内容简介
AI浪潮席卷各行各业，大量企业与从业者投身于“人工智能+”行动，但绝大多数人仍套用传统数字化旧思路推进布局，频繁遭遇赛道定位偏差、算力人力成本高企、头部平台资源挤压等难题。面对全新的发展环境，企业该如何找准AI转型升级路径？AI创业者路在何方？
AI创业中真正拉开差距的,是关键决策的判断力——在信息不完整、时间窗口有限、压力巨大的情况下,做出不比别人更差的选择。这是一种可以被训练的能力。
《造浪者：AI创业实战拆解》基于梁桂持续两年的调研，提出七种AI特有的失败机理。在此基础上，本书结合《造浪者：AI创业实战地图》提出的23个决策工具、27个陷阱警示，全面拆解了智谱、DeepSeek、寒武纪、小马智行、Humane Ai Pin等31家海内外AI企业实践，搭建AI创业决策训练框架。全书对比芯片、大模型、AI硬件、自动驾驶等热门赛道不同的发展路径，为读者提供决策参照。
全书20章均采用“叙事复盘+工具量化分析”模式，依托财报、公告等公开数据，全方位剖析技术迷恋、伪护城河、过早规模化、成本假设过时等AI创业中的高频致命陷阱，搭配实操练习，帮助创业者精准决策，抓住时代机遇，从跟风创业者成为产业造浪者。
精彩书评
梁桂先生所著“造浪者系列”,立足真实实战经验,把AI创业从“灵感、运气、风口”拉回到“理性、工具、复盘”的本质。这两本书最可贵之处，在于它们提供了一套可训练、可复用、可落地的决策体系，覆盖从方向判断、产品构建、增长定价到资本退出的全链路。
愿每位读者都能以这两本书为镜，在AI的浩荡浪潮中，成为真正的造浪者，行稳致远。
张亚勤
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长
梁桂先生在“造浪者系列”中给出的答案不是“执行力”,而是“认知框架”——更准确地说，是有没有一张对应这个新时代地形的地图。
最具全球稀缺价值的，是梁桂对中国AI创业独特处境的系统刻画。制造业底盘、政策红利、超大规模应用场景——这些要素在西方创业教科书里根本不存在。他把这些看似矛盾的变量，系统化成了可操作的战略框架。“约束即机会”是贯穿全书最核心的主张，也是碳硅纪元给中国创业者最独特的礼物。
郭毅可
中国工程院外籍院士、香港工程科学院院士
AI创业不是“旧地图+AI”，而是一场需要全新导航的地壳运动。梁桂以三十余年横跨创业、政策与投资的独特阅历，为创业者绘制了一张覆盖认知、选择、构建、增长与生存的实战地图——六维框架辨地形，12周验证定方向，三锚定价捕价值。当技术迭代快过融资周期，当平台吞噬随时发生，这本书提供的不是预言，而是让你在关键路口做出更清醒决策的罗盘。
俞敏洪
新东方创始人、新东方教育科技集团董事长
梁桂先生亲历多轮技术浪潮，同时深度参与科创政策与产业生态建设，专业功底深厚。他依托原创的实战框架与真实行业案例，总结出一套适配全职创业者、小团队、企业负责人、投资人以及单人创业者等各类人群的AI创业实战方法论。“造浪者系列”聚焦实际问题给出解决方案，无论你处于入门试水还是长期深耕阶段，都能借助作者多年行业智慧，少走弯路，精准把握AI时代的机遇。
程明霞
哈佛商业评论中国执行主编
梁桂先生在“造浪者系列”中非常建构性地提出，AI创业有七种传统方法论根本覆盖不到的特有失败机制。这七种机制，《精益创业》没讲，《从0到1》也没讲。因为它们是AI时代新出现的失败结构。这个结构是梁桂先生这三年密集调研AI创业，读招股书，读经审计的财报，读法院裁定，在最坚硬的数据里，找到的结构性原因。如果你也在参与AI大潮里创业创新，你是否知道AI时代新出现的失败结构？读这本地图，实在是性价比太高的风险管理投入。
梁宁
产品战略专家、《真需求》作者
目录
推荐序一（张亚勤）
推荐序二（郭毅可）
开篇 如何用本书训练你的决策力
你真正需要的不是更多信息本书和《地图》的关系
每次训练怎么做：七步法
如何使用本书
训练素材是怎么选的
数据、来源与局限
第一部分 地形变化与底层约束
第 1 章 从清华实验室到港股明星：智谱的大模型创业全景 /2
30 秒速览 / 2
快速映射导航 / 3
叙事层 / 3
1.1 一个实验室的三十年 / 3
1.2 决策一：从学术到商业的跨越 / 4
1.3 决策二：自研架构——最重的一条路 / 5
1.4 决策三：MaaS——比浪潮早两年的商业化布局 / 6
1.5 决策四：融资结构——国资、产业资本与国际资本的 三重奏 / 8
1.6 决策五：港股敲钟与估值跃迁 / 9
1.7 截至 2026 年 8 月 1 日的智谱：站在哪里，面对什么 / 11
训练层 / 13
工具一： W1 AI 创业地形对照检查表——从 12 分到 39 分的 认知跃迁 / 13
工具二：W14 融资导航仪（联用 W15 融资自查清单） / 16
陷阱：T2 技术迷恋——“模型好”不等于“商业成功” / 19
工具 - 陷阱对照矩阵 / 21
可复用教训 / 21
读者练习 / 22
对照阅读 / 23
第 2 章 低成本推理的全球震动：DeepSeek 与成本结构重写 / 24
30 秒速览 / 24
快速映射导航 / 25
叙事层 / 25
2.1 一个周末改变了全球 AI 的估值逻辑 / 25
2.2 算力底牌：幻方量化提供了什么 / 27
2.3 决策一：算法效率优先——用工程能力对冲算力劣势 / 28
2.4 决策二：开放模型与技术方法——不只是权重 / 29
2.5 决策三：适配国产硬件——从约束倒逼到主动塑造 / 30
2.6 行业冲击波：成本地基被重写之后 / 31
2.7 DeepSeek 的下一个十字路口 / 31
训练层 / 32
工具一： W2 技术选型表——DeepSeek 的“三个极端” 组合 / 32
工具二： W11 护城河评分卡——当你的模型全部开源， 护城河在哪儿 / 35
工具三： W6 赛道评分卡——DeepSeek 改变了 AI 应用层的风险结构 / 38
陷阱一： T19 成本假设过时——DeepSeek 让其他 AI 创业者 的成本假设失效 / 39
陷阱二：T25 关键人依赖——200 人团队的结构性脆弱 / 41
工具 - 陷阱对照矩阵 / 43
可复用教训 / 43
读者练习 / 44
对照阅读 / 45
第 3 章 连亏 7 年、市值数千亿元：寒武纪与 AI 芯片的 叙事与现实 / 46
30 秒速览 / 46
快速映射导航 / 47
叙事层 / 47
3.1 从实验室走出的芯片公司 / 47
3.2 从端侧到云端的战略转向 / 48
3.3 亏损中上市：科创板的特殊窗口 / 49
3.4 漫长的亏损：7 年、50 亿元 / 50
3.5 转折点：当“国产替代”从预期变成订单 / 50
3.6 6 637 亿元市值背后的三层预期 / 51
3.7 2026 年的寒武纪：站在哪里，面对什么 / 53
训练层 / 54
