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复盘16个GenZ AI创业团队:百万级融资密集出现,社交仍是最热赛道?

Sam Altman 曾在去年 10 月的一次公开发言中表示,他很羡慕 20 多岁的这一代“辍学生”,因为他们可以创造的东西实在太多了,机遇空间前所未有的宽广。
·白鲸出海白鲸小编

AI投资人解读

· 文章盘点16位投身AI创业的年轻创业者,他们年龄多在16-24岁,融资速度快,擅长用AI做痛点场景工作流。如Cal AI年营收3000万美元,Clyx已完成1400万美元A轮融资。
· 行业竞争激烈,年轻创业者学业与创业兼顾困难,产品或因技术迭代、市场变化面临挑战。
总结:年轻创业者在AI领域展现潜力,但竞争与挑战并存。其凭借对场景的洞察和快速反应能力获得资本青睐,投资时需关注行业竞争态势、创业者综合能力及产品可持续性。内容由AI生成,仅供参考

Sam Altman 曾在去年 10 月的一次公开发言中表示,他很羡慕 20 多岁的这一代“辍学生”,因为他们可以创造的东西实在太多了,机遇空间前所未有的宽广。

这些话从 Altman 嘴里说出来颇有些反讽意味,他本人已经是硅谷最著名的辍学创业者之一, 19 岁离开斯坦福大学创立了一款基于位置共享的社交应用 Loopt,后来进入著名的创业加速器 Y Combinator,最终成为这家*加速器的掌门人、OpenAI CEO。但即便以他的成就,依然“羡慕”这一代的年轻创业者,可能暗示的信息是, AI 时代的机遇窗口,或许比互联网时代更大,但同时更短也更不等人。

数据在验证这种紧迫感,商业媒体 Business Insider 在“年轻天才系列”(Young Geniuse Series) 的栏目中盘点了 16 位投身 AI 创业的年轻创业者,他们的普遍年龄在 16 岁-24 岁之间;不少人是斯坦福、哈佛、麻省理工等名校的在读生或者辍学生;融资速度更是快到离谱,有人在产品尚未定型时就完成种子轮,也有人仅半年时间内就融资 6400 万美元。

这不是偶然现象,而是一场结构性转变。

把这 16 家公司放在一起看会发现这一代创业非常擅长用 AI 做痛点场景的工作流,从记课堂笔记 (Turbo AI)、健身人士的卡路里管理 (Cal AI)、年轻人线下攒局 (Clyx) 到警务流程优化 (Code Four)、工程图纸质检 (Structured AI) 等等,每个场景都足够垂直。

这背后的逻辑是,在大模型能力“商品化”之后,场景选择与执行速度成为了真正拉开差距的变量。而年轻创业者在这两个维度上都具有优势,他们既是场景的原生用户,也是敢于快速试错的一群人,这种“世代洞察+快速反应”的能力组合已经成为可被资本定价的稀缺能力。

一、社交:用 AI 找回真实链接

Clyx——用 AI 助力线下社交

创立时间:2020 年

创始人年龄:25 岁

最新融资情况:已完成 1400 万美元 A 轮融资

Alyx van der Vorm 是一位哈佛大学在校生,她时常觉得孤独,朋友们不在身边的时候,虽然她可以轻松打开应用点外卖或看电影,但她更想要真实的社交连接,这促成了 Clyx 的诞生。

现年 25 岁的 van der Vorm 于 2020 年创办了这款社交应用,目前已在全球四个主要城市上线:迈阿密、伦敦、纽约和圣保罗。

Clyx 是一款利用 AI 促进线下社交的应用。它通过 AI 在全网抓取各类活动信息,将信息呈现在平台中供用户报名参与,同时帮助用户查看哪些好友会参加,如果没有熟人参加,系统也会匹配新的潜在社交对象。截止去年9月,Clyx 已经吸引了 5 万名用户参与活动,另有约 20 万用户浏览活动信息。

