90后已經進入AI和機器人領域的核心區，00后正登上時代舞臺。

你看，DeepSeek團隊平均年齡不足30歲；馬斯克旗下xAI團隊核心成員平均年齡22歲，最小僅19歲。宇樹科技王興興是90年的，智元機器人彭志輝是93年，月之暗面楊植麟93年，松延動力姜哲源是98年，星動紀元陳建宇92年，云鯨智能張峻彬90年……

自2022年ChatGPT橫空出世，到2025年DeepSeek系列大模型引發全球關注，人工智能技術以“月迭代”的速度重塑了商業生態。這場技術革命不僅帶來算力與算法的突破，更催生了近兩年中國AI與機器人領域的創業小高峰。

這一輪創業潮的顯著特征是：方向高度聚焦于AI應用與機器人，而90后與00后成為主力軍。

“這是時代賦予的紅利”，正如90后創業者Wels所言：“我很幸運趕上了三次技術革命——單機到互聯網，桌面到移動，以及現在的AI。”

“AI爆了，一切就像是為我們準備的”

“AI爆了，一切就像是為我們準備的。”今年春天，98年的AI創業者王軼帶著項目頻繁約見投資人，百忙之中與我約見并告訴我這個直觀感受。

在這之前，王軼已經在為自己的創業項目做籌備。從小看著喬布斯和馬斯克的故事長大，王軼上學期間就在心中種下創業的種子。他清楚大學畢業即創業的路徑過于莽撞，于是在2021年畢業后先去互聯網大廠歷練一番，“先工作一兩年積攢一些經驗即可，打工過久容易把激情打沒，沒勁兒了。”

就在打工中途，王軼就碰上了AI的爆發，2022年的Q1，ChatGPT將AI點燃，對他來說，一切就是那么剛剛好。于是，他毅然投入了自己的創業之旅，拉上了幾位之前就聯系好的同齡人，計劃一起做一個AI社交類項目。項目初有模型，2025年的春節，DeepSeek就爆了，AI新的浪潮再度掀起，王軼激動的同時更加緊鑼密鼓的打磨產品。

與此同時，由于早早關注AI創業，王軼常常在上海、硅谷兩地參加創業活動，并組織了一個中西方AI創業交流群，共同探討和分享AI的一切。從2022年開始到現在，群數量增加至幾十個，群員活躍，“基本都是95后、00后”。

有這種興奮感的不止王軼，被朱嘯虎投資的AI營銷企業Aha Lab的聯合創始人Wels同樣有此感受。

“很幸運我能遇到三次技術革命。”Wels是一名90后，上海人，他告訴我，他的創業從高中輟學開始，至今已經十七八年的時間了，這期間他碰到了三次技術革命，單機到互聯網，桌面到移動和現在的AI。

實際上，公司的CEO是一位更年輕的00后，但同樣是老練的創業者，高中開始輟學創業，成為了中國做海外紅人營銷成績最好的人之一。在Wels看來，上大學不是他們的目標，他們的目標是要去做一件對人類有貢獻的事。“我們很早就有了很明確的認識目標，并不會受到傳統觀念的束縛。”

Wels介紹，“OpenAI到ChatGpt4之后，展現了優秀的內容理解能力。DeepSeek出圈后，模型的成本和可選性又有了大的飛躍，對我們來說就是一個非常好的時機。”目前，Aha的AI Agent團隊，已展現出顛覆傳統KOL投放模式的潛力，取代了達人營銷幾乎全部環節的人工成本。也因此，Aha Lab拿到了錦秋基金和朱嘯虎的投資，目前還在接觸下一輪美元資本。

資深獵頭藍天也從ChatGPT爆發后迅速開啟創業之旅，他找到了大廠懂技術的人一起搭伙，一開始想的是代理GPT渠道，后轉型開發了一款母嬰類AI工具，隨著DeepSeek的再度火爆，他更加堅信正趕上這波時代機遇：“留給我的機會不多了，我得抓住這波浪潮。”

