作者：Victor、Mr. Z， 168X
从 WorkBuddy 到字节跳动，中转站经营者眼中的 AI 淘金牌局
2026 年，AI 基础设施的淘金热正从模型层一路蔓延到「卖 Token」。一方面，大模型价格战白热化，百万 Token 报价压到极低；另一方面，OpenRouter 完成上亿美元融资，AWS Bedrock 等云平台把智能路由做成标配，「中转站」（API 中转与模型分发）这门生意站上风口。当人人都能一键搭一个 Router，真正的竞争力到底是什么？
这一集 168X 邀请到常驻湾区的 AI Builder Sukie（ @sukie234 ）。她从中国互联网博主起步，靠 2021 年那波 Crypto 红利完成原始积累，两年前赴美读 CS、转做软件工程师，如今经营 RelayRouter（文字模型中转）与 RelayDance（视频模型中转）两个平台，同时做内容、投资与销售。在这场近两小时的对谈里，她毫不掩饰地把这门生意的底层摊开来讲： 中转站利润薄、流失高，真正赚钱的是服务 B 端与大客户的那 10%；而在一个模型越来越便宜、软件加速消亡的时代，「未来人人都会卖 Token，你唯一的竞争力就是分发」。
一、Sukie 的自我介绍与中转站的「三春」
Victor：这一期我自己非常期待。我们之前聊比较多的是 AI 半导体、Crypto 投资或科技等内容，比较少聊到 AI 产品创业面的 insights。想先请 Sukie 老师自我介绍一下，你之前的经历是怎么样，又是怎么进入到现在做 AI 中转站这个领域的？
Sukie：我自己其实也是吃到了一波红利，就是疫情一直到现在这一段。我是在中国大陆中部一个城市的大学读书，当时我的专业非常差、非常难以就业，所以我也很焦虑。本来我是要走一条非常安稳的道路，但那时候偶然在微博上，我本身是一个类似段子手、写情感内容的小博主，就看到了一些关于 Crypto 的信息，然后阅读了很多相关内容，就选择了梭哈这个赛道。
大概在 2021 年，正好赶上 Crypto 起飞这一波。我在不同的岗位上都干过，做过 VC、做过 DeFi、去过交易所，工作岗位基本上就是在 PR、营销、BD 和产品这一块。到 2023 年的时候，那时刚好是一个熊市，我也观察到了 ChatGPT 的发布，觉得以我过往的背景要进入 AI 这个赛道其实有点欠缺，所以我跑到美国读了一个 CS 硕士，目前在硅谷这边。我在美国也找到了一份大厂的实习，后面就在美国科技行业从事 software engineer 的职业。
进入中转站这件事，要从一个叫 Linux.do 的论坛说起。 当时我很喜欢在 Linux.do 上看一些模型最新相关的内容，然后就看到上面很多人开始建立「福利站」。什么叫福利站呢？就是通过一些薅羊毛的方式去拿到一些免费的 Token，然后给自己的网站引流。那时候通过这种方式拿到大量免费 Token 的中转站，一个是 PackyCode，还有一个是 AnyRouter，这两个最后也上了 Claude 的限制名单。
我当时就意识到，这跟 Crypto 其实非常相似：在一些小众的群体、一批小众的人，他们能够比较早地嗅到市场的风向标，然后自发聚成一些小论坛或小社区，就像 Crypto 的撸毛一样。我当时想，那我也要参与进来。因为我发现市面上很多大厂、企业都在做一些 AI 相关的套壳产品，尤其 Claude Code 出来之后，有很多很多跟它类似的产品，大家都在做 Claude Code 相关的，包括腾讯。但你要给 Agent 接入模型能力，都需要一个 API。
所以我把中转站分成三个阶段，或者说「三春」： 第一春是薅羊毛的极客，他们喜欢薅免费 Token；第二春是 Claude Code 出来之后，大家需要给 Agent 加入模型能力；第三春是最近比较火的一波，通过找到模型的一个漏洞，可以从它的 reasoning 里面提取出 CoT（思维链／Chain of Thought），这其实是中转站第三波发财的机会。 也就是国内有一些不法分子，通过给大厂提供蒸馏（distillation）的方式，获得了一笔比较不菲的收入，主要来源就是蒸馏这个模型的 CoT。
总结来讲，中转站就这三个阶段：第一个是薅羊毛的极客，第二个是给 Agent、给 Claude Code 提供 API 服务，第三个是给一些开源模型提供蒸馏 CoT 的服务。我觉得随着 AI 模型的推广，现阶段人类接触到 AI 工具的人其实还非常少，未来肯定会有更多的需求，所以我会去做中转站这个生意。
二、比钱更重要的两种资本：认知资本与圈层资本，普通人如何跨越阶级
