今天小編分享的互聯網經驗：獨家對話依圖聯合創始人林晨曦：“大模型六虎”在C端商業化幾乎是死路一條，歡迎閱讀。
依圖科技聯合創始人林晨曦
進入 2025 年，全球 AI 行業面臨新變局。
狂飙兩年多的 ChatGPT 熱潮呈現 " 放緩 " 迹象，GPT-5 遲遲未發布，谷歌、Meta 全面挑戰 OpenAI，後者目标也從通用人工智能（AGI）轉向超級智能。與此同時，國内 " 大模型六小虎 "（智譜、百川、零一萬物、月之暗面、MiniMax、階躍星辰）不再一味追求頂尖技術，字節跳動、阿裡雲等互聯網大廠後來居上，資源 " 彈藥 " 比六小虎更充足，導致大模型公司逐步出現分化，甚至有些企業正面臨困局。
1 月 7 日，愛奇藝證實其起訴 MiniMax 侵犯其版權素材用于 AI 模型訓練，索賠 10 萬元，開國内視頻平台 AI 侵權訴訟先河。與此同時，李開復對外辟謠阿裡收購零一萬物，但确認部分預訓練團隊成員會并入阿裡，公司不再追求 AGI 方向，引發關注。
李開復随後強調，零一萬物要追逐訓練更快、更便宜的模型，而且應用能夠實現商業落地。"Scaling Law 在變慢，我們從信仰它到懷疑它只花了一年時間。仰望星空追尋 AGI 需要充足甚至不計代價的彈藥儲備，腳踏實地來看，我們現階段的最高優先級是先鞏固拿到彈藥的實力。"
" 這些‘大模型六虎’正在以三倍速，走當年我們‘ AI 四小龍’（依圖、曠視、雲從、商湯）2017-2019 年的老路，短短 1～2 年估值就增長到 200 億，之前我們則用了 7～8 年時間估值增長到 200 億。" 依圖科技聯合創始人林晨曦近日對钛媒體 AGI 表示。
這是林晨曦時隔五年多，首次面對媒體講述依圖的過往和進展。
早在 2012 年，在深度學習鼻祖 Yann Lecun 的紐約大學實驗室擔任研究員的朱珑決定回國，他拉上福建師大附中同學、當時在阿裡雲擔任技術總監的林晨曦一起創辦了依圖科技。
創立之前，彼時林晨曦是阿裡雲計算的資深專家，在王堅帶領下開始搭建國内最大的擁有自主知識產權的飛天分布式雲計算作業系統，而加入阿裡之前，林晨曦還曾在微軟亞洲研究院從事機器學習、計算機視覺、信息檢索以及分布式系統方向的研究工作。
過去 13 年，依圖科技經歷了 AI 行業多輪波峰與波谷：高光時被稱為國内規模最大的 AI 創業公司之一，員工規模增長到數千人，2019 年曾嘗試啟動科創板 IPO 最終無果，經歷谷底時，市場也對其虧損業績表達擔憂。
如今，随着 ChatGPT 引發了新一輪生成式 AI 熱潮，林晨曦告訴我，依圖仍然在 AI 產業這個 " 牌桌上 "，不僅利用安防和智慧城市業務，連續幾年實現利潤和現金流為正，而且正瞄準李飛飛、黃仁勳看中的 " 空間智能 "、世界模型，正在探索該前沿技術。
這次三個小時的獨家對話當中，林晨曦給到钛媒體 AGI 最大的感受是：直率、不盲從、不認輸。
他反復向钛媒體 AGI 強調，如果 AI 創業公司比如 " 大模型六小虎 "，想在國内 C 端產品中獲得商業化，能力和最終結果遠不及互聯網大廠，後者有大量的流量與用戶規模，而如果在 To B 端，醫療 AI 對于大模型六虎也不是（不一定是）一個正确的方向。
展望未來，林晨曦告訴钛媒體 AGI，依圖現在不談五年以上的發展目标，更專注在三到五年内的能商業化、能落地的發展戰略，腳踏實地做好自己的 AI 核心技術。
" 回頭來看這十年，我們算是吃上了 AI 行業早出發的 " 紅利 "。也是 AI 商業化探索的先行者，而盈利賺錢這件事我們這兩三年也做到了。" 林晨曦稱，" 在我看來，技術絕不是時間的朋友，從長遠角度上來講，AI 能否產生商業化價值更加重要。"
