我在欧洲顶级AI大会上学到的三条AI成果法则

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编者按：别在AI世界里造“卢浮宫”了。中国团队的实践证明：能解决真问题的速度，才是最深的护城河。文章来自编译。

当我步入卢浮宫，参加欧洲最大的AI会议RAISE时，我感觉到会场的选择本身就在传递一个信息：欧洲的人工智能应该被视作与历史上最伟大的成就齐名的杰作。法国人确实很会造势。

“璀璨的线条构成文字，它们首先照亮自己，然后照亮墙壁。石头与文字在此结合，既构成了一面墙，也成就了一篇文本。”

我无意质疑这一雄心。但在经历了两天的座谈、路演以及有香槟助兴的社交活动后，我最清晰的感悟并非关于欧洲AI的崛起。相反，一些关于AI更深层次的真理让我印象深刻：速度胜过完美，专注胜过功能，而领域专长是与传统技术背景竞争的唯一途径。

专注带来速度

最引人入胜的故事来自张涛（Tao Zhang），他是Monica的首席产品官兼联合创始人。Monica是一个现驻新加坡的中国团队，他们正在开发一款名为Manus的工具，旨在让任何人都能通过AI独立完成复杂的现实世界任务。

张涛最初注意到，人们总是不停地在ChatGPT内外复制粘贴，以添加上下文或导出回答。这只是其中一个痛点。他们为此开发了一个Chrome扩展程序并获得了用户青睐，然后迅速迈出了显而易见的一步：开发一个完整的浏览器。但他们没有立即发布产品，而是虔诚地进行内部测试（dogfooding）。日复一日地使用自家的浏览器后，他们感觉有些不对劲。他们看着AI处理任务，却永远不知道何时能完成，并意识到自己动手可能更快。

与此同时，张涛观察到AI编程助手Cursor正迎来爆发式增长。就连他那不是软件工程师的妻子，也在用它进行数据分析——她只需在聊天框里输入需求，然后对生成的任何代码都点击“全部接受”。那一刻他恍然大悟：别管什么浏览器了，为所有人打造一个Cursor那样的产品。

这次转型只用了几周，而非数月；浏览器开发花了七个月，而Manus只用了两个月。当一位工程师问是否应该添加模型选择器时，张涛拒绝了：普通用户不关心模型，他们只关心结果。“我们应该成为专家，”他说。

这种速度与专注的结合无处不在。美国对AI采取了宽松的监管方式，这使得公司能够自由投资、训练模型和开发产品，无需应对繁文缛节或官僚程序。这当然会带来问题——比方说xAI的Grok宣称热爱希特勒，还推出了女性动漫AI伴侣，这些事情与公司拿下美国国防部2亿美元合同在同一天发生，至少可以说场面相当尴尬。合同的拿下得益于其模型的能力，考虑到他们是在两年内就从无到有发展到了业界顶尖水平，你无法否认其发展速度：像Windsurf和Cursor这样的AI原生应用，其收入增长速度超过了历史上任何软件类别。

当美国和亚洲的先行者凭借对基础设施的巨额投资创造着破纪录的收入时，在监管环境严苛的欧洲，人们还在讨论如何获取GPU资源。

市场的裁决是明确的：要么快速行动，解决真实问题，要么被别人超越。Manus深谙此道。它的产品路线图高度聚焦于延长AI的独立工作时长——从今天的两小时，到不久后的24小时——并致力于让任何人都能使用这种能力。

这就是在AI领域的制胜之道。你的第一个想法很可能不是最好的，但你只有在行动足够迅速、尝试多种方法，同时保持足够专注、能识别出可行方案时，才能发现这一点。Manus遵循了这套战术，在三月份发布产品并吸引了350万人的等候名单后，成功融资5000万美元，估值翻了五倍。

右为Manus联合创始人张涛

对“技术型创始人”的新定义

我在RAISE听到的每一位风投家都提到了类似观点：非技术型创始人的时代已经结束。不过，这个说法背后还有一些重要的复杂之处。

张涛和他的另外两位Manus联合创始人都懂编程，但他们真正的优势在于能够深入到实现细节，又能立刻抽身回到用户问题的宏观视角。当他们决定放弃浏览器项目时，不需要开三次会，也不需要技术顾问。他们凭直觉就知道。

Alix的首席执行官Alexandra Mysoor则选择了另一条路。她的公司利用AI简化遗产结算流程。她自己不写代码，而是花了两年多时间去理解家庭在此过程中面临的每一个痛点。这种专业知识让她能分辨出哪些AI应用是真正重要的，哪些只是听起来巧妙却解决不了任何问题。当她的团队开发功能时，她能立刻判断其是否有效，因为她亲身经历过这些难题。

DeepSeek的创始团队来自金融界，而非传统的AI研究领域——他们曾是量化交易员。他们的优势在于理解复杂系统，并有能力将自己的直觉直接构建出来。无论是编程、法律、医学还是教学，如今“技术”的真正含义在于你是否能亲身验证某个方案是否有效。所以，从某种意义上说，“非技术型”创始人确实已经过时了。但从另一个角度看，AI也让更多的创始人可以被认为是具备“技术”能力的。

你的不公平领先优势

这种速度优势还通过另一种方式产生复利效应，而大多数美国技术专家并未完全意识到这一点。英语一直以来都是大型科技公司的通用语，但当技术本身就是语言时，情况就大不相同了。

鉴于互联网上英语的普及和海量数据，语言模型在英语上的表现是最好的，并且会继续生成更多、更优质的英语数据。英语是AI的“储备货币”。就像无论你的本地货币是什么，全球金融体系都以美元为基础运行一样，全球AI在很大程度上也以英语为基础运行，无论你的母语是什么。

对于美国的创业者来说，这就像是你已经在赚取的复利。你的默认语言就是AI的默认语言，你的第一批客户期望产品具备AI原生功能，因为OpenAI已经打开了市场。这种优势并非永久——中国正在开发中文优先的模型，欧洲最终也会建立起基础设施。但在游戏规则改变之前，这种优势值得善加利用。

卢浮宫里的观察

法国人真的很会办活动——每次休息都有香槟，提供正宗的意式浓缩咖啡，与会者也很多元。欧洲的AI圈子或许还不大——他们把5000万欧元的融资称为“巨额融资”，而美国公司能拿到1亿美元的种子轮融资——但也不乏亮点。作为欧洲最耀眼的AI成功案例之一，Mistral通过开源模型和销售咨询服务参与竞争，证明了通过适应本地的限制条件，依然可以打造出有分量的东西。

尽管如此，大西洋两岸仍有许多相似之处。开出支票的是同样的风投公司——红杉资本（Sequoia）和A16Z（Andreessen Horowitz）的投资者随处可见。人们也同样承认，大部分的增长资本都来自美国投资者。

站在那座古老而世界闻名的博物馆里，被人类智慧的结晶所环绕，这种相似之处变得显而易见。建造卢浮宫的工匠们掌握了他们那个时代最强大的工具。而今天最强大的工具，所奖励的特质与当年并无二致。

然而在今天，地理位置的重要性已比不上事物发展的基本法则。行动要足够快，才能测试多种想法；保持足够专注，才能解决真正的问题；到生态体系优势能为你带来复利的地方去建设。并且记住——整个行业格局以及机遇所在之处都在瞬息万变，所以要趁它们还在时，好好把握。

译者：boxi。