Victor：你文章也写到，你很早期在大学的时候就开始做家教、开民宿等生意赚钱，后来去梭哈 Crypto，累积到可以来美国、持续投入 AI 的资本。在你的经验里，有没有可以跟大家分享的部分，就是要怎么通过个人的努力、并且找到时代的风口，去跨越阶级？
Sukie：我觉得主要是这样。第一，我特别喜欢上网，特别喜欢看一些博主分享。这个习惯从我初中、高中就有了，我特别喜欢看知乎、看天涯，看一些大神分享他们的经验。所以我虽然在一个非常封闭的三线城市长大，但实际上我通过互联网接触到了很多比较先进的信息。
关于赚钱这件事，我今天在我的订阅里也写到：赚钱不是说你现在有多少钱、每年定投 QQQ（纳斯达克 100 指数 ETF），就可以躺着实现财富自由，其实不是这样的。 我觉得人主要的资本其实不是钱，是两个资本：一个是认知资本，一个是圈层（人脉）资本。
认知资本，就是说你要不断地学习知识。现阶段大家不仅要学一些当下最火最热、能用得到的知识，理工科的知识也好、计算机科学的知识也好，或者你要去学 Double E（电气与电子工程）、CS（计算机科学），可以直接去最先进的企业获得最先进的信息，这是你的认知资本。
第二个是圈层资本，也就是人脉资本：你身边的这些朋友，也得跟你一样是爱学习、上进、追求财富的一群人。如果你身边的同学、家长、朋友不是这样的人，那你可以去互联网上找这样的人。你就可以做自媒体，不断地去发自己的认知，去找到跟你有一样认知的人。 我觉得通过这种方式，你才能实现财富自由；而最后拿到的那个结果，其实只是你认知附带的东西。因为没有任何一种投资方式是可以保证稳赚的。
三、Crypto 留下的真正资产：增长能力与「真人营销」的个人品牌
Victor：你之前主要做 PR、营销、BD 等偏市场和增长的工作，也非常早期就在中国互联网上做内容、做流量。我很好奇你这一套在 Crypto 学到最大的增长能力，到了 AI 领域是怎么样迁移的？
Sukie：我发现一个特点： AI 博主的变现能力，其实比 Crypto 博主要差很多很多。 因为 Crypto 博主离钱非常近，当然它中间也没有那么合法；但 AI 博主的变现能力其实挺差的。那它能给你带来的东西是什么呢？其实不是广告收入、也不是混进一些小社区拿到财富密码。
我觉得主要是两件事。第一，你 build 你的个人品牌。你可以利用大模型的能力去做一个自己的产品， 我觉得在未来，人人都可以做自己的产品，然后通过自己的个人品牌去完成分发。 因为我另外一个业务也在做 Instagram、TikTok 的投放，也做 SEO、GEO（生成式引擎优化），我发现在信息爆炸的时代，大家更喜欢看到的是创始人自己在每一个热点事件发生时，结合自己的产品去做输出，整个团队一起做营销。
现在很多 AI 的 startup，营销模式跟当年 Crypto 非常相似。我之前在 GMGN 做过海外 KOL 投放，我发现现在有一个做宠物保险的公司叫 Corgi，它在我们的 timeline 上非常活跃，签了很多当年我签过的欧美 KOL，让这些美女 KOL 不停在推特上发帖子、发自己的照片，然后挂一下自己品牌的 logo，以此来做增长。所以现在 AI 时代很多营销策略，其实也参考了当年 Crypto 的推销方式。
我觉得做个人品牌、用真实的人来跟用户接触，会成为未来一个比较大、大家会觉得更有效的方式。因为你现在用 Agent 去写邮件、写 cold message，一天可以触达一万个人，但真正能成交、能得到回复的，还是靠真人去推广。大家更想看到的，是你真实的品牌。 所以我觉得坚持输出，是一件非常重要的事情。
四、卖 Token 到底是门什么生意：从五月没赚钱到七月 700 客户、2 万美元流水
Victor：你在五月的时候发文说中转站还没赚到钱，只能勉强覆盖自己的 AI 消费；但最近八月你又发文说付费客户已经超过 700 人，七月流水接近 2 万美元。我很好奇这几个月你做了哪些事情，拿到了第一批客户，又做了什么样的产品去测试市场？
Sukie：首先我们发现，做 AI 中转站最大的客户是谁？第一类，是那些已经有了客户、有消费的 Agent 厂商。他们的采购其实也是焦头烂额的，市面上那么多中转站，他不知道该信任谁。 所以很多人选我的原因，是因为我在推特上分享的品牌，他去测试了一下我的中转站，发现确实没有掺水。 我现在最大的客户，其实就来自几家比较大的视频生成产品，以及一些做 Agent 的品牌，他们带来的收入非常稳定，充完了就会持续充值。