Series——去指标化的 AI 职业社交网络

创立时间:2025 年

创始人当前身份:大学在读 ( 大三 )

最新融资情况:已完成 310 万美元 Pre-Seed 融资

Series 是一款由两名在校大学生 Sean Hargrow 和 Nathaneo Johnson 创办的 AI 职业社交网络产品,主打“去流量指标化”的职业连接方式。

两位创始人认为,当前的职业社交平台 ( 如 LinkedIn) 被粉丝数、点赞数等“虚荣指标”过度占据注意力,反而削弱了对真实专业能力与合作价值的判断。

因此,他们在就读于耶鲁大学期间推出了Series。该产品利用 iMessage 内置的 AI Agent,通过策划的群聊,将用户与能够帮助他们的人联系起来,例如联合创始人、导师和潜在雇主等等。该产品目前已拥有 25 万个用户,其中大部分是 Z 世代大学生。公司还专门制作了一档名为《The Series》的真人秀节目来推广其品牌。

《The Series》在 Twitch 上直播

在推进创业的同时兼顾学业并不轻松。Johnson 当时表示,他有时需要每周工作约 120 小时,才能同时推进公司运营并完成学业要求。

Intros AI——用 AI 激活客户社群

创立时间:2020 年

创始人年龄:26 岁

最新进展:已被 Bevy 收购 (2025年7月 )

Intros AI 是一家面向企业客户关系与社区运营的 AI 创业公司,由 David Kobrosky 创办,核心思路是用 AI 帮企业把最活跃的客户彼此连接起来,促进知识共享与关系网络形成,从而提升客户留存率。

Kobrosky 曾两次从密歇根大学休学。*次是为了加入企业家与社媒名人 Gary Vaynerchuk 旗下公司;第二次则是为了全职创办 Intros AI。

他一直认为,AI 会在“人与人如何建立连接”这件事上发挥巨大作用,而 Intros AI 正是围绕这一方向设计产品,帮助企业把核心用户自动匹配、互相介绍,搭建高价值客户社交网络。

公司于 2025 年 7 月被 Bevy 收购,具体交易金额未披露。收购完成后,Kobrosky 加入 Bevy 担任 AI 产品经理。他表示,创业并成功出售公司,为自己打开了不同于传统职业路径的发展空间。

二、健康与生活:AI 包揽琐事、减少内耗

Cal AI:年入 3000 万美元的 AI 卡路里监测应用

创立时间:2024 年

创始人年龄:18 岁

最新进展:3000 万美元 ARR,30 人团队

Yadegari 在 7 岁时被父母送去参加编程夏令营,从那时起对编程产生了兴趣。此后多年,他常常花几个小时在 YouTube 上观看别人开发电子游戏,并尝试自己复现。他在健身增肌期间萌生了Cal AI 的想法,他发现,训练效果很大程度取决于饮食,于是他和联合创始人决定打造一款结合 AI 技术的卡路里追踪应用。

在过去一年半时间里,Cal AI 几乎成为标杆级的消费级 AI 应用。据 Yadegari 在 10 月接受对话时透露,公司目前年营收约 3000 万美元,团队规模约 30 人。(关于这款产品的更多情况欢迎查看此前文章《17 岁高中生做 AI App,不到 4 个月入账百万美元,独立开发者迎来春天?》)

Phia——用 AI 做时尚商品比价助手

创立时间:2025 年

创始人年龄:23 岁

融资情况:已完成 800 万美元种子轮融资

比尔·盖茨之女 Phoebe Gates 与 Sophia Kianni 于去年 4 月推出了一款由 AI 驱动的购物助手应用 Phia。她们在 10 月表示,该产品用户数已达到 60 万。

两人当时 23 岁,她们在斯坦福大学做室友期间相识,并共同构思了Phia 的创业想法。Phia 是一款免费的应用和浏览器扩展工具,利用 AI 在数万个已接入网站之间对时尚商品进行价格比对,帮助用户寻找更划算的购买选项。

