浪潮和泡沫同时存在，追梦方法论（经过验证的 6 个原则）
2026-02-14
事实是什么？规律是什么？
是否知道，是一个层面
是否能够清晰表述、总结，是另一个层面
是否坚信，并实践，又是一个层面
很多东西，零散的知道，如果
系统呈现出来、并实践，将产生巨大的力量。
Benchmark合伙人Bill Gurley的一份2小时播客记录
今天有条挺跨界的新闻：奥运自由式滑雪冠军谷爱凌将加入硅谷顶级风投Benchmark，担任高级投资经理。最新消息是谷爱凌否认了…稍后我再看有无进一步进展了
但如果你了解Benchmark最近一年的轨迹，会发现这家机构和中国AI生态的交集也比想象中深得多。
去年4月，他们领投了发源于（这个词准确吧……）Manus 7500万美元，几个月后Manus被Meta以超过20亿美元收购，Benchmark赚得盆满钵满（如果交易顺利的话）。
Benchmark合伙人Bill Gurley去年12月底他刚上了一期Tim Ferriss的播客，两个人聊了整整两个小时。话题和AI、和中国相关性极大，包括：AI到底是不是泡沫、中国10天深度考察的真实见闻、Bob Dylan和Danny Meyer的人生转折故事。然后，他还建议看雷军的演讲。
对于当前的AI焦虑，他的主张是：在AI工具让信息和学习成本趋近于零的今天，普通人追逐非主流职业梦想的成功概率比历史上任何时候都高。
一、AI泡沫：真浪潮和投机者永远成对出现
Gurley的Benchmark合伙人Peter提醒他一本2002年出版的书，Carlota Perez的《Technological Revolutions and Financial Capital》（技术革命与金融资本）。这本书的核心洞察简单到令人拍案：每一次真正的技术浪潮，都必然伴随泡沫行为。因为快速财富创造会吸引投机者、浑水摸鱼的人涌入。
“人们喜欢把这当成非此即彼的辩论——你信AI还是你觉得是泡沫？但如果你研究Perez，答案是两者同时存在，它们成对出现。”
1、大公司的circular deal（循环交易）令人担忧
从微软投资OpenAI开始，OpenAI又承诺从微软采购服务，这种”我给你钱，你再花回来”的模式已经蔓延。Anthropic和Amazon之间也是类似逻辑，Dario Amodei在Dealbook上亲口承认：”Amazon想让我们花我们没有的钱，所以他们给了我们更多钱。”Gurley直言，按规范的会计标准来看，这说不通。Nvidia也在做类似的事，给合作伙伴钱，同时承诺购买他们剩余的服务。有人辩解说金额不重大（not material），Gurley反问：”那你为什么要做？”
2、散户投资者要格外小心SPV（Special Purpose Vehicle，特殊目的载体）
SPV是一种一次性的投资工具，有人拿到了某个热门AI公司的投资份额，就打包成SPV卖给散户。问题是，有些推销SPV的人甚至还没拿到底层股票，只是”希望能拿到”。Gurley把这些人归类为interloper和carpet bagger（投机客）。真正赚到100倍回报的投资，早在AI热潮开始之前就已经完成了。现在入场赚大钱的概率非常低。
3、普通人投资私人公司的两大结构性障碍
第一，大多数VC支持的私人公司最终归零——多数人只想要那张中奖的彩票，但不愿意连买12年的废票。第二，私人公司的信息透明度极低，不像上市公司有审计过的财务报表，”水分很大”（super loosey goosey）。
二、如果现在做天使投资：找AI和深度行业知识的交叉点
Gurley自己挂靴离开机构VC之后，本想做天使投资。他把这个想法告诉一位硅谷知名CEO，对方反应是：”你为什么要做那个？我投了50个，人家连电话都不回。我恨不得从没做过。”
但如果非要做，Gurley的筛选标准很明确。
1、找”最聪明的AI用户”，而非AI模型本身的构建者
理想的创始人画像：对某个垂直行业有深刻理解，同时极度好奇并密集使用各种AI工具。他们能成为自己所在领域里最会用AI的人。别去投下一个大模型公司——那需要十亿美元级的天使投资，游戏规则已经变了。
2、远离OpenAI的”下一步待办清单”
去网上看看Anthropic和OpenAI的人在公开谈什么，如果你投的方向正好是他们即将做的事，你很难获得保护。真正安全的是那些偏离主路径的深度垂直领域，比如废物管理这种。即使大模型理论上能理解这些行业，但每个客户的workflow（工作流）、本地数据集、业务流程都需要被缝合在一起。
3、当前机构投资者对非AI项目的兴趣为零
