OpenAI前員工組VC基金：他們押注什麼、迴避什麼？

多位OpenAI創始成員聯手成立1億美元AI創投基金Zero Shot，已完成首輪募資並開始投資。他們看好哪些賽道，又對哪些熱門方向持保留態度？對亞洲市場有何啟示？

當最了解AI模型的人，決定用自己的錢押注AI新創，他們會選什麼？

由多位OpenAI核心成員共同創立的創投基金「Zero Shot」，已完成首輪募資，目標總規模為1億美元。基金名稱取自AI訓練術語「零樣本學習」（zero-shot learning），意指模型無需事先訓練即可處理新任務——暗示這支基金希望在市場尚未成形前，率先識別機會。

五位創辦人：從OpenAI內部走出來的VC

Zero Shot 的五位創辦合夥人，背景橫跨技術、產品與資本市場。

Evan Morikawa 曾擔任OpenAI應用工程負責人，主導了DALL·E、ChatGPT與Codex的發布，現為機器人新創Generalist成員。Andrew Mayne 是OpenAI最早的提示工程師（prompt engineer），同時主持OpenAI官方播客，並創辦了AI部署顧問公司Interdimensional。Shawn Jain 則是前OpenAI工程師與研究員，已有創投經驗，並自行創辦了生成式AI新創Synthefy。

加入這三位OpenAI校友的，還有曾任01A（由前Twitter執行長Dick Costello與Adam Bain創立的成長期VC）創辦合夥人的Kelly Kovacs，以及前Twitter與迪士尼高管、現任Interdimensional CEO的Brett Rounsaville。

這五人並非刻意謀劃成立基金。Mayne 告訴TechCrunch，他們離開OpenAI後，不斷被VC機構和創業朋友詢問AI趨勢，逐漸意識到自己對市場缺口的判斷，或許比多數投資人更精準。「我們決定，也許應該做自己的基金，因為我們對方向有清晰的判斷，也認識一批真正厲害的創業者。」

已投資的方向：自動化發現與工廠機器人

Zero Shot 目前已公開的投資包括兩家新創（第三家仍處於隱身模式）。

第一家是Worktrace AI，由前OpenAI產品經理Angela Jiang創辦。這家公司開發的平台，幫助企業先「發現哪些流程值得自動化」，再進行自動化部署。該公司已完成1,000萬美元種子輪，投資方包括前OpenAI CTO Mira Murati 及OpenAI旗下基金。

第二家是Foundry Robotics，專注於下一代AI強化工廠機器人，近期完成由Khosla Ventures領投的1,350萬美元種子輪。

這兩個方向並非偶然。企業流程自動化與工業機器人，正是當前AI商業化落地最具確定性的領域之一，也是資本最密集的戰場。

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他們刻意迴避的賽道

比投資決策更值得關注的，是Zero Shot創辦人明確表態「不看好」的方向。

Mayne 對大多數「氛圍程式設計」（vibe coding）平台持懷疑態度。他的邏輯是：模型本身的程式碼生成能力正在快速提升，OpenAI等模型廠商會直接將這項能力內建，讓獨立平台的訂閱費顯得多餘。這是一個典型的「平台吞噬應用層」邏輯。

Morikawa 則對機器人領域的「以自我為中心的視覺數據公司」不感興趣。這類新創收集第一人稱視角的影像數據，用於訓練機器人的具身智能（embodied AI）。他直言：「現在有很多人在賭，希望研究界能找到方法跨越具身差距（embodiment gap），但這根本還沒有可能。」

此外，Mayne 對多數「數位孿生」（digital twin）新創也抱持保留態度。他親自做了盡職調查，甚至建立了推理模型來測試，結論是：「用普通LLM效果一樣好。」

對亞洲市場的意義

從華人世界的視角來看，Zero Shot 的投資邏輯有幾個值得關注的維度。

首先，工廠機器人與企業自動化，正是台灣、日本、韓國製造業轉型的核心議題。台灣的精密製造生態系統，以及鴻海、台達電等企業在智慧製造的布局，與Foundry Robotics的方向高度重疊。這類美國早期新創的技術路線，往往會在3至5年後影響亞洲供應鏈的採購決策。

其次，Morikawa 對具身AI訓練數據的否定，對中國大陸的相關新創同樣是一個信號。中國目前有多家公司正在這個方向上融資，包括部分已獲得大型機構投資的團隊。如果OpenAI內部的技術判斷認為這條路「尚無可能」，這至少值得投資人重新評估時間表。

第三，「OpenAI校友網絡」作為一種資本背書，在亞洲市場的影響力正在上升。當Zero Shot投資一家新創時，這個標籤本身就具有市場信號價值——無論是對後續投資人、潛在客戶，還是招募人才而言。

「內部人」的優勢與侷限

當然，這支基金也面臨外界的合理質疑。

Zero Shot 的多筆投資，包括Worktrace AI，都流向了OpenAI的前同事。這是「強大的人才網絡」，還是「封閉的內部循環」？在矽谷，校友網絡驅動的投資極為普遍，但當這個網絡集中在同一家公司時，資訊不對稱的問題就更加突出。

更深層的問題是：AI模型能力的快速演進，正在不斷重塑「什麼值得投資」的邊界。Morikawa 說得直白：「預測模型下一步走向，是一種真正的技能，因為它極度不線性，完全不直觀。」這句話本身就說明，即使是最了解模型的人，也在高度不確定的環境中做判斷。

基金的顧問團隊同樣值得注意：包括OpenAI前人才負責人Diane Yoon、前溝通負責人（同時也是前Apple公關主管）Steve Dowling，以及前產品負責人Luke Miller，三人均以分享基金收益（carried interest）的形式參與。這意味著Zero Shot在OpenAI生態系統中的人脈深度，遠超過五位創辦人本身。