近日，斯坦福成長創新圈聯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領域深耕經驗與云知聲十余載創業實踐，深度復盤了中國AI產業從1.0到2.0的發展脈絡，分享了大模型時代的行業洞察、商業化核心策略與組織發展思考。
以下為分享精華，我們做了整理，謹供學習。
一、堅守長期主義，讓技術創造真實價值
2012年，在國內創業風口聚焦移動互聯網，90%的創業方向集中在APP開發等熱門領域時，黃偉博士毅然創立了云知聲，踏上了技術創業這條堪稱“孤獨之路”的征程。在AI 1.0時代，技術創業者面臨著諸多困境，例如：資本更傾向于關注互聯網與消費創新，對科技創新的關注度極低；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、產品、商業的轉化鏈條漫長，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行業出現的階段性泡沫，許多投資人建議快速做大收入規模，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，企業才能穩步前行。云知聲憑借著這份堅守，得以在市場中站穩腳跟。
云知聲團隊的差異化背景也成為其核心優勢之一。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品之間的鴻溝，始終將“把算法轉化為客戶可用的產品”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時代的技術創業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療AI領域。彼時，醫療行業因“發展慢、重投入、短期無規模營收”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療領域積累了十余年的高質量數據、完善的產品矩陣與品牌優勢，成為如今難以復制的核心壁壘。
黃偉博士總結道，AI 1.0時代的技術創業，本質是完成從技術、產品、商業到資本的完整閉環。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、行業泡沫等外部干擾。能熬過來的企業，最終都形成了自己的核心競爭力。
二、AI時代機遇與挑戰并存，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能力實現了質的飛躍，從“只能做判斷題”升級為“能完成創造性任務”。黃偉博士表示，新的技術能力正不斷賦予行業新的可能性，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。AI 2.0時代創業門檻與競爭壓力雙重升級，興奮與焦慮交織成為行業常態。大模型時代的創業者面臨著兩大核心挑戰：一是算力與研發成本飆升，讓創業成為“高成本實驗”。AI 1.0時代做語音、圖像識別僅需幾臺服務器，而如今大模型研發動輒需要數百臺百萬級服務器，模型的收斂性、性能均存在未知性，研發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、場景數據與現金流，還能招攬全球頂尖人才的企業全面All in，創業企業的競爭壓力遠超前代。
面對這樣的行業格局，黃偉博士認為，創業企業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，持續學習的心態是穿越周期的關鍵。
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月便發布達到SOTA水準的山海通用大模型，2023—2025年持續打磨模型能力、加速產業落地。黃偉博士強調：“做企業，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腳跟的核心邏輯。
三、“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化路徑，黃偉博士提出了“強基模，深應用”的核心戰略，打破了行業中“通用大模型與行業模型對立”的誤區。他用形象的比喻解釋道：“想成為優秀的醫生，不可能高考只考120分，強大的基礎模型，就是AI的‘高考成績’，是打造優秀行業模型的前提。”基礎模型的邏輯推理能力，直接決定了行業模型的性能上限。
目前，云知聲系列模型在OpenCompass、SuperClue、MMMU等全球通用AI評測中穩居第一梯隊，在MedQA、CCKS、MedBench等國內外主流醫學大模型專項評測中名列前茅。
在模型研發上，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，需要持續為客戶提供更好的模型與產品，“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，將其他優秀模型的技術思路應用于自研模型的前訓練、后訓練環節，實現“博采眾長，為我所用”。
四、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發展的內在規律往往存在偏差，這是AI行業十余年來的常態。部分成立三四年的企業估值飆升，而深耕多年的企業卻常被質疑，這種現象容易引發團隊內部的困惑。對此，黃偉博士給出的答案是：養成深度思考的習慣，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。”黃偉博士表示，經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。“從創業第一天起，云知聲就是我最后的事業，我把它當作孩子來養。”
五、拒絕雇傭軍思維，唯變不破善用AI核心能力
大模型時代，人才成為行業競爭的核心。如何培養、留住核心團隊，成為所有AI企業的重要命題。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，進行聯合人才培養；同時依托自有博士后工作站，從高校吸納優秀人才，形成人才培養的閉環。
在黃偉博士看來，“所有好的技術、產品都需要長期投入，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產業的發展，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與創業者。而云知聲的發展實踐也印證了，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浪潮中行穩致遠。
未來，云知聲將繼續踐行“強基模，深應用”的核心策略，以自研大模型為技術核心，持續深耕醫療、交通、金融等垂類場景，推動AI技術在實體經濟的深度落地，用有溫度的AI技術，賦能產業發展，創造社會價值。
轉自：日照新聞網
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