未來，我們可能需要構建自己的統一計算框架，一旦能夠打造好，那國內的GPU芯片生態建設必將向前邁出一大步。

采訪｜何伊凡

文｜《中國企業家》記者 趙東山

編輯｜姚赟

頭圖攝影｜鄧攀

臘月二十八那天，中科聞歌董事長王磊跟團隊開會到凌晨2點，技術嗅覺敏感的他們一直在討論DeepSeek可能給自己及行業帶來的影響。

2025年春節前夕，DeepSeek AI智能助手同時沖上中美iOS免費應用排行榜第一，因在技術優化、成本壓縮以及開源模式上的優勢，迅速在全球AI大模型圈引起沖擊波，迄今熱度不減。

“真正的變革是在此之后的AI技術快速普惠，以及行業、個人應用層的加快變革、創新，未來18個月，我們將看到各行業AI滲透率迅速突破零界點。”身處行業中心的王磊給出了自己的思考。

春節過后，中科聞歌旗下智川X-Agent平臺也全面接入DeepSeek全系大模型，通過多種模型的支持，其客戶可快速構建行業AI應用，如AI搜索、翻譯、客服、報告生成等，降低技術門檻，縮短開發周期。

2017年，王磊離開中國科學院自動化研究所，創立中科聞歌。其核心創始團隊除聯合創始人羅引博士等青年科學家外，還有海外歸國教授、IEEE Fellow、AAAS Fellow、中國科學院自動化研究所研究員曾大軍。曾大軍早年在美國卡內基梅隆大學攻讀人工智能博士期間，導師便是智能體（Agent）理論的主要奠基者之一。

2018年，國家提出融媒體建設，中科聞歌很快專注于AI+媒體領域。王磊回憶，“那年飛了174次，平均兩天一趟，甚至還在大雪紛飛的晚上困在內蒙古呼和浩特到山西右玉縣高速路上。”隨后的5年間，中科聞歌又將業務觸角拓展至金融、醫療、能源等領域。

2022年ChatGPT問世，王磊果斷決定自研雅意大模型。到2024年，中科聞歌收入已達數億級，其中超一半營收跟雅意直接相關，80%以上收入源于雅意強大支撐，生態合作空間廣闊，交付項目周期顯著縮短，復雜項目從過去交付的6～9個月降低到現在的3個月左右。

過去兩年間，資本對大模型創業公司態度快速經歷從技術信仰到務實落地的翻轉。DeepSeek引爆全球AI大模型圈之后，一切都變了。甚至金沙江創始合伙人朱嘯虎也從認為“大模型六小虎的最佳命運是被大廠收購”，到如今的“今年最佳的投資主題是China AI”。

在王磊看來，機會來了。

過去7年間，中科聞歌既做了底層AI大模型和數據技術，推出國產全自主知識產權雅意大模型、優雅多模態視頻模型、決策智能操作系統DIOS，專注決策智能和大規模機器學習模型的研發；同時，也更專注上層行業應用。

2024年12月，美國AI數據分析公司Databricks獲得100億美元天價融資，超過OpenAI上次60億美元的融資紀錄，成為當年規模最大的一筆風險投資。王磊分析：“數據+AI市場前景廣闊，正是因為決策智能化時代的到來，使得Databricks這樣以數據為驅動、以創新AI基礎架構為支撐、做大數據應用落地的企業成為資本市場的寵兒。”

沉浸AI賽道多年的王磊對AI的判斷更為深刻，他表示：“AI是場馬拉松，企業級AI價值已來，這不是短期資本游戲，而是持續20年的智能革命，堅持最重要。”

攝影：鄧攀

以下是《中國企業家》對中科聞歌董事長王磊的訪談實錄（有刪減）：

DeepSeek的震撼和啟發

《中國企業家》：在使用和研究DeepSeek時，受到怎樣的震撼？

王磊：可以總結為中文理解效果、技術創新性、成本降低、AI生態貢獻這4個方面。

DeepSeek不是橫空出世，R1之前就有很多版本，我們一直在關注。剛開始主要是覺得效果好，尤其中文能力突出，如果以前的AI中文水平是信和達，現在有“雅”的感覺了。

后來看到他們的技術報告，發現技術有很大創新性，尤其DeepSeek-R1在后訓練階段大規模使用低數據樣本的強化學習，采用MoE+RL（混合專家模型結合強化學習），在僅有極少標注數據的情況下極大提升模型推理能力。

