【编者按】硅谷是新一轮AI革命的中心，为了减少信息不对称，搜狐科技于近期推出《10位华人的硅谷AI见闻》系列报道，通过与硅谷科学家、工程师、创业者、投资人、学者等人深度对话，看看在埃隆·马斯克、山姆·奥特曼这些大佬的声音之外，Ta真实的水位和水温是怎么样的。
本期为系列报道第四篇，对话 硅谷00后名校辍学创业者Azimov 创始人&CEO Kevin Jiang
出品｜搜狐科技
作者｜任婧瑄
编辑｜杨锦
AI初创企业正如雨后春笋般在硅谷涌现。
三五个年轻人在咖啡厅里一张桌子、几把椅子就能撑起一家初创；也有些直接将卧室变成了小工作室，日夜兼程；还有些和Kevin Jiang的创业团队一样，在经历疫情等因素后开启了远程办公模式。
从年初的裁员潮再到最近的收购潮，硅谷大大小小的公司仿佛也迷上加班文化，“卷”了起来。我们是否正在见证一个新的硅谷时代？00后AI创业者Kevin告诉搜狐科技，湾区一直以来都是这般火热，几年前加密货币流行时也是如此。
如果不辍学，瑞典籍华裔Kevin现在应该刚刚从UCLA毕业。名校辍学创业的案例在美国其实并不少，但他们要么边创业边读书，要么先创业再辍学。Kevin在大二时却做了一个大胆且少有的决定：瞒着父母从校园“裸辞”。
从小就酷爱读科幻小说的他，辍学后从洛杉矶移居到了高科技巨头云集的硅谷所在城市——旧金山，一头扎进了热衷许久的机器学习当中。2021年，刚刚20出头的Kevin进入了当时还很冷门的AI 陪伴赛道，创立了Azimov公司。
“当时还没有ChatGPT，所以我们所有的技术都是从零做起，所有的模型也都是自己研发训练出来的，这也让我们对AI到底是如何工作的有了更深刻的理解。”Kevin说。
Kevin向搜狐科技描述，现在当AI创业者们聚在一起时，比较流行的两大话题一个是AI Agent，一个是构建端到端语音AI解决方案，这也是他的公司目前正在做的事情。
“它涉及到语言模型和语音模型，需要处理语音输入输出等一系列复杂的问题，没必要每家公司都自己做。因此，现在有许多公司试图将整个流程打包，作为B2B解决方案提供给其他企业。”他解释道。
硅谷创投圈“AI＋SaaS”的态势如火如荼，OpenAI、Anthropic等知名公司都将变现希望寄托于这一途径。和ChatGPT一样，Azimov也兼具B2B和B2C 业务。
Azimov一方面给企业提供专有技术栈的定制解决方案，具体服务包括使用其API，设备集成、本地部署集成、定制模型等，协助企业制定或优化聊天机器人，通过虚拟人技术帮助企业实现数字化转型。
To C 方面，Azimov 团队正在为它的一款娱乐类B2C应用——Otherhalf忙得不可开交。目前这款产品已完成Beta轮测试，正式版App预计将在几个月内全球上线。
硅谷AI人才竞争激烈，重技术不重年龄、学历
年纪轻轻顶着CEO title的Kevin，雇佣“比自己聪明”、懂技术、经历更丰富的员工，一开始压力大到恨不得比求职者还紧张。
除了在时间上下血本之外，他最初的办法其实挺“愣”的，就是把招聘方法和选人眼光的格局都打开。比如，Azimov的第一个员工既不是在LinkedIn也不是在Glassdoor这种传统的北美招聘网站上招的，而是Kevin在Twitter上发现的一名不到20岁的产品设计师。
“他比我见过的任何资深设计师都要出色，这个人不仅精通UI（用户界面）、UX（用户体验）等其他产品设计领域，同时还擅长3D软件、掌握3D技术——我们的工作中就需要大量运用3D引擎。”他说。