以下是林晨曦與钛媒體 AGI 之間獨家對話，經钛媒體 AGI 編輯整理：
技術絕不是時間的朋友，商業價值的重要性遠高于技術本身
钛媒體 AGI：您距離上次媒體溝通，間隔多少時間了？
林晨曦：差不多四、五年。
钛媒體 AGI：為什麼這幾年依圖都不怎麼對外發聲？過去三、四年依圖發生了什麼變化？
林晨曦：2021 年我們 IPO 申請撤回後，我們就很少對外講了。這有很多客觀原因，這個階段關注自身發展遠比出來講要重要的多。有一個很經典的認知曲線 " 愚昧之巅、絕望之谷、開悟之坡 "，這個曲線和企業發展是蠻像的。
所以，不管外面怎麼看依圖，尤其在 IPO 撤回以後，外界可能會認為這是一個很負面的事，但對我們内部來講，反而是一個蠻大的重生機會，也使我們迅速的經歷絕望之谷并邁向了開悟之坡。
宏觀層面，我覺得 AI 創業主要圍繞兩個大的話題：
第一是 AI 算法性能解鎖應用場景，就是 AI 怎麼給這個場景創造價值；
第二是 AI 如何大規模商業化。這是對于我們作為一家 AI 企業來講，永恒的兩個話題。
如果回顧前十年，從 2012 年到 2021 年，我們的創新的重心都在 AI 算法性能解鎖場景這一側，過去 10 年也做了蠻多事情的。但對于規模化商業落地這個課題，我們一直沒解決，我覺得四小龍都沒解決，這可能就是大家都在探索的最大命題了。所以，我們在 2021 年之後，内部有一個很大的 " 糾偏 " 過程。
21 年以前我們更多的是追求所謂的 " 極致 "，技術創新的 " 極致 "。那個時候是不太考慮性價比，加之當時 AI 四小龍總體的發展還是比較順利，手上的資金也還蠻多。但随着企業員工越來越多，人員規模增長速度和燒錢速度幾乎同步就起來了。有多少人，你就得燒多少錢。而如果你商業化的規模沒有起來的話，人員規模和商業化能力就會出現脫節，任何企業都經不起這樣不健康的發展模式。當然，2020 年、2021 年之後我們經歷了人員調整、業務調整，就是我們清晰看到了這個核心問題。而每年燒掉的現金流，絕大多數的支出是在人上。
2021 年 IPO 撤回之後，我們就在 " 絕望之谷 " 這個底部，而這一切是因為 AI 的商業化規模沒有做起來。如果僅談技術和創新，依圖是不缺創新的。我們可以同時探索計算機視覺、語音識别、自然語言理解，并把人臉識别做到世界第一，而我們也有實力和信心繼續保持技術的先進性。
钛媒體 AGI：依圖 AI 技術這麼強，但企業無法做到商業化，你覺得這是一件 " 悲哀 " 的事嗎？
林晨曦：我不覺得悲哀，我們從創業第一天就很清楚，商業化是一道難題。這就跟解一道方程式一樣，你只是還沒有把這個方程式解出來。但你一定需要知道，這是你必須面對和解決的題。之前你解不出來，是你的賬配不平。所以這麼多年我們都在思考怎麼解這個題，統一 AI 創新和 AI 商業化這二者之間的關系。所以我們最近幾年主要是在修煉内功，這是我們過去這幾年的一種狀态。
钛媒體 AGI：您最近應該有注意到商湯、曠視很多消息，"AI 四小龍 " 經歷 10 年之後大家變化很多，您怎麼評價您和依圖過去十年？
林晨曦：回頭來看這十年，我們算是吃上了 AI 早出發的 " 紅利 "，也是 AI 商業化探索的先行者，而盈利賺錢這件事我們這兩三年也做到了。
2021 年嘗試 IPO 之後，我們内部進行了反思，業務和運營上也做了比較重大的調整，包括停掉醫療業務之類。雖然最近三年我們沒賺大錢，收入規模也沒有漲得很快，但整體來講，公司是盈利的，同時業務現金流為正，算是對 AI 商業化這個方程式有了基礎的解。
