这些怪诞的AI应用，凭什么让硅谷大佬追着打钱

如今站在硅谷沙山路（硅谷风投机构聚集的一条街）上，热议最高的词汇非AI莫属。风投机构、加速器等不仅对涌现的数百万款AI产品青睐有加，而且送钱的速度都非常快。曾参加美国顶级加速器HF0的一家中国AI公司的创始人就曾惊讶地对我说，他们打钱太快了，甚至觉得里面会给很多心怀不轨之人可乘之机。

风投机构的追捧也抬高了它们的估值，动辄估值数亿美元甚至数十亿美元的初创公司比比皆是。最近引发国内热议的当属Agent代表Manus，其获得硅谷风投公司Benchmark Capital的投资，估值高达5亿美元，比上一轮估值增长5倍。

这背后当然有硅谷热钱按捺不住的FOMO情绪（错失恐惧症），在AI 大浪潮中，一向热衷投资新技术类公司的硅谷，正在试图捕捉“下一个Google”、“下一个Facebook”等巨头的机会。

硅谷热钱澎湃，也会加剧硅谷创业公司的疯狂，在概念和创新之间反复横跳——“Fake it till you make it”（伪装一切，直到你成功），这个硅谷心照不宣的创业信条被乔布斯、马斯克等硅谷标杆人物奉为圭臬，核心逻辑在于，先以愿景包装未经验证的构想，借助资本注入与人才聚集形成的势能，在资源驱动中逼近预设目标，直至将概念转化为现实。

在AI大浪潮里，今天我们来看几个硅谷风投青睐的AI应用的案例。既有有趣而小众的AI应用，单凭创意就打动了看似视财如命的硅谷大佬，也有靠“骗术”制造出人工智能的假象，揭穿后面临蹲监风险。

一

这个案例表明硅谷的投资神话也不是一直都能成功。

今年4月，美国司法部一纸起诉书将Albert Saniger告上法庭。Saniger是AI购物应用Nate的创始人，他用菲律宾呼叫中心的数百名打工人，演了一出“AI自动化”的科幻闹剧，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，又读了UCLA，法国巴黎政治学院，英国伦敦商学院……长年混迹于纽伦、巴萨罗那、伦敦，妥妥的精英人物。

2018年，Saniger创立Nate，宣称要打造“一键购遍全网”的AI购物神器。在他这个项目里，Nate的AI模型融合了“长短期记忆、自然语言处理和强化学习”，声称能3秒完成交易，日处理万单不在话下。

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。

为了增加可信度，Saniger甚至搬出“93%~97%自动化率”的内部测试数据，声称：只有极端情况需要人工。在后来投资人进行调查期间，Saniger也一再保证，除了极少数的“边缘情况”外，Nate的AI系统几乎能处理所有订单，完全无需人工操作。

靠这套说辞，Nate从硅谷Coatue、Forerunner Ventures等顶级机构狂揽5000万美元。投资人仿佛看见自己坐在AI印钞机上数钱，殊不知印钞机里装的其实是菲律宾打工人。

实际上Nate所谓的AI能力，都依赖于一支位于菲律宾的人工团队。你没看错，是真正的人工，和智能一点边都沾不上。

他在菲律宾设立了一个呼叫中心，雇佣了数百名员工，他们也被称为“购物助手”。这些人专门手动处理Nate用户的订单操作，模仿AI自动完成的效果，包括选择尺码、填写地址、下单付款等步骤，全部由人工完成。

这让我想起刘慈欣《三体》里的人列计算机，由三千万士兵组成计算机的各个部位，通过士兵举黑白旗显现的信号代替了二进制进行运算。

以为这事只会出现在科幻小说里，没想到科幻照进现实。

到了2021年，眼看购物旺季临近，人工团队可能无法满足订单需求。Saniger这大哥慌了，指示工程团队紧急开发机器人救场，来自动化处理部分交易。后来这些机器人确实研发出来l ，但只能用来辅助人工操作，而非真正实现了自动化。

2022年，Nate的“黑科技”终于露馅。有媒体指出，Nate的技术并非是靠专有的AI系统，但Saniger面不改色，辩解说：“我们只是偶尔用人工处理特殊案例。”

直到2023年1月，Nate资金耗尽，被迫卖身还债。这时候投资人才惊觉，5000万美元烧出了一地鸡毛，连AI的毛都没见着。更荒诞的是，此时Saniger早已金蝉脱壳，转身成为纽约风投公司Buttercore Partners的管理合伙人。

这位35岁的CEO深谙硅谷生存法则，Fake it till you make it（先伪装一切，直到你成功）。只不过，他现在能做到的很可能是坐大牢。

针对此案，美国司法部表示，Albert Saniger被指控犯有一项证券欺诈罪和一项电信欺诈罪，而两项罪名最高可分别判处20年监禁。如果罪名成立，他最高可能被判处40年监禁，法院还将没收他与犯罪所得相关的所有财产。