Phia 官网

两位创始人在 9 月完成了 800 万美元的种子轮融资,由风投机构 Kleiner Perkins 领投,参与投资者还包括 Kris Jenner、Hailey Bieber 和 Michael Rubin 等人。

Beem——16 岁少年打造的“数字管家”

创立时间:2023 年

创始人年龄:16 岁

融资情况:已获得 100 万美元投资

Brown 从小对技术着迷,尽管父母并非技术从业者,他仍通过自学编程完成过数学游戏、报警系统等多个项目。2023 年,他构思并启动了 Beem。

Beem 的核心愿景是打造一个能主动理解用户上下文与偏好的 AI 助手,用来处理“所有无聊但必须做的事”。例如自动整理邮件、同步日程安排、预订出行与住宿等日常事务,同时始终让用户保持在决策回路之中 (human in the loop)。

2024 年暑期,Brown 在伦敦、纽约和硅谷密集路演融资;同年 11 月,South Park Commons 向 Beem 投资 100 万美元。此后他离开英国学校体系,前往硅谷全职推进项目。

Attention Engineering——用 AI 做“全局桌面助手”

创立时间:2025 年

创始人年龄:19 岁、23 岁

最新融资情况:已完成 125 万美元 Pre-Seed 融资

Attention Engineering 是一家做 AI 桌面助手的初创公司,由 Aidan Guo 和 Julian Windeck 联合创办。

19 岁的 Aidan Guo 目前处于大学 gap year 期间,他曾参与 Z Fellows 与 Emergent Ventures 等创业者支持项目。接下来,他计划放弃深造,前往湾区全职创业。另一位创始人 Julian Windeck 拥有计算机科学背景,曾在哥伦比亚大学、麻省理工学院学习,同样选择了离开学术界投身创业。

该产品定位为 AI 驱动的桌面级助手,AI 助手将在后台运行,学习用户日常活动的模式,并在最合适的时机为用户提供服务。比如在电话会议结束后立即起草后续邮件,或者趁记忆犹新时总结项目进展。“本质上,我们是利用全天候屏幕录制功能,打造一个真正强大且主动的桌面助手,”Aidan 解释道。

公司已从多位知名从业者与创始人处获得超过 125 万美元早期投资,其中包括来自 Google DeepMind 的产品经理 Lukas Haas,以及 Interaction 与 LayerZero 的联合创始人等个人投资者。

三、学习与内容生产:用 AI 开启“工具外挂”

Turbo AI——面向学生的 AI 课堂笔记工具

创立时间:2023 年

创始人年龄:20 岁

最新进展:日新增用户约 2 万,ARR 目标达八位数美元

Turbo AI 是一款面向学生群体的 AI 笔记工具,由两位 20 岁的创始人 Rudy Arora 和 Sarthak Dhawan 共同打造,产品定位是用 AI 解决课堂听讲与记笔记难以兼顾的问题。

两位创始人在六年级时相识,高中阶段就开始一起编程、做产品,曾推出过一款圣诞灯光装置应用,一年实现约 6 万美元年收入。

2023 年进入大学后,Dhawan 发现自己很难同时做到认真听课和完整记录笔记,于是两人决定自己动手做产品,开发了 AI 驱动的自动记笔记工具 Turbo AI,用于实时整理课堂内容与重点。

产品上线后增长迅速,据去年 11 月的消息,Turbo AI 每天新增用户约 2 万人。两位创始人目前都已从大学辍学,全职创业,并表示公司有望实现八位数美元规模的年度经常性收入。

Golpo——用 AI 自动生成动画讲解视频

创立时间:2025 年

创始人当前年龄:19 岁、20 岁

最新融资情况:已完成 410 万美元种子轮融资

Golpo 是一家 AI 视频生成初创公司,由兄弟创业者 Shraman Kar 和 Shreyas Kar 联合创办。两人从中学到高中时期就一起参加各类黑客松活动,长期搭档做项目。