钛媒體 AGI：現在再看中國 AI 公司，你認為，為什麼當初 AI 公司要虧這麼多錢？到底是能力強的技術比較重要，還是有更強商業化能力更重要一些？
林晨曦：先講一下我這麼多年的感受與理解。
我們 2012 年成立依圖的時候，内部也沒有什麼口号，一個大概的願景和心願是" 想探索和看到三歲小孩的智能 "。當時談 AI 還比較早，AlexNet 論文還沒發布，風口還沒來的。而當時，語音識别和機器視覺是兩個非常重要的發展趨勢。當時的一個讨論話題是，場景任務到底是通用的還是單一的，這也是 AI 這兩年發展和過去十年最大的躍遷。
過去十年 AI 技術主要在單一任務的進展。而 AI 的能力與人類之間的對比參考線，除了學術上的意義價值以外，體現了很重要的是商業價值。當 AI 達到人類的 90 分線，會有對應的商業價值；當 AI 跟人類的能力持平，會有對應的商業價值；而當 AI 在特定任務上超過人類 10 倍～100 倍，也有對應的商業價值。當時在我們看來，計算機視覺的應用場景和商業價值是很大的。
中國在視覺數據積累是比較好的，然後客觀上又有比較強的業務訴求。從商業化的角度來講，當時我們看到，行業剛需非常明顯。過去十年，視覺領網域大家的确燒了很多錢，但還是能從裡面獲得了穩定的業務，拿到一定的收入，不是說完全沒有。商業化的過程還遇到一定的局限，其本質的原因在于解鎖的還是垂直的單一任務，而不是通用任務。眾多的長尾任務未被解鎖，這是 AI 商業規模化未能發生的本質原因。
至于商業化路徑和技術水平到底哪個重要？在我看來，技術絕對不是時間的朋友。所以僅從這個角度來看，技術并不太重要。你看 OpenAI，這麼牛的公司到底領先了多少？領先價值大不大？開源是不是都追得上？如果商業價值夠大，有可能技術真沒 " 壁壘 "，無非就是落後半年一年而已。
總的來說，我覺得技術是重要的，給了你一定先發的時間，但是從長遠角度上來講，商業更重要。
" 大模型六小虎 "C 端 AI 應用商業化将死
钛媒體 AGI：你第一次看到 ChatGPT 是什麼時候，當時是什麼感受？
林晨曦：客觀講，ChatGPT 通用模型對我們觸動是很大的。我們想未來 10 年怎麼做，通用智能的道路已經開始擺在你眼前了，可以跨場景解決問題，不再是垂直行業裡的事情。
我們在 2019 年在《Nature Medicine》發表了一篇文章，做的是基于自然語言處理人工智能兒科診斷技術，當時的 AI 技術可以作為兒科醫生參與問診全流程，已經達到和超過初級醫生水平。但是，ChatGPT 一出來，就全部 " 洗牌 " 了，老的技術不成立了，AI 產品的成本也降低了。2021 年以前如果你想做個 AI 醫生，需單獨投個團隊，單獨去做兒科這件事情，要花一個很長的周期才能做完，也可以達到人類醫生的水平，但是 ChatGPT 一出來，類似這樣的話題一夜之間就全都被解決了，這就是通用模型帶來的威力。
钛媒體 AGI：大家一直在問，為什麼過去十年中國發展了很多 AI 公司和整個 CV 產業，互聯網大廠都在做雲和 AI，但沒有出現 OpenAI 這樣的公司？
林晨曦：這個問題非常難談，與其談為什麼 OpenAI 做出來了，中國公司沒人做出來？還不如談為什麼 OpenAI 做出來的時候，微軟沒做出來？Google 沒做出來？對于參照系的來講的話，他們是更有競争力的參照系。
