新加坡AI创业

在新加坡看AI大半年来，已经过于习惯跟人很务实地聊一些问题，甚至之前写过《新加坡没有梦想》：吴庆瑞的生存创伤理念为了安全让这个国家永远在解决生存问题。 但今天，同学们，我太激动了，我发现了一个真正有灵魂的产品——ILLUCIO。它不仅是一个 AI 学习工具，更是“学术的脑”与“人文的心”的结合，试图在 LLM 时代重新定义“学习”：同一段知识，不同的灵魂，不同的演奏方式。 用你的方式理解世界。 🎨 灵魂产品的进化论 起源： 去年 8 月，一封《为什么我们需要一款哲学阅读软件》在小红书俘获了 2,000 颗不安分的心。 现在迭代到第二版，从哲学延伸到通用学习，用昂贵的 Claude 模型成本，换取最流畅的动画、游戏般的交互与流动的音乐。 两个创始人，一个是@⁠Judy⁠ CS背景，另外一个叫船长，哲学系科班出身，他们认为，只有做自己真正感兴趣的产品，才能在工具泛滥的时代留下真正的价值。 我们邀请你参加这场跨越时区的 Coffee Chat，听 Judy分享如何种出一朵 AI 与人文交织的花。 时间：2026年4月22日 (周三) 🇸🇬 新加坡： 20:00 🇫🇷 法国： 13:00 🇯🇵 日本： 21:00

🦞 4月18日周六下午3点 虾皇小龙虾 · Tech Night 两场深度一对一： · 硅谷千万美金团队创始人 · 聊 AI 原生通讯 + Skill 生态机会 · 神秘嘉宾 · 用户过 3 亿的产品创始人 · 聊创业者凭什么活下来 现场福利： 🦞 小龙虾管够 💰 人均价值 $200 的 token 礼包（哈哈真的不是开玩笑） 60 席 · 免费 · 纯中文 luma.com/UNCLAWUPRISING-Tech 报名欢迎私信@⁠Phil Pang⁠

我觉得生产力过剩是个伪命题。第一是造一个东西本身就会产生大量的投资需求，就比如AI的投资拉动了大量上下游产业的需求。第二是你造一个东西归根结底是要买东西，因为现代经济体都是分工非常细的东西，你造一个东西造得再多再好，只能说是一个非常窄的领域，你肯定需要购买大量别的领域的产品。所以说投资本身就是为了消费。 所谓的一些消费不足，本质上是私有制和金融化不发达的原因。比如一个经济体内有大量的国企，国企的大量利润不会用于分红，反过来用于企业储蓄，这个时候就会导致生产过剩。再比如一个经济体的企业并不是通过融资来壮大的，股权集中，或者是根本不上市，那么居民就根本无法通过资本市场享受到红利。 在金融市场高度发达的时候，如果企业过度投资或者股权高度集中（分红减少），就会导致投资回报率下降，消费者则会在低利率的时候急于借钱消费，利率就会从低被推高，这就会使得股价打折，这时候，资源就会从企业部门向居民部门流动（居民出售股票，转为自己的财富）；反之，如果分红过度，居民就会拼命储蓄，压低利率，同时由于投资回报率过高，就会提高股价，这时则会使资源从居民部门向企业部门流动（居民大量购买股票）。 或者是这样理解：在企业不分红的时候，由于利率取决于投资回报率，这个时候，居民可以在低利率的时候借入资金，等到下一期高分红的时候，把分红用于还贷；在企业过度分红的时候，由于此时较高的投资回报率，会导致较高的利率，因而可以大量储蓄，通过储蓄获得的高利息来弥补不分红。 当然，上述一切的前提是私有化和金融化。

