云知声CEO黄伟博士做客斯坦福“与AI同行”系列讲座：AI 2.0的破局点不是追风口，而是“强基模，深应用”

近日，斯坦福成长创新圈联合斯坦福上海校友会举办的斯坦福“与AI同行”系列讲座马年首场线上活动圆满落幕，云知声CEO黄伟博士作为特邀嘉宾，结合近30年AI领域深耕经验与云知声十余载创业实践，深度复盘了中国AI产业从1.0到2.0的发展脉络，分享了大模型时代的行业洞察、商业化核心策略与组织发展思考。

以下为分享精华，我们做了整理，谨供学习。

一、坚守长期主义，让技术创造真实价值

2012年，在国内创业风口聚焦移动互联网，90%的创业方向集中在APP开发等热门领域时，黄伟博士毅然创立了云知声，踏上了技术创业这条堪称“孤独之路”的征程。在AI 1.0时代，技术创业者面临着诸多困境，例如：资本更倾向于关注互联网与消费创新，对科技创新的关注度极低；客户为技术、算法付费的意愿薄弱，使得技术成果难以转化为实际收益；从技术到工程、产品、商业的转化链条漫长，技术落地难度极大。

然而，云知声却成功穿越了十年的行业生死谷，其核心秘诀在于坚守长期主义与价值落地两大原则。面对2016年后AI行业出现的阶段性泡沫，许多投资人建议快速做大收入规模，但黄伟博士始终保持清醒的头脑，坚持判断市场的真实性与可持续性。他深知，比迎合热点更难的，是拒绝诱惑、忍受寂寞。只有明确“做什么、能做什么、怎么做”，拒绝短期利益的干扰，企业才能稳步前行。云知声凭借着这份坚守，得以在市场中站稳脚跟。

云知声团队的差异化背景也成为其核心优势之一。与纯算法或科研背景的团队不同，云知声团队深刻理解算法到产品之间的鸿沟，始终将“把算法转化为客户可用的产品”作为核心目标，注重工程化能力与技术落地。这种独特的定位让云知声在AI 1.0时代的技术创业中走出了差异化道路。

在赛道选择上，2014年云知声便提前布局医疗AI领域。彼时，医疗行业因“发展慢、重投入、短期无规模营收”遭到股东质疑，但黄伟博士坚信，人类的核心需求分为“happy”与“health”两类，AI应是向善、有温度的技术，解决健康问题是其重要价值所在。这份坚持让云知声在医疗领域积累了十余年的高质量数据、完善的产品矩阵与品牌优势，成为如今难以复制的核心壁垒。

黄伟博士总结道，AI 1.0时代的技术创业，本质是完成从技术、产品、商业到资本的完整闭环。这个过程如同“打怪升级”，团队不仅需要不断补短板、提升能力，更要抵御资本寒冬、行业泡沫等外部干扰。能熬过来的企业，最终都形成了自己的核心竞争力。

二、AI时代机遇与挑战并存，破局关键在于精准定位

从AI 1.0到AI 2.0，大模型技术的突破让AI能力实现了质的飞跃，从“只能做判断题”升级为“能完成创造性任务”。黄伟博士表示，新的技术能力正不断赋予行业新的可能性，这是AI 2.0时代最令人兴奋的地方。

然而，机遇背后也隐藏着巨大的挑战。AI 2.0时代创业门槛与竞争压力双重升级，兴奋与焦虑交织成为行业常态。大模型时代的创业者面临着两大核心挑战：一是算力与研发成本飙升，让创业成为“高成本实验”。AI 1.0时代做语音、图像识别仅需几台服务器，而如今大模型研发动辄需要数百台百万级服务器，模型的收敛性、性能均存在未知性，研发与试错成本大幅提升；二是巨头全面入局，竞争格局空前激烈。1.0时代大厂并非全品类布局AI技术；而大模型时代，手握充足算力、场景数据与现金流，还能招揽全球顶尖人才的企业全面All in，创业企业的竞争压力远超前代。