00后、90后已經成為了這波AI浪潮創業的主力軍，這無可厚非。

一方面，作為互聯網原住民，00后與90后從小接觸智能設備，其技術直覺和工具整合能力顯著優于前代。相較于中年創業者，年輕人對技術顛覆的適應力更強。

也有一組數據可以佐證這一趨勢：2025年AI領域高潛力公司中，90后創始人占67%，00后創業者同比增長120%，失敗項目平均存活周期僅6個月，但年輕團隊重啟速度更快。

關于年輕團隊的優勢，藍天也頗有感受：“我們正在招募年輕的人才，我們的創始團隊以80后為主，感覺整體有些‘中年油膩’了。我們發現做AI這個事最好還是找年輕一點。這真不是自嘲，我們發現這個年輕人的思維就是比我們開拓一些。”

其次，AI技術的快速迭代與工具開源化，大幅降低了創業門檻。例如，DeepSeek推出的低成本AI模型，將大語言模型開發成本壓縮至傳統方案的1/5，使小團隊甚至個人開發者能以極低預算實現技術落地。而且，年輕創業者更傾向“輕資產+敏捷開發”模式，與AI技術快速迭代特性高度契合。

相信隨著AI技術持續迭代與創業生態完善，這一群體或將主導未來十年科技創新的主流敘事。

務實的、全球視野的

作為物質豐裕時代成長起來的一代，95后是更會為自己活的一代。他們更加了解自己，目標清晰，更不避諱談錢。因為是互聯網原住民，消息靈通，很快就能了解到外面環境的形勢，做起事來也相當“識時務”。

比如，王軼的創業方向就曾經歷過大的變化。他們一開始計劃的是做一個AI時代的社交軟件，但這類項目往往需要先規模化，比較像早期互聯網時代的需要規模效應的項目。但在網絡上以及與外界交流中發現，投資人早已對這類項目不感興趣。

他看到有朋友創業做AI記賬小工具，幾個人就賺到足以支撐團隊的錢，不需要像他一樣苦做PPT，一遍一遍和別人講故事。這讓他恍然大悟，從小的工具切入，產生現金流才能談未來。很快，他調整了項目方向。

另一個案例，就是朱嘯虎投資的Aha。曾主導移動互聯網時代多個標志性戰役的朱嘯虎，在AI浪潮下的態度曾甚囂塵上。從結論上的來說，他并不看好基礎大模型這類需要持久戰的項目，更青睞能夠快速創收的項目。Wels也坦言，朱嘯虎投資他們除了看中他們解決了真需求，有網絡效應能夠自我構建壁壘外，他們的模式和傳統模式對比不需要墊資，有比較好的現金流模型。

藍天的團隊路徑也是如此。其項目依托小紅書的精準投放后已經取得了每月穩定的現金流。“活下去比估值重要。我們砍掉所有‘酷炫’功能，專注孕媽剛需。”目前，團隊還是希望進一步收集孕媽數據，以實現后期商業化。公司也吸引了一線奶粉品牌的注意，曾發出收購邀約。

在投入上面，他們也持謹慎態度。“現在我們的擴張會很謹慎，現在的市場大環境下，大家會本能的削減人才投入。”

投資人Jojo告訴我，他觀察到的一組體感數據：5人以下團隊占比從2020年的32%升至2025年的68%。這一切依托于工具鏈的成熟大幅降低創業門檻：Coze、Dify等低代碼平臺讓單人開發者可三天上線產品；大模型API調用成本同比下降40%，使小團隊也能參與技術競賽。

在調研過程中我發現，現在的創業趨勢主要是以上這種“小步快跑”的模式，與早期AI企業燒錢換規模的邏輯形成鮮明對比。

這種務實導向，也折射出資本市場的轉向——2025年具身智能賽道融資中，70%投向已有穩定現金流項目。“在具身領域，投資人都在關注靈巧手這類能夠率先實現商業化的團隊”Jojo說。

