中美新「三極聯(lián)動」：全球AI創(chuàng)新的錢流向哪里、人去向何方？| 「Talk to The World」 @斯坦福

當GPT、Claude、Gemini等通用大模型的基礎(chǔ)能力趨于收斂，全球AI競爭已從單一的技術(shù)突破轉(zhuǎn)向多維度的產(chǎn)業(yè)重構(gòu)。而美國（硅谷）、中國、新加坡三地正形成清晰分工：硅谷定義技術(shù)邊界，中國驗證商業(yè)路徑，新加坡連接全球系統(tǒng)。

美西時間2026年4月21日，鈦媒體「Talk to The World」全球?qū)υ挃y手NTU EMBA，在斯坦福大學(xué)舉辦「中美新三極聯(lián)動·AI全生態(tài)新趨勢」主題活動。活動匯聚NTU EMBA校友與斯坦福校友兩大精英群體，圍繞”全球AI創(chuàng)新版圖”與”模型大戰(zhàn)后的AI競爭下半場”兩場圓桌論壇，深度探討中美新三地AI創(chuàng)新生態(tài)的差異與互補。

在第一場圓桌論壇「全球AI創(chuàng)新版圖——硅谷、中國、新加坡，如何領(lǐng)跑下一個十年？」中，NTU美國校友會會長、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者Anson Liang擔任主持，天際資本董事總經(jīng)理Clara Jiang、Informed Ventures合伙人David Yin、Race Capital合伙人Edith Yeung三位深耕中美新三地的資深投資人，從資本密度、人才流向、產(chǎn)業(yè)落地三個維度，分享了他們對全球AI創(chuàng)新版圖的深度觀察。

AI創(chuàng)新三極：灰狗、鴕鳥與兔子

“美國是灰狗，跑得最快；中國是鴕鳥，全球跑得最快的兩條腿動物；新加坡是兔子，兩邊都爭著讓它跳到自己這邊來跑。”Edith用三個動物比喻，形象地勾勒了中美新三地在全球AI版圖中的角色定位。

這一比喻背后有數(shù)據(jù)支撐。Anson引用Stanford 2026年AI Index報告指出，2025年美國私人AI投資達到2859億美元，是中國124億美元的23倍以上。硅谷與舊金山區(qū)域去年VC約900多億美元，60%—70%投向AI。生成式AI在全球三年內(nèi)已達到53%的人口級采用率；其中新加坡為61%，美國為28.3%。根據(jù)中國官方在今年2月發(fā)布的數(shù)據(jù)，截至2025年底，中國生成式AI用戶達到6.02億，普及率達到42.8%。Edith指出，“資本密度高、社會滲透低”的結(jié)構(gòu)性差異非常值得深思。

Clare認為，從創(chuàng)新角度看，人才、市場、資金是三地競爭的核心要素，但AI大模型來了以后，邊界越來越模糊——“很多團隊很難定義是美國公司還是中國公司。”從市場偏好上三地已形成趨勢：美國在基礎(chǔ)模型上追求全面智能，中國在多模態(tài)C端應(yīng)用上享受紅利。“協(xié)作大于競爭。”但她同時指出，數(shù)據(jù)部分是長期各自獨立的——數(shù)據(jù)特性、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)規(guī)則各地不同。

硅谷：資本密度與”Self-Recursive”進化

David將硅谷的核心優(yōu)勢歸納為三點：全球人才聚集、學(xué)術(shù)與業(yè)界強綁定、資本密度極高且退出機制成熟。“很多教授都去創(chuàng)業(yè)了。”他提到，從DARPA研究到半導(dǎo)體到AI，R&D聯(lián)動緊密，“美國公司剛成立就10億估值”的退出環(huán)境吸引全球AI人才涌入。

談及未來12個月的機遇，David提出了三個關(guān)鍵趨勢：

“第一，Scaling Law依然成立。”O(jiān)penAI、Anthropic的投資者們相信短期增長無太大挑戰(zhàn)。大廠走向virtual agentic model，而數(shù)據(jù)是最大的bottleneck。“我太太做數(shù)據(jù)標簽，賬上一年賺10個億。”大廠通過合作獲取被投公司數(shù)據(jù)；subscriber補貼本質(zhì)是為了獲取coding訓(xùn)練數(shù)據(jù)——“SpaceX擬600億美元收購Cursor，很大程度上就是為了coding用戶數(shù)據(jù)。”

“第二，Coding是killer use case。”Coding正在成為self-recursive自我增強的閉環(huán)。OpenAI把精銳力量集中在coding上，答案都擺出來了。”

“第三，Robotics在美國有很大機會。”re-industrialization推動制造業(yè)回流，但人不夠。他投了做warehouse robotics的公司幫FedEx等做倉儲自動化，“

但風(fēng)險同樣不容忽視。David警告，Anthropic、SpaceX、OpenAI都想今年上市，“但資本市場可能不夠錢支撐”。阿里巴巴2014年IPO融250億美元是歷史最大，現(xiàn)在一家trillion估值公司融5%就要500億美元，三家同時上市，很可能”資本市場不夠錢去支撐他們的估值”。

Clare則從SaaS形態(tài)變化的角度補充了一個更深層的風(fēng)險：“AI時代SaaS可能減少甚至消失。”因為SaaS對象都是人，但agent時代對象是agent，整個工作流和設(shè)計都要變。“形態(tài)會從’中間厚兩邊薄’變成’兩頭粗中間細’。”更激進的是，AI原生公司不只是給保險/法律提供服務(wù)，而是”自己就要做AI原生保險公司、AI原生律所”。