这个”零”是字面意思。如果你天使轮投了一个非AI项目，指望它将来还能融到钱，在当前环境下几乎不可能。Gurley说他可以同时嘲笑这个现实，也可以为它辩护，但这就是现实。
他还强调了一句对所有人适用的话：”不管你在什么行业，你都应该在玩这些AI工具。保护自己职业生涯不被AI淘汰的最佳方式，就是成为最AI化版本的自己。”
三、中国10天考察：被误解的竞争机器
Gurley今年夏天第七次去中国，带着在港大读亚洲研究的女儿，10天走了6个城市，坐了高铁，参观了小米SU7工厂。他这次不是去见创业者，而是带着”eyes wide open”的心态，睁大眼睛、不带预设地去看真实的中国。
1、最大的误解：把”Communism”等同于”无创新的苏联模式”
很多人（美国人）听到中国的体制，脑子里浮现的是积雪覆盖的灰色砖楼，死气沉沉、毫无活力的苏联风格。现实完全不同。Dan Wong的畅销书《Breakneck》很好地解释了这一点：中国发布五年计划，但各省之间的竞争极其激烈。地方长官如果做得好可以往上升。
太阳能、电动车、机器人领域都有数百家公司在残酷竞争，结果是诞生了极具创新力的企业，产品价格远低于美国同行。当然，省际竞争也导致了过度建设，代价同样真实。
2、”他们只会抄不会创新”这种说法完全错误
Gurley举了MEMS LiDAR（微机电系统激光雷达）的例子：美国Waymo车上的LiDAR要5000美元一个，中国公司用固态半导体技术做出的MEMS LiDAR只要130美元，装在每辆车上。雷军是另一个活例子——10年前宣布要做手机，没有任何手机经验，现在小米是全球第三大手机制造商。
Gurley说雷军2024年的全员演讲在YouTube有翻译版，强烈推荐看30分钟到1小时的部分，讲他设计汽车的过程。雷军在公司停车场给每辆自己没开过的车贴纸条，让员工写三个优点三个缺点并把车借给他，据说开了200辆员工的车。”你听到这种事，就会想：Apple有人这么做过吗？”
3、中国的结构性优势：供应链纵深和基建成本
中国建核裂变电站的成本是美国的四分之一（韩国也差不多）。如果美国想把制造业搬回来，但解决不了这个成本差距，搬回来的东西在全球就没有价格竞争力。而且小米工厂每辆车对应的员工数只有美国的三分之一，10年后可能是六分之一。把所有汽车生产搬回来创造的也就是几十万个岗位，不是几百万。
Dan Wong说了一句精辟的话：”美国由律师治理，中国由工程师治理。”想在美国建点什么，律师会想办法阻挡。Elon Musk把超级工厂放在Austin而不是加州，根源就在这里。
四、追梦方法论：6个经过验证的原则
Gurley和合著者花了6年收集故事，增强他在德州大学的那场演讲。书中有20-30个成功案例，几乎所有人都符合同一套模式。
1、热情测试：你会在空闲时间主动学习这个领域吗？
Angela Duckworth的《Grit》（中文版《坚毅》）讲了两个要素——passion（热情）和perseverance（坚持）。她后来说如果能重来，会把热情的权重调得远高于坚持。因为现代教育已经教会孩子们”磨”——从六年级开始学长笛、打曲棍球、刷SAT、上额外学分课。但没有热情做底，终究会burnout。
判断真正热情的测试很简单：你愿意不看《绝命毒师》，而去读这个领域的东西，并且因此感到兴奋吗？
2、去行动的中心（Go Where the Action Is）
Bob Dylan从明尼苏达搬到纽约，去找Woody Guthrie——Gurley称之为”可能是我听过的最执着、最疯狂的拜师故事”。他搭便车去的，身无分文。到了曼哈顿民谣音乐的中心，他在明尼苏达研究的那些人全都在那里。Ferriss说自己的经历完全一样，搬到硅谷之后的几乎所有重要人脉——Naval Ravikant、Kevin Rose、Garrett Camp——都是偶然碰到的，在咖啡店、烧烤聚会上。
“你在ChatGPT上只能得到你主动提问的东西。但在行动中心，你会撞上你根本不知道自己需要的东西。”
虚拟也可以。Mr. Beast（Jimmy Donaldson）的故事：他找到三个同样痴迷YouTube的人，四个人每天在Skype上通话20小时，持续好几年，分享最佳实践——甚至细到Instagram发帖图标的颜色对转化率的影响。Jimmy说他们四个都成了百万富翁，”如果你或任何随机的人是第五个加入那个通话的人，你也会成为百万富翁。”他把Gladwell的一万小时理论改了一下：”我们四个人每人一万小时然后共享，等于四万小时的专业积累。”
3、拥抱你的同伴（Embrace Your Peers）