他们原本在斯坦福大学就读期间推进创业项目,随后入选创业加速器 Y Combinator。看到身边同批创业者选择从斯坦福辍学全职创业,也促使他们做出同样决定。

Golpo 的主要功能是根据文档与文本提示自动生成动画讲解视频与互动式说明内容,可用于学校课程讲解、教学材料制作,以及企业培训项目等场景,把复杂信息转化为更易理解的可视化内容。

截至去年 10 月中旬,已有约 1.4 万名用户通过 Golpo 生成过视频内容,产品在教育与培训类场景中增长较快。

Palo——用 AI 帮创作者批量策划爆款内容

创立时间:2025年

创始人当前年龄:21 岁、30 岁

最新融资情况:已融资 380 万美元

Palo 是一家面向创作者的 AI 初创公司,由 Jay Neo(21 岁 ) 与 Shivam Kumar(30 岁 ) 联合创办,产品定位为“创作者 AI 助手”,系统化策划与生成短视频脚本内容。

Jay Neo 从青少年时期就开始研究“视频为什么会爆火”。18 岁时,他加入知名 YouTuber 团队 MrBeast,参与短视频内容制作,学习其内容增长与商业化方法。过去一年半时间,他将重心转向自创 AI 公司 Palo。

Palo 会利用大模型分析创作者过往全部内容库,从主题、结构与风格中提炼模式,并自动生成同主题的短视频脚本与分镜板,帮助创作者批量策划选题与内容结构。同时产品内还内置创作者社群,帮助彼此关注与交流。

Neo 表示,大语言模型最适合做的不是替代创作者,而是对内容细节进行系统化分析,从而放大创作者自身的表达能力与创作效率。

Veil——应对 AI 时代的“流量焦虑”

创立时间:2025 年

创始人当前年龄:19 岁

最新融资情况:已融资 100 万美元

这是一家由 19 岁创业者Christine Zhang 与其大学室友共同创办的 AI 初创公司。为专注推进项目,她放弃了原本的实习机会,并从哈佛大学选择休学一年全职创业。

去年夏天,她在一个 hacker house 集中居住与开发两个月,与联合创始人一起完成了产品原型与早期版本搭建,并在夏末完成了 100 万美元融资。

目前团队规模已扩展到 6 人,产品方向近期做出转型,切入“生成式优化”(Generative Optimization),可以理解为面向大模型与 LLM 生态的“新一代搜索优化”,帮助内容与产品在 AI 生成与检索体系中获得更好呈现与分发。她计划接下来继续留在旧金山继续推进公司增长,而不是按原计划返校读书。

四、行业重塑:

消灭“垃圾工时”,把时间还给创造力

Code Four——为警方提供执法文书自动化 AI

创立时间:2025年

创始人年龄:19 岁

融资情况:已完成 270 万美元种子轮融资

Code Four 是一家面向执法机构的 AI 技术初创公司,由 George Cheng 和 Dylan Nguyen 联合创办,目标是用 AI 自动化处理警务文书与影像资料整理工作。

两位创始人在进入麻省理工大学读大一后不久选择退学创业,并获得 Y Combinator 的支持,目前已完成 270 万美元种子轮投资。

Code Four 可基于执法记录仪视频自动生成报告草稿,用于档案留存;同时支持对影像与报告内容进行自动打码处理,以满足信息公开申请要求;还能从当时视频与监控录像中生成文字转录与摘要。整体目标是显著减少警员在文书工作上的时间消耗,把更多精力释放到一线执法。

截至去年 11 月,公司已与约 25 个警察部门展开合作。团队强调,AI 目前用于生成初稿,最终报告仍由警员人工审核与修改,以确保准确性与合规性。

Novoflow——用 AI Agent 改造诊所运营流程

创立时间:2025 年

创始人年龄:18 岁、19 岁

最新融资情况:已融资 310 万美元

Novoflow 是一家面向医疗诊所的 AI Agent 创业公司,由 Georges Casassovici 和 Mathieu Rihet 联合创办,主要通过 AI 自动化处理诊所的日常运营任务。

