新加坡AI创业

酷！我们也很荣幸被选中去参赛啦～ 感觉和优秀的小伙伴们学到了很多！

今天在新加坡 SMU 观摩了腾讯云和智谱联合主办的 AI 黑客松。 第一个感觉是新加坡终于有看上去像样的黑客松活动🤩。流程明确、评委重磅，且现场氛围也不错(>‿◠)✌️。来自加拿大的团队也让这次的黑客松多了一些国际化的元素。 作为在新加坡的应用开发者，能明显感到本地的创投氛围被小龙虾点燃了🔥不断有 Million 级别种子轮的融资，黑客松的质量也越来越高😎 最重要的是给我们这样的创业者服务从业者，带来了很多机会。 Help and Grow 是于新加坡成立已有 4 年的 AI Community，最新的定位是 AI Native Financial Advisor & GTM Partner & Product Incubator for Next Generation Founders 🇸🇬 主要业务是： 1. 帮助有全球化潜力的 AI 和软件公司出海，聚焦东亚和中亚与东欧； 2. 帮助 AI 初创在新加坡获客，招人，融资，建立政府关系。

上周，亚洲开发银行宣布了一件，大多数创业者只会一划而过的事 到2035年，他们要在亚洲投下700亿美元 其中500亿，用来把各国的电网打通。另外200亿，用来建设数字基础设施、数据中心，以及为AI做好准备的经济体 这笔钱，大部分会落在越南、印尼、菲律宾、马来西亚和泰国 大多数创业者看到这种新闻，反应通常就两种，「不错，整个区域在涨」，或者，「这跟我没关系」 两种反应，都错 几周前，在一次Future 500加速器的辅导会上，我跟在场的创业者说，今年最重要的一件事，是把自己接进对的那个生态 有一位创业者举手，问了一个最直接的问题 要怎么做？ 我告诉他，要看懂一个生态，最简单的切入点，就是记住任何生意，都有上游和下游。所以你只需要问自己三个问题 第一，有没有人，把生意往你这里送 这是你的上游。是那些把事情做好之后，需求会自然流到你这边的人 第二，你做完之后，有没有人在等着接 这是你的下游。是那些靠你做出来的东西，才能完成他们那一段工作的人 第三，要把这件事真正做成，你现在还缺什么 这一题，是最关键的。它能让你从一个「在生态里跑」的人，变成一个「在搭生态」的人 一旦你开始认真问第三个问题，你就不会再把其他创业者当成对手。你会开始把他们看成伙伴、互补方，或者，放大器 举一个真实的例子 我们辅导的创业者里，很多人想把生意做到海外。一位本身没有出海打算的创业者，看到这件事，第一反应往往是「跟我没关系」 但换一个角度，用生态的眼光看，整个画面就不一样了。他会想，这里有这么大一块出海需求，我自己没那个精力，也没那个意愿去做海外，那我能不能去服务那些要出海的人，做他们的助推器 这个角度上的转换，才是真正的关键 而这件事，正是Future 500这些年一直在做的 我们在世界各地，跟区域伙伴签了MOU。我们和Jubilant TamilNadu合作，这是一家泰米尔纳德邦官方层级的伙伴，能帮我们的创业者打开当地制造业和贸易圈的入口 我们也和Dewi Suratty合作，她背后那股力量，在清真经济里影响力很深，能帮我们的创业者，真正走进穆斯林市场。后面还有更多合作，已经在路上 正因为我们把这套生态搭起来了，我们辅导的创业者，出海的速度，是别人很难追上的 有人，4个月内多扩了3个国家。有人，一年内扩了7个国家。还有一位，两年内扩到了10个国家 这些不是运气。这是当一位创业者，真正接进一套现成的生态时，会自然发生的事 亚开行这700亿美元，本质上就是同一套逻辑，只不过放在了一个更大的尺度上 那些把自己定位成助推器、互补方、连接者的创业者，会真正吃到这一波红利。还在一个人闷头做的，只会看着这波浪打过去 认真地，问自己那三个问题 大多数创业者从来不问。问的那一批人，最后做出来的事，都比他们一个人能搭出来的，大得多 Chris