第二部分客户，是那些想要做中转站的人。我当时写了一篇文章，把我开公益站的思路、怎么建站、一些比较难的问题、去哪里推广，全都开源了。你只需要把我那篇文章放进 Claude，Claude 会自己去把 Sub2API 或 New API（两套开源的中转站框架）弄下来，你就可以部署，然后去小红书那些地方完成推广。我马上也会公开一套我自己做的、做 GEO 的 skill，我用这套 skill 给我的网站带来了 1,800 个自然的点击。 因为我去分享这些信息、给下游提供货源，那些跟我一样的中转站客户就会来当我的下游、把我当成货源。 采取这个方式的还有谁呢？就是 AnyRouter 和 PackyCode，以及写 Sub2API、New API 这两个开源框架的作者，他们做的中转站也成了很多人的货源。
第三个渠道就是服务。我把品牌打出去之后，有很多独立开发者、做广告制作、动画制作、游戏制作、视频制作的创作者会联系我，说想试用一下我的中转站，那我就会给他拉个群、给他做客服。因为世界上存在大量的人根本不知道怎么用 API，如果你光是写了一个网站放在那里、不手把手教他，他其实是不会用的。但当你教会他、他尝到了 AI 的甜头之后，他就会一直用你的 API。所以综合来看，就是这三个渠道完成了获客。
五、中转站产业链分层：为什么真正赚钱的是 B 端与大客户
Victor：所以整个中转站行业的分层，我的理解是：最上层是这些大模型、大厂；再来是像视频生成、Agent 这些客户产品；然后是像你这样的中转站角色，同时做货源和分销；你下层还有更多做中转站、把你当货源的人；最下面是实际在用 API 的创作者。这样理解对吗？你之前提到真正赚钱的 10% 中转站，主要服务的是模型厂和大厂，你会想去服务这些更顶级的 B 端客户吗？
Sukie：你的理解算是比较正确的。如果你想做得更大，比较大的就是一个叫 OpenRouter 的网站，它的创始人 Alex Atallah 也是 OpenSea 的联合创始人。他们目前应该是卖 Token 卖得最好的：一是做得早，二是很多开发者、企业用户会去接 OpenRouter。他们其实在中转站这件事上贡献了非常多技术，不管是模型的测评、中间件还是基础设施，都做得非常好，所以才能接到大厂的客户。
但如果你的品牌建设、你在欧美或国内的 connection 没有 OpenRouter、或者国内那些比较大的中转站厂商那么好，你只是通过 Sub2API 或 New API 一键建了一个站，那这种中转站其实很难拿到企业客户。因为我们在做中转站的过程中发现，这两个开源框架其实存在大量的 bug，有计费上的 bug、有传参上的 bug。你如果卖给普通个人用户、或一些小商家，是 OK 的； 但你如果要做企业级的网关，就需要非常非常好的技术实力，因为大厂和企业级客户需要非常高的 RPM（每分钟请求数）或 TPM（每分钟 Token 数），对技术架构要求很高，同时也很考验你的 BD 能力、你的企业或政府关系资源。
六、C 端最难做：SEO、GEO、垂直社区与「古法营销」的投放打法
Victor：你现在不只做企业客户，也同时在做 C 端也就是创作者这部分。企业客户是比较一对一的服务，C 端可以 scale（规模化）但收入不像企业客户那么多。你是怎么平衡这整套商业模式，又主要专注在哪一边？
Sukie： C 端我觉得是最难做的，而且 C 端的利润非常薄，客户的流失率也非常高。所以目前赚钱的中转站，基本上都是做 B 端、做 ToB 的。 一个中转站可能一年赚个好几百万，但这好几百万可能只来自于前 30 个客户、甚至前 10 个客户，这就是目前的现状。
ToC 的好处，是你可以比较知名，会有很多散户通过你的一些投放来找到你。这个投放怎么做？我研究了很久，也看了很多竞品，目前市场上做得比较好的比如 Atlas Cloud，还有一个视频平台叫 Higgsfield AI。他们做了哪些投放呢？第一个就是 SEO、GEO，当你问到关于某个模型的时候，你会发现他们投放了大量文章。而且会去 AI 的聊天框里问「我应该用什么样的渠道去获取某某模型」，这样的客户成交率还蛮高的。还有一层，是客户看到你的推广之后，会去 AI 里搜索你的产品来确定要不要用你；如果网上对你的评价很差、对别人平台的评价很好，那他就会去用投放比较多的那家。
我最近发现，在 AI 时代去做 C 端投放、去买广告，比如买 Instagram、Twitter 广告，其实很多中小站都买了 Twitter 广告，它带来的效果其实并不是很好，因为用户看到广告后真实去成交的非常少。那什么样的用户会去成交呢？一个是去 Reddit 上看，一个是去 Linux.do 这种比较专业、比较窄的网站，转化率会比较高；还有一个是去同行业的社区里投放，比如漫剧制作群、写手群、编剧群这种小圈子投放，转化率也会比较高。但核心来讲，公司采购在真正开始买东西的时候，一定会去豆包或 GPT 上问一下。所以我后半段的投放，基本上都集中在两块：一个是做站内的 blog 建设，一个是做站外的投放。