@⁠曹亮⁠ 曹亮，Component.app 创始人兼 CEO。前微软，企业软件领域深耕十余年。 1. 你在做什么？ 我是曹亮，Component.app 的 founder 和 CEO。我们想让企业软件的开发变得更高质量、更低成本。我们搭了一个平台，企业用户可以在上面开发自己想要的定制化企业软件。 2. 在微软的经历，企业软件的痛点是什么？ 我 14 年加入微软，当时微软还在卖传统的 on-premises license，正好赶上向云转型。待了六七年，经历了从 on-premises 到 cloud、从传统业务到开源和软件开发的整个变迁。后期做 BD 的时候接触到微软的低代码产品 PowerApps。 在推广过程中发现，企业软件开发的成本依然非常高，不管大企业还是小企业，在这块的支出和痛感都非常强烈。这也是我 2020 年出来创业的一个重要原因。 3. 从 on-premises 到云到低代码再到 AI，这个技术迁徙的趋势怎么总结？ 软件开发行业的变迁非常大。从 70 年代的 ERP，到 00 年互联网兴起亚马逊开始卖 Webapp，再到 2010 年 SaaS 广泛兴起，再到 2023 年 AI 介入。过去几十年变化巨大，接下来十到二十年变化会更加剧烈。企业软件行业可能会被重塑，这里面蕴藏着很多机会。 4. 你怎么看 SaaS 行业的未来？ 个人拙见，SaaS 行业方向走偏了： • 第一，成本结构倒挂。 开发一个 SaaS 软件的成本越来越低，但销售和营销成本极其巨大。开发成本大概占 20%，销售成本占 80%。真正对企业有价值的其实是那 20% 的开发部分，但因为 go-to-market 的原因，销售营销必然占大头。 • 第二，SaaS 太固化了。 标准化产品在某些细小场景下能满足需求，但你稍微横向扩展，就需要二次开发。企业的流程得按你的软件来变，这在局部可以，宽泛一点的时候其实并不好用。 两个有意思的现象： 1. 定制软件市场更大： 如果 SaaS 的 volume 是 10，定制开发可能是 15 甚至 20。 2. 头部效应断层： 美国 SaaS 上市公司真正著名的不多，最大的就是 Salesforce。 5. 这个阻力的本质是什么？ 本质上还是需求的个性化占主导。如果你卖的是一种业务形态（如招聘服务），你做自己的软件提供服务，这种不受影响。但传统的企业内部软件，可能会走向很大的 disruption。 6. 明明技术在进步，为什么企业软件体验还是那么烂？ 因为开发软件依然非常贵。不只是雇几个开发写代码，持续迭代需要养团队，打磨业务流程需要高级产品经理，这些人非常昂贵。大企业要处理几百个场景，人员一多组织复杂度指数型增长。当年微软讲 digital transformation，企业都认可，但最终没有翻天覆地的变化，原因就是成本太高了。 7. 离开微软创业的那个瞬间是什么？ 我在微软推 PowerApps 的时候，合作伙伴的老板问我："亮，do you believe in it？" 我没有任何思索就回答了："Yes, I believe." 说完这句话回到家里，我就在想——我自己是不是真的相信这件事？我觉得我是真的相信。那如果我真的相信，这个机会为什么不自己去抓？ 8. 2020 年出来之后怎么做的？ 先验证市场。拿到了微软和中美其他低代码产品的授权，在东南亚卖低代码无代码产品，打进了新加坡好几家大企业。但疫情打断了节奏。过程中发现低代码产品本身的挑战也很多，并不如宣扬的那样能迅速改变开发模式。所以 2023 年左右决定做自己的产品。 9. Component.app 的模块化思路是怎么来的？ 核心理念是：企业软件不需要 100% 代码级别的控制。 很多功能可以封装好拿来用，关键是不同功能在不同颗粒度上灵活组合。好处有三点：开发速度快；代码质量可控；新模块不断推出，用户不需要从零开始想功能。我们的目标是找到模块化和耦合之间的平衡。 10. 