不止Kevin，在硅谷，不少AI创始人的招人观念里，只要专业技术过硬，年龄、学历都不是问题。
在资金到位，团队和产品也慢慢有了雏型之后，Kevin的招人方法也更加老练——展示公司未来的发展空间和产品优势，以达到筑巢引凤的效果。某位拥有20多年行业经验的知名游戏公司前CTO，就是这么被Kevin吸引过来，担任创始工程师一职的。
不过，大多数AI创业者在招到人之后，又会面临一个新难题——如何留住人？
硅谷今年的AI人才争夺战尤为激烈。前有外媒曝光扎克伯格亲手写信挖DeepMind墙角，后有马斯克亲自认证战况发推：“这是我见过最疯狂的人才大战。”
科技公司对初创下手抢人的事，Kevin也遇到过。他对搜狐科技坦言，Azimov不少员工都曾遇到其他企业提供更高薪酬待遇的事，但让他非常感激的是：“每个人都特别坚信我们的使命，对自己的工作充满了热情”。
为什么会有人愿意在未来充满问号的初创公司工作？计算机科学家Erik Meijer离开Meta时曾发文：“如果你想在大模型的基础之上构建些很酷的东西，那么待在大公司内部确实没啥优势。”
在硅谷的众多初创企业中，汇聚着一群对AI抱有强烈信仰，同时也对团队目标意志坚定、亲力亲为的年轻人。这种背水一战的氛围，在Kevin的团队中也不例外。这也是为什么他们能在OpenAI问世前，就从零到一搭建起自研大语言模型框架，早早踏上了AI创业之旅。
“以至于大家在一起都不觉得这是一份工作。”Kevin说。
IT圈内有句经典的老话“code, sleep, repeat”（敲编码，睡觉，重复），被问及这是不是他和团队的日常时，Kevin调侃着对搜狐科技说：“基本上是吧，还得再加上凌晨的好几顿麦当劳！”
显然，薪酬和巨头不再是AI人才们择木而栖的唯一标准，归根到底一句话，还是靠信仰。
GPT爆火后，融资难度却加大了
“当时的AI普遍被视为一场巨大的‘赌博’。”
不同于最近两年才被裹挟进AI创业浪潮的年轻人们，Kevin决定AI创业时离ChatGPT发布还有一年。那时，即便是在科技前沿的硅谷，人工智能领域也相对平静，尚未掀起热潮。Kevin也因此被许多投资者以“看不到未来”为理由拒绝了投资。
虽然那段时间Kevin也因为融不到资极其焦虑不安、一度连续好几夜辗转难眠，但在不懈的奔波与沟通之后，他终于从一名谷歌前法务主管以及其他几位投资者手中筹得了130余万美元。
被问及募到这些钱对于硅谷的AI创业团队来说算不算多，Kevin表示，对Azimov来说算是个不错的数字，但算不上充裕。
“限制才能激发创新。我们当时没有像OpenAI那样的资源，所以我们学会了如何以非常节约高效的方式运行模型。” 他说。
ChatGPT横空出世后，人工智能投资热潮狂涌，但这对于早就入局的Kevin来说，其实弊大于利。
“融资难度确实加大了，因为投资者会认为领域已经饱和，他们手头有大量的人工智能项目可供选择。”他说。
在Kevin看来，现在虽然整个行业看上去很饱和、投资也很热，但其实 有些投资人会将所有和AI沾边的东西都笼统视作AI公司，甚至将AR产品与AI混为一谈 。他认为这“完全没有道理”，不仅过度简化了技术分类，还忽略了不同技术之间的独特性和价值。
据他观察，硅谷AI圈目前B2B竞争最激烈，B2C会稍微好一点，竞争程度更多取决于赛道。
被问及Azimov所处的赛道是否饱和，他说其定位实际上是整个市场上最不饱和的赛道之一，但前提是要特别聚焦，如果将其To C应用Otherhalf与Character.ai这样的文本聊天机器人相混淆，那么瞬间就会进入目前最饱和的赛道之一。
