近日，斯坦福成長創(chuàng)新圈聯(lián)合斯坦福上海校友會舉辦的斯坦福“與AI同行”系列講座馬年首場線上活動圓滿落幕，云知聲CEO黃偉博士作為特邀嘉賓，結合近30年AI領域深耕經(jīng)驗與云知聲十余載創(chuàng)業(yè)實踐，深度復盤了中國AI產(chǎn)業(yè)從1.0到2.0的發(fā)展脈絡，分享了大模型時代的行業(yè)洞察、商業(yè)化核心策略與組織發(fā)展思考。

以下為分享精華，我們做了整理，謹供學習：

PART 1

堅守長期主義，讓技術創(chuàng)造真實價值

2012年，在國內(nèi)創(chuàng)業(yè)風口聚焦移動互聯(lián)網(wǎng)，90%的創(chuàng)業(yè)方向集中在APP開發(fā)等熱門領域時，黃偉博士毅然創(chuàng)立了云知聲，踏上了技術創(chuàng)業(yè)這條堪稱“孤獨之路”的征程。在AI 1.0時代，技術創(chuàng)業(yè)者面臨著諸多困境，例如：資本更傾向于關注互聯(lián)網(wǎng)與消費創(chuàng)新，對科技創(chuàng)新的關注度極低；客戶為技術、算法付費的意愿薄弱，使得技術成果難以轉化為實際收益；從技術到工程、產(chǎn)品、商業(yè)的轉化鏈條漫長，技術落地難度極大。

然而，云知聲卻成功穿越了十年的行業(yè)生死谷，其核心秘訣在于堅守長期主義與價值落地兩大原則。面對2016年后AI行業(yè)出現(xiàn)的階段性泡沫，許多投資人建議快速做大收入規(guī)模，但黃偉博士始終保持清醒的頭腦，堅持判斷市場的真實性與可持續(xù)性。他深知，比迎合熱點更難的，是拒絕誘惑、忍受寂寞。只有明確“做什么、能做什么、怎么做”，拒絕短期利益的干擾，企業(yè)才能穩(wěn)步前行。云知聲憑借著這份堅守，得以在市場中站穩(wěn)腳跟。

云知聲團隊的差異化背景也成為其核心優(yōu)勢之一。與純算法或科研背景的團隊不同，云知聲團隊深刻理解算法到產(chǎn)品之間的鴻溝，始終將“把算法轉化為客戶可用的產(chǎn)品”作為核心目標，注重工程化能力與技術落地。這種獨特的定位讓云知聲在AI 1.0時代的技術創(chuàng)業(yè)中走出了差異化道路。

在賽道選擇上，2014年云知聲便提前布局醫(yī)療AI領域。彼時，醫(yī)療行業(yè)因“發(fā)展慢、重投入、短期無規(guī)模營收”遭到股東質疑，但黃偉博士堅信，人類的核心需求分為“happy”與“health”兩類，AI應是向善、有溫度的技術，解決健康問題是其重要價值所在。這份堅持讓云知聲在醫(yī)療領域積累了十余年的高質量數(shù)據(jù)、完善的產(chǎn)品矩陣與品牌優(yōu)勢，成為如今難以復制的核心壁壘。

黃偉博士總結道，AI 1.0時代的技術創(chuàng)業(yè)，本質是完成從技術、產(chǎn)品、商業(yè)到資本的完整閉環(huán)。這個過程如同“打怪升級”，團隊不僅需要不斷補短板、提升能力，更要抵御資本寒冬、行業(yè)泡沫等外部干擾。能熬過來的企業(yè)，最終都形成了自己的核心競爭力。

PART 2

AI時代機遇與挑戰(zhàn)并存，破局關鍵在于精準定位

從AI 1.0到AI 2.0，大模型技術的突破讓AI能力實現(xiàn)了質的飛躍，從“只能做判斷題”升級為“能完成創(chuàng)造性任務”。黃偉博士表示，新的技術能力正不斷賦予行業(yè)新的可能性，這是AI 2.0時代最令人興奮的地方。

然而，機遇背后也隱藏著巨大的挑戰(zhàn)。AI 2.0時代創(chuàng)業(yè)門檻與競爭壓力雙重升級，興奮與焦慮交織成為行業(yè)常態(tài)。大模型時代的創(chuàng)業(yè)者面臨著兩大核心挑戰(zhàn)：一是算力與研發(fā)成本飆升，讓創(chuàng)業(yè)成為“高成本實驗”。AI 1.0時代做語音、圖像識別僅需幾臺服務器，而如今大模型研發(fā)動輒需要數(shù)百臺百萬級服務器，模型的收斂性、性能均存在未知性，研發(fā)與試錯成本大幅提升；二是巨頭全面入局，競爭格局空前激烈。1.0時代大廠并非全品類布局AI技術；而大模型時代，手握充足算力、場景數(shù)據(jù)與現(xiàn)金流，還能招攬全球頂尖人才的企業(yè)全面All in，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的競爭壓力遠超前代。

