如今站在硅谷沙山路（硅谷风投机构聚集的一条街）上，热议度最高的词汇就是AI。风投机构、加速器等对涌现的数百万款AI产品极为青睐。它们送钱的速度很快。曾有一家参加美国顶级加速器HF0的中国AI公司的创始人惊讶地告诉我。他们打钱速度太快。甚至让人觉得会给很多心怀不轨之人可乘之机。
风投机构的追捧使它们的估值被抬高。那些初创公司，估值动不动就数亿美元甚至数十亿美元，这样的情况到处都是。最近在国内引发热议的是Agent代表Manus。它获得了硅谷风投公司Benchmark Capital的投资。其估值高达5亿美元。相比上一轮估值增长了5倍。
这背后当然有硅谷热钱难以抑制的错失恐惧症情绪。在AI大浪潮里。硅谷向来热衷于投资新技术类公司。它正试图抓住“下一个Google”“下一个Facebook”等巨头的机会
硅谷有大量热钱涌动，这会让硅谷的创业公司变得更加疯狂。它们在概念和创新之间来回摇摆。“Fake it till you make it”（伪装一切，直到你成功），这是硅谷大家都明白但不直说的创业信条，乔布斯、马斯克等硅谷的标杆人物把它当作准则。其核心逻辑是，先用愿景来包装未经证实的构想，依靠资本注入和人才聚集形成的力量，在资源推动下接近预设目标，直到把概念变成现实。
在AI大浪潮中 今天我们来看几个案例 这些是受硅谷风投青睐的AI应用案例 其中有有趣且小众的AI应用 仅靠创意就打动了看似视财如命的硅谷大佬 还有靠“骗术”制造人工智能假象的案例 被揭穿后会面临蹲监风险
一
这个案例表明硅谷的投资神话也不是一直都能成功。
还从硅谷骗走5000万美元投资
从头说说这个故事，看这大哥怎么把硅谷大佬忽悠瘸的。
Saniger本科毕业于哈佛。之后又进入UCLA学习。还在法国巴黎政治学院深造。也曾在英国伦敦商学院就读。他长期在纽约、巴塞罗那、伦敦等地活动。是个十足的精英人物。
2018年，Saniger创立了Nate。他宣称要打造一款AI购物神器。这款神器能让人一键购遍全网。在他的这个项目里，Nate的AI模型融合了长短期记忆、自然语言处理和强化学习。该模型声称能在3秒内完成交易。日处理万单也不在话下。
投资人心动不已，这玩意要是真能实现，就是电商界的终结者。
为提高可信度，Saniger 拿出“93%至 97%自动化率”的内部测试数据 称只有极端情况需人工 投资人调查期间 Saniger 再三保证 除极少数“边缘情况”外 Nate 的 AI 系统能处理所有订单 完全无需人工操作
凭借这套说法，Nate从硅谷的Coatue、Forerunner Ventures等顶尖机构成功募集到5000万美元。投资者似乎看到自己正坐在AI印钞机前数钱，却不知道印钞机里实际装着的是菲律宾的打工者。
实际上Nate所说的AI能力 全都依赖一支人工团队 这支团队位于菲律宾 没错 是真正的人工 与智能毫无关系
他于菲律宾开设一个呼叫中心。其雇佣数百名员工。这些员工被称作“购物助手”。他们专门手动处理Nate用户订单操作。模仿AI自动完成效果。涵盖选择尺码、填写地址、下单付款等步骤。且全由人工完成
这使我联想到刘慈欣《三体》中的人列计算机。它由三千万士兵构成计算机的各个部分。这些士兵通过举黑白旗所呈现的信号，替代二进制来开展运算。
以为这事只会出现在科幻小说里，没想到科幻照进现实。
2021年时购物旺季快要到了人工团队或许没法满足订单需求Saniger着急了指示工程团队赶紧开发机器人来救场让其自动化处理部分交易后来这些机器人研发出来了但只能辅助人工操作并非真正实现自动化
2022年，Nate所谓的“黑科技”最终露出破绽。有媒体表明，Nate的技术并非依靠专有的AI系统。然而Saniger神色不变，辩解称：“我们只是偶尔借助人工处理特殊案例。”
直到2023年1月，Nate资金用光，只能被迫卖掉自身来偿还债务。就在这时投资人才突然发觉，5000万美元花完后局面一团糟，连AI的影子都没看到。更荒唐的是，此时Saniger已成功脱身，转身变成了纽约风投公司Buttercore Partners的管理合伙人。
这位35岁的CEO非常熟悉硅谷的生存法则。那就是先伪装一切，直到成功。只是，他如今很可能会面临坐牢的后果。
针对此案 美国司法部称 Albert Saniger 被控一项证券欺诈罪 还被控一项电信欺诈罪 两项罪名最高分别可判20年监禁 若罪名成立 他最高可能被判40年监禁 法院还会没收他与犯罪所得相关的所有财产