Victor：你之前发文提到，AI 让开发唾手可得，但「古法营销」反而变得更重要。从互联网时代出来以来，大家最一开始都会讨论病毒营销、referral（推荐）等各种增长方法，像腾讯、支付宝、Dropbox 的案例；但到现在反而回到最古法的营销。这一点在 Crypto 圈其实就能看到，早期大家都很直接地去 Bitcointalk 这种论坛找社区用户、打广告，做最黏着的用户。你会怎么通过过去的营销经验，在 AI 中转站这边做到更深的增长？
Sukie：就像我刚刚说的，这波中转站能赚到钱的， 要么你已经有一些 ToB 客户、或你搞 ToB 特别强；要么你给这个中转站社区贡献了一些东西 ，一些内容也好，你自己创建了一个群让同行交流也好，你有一个论坛、或做了一个开源框架也好，就是你帮这波人做了一些他们拿着就能用的东西，不断给这个社区做建设。这个东西可以给你带来免费的流量，就是帮助别人获得流量。这一块我觉得是做中转站一个非常关键的点。像 Linux.do 上面很多做公益站的，其实也是这样获得了好多好多流量。
七、中转站的护城河与尾部风险：精细计费、官方直连、不碰用户数据与换皮投毒
Victor：那在产品和定价策略上，你会怎么做出跟其他中转站不一样的差异化优势？毕竟现在大模型不断降价、毛利被压低，如果要打价格战，要怎么在保有足够毛利的情况下打出差异化？
Sukie：我们其实做得非常细。当你看到一个网站是用 Sub2API 或 New API 框架搭的一个毛坯站（半成品的网站），就产生问题了：因为已知的 bug 就很多，而且这个框架每次更新也会产生一些新问题。
我们不同的地方在于，针对每一个模型，尤其像 Seedance 这种视频模型，它的传参、它模型返回的参数有一些缺漏，我们都对框架做了调整。 我举个例子：如果你这个月用 10 万美元，用的是开源框架给你的平台，你最后会发现它统计的计费，和你实际 API 获取的计费，中间差了 10% 到 20%。这是很多人不会留意的，很多人在 AI 开发的时代不会注意这些细节。我们自己做了很多优化，所以企业在我们这里订购，会发现我们的计费非常准确，这对他们来讲也是非常重要的一点。
还有一点，很多人不要中转站的 Seedance，因为同一个 prompt，中转站那个会跳过一些提示词，或出现一些声音、真人人脸的报错。但每一个模型出来之后，我们都对它做了调整，所以你成图的「抽卡」次数就会比使用别的中转站要低，成本自然也会更低。而且很多视频中转站会使用「超分」，就是把 480P 通过一种很老的超分技术变成 720P、把 1080 变成 4K，以此卖你更贵的价格，看起来却好像比我们更便宜。 我们主打的是「满血」、企业 API 直连：不管是 MiniMax、Kimi 还是 Seedance 官方，我们都是直接跟官方签合同、跟官方采购，所以没有掺水，计费也比较准确。
还有一点是，我们不保存用户的数据。 因为现在很多中转站靠什么牟利呢？靠贩卖用户的数据。而我们的平台经过优化，走的是 AWS Bedrock 的加密通道，所以我们碰不到任何用户数据。之前有一个企业客户来找我，说他想看到员工每一个 session 的信息、想统计员工每天问了 AI 哪些问题、想做监控，我就跟他说我做不到，因为我这边确实不保存用户数据。如果要做企业级的网关，只能这样，企业会非常担心数据问题。有一些 Agent 能碰到用户比较底层的东西，比如操作文件夹、控制账户，它就一定要遵循数据安全协议；它用你的中转站，就有可能让它有诉讼的风险。而我们能出具相关报告，证明我们不碰用户数据，那这样的 Agent、这样的套壳 AI 软件就会比较放心地用我们。你要把你的 Agent 接入我们的 API，你肯定不希望我们能看到你电脑上的数据。
Victor：那从货源建立、客户签约到后续维护，哪些环节是你觉得最大的护城河，哪些比较脆弱、有风险？比如上游客户断供、支付冻结、监管风险等等。
Sukie： 首先上游断供这个东西，我们是不担心的，因为我们是 API 直连。如果上游断供，那只会存在一个问题：这个模型倒闭了、没人用了；那其实这个模型本来也不会有需求，所以这个风险是不存在的。