Saniger的人生，真是一场游戏一场梦，他先伪装了一切，最终却没能成功。好在他贡献了一个很棒的好莱坞级别的故事，希望有一天能在荧幕上看到。

二

与Saniger“先伪装一切”不同，接下来的这个韩国小哥，先是玩弄科技巨头，再靠自我营销式宣传获得硅谷的投资。

21岁的哥大学生Lee，开发了一款作弊AI工具，虽然被哥大停学，但是收获530万美元的融资。

先来看看他这个AI产品的宣传片，Lee约会时用AI助手帮他跟女士对话，针对女生每个回答，AI都会及时地给出建议。

一些人觉得这段视频很有意思、很吸睛，但也有人嘲笑它，称它让人想起反乌托邦科幻电视剧《黑镜》。

这个工具最初名为Interview Coder，是Lee花了600个小时开发的，一个能在Zoom面试时实时解析题目、生成答案的隐藏浏览器插件。

Lee是LeetCode 全球排名前2%的编程高手，原本他只是想解决自己的痛点。LeetCode是一个被广泛用于技术面试的平台，提供大量编程题目，许多科技公司用它来筛选候选人。

但在不少软件工程师包括Lee看来，这类题目与实际工作脱节、形式主义严重，费时又低效。Lee称它们基本上“毫无用处，衡量标准不好，相关性差，只是浪费大多数开发人员的时间”。

于是他干脆开发一个Interview Coder，可以在面试时悄悄用AI实时解答编程题，目标是让求职者不再浪费时间刷题。

技术原理是，它通过计算机视觉识别面试官共享的屏幕，用NLP解析题目，再调用GPT生成代码，过程在0.3秒内完成，而面试官看到的只是候选人略微低头思考的假象。整个原型甚至不到1000行代码就能实现。

据官方介绍，这款工具能够规避 Zoom、Google Meet 等平台的屏幕监控功能，还加入了多种反偷拍、反追踪的设计，力求“隐形、无感、安全”。哪怕是面试录屏软件，也检测不到它的存在。

接下来他干了一件更疯狂的事，玩弄几家科技巨头：亚马逊、脸书母公司Meta、抖音海外版TikTok。96小时经历4场面试之后，他全拿到了offer，但又没打算去。

他把整个过程录了视频，发到视频网站上，让所有人都看到他是怎么玩转这些巨头的。视频很快突破了10万播放，硅谷圈子一下炸锅了。

他们紧急给哥伦比亚大学发了一封邮件，说Lee的行为“非常不当，令人不安”，所有的录用通知，全部被取消。但是与此同时，他的AI工具Interview Coder火了，每周用户增长50%，仅一个月他就赚了17万美元。

哥伦比亚大学很快对他作出处罚，决定让他停学一年。

停学没多久，Lee在X平台宣布成立Cluely公司，估值530万美元，融资来自Abstract Ventures和Susa Ventures。这一切或许都在Lee的计划中，丢了芝麻，得了西瓜，稳赚不赔的生意。

目前Cluely收费标准和很多AI辅助编码工具如Cursor一样，20美元/月，本月初，这款AI工具的ARR已经超过300万美元。

相比Saniger，Lee的营销手段似乎更高明。他用亲身经历诠释了一个道理：想让硅谷大佬看到你，不仅要懂技术，还要会搞营销。至于他能走多远就不得而知了。

三

硅谷大佬可不是天真无邪的冤大头，对于好的AI创意他们从不吝啬投资。

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，一个名叫Osmo的初创公司宣布，他们成功地将气味数字化了。第一个成功的案例是“新鲜的夏季李子”，而且复现出的味道，闻起来很不错。整个过程依靠AI技术来完成，不需要人工干预。

注意这几个字：不需要人工干预。这可是正经人工智能，跟Saniger可不一样。外网有个形容很棒：有了这项技术，你就可以像下载音乐一样下载香水了。看似荒诞，但绝对可行。

Osmo的CEO及联合创始人是威尔奇（Alex Wiltschko），他在谷歌任职期间发起了一个研究项目，最初聚焦于将气味数字化，并最终实现气味生成的技术探索。2023年，他得到Lux Capital和谷歌投资的6000万美元，将Osmo作为一家独立的初创公司推出。

技术上，Osmo公司通过整合机器学习、数据科学、心理物理学、嗅觉神经科学、电气工程及化学等多领域知识，构建了跨学科技术框架以实现气味数字化。

威尔奇一直致力于气味研究，他认为这种常被忽视的感官具有强大的情绪影响力，而人类对其认知仍存在巨大空白。在成功复现李子香气后，威尔奇携此成果在多地进行技术演示，展示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，其核心使命在于“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的革新潜力，通过精准控制气味分子，医疗工作者可开发基于嗅觉刺激的辅助治疗方案，例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、电影中发挥作用，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。

