对手，不是竞品，却可能是手机。 AI 智能终端、机器人、AIoT 到底凭什么被需要。 04 日本企业评估 AI 产品时，真正看什么？ 日本客户担心的，往往不只是技术能力本身。 05 从 Demo 到采购，中间差的到底是什么？ 为什么很多 AI 项目死在“试试看”之后。 06 中国 AI 企业最容易卡在哪里？ 不是产品不强，而是落地链条不完整。 07 未来 3-5 年，日本 AI 市场还有哪些机会？ AI Agent、智能眼镜、机器人、AIoT、企业知识库、多语言支持、现场作业辅助，哪些方向更容易率先跑出来 💁🏻♀️适合谁参加 如果你正在思考： • 中国 AI 产品是否适合进入日本 • 创业者、投资人或 BD 应如何理解日本市场机会 • AI产品如何找到真实日本应用场景 • 如何建立日本本地案例、渠道和信任网络 欢迎加入本次线上对谈。
朋友们，下周五东京TiB见哦！👋🏾 SmallWOD携主办方TokyoAIDev、近期拿下日本众筹Makuake第一位的Rokid、傅盛老师猎豹移动、国内最大女性黑客松SHE NICEST一起聊聊「AI Agent引发的软件革命」～
过去几年，中国企业出海已经从"要不要出海"，进入到了"去哪儿出海"的新阶段。而日本，因为消费能力稳定、商业环境成熟、距离中国近，成为不少企业布局海外的重要目的地。 但同样一家公司，在东南亚、欧美可以快速复制商业模式，到了日本却经常陷入一种奇怪的状态：办公室租好了、团队搭起来了、预算批下来了、展会参加了、社交媒体也开始运营了，可一年过去，业务依然迟迟打不开局面。很多总部最后得出的结论都很相似："日本市场太保守了。" 在这场与@袁元 进行的关于日本市场的线上分享中，我听到的却是另一种答案。 日本最大的门槛，不是保守，而是认知。 第一层误区：把"进入日本"当成了"进入日本市场" 对谈过程中，我跟袁元聊到一个现象，很多中国企业来到日本后的第一步几乎完全一致：注册日本法人、招聘日本员工、建立社交媒体账号、参加展会、拜访客户。 做完这些以后，总部通常会认为："日本业务已经开始了。"但现实却是，真正困难的事情才刚刚开始。 因为这些动作，只意味着你进入了日本，却并不意味着你进入了日本市场。 日本并不是一个等待教育的新兴市场。恰恰相反，它几乎所有行业都已经拥有成熟的品牌、稳定的渠道、固定的消费习惯以及完善的行业规则。消费者没有理由因为一家海外企业进入，就主动改变自己的购买习惯。 所以，日本市场真正的问题从来不是"怎么进去"，而是"为什么别人愿意接受你"。 第二层误区：总部复制的是经验，日本面对的是现实 分享中提到了一个非常典型的案例。 公司A是一家已经在多个海外市场取得成功的大型互联网企业。进入日本后，总部希望复制已经验证过的业务模式，把国内成熟的团购产品快速推向日本。 按照总部的判断，这套模式已经在多个国家跑通，日本只是时间问题。但日本团队推进了一年，几乎没有结果。 原因并不是市场不需要，而是日本商家的经营逻辑完全不同。大量日本餐饮店规模很小，很多都是夫妻店或家族经营，没有标准化备餐流程，也没有足够的人力去承接"随时核销、随时到店"的团购模式。对于商家来说，平台抽佣、备货压力以及预约机制，都意味着额外成本。 总部看到的是成熟模型，日本商家面对的是现实经营。 最终，问题并不是执行不到位，而是模型本身就没有真正完成本地化。这也是很多出海企业最容易犯的错误。 他们复制的是商业模式，却没有复制消费者。 第三个误区：日本不是看品牌，而是看案例 分享里反复出现两个词：Case（案例）。Trust（信任）。 这几乎是整个日本商业社会运行的底层逻辑。 嘉宾分享了一个非常典型的案例。公司B是一家国内已经拥有较高知名度的IP企业，希望将自己的IP周边产品进入日本便利店体系。按中国市场的经验来看，品牌知名度已经足够。然而，日本渠道方只问了一个问题："你们有没有在日本卖过？"答案是：没有。 于是合作直接停在了这里。 后来，他们并没有继续硬碰硬，而是换了一条路径。他们先与一家全国性的公共渠道合作，完成了第一轮产品销售，获得了真实销售数据和日本消费者反馈。有了这个案例之后，再回头去谈便利店合作，很快就获得了机会。 很多中国企业认为，日本看的是品牌。实际上，日本更看的是已经发生过的事实。 一个真实案例，远远比十页商业计划书更有说服力。 第四个误区：预算可以买资源，却买不到信任 另一个案例同样耐人寻味。公司C曾经邀请过一位日本知名艺人参与海外活动，双方已有合作基础。后来，这家公司希望再次邀请这位艺人参加日本活动。品牌方亲自联系，两个月没有任何回复。 随后，通过一家已经建立长期合作关系的日本机构再次发出邀请，几天内对方就回复了。看起来，好像只是换了一个联系人。