第二个是监管风险。做中转站确实会有监管风险，但最重要的节点有两个：第一，你有没有出售用户的数据，出售用户数据是最大的监管风险，而我们不碰用户数据，在全世界绝大部分国家都算是比较安全的情况；第二，你有没有出售未经许可、不被允许转卖的模型，我们基本上绝大部分模型都是跟官方直签、直连的，也不存在那种薅羊毛带来的法律风险。
Victor：中转站的安全问题也让一些用户有疑虑，比如模型换皮（像 GLM 可能是 DeepSeek 换皮）、贴牌，甚至有些中转站会做用户数据贩卖、投毒。在中转站这一层，你会怎么解决这些信任和安全问题？
Sukie：如果你采用的是企业直连的 API，那你其实就相当于这个模型厂商的一个分销商。大厂现在也在做这件事，腾讯云、阿里云、百度云，包括 GCP、AWS 都在卖模型，跟 Sukie 卖的模型、跟 OpenRouter 卖的其实很相似，没有什么本质区别。 有区别的是，你能不能把你细分的客户群体服务好，以及你的价格、你的服务。因为大厂很难把销售深入到每一个客户，而卖中转站 API 是一件非常非常依靠客服的事情。 当你的模型不稳定，不管是你导致的还是货源导致的，绝大部分情况是货源的不稳定，你就需要去跟客户沟通、交流，而大厂不可能做到这么细致。这就导致我们中转站还是有一定的存活空间。
八、软件套壳会死，垂直 AI 会赢：WorkBuddy 与「人人都在卖模型」
Victor：你之前发文说软件行业在加速消亡，一个好的 idea 会马上被模型厂干掉；但另一方面，像 YC 等欧美头部 VC 孵化的项目，又能看到垂直应用型的 AI 会是未来的形态。你怎么看软件、垂直 AI 之后的走向？你们现在有没有在做这方面的布局？
Sukie：我们可以发现一件事情：曾经 Claude Code 引起的那波开发 Agent 的热潮，不管你的 Agent 是靠订阅还是怎么样，你会发现这波做 Agent 的基本上快倒闭了。哪些没有倒呢？就是 WorkBuddy。 WorkBuddy 本质上是一个什么？是一个中转站。 因为你可以通过 WorkBuddy 得到便宜的、而且是「满血」的 DeepSeek。
我在这里可以给大家科普一下：DeepSeek 分自部署和它官方的。你其实可以从几个渠道获得 DeepSeek，百度、阿里云，还有腾讯云。你在腾讯云买到的 DeepSeek，其实和百度、阿里的都不一样。为什么呢？因为腾讯投资了 DeepSeek，所以它从 DeepSeek 那边拿到了推理这块的东西，做出来的其实跟官方的非常接近。
所以现在在 WorkBuddy 上使用 DeepSeek 是件非常划算的事情。WorkBuddy 这个产品，就是因为 API 大家用起来比较困难，所以给大家套了个壳，来帮助大模型厂商卖模型。 所以未来你会发现，不管是多模态、视频剪辑、音频，还是大语言模型，你最终要做一个壳，这个壳的主要盈利方式，一是卖订阅，二是既卖订阅又卖模型。所以现在导致的一个情况就是：大家都在卖模型。
九、Seedance 与视频模型格局：字节断崖领先，张一鸣为何不卷蒸馏
Victor：Sukie 这边做的中转站主要有两个，一个是 RelayRouter 做文字，一个是 RelayDance 做视频。做视频这一块你接了像 Seedance 等大厂的视频模型，我很好奇现在视频模型 Agent 的竞争格局是怎么样，你的 RelayDance 主要在做哪些事情，让它的视频 Token 中转站比别人更好？
Sukie：我在这里可以跟大家透个底： Seedance 是目前视频模型绝对的第一名。 虽然最近 MiniMax H3 发布给 Seedance 造成了一些冲击，但实际上 Seedance 手里还有更强的模型没有发布。
我想说的是，视频、多模态这一块，模型的能力更多是一个工程的能力，它本质上更像是一个 Agent 的能力，而不是像 LLM 一样真的是那种智能的能力，因为多模态模型技术实现的方式跟大语言模型完全不一样。目前大厂的竞争格局就是字节断崖式的领先，未来几年之内都很难有大厂能超过字节，这是我个人的感受。因为我听到的一些小道消息是，字节目前的技术能力已经可以实现 30 分钟的视频生成，包括剪辑。
Mr. Z：我们昨天看到一个新闻，说字节的老大张一鸣叫底下的人不要再搞蒸馏了，一切 priority 都要放在别的、更有自主性的事情上。请问你认为这是真的吗？
Sukie：首先第一，字节跟其他大厂不一样， 字节是中国唯一一家、或者说最大的全球化企业，所以它必须符合全球化的一些基本规则。 这个基本规则就是，你不能触碰到 Claude、GPT，或者说欧美资本背后的利益，不然等待你的就是无穷无尽的封杀和封锁。它们其实在 TikTok 时期就已经受到了比较大的监管压力。那么在 AI 领域，前段时间也能看到一些「小作文」，揭露哪些模型厂商参与了蒸馏，里面是没有字节跳动的；而且最近那篇关于 CoT 的论文里，也没有提到字节。所以字节目前在这个事情上非常非常干净。