当然这些都是长期愿景。还是那句话，先伪装一切，直到你成功。在近期，威尔奇希望Osmo能制造出更安全、更可持续的香味分子，用于香水、洗发水、驱虫剂和洗衣粉等日常用品中的香料。

Osmo的官网上简单列出了他们的研发历史：

1.在 Osmo 建立之前，Alex Wiltschko在谷歌研究院领导着这个团队，他们使用先进的机器学习技术构建了Osmo气味映射图的基础。

2.取得了一项重大突破，可使用图神经网络根据分子结构预测其气味。

3.创造了以前从未闻过的新分子并以超越人类的准确度进行了预测。

4.设计出了蚊子觉得难闻的气味分子（例如驱虫剂），并且在人体试验中比避蚊胺（DEET）更有效。

为了构建这一气味地图，他的团队利用一个包含5000个芳香分子的数据集对AI模型进行了训练，这些芳香分子广泛覆盖了花香、果香以及薄荷味等多种气味类别。

威尔奇发现，由于分子结构复杂，计算机在分析分子时可能会比较棘手，只要移动一个分子键，分子的气味就可能从玫瑰变成臭鸡蛋。但因为人工智能技术的进步，该模型能够捕捉到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的气味。

不过，用来训练模型的数据集确实来之不易。

尽管大型语言模型能够利用整个互联网的数据进行训练，但在他们着手构建人工智能模型时，尚未存在类似的气味信息数字资源库。所以，他们花了大约一年的时间与香水行业的公司合作。

起初，他们以为这些公司会有很棒的数据集，但事实并非如此。这促使威尔奇和他的团队创建了一种新的数据。为此，他们收集了数千种分子以及调香大师对其气味的描述，再将这些数据输入图神经网络（GNN），该网络属于机器学习的范畴，使用强大的算法来检测和分析数据点之间的关系。

威尔奇说，他的团队可以使用GNN来帮助AI模型理解原子、连接它们的键以及分子结构如何决定其气味。

气味数字化可以开拓出前所未有的应用场景，最基础的就是气味的远程传输。威尔奇说，Osmo 希望最终能够利用自己的技术，将一个地方的气味数字化，然后在另一个地方再造一个完全相同的副本，从而实现气味的远程传送。

事实上，根据该公司发布的博客内容，他们已成功实现了这一目标。

具体来说，选择一种要传输的气味，并将其放入一台GCMS（气相色谱 - 质谱）机。如果该气味的来源是液体，就直接注入；如果是固体样品（比如李子），就使用顶空分析，也就是将气味困在物体周围的空气中，并通过管子吸收。

Osmo公司基于GC-MS质谱分析技术构建了气味数字化链路：设备首先将样品分子解析为原始数据，经云端处理后转化为高维气味图谱中的坐标点。这套由AI驱动的新型气味映射系统，可精准预测特定分子组合的气味特征，并生成可执行配方指令。

配方机器人接收指令后，通过精密配比多种香气分子实现气味复现。在近期技术突破中，该公司宣布运用AI算法成功开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。

有意思的是，研发团队为每款创新分子撰写了富有诗意的感官描述：以Glossine为例，其香调被诠释为“绽放着茉莉花般的鲜活气息，中后调流转出钻石切割面般的璀璨光晕，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也在研究多模态AI，具体来说，他们研究的是基于图像生成对应的气味，当然图像又可以进一步基于文本而生成。

总之这项技术背后有着无限的可能性。举个最明显的例子，也许未来我们还能观看带有气味的电影，实现视觉、听觉和嗅觉的全方位体验，这项技术或许能够使那些风景如画的电影在视觉和听觉的基础上，增添嗅觉体验，从而使其变得更加引人入胜且气味宜人。

硅谷大佬的投资品味就是这么刁钻，只要你有足够好的技术创意，他们就能追着给你打钱。如何让硅谷大佬看到你的技术，就得学学韩国那小哥的营销手段。

参考来源

1.https://www.intelligentcio.com/north-america/2025/03/17/osmo-launches-generation-worlds-first-ai-powered-fragrance-house/

2.https://m.economictimes.com/news/international/global-trends/nates-ai-was-just-people-in-a-room-startup-founder-charged-with-faking-ai-raising-50-million-on-false-claims/articleshow/120210967.cms

3.https://www.hindustantimes.com/trending/suspended-from-columbia-student-raises-5-million-for-ai-cheating-tool-the-world-will-say-101745401820881.html

本文来自微信公众号：八尺八寻，作者：吴阿寻