实际上，中间增加的是信任成本。 日本商业文化里，很多合作并不是因为能力，而是因为有人愿意为你背书。因此，日本市场真正稀缺的，不一定是资源，而是信用。 很多机构真正的价值，并不是拥有多少渠道，而是他们已经积累了足够长时间的信任关系。 第五个误区：中国企业最容易高估预算，低估耐心 分享中还有一个让我印象很深的例子。 公司D是一家资金实力雄厚的连锁品牌。进入日本后，他们希望第一家门店就落地东京最核心的商圈。他们认为，只要预算足够，选址不是问题。结果现实完全相反。 日本核心商圈大量优质铺位早已被长期租约锁定，本土品牌拥有更高优先级，海外新品牌即使资金充足，也很难直接进入。最后，他们不得不重新调整策略。 这个案例其实反映出一个非常普遍的问题。很多中国企业来到日本，总想着用预算缩短时间。但日本商业社会真正认可的，是时间本身。 耐心，本身就是一种信用。 第六个误区：真正的本地化，不是翻译，而是消费者洞察 分享中提到一个非常成功的案例。 公司E是一家中国美妆品牌。进入日本时，他们并没有选择竞争最激烈的大众品类，而是围绕一个非常细分的使用场景，打造差异化产品定位，同时结合大量KOL、KOC内容传播，很快在年轻消费群体中形成讨论。 随后，他们进一步进入日本高校活动，与年轻消费者建立连接，而不是单纯依赖广告投放。 整个过程中，他们并没有改变产品研发能力。真正改变的是：他们开始站在日本消费者的视角定义产品，而不是站在中国总部的视角销售产品。 这就是消费者洞察，也是很多企业最容易忽略的一步。 AI时代，日本最大的机会，不一定是AI 分享最后聊到了AI。很多人认为，日本AI发展相对缓慢，所以是一个巨大的市场机会。 嘉宾分享了一个案例。公司F希望帮助一家大型日本企业部署AI客服系统，技术方案并不复杂。真正困难的是，他们发现客户内部连完整的业务SOP都没有，很多经验依靠老员工口口相传，新员工也是跟着前辈学习。 于是，AI团队不得不先进入企业内部，帮助客户梳理业务流程、整理知识体系，再开始训练模型。 这件事情反映出，日本真正缺少的不只是AI技术，还有能够理解日本企业、理解业务逻辑，并能够把中国技术真正落地的人。 未来最有价值的人，不一定是最懂AI的人，而是最懂"翻译"的人——翻译的不只是语言，而是商业逻辑、组织方式和文化认知。 写在最后 整场分享结束后，我脑子里一直停留着一句话。进入日本很容易，进入日本市场很难。 很多企业把问题归因于日本保守、效率低、文化差异大，但真正的问题，很多时候其实出在自己身上。总部希望复制经验，日本需要重新学习；总部相信速度，日本相信信任；总部追求规模，日本重视案例。所以，中国企业出海日本，真正需要迁移的，不是办公室，也不是团队，而是认知。 当一家企业开始用日本消费者的视角重新理解产品、用日本合作伙伴的逻辑建立信任、用日本商业社会的节奏经营市场时，它才真正进入了日本市场。
明星联名到底有多大市场？ 随时网络时代的发展、 明星的价值大大折扣、 仰望和现实、、正在拉大距离 因为是明星理所当然要保持漂亮、完美的身材、完美的仪态、完美的容颜 当回归到现实生活后、 给大家心中留下的是、 你只是我心目中偶像、你不能跟我同甘苦 所以你所推出的产品、也同你人设一样、 只能仰望、而不是消费 明星本人再怎么卖力卖产品、怎么大大打广告， 再怎么在各大杂志，平台曝光、 消费者就是不买账 所以这次强强联手以失败告终 整个快闪期间、产品销售数量不足 30个 监修的蛋糕销售额少许有提升销售额 品牌方血亏中… 相反：在清澄白河运营的POSH、贝果，蛋糕咖啡店 6月份整体销售额大幅上升🔝、突破了500万日元大关、逼近600万、还是走平民路线、平民网红、更亲民 在网络发达的现在、站在消费者视线、同消费者产生共鸣、才是接下来生存下来的王道 等有空了、再聊聊、运营的咖啡蛋糕店的心得
深有体会！AI虽然快，但长期而言会让你失去理解过程和事情底层逻辑/原因的思考动力！
有一段时间，我的工作节奏很好。用AI做分析、写文案、整理信息，一切都更快了。每天都有产出，每天都感觉在往前走。 直到有一天，有人问我一份分析里的逻辑——一个我自己发出去的结论，我解释不了它是怎么来的。 不是不记得了。是那个推导过程根本不是我做的。是AI给的，我接受了，然后发出去了。 那一刻我意识到：我用AI的时间越长，我以为自己在做的事，和我实际在做的事，差距越大。 这篇是前七篇的反面。前七篇讲怎么建对，这篇讲你建好之后，哪些坑在悄悄把你建的东西蚕食掉——而且越用越顺手，越发现不了。 我整理了八个陷阱。不是理论，是真实踩过的，有些不止一次。
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