Tiffany是我们社区的常驻投资人，我们每周都会一起聊20个项目，聊遍五大洲项目后，我们发现AI创业全球化也许不是一道选择题，而是一道必选题。此外我们还一起讨论了AI行业的发展前景、技术人对AI发展的态度和担忧，以及AI与制造业的结合、国内AI发展需要考虑的政治风险和政策影响。

【嘉宾介绍】：Tiffany Wu，AI行业投资人，10+年产业并购投资和企业战投经验。最近6年一直致力于前沿科技和AI领域投资和业务拓展；在投身AI行业之前，曾任中信资本副总裁、MONITOR战略咨询顾问。北大元培班本科，英国UCL硕士

【时间轴】：

00:00 AI投资人的故事

Tiffany分享了自己从传统产业转型到AI投资的经历和困惑。他解释了自己对AI的选择和发展观点，并提到了在与技术人员交流时可能存在的障碍。他还强调了与不同背景的人聊天对个人进步的影响，并描述了自己在AI独角兽公司的工作经历。

04:16 AI行业的发展与应用方向

博士创业团队、AI行业的起伏、信仰与投资派别、国内外AI应用方向的差异以及在中国市场上的应用前景等问题。同时提到了国内AI发展需要考虑政治风险和政策影响，以及一些行业由于安全性和长期发展考虑而不敢轻易涉足。

08:47 AI+和+AI的不同

讨论了AI加和加AI的不同，以及在AI加过程中需注意的问题。强调了要从产业本身的规律出发，尊重产业本身的workflow，整合技术来提升产业。同时，提醒不要过度迷信技术，应从商业和产业规律的角度回归，评估成本和收益，考虑长期发展路径。

14:15 AI+的应用和产业的前景

AI加的应用和产业的前景，以及技术人对AI发展的态度和担忧。讨论还涉及到了AI与制造业的结合以及对制造业的影响。虽然对于AI在制造业中的应用还没有定论，但制造业从业者们仍在思考这个问题。

21:48 制造业与AI的结合及其影响

制造业通过与AI的结合，能够降本增效、突破传统局限，并占据行业前沿。AI的发展将带动能源、数据中心、机器人等相关产业的兴起，形成大量新兴市场。制造业需要从战略角度思考，注重开源而非节流。中国的优势制造业将从中受益，如英伟达和新能源产业链公司。然而，要实现数字化、信息化、数字化和智能化的转变，需要先解决思维方式和管理方式的问题。因此，制造业与AI的结合需要找到合适的切入点，并进行免费咨询来换取业务机会。

28:20 AI在制造业中的应用前景

新能源和能源相关行业在AI时代的应用前景较好。短期内，能源行业可能会优先实现AI结合，接下来可能会有各个行业的终端设备与AI结合。在算力和数据要求方面，虽然存在一些挑战，但是国家可能会集中力量突破算力问题。媒体对AI应用的担忧可能被过度夸大，生产数据和工业数据仍然具有较高的价值。目前许多AI应用主要是通过自动化解决问题，而并非需要最强的AI能力。

32:41 制造业数据和算力的重要性

制造业中的数据和算力问题。发言人认为，在制造业中，数据的重要性有限，更多需要的是算力和最新的技术。制造业行业的数据相对较少，而且国内有竞争优势，所以不需要过于担心数据问题。他认为媒体过分强调了算力、算法和数据的重要性，而忽略了其他因素的影响，如电力、能源、人力等。最后，他提出了在制造业中，know how的重要性不容忽视，数据并不是决定一切的因素。

37:10 制造业与AI技术的结合

制造业与AI技术的结合，并介绍了一个我们计划在广东地区开展的制造业加AI的社区或社团。该社区将定期举办线下活动，包括圆桌会议和产线参观，以促进技术交流和应用。另外，对话还涉及了比较国内和多伦多的创业环境，指出多伦多具有良好的技术驱动和产品驱动的创业氛围，普通人在这里会有更多的机会。

42:27 多伦多的创业环境和全球化视角

多伦多具有多样化的文化市场和消费能力，适合创业者推出全球化产品。相比之下，国内的创业环境则更加注重被大厂并购或特定投资人支持。此外，讨论了创业公司实现全球化需考虑的成本和架构问题。AI创业需要全球化视角，但不一定需要搭建两套班子服务两个市场。最后，提到了提供给创业者的建议和指导，以及避免掉入创业坑的方式。

50:36 全球化趋势与创业选择

全球化不是一定要到海外的问题，而是要具备全球化的视野和产品眼光。政府引导的国内大趋势有利于集中力量办大事，创业机会也更多。根据资源和优势选择在国内或海外发展，需要考虑组织和团队的挑战。国内制造业和政府支持的资源是优势，技术上团队设计也要考虑全球化。同时，找到有全球化视角的合伙人也很重要。

55:03 国内创业环境与发展

括全球化背景下的国内创业机会，政府对外国创业者的欢迎程度，国内对留学生和科学家的创业支持，软件领域的人才优势，创业的想法与产品的关系，以及融资和团队建设的要求。同时，对于AI时代的创业成本和技术门槛也进行了探讨。

01:00:33 AI创业成本高的原因和挑战

AI创业成本不低，需要沉淀和准备，工程化挑战大。很多人无法接受AI，技术领域人员面临转不过来的困境。AI原生产品缺少传统，AIGC不应是创业方向。未来AI创业者需有生生不息的念头和愿意实践。

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