除了務實，這波創業者更具全球觀。

我們熟悉的80后創業者主要追尋著馬云、馬化騰的步伐，看的是柳傳志、段永平等人的故事。總的來說，國內和國外就像被一睹無形的墻切割開來。在商業模式上，很多創業者是把海外的商業模式copy過來本土化就行了，整體的創新力較差。

90后、00后作為互聯網與AI技術原住民，看日漫韓劇美劇長大，天然具備全球信息同步能力。他們通過GitHub參與全球開源項目、在Kaggle競賽中與海外開發者較量，形成“技術無國界”的思維慣性。例如，梁文鋒團隊通過開源大模型架構，吸引全球開發者共同迭代，其技術社區中30%貢獻者來自海外。這種成長背景使其更早關注技術標準的全球話語權，而非單純的市場復制。

此外，新一代創業者生長于中國深度融入全球化的時代，供應鏈能力躍升為其參與國際競爭奠定了基礎。

“新一代創業者從創業首日即瞄準全球市場與技術前沿。”Jojo認為，接下來，全球化不再是選擇題，而是中國創新者的生存題。未來，這種全球觀或將重塑國際創新格局，會使中國從“技術跟隨者”轉向“規則制定者”。

困局多重

無論是AI工具還是具身智能，這波創業小高峰的背后都需歸因于AI技術的巨大躍進。站在當下時局，很多人說AI可以把各行各業再重塑一遍，但實際上當前的困難依然多重。

在巨頭林立的當下，創業方向依然具有局限性。在國內，AI創業方向更向C端工具型、場景類落地較多。在硅谷，創業方向更加圍繞B端，B端的項目被大廠收購的路徑成熟且活躍。而C端創業機會較小，早已被蘋果、微軟、谷歌、字節等巨頭占據，對于初創團隊來說，變現難度更大。

機器人賽道中，人形機器人正從實驗室走向規模化應用，率先向如汽車裝配、精密焊接的工業場景，商場導覽、養老陪護等服務場景進發。仿生關節設計、多模態感知融合作為技術攻堅的方向。

而且盡管浪潮掀起，融資困局仍然明顯。

2024年AI領域融資事件同比下降16%，主因是大量項目未能證明商業化可行性。2025年一季度，AI領域機構融資筆數同比下降25%，“機構鮮少出手”。不少創業者都告訴我這一事實。

這背后除了和商業化相關外，也與一級市場資金端相關。全球經濟增長放緩導致VC募資難度加大，2024年部分機構從養老金等渠道獲得的資金減少20%-30%。同時，美元基金縮小規模，而人民幣基金偏好成熟期企業，加劇早期項目融資難。

在這一背景下，不少初始團隊對個人天使投資的依賴度顯著提升。王軼就直截了當的告訴我，他不想找機構，更想找個人天使，對于機構需要業績對賭的流程，王軼有些望而生畏。

對于已經創造了現金流的項目，藍天表示，為了讓項目具有更深的場景，更期待產業資本的加入。“他們懂場景且容忍長周期。”也曾有VC告訴他們，要是放在互聯網時代肯定很好融錢，但是時代變了。“我們接觸的機構出手都很謹慎，哪怕我們現在已經創造了現金流。”

此外，當前創業的風險之一還來自于技術顛覆的太快，有快魚吃慢魚的生死競速之感。比如，DeepSeek V3模型的發布，就讓數十家AI寫作工具一夜過時；宇樹科技H1機器人的開源設計，則直接沖擊中小機器人企業。

“技術迭代速度遠超預期，團隊必須保持‘半月迭代’節奏，慢一步即出局。”Jojo表示，當前成功的AI應用均具備三大特征：垂直場景、數據閉環、成本可控。

“現在90%的產品是沒有什么技術壁壘的，只有速度足夠快，數據量足夠多，場景理解足夠深。”Wels同樣這樣認為。

（文中王軼、藍天、Jojo為化名）