Saniger的人生，宛如一场游戏，恰似一场梦。他起初伪装了所有。然而最终并未成功。所幸他奉献了一个很棒的故事，是好莱坞级别的。期望有朝一日能在荧幕上见到。
二
和Saniger“先伪装一切”不一样 接下来有个韩国小哥 他先是玩弄科技巨头 然后靠自我营销式宣传获得了硅谷的投资
哥大一名21岁的学生Lee开发了一款作弊AI工具。他虽被哥大停学。却收获了530万美元的融资。
先来看看他这个AI产品的宣传片。Lee在约会时使用AI助手。AI助手帮他跟女士对话。针对女生的每个回答。AI都会及时给出建议。
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一些人认为这段视频十分有趣且极具吸引力。然而也有人对其加以嘲讽。他们表示这段视频使人联想到反乌托邦科幻电视剧《黑镜》
这个工具最初叫Interview Coder。它是Lee花600个小时开发出来的。它是一个隐藏浏览器插件。能在Zoom面试时实时解析题目并生成答案。
Lee是LeetCode全球排名前2%的编程高手。他原本只想解决自己的痛点。LeetCode是一个广泛用于技术面试的平台。它提供大量编程题目。许多科技公司用它筛选候选人。
但不少软件工程师包括Lee认为，这类题目和实际工作不相关，形式主义色彩浓重，既耗费时间又效率低下。Lee表示它们基本“没什么用处，衡量标准欠佳，相关性弱，纯粹是在浪费多数开发人员的时间”
于是他索性开发了一个Interview Coder。它能够在面试时借助AI实时解答编程题。其目标是使求职者不再耗费时间刷题。
其技术原理如下。它借助计算机视觉来识别面试官共享的屏幕。利用NLP解析题目。接着调用GPT生成代码。这一过程能在0.3秒内完成。而面试官看到的仅仅是候选人略微低头思考的假象。整个原型只需不到1000行代码便可实现。
据官方介绍 这款工具可避开Zoom、Google Meet等平台的屏幕监控功能 还增添了多种反偷拍、反追踪设计 追求“隐形、无感、安全” 哪怕是面试录屏软件 也检测不出它的存在
接下来他做了件更疯狂的事 玩弄几家科技巨头 包括亚马逊 脸书母公司Meta 抖音海外版TikTok 96小时内经历4场面试 他全都拿到了offer 但又没打算去
他录制了整个过程的视频。他将视频发布到视频网站上。他要让所有人看到他如何玩转这些巨头。视频播放量很快突破了10万。硅谷圈子顿时一片哗然。
他们赶忙给哥伦比亚大学发邮件。邮件称Lee的行为“极为不妥，让人不安”。所有录用通知都被取消。但与此同时，他的AI工具Interview Coder火了。每周用户增长百分之五十。仅一个月他就赚了十七万美元。
哥伦比亚大学很快对他作出处罚，决定让他停学一年。
停学时间不长，Lee在X平台宣告成立Cluely公司，该公司估值530万美元，融资来源于Abstract Ventures和Susa Ventures。这一切可能都在Lee的规划里，舍弃了小利益，收获了大好处，是稳赚不亏的买卖
目前Cluely的收费标准与Cursor等很多AI辅助编码工具相同，为每月20美元。本月初，这款AI工具的ARR已超300万美元。
和Saniger相比 Lee的营销手段好像更高明 他用自身经历诠释了一个道理 想让硅谷大佬看到自己 不但要懂技术 还要会搞营销 至于他能走多远 就不清楚了
三
硅谷的大佬并非单纯无辜的冤大头。他们对好的AI创意。从不吝于进行投资。
众所周知，图像、音乐能用AI生成，但你绝对想不到气味也行。
2023年1月 一家名为Osmo的初创公司宣布 他们成功实现了气味数字化 首个成功案例是“新鲜的夏季李子” 复现的味道闻起来很好 整个过程借助AI技术完成 无需人工干预
注意这几个字：无需人工干预。这是正规的人工智能，与Saniger不同。外网有个很棒的形容：有了这项技术，你能像下载音乐那样下载香水。看似荒谬，实则可行。
威尔奇（Alex Wiltschko）是Osmo的CEO及联合创始人。他在谷歌工作时发起了一个研究项目。该项目起初专注于把气味数字化。最终进行了气味生成的技术探索。2023年。他获得Lux Capital和谷歌投资的6000万美元。并将Osmo作为独立初创公司推出
在技术方面 Osmo 公司整合多领域知识 这些领域包括机器学习 数据科学 心理物理学 嗅觉神经科学 电气工程以及化学等 借此构建跨学科技术框架 目的是实现气味数字化
威尔奇始终专注于气味研究。他觉得这种常被忽略的感官有着强大的情绪影响力。并且人类对其认知还存在极大空白。成功复现李子香气后。威尔奇带着此成果在多地做技术演示。展现了气味数字化的现实可行性
