融资千万的 Violoop ，要做中国版的「硬件龙虾」

春节前几天，何佳霖的微信一直没消停过。

FA （财务顾问）会发来各种分析文章，投资人也会不断转来新项目链接，问他怎么看 Openclaw 的爆火、有什么区别。

“那段时间是真的比较焦虑。”他说道。

焦虑并非来自竞争本身，而是一种典型的创业者心态——有时候会拍大腿苛责自己开始的有点晚，但冷静分析后，反而平静许多。

这种情绪，与他正在做的事情密切相关。何佳霖是 AI 科技公司 Violoop 的创始人。他们正在做一个中国版的“硬件龙虾”，试图让 AI 24小时给人类打工。

具体来看， Violoop 的解决方式，是一台手掌大小的桌面硬件设备。它通过数据线物理接入电脑，无论 Mac 还是 Windows 系统，都可以直接控制。

与传统软件助手不同，这台设备能够通过电脑屏幕画面，在本地提取信息，再将提炼后的内容交由云端大模型进行推理和规划，最终在电脑上执行点击、输入、切换软件等操作。

换句话说，它不仅能理解任务，还可以直接替人完成任务。

就在 3 月 12 日 ， Violoop 宣布完成种子轮与天使轮数千万元融资，由千亿级别美元和人民币双币基金和某知名人民币基金联合领投。

本轮融资金额将用于产品落地、市场推广，以及构建 Action Model （动作模型）数据集。

见到何佳霖的当天，他才刚刚结束一场媒体沟通会，被问到是否需要休息时，他摆了摆手，“这些都不算什么”。在他看来，真正高强度的是见投资人——“基本都是 1 对多的局面”，他已经习惯了。当天采访结束后，他又连夜赶回深圳的办公地。

在与何佳霖的聊天过程里，我们围绕他为何选择“更重”的硬件路线 、以及在 Openclaw 爆火的当下，这家仅有12人的初创团队 ，如何去“驾驭” AI 终局？等话题展开。

01 “龙虾硬件”是怎么工作的？

Violoop 的故事起点，带着几分程序员就有的实用主义。

何佳霖本身就是一名有丰富经验的连续创业者，毕业于 UC San Diego 的 CS 专业，从大学期间，就做过在线招聘的平台，以及留学生公寓和地产SaaS开发等（入选过 YC 创业营），就连带过的实习生，也有好几百人。

而这个 AI 项目的初衷，纯粹是为解决团队自己的痛点 。

2025 年 2 月的时候，何佳霖及其团队接到欧洲客户的开发需求，为了配合时差，不得不轮流熬夜盯服务器。

何佳霖和团队就琢磨：能不能写个程序替人一直盯着，有需求过来了，机器自己去抓数据、提供解决方案，甚至直接解决问题，把这笔钱“躺着赚了” ？

最初，团队尝试走纯软件路线，但一直没有做出非常满意的产品，问题不在技术能力，而是企业客户对“安全可控”的要求。

一方面，大模型本质上是概率系统，在执行层面存在不可控风险——例如误删文件、错误发送信息，这让企业客户难以接受。

另一方面，纯软件助手缺乏对真实使用环境的感知能力，很难覆盖复杂场景。

在经历了数百次安全测试和多轮内部对抗训练后，团队最终放弃了纯软件方案，转而选择通过硬件来解决“可控性”问题。

在何佳霖看来，这不是理想主义，而是一个工程上的取舍——“就算麻烦，但只要能解决这个核心问题，后面的复杂度都是值得的。”

于是， Violoop 诞生了。

在这个手掌大小的盒子里，Violoop 构建了一套从视觉感知、动作执行到物理隔离的闭环。

首先是“眼睛”。通过 HDMI 接口，电脑屏幕的视频流被实时传入设备，完成关键帧抽取与分析。本地视觉模型直接理解屏幕内容，判断用户意图。更重要的是，图像数据始终留在本地，仅将提炼后的文本发送至云端进行推理，云端无法获取原始画面。

其次是“动手能力”。有了视觉后，Violoop 不再依赖软件 API。面对微信、财务软件、ERP 等封闭系统，用户只需录制一次操作流程，AI 即可学习并复用。目前系统已内置约 20 款常用软件的数百个操作。对普通用户而言，也无需理解能力边界，设备会主动提示可执行任务。

