“AI创业不需要清华博士，没上过学也可以”

清华博士创业等于高估值吗？

“AI应用不需要清华博士来做，没上过学也可以。 ” 

“都是估值和技术水平严重不符合。 ” 

“有博士毕业直接创业的项目估值都1亿美金了……实际啥也没做出来啊。 ” 

“你确定那叫估值吗？梦幻值还差不多。”

小红书上涌现了大量投资人对清华博士AI创业的吐槽。

2023年可以被定义成国内“AI元年”，在一级市场并不高涨的情绪中，AI创业公司充当了挑起一众投资人荷尔蒙的角色。而在这些AI创业公司中，清华博士，或者统称为名校博士创业者几乎占据AI创业行列半壁江山。

这并不奇怪。AI的全称为Artificial Intelligence，意为人工智能，是集高端技术和算力于一体的前沿科技。名校博士与科研成果是完美的搭配组合。

然而，这样的配置为什么引发投资人的恐惧？小饭桌询问了某资深投资人Rock（化名），得到的答案是：清华博士（创业），学生在前面当演员，教授在后面当背后的手，真实投入多少很难评估。个人不看好，也很谨慎。

这很隐晦地表达了投资人对这类创业者的不信任感。许多名校博士实际创业成果并不出彩的情况下，想用名校光环获得远高于实际价值的估值投资，并不是所有投资人都买账。

看似闪光的团队背景不被投资人买账的原因是什么？这是个例还是普遍现象？在投资人眼中，值得高估值的AI创业项目又是什么？小饭桌找了更多关注AI创业项目的投资人，试图还原投资人心中的真实想法。

名校光环下的阴影：估值虚高

商业化能力相比普通创业者弱，但站在名校与技术的高起点上，名校博士创业对估值的预期却往往高于普通人。

“目标期望高，技术本身没什么问题，就是商业落地困难，盈利模式不好，营收也不高。不像国内70-80后制造业的创业者，估值没这么高，更注重营收和订单，毕竟寒冬下要先活下去。”某投资人陈冬（化名）说到。

某国资投资副总Sunny（化名）告诉小饭桌，他曾经关注过同济大学的AI创业案例，是一个研究生团队做的数字项目。“我的感受是他们理想主义比较多。这群研究生没有经过正儿八经的商场考验，做事情总是怀着很多的美好想法，而其实现实非常残酷。”

AGI目前在国内刚经过了一年的爆发期，技术创业者在现阶段具备一些被偏爱的优势。所以看起来AI创业，博士是基础门槛。然而，技术出身创业者容易陷入卷技术的怪圈，实际技术需要落地才能体现价值。

“科学家创业受热捧是长久以来的惯性，毕竟技术是离底层变革最近的职能。我今年做过几次AI黑客松和路演评委，也交流了很大比例技术背景的创始人。大部分技术出身的创业者商业化能力较弱，对用户需求和产品节奏的把握欠佳，某种程度上也是2023年AGI“锤子找钉子现象”的重要原因之一。”小红书博主李依桐告诉小饭桌。

她认为，目前国内的AI创业总体呈现出这样的特点：利用开源大模型技术叠加具体应用场景。本质上技术层面的含金量并不能够完全体现出名校的优势。

李依桐补充到：“是否需要名校配置还要看AI创业的具体方向，如果是大模型，是需要顶级科学家，比博士更高层次的要求。应用层和中间层创业若是往技术创新方向，如文生视频，文生3D还是会对技术有要求， AI相关的博士学位是基础配置。反之主要做产品和服务，对技术的要求实际没有那么高。可开源模型直接训练或大模型直接调用。”

“现在AI领域遇到的生成效果稳定性差，幻觉，成本高等问题，是技术本身的问题，不是在于技术个人的实力问题。”

Sunny总结：正是因为现在市场流速非常快，突然出现一个好的场景，会有很多同类型的项目立马在资本的支持下快速崛起。这种情况下，淘汰率非常高。也意味着，先期资本的亏损率会非常高，因为世上最终只能留下“前三名”。

一个迅速火爆的行业，前期大概率是起泡沫的阶段。“AI的未来是充满想象的，对应市盈率就会很高。这与二级市场里的公司一样，没有业绩，连年亏损，但未来有预期，估值和市值就可以很高是一个道理。”Sunny说到。

然而，这只是行业与创业者造成的吗？或许一部分投资人也有责任。

Rock告诉小饭桌，过度关注名校博士创业团队和项目，是投资人偷懒的做法。他表示，找个名校团队一直梭哈，总会有胜率，而且认为一直梭哈名校的胜率要高于梭哈普通学校，根源在于投资人看法和名校声誉累积。

行业骤起引来热度，技术出身的创始团队缺乏接地气的商业化sense，投资人在不确定的情况下押宝“名校光环”，重重因素堆起了虚高估值。

因此也有投资人表示，虽然2023年大家都在喊话关注AI项目，但真正出手的也寥寥无几。

不卷技术卷学历

过度放大“名校赋能”的作用，投资人在重学历的风潮中迷失了“本心”，也变相加剧了创业者们卷学历的风气。

“能赚钱的生意投资人看不上，能拿到大额融资的项目不赚钱，投资人宁愿把几千万美金投给公司名字都是一个游戏大招的优秀（名校）年轻人，也不屑于看一眼能赚钱接地气的生意，本质上还是赚钱的生意资本市场退出故事不够好。”Rock说到。

