我们播客的合作者姚嘉在最近一期节目里有一个很有趣的洞察，他把这称作AI创业大潮中的“老头乐现象”：
在这一轮AI革命中弄潮的，很多都是四五十岁的中年人，比如OpenAI的奥尔特曼（Altman）41岁，Anthropic的阿莫迪（Amodei）42岁，DeepMind的哈萨比斯（Hassabis）48岁。最近大红大紫的OpenClaw的开发者斯坦伯格（Steinberger）38岁，都已经退休过一回了。
中国也有类似情况，智谱AI的张鹏44岁，DeepSeek的梁文锋41岁，阶跃星辰的姜大昕40岁，MiniMax闫俊杰也37岁了！
当然要说这群人是“老头乐”，那也有点伤人。不过说是中年革命，应该不过分。这跟30年前的互联网革命有很大不同，那几乎是一个辍学生和穿帽衫的男孩们统治的时代。而本轮AI革命的话语权，牢牢掌握在中年人的手中。
互联网是快消品，AI是重工业
创业类型有很多，但互联网创业的逻辑经历了30年的造富效应，最为人所熟知：找痛点、搭团队、快速迭代、冲高流量、抬高估值、上市变现，在某个赛道牢牢占据一块市场。
但在新的这轮AI创业浪潮中，无论是资源密集度的门槛，还是宏观经济周期的改变，加上监管环境、公众舆论对创业者的要求，都与互联网革命不可同日而语。
先看资金门槛，如果说互联网革命是生产洗衣粉的轻工业，AI革命就是生产万吨乙烯的大基建。
互联网刚刚萌芽时，创业成本低到惊人。几台廉价服务器、一个创业点子、几个同学伙伴，就能在车库中、宿舍里启动一个项目。
扎克伯格在哈佛宿舍搞Facebook，启动资金2000美元；马云创办阿里巴巴，启动资金靠“18罗汉”凑一凑，50万元人民币。那时候的创业，拼的是“敢想敢干”，资金从来不是最大的绊脚石。
AI创业则是另一番景象——它是资本密集型的“重工业竞赛”，没有巨额资金，连入场券都拿不到。训练一个领先的基座模型，需要数以万计的GPU、极高的电力供应，以及数亿甚至数十亿美元的持续投入。
巴克莱银行有个分析，AI基础设施的资本开支已进入超常增长阶段，预计到2030年，仅美国数据中心的电力需求就将比目前增长三倍，达到每年5600亿度电——等于新增了三个三峡大坝的发电量。
中国在本轮AI革命中主打一个价格便宜量又足，但这并不意味着中国的AI项目可以轻资产投入。以港股上市公司智谱为例，他们训练GLM-130B大模型时，使用96台DGX-A100（每台8×40G），预训练持续60天，等价于花费490万美元的云服务费用。
这还只是一个版本模型训练的基础费用与时长！
资金之外，工程经验的门槛，也把大多数年轻人挡在了门外。
互联网创业的技术门槛相对较低，只要能快速实现MVP（最小可行产品），就能获得市场反馈、持续迭代。但AI创业不一样，大模型训练涉及分布式系统、优化算法、数据工程、硬件适配，每个环节都需要深厚的工程经验，每一步都不能出错。
还拿智谱AI举例。根据团队开源的研发时间线，GLM130B从2022年初开始进行多平台适配、算法与框架调试、数据准备和大规模测试，正式持续的预训练仅在5~7月这三个月内完成，大部分时间都用于“适应性调整和系统调整”，真正稳定训练的时间不到2个月。
这种“踩坑－填坑”的过程，与互联网时代的小步快跑、快速迭代格格不入，反而更类似于传统的工程建设。
姜大昕的经历也印证了这一点。这位47岁的阶跃星辰创始人，出身于微软亚研院，在自然语言处理、机器学习领域积累了数十年经验，是多个顶级会议的区域主席和期刊编委。
他创立阶跃星辰后，选择了“多模态统一”的技术路线——不是简单拼接不同模态模型，而是从架构层面实现原生融合。这种高难度的技术选择，需要对技术边界有清醒的认知，更需要深厚的工程功底，而这两种功力的积累都需要漫长的时间。
组织能力和人脉资源，更是中年创业者的“独家优势”。
互联网创业初期，团队规模小，管理简单，年轻人靠热情和冲劲就能带动团队。但AI创业需要的是规模化的组织管理，需要协调科研、工程、市场、资本等多个环节，需要整合学术、产业、资本等多方资源——这些能力，只能在长期的职业积累中慢慢沉淀。
张鹏的“清华系”网络，就是最好的例子。他在清华深耕二十余年，积累了强大的学术网络和产业资源，智谱AI的董事长刘德兵、首席科学家唐杰均为清华系人士，许多清华校友甚至辞掉国外顶级公司的工作，加入智谱AI。这种强大的人才感召力，不是年轻创业者能复制的。
闫俊杰虽然年仅37岁，处于中年与青年的边界，但他的组织能力同样来自长期积累。在商汤科技担任副总裁期间，他见证了“AI四小龙”的辉煌与困境，深刻理解上一代AI落地的痛点。创立MiniMax后，他打造了一支平均年龄29岁的年轻团队，却能凭借自己的管理经验，实现扁平化管理，让团队快速迭代产品，最终仅用4年就完成上市，刷新了AI公司的上市速度纪录。