一边OpenAI Claude Gemini在新加坡🇸🇬撒钱做社区，一边AWS、Google Cloud、腾讯云等云厂商和智谱Z.ai、字节系Code IDE TRAE在大力支持黑客松。还有科大讯飞体验很赞的 AI Note 产品，已经铺货开始挣钱(*＾v＾*)💰 东西方的头部AI资源一起怼到新加坡这里，而且陆续有AI应用公司拿到大额融资，创投氛围越开越好🎉

之前我说过AI正在冲击律师、医生这些被认为无法被动摇的职业，有些人不太认同 但数据其实在讲一个完全不一样的故事 PS. 这是一篇长文，请耐心看完 过去几十年，有些职业一直被认为是不会被自动化取代的。律师、医生、会计师、投行人、建筑师、机师，连软件工程师，那些亲手做出AI的人，也都在这个名单里 逻辑很简单。这些工作需要多年的训练、复杂的判断，还要有人来承担最终的责任。机器做不了这些事 但2026年的现实是，这些职业，正在被一个一个重新定价 这篇文章里，我会聚焦在律师和医生身上。其他职业的逻辑，其实都一样 2026年，一台人形机器人的售价，是1万3500美元。特斯拉和1X的新款型号，价格往2万美元靠 对比一下一个普通员工的成本。年薪大概8万美元，加上福利、保险、病假、各种间接成本，整体接近16万美元一年 临界点已经过了 一台人形机器人放在仓库里，大约12到18个月就能回本，因为它能顶替两班倒的工人。到了2030年，价格预计还会再往下走，差不多就是一辆二手车的价钱 先看律师这边 高盛的数据显示，44%的法律工作，AI已经能直接处理。律所招聘初级律师的人数，下降了14%到17%。过去一个初级律师一整天才能写完的标准合约草稿，现在AI几秒钟就出80% 人才管道正在断裂。没有初级律师，未来就没有资深律师。过去一百年来培养出资深律师的那一套体系，正在我们眼前崩塌 再看医生 美国正在面对一个巨大的医生缺口，到2034年，预计将短缺8万6千到12万4千名医生。病理科预计在2030年之前，会被AI大面积接管 一位放射科医生这个月写文章说，传统的诊断放射科和病理科，20年内将不再以"人类医生为主"的形式存在 医学生也已经看到了这一点，一些专科住院医师项目开始绕开这些科室，美国最近一轮新增的400多个医师培训名额里，只有2个分给了诊断放射科 培养一位专科医生，需要12到15年，如果今天没有学生选这条路，那么2040年的资深医生，根本不会出现，20年内，病理科或常规放射科里唯一还称得上"专家"的，将会是一台AI 这一切，正在发生 但这里要做一个诚实的对照 技术，并没有跟上价格的脚步 现在的人形机器人，一次充电只能撑90分钟到4个小时，跟一个8小时的工作班次比起来还差很远。它们处理一些简单的物理动作还很吃力，比如穿过一个杂物堆里的房间，或者拿一个易碎的东西。网上很多人形机器人的演示视频，背后其实还有人在远程操控。特斯拉2025年的量产目标，差距很大 但这些瓶颈，正在被快速攻克 主要的电池厂商，正在抢着推出能量密度翻倍的新一代电池技术。NVIDIA和Mobileye这些公司，正在打造让人形机器人能在真实世界里行动自如的"AI大脑"。过去要花好几年才能跑完的训练，现在几周就能完成 这些突破，已经不是"会不会发生"的问题，而是"什么时候发生" 按照目前的数据来推，落地的时间表大概是这样 2027到2028年，新一代电池量产上市，第一批能撑满8小时班次的人形机器人开始出现 2029到2032年，规模化生产把人形机器人的价格压到2万美元以下，它们的物理能力和判断能力，会迎来一次大跃升 2030年之后，开始在真实场景里大规模部署，比如养老护理、医院、物流和常规制造业 到2035年，整个人形机器人市场的规模，预计会达到3800亿美元 这里也想顺便回应一些反对的声音 有人会说，人形机器人还做不到人手的灵巧度。