放眼望去，名校博士不仅成为AI创业者的标配，甚至创业团队也“卷”起高学历配置。

多位投资人向小饭桌表示，“名校是标配，甚至是必须了。不是985名校，估计很难进入玩家序列。国内除了清北，还有浙大、交大系居多，现在甚至需要中美双背景。海外以那几家最顶尖的美国常春藤院校为主。但是国内现在具有海外名校背景的精英在AI方面的创业也越来越多，拥有美厂经历，如硅谷技术人员，或国内头部互联网大厂经历，也都是加分项。”

据IT桔子调查显示，2023 年中国新经济创业市场新增名校背景创业者多达数百名，一个明显的变化是名校出身的创业者从国内顶级 985 院校水平逐渐上升至世界一流名校，且从此前的本科毕业水平居多到现在挤满了博士、博士后、教授等人物。

从创业者学术水平来看，此前博士、教授、专家等多身居高校、研究所，只有少数人选择创业，而现在创业者达到博士水平也只是「入门级」操作，多家公司核心创始人配置已上升至「博士+教授」「博士+专家」等水平。

不仅是创始人，整个团队的学历水平也在不断升高。例如，2023 年 3 月成立的交互式智能内容创作平台「HiDream.ai」，团队中博士、硕士占 90% 以上；2023 年 5 月成立的仿生视觉处理平台开发商「动微视觉」，团队创始成员均来自瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH）神经信息学研究所，具备全团队博士学历。

除了技术层面的看似匹配，名校博士AI创业还有哪些优势吗？

众所周知，AI相关的创业需要大量算力的投入，算力高价是短期内无法改变的现状。在购买算力这一门槛上，就筛掉了一部分普通创业者。而名校配置背后往往伴随着更多资源，包括但不限于资金能力。

“AI的决定项取决于算力，有资本实力投入算力支出的城市和大学都不多。今年很火爆的算力租赁，就是这个道理。需要算力的公司，可以通过购买算力服务，解决需求。算力成本是非常高的。”Sunny告诉小饭桌。

此外，名校博士创业，意味着更多的政商资源，这也是普通创业者无法比的。国家对人才的政策支持与财政补贴，或许会成为早期支撑企业活下去的重要力量。“这是平台的赋能。”Sunny说到。

但打铁还需自身硬，赋能再多，仍需团队有实力自己“造血”。

祛魅技术创始人,通用型更有优势

无论对创业者还是投资人来说，商业化都是最本质最现实的追求。

纵观国内的AI行业发展，在大模型技术总体处于追赶的状态下，AI+应用场景是更被投资人看好的方向，而这需要创业者对细分应用场景的深刻理解。

李依桐与多家大模型厂商曾有过交流，2023年下半年大模型厂商纷纷密集前往硅谷，表示国内的大模型商业路径不清晰要去国外找找灵感。并且评价：海外云淡风轻的卷，国内是Si里逃生的卷。

10月份李依桐和国内某3万用户量的AI产品团队私下交流，对方称他们目前已算国内大模型厂商的重点客户。

“国内大模型2023年以模型为主，To B方向和企业业务系统结合做些ReinForcement的路径不是常态，由下半年大模型已开始动手收购应用，可窥见2024年趋势大模型厂商会往模型+应用方向延伸。由此可推中间层的部分机会在2023年或被高估，许多潜在机会或是伪需求，须待上下游先厘清。”李依桐说到。

关注AI赛道的投资人王皓（化名）赞同这一观点。在王皓看来，在算法公开的基础上，虽然大部分创业者都是IT出身，但是对上下游不理解，依然做不好商业化。

这是一个Know How的事情，所谓AI+应用场景的难点在于对某个特定场景的深刻理解。仅从这一点来看，名校博士与普通人创业相比，不存在优势。

在面对名校博士与否的问题上，Sunny并没有太多执念。他表示，投资人要看的三要素一直都是：人、事、产品。这与名校还是普通人关系不大。

“如果一个普通人拥有非常强的商业思维，不一定比带着名校光环的人差。对投资人而言，既然能去做投资那投资人的资源也不匮乏。说白了，落地的点不是名校或普通人，而是因地制宜的审视，对人对产品的判断。名校比普通人就多了一个资源，而这个资源对于投资人而言不是事情。”Sunny说到。

Sunny认为，AI的发展需要建立生态，不是某个环节发展起来就都好了。“中国在硬件领域有明显短板，比如被卡脖子的芯片算力问题。纯技术壁垒层面，国内在数字建模等计算机编程方面肯定是弱于传统欧美国家的，但国内也会有一些技术大牛，已经做的很好了。已经不存在所谓的完全绝对的技术壁垒，无非是时间问题。”

对于投资人来说，当大家都蜂拥而入时，是泡沫吹起的时候。最后哪家能做好需要市场的验证。

AGI本质上推进了知识的平权，很多0技术基础的创业者已靠AI独立开发完产品。2024年更多产品、营销，以及运营出身的创业者将厘清技术逻辑，探索由需求端切入的创新机会。

本文来自微信公众号“小饭桌”（ID:xfzmedia），作者：贾紫璇 懂技术，懂产品，又懂营销与增长的通才型创始人会是接下来的种子选手。