太多人把同行当竞争对手，觉得要踩着别人往上爬。Gurley说世界已经足够繁荣，这种零和思维完全没必要。选择同伴只需要两个测试：信任（对方不会在第一个机会就把你挤出去）和共同的学习热情（对方也在用自己的时间学习）。
同伴在你遇到至暗时刻时尤其重要。导师也能帮忙，但你会担心被导师评判，同伴之间没有这种压力。
4、掌握历史和前沿的两极
在任何领域，同时了解历史底蕴和最新创新前沿，都会让你极具竞争力。Bob Dylan在离开明尼苏达之前，对民谣音乐的了解可能超过当地任何人——他借（甚至”偷”）朋友的唱片，在唱片店的试听间里听遍一切。Scorsese称他为”音乐探险家”。纽约认识他的人说他能模仿任何一首歌。Picasso同样——14岁就是完美的写实画家，巴塞罗那毕加索博物馆的早期画作会让你震惊。先吃透基本功，再谈创新。
即使你不是在追梦，哪怕只是去面试高乐氏的市场营销岗，如果你能同时展示对历史上最佳营销人的研究和对TikTok的理解，你会在面试中碾压对手。
5、免费工作的价值被严重低估
Danny Meyer放弃20万美元年薪的销售工作转行餐饮，第一份餐厅工作的薪水只有原来的十分之一。之后他自费去欧洲做stage（法语，在餐厅免费实习），本质上就是免费劳动。Ferriss自己当年在硅谷的方式是去TiE（印度企业家组织）等非营利机构做志愿者，发现大多数志愿者只做最低限度的事，你只要多做10%——比如帮人续杯水——就会被注意到。
发型师Jen Atkins的故事更疯狂：她在事业上升期，会潜入巴黎时装周的后台，主动免费给T台模特做头发。不是被邀请的，是偷偷溜进去的。做了好几次。后来她成了这个时代最成功的发型师之一。
6、永远不会太晚
Tito Beveridge在40岁时看PBS节目，屏幕上说：”拿张白纸画一条线，左边写你喜欢做的事，右边写你擅长的事，然后想想中间是什么。”他学过化学，喜欢社交和去酒吧，圣诞节会自制调味伏特加送人。就这么简单的交叉点，他决定去做烈酒生意。当时德州没有一家酒厂，法律几乎不允许，他靠信用卡融资，亲自推动修改了法规。结果：Tito’s Vodka现在是全美销量最大的单一烈酒品牌，他拥有100%的股权。
Sam Hinkie的故事也类似。McKinsey顾问，被派到澳大利亚，闲暇时间读了Michael Lewis的《Moneyball》（中文版《点球成金》），几乎是瞬间决定要进入体育分析领域。从读完那本书到成为NBA历史上最年轻的总经理（费城76人），用了大约10年。零经验起步。
五、AI时代的抗脆弱赌注
Ari Emanuel（著名经纪人）募了大量资金投资现场活动和体育赛事，作为anti-AI（抗AI）或AI anti-fragile（AI抗脆弱）的押注。Gurley基本认同这个方向。
他认为服务业会持续繁荣——人类享受体验，这一点不会改变。餐饮、酒店、能创造差异化体验的领域都有机会。他不相信人们会去看为自己量身定制的AI电影，”人们享受伟大的艺术，享受谈论它，享受看过同一个东西的社区感。”电影制作者可能用AI替代昂贵的CGI工具，但讲故事、想象力、写作的核心不会消失。
六、退休之后：P3政策研究所和改变游戏规则
Gurley接下来想做的事叫P3——Purpose, Progress, and Prosperity（目的、进步、繁荣），一个政策研究所。他受到核能政策逆转的启发：5年前核能还被认为是坏东西，现在全球共识快速转向”我们犯了错，它其实是好的”。Steve Pinker、Andreessen、Elon、Joe Gibby的妻子等人不断敲鼓，推动了这个转变。
具体方向包括：建立全球监管俘获（regulatory capture）评分数据库，对各国进行排名，识别最佳实践。推动IPO市场改革——现在的IPO定价由投行手动挑选谁能拿到股票、定什么价，而不是让供需自动匹配，”一个大一的计算机系学生和一个大一的金融系学生，如果让他们设计IPO流程，都会做得比现在好。”他还发现了一封1999年高盛的内部邮件，明确写着”我们可以用这只热门股票来奖励我们的顶级客户”。
他对开源的支持也极其坚定。NIH每年发放400亿美元研究经费，很多最终变成了风投支持的专利产品。”为什么NIH的拨款不附带开源条款？”Elon开源了所有Tesla专利，他的逻辑是竞争优势来自你跑得多快、产品多好，而不是能不能在法庭上防御。
中国在这方面走得更远——10个开源AI模型在激烈竞争，阿里巴巴和腾讯长期支持Linux、MySQL等项目。
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