会说，保险和法律责任永远都需要一个"人"来签字。会说，AI拿自己产出的内容继续训练，最终会让整个系统崩塌。也会说，法律和医疗服务变便宜之后，需求会爆发，反而不会缩小 这些都是合理的反驳 我不会在这篇文章里一条一条去拆，因为我希望大家能读完这篇文章，而不是被技术细节卡在中间 但我可以告诉你，每一条我都认真想过 每一条都是真实存在的障碍。但没有一条是永久的封锁。它们最多会让这场转变延后5到10年，但改变不了方向 临界点一旦过了，所有的阻碍，都只是时间问题 接下来，是这篇文章里最值得你停下来想一想的部分 总有一天，"造一台人形机器人"，会比"培养一个专业人才"更便宜 培养一位医生需要12到15年，培养一位律师需要7到10年。两者都意味着几十万美元的教育投入，加上几十年的师徒传承 而一台人形机器人，可以在几个小时内从产线上下来，然后通过一次软件更新，继承整整一代人的专业经验 到那一天，这些职业不只是"萎缩"。它们作为一条"职业道路"，会真的消失 而这里，是大多数人没看到的陷阱 当资深的专业人才陆续退休，但下一代的初级人才已经断层的时候，整个社会会面对一个很硬的选择。要么这些工作没人做，要么默认交给AI和人形机器人来做 中间没有第三条路 等到我们突然意识到"其实还需要真人律师、真人医生"的那一天，会发现，那条培养他们的管道，已经不在了。培养体系散了。带新人的那批前辈也退休了。所有的实战经验，只会留在那些"学过最后一代人类高手"的AI系统里 到那个时候，我们选AI，不是因为它更好，是因为，已经没有别的选项了 那些大家曾经认为"动不了"的职业，最终会消失。不是因为有人想让它们消失，而是因为这笔经济账已经决定了，它们不可能再被持续地培养下去。一旦人才管道断了，就没办法再快速重建 如果这件事在律师和医生身上是真的，那对所有靠"人类专业能力"撑起来的职业来说，都是真的 包括你做的那一行 所以，作为创业者，现在该怎么办 不要再搭一门只能靠"招更多人"才能扩张的生意。"人类专业能力"的成本正在下行。所有靠"按小时收费会越来越贵"撑起来的商业模式，都站在了趋势的反面 去找出你这门生意里，真正需要"人类判断"的部分。战略、关系、信任、伦理决策。把资源压到这些地方 要做好心理准备，今天你招的人，跟5年后你招的人，画风会完全不一样 如果你现在做的产品，解决的是一个3到5年内会被AI变得"轻而易举"的问题，那你的护城河，在你还没建好之前就已经没了 那些被认为"动不了"的职业，并没有动不了。临界点已经过了。技术追上来的速度，会比大多数人想象的更快 未来十年，能跑出来的创业者，是那些已经在为"专业能力变得便宜、丰富、自动化"的世界做布局的人，而不是还停留在自己希望"那个旧世界还存在"的幻想里 Chris

今天参加在金沙举行的 AWS Summit😊 印象深刻的是一场关于中国与东盟的闭门会议： 开场分享是他们负责东盟市场的 Lead，特地用中文讲了两句致谢的内容🤩 亚马逊都这么拼 咱们这些在新加坡的更不能躺平，卷起来🤓 Help and Grow 26 年团队扩的规划是： 1. 南京：中国创新总部+区域运营总部；与北京+上海的运营团队合作覆盖日韩市场；目前计划是 6 月签约入驻； 2. 南宁：中国研发总部 +区域运营总部，与深圳运营团队合作覆盖东南亚和港澳台市场；目前计划是 9 月东盟博览会签约入驻。 3. 成都：全球交付总部 +区域运营总部，与新加坡的运营团队合作覆盖南亚+中亚和东欧市场；目前计划是 12 月入驻。