來源：視覺中國

R1訓練成本也是ChatGPT的1/10到1/20，成本大幅降低也讓人很欣喜。以往大家都覺得訓練模型需要高成本、多芯片，花很多錢，成本下降會讓大家更想深入參與這件事。

此外，DeepSeek把技術論文等開源，還允許用R1做數據蒸餾訓練自家模型，對生態方面的貢獻也非常大。原來我們老覺得中美AI之間還是有很大的距離，但DeepSeek的出現讓大家意識到只要敢于創新和突破，就能跟世界頂尖AI水平并肩。

我認為，DeepSeek的火爆更將極大推動全球AI市場的應用落地和產業化進程，中國市場龐大，AI行業應用企業迎來全面爆發，我們甚至會孕育出一批類似互聯網時代的AI平臺型和應用型企業。

《中國企業家》：開源和閉源之爭也是此次行業爭論的關鍵問題，DeepSeek的火爆可以理解為是開源的勝利嗎？

王磊：開源和閉源的爭論，早在軟件時代就存在。雖然我看好開源，但仍然認為在閉源領域率先突破也非常必要。

開源開放生態有助于生態創新和技術發展，但我們應該充分理解閉源模型，他們在前面的探索中投入了大量資源、資本和努力，應該鼓勵他們保護知識產權成果。當他們保持技術優勢后，先部分開源，再逐步全面開源，這也是一個行業螺旋上升的過程。

《中國企業家》：DeepSeek的訓練成本引起了很多關于工程優化創新的討論，很多人認為他們繞過了英偉達的CUDA平臺，提升了節點間的通信效率，你怎么看？

王磊：CUDA（英偉達公司設計研發一種并行計算平臺和編程模型，包含了CUDA指令集架構以及GPU內部的并行計算引擎）是大模型訓練中重要的算力工程管理平臺，在優化使用與提升效率層面發揮關鍵作用。畢竟，當幾千張甚至幾萬張卡并行運作時，如何充分利用每張卡運行性能，提高利用率、計算并行度，讓算子執行效率更高效，一直是訓練模型過程中需要考慮的問題。

這次媒體有一個誤解是把PTX（Parallel Thread Execution，一種底層硬件指令集，用于直接與GPU驅動函數進行交互，實現更為精細的硬件操作）和CUDA分割開，其實PTX也是CUDA的組成部分，只是它更貼近硬件。CUDA本質上是用于操作大規模GPU卡的操作系統，而PTX處于更底層，下面還有一層是機器執行語言，從DeepSeek論文中可以看到，靠近硬件層確實還可以做一些技術優化，節省時間與成本。

未來，我們可能需要構建自己的統一計算框架，一旦能夠打造好，那國內的GPU芯片生態建設必將向前邁出一大步。當然離不開AI開發公司和研發公司共同努力，這次DeepSeek在這方面的工作就激勵更多技術人員深入底層硬件開展相關工作。

《中國企業家》：你覺得為什么是DeepSeek做到了？

王磊：目前國內能夠在大規模算力卡上進行訓練的隊伍并不多，除了有這樣的環境，還需要有優秀的、合理的人才隊伍，各個層次的人才都要具備。DeepSeek得益于有很好的硬件訓練環境、人才齊備等相關條件，他們的創新也會激勵更多有實力的企業投入AI研發。

《中國企業家》：目前業內認為它的創新之處，除了降低成本，還在于不需要有監督的微調，你認同這一說法嗎？

王磊：既認同，也有不同觀點。我認同它從V3到R1的訓練過程中，主要創新亮點是通過少量冷啟動數據提供樣本，基于強化學習框架，通過評價機制提升模型能力，進而達成目標，而不是依賴于過去大量提交標注和提示詞的模板。這在強化學習提升模型能力方面，確實另辟蹊徑。

但在實際產業落地層面，有兩個關鍵邊界，其一，當涉及醫療診斷、復雜科學問題解決等場景時，高質量訓練語料進行微調依然是非常經典、可靠的實現路徑；其二，雖然R1在文本生成、中文方面表現出色，但在專業領域的深度推理能力仍有很大提升空間。像聞歌這樣既具有高價值行業數據，又能夠進一步從底層優化模型能力的團隊，將越來越不可或缺。

《中國企業家》：他們采用的MoE+RL的方式，是重要創新之處嗎？

王磊：MoE（Mixture of Experts，混合專家模型）是一個經典路線，我們提出問題之后，它可以自動路由到局部專家模型，專家模型在訓練時可以分而訓之，回答時不需激活全局參數作答，這大大降低算力消耗。