而且字节是目前最赚钱的， Seedance 其实是最赚钱的，而大部分的模型厂商都是很亏本的 ，他们现金流都非常紧张，甚至要举债、要上市，但字节不用，因为字节的商业化已经足够支撑它这个循环。Seedance 是张一鸣亲自操刀、亲自部署的，他自己非常了解 Seedance 有多强，以及这个东西反哺自己的广告、反哺自己的视频能带来多大的收益，他没有必要去卷。你看现在 Kimi 也好、智谱也好，除了 DeepSeek 确实太强之外，其他模型都在资金链非常紧缺的边缘，依靠刷榜刷分进入了前列，但当一个更强的模型出来之后，这个开源模型的利润它其实收不到自己手里，它没有赚钱。
所以张一鸣的意思是：如果你去参与蒸馏，你将进入一个不赚钱的赛道去内卷，还会丢失自己最赚钱的广告、TikTok 电商，那正常人都会选择放弃这块蛋糕，因为 TikTok 太赚钱了。
Mr. Z：我觉得这体现了两件事。第一，如果把字节想成一艘航空母舰，它的核心还是 TikTok，加上刚讲的广告业务，而且它东西两边通吃，美国、欧美的年轻人也都很爱用 TikTok。所以他们有一头现金奶牛 TikTok 当基底，底气够厚，不用跟大家去卷大模型的战争。第二件事我觉得体现的是如何取得最先进的芯片：TikTok US 背后是 Oracle 跟 Silver Lake 两个美国大资方，某种程度可以说它是一个美国企业，那它可以 leverage 这样的身份去取得英伟达 H100 等最先进的芯片，不需要来蹚这个浑水。
Sukie：是的。而且 Seedance 真的很强，大家可以先体验一下 2.5，等后面 Seedance 3 出来之后，大家就可以领略到字节在视频生成上绝对领先的地位了。
十、字节 vs 腾讯阿里百度：中国大厂的 AI 布局差异
Victor：那你觉得 Seedance、字节，跟其他中国大科技像腾讯、百度、阿里、美团等等，他们在 AI 上的布局有什么差异？字节做了 Seedance，也做了豆包这种更偏 C 端的产品，都做得非常火，取名也很有创意、很生活。
Sukie：比如像腾讯、像阿里，他们在 AI 领域其实完全没有达到欧美的那种程度。主要原因，一是大厂的管理体制比较僵化，你已经有非常赚钱的业务了，很难在 AI 创新业务上梭哈；二是具备模型开发能力的人都自己出来做了，比如智谱、Kimi，他肯定不会去大厂打工，或者他就留在美国建设 Claude 和 GPT 了。所以腾讯、阿里是通过持股 DeepSeek、Kimi、智谱这样的方式来入局 AI 的，他们自己在这个赛道其实处于落后的位置，但确实也能通过投资的这些企业分得一杯羹。
其实腾讯是最好的，因为腾讯没有在模型开发上烧太多钱 ，它通过 WorkBuddy、通过自己的生态、通过自己的企业客户，在这个赛道拿到了入场券。而阿里在这一块，就像它在社交、在广告上一样落后。我觉得阿里云、腾讯云和字节的火山引擎，其实承接的是「卖 Token」这么一个业务。他们模型开发的能力，我反而不是非常看好，但这个东西并不影响他们的股价，因为他们持有非常多中国 AI 领域公司的股票。当然我本人没有在中国互联网公司待过，所以这个评价非常业余。我觉得他们能做的事情：一是有办法买到卡，能通过自部署得到一些开源模型拿出来卖；二是能通过云接触到原有的企业客户，进一步卖 Token。至于大模型的训练，我觉得大家都挺落后的。
十一、中美 AI 竞争是「华人对华人」：卡的瓶颈、开源模型与人才回流
Victor：我们之前研究中国的 AI 资产，觉得主要有几条不一样的路线：一条是华为，一条是阿里、腾讯、百度、字节、美团这些，小米本身也在自研芯片，另外就是最强的 DeepSeek 这一条。现在中国模型在 performance 上已经开始追上美国模型，你觉得美国对中国科技的封锁到现在还有效吗？中国走的这种降本增效的策略，是否已经证明比美国的做法更好？
Sukie：我觉得 中美双方的 AI 竞争格局，其实就是华人对华人。 为什么呢？因为大概在 90 年左右出生的这一批中国小孩，数理化基础非常好、也非常重视教育，很多人都选择了计算机或人工智能专业，然后跑到美国去读。而在美国的这一代年轻人，包括其他种族的年轻人，其实在这一块并不是非常重视，这也跟全球的产业转移有关系。所以中美的 AI 对决是华人对华人。