最后是“安全机制”。为降低大模型执行的不确定性，Violoop 采用双芯片架构：一颗负责计算，一颗基于规则约束行为。系统对操作分级管理——读写自动执行；删除文件、对外发送信息等高风险操作需用户确认。

当系统持续运行时，效率被进一步放大。设备通电后可 24 小时运行，并支持多任务并行。例如在设计场景中，用户设定参数后即可离开，系统会自动完成批量渲染，并在次日交付结果。

何佳霖对雷峰网表示，Violoop 不是简单外设，而是一个可被看见、可被信任、能持续参与工作的智能体。

这也符合何佳霖的最初设想：让 AI 像人一样，通过视觉识别屏幕界面，再模拟键盘和鼠标操作电脑。

对于小白用户而言，它可以被理解为一个“眼睛里有活的AI” 。与传统需要通过官方 API 接口才能运行的纯软件 AI 不同， Violoop 硬件上运行着一个轻量级的本地视觉小模型。

02 十二人的团队，试图用“ Day One Global ”穿越周期

从一开始，何佳霖从项目开始就确立了“ Day One Global ”（第一天就全球化）战略。

逻辑非常现实：海外市场不仅对软件有更高的定价包容度，更重要的是，用户保留了从 SaaS 时代延续下来的订阅付费习惯。

实际上，“全球化战略”已经是 AI 创业浪潮中的一条默认法则。

“健康的商业逻辑是我提供好的东西，你给我付费，”何佳霖对雷峰网表示 。这也是为什么目前 Violoop 的用户几乎全部在海外，前期并未在国内做大规模宣传的原因 。

在他看来，国内 AI 生态的竞争已经陷入极度内卷之中：“这种环境之下，创业厂商根本比不过。”何佳霖感叹道。

Violoop 搭建了一个极度互补的核心阵型。目前团队仅有 12 人。合伙人朱贤桢（King）毕业于 MIT，两人早在 2019 年便通过 YC 创投圈结识 。

在何佳霖眼里，King 的智商极高、性格纯粹、做事追求极致。

“我们两个都不是 EGO 特别强的人，所以沟通很顺畅。” 何佳霖对雷峰网坦言。

在团队分工上，何佳霖主动包揽了跑深圳落地、见机构等所有“抛头露面”的活儿， King 则专注在研发上面，让团队在极小规模下依然保持高效推进。

在实际应用中，这个“ AI 操作员”究竟能帮人干哪些脏活累活？何佳霖向我们描绘了几个典型的场景：

首先是小型创作者团队。以工业设计师为例，每天面对不同客户（如牙刷厂商）的提案需求，以往需要人工在案例库和全网海捞素材 。现在，只需下达指令，AI 就能自动去全网寻找符合审美的素材、匹配公司内部素材库，并直接生成一份专属的初步提案发给客户。

在更为耗时的3D渲染环节，它的作用更加直观。以往给一个模型出图，设计师需要手动调整 X 轴、 Y 轴、灯光和背景等繁琐参数，渲染每一张图都要在电脑前干等十几二十分钟。有了 Violoop 之后，设计师只需提前设定好参数需求， AI 就能在夜间彻底接管电脑排队渲染。

此外，它甚至还能充当客服或运维人员，在获取指定数据后，自动通过邮件、 Telegram 或 WhatsApp 发送给客户。

目前， Violoop 的用户几乎全部来自海外。其商业模式也相对直接：硬件一次性购买，软件按月订阅，同时通过内部调度系统自动匹配最优模型，将复杂的 API 成本打包隐藏，降低用户使用门槛。

虽然春节前的确非常焦虑，但现在何佳霖反而心态非常平稳，他反而想通了。“科技爆发的节点谁也预料不到，就像买股票不可能永远都在最低点买，然后在最高点卖。”

前段时间何佳霖密集见了十几个投资机构，被问到投资人最关心的问题是什么时，何佳霖沉思几秒，给出的答案是：这类产品的终局是什么？

他用两个关键词来描述团队的判断：“ Intelligence everywhere （智能无处不在）”与“驾驭智能”。

在他看来，过去几年行业主要依赖规模法则，通过堆算力与数据逼近最优结果。但在下一阶段，真正的竞争不再是“谁更大”，而是“谁更高效”————谁能用更少的资源，把智能用到极致。

这也解释了何佳霖对当下节奏的态度：既然已经站在风口上，与其纠结错过红利，不如尽可能储备粮草，去打一场有准备的仗。