DeepSeek也存在一些其他大模型共性的不足，比如推理過程不夠簡潔，幻覺和安全性問題依然很大程度上存在，基礎常識和復雜問題準確性不一致等，這都亟待解決。

《中國企業家》：因為這一次DeepSeek沒有公布預訓練的語料，經過個人使用，你感覺它的預訓練過程有什么特點？

王磊：DeepSeek預訓練的Token規模相當大，達到14.8萬億，這也充分說明在預訓練階段，Scaling Law（規模化法則，也稱尺度定律）還是非常有意義的，語料的收集整理以及高質量語料還是起著關鍵作用。當然也十分期待未來在預訓練階段，僅通過少量語料輸入就能實現良好模型效果。

《中國企業家》：最近朱嘯虎態度180度大轉彎，表示他都快相信AGI了。你覺得AGI到底還有多遠？你理解的AGI是怎樣的？

王磊：諾貝爾獎獲得者、AlphaFold創始人哈薩比斯認為，現在離AGI至少還需要2～3個Transformer量級的成果。當AI大模型既能理解高深復雜的問題，又在常識性問題上表現出色，對簡單和復雜問題達到精準理解和高質量作答的一致性；同時，這些AI工具還必須能夠極大推動行業研究、工業生產及日常生活的進步，這是AGI的基礎。

我很認同他的觀點，我不認為AI會取代人類，AGI狀態應該是人機共融，就像我們公司的名字“聞歌”，聞弦歌知雅意，高山流水、人機共融，技術與人類社會發展和諧共生時才是我期待看到的AGI時代。

《中國企業家》：所以觀念對齊很重要。

王磊：是的，全球都很重視這塊。我作為實驗室副主任，與中國科學院自動化所的研究員曾毅，在北京市科委的支持下成立了人工智能安全與超級對齊北京市重點實驗室。目前我們太多關注AI的超級智能邊界和能力，而安全對齊是發展人工智能的必經之路。我們實驗室就是致力于在人類價值觀和人機和諧共處方面實現進一步的安全有序對齊。

DeepSeek給行業帶來哪些機會

《中國企業家》：我們看到智川全面接入DeepSeek，全面接入的含義是什么？

王磊：“智川”X-Agent是聞歌推出的面向全行業的一站式智能體開發平臺，內置我們具有自主知識產權的雅意大模型，也支持按需接入國內外先進大模型，包括DeepSeek。

人們與DeepSeek的對話僅使用了它很少一部分功能，其實作為AI基座，可以發揮更大作用，例如定制服務、數據處理、報表分析等。一邊是人工智能基礎模型，一邊是現實的企業和個人需求，中間的Gap由誰彌補，就是我們智川平臺。這些技術模型，在智川平臺，可按照自身業務定制數據和工具調用，最終實現企業級應用。

我們認為2025年是AI+Agent的元年，智川要做的就是如何基于這些基礎模型，解決企業接入到企業生產力提升的最后一公里，讓大模型普惠到更多人。

《中國企業家》：DeepSeek和OpenAI o3mini出現之后，你們在做哪些調整？

王磊：AI技術生態和產品生態很龐大，DeepSeek和OpenAI o3是基礎平臺，但如何支持領域開放問題或解決復雜任務，仍有很多難點需要去攻克。舉個例子，如何基于大模型做數字人或者數字員工Agent應用，尚有距離。

我們基礎模型已經進入全球主流榜單前十，而我們更關注用戶端和行業端的AI應用需求，去年成功落地40多個行業級產品模型，幫助客戶提升生產效率。如何用新技術服務好客戶、解決真需求，是我們始終堅守的方向。

AI是場馬拉松，現在說不好誰是王者，堅持最重要。

《中國企業家》：AI公司分兩種情況，一種是冰面上的天鵝，引人注目；另一種是水面下的大魚，大魚也很兇猛，但在沒有躍出水面之前是關注不到的。作為中科聞歌的董事長，你如何看待這兩種公司選擇？

王磊：被關注有多個維度，媒體和大眾是一個維度，行業客戶則是另一個維度。我們一直非常堅定做難的事情，迎接最困難的挑戰。有了這個堅持，也讓我們成為為數不多從AI 1.0階段走到AI 2.0，再邁入AI 3.0的一家企業。

在AI 1.0的經典人工智能時期，我的老師曾大軍早在1994年于美國卡內基梅隆大學，便開展非常前沿的人工智能研究，像是多智能體體系的提出及機器學習框架的探索等，他的學生們也取得諸多有影響力的成果。