很多人可能会有疑问，这个技术到底有什么实际价值呢？
Osmo官方强调 其核心使命是推动人类健康福祉提升 特别指出数字化嗅觉技术在医疗场景有革新潜力 通过精准控制气味分子 医疗工作者能开发基于嗅觉刺激的辅助治疗方案 比如利用特定香气唤醒患者记忆 或作为非药物性焦虑干预手段
另外它还有可能在VR游戏里发挥作用。能增加VR设备的沉浸感。或者你可以利用这项技术。来保留亲人的独特气味。
当然这些均为长期愿景。仍旧那句话，先将一切伪装起来，直至你取得成功。在近期，威尔奇期望Osmo能够制造出更具安全性、更具可持续性的香味分子，这些分子用于香水、洗发水、驱虫剂以及洗衣粉等日常用品的香料中
Osmo的官网上简单列出了他们的研发历史：
在Osmo建立前 Alex Wiltschko于谷歌研究院带领团队 他们运用先进机器学习技术 构建了Osmo气味映射图的基础
取得了一项重大突破。能够使用图神经网络。依据分子结构预测其气味。
创造出此前从未听闻过的新分子。进行了预测。预测的准确度超越人类。
设计出了让蚊子觉得难闻的气味分子 比如驱虫剂 且在人体试验里比避蚊胺更有效
他的团队构建这一气味地图时 利用了一个数据集对AI模型进行训练 这个数据集包含5000个芳香分子 这些芳香分子广泛覆盖多种气味类别 比如花香 果香 薄荷味等
威尔奇发现 计算机分析分子时可能棘手 因其分子结构复杂 移动一个分子键 分子气味可能从玫瑰变臭鸡蛋 但因人工智能技术进步 该模型能捕捉分子不同结构中的模式 并利用这些知识准确预测其他分子气味
不过，用来训练模型的数据集确实来之不易。
大型语言模型能利用整个互联网数据训练。但在构建人工智能模型时，类似的气味信息数字资源库还不存在。所以，他们花约一年时间与香水行业公司合作。
起初 他们认为这些公司会有很棒的数据集 但实际并非如此 这促使威尔奇和他的团队创建新的数据 为此 他们收集了数千种分子 还收集了调香大师对这些分子气味的描述 然后将这些数据输入图神经网络 图神经网络属于机器学习范畴 它使用强大算法检测和分析数据点之间的关系
威尔奇称 他的团队能够运用GNN 助力AI模型理解原子 理解连接原子的键 理解分子结构怎样决定其气味
气味数字化能开拓出前所未有的应用场景。其中最基础的是气味的远程传输。威尔奇表示，Osmo希望最终利用自身技术。把一个地方的气味数字化。接着在另一个地方再造一个完全相同的副本。以此实现气味的远程传送
事实上 该公司发布了博客内容 他们在博客里称已成功实现了这一目标
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具体而言 先挑选一种要传输的气味 接着把它放进一台GCMS机 若该气味源于液体 便直接进行注入 要是它来自固体样品 像李子 那就采用顶空分析 即把气味困在物体周边空气中 再通过管子吸收
Osmo公司借助GC-MS质谱分析技术打造了气味数字化链路。设备先把样品分子解析成原始数据。这些原始数据经云端处理后转变为高维气味图谱里的坐标点。有一套由AI驱动的新型气味映射系统。它能够精准预测特定分子组合的气味特征。还能生成可执行配方指令
配方机器人接到指令。它借助精密配比多种香气分子来实现气味复现。近期有技术突破。该公司宣称运用AI算法成功研发出全球首创的香水分子库。首批向欧美市场推出Glossine、Fractaline、Quasarine三种突破性香气分子。
研发团队为每款创新分子撰写了富有诗意的感官描述 这很有意思 以Glossine为例 其香调被诠释为 有着茉莉花般鲜活的气息 中后调流转出钻石切割面般璀璨的光晕 这种突破性香气分子 可为任何经典香氛注入拉斯维加斯霓虹灯般的耀目光泽 缔造独一无二的嗅觉焦点
另外Osmo也在开展多模态AI的研究。具体而言。他们研究的是依据图像生成相应气味。当然图像又能够基于文本进一步生成。
总之这项技术背后存在着无穷的可能性。比如未来我们或许能观看带气味的电影。能实现视觉、听觉和嗅觉的全面体验。这项技术有可能让那些风景如画的电影。在视觉和听觉基础上。增添嗅觉体验。进而变得更吸引人且气味宜人。
硅谷大佬投资品味很刁钻。只要技术创意足够好，他们就会追着打钱。要让硅谷大佬看到技术，得学学韩国那小哥的营销手段
参考来源
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