说到底，互联网创业是“点子驱动”，AI创业是“积累驱动”。年轻人或许有更好的点子，但中年人有足够的资金、经验、人脉和组织能力，能把点子变成真正的技术、真正的产品、真正的商业价值。这不是年龄的胜利，而是积累的胜利。
资本也学会品尝时间的滋味
资本也是决定创业风向的重要一极。AI时代中年人能掌权，很大程度上，是资本的外部环境与行为模式发生了根本转变。
互联网时代，资本的主要玩法是普遍撒网、覆盖赛道，赛马中的领先者获得更高倍率的资本追投，直到上市套现。YC开创的5万美元占5%股份的玩法是这一潮流的集大成者，VC愿意把钱投给大量年轻创业者——哪怕他们没有经验、没有盈利模式，只要有一个概念足以让后面几轮投资者愿意接盘，资金就会纷至沓来。
杨致远、拉里佩奇、扎克伯格，这些杰出的年轻人奠定了这一模式的基础。直到Uber的超长规模融资难以为继，和WeWork带来的击鼓传花的破裂，这一模式终于失去了光环。
投资逻辑从“赌未来”变成了“求确定性”。而这种确定性，恰恰是中年创业者能提供的。投资机构Antler做过一个统计，2021年，AI独角兽创始人的平均年龄达到了40岁的峰值。
OpenAI、Anthropic、xAI等头部初创公司的核心团队，几乎清一色是曾在谷歌、Meta或顶级研究机构沉淀超过十年的“老兵”。奥尔特曼能拿到巨额融资，离不开他在Y Combinator担任总裁期间建立的投资人网络；阿莫迪创立Anthropic后，能快速获得资本青睐，得益于他在OpenAI主导GPT-2、GPT-3安全评估的深厚经验；哈萨比斯的DeepMind，能被谷歌以6.5亿美元收购，更是因为他在AI领域的长期积累和跨界视野。
VC对创业者的评估维度，也发生了彻底的转变。
互联网时代，VC最看重的是创业者“快速实现MVP的能力”，行业经验、资本调动能力都不是必需品，甚至偏好“外行颠覆者”。但在AI时代，他们更看重创业者的深层R&D背景、大规模算力管理经验，看重他们对垂直行业的深层认知，看重他们处理复杂算力合约、电力供应的能力，看重他们获取优质数据、算法专利、合规壁垒的能力。
在临门一脚的资本退出路径方面，AI时代的资本也更偏向中年创业者。互联网时代，VC主要依靠IPO退出，而AI时代，私募股权融资和巨头并购整合成为更为主流的退出方式——微软收购Nuance、入股OpenAI，谷歌收购DeepMind，都是典型案例。
在中国也有类似情况，基座大模型的主要玩家基本是字节、阿里这类超级巨头，即使有一些创业公司诞生，但大公司的战略投资也早早找上门去。
反应过来的监管与媒体不再听之任之
如果说资本转向是“推力”，那么监管收紧和媒体叙事转变，就是“拉力”——它们共同将中年人推向了AI革命的前台。
互联网革命的来临，有很强的“猝不及防”意味。起于草莽的互联网产业，早期很像年轻人的玩闹，甚至诞生了给beg（乞讨）加个“.com”后缀就能上市薅钱的段子。
各国监管层对这种前所未有的事物抱持宽容的态度，媒体也更愿意报道少年英雄改变世界的吸睛故事（虽然后来更多的仅仅是少年暴富）。
但是经历社会撕裂、贸易战、全球大流行之后，互联网对社会结构的深刻改变暴露无遗，无论是监管层还是媒体，对新的技术革命都更加审慎起来。
面对AI伦理、数据隐私、算法公平等监管要求，创业者不仅要有技术，还要懂政策、懂法律，且有足够的社会责任感。在OpenAI如日中天的时候，仅仅因为伦理问题上的分歧，创始团队就会爆发伤筋动骨的“宫斗”；而在中国，监管层从大模型上线伊始就要求合规注册。随着AI安全与合规成为企业的必选项，那些懂政策、有经验、能平衡技术创新与合规要求的中年创业者，更容易获得政策支持。
媒体叙事的转变，更是强化了中年创业者的优势。
奥尔特曼和哈萨比斯的媒体形象，不再是“反叛的创业者”，而是“科学家与思想家的结合体”。媒体报道他们时，更关注他们对AI安全的发声、对社会伦理的思考，关注他们如何负责任地推动技术发展。Demis Hassabis获得诺贝尔化学奖后，媒体重点报道的，不是他的“天才光环”，而是他如何通过跨学科积累，实现AI对科学的突破，以及他对“AI for Science”范式的长远规划。
这种叙事转变，背后是公众的心理需求。AI模型对普通大众而言是“黑盒”，是人们对未知的恐惧，需要通过信赖“成熟人物”来获得心理补偿。
中年人主导不意味着排斥年轻人
当然，中年人掌控AI革命，并不意味着年轻人在AI时代没有立足之地，在数十年一遇的巨大蛋糕面前，这两个群体并不是非此即彼的互斥关系，AI时代也同样涌现出了一批优秀的年轻创业者。