我個人認為，第一，大廠沒做出來很大原因之一是，有可能他們覺得商業更重要，你做出來我再來追就好。這是根子裡的模式差别，大廠的後發優勢很大，你今天發布之後，差一年半載就能追上來了，那時候可能都還沒到關鍵決戰。如果從今天的結果來看，谷歌好像也沒失去什麼，未來 5 年誰能勝出，也還未知。第二，這和組織形式有關系，OpenAI 這種形式需要大量資源，是自上而下的創新，而谷歌 AI 團隊是發散的，是自底向上的創新，不可能冒險去做 3 年、5 年單點上的創新。
從中國整體來說，我們不缺錢，不缺場景，不缺課題，不缺人，都不缺，客觀上來說我們都不太缺，缺的還是生長原創性技術的 " 土壤 "。
钛媒體 AGI：近兩年，生成式 AI 創業這一波發展很快，誕生出了 " 大模型六虎 "，大家說就是仿照 "AI 四小龍 "，但他們現在與大廠處于競争關系，你怎麼看？
林晨曦：這一波 AI 創業和上一波有兩個明顯區别：一是互聯網巨頭全都下場。第二，我覺得六小虎可能是在三倍速走過去 10 年的路。
具體來說，從估值層面看，以前（四小龍時期），起碼要 3 年起估值才能到幾十億，（六小虎）現在一年差不多，就全都到了。200 億估值我們當時要 7-8 年，但六小虎兩年估值就到了。再從商業化的期待角度看，一年前，六小虎還在比拼誰的模型大，現在投資人和市場就開始追問公司商業化盈利的問題了。
所以我個人認為，現在基本上是三倍速在加速 AI 創業成長的過程。他們（六小虎）也正在走當年我們（四小龍）2017 年 -2019 年時期的老路。主要原因是生成式 AI 新技術速度發生變化，投資速度和方式也發生了改變。10 年前，沒有人談通用人工智能（AGI）什麼時候到來，但現在美國都在探讨 AGI 是 2 年、5 年還是 8 年到達。
此外，現在 AI 領網域的外部環境也發生着巨大的變化，包括大國博弈，AI 行業在這裡又比較特殊。現在很多大模型公司都在做認知模型，比當年 "AI 四小龍 " 之間的區分度還小。從一些 toB 的項目上看，今天（大模型公司）最大問題是，客戶買閉源的模型，和直接拿開源模型做有何區别。
钛媒體 AGI：很多人認為，過去 10 多年國内 AI 行業巨大的波峰波谷變化與投資人的 " 短視 " 有關，最近也有投資人對于 200 億估值保持謹慎态度，您如何看待此現象？
林晨曦：資本本身就是要關注短期利益的，這天經地義。對企業來講也需要看短期利益。企業不能整天只喊着 " 長期利益 "，然後短期就不交任務，這本身違背商業倫理。從客觀的角度上講，AI 公司也是商業企業，否則你是在學術機構裡做研究不是更好。
從創業開始，就需要融資。所以我們需要從對投資人的角度看，投資人給了我們一個很重要的視角，叫做 " 尺子 "，使得你知道你自己的工作到底有沒有價值。如果你完全不接受這把尺子的度量，要做成研究機構，就不應該出來創業。
钛媒體 AGI：比較獨特的現象是，這一輪 ChatGPT 熱潮有很多在 C 端落地的 AI 產品產生收入，你如何看待 " 大模型六虎 " 在 To C 端的發展前景？當年四小龍做 To B 安防和智慧城市業務的時候，沒有阿裡、騰訊、字節的參與嗎？
林晨曦：我覺得 ChatGPT 收會員費這個事情，在中國幾乎不成立，因為中國的巨頭跟美國巨頭的态度就不太一樣。
我們其實是出發的比較早，如今回頭看依圖發展，我認為，我們做對的一件事，是躲開了 To C 端的競争。我們 2012 年的時候有過讨論，但我們覺得我們沒有資格做，巨頭就在那裡，不太可能有一個路線你能突擊出來，能夠從夾縫中跑出來，（我們）做不到這件事情。
