一群"最懂AI的人"跑去开基金了
1亿美元目标规模，首轮已close 2000万。
听起来又是一个普通的VC募资新闻对吧？
但如果你仔细看这份基金的创始团队名单，会发现事情没那么简单——Evan Morikawa，曾任OpenAI应用工程负责人，亲手把DALL·E和ChatGPT从实验室折腾上线；Andrew Mayne，OpenAI首位提示工程师，全球最早"教AI说话"的那批人；Shawn Jain，前OpenAI研究员，后来自己又创业又做VC。
这三个人的共同点是：他们都在OpenAI最疯狂的成长期待过，见证了这家公司怎么从一个非营利实验室变成全球估值最高的独角兽之一。
然后，他们集体"叛逃"了。
不是被挖角，是被"问"出来的
你可能会问，OpenAI出来的人，不应该去创业吗？
确实有很多人是这么干的。但Mayne他们走了一条更清奇的路：被问出来的。
"我们离开OpenAI之后，不断有VC找我们咨询AI技术，也有创始人朋友来问该怎么搭团队、做产品，"Mayne在接受TechCrunch采访时说，"慢慢地我发现，市场上有一个巨大的信息差——很多AI创业者在做的东西，其实根本没必要做。"
这话要是别人说，可能有点凡尔赛。但从Mayne嘴里说出来，味道就不一样了。
毕竟，他是全球第一个靠"写提示词"吃饭的人。他比99.99%的人更清楚AI能干什么、不能干什么。
他们看到了什么漏洞？
用Mayne的话说，他们发现了一个"巨大的GAP"：
市面上有海量的AI创业公司在拿融资，但其中相当一部分，方向从根上就是错的。
"我们觉得自己对AI的走向有很好的判断力，也有渠道接触到真正牛的创业者，"Mayne说，"那为什么不做自己的基金？"
于是就有了Zero Shot——一个致敬AI训练术语的名字，意思是不需要额外训练就能泛化到新任务的能力。
他们对市场的判断有多准？看两个已经投出去的项目：
Worktrace AI，创始人Angela Jiang是OpenAI前产品经理，做的是用AI帮助企业发现哪些流程该自动化。种子轮1000万美元，投资人名单里包括OpenAI自己的基金和前CTO Mira Murati。
Foundry Robotics，做AI增强的工厂机器人，刚拿了1350万美元种子轮，牵头方是Khosla Ventures。
Zero Shot作为刚成立的基金，能挤进这两轮，背后的逻辑不言而喻：这是"自己人"在支持"自己人"。
但更精彩的，是他们不投什么
如果说投什么体现的是眼光，那不投什么体现的就是"勇气"。
在AI创业最火热的当下，敢于公开说"这个方向我不投"，是需要本事的。
第一，vibe coding。
就是那种靠自然语言描述就能生成代码的工具。Mayne的态度很直接：他看空大部分vibe coding项目。
理由很简单：做模型的公司自己就会做编程工具，而且会做得更好。当OpenAI、Anthropic这些玩家把代码能力卷到极致，用户为什么还要为一个中间层付费？
"订阅制的东西最容易被替代，"Mayne说，"模型厂商一发力，第三方平台的差异化优势可能一夜归零。"
第二，具身训练数据公司。
这是机器人领域最近很火的一个赛道——收集大量视频数据来训练机器人的"身体控制"能力。
Morikawa在OpenAI管过机器人相关项目，他的判断相当不客气：
"现在很多公司在做的事情，本质上是在'祈祷'——祈祷研究圈能突然攻克具身智能的迁移问题。但这个突破远未到来。"
换句话说，这些公司在用一种"未来一定会发生的好事"来论证现在的估值。但Morikawa说，那个"好事"什么时候来，没人知道。
第三，数字孪生。
Mayne自己做过尽职调查，甚至专门写了一个推理模型去测试这些公司的实际效果。
结论是：普通的LLM模型就能干的事情，为什么要套一个"数字孪生"的壳？
"很多数字孪生项目，核心能力并没有超出GPT-4的水平。那用户为什么要额外付费？"
他们凭什么下这种判断？
这可能是最值得玩味的问题。
Zero Shot的创始团队有一个共同的底层自信：他们在AI最核心的位置待过，知道这项技术的边界在哪里。
Morikawa说了一句话，我觉得特别有分量：
"预测模型下一步会往哪里走，是一种真正的技能。它不是线性的，也不是显而易见的。大多数VC看不到这一点，因为他们没有在模型层面工作过。"
这大概就是所谓的"认知差"。
你让一个纯金融背景的VC去判断"具身数据公司有没有前途"，他可能会看创始团队背景、问商业计划书、查友商融资额。但Morikawa的判断方式是：这项技术的基础假设本身成不成立。
不在那个位置上待过，这种判断你做不出来。
顾问团里还有OpenAI的前高管
Zero Shot的顾问名单也很值得看：Diane Yoon，OpenAI前人力负责人；Steve Dowling，前OpenAI和苹果通讯负责人；Luke Miller，前OpenAI产品负责人。
这些人不会参与日常投资决策，但会参与利润分成（carry）。
这意味着什么？意味着Zero Shot不仅有OpenAI的"技术视角"，还有"组织视角"和"公关视角"。
一个AI基金能同时拿到模型侧、产品侧、PR侧、组织侧的经验，这配置在市场上确实不多见。
所以这件事的真正意义是什么？
我一直在想，Zero Shot的出现代表什么？
可能代表AI投资正在进入一个"内行收割外行"的阶段。
早期的AI投资，看的是赛道、是概念、是团队背景。谁都能投，门槛不高。但当AI技术本身越来越复杂，投资决策也越来越依赖"认知深度"。
这时候，在核心模型公司待过的人，就天然有了信息优势和判断优势。他们知道什么方向是"真需求"，什么方向是"蹭热点"。
Zero Shot不是第一个，也不会是最后一个。
可以预见，会有越来越多的"OpenAI alumni"进入投资圈。他们不一定是最有钱的，但可能是最"懂"的。
【锐评】：这篇新闻最有意思的不是1亿美元基金，而是三个OpenAI老兵用实际行动证明——在AI投资圈，"懂行"正在成为新的硬通货。那些靠PPT和概念融资的项目，好日子可能真的快到头了。
参考链接：
https://techcrunch.com/2026/04/06/openai-alums-have-been-quietly-investing-from-a-new-potentially-100m-fund/