AI 2.0階段，就是在面向領域的數據驅動深度學習時代，我和羅引博士從創業開始，我們就注重專用人工智能算法研發。因為要實現對數據理解與認知，離不開如何訓練專門算法來處理領域問題，事實證明，獲得了良好市場反饋和收益，也在資本市場備受關注。

AI 3.0階段是生成式人工智能和通用人工智能時代，算法很重要，數據同樣不可或缺，最近有兩家明星企業備受矚目。一家是Databricks，不久前成功融資100億美元；另一家是Palantir，市值已接近3000億美元。我們堅信數據與AI密不可分，如果二者分離，就如同拿著AI這把錘子盲目地尋找釘子。數據是對場景的抽象，AI是工具，兩個結合起來才是價值。這是中科聞歌商業模式的核心。

我創業至今已有7年，頭部客戶續約率近乎100%，連續簽約5年的客戶也占很大比例。因此，在行業從業者和客戶群體中，積累了一定的聲譽。不過在公眾to C業務方面，還需等待時機推出普惠的C端產品。

從科學家到創業者

《中國企業家》：你是2017年開始創業，在此之前是科學家，2017年人工智能浪潮尚未真正興起，而且恰好處于兩個波峰之間，為什么決定出來？

王磊：當時我在中國科學院是副教授級的科研人員，是科研骨干。2016年，我們趕上了中國科技成果轉化的春天，國家推出促進科技成果轉化的相關舉措，是中國科學院率先涉及技術加團隊的創業。2017年以我和羅引博士為核心的5名青年科研人員開啟創業征程，我們在實驗室時就希望做技術不僅要寫文章，更要在實際應用中產生價值。那時大家都30歲出頭，懷揣著用科技成果干一番事業的熱忱，干勁十足。

前期積累非常重要，我們隊伍成長很大程度上得益于海外歸國教授帶回的先進學術思想，一位是卡內基梅隆機器人學實驗室的博士，另一位是南加州大學人工智能的博士，幫助夯實了技術底蘊。我2007年加入這個團隊，10年中積累了前沿的產業實踐經驗、全球前沿的學術思想和國家科研殿堂的積淀，及豐富的國家項目錘煉經驗，讓我們收獲了一批種子客戶。

《中國企業家》：剛剛你說的是宏觀的背景，但創業對于個人也是重要決策。

王磊：我認為在做決定時，如果想太多，就無法作出決定。中國科學院科研條件好，能與優秀的同事共事讓人舒心，但決定了就比較堅決。第二天就把辦公室交回去，走出實驗室，也很快拿到第一筆天使投資。

《中國企業家》：當時你的第一款產品是什么？

王磊：我們趕上了特別好的機遇，即國家的融媒體建設，中國日報、新華社等國家級媒體都將它視為科研任務，融媒體業務有圖、文、音、視頻，還有大量AI工具和數據分析需求，現實需求加上國家政策助力，很快找到了業務落地場景。

后續涉足金融、醫療、能源等領域都沿用了這一思路，找到技術與行業的契合點，催生出產品。道理雖然大家都明白，但實際操作中，客戶一年年買單、形成持續可增長的收入，還是非常有挑戰。

《中國企業家》：從科學家轉型做銷售，說服客戶的過程艱難嗎？雖然你是幫他們賺錢，但其實你也是要賺他們的錢。

王磊：我們現在營收已跨入幾億級別，當時也不相信能做到這一步。還記得我詢問朋友是否適合創業，他們說不適合，因為長期在科研機構工作會有點清高。

所以出來后我時刻提醒自己，要放下身段聆聽市場需求。記得一位基層員工跟我說過，“你們這么高層次的技術人才來研究我們這樣一個小眾行業，還是轉型期的行業，讓我們很興奮。”有時候客戶需要的不是非常高深和頂尖的技術，更需要站在他的角度解決真正的工作或業務問題。

后來做縣級融媒體，我去了中國很多縣市、基層，新疆、西藏、黑龍江等地方都去過，作為創始人有吃苦精神，對員工開疆拓土是很好的鼓勵。這也讓我明白，創業不能只盯著大行業，而要在一個小的細分行業找到真實的客戶需求，鍛造技術能力，再泛化到其他行業，找到生存之道。

《中國企業家》：既要上天，又要入地。

王磊：技術創業首先技術要立得住，更要接地氣。有些企業立得太深，當天上有任何變化未跟進時，就被拋棄了。登天已經很難，入地真是要俯下身去，一步一個腳印去走，會發現更難更痛苦。