19 岁的 Mathieu Rihet 曾做过医疗翻译,亲身感受到医疗体系中大量的流程低效问题,因此萌生了用 AI 优化诊所运营的想法。他随后通过 LinkedIn 发布招募信息,寻找非技术背景的联合创始人,并由此结识了 18 岁的 Georges Casassovici。

两人共同创办 Novoflow,产品方向是为医疗机构提供 AI Agent 工具,自动完成诊所事务性工作,目前从“取消预约后的空档挽回”和“自动预约安排”等高频场景切入。

两位创始人均已从学校辍学创业,并入选了创业加速器 Y Combinator 2025 年春季项目班。

产品上线后增长迅速,据媒体去年 11 月报道,Turbo AI 每天新增用户约 2 万人。两位创始人目前都已从大学辍学,全职创业,并表示公司有望实现百万美元规模的年度经常性收入。

Structured AI——面向工程与设计文档的质检 AI Agent

创立时间:2025 年

最新融资情况:已完成约 100 万美元 Pre-Seed 融资

Structured AI 是一家面向工程设计与施工领域的 AI Agent 创业公司,由 Raymond Zhao 创办。公司专注于构建用于审查技术文档与工程图纸的 AI Agent 系统,减少人工审核成本,为建筑设计与工程行业中的 AI 自动化工作流打基础。

Raymond Zhao 原本在牛津大学学习数学与统计,计划进入金融行业。但在实习后,他认为体验并不理想,转而决定投身 AI 创业方向。

在牛津期间,他加入了校内的风投社团,由此建立起与投资人和创业者的联系,并结识了后来的联合创始人。团队随后启动 Structured AI,并获得约 100 万美元 Pre-Seed 融资,同时进入 Y Combinator 继续推进项目。

Nozomio——为 AI 打造工程师

创立时间:2025 年

创始人年龄:18 岁

融资情况:已融资 620 万美元

Nozomio 的目标是“为 AI 打造工程师”。随着 AI Coding 越来越普及,真正的瓶颈不再只是“写代码”,而是如何为 Agent 提供正确的代码上下文与文档语境。

公司*工具 Nia 主要解决上下文与记忆问题,通过 agentic research 与索引机制,对外部代码库和技术文档进行结构化整理,并通过 MCP / API 接入,让 AI Coding Agent 能获得更完整、可用的上下文环境,从而提升生成质量与可靠性。

这一创业灵感来自于创始人 Arlan Rakhmetzhanov 自己的实践体验。他出生在一个创业家庭,父母都是企业家,他通过自学编程在 15 岁时就创立了自己的*家公司。Arlan Rakhmetzhanov 在去年 3 月从哈萨克斯坦高中退学开始全职创业,并在随后进入知名创业加速器 Y Combinator。他表示,虽然自己没有名校背景,但 YC 合伙人看中的是他快速上线产品的执行力,这在 AI 时代尤为关键。

Axiom Math——打造“AI 数学家”

创立时间:2025 年

创始人年龄:24 岁

融资情况:已完成 6400 万美元种子轮融资

Carina Hong 是 Axiom Math 的创始人,她的目标是构建具备*推理能力的“AI 数学家”,推动通用推理与数学超智能方向的发展。

Hong 曾是罗德奖学金的获得者,原本在斯坦福大学攻读博士学位,去年 3 月选择辍学创业,创立Axiom Math。

公司目前已从多家*研究机构挖来核心人才,包括 Meta 基础人工智能研究实验室(FAIR)、Meta 生成式 AI 团队以及 Google Brain 的研究人员。她表示,不少加入团队的*研究者和数学家都把“实现数学超智能”视为自己的学术使命,这种高难度目标反而形成了强大的人才吸引力。除大厂研究员外,她还邀请了自己的前任教授、知名数学家 Ken Ono 加入团队。

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