林薇：下一波AI创业的最大红利，可能不在模型层，不在基础设施层，而在“最后一公里”的落地层——而这个战场的重心，正在向亚太转移。

文 | FT中文网专栏作家 林薇

毋庸置疑，硅谷正在经历一场AI创业的军备竞赛。2026年第一季度，全球AI风投资金达到3,000亿美元，其中绝大多数流向了旧金山湾区方圆50公里内。Anthropic的Claude Code在六个月内达到10亿美元年化收入；OpenAI最新一轮融资估值已突破8,000亿美元；开源项目OpenClaw在GitHub上短短数月内成为有史以来星标最多的代码库，其创始人随后被OpenAI招至麾下。

这些数字令人眩目。但它们也在制造一种错觉：AI创业的机会，必须在硅谷才能抓住。

我最近与多位亚太地区的AI创业者对话后，开始形成一个不同的判断：下一波AI创业的最大红利，可能不在模型层，不在基础设施层，而在“最后一公里”的落地层——而这个战场的重心，正在向亚太转移。

被忽视的亚太AI市场

硅谷的AI生态有一个结构性特征：它高度集中在技术栈的上游。最聪明的工程师在训练更强的模型，最优秀的产品经理在设计更好的开发者工具，最大胆的投资人在押注下一个“平台级”基础设施。这没有错，但它也意味着，硅谷的AI公司天然倾向于服务技术成熟度较高的用户——其他开发者、科技公司、以及英语世界的知识工作者。

而世界的另一边，亚太地区坐拥数以亿计的中小企业，占该地区企业总数的98%以上，贡献了全球GDP的约40%。这些企业中的绝大多数，既没有工程团队来部署开源代理框架，也没有预算来订阅高端AI SaaS产品，更没有习惯用英文与AI对话。它们的真实需求朴素而迫切：如何用可承受的成本，解决眼前的效率问题——客服、销售、库存管理、客户跟进。

数据讲述着一个矛盾的故事。

BCG在2025年10月对亚太九个市场4,500多名员工的调查显示，70%的亚太一线员工已在日常使用AI，高于全球51%的平均水平。印度的采用率高达92%，印尼和马来西亚的AI乐观度均接近70%。然而与此同时，新加坡中小企业的AI采用率仅为14.5%。亚太AI市场2025年估值约1,025亿美元，预计到2032年将超过8,160亿美元，年复合增长率达34.5%——这个增速的背后，是一个刚刚被唤醒的巨大市场。

差距意味着空间，而空间就是创业者的机会。

硅谷看不懂的亚太市场

这个机会为什么硅谷抓不住？新加坡AI初创COCO.xyz创始人胡烨川（Charlie Hu）在我最近的播客访谈中，给出了一个关键词：“异质性”（heterogeneity）。

“亚太不是一个市场，”他说，“你在泰国的Go-to-Market策略，放到越南可能完全相反。每个市场有不同的行业规则、供应链逻辑、定价敏感度和决策流程。很多硅谷公司进来都犯同一个错误——他们以为把产品翻译成当地语言就够了。但这不是localization的问题，这是商业智慧（business intelligence）的问题。”

Charlie拥有超过十年的亚太市场经验，他的判断并非孤例。

历史上，硅谷巨头在亚太屡屡碰壁：Uber曾在东南亚烧掉数十亿美元，最终在2018年将业务出售给本地对手Grab——失败的核心原因之一，是用信用卡支付模式切入一个超过半数人口没有银行账户的市场。Airbnb进入中国后七年间更换了七任总经理，始终无法理解中国消费者的搜索习惯和旅行决策方式，最终在2022年黯然退出。

这些前车之鉴揭示了一个结构性现实：亚太不只是语言不同，而是商业逻辑不同。东南亚的商业文化高度依赖人际关系，而非产品演示；印度14.5亿人口说22种官方语言，绝大多数不习惯用英文与AI交互；日本的企业采购决策链条之长、对本土供应商的偏好之强，让最有进取心的硅谷公司也望而却步。

美国投资人与企业家Mark Cuban不久前指出，美国仍有数百万中小企业尚未进入AI时代。这个观察放到亚太，被放大了数十倍。而服务这些企业所需要的，恰恰是硅谷最不擅长的东西：本地化的行业知识、耐心的客户教育、关系驱动的销售模式、以及符合当地支付能力的定价策略。

正在崛起的亚太AI军团

然而，看到这个机会的绝不只是一家公司。从东京到班加罗尔，从首尔到雅加达，一批深耕本地的AI创业者正在快速崛起，各自攻占不同的细分战场。

先看印度。Sarvam AI正在做一件硅谷模型做不了的事：为22种印度语言构建原生大模型。这家2023年成立的公司由IIT Madras的AI研究团队创办，刚以15亿美元估值完成新一轮融资，投资者包括Nvidia和亚马逊。他们的核心洞察朴素但深刻——印度14亿人中，绝大多数不能流利地读写英文，AI要真正服务这个市场，必须从语音和本地语言开始，而不是翻译一个英文模型。

同在班加罗尔的Yellow.ai则从应用层切入，2024年收入近8,000万美元，三年间增长了五倍，为1,100多家企业提供覆盖135种语言的AI客服自动化——客户名单从达美乐到现代汽车。