Edith更是直言：“2026年所有投資者和企業(yè)都要關(guān)注三個企業(yè)的IPO——SpaceX、OpenAI、Anthropic。如果這三個企業(yè)表現(xiàn)不好，可能會影響對整個AI行業(yè)的信心。”

中國：供應(yīng)鏈”毫無質(zhì)疑的領(lǐng)先”

Edith剛從中國學(xué)習(xí)回來，她分享了對中國的最新觀察。在杭州看Unitree（宇樹）時，她發(fā)現(xiàn)Unitree 2025年量產(chǎn)5500臺，全球第一（Tesla量產(chǎn)為零），“從未融過美金，只有人民幣”。更讓她印象深刻的是吉利旗下的ZEEKR工廠：“基本上人沒人了，每天量產(chǎn)900臺，大部分零庫存——即點即造。廠長說從零開始建一個工廠只需要三個月。在美國這是不可能的。”

David認為，中國AI有兩個獨特特點：一是”卷”的能力——“一個新idea出來很快就有100家復(fù)制”；二是規(guī)模效應(yīng)。“字節(jié)C端模型超越美國全部video models，因為數(shù)據(jù)最強。”他強調(diào)，中國硬件供應(yīng)鏈全球領(lǐng)先，AI+robotics結(jié)合（如水下洗船、維修等復(fù)雜場景）“美國根本做不出來”。但他同時提醒，國內(nèi)機器人供應(yīng)鏈雖然絕對領(lǐng)先，但宇樹的風(fēng)險在于”抄襲競品會很多很快，國內(nèi)太卷了，不一定是winner”。

Clara從字節(jié)的投資經(jīng)歷進一步印證了中國AI的商業(yè)潛力。天際資本從2018年開始連續(xù)投字節(jié)五次，“字節(jié)是少數(shù)大廠里還保持momentum且可以all in AI的。”她舉例說，“豆包通過嵌入抖音鏈接大幅提升留存率，已成國民級產(chǎn)品，仍在高速成長。”

Edith則指出，中美AI是”互補”而非”競爭”的關(guān)系——“美國AI企業(yè)生產(chǎn)力場景特別好；中國消費者多，個人化AI應(yīng)用會爆發(fā)。”

新加坡：中立樞紐與”Token加工出口港”

在全球AI版圖中，新加坡的角色正變得愈發(fā)微妙而關(guān)鍵。David指出，“雖然中美很互補，但同時大家又喜歡吵架”，新加坡作為中立平臺，讓中美的科研人員和生意人都能在同一地方做生意、交流。

他舉了兩個例子：Meta前首席AI官楊立昆的新公司AMI總部在新加坡，“他們說得很直白——我們想引入中國的AI人才，也想把技術(shù)賣到中國去。”李飛飛教授的新項目總部也設(shè)在新加坡，“因為最大客戶要么在中國，要么在美國。”

Clare則從投資實操角度分享了三個趨勢：已投企業(yè)全球化第一站選新加坡（如云智慧做AIOPS，出海先新加坡再硅谷）；更新公司考慮架構(gòu)/融資/人才需求，第一天就把總部設(shè)在新加坡；對在美國住多年回亞洲的人，新加坡、香港是生活首選。

David提出了一個更具前瞻性的觀點：新加坡可能成為token的”加工出口港”——“不同國家的token在新加坡做交叉點，加工以后再出口。”Token就是現(xiàn)代化的流量。

Edith則從地緣政治角度補充：未來全球可能需要”純中國體系”和”美國體系”并行，美國可能限制使用中國模型，“新加坡可以作為video AI的aggregator——我什么都可以用，不需要擔心法律或politics。”

管理者行動：AI原生化的三個關(guān)鍵

在Panel最后，三位嘉賓為在座的企業(yè)家和管理者提出了AI浪潮下最重要的行動建議。

Clare強調(diào)組織層面的AI原生化：“春節(jié)后大部分AI公司都在做人才迭代裁員。只要有一個人不原生，這個事情就沒法做。”她指出，不只是替換某個工具，而是分工形式、匯報形式、數(shù)據(jù)共享形式全部重做，“信息公開度、匯報層級精簡，這些都是大調(diào)。”

David建議管理者”自己成為AI Leader”——“董事長、CEO都要深度用AI，不是簡單當chatbot做research，想’怎么全部用AI取代’，zero base budget思考。”他同時提醒，KPI要結(jié)果導(dǎo)向，“不要看token消耗量——像說用多少水，打開自來水就浪費。”

Edith則分享了一個日本CEO的故事：“日本頭說’以后不需要給我任何人任何錢，我用agent全搞定了’。”她認為”10分人才和1分人才，在工具加持下變成100 vs 10，差距從9變成90。“CEO要跟員工說”AI不會代替你，是讓1個engineer變成10X/100X”。“大部分是人的問題，不是技術(shù)問題。”

「Talk to The World」是鈦媒體打造的全球科技對話品牌，致力于在全球最重要的科技創(chuàng)新場景中搭建中國與世界對話的橋梁。此次@斯坦福活動，是Talk to The World繼CES、IFA、MWC之后的又一重要站點，鏈接改變?nèi)騽?chuàng)新趨勢的前沿領(lǐng)袖。

（本文根據(jù)活動現(xiàn)場速記整理，經(jīng)嘉賓審閱授權(quán)發(fā)布）