那区别在哪呢？区别在于美国拥有大量的卡，中国没有大量的卡，中国只有有限度的卡。 比如 Kimi 的 K3 模型一发布出来就霸榜了，但他们上线的时候天天 429 错误（请求过多），因为根本没有足够多的卡。中国受限于卡，只有一个办法，就是开源模型：通过开源模型的方式，去对抗美国的闭源模型。而我们也能看到，其实是越来越追赶上了美国。我自己觉得开源模型是未来，但这件事仅限于大语言模型，视频模型这块是不行的，因为视频模型主要还是一个比较强大的工程能力、做 Agent 的能力，跟训练模型没有太大关系。
所以长久来看，中国厂商的模型能力，绝对不仅仅是「我蒸馏就变强、我得到你的 CoT 就变强」这么简单。我觉得中国这帮做 AI 训练的人，技术上、结构上，加上中国庞大的用户，都很有希望在 AI 赛道领先。这个赛道中国唯一的缺陷就是没卡，但就像 DeepSeek 的梁文锋说的，这个问题其实也是能解决的。
Victor：这也反映到中美人才流动链的变化。以往都是中国人才往硅谷流动，现在 AI 时代，很多顶尖的中国量化、数学人才在美国完成学业之后，反而是回国创业的，比如月之暗面的创始人杨植麟。为什么现在会有这种人才回流的现象？
Sukie：这个很简单，因为美国留不下来啊。你想一想，现在美国发签证，H-1B、CPT 这些特朗普都在卡，你一个中国人才想在美国通过找工作的方式留下来，概率不到百分之一，而且每年 PhD 进入美国的数量其实是恒定的。你在美国根本留不下来，这是最大的人才流失问题。而且我觉得美国现在非常非常「右」，经常会有针对华人创业者或华人科学家的声音，说「你是不是间谍」。随着 AI 变成一个国家安全的布局，美国会越来越不敢用中国人、会设置更多限制，所以就倒逼着这帮在美国求学的中国人回国。这也是我为什么对中国开源模型比较有信心的一个原因。
十二、赴美留学的红利与陷阱：软件工程更难、签证收紧
Victor：你现在在美国湾区做中转站、同时也在求学。你观察到身边的人，包括你自己，为什么现在还是会来到美国？他们是决定要继续留在美国发展，还是有回国的打算？
Sukie：这个我其实想讲一件非常好玩的事情： 我其实非常非常推荐来美国留学，因为我自己就吃到了来美国留学的红利。 以我自己的本科学历，我在中国是绝对不可能拿到任何一个科技大厂面试的；但我一年前刚来美国之后，开始尝试投一些中国科技大厂的实习岗位，发现基本上都能拿到。所以从回报率来讲，如果你想进入 AI 行业，来美国读个书、然后回去找工作，其实是非常加分的，这是很多人都不知道的一个比较好玩的地方。
而且在美国没有那么多学历歧视，也没有年龄歧视，不是很在乎你的过往简历，你只要足够勤奋、英文足够好，就能在美国找到一份工作。因为美国不仅有足够多的大厂，一年要招好多人，还有足够多的 startup。你用你的 CPT 或 OPT 工作一下，我觉得还是比较简单的。可能有人会觉得我这样说话不太对，但相比在中国找工作，这个福利待遇、各方面都会更好。
Victor：那从中国来到美国，现在是比以前更简单还是更难？
Sukie：会更难。近来美国发签证会发得越来越少，而且政策一直在变，感觉越来越难留下来。而且我感觉到，除了大厂有「不能歧视」的限制、还比较遵守之外，很多小公司会倾向于不招中国人。中国人在美国拿到投资的难度，相比本地人来讲也非常大。
Victor：那现在对从中国来到美国的人才来说，哪方面的赛道会比较吃香？软件工程、硬件，还是营销？
Sukie： 我觉得软件工程其实没有很有优势。 因为计算机赚钱这件事，美国人自己也知道，所以现在找工作的这批 00 后小孩，他们是经历了整个互联网发展、按这个线程去培养的，本地小孩学计算机的越来越多，考个好大学也很简单，公司去应聘的时候肯定优先选用本地小孩。所以现在公司优先是不招外国人的，我觉得软件工程肯定是更难了。但别的赛道我暂时也没发现更简单的，目前看起来还是软件工程更简单一点，只是别的赛道好像都需要绿卡。比如最紧缺的护士行业，你得要有绿卡才比较好进。
Victor：护士这个行业，在我们台湾也是蛮多人会把到美国工作当成最佳选项，因为在台湾做护士待遇和工作条件其实都蛮不好的；但如果能考到美国的护士执照、取得身份，美国这边是非常缺护士的。
Sukie：对，我在大学里就看到很多十六、七岁的台湾小孩来美国学护理，一般学护理都是去社区大学。
十三、人生下半场：给 Crypto 人才与 AI 创业同行的建议
Victor：你比较早从 Crypto 迁移到 AI，而且来到湾区第一线、在 AI 产业里实际做产品、创业、做增长。对于现在还在 Crypto 行业里的人，你会给什么建议？