創業中的關鍵時刻

《中國企業家》：你決定做雅意大模型，是不是一個關鍵節點？

王磊：我們決定做雅意大模型時，已經是成長型、規模化企業，投資人期望盡快走向資本市場，實現規模化商業效益，拿出亮眼財報。當時公司也正朝著這一目標前進。

來源：視覺中國

2022年ChatGPT一經問世，我們敏銳察覺這是不一樣的技術變革，迅速行動，記得當時買A100還不到70萬元一臺，后來飆升至185萬元一臺，果斷決策構建了算力平臺，擁有了非常穩定可控的算力支撐。

2023年3月，我們下決心投入大模型研發，當時從數據集構建到基礎訓練，可借鑒文獻案例非常少。訓練歷時6～9個月，算力成本高達幾千萬，加上人力成本，財報壓力很大，與資本市場的期望更背道而馳。

這算是關鍵時刻，不做就意味著技術落后，之后可能都上不了牌桌，做意味著財務承壓。我記得2023年股東會上也給予了很大壓力，但到了2024年年底，我們在客戶側競爭力及客戶對我們的信任等方面都大大提升。都說數據—模型—決策，大模型對于理解客戶需求、解決問題、利用先進技術進行相關工作有很大幫助，收入增長也印證了這一點。

《中國企業家》：這需要很大勇氣。

王磊：在AI產業變革的十字路口，組織慣性的利弊凸顯。我們深耕AI行業多年，從實驗室起步，蛻變為如今的AI創新企業，這是60后、70后、80后、90后四代人的努力。組織形成慣性后有優勢，但也需不斷求變。回顧過去20年，很多信息化企業雖表現出色，但在AI技術投入方面沒有邁出勇敢一步，他們過于注重財務表現，關注能否持續盈利、虧損是否減少，所以投入大模型就需要更大勇氣。

《中國企業家》：當時你很難確定一定會在大模型上打出來，帶來的內心糾結如何化解？

王磊：想好了就要膽子大，決定做之后還是很高效的，沒有浪費太多資源，節奏有計劃且緊湊。后來我們還開源了，對社區做了很大的貢獻，6月份發布了1.0版本，12月就發布了2.0版本，最近還超越GPT-4o進入了權威榜單全球前十。

《中國企業家》：早期預訓練的過程中，對于一家創業公司而言，試錯成本很高，每天還得不斷花錢，你有過壓力很大的時候嗎？

王磊：當時技術路線有很大不確定性，數據的工程配比決定了AI大模型的訓練結果，任何一個小差錯都會影響訓練進程。訓練雅意2.0時，確實有段時間，同事發現LOSS（回歸誤差）天天跑飛，睡不著覺，一天租卡的費用就是一輛寶馬的費用，損失幾十萬，最終才跟算力平臺一起攻關解決了問題。

也因為這次，我非常佩服DeepSeek和OpenAI這些公司，他們承擔了相當大的投入壓力，畢竟不確定性非常大。

《中國企業家》：在決策智能方面，你們的差異化競爭優勢是什么？

王磊：過去人工智能行業的共識是，從感知到認知再到決策，再到具身執行。過去AI主要集中在產業領域，當年四小龍在感知層已經做出出色的成果，認知這一層隨著GPT的發展也發生了很大的變化，但我們要明白，世界是動態的、變化的、復雜的，開放場景需要實現決策的智能，因為對于人類或社會生產活動而言，錯誤決策可能會帶來巨大災難性后果和損失。

我認為在基礎認知和推理能力之后，對于復雜問題需要動態實時的感知、長程規劃、決策支持能力，這是需要突破的地方。我們的決策絕不是簡單的數據統計，而是從復雜的異構數據中用AI發現規律，基于規律結合動態實時數據用AI進行推理、推演，支持最終決策選擇。

《中國企業家》：你預測2025AI行業可能會發生哪些變化？

王磊：第一，從技術角度看，會有更好的降維Scaling Law等強化學習的技術創新，尤其在少量語料生成方面有望找到更創新的方法。有了更優質的基礎模型之后，類似AlphaFold這樣有影響力的行業級創新，會加快出現。

第二，我認為2025年全球人工智能應用市場已到達爆發節點，DeepSeek為市場帶來很大的激勵和推動。擁抱AI不是“要不要干”，而是“怎么干”，各個行業的產品就會像移動應用一樣爆發，Agent也會對端側設備帶來新的機會。

第三，算力這一側，超強算力可能還會進一步發展，市場需求也將進一步釋放，端側的算力芯片或許會孵化出下一個英偉達。

此外，就個人而言，我們應加速擁抱AI，我相信未來懂AI和不懂AI的人才價值會很不一樣。