如今也是如此，很多 C 端應用其實在商業化層面很難打得過大廠，後者是有流量有用戶的。
當年我們進安防賽道，這個行業的特點就是細碎慢、比較垂直的場景應用，因為巨頭關心的都是特别大的場景，所以我們其實可以關注小一點的產業，并非大的產業。
钛媒體 AGI：你們如果跟大廠做一樣賽道的商業化，比如雲、SaaS 等，肯定就沒戲了？
林晨曦：我們創業，是需要要找大廠不注意的地方。現實的講，你在他關注的地方肯定受到的炮火更大。創業公司都是要在夾縫中找出一條路來，一定得找到一條屬于自己的通道，趁别人不注意的時候成長起來。從新一輪 AI 創業公司視角看，To C 的會員費幾乎是沒戲的，除非做 To C 中間的垂直領網域可能有，但也不一定能成功。
另一方面，如果 AI 公司去做雲賣卡，這和 AI 公司的核心競争力無關，長遠看這就是投機或者僅是短期貿易的行為，不可重復。創業的過程中，碰到風口浪尖都很正常，風口浪尖過了也很正常，一個風口就會趕着一個風口走，這是很正常的态勢，但這些其實都不是商業本質，只是資本關注的熱點。
钛媒體 AGI：2021 年 IPO 撤表之後，依圖賣掉了醫療業務，當時是怎麼想的？如今大模型出來之後，很多 AI 公司依然在做醫療 AI，依圖還會考慮重新做這個業務嗎？
林晨曦：之前我們認為，AI 不僅要解決單一領網域的問題，還要在通用層面產生價值。所以我們希望能在安防垂直領網域之外有更多探索，比如醫療，我們想證明我們實踐過的方法論，也可以在醫療領網域走的通。當時在醫療領網域，我們做了除 CV 以外很多的事情，語音識别、自然語言理解、知識圖譜，都進行了實踐。
然而跳回來看，其實醫療 AI 的商業環境比安防差很多，安防有固定的項目、有需求，有收入。但醫療不同，要賣醫療 AI 軟體，銷售即便跑斷腿，也就給你 20 萬的合同，這個賬不會平，因為客單價太薄了。我們當時已經是一線 AI 醫療團隊，一年大概要在醫療 AI 業務上燒掉幾個億，營收也只做到小幾千萬。
所以在當時看來如果上市成功，可能（醫療 AI）能撐得住，可以接着做，但上市不成，燒錢太多，只能停掉。但目前，我覺得即便有了大模型，醫療 AI 行業 " 幾乎還是死路一條 "，這個行業的商業環境本質上沒有什麼變化。
钛媒體 AGI：那騰訊、百度也在做醫療 AI 啊？
林晨曦：巨頭們也幾乎沒有機會，他們自己也證明過做醫療 AI 行不通。
醫療行業是非常難的，美國可能有機會，因為整個商業環境不一樣，中國醫療 AI 現在很難找到路，我們試過很多的商業路徑，但最後都不是技術不行，而是銷售通道不行。對我們來講，這些方案幾乎全試過了。
钛媒體 AGI：依圖一直在做 To B 安防賽道，其他三家都撤退了，為什麼大廠不做，依圖卻在做？
林晨曦：從業務模式上講，與互聯網巨頭們深耕的 To C 賽道相比，安防業務模式比較偏項目制、" 不性感 "，但安防市場規模還是比較大的，我們和海康、大華賣攝像頭等設備不同的是，依圖更偏智能化，解決安防的智能化問題，毛利潤率能到 60% 左右。
下一步：留在 AGI 熱潮牌桌，冷靜去做視覺多模态智能方向
钛媒體 AGI：作為當年 "AI 四小龍 "，也是 AGI 堅定者，如今 AI 2.0 下，你認為依圖還在 AI 頭部企業這個 " 牌桌 " 上嗎？
林晨曦：當然在。首先，十分清晰的是，未來的一切都是 AI。