产品经历了几次重构？ 三次。 • 第一代（2023 年初）： 纯模块化引擎。 • 第二代（2024 年初）： 加入 AI + 模块化组装。 • 第三代（2024 年底 - 2025 年初）： 更向 AI native 演进。 每一次重构都是因为我们在问自己一个问题：大模型又进步了，我们做的这个东西还有没有存在的价值？ 如果没有价值，今天就把公司关掉。 11. 你一直在推翻自己，这个过程是怎样的？ 我们一直在和自己对抗。发现大模型不行的，我们自己做。但凡大模型出了新版本发现可以了，我们马上推翻自己，把那块改掉。 12. 大模型处理不了什么？ 两个根本的点： 1. 软件工程： 企业软件不是简单的 vibe coding 能实现的，软件工程本身非常严谨复杂。 2. 企业业务逻辑： 跟 ChatGPT 聊出来的流程看似像样，但落实到 APP 上的准确性和严谨度差别非常大。企业软件经常报错是不能接受的。 13. 大模型当工具还是当人？ 你把大模型当工具，它是非常好的工具，前提是你自己有完整的知识体系。但你如果把它当人——事情交给它就不管了，中间不检查，结果也不检查——大模型今天还没办法做到一个人的水平。 14. 哪些放心交给大模型？ 前端页面的构建。 但即便如此，我们还是加了工程化手段来控制代码质量。大模型准确率可能达到 99%，但那 1% 出问题时，它可能循环很多次也改不过来。所以我们的原则是：让大模型尽量发挥，兜底靠平台的工程能力。 15. 你是怎么认识大模型这个东西的？ 大模型本质上还是基于概率的计算。 引申出两个结论： 1. 不具备逻辑思考能力： 那些推理本质上是基于概率在模拟。这就是为什么我们需要构建 Agent 体系和逻辑体系。 2. 不具备创造未来的能力： 它基于过往成功经验的积累，创造（如新语言、新框架）目前还是由人来实现的。 16. vibe coding 平台如 Lovable、Cursor 怎么看？ 它们做得蛮成功，但 80-90% 的价值是大模型本身的编程能力。完全基于大模型能力的公司，站在大模型车轮前方一点，很可能会被碾压过去。 17. 两年前对大模型的预测，哪些准了？ • 准的部分： 大模型能力增长边际递减。2025 年底 2026 年初，ChatGPT 不会让我们觉得比一年前有特别大的惊艳。 • 没想到的部分： Anthropic（Claude）在代码训练上的进展比想象中好很多。 18. Component.app 现在的业务进展？ 长期专注企业软件开发。我们跟很多创业方法论不一样，不追求尽快出原型，因为产品需要做很多基础性工作。估计两三个月会有一个非常惊艳的产品出来。 20. 现在是卖产品还是卖服务？ 最终想卖产品。我们在探索一些新的业务模式，可能会改变企业内部做定制软件的方式。暂时保密。 21. 有什么印象深刻的客户案例？ 一个之前对开发完全没概念的客户，一边用我们的产品，一边受 Claude Code 影响自己也去学了。 面向未来的人才结构一定是在 AI 和软件工程双向加持下的人。 22. 未来还需要 App 这个东西吗？ 软件不会消失。 操作数据、交互数据、呈现数据最好的方式，本质上还是程序。AI 交互只在处理模糊场景（如客服）下效率最高。看销售报表，打开 dashboard 永远比让 AI 重新 query 一遍效率高。 23. 东南亚中小企业的数字化能撑起这个市场吗？ 比较难。软件需求来自两方面：企业复杂度和人均 GDP。如果工资低，同样的钱加一个人永远比加一个软件好。所以未来我们会往发达国家推。 24. 你一直在反对自己，这个习惯怎么来的？ 有句话说，一个职业经理人最终失败的那个位置，一定是能力不足的那个位置。反过来说，人必须不断推翻自己来提高。 我比较喜欢读战争历史。两军对垒，谁能先从对方角度来打击自己，想明白对方怎么赢我，那个人往往能取得最长远的胜利。 宁可公司关掉，也不要在错误的路上 justify 自己。