今年，AI陪伴类的聊天机器人算是To C的“香饽饽”，门槛低、玩家多，许多初创只是套了个GPT的壳便能加入赛场，试图分一杯羹。
用Kevin的话来说，Otherhalf是一款比Character.ai这种文本机器人互动性更强的娱乐类应用。其角色不仅能记住每一次对话和互动，还能通过语音识别、手势理解和情感分析全方面感知用户并共情，同时以高度拟人的声音、手势和面部表情来表达自己，从而带来更逼真、更有趣的沉浸式体验。
但打出产品差异化之后，要在盈利前说服投资人也是个巨大的挑战。好在一个月前，Azimov被 a16z（硅谷知名风投机构）看到了，把Otherhalf与OpenAI、Character.ai等高知名度AI陪伴类app并肩呈现在了其市场划分图上，这也给了Kevin和团队更大的信心。
在积攒了a16z还有一些游戏和日本VC的人脉后，Kevin表示，自己也在准备向更大的投资机构筹集第二轮资金。
收购潮下，独角兽难逃变卖家产？
今年，不少一度被捧上天的明星公司断崖式陷入了弹尽粮绝、被迫“卖身”的窘境。比如Stability AI和Inflection AI这对难兄难弟，当投资者的热情退去，不仅陷入了“烧钱”但不赚钱的困境，更致命的是团队核心成员还纷纷弃船而逃。
Kevin认为， 在硅谷AI创业最伤害公司的举动之一就是过度融资，因为创始人非常容易陷入一种“成功的错觉”， 将大量涌入的资金看作是公司已经成功的标志。实际上，巨额融资可能会导致公司过于依赖外部资金，忽视了产品本身真正的业务发展和盈利能力，最终导致流量衰退、资金烧尽。
几乎所有的AI初创都在面临着盈利难的挑战。Kevin直言，目前Azimov也面临着烧钱的难题，因为公司雇佣了多个工程师，再加上运行的都是自研模型而非“套壳”ChatGPT，因此每年仅在服务器基础设施上就需花费大约10万美元。
“利润不可控但成本是可控的。” 迫于成本与心理压力，Kevin选择了异国跨时区远程办公模式。目前团队一共13人，他们分布于全球各地：Kevin对话搜狐科技时在中国香港的家里，部分员工仍在美国，还有一些在中国、欧洲、印度等地区。
面对成本高、商业模式探索难的挑战，今年不少初创开启了裁员模式以求降本增效。Kevin也不得已裁掉了一名业务发展的员工，并且可能还会再裁几名。
他解释道，对于大型AI初创公司而言，裁员周期可能会更具有规律性，但对于Azimov这种还比较小的初创而言，裁员并没什么周期性，他的决定也并不是跟风“裁员潮”，而是因为公司目前正处于研发阶段，首要任务还是尽快为to C应用做好传播，将更多预算转向市场营销以加快商业化。
“现在流出的资金远大于流入的资金；然而，在Otherhalf结束测试并开展更多营销活动之后，我们期望这个差距能够逐步缩小。”他补充道，如何精准营销和投放、使公司能够切实触及Otherhalf的潜在目标用户群体，是眼前的关键挑战。
但他也明确表示，自己并不追求无限制的用户扩张，而是要在确保用户基数足够大以生成稳定的收入流，同时又不至于过于庞大，导致团队管理和系统运营不堪重负。
巨大的运营成本迫使AI初创公司加快商业化的步伐，如果解决不了商业化的难题，要么栖身于科技巨头的温室，要么葬身于弱肉强食的丛林法则。
对于今年AI初创圈的“被收购潮”， Kevin并不过分担忧，“我认为没有哪家初创公司会惧怕被大公司收购，这反而是一个目标。有人愿意收购你，其实是件好事。”