Sukie： 建议就是不要再去买那些没有意义的 meme、那些比较赌博的东西，趁早放弃幻想。 因为每一个周期，我相信 Crypto 还会有牛市，我本人也持有比较大仓位的比特币，而且我从来都不卖比特币，我是非常相信比特币的。但比特币以外的其他山寨，就可以放弃幻想了。放弃幻想、节约时间，去钻研一下你的技术，看你在 Crypto 积累的人脉也好、技术也好、经验也好，在 AI 时代能做哪些事情。其次，如果你是在做 payment 或稳定币相关的事情，那其实还可以继续做，但你也要结合未来的 Agent 支付、或给模型付费这种渠道，我觉得也是有希望的。
我其实觉得 Crypto 还是非常好的一个赛道，因为绝大部分转行来 AI 的 Crypto 人都还没赚到钱，除了 OpenSea 的老板。为什么还没赚到钱？因为这边太卷了，最有智慧的人都在搞 AI，而搞 AI 的门槛很高，而且会越来越高，甚至会卷到他们自己的 researcher 都赚不到钱。 而且我自己觉得，现在才想转软件工程、转计算机科学，其实没有什么太大的意义，因为现在 coding agent 已经可以替代绝大部分程序员的工作量了，不需要那么多工程师了。 所以 Crypto 的人想转 AI，如果还走「我要去学代码、来转工程师」这条路，我觉得大可不必，因为市场上有大量非常资深的工程师都找不到工作。大家可以做的是：还是得转行，不要持有山寨币、meme 币，比特币可以留一下等待下一个周期，然后去学习、看自己能做什么。但转 AI、转计算机科学已经来不及了，这个不推荐转，可以看一眼别的。
Victor：不过你自己来到美国就是来学技术和代码的，那么当时你是怎么考虑的？
Sukie：我其实已经转了工程师了，只是我来的时候比较早，那时候 GPT 也才刚出来，还有那么一点汤喝。我觉得现在是真的来不及了。我很难说未来还有什么样的工作能留给大家，现在可能就是 AI 和 Agent 开发这两件事给大家创造了一些工作机会；等到 coding agent、WorkBuddy 这种能替代更多劳动力的时候，我真的觉得这个世界上绝大部分人都会失业。所以我自己也在想：如果绝大部分人失业了，大家会去干嘛？我今天甚至在想，那是不是元宇宙又能再来一波了？因为大家失业在家，是不是就要去娱乐、玩游戏、线上社交？就像疫情一样导致绝大部分人失业在家，那大家是不是会选择去元宇宙，Crypto 的这个叙事是不是又能再来一次？
Victor：有可能哈哈，希望我们可以看到扎克伯格当年的元宇宙再实现。你也提到你现在其实已经不把赚钱当作主线了，那接下来你会想把最有创造力的这段年华投注在什么方向，还是会想持续做更多探索？
Sukie：我觉得首先，我们这个时代的人第一件事情就是不要轻易地创业。像我卖 Token 这件事，我觉得就是吃到一波很短期的红利，我刚开始卖 Token 的时候，大家都在骂，觉得这个东西不赚钱，很多人跑来跟我说不赚钱、非常难赚；我自己亲身体验，确实非常非常难赚，但也不是完全不赚钱，至少我通过自己的努力还是赚到了一点点，虽然比较少。
我最近有一个感悟：随着年龄奔三，我心里觉得， 未来的人类如果不会花太多时间去工作，那比拼的就是两件事，一个是谁活得更久，一个是谁更会玩。 所以我最近想投注精力的，一个是锻炼身体，一个是去发掘自己的个性、兴趣爱好，成为一个会玩的人。因为未来绝大部分人都不工作、都会在玩；当那些卷王、工作狂失业之后，也会去寻求「我该怎么玩」。那你如果提前成为一个在自我探索、玩乐上非常擅长的人，我觉得也能抓住人生后半场的某些机会。
Victor：最后回到这次的主题，想请 Sukie 给那些想踏入 AI 中转站、想做卖 Token 生意的同行，或想进来的创业者一些建议。
Sukie： 未来人人都会卖 Token，所以大家如果实在想创业，就趁早加入卖 Token 这件事，趁早想明白：不管你做什么样的产品，你都是会没有竞争力的，你唯一的竞争力就是销售的能力，就是这个模型分发的能力。 一是早入局，二是早一点发现自己的客户、然后经营自己的客户，并参与到一些好的模型、开源模型的建设之中。因为我自己觉得开源模型是未来，基于开源模型进行一些改造，比如今天我看到有一个人给 DeepSeek 加了多模态的能力，让它能看到图片、看到 3D 模型。未来大家开模型中转站，除了卖模型之外，还会卖一些基于开源模型做的优化、自己的小模型。像现在有一些网站会收录一些开源的视频、图像生成模型，你那个小模型就会有很多受众、很多喜欢。所以不管是自己部署一个小模型，还是像我一样有销售能力、有自媒体能力去卖模型，大家都趁早做一些尝试，在尝试的过程中就能发现自己未来能够切入的一个赛道、一个生态位。