再看东亚。日本的Sakana AI已成为该国估值最高的AI独角兽（26.5亿美元），由Google Brain前研究员、Transformer论文合著者Llion Jones创办。日本政府承诺到2030年投入650亿美元用于AI和半导体——Sakana正是这笔国家投资的旗舰项目。它的独特之处在于用“进化算法”培育新模型，而非从零训练，大幅降低了算力需求。日本三大银行（三菱UFJ、三井住友、瑞穗）全部入股，不仅因为看好技术，更因为它们需要一家懂日本市场的AI公司来打开企业应用——这是硅谷从未成功渗透的堡垒。

韩国的Upstage则开发了Solar系列大模型，专门优化韩语处理能力。其最新版Solar Pro 2在国际评测中超越了GPT-4.1——关键是它能在单张GPU上运行，对成本敏感的亚太企业尤为重要。Upstage已被选为韩国政府“AI国家队”项目的核心成员。

东南亚同样热闹。新加坡的Advance Intelligence Group已融资超过7亿美元（投资方包括软银愿景基金和华平投资），旗下的Ginee平台服务超过10万家中小企业，已处理逾1.3亿笔电商订单，覆盖印尼所有主流电商平台。雅加达的Kata.ai则专注于为印尼企业提供本地语言的对话式AI，服务了联合利华、Telkomsel等大型客户——它的核心优势是对印尼语的深度NLP理解，这是全球聊天机器人平台难以复制的。

还有一个不容忽视的力量：中国AI公司的出海。智谱AI正在向东南亚和中东销售“AI-in-a-Box”——本地化部署的AI服务器，大部分收入来自本地部署而非云端。背后的逻辑很简单：亚太许多政府和企业要的不是美国的云服务，而是数据主权。阿里云则与新加坡AI研究机构合作，将其Qwen模型在1,000亿个东南亚语言token上重新训练，产出的模型可以在一台32GB内存的消费级笔记本上运行。

AI团队 vs. AI超人

在这张亚太AI版图中，COCO.xyz代表了另一种独特的思路：普通企业的AI创业机会，不在于打造一个无所不能的AI超人，而在于为中小企业组建AI团队。

“企业需要的不是一个无所不能的AI超级助手，而是一个AI团队，

”Charlie说。“不同的AI代理负责不同的职能——客服、销售、数据分析——拥有不同的权限层级，就像一家公司内部的不同部门。人类管理者保留判断权和最终决策权。”

COCO提供专属云服务器和客户支持，AI代理运行在云端隔离环境中，用户无需在自己的设备上安装任何东西。这种“交钥匙”模式在硅谷也许不够酷，但对于一个越南的电商卖家或一个泰国的游戏工作室来说，“10分钟部署、不碰本地数据、有人工客服兜底”才是真正的卖点。

超级应用：硅谷没有的分发渠道

亚太AI创业还有一个独特的维度：超级应用的AI升级。

Grab正在其平台上运行超过1,000个AI模型，覆盖个性化推荐、实时配送优化和安全风控。2024年，它推出了GrabRideGuide（预测高需求区域帮司机找单）、AI菜单管理工具（帮餐厅商家将纸质菜单转化为线上菜单）、以及Mystique（为中小商家自动生成营销文案）。Shopee的母公司Sea Group则与Google和OpenAI合作，其AI广告工具GMV Max帮助中小卖家精准投放，中小企业贷款余额在2025年底达到92亿美元，同比增长80%。

这些数字背后是一个重要的逻辑：在东南亚，AI落地不需要让中小企业去下载一个新的应用——它正在通过商家每天都在使用的超级应用渗透进来。这是硅谷没有的分发渠道，也是亚太AI落地的独特加速器。

结语：护城河长在哪里

我在硅谷生活多年，习惯了这里的叙事逻辑：AI创业的核心竞争力是技术——更好的模型、更快的推理、更优的架构。在技术栈的上游，这确实如此。

但当视线移向亚太数以亿计的中小企业的实际需求时，一个截然不同的竞争逻辑开始浮现。

OpenAI创始人Sam Altman曾说，AI领域“本质上没有护城河”。如果只看模型层，他说得没错。但把视角下移到落地层——到那些需要有人手把手教他们如何用AI替代30%客服团队的企业，到那些需要用22种语言、本地支付方式、关系驱动的销售逻辑来适配的市场——护城河其实无处不在。

Sarvam AI用本地语言做语音AI，因为14亿印度人不会用英文和GPT对话。Upstage让模型在一张GPU上运行，因为亚太企业承受不起硅谷的算力成本。COCO用“交钥匙”模式服务中小企业，因为它们连GitHub是什么都不知道。Grab和Shopee通过超级应用分发AI，因为这些企业每天就活在那些平台上。

这些护城河不长在代码里，而长在关系、信任和本地知识中。

也许十年后回头看，2026年AI创业最重要的故事，不是某个硅谷实验室又训练出了更强的模型，而是一批深耕亚太的创业者，用最朴素的方式把AI带进了数百万家从未想过自己会成为“AI企业”的小公司里。

那才是真正的“最后一公里”。而这一公里的起点，不在旧金山——也许在新加坡、在班加罗尔、在东京、在首尔、在曼谷、在雅加达，在任何一个深刻理解当地用户需求、尊重用户习惯的地方。

作者林薇（Vivi Lin），常驻硅谷的创新观察者、媒体人与创业者，"Tech with Soul"倡导者。本文仅代表作者个人观点。责任编辑邮箱：tao.feng@ftchinese.com