当整个创业圈都在盯着那些上亿美金的AI融资轮一个接一个崩盘的时候，上周有一件事，悄悄发生了 一个叫Kennan Frost的创业者，把他的公司Skio以1.05亿美金现金的价格卖掉了 他这一路总共只融了800万美金 他2020年进Y Combinator的时候，用的是另一个idea，结果在YC期间彻底失败 他做了第一次pivot，没成 又做了第二次pivot，瞄准的是电商品牌的订阅付款管理。这一次，做对了 三年之后，Skio做到了1000万美金的ARR，公司是盈利的。被收购的时候，平台上累计处理的支付金额已经超过40亿美金，ARR做到了3200万美金 他的YC导师在X上发了一段话。大致意思是，Kennan当年带着一个想法进来，在YC里就做了pivot，之后又pivot了一次，从来没有放弃过。最后一次pivot，成了 而最后那句话，恰恰是大多数创业者忽略掉的部分 大部分倒下的创业公司，问题并不是融了太多钱 而是他们一开始就是从一个idea出发，而不是从一个真实存在的问题出发 根据CB Insights的数据，42%的创业公司倒闭，是因为他们做出来的东西，市场根本不需要。还有35%是倒在另一个原因——创始人选择了一个”有意思的问题”，而不是市场真正迫切想解决的问题 很多创始人，是先爱上了一个解决方案，然后才回头去验证问题到底存不存在 Yupp就是最近一个很典型的案例。他们去年从a16z那里融了3300万美金，12个月之后就关门了。他们的团队里，有前Twitter和LinkedIn的工程负责人，也有一位前Google的博士研究员 但他们整个业务的前提，是建立在”基础模型还不够聪明，所以需要人来给它打分反馈”上的。结果模型越来越强，他们要解决的那个问题，本身就在消失 Skio的创始人，一直在pivot，直到他撞上一个完全不一样的东西 一个真实的、长期存在的问题——电商品牌做订阅付款，永远是一件很麻烦的事。这件事不会因为AI变强而消失，反而每多一个新品牌上线订阅，这个痛点就被放大一次 大多数创业者挑的问题，是一个特定市场环境下的问题 而那些真正能跑出来、能成功退出的创业者，挑的是一个能扛过任何市场变化的问题 这件事我自己也吃过亏 2017年，我花了整整六个月做我的第一款产品。市场调研做了，能聊的人都聊过，信心满满地上线 结果，零销售 后来那一次pivot能成，是因为我终于停止”捍卫我已经做出来的东西”，开始真正去听市场到底在跟我说什么 最初那个产品，是建立在我以为用户有的某个问题上。pivot之后那一版，瞄准的是用户当下就已经在想办法解决的问题 三个月后，那一版产品做到了10万美金的销售额。也正是那一波势能，最终带我走到了自己那次七位数美金的SaaS退出，而我并不会写代码 所以如果你是一个正在创业的人，停下来认真问自己一个不太好回答的问题 你现在做的这件事，是一个解决方案在到处找问题贴上去 还是一个客户已经在跟你抱怨的问题，你顺着问题做出来的解决方案 后面这条路，才是那些”悄无声息地完成大额退出”的创业者，真正走过的路 Chris​​​​​​​​​​​​​​​​

中立是最凶险的立场，需要极大的政治智慧。 PS. Taiger都让这个记者翻出来了，哪年的老黄历😂

按照图中不同场景 CPU 和 GPU 占比的差异，英特尔还有长隆的理由🤩