面對這樣的行業(yè)格局，黃偉博士認為，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的核心破局點在于找準自身定位，將團隊能力、資源與定位精準匹配。同時，無論是個人還是組織，持續(xù)學習的心態(tài)是穿越周期的關鍵。

云知聲的實踐也充分印證了這一點。2022年底立項大模型，2023年2月推出首個版本，5月便發(fā)布達到SOTA水準的山海通用大模型，2023—2025年持續(xù)打磨模型能力、加速產(chǎn)業(yè)落地。黃偉博士強調：“做企業(yè)，不能只講故事，既要把模型做硬，也要把落地做深。”這也是云知聲在大模型時代站穩(wěn)腳跟的核心邏輯。

PART 3

“強基模，深應用”，打造場景化綜合壁壘

談及云知聲的大模型商業(yè)化路徑，黃偉博士提出了“強基模，深應用”的核心戰(zhàn)略，打破了行業(yè)中“通用大模型與行業(yè)模型對立”的誤區(qū)。他用形象的比喻解釋道：“想成為優(yōu)秀的醫(yī)生，不可能高考只考120分，強大的基礎模型，就是AI的‘高考成績’，是打造優(yōu)秀行業(yè)模型的前提。”基礎模型的邏輯推理能力，直接決定了行業(yè)模型的性能上限。

目前，云知聲系列模型在OpenCompass、SuperClue、MMMU等全球通用AI評測中穩(wěn)居第一梯隊，在MedQA、CCKS、MedBench等國內(nèi)外主流醫(yī)學大模型專項評測中名列前茅。

在模型研發(fā)上，云知聲始終堅持自研核心基礎模型。黃偉博士表示，開源模型對應用型企業(yè)是可行路徑，但存在“開源終止”的潛在風險，而云知聲作為AI企業(yè)，需要持續(xù)為客戶提供更好的模型與產(chǎn)品，“核心技術必須掌握在自己手里”。同時，云知聲會積極融合全球頂尖模型的方法論，將其他優(yōu)秀模型的技術思路應用于自研模型的前訓練、后訓練環(huán)節(jié)，實現(xiàn)“博采眾長，為我所用”。

PART 4

深度思考+躬身入局，不被資本市場短期偏好左右

資本市場的偏好與行業(yè)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律往往存在偏差，這是AI行業(yè)十余年來的常態(tài)。部分成立三四年的企業(yè)估值飆升，而深耕多年的企業(yè)卻常被質疑，這種現(xiàn)象容易引發(fā)團隊內(nèi)部的困惑。對此，黃偉博士給出的答案是：養(yǎng)成深度思考的習慣，堅信躬身入局者更懂自己的賽道。

“我們每天深耕賽道，躬身入局做產(chǎn)品、做落地，這份專注度和責任心決定了，我們一定比其他人更懂這個行業(yè)。”黃偉博士表示，經(jīng)過深度思考后得出的策略，其正確概率會很高，而這份信心，也是團隊克服各種困難的核心支撐。“從創(chuàng)業(yè)第一天起，云知聲就是我最后的事業(yè)，我把它當作孩子來養(yǎng)。”

PART 5

拒絕雇傭軍思維，唯變不破善用AI核心能力

大模型時代，人才成為行業(yè)競爭的核心。如何培養(yǎng)、留住核心團隊，成為所有AI企業(yè)的重要命題。面對當下的人才競爭，云知聲的核心策略是自主培養(yǎng)為主，拒絕“雇傭軍”思維。一方面，打造了以95后、90后為骨干的年輕大模型團隊，讓年輕人成為技術研發(fā)的核心力量；另一方面，與中科院、中科大、北航等高校實驗室深度合作，進行聯(lián)合人才培養(yǎng)；同時依托自有博士后工作站，從高校吸納優(yōu)秀人才，形成人才培養(yǎng)的閉環(huán)。

在黃偉博士看來，“所有好的技術、產(chǎn)品都需要長期投入，留人靠的不是單純的高薪，而是共同的理想和長期的發(fā)展機制。我們選擇愿意深耕、想做出有分量工作的人，這是雙向選擇的過程。”

從AI 1.0到AI 2.0，中國AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，始終離不開那些堅守長期主義、深耕技術落地、勇于擁抱變化的企業(yè)與創(chuàng)業(yè)者。而云知聲的發(fā)展實踐也印證了，唯有堅持深度思考、拒絕短期誘惑、把技術做硬、把落地做深，才能在AI浪潮中行穩(wěn)致遠。

未來，云知聲將繼續(xù)踐行“強基模，深應用”的核心策略，以自研大模型為技術核心，持續(xù)深耕醫(yī)療、交通、金融等垂類場景，推動AI技術在實體經(jīng)濟的深度落地，用有溫度的AI技術，賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，創(chuàng)造社會價值。