2024 年，連諾貝爾獎都重點在 AI 領網域了。這兩年大語言模型一來，大家都更熱衷去做語言模型，" 吟詩作畫 "，但大家對于視覺、空間智能布局并不多。而我們是這麼理解的，AGI 大的層面包括三個方面：第一是以人類語言為基礎的認知模型；第二是對物理世界進行建模的感知模型，其中視覺是最重要的（也叫空間智能）；第三是運動（和控制），比如自動駕駛、具身智能、機器人等。
依圖專注在做 " 以視覺為中心的多模态模型 "。我們也看到，最近李飛飛、謝賽寧發表的關于 Thinking in Space 的研究，哪怕最先進的以語言為中心的多模态大模型，在空間認知方面與人類相比仍有顯著差距。我們需要了解到機器是如何看見這個世界，如何理解這個世界，而以視覺為中心的多模态模型就是一個方向，可以将物理世界和認知世界更好進行銜接。
钛媒體 AGI：你認為大廠不會去做這種視覺核心的 " 空間智能 " 嗎？依圖有充足 " 彈藥 " 嗎？
林晨曦：當然會。但目前 " 空間智能 " 還沒發生，還有很多的問題需要解決，樂觀的是很多人預測 2025 年會有重大的提升。對于依圖來說，我們不缺場景，不缺課題，不缺人，這些都不缺。
钛媒體 AGI：你現在怎麼理解 AI 公司的 To B 策略？
林晨曦：本質上，To C 和 To B 商業化是兩套邏輯，To C 是花錢買用戶規模，To B 更重要的是精細化運營。
To B 企業需要的精細化運營是看你的銷售管理好不好、你的銷售通道對不對，項目交付的時候成本摳的夠不夠細，庫存管沒管好，供應鏈談得怎麼樣，有沒有内控上的漏洞。它是很多環節，任何一個環節你有短板你就會虧錢。所以，AI 公司 To B 發展是一個特别困難的事情。
但如果 To B 領網域 10 年漲 10 倍的收入，企業就會一直賺錢，它享受的是復利。所以 To B 賽道更看重 " 精細化運營 "，然後從時間中間要復利。
钛媒體 AGI：依圖未來 10 年的最終目标是什麼？
林晨曦：坦率說，我覺得 10 年這麼長的目标目前很難談。因為我個人覺得這是個探索的過程，我們并不知道終點定在哪裡。
钛媒體 AGI：沒有目标 AI 公司如何往前發展呢？
林晨曦：如果拿 AGI 作為目标，但是這個目标對我們而言太大了。喊一個非常宏觀的、遠的目标其實沒有意義。我們需要比較務實。對公司發展來說，我們很少談三年以上的事情，更多的在談未來三個月、三周的事情，因為發展不是 " 口号 " 喊出來。
钛媒體 AGI：你覺得這麼多大廠想要做 AI，最後誰會是赢家？另外，你覺得 " 大模型六虎 " 都會最終發展嗎？
林晨曦：這應該是巨頭的問題，我們并沒有資格回答這個問題。
我們更關注還談比較小和具體的問題，小的問題才能讓你沉澱，當然前提是不要偏離大的路徑，大的方向。
钛媒體 AGI：如果空間智能這條路如同 BERT、GPT 類似競争最終失敗了，依圖還有很多 " 容錯空間 " 嗎？
林晨曦：首先空間智能還是很難的。當然巨頭有足夠多的容錯空間，而我們創業公司則更需要探索。
所以，認知很重要。也就是說當你認知不夠的時候，再好的東西擺在你面前，你伸手就可以拿，你拿了就可以獲利，你都不會去伸手。這就是認知的重要性，因為你不知道好不好，或者哪個時間點拿好。所以，認知的紅利是很難獲得的。你得對技術原理、脈絡、AI 商業化的路徑都有獨特見解，而不同的企業就是在不同的見解中走出千差萬别的樣子。是否有更多的 " 容錯空間 "，取決于能否獲得更正确的認知。
钛媒體 AGI：按你的說法，依圖現在現金流狀況這麼好，還要探索新的 AI 技術，那依圖還要融資，還考慮重啟 IPO 上市嗎？
林晨曦：客觀來講，我們（未來）肯定是要上市的。
（本文首發于钛媒體 App，作者｜林志佳）