求问：茶姬在财报大亏舆论压力不断加剧的情况下， 他们是怎么调整marketing PR策略的？

科大讯飞 金山云 云深处 九章云极 时空壶 即使这些已经打爆其他国家的产品🤙

这场新加坡中企协的“两会”解读讲座，像一把钥匙打开了未来十年的财富密码——当顾清扬教授用“新型举国体制”解释中国对东南亚基建的百亿级投入时，我瞬间懂了什么叫“国家意志就是最强风口”。 三个颠覆认知的瞬间分享给大家： 1. 绿色科技的“国家买单”逻辑​ 许长泰展示的数据太震撼：中国对光伏/储能的补贴已从“洒水”变成“消防栓”，2026年海外新能源项目将获政策性贷款+出口信用保险双重护航。笔记重点：关注越南/印尼的“光伏+海水淡化”联产项目，这是下一个独角兽孵化地。 2. 数字人民币的“温柔霸权”​ 茶歇时和太平保险的经理聊到，新加坡已成数字人民币跨境结算试验田，当地科技公司接入CIPS系统可享0.3%费率优惠。立刻在备忘录记下：研究新加坡持牌支付机构的合作机会。 3. 人才战争的降维打击​ 顾教授金句：“未来企业拼的不是高薪，而是用郑州的薪资招到亚美尼亚的AI天才。” 这场讲座最戳我的，是发现“百年变局”的本质——当别人还在讨论“脱钩”，聪明人已经在用国家级的资源杠杆，玩一场更高维的全球游戏。 看到新加坡亚洲文明博物馆一楼的霸王茶姬，让我理解为什么历史和文明才是最无敌的🐂

Genesis 全球初创企业大赛：招募早期前沿科技创业者 亚洲规模最大的 AI 盛会 SuperAI 现已开启 Genesis 创业大赛报名通道！我们诚邀全球处于早期阶段的前沿科技创始人加入。 本次大赛将于 6 月 10 日至 11 日 举行。入选团队将深度对接顶尖投资人、企业买家及 AI 领袖，获取足以改变业务格局的核心资源。 参赛要求 轮次不限： 欢迎种子轮至 A 轮的初创企业报名。 赛道广泛： 往届决赛选手涵盖了机器人、金融、生物技术、医疗科技、前沿模型及智能体工具（Agentic Tooling）等多个领域。 赛事福利： 丰厚奖金： 赢取由 OpenAI 赞助的 10 万美元 奖金池。 Genesis Spotlight（50 强）： 获胜者将通过 SuperAI 官方网站及全球营销渠道获得全方位曝光，并受邀参加在新加坡举办的闭门投资者交流会。 金沙舞台路演（10 强）： 决赛入围者将登上新加坡滨海湾金沙酒店的舞台，在逾万名全球观众面前进行现场路演。 权威评审： 评委团由来自 OpenAI 和 Canonical 的行业专家组成。 截止日期： 4 月 30 日 报名链接：https://www.superai.com/genesis-startup-competition 重要‼️我们可以直接内推，直接进入Top 50，团队将获得SuperAI免费门票，跟SuperAI核心网络投资人和企业交流对接。

最近参加了由 January Capital 与 OpenAI 在 NUS Enterprise 组织的 Codex Build Workshop，有几点很深的感受： 👉 1. ToB 是主线，早期资金更看重商业化路径 January Capital 作为专注 ToB 的美元VC，长期活跃在 Pre-Seed 和 Seed 阶段，近期也领投了 HeyMax。核心判断很明确：不是模型，而是能否落地到企业场景。 👉 2. Builder 资源密度很高，而且是“开放的” 他们与 OpenAI 有合作，在新加坡直接组织 Codex Workshop，这类资源对开发者和创业者来说价值非常高，而且获取门槛并不高。 👉 3. 新加坡不是“后市场”，而是“起点市场” 无论是投资人、生态还是技术资源，很多都是面向“本地团队”。如果一开始没有本地实体，很难真正进入资源网络。 👉 一句话总结 👉 在新加坡做AI创业，不只是来卖产品，而是要一开始就“在这里”。