面对这样的行业格局，黄伟博士认为，创业企业的核心破局点在于找准自身定位，将团队能力、资源与定位精准匹配。同时，无论是个人还是组织，持续学习的心态是穿越周期的关键。

云知声的实践也充分印证了这一点。2022年底立项大模型，2023年2月推出首个版本，5月便发布达到SOTA水准的山海通用大模型，2023—2025年持续打磨模型能力、加速产业落地。黄伟博士强调：“做企业，不能只讲故事，既要把模型做硬，也要把落地做深。”这也是云知声在大模型时代站稳脚跟的核心逻辑。

三、“强基模，深应用”，打造场景化综合壁垒

谈及云知声的大模型商业化路径，黄伟博士提出了“强基模，深应用”的核心战略，打破了行业中“通用大模型与行业模型对立”的误区。他用形象的比喻解释道：“想成为优秀的医生，不可能高考只考120分，强大的基础模型，就是AI的‘高考成绩’，是打造优秀行业模型的前提。”基础模型的逻辑推理能力，直接决定了行业模型的性能上限。

目前，云知声系列模型在OpenCompass、SuperClue、MMMU等全球通用AI评测中稳居第一梯队，在MedQA、CCKS、MedBench等国内外主流医学大模型专项评测中名列前茅。

在模型研发上，云知声始终坚持自研核心基础模型。黄伟博士表示，开源模型对应用型企业是可行路径，但存在“开源终止”的潜在风险，而云知声作为AI企业，需要持续为客户提供更好的模型与产品，“核心技术必须掌握在自己手里”。同时，云知声会积极融合全球顶尖模型的方法论，将其他优秀模型的技术思路应用于自研模型的前训练、后训练环节，实现“博采众长，为我所用”。

四、深度思考+躬身入局，不被资本市场短期偏好左右

资本市场的偏好与行业发展的内在规律往往存在偏差，这是AI行业十余年来的常态。部分成立三四年的企业估值飙升，而深耕多年的企业却常被质疑，这种现象容易引发团队内部的困惑。对此，黄伟博士给出的答案是：养成深度思考的习惯，坚信躬身入局者更懂自己的赛道。

“我们每天深耕赛道，躬身入局做产品、做落地，这份专注度和责任心决定了，我们一定比其他人更懂这个行业。”黄伟博士表示，经过深度思考后得出的策略，其正确概率会很高，而这份信心，也是团队克服各种困难的核心支撑。“从创业第一天起，云知声就是我最后的事业，我把它当作孩子来养。”

五、拒绝雇佣军思维，唯变不破善用AI核心能力

大模型时代，人才成为行业竞争的核心。如何培养、留住核心团队，成为所有AI企业的重要命题。面对当下的人才竞争，云知声的核心策略是自主培养为主，拒绝“雇佣军”思维。一方面，打造了以95后、90后为骨干的年轻大模型团队，让年轻人成为技术研发的核心力量；另一方面，与中科院、中科大、北航等高校实验室深度合作，进行联合人才培养；同时依托自有博士后工作站，从高校吸纳优秀人才，形成人才培养的闭环。

在黄伟博士看来，“所有好的技术、产品都需要长期投入，留人靠的不是单纯的高薪，而是共同的理想和长期的发展机制。我们选择愿意深耕、想做出有分量工作的人，这是双向选择的过程。”

从AI 1.0到AI 2.0，中国AI产业的发展，始终离不开那些坚守长期主义、深耕技术落地、勇于拥抱变化的企业与创业者。而云知声的发展实践也印证了，唯有坚持深度思考、拒绝短期诱惑、把技术做硬、把落地做深，才能在AI浪潮中行稳致远。

未来，云知声将继续践行“强基模，深应用”的核心策略，以自研大模型为技术核心，持续深耕医疗、交通、金融等垂类场景，推动AI技术在实体经济的深度落地，用有温度的AI技术，赋能产业发展，创造社会价值。

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