月之暗面的杨植麟出生于1992年，2015年以清华计算机系第一名毕业，随后获得卡内基梅隆大学博士学位。2023年，31岁的他创立月之暗面（Moonshot AI），推出Kimi智能助手，以“长文本处理”为核心差异化，迅速获得市场认可。2024年，他完成超10亿美元融资，估值达25亿美元，成为国内AI大模型公司单轮最高金额融资的获得者。
张祥雨则是“技术天才”的另一典范。这位1990年出生的研究者，是ResNet残差网络论文的第一作者，论文总引用数超30万次，是深度学习领域最具影响力的研究者之一。2023年，他加入姜大昕的阶跃星辰，担任首席科学家，与姜大昕形成“老中青”技术梯队，为阶跃星辰的多模态技术突破提供了核心支撑。
在AI的实施层，年轻人更是占据了主导地位。
MiniMax的员工平均年龄仅29岁，73.8%是研发人员，三分之一有海外背景。智谱AI的员工中，也有大量“90后”“95后”年轻工程师，他们负责技术实现，将张鹏等中年领导者的战略想法，转化为具体的产品和技术。
年轻人是“技术原住民”，他们成长于互联网时代，对新技术、新产品的接受度极高，能快速捕捉行业趋势，敢于尝试颠覆性创新。他们也很少有家庭和财务的双重压力，没有过高的机会成本，能够承受更高的创业风险，能够全身心投入到创业中。他们可以在车库里、宿舍里，用最低的成本尝试新的想法，哪怕失败，也能快速调整、重新出发——这种“无产者”的创新勇气，是他们独特的资源优势。
四个方向与一个期待
中年人要抓住AI革命的机遇，关键不是对抗年龄，而是发挥积累的优势——把自己多年的经验、人脉、资源，与AI技术结合起来，实现厚积薄发。结合一些AI领域先行者的经历，我们总结出四个实战方向供参考。
第一，做领域问题的精准定义者，而非一线执行者。
中年人最大的财富，不是会写代码、会调模型，而是看透了行业中哪些问题是“真正值得解决的”。斯坦伯格就是最好的例子，制作Open Claw（当时还叫Clawdbot）的灵感，来自他旅行时的一个动念：现在的AI大多是一问一答式操作，能不能让它部署在本地电脑，通过WhatsApp等IM软件，直接命令它干活呢？
第二，构建知识图谱护城河，打造不可替代的竞争力。
随着通用大模型的普及，基础模型的能力会逐渐趋同，真正的竞争力，来自将AI与企业内部的非公开、高价值数据相结合。中年人多年积累的行业Know-how、隐性知识，正是构建这种竞争力的核心资源。
梁文锋的DeepSeek，就是靠这种“知识护城河”脱颖而出。他凭借量化投资背景带来的“系统优化”思维，将多年积累的算法经验，融入大模型训练中，专注于“模型架构创新”和“训练效率优化”，在MoE（混合专家模型）、MLA（多头潜在注意力）等技术点形成独特优势，最终以极低的训练成本，实现了接近GPT-4的性能。
第三，掌握“敏捷领导力”，做好人机协同的管理者。
AI正在将“固定职位”拆解为“动态任务流”，中年管理者不能再停留在“管理人”的层面，而要转向“管理AI协同的人机系统”。年轻人擅长利用AI工具提高执行效率，中年人则擅长协调资源、统筹全局，两者结合，才能实现效率最大化。
闫俊杰的管理方式，值得中年创业者借鉴。他创立的MiniMax，团队平均年龄仅29岁，他没有采用传统的层级管理，而是打造了扁平化的团队结构，充分发挥年轻人的积极性和创造力。
同时，他利用自己的行业经验，为团队定方向、控风险，将AI工具集成到产品迭代的每一个环节，实现了“年轻团队+中年掌舵”的高效协同，最终仅用4年就完成上市。
中年管理者要学会从“任务指派者”变为“工作流集成商”，将AI集成到决策工作流中，确保AI在决策发生的瞬间，就能提供支持。同时，要学会激励年轻团队，尊重年轻人的创新想法，实现“经验+活力”的双赢。
第四，发挥成熟优势，做好监管沟通者和伦理把关者。
随着AI监管的收紧，信任成为最稀缺的资源。中年人在建立共识、维护透明度、遵循道德规范方面的经验，AI无法模拟，也无法跨越式积累。这种“软实力”，将成为中年创业者在AI时代的另一核心优势。
阿莫迪就是靠这种“软实力”，赢得了资本和公众的信任。他从OpenAI出走后，始终坚持“有益、诚实、无害”的AI开发理念，通过Constitutional AI技术，实现对模型行为的精细控制，主动应对AI伦理和监管挑战。这种对伦理和合规的坚守，让Anthropic在激烈的竞争中，占据了独特的优势。
（作者系中国科技媒体人）
第一财经获授权转载自微信公众号“秦朔朋友圈”。
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阳淼
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