文丨李丹

編輯丨諶巖

進入2025年，百模大戰(zhàn)早已落幕，曾經(jīng)高調(diào)的AI六小虎也退到聚光燈邊緣。大模型創(chuàng)業(yè)公司如今面臨的是內(nèi)外夾擊的險境：在國內(nèi)，阿里、字節(jié)等移動互聯(lián)網(wǎng)巨頭帶著遠超創(chuàng)業(yè)公司的錢、算力等資源，以及勢在必得的決心和行動力發(fā)起飽和進攻；眼光再放遠一點，幾家創(chuàng)業(yè)公司在誕生之初無一不背負著“中國的OpenAI”的期望，然而如今OpenAI估值5000億美元，是國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)公司估值的一百倍還多。

越來越多人覺得，在資源的碾壓下，創(chuàng)業(yè)公司很難打得贏大廠。故事又回到了只要進入巨頭盯上的賽道，創(chuàng)業(yè)公司往往不是被并購，就是走向無人問津的宿命。今年年初，DeepSeek的橫空出世證明了創(chuàng)新的力量，也一定程度上幫助創(chuàng)業(yè)公司們從和大廠的消耗戰(zhàn)中解脫出來。但仍繞不開的問題是，當幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都下場做AI，為什么還需要創(chuàng)業(yè)公司？

近期，中國大模型頭部創(chuàng)業(yè)公司MiniMax的創(chuàng)始人兼CEO閆俊杰做客羅永浩的播客“十字路口”，兩人進行了一場四小時的對話。閆俊杰為人低調(diào)，極少公開露面，但這次做了許多毫無保留的真誠分享，聊了聊他的成長經(jīng)歷、創(chuàng)業(yè)以來的心路歷程和MiniMax的嘗試，甚至包括第一次把頭發(fā)剃光時的心情。

在這次節(jié)目之前，閆俊杰已經(jīng)有一段時間未公開接受如此長時間的訪談。再出現(xiàn)在公眾視野，他依然輕聲細語，面帶笑意，同時拋出犀利觀點，圍繞產(chǎn)品、組織、人才、戰(zhàn)略，分享了許多有價值的思考。他反復提到一點：AI行業(yè)不是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的延伸，傳統(tǒng)的經(jīng)驗也不一定有效。

就像移動互聯(lián)網(wǎng)顛覆了PC互聯(lián)網(wǎng)，智能手機顛覆了功能手機，AI行業(yè)也不是移動互聯(lián)網(wǎng)的延伸，而是一個全新的物種。AI時代需要探索全新的組織形式、產(chǎn)品哲學、人才定義，這就是創(chuàng)業(yè)公司的機會所在。

AI時代原生的公司要如何重新發(fā)明自己？一個創(chuàng)業(yè)公司該如何在海內(nèi)外巨頭的優(yōu)勢下生存下去？閆俊杰和MiniMax提供了一個反直覺的樣本。

反直覺之一：“草根”出身的團隊

在大模型賽道，人才幾乎是除算力外，軍備競賽最重要的一部分。最典型的就是幾個月前，扎克伯格用1億美元的天價薪酬挖角挖穿硅谷，國內(nèi)的一眾大廠也紛紛推出各種各樣的人才激勵方案。

但具體到對人才的定義，每家公司都有自己的理解。閆俊杰認為，“這是導致不同公司做的東西非常不一樣的一個核心因素。”

在激烈的搶人大戰(zhàn)里，有兩家公司的選擇顯得很特殊：DeepSeek和MiniMax。區(qū)別于其他大廠研究員海歸比例不小，部門核心管理層多為多年經(jīng)驗中高管，這兩家公司的人才更年輕，且更多是在公司內(nèi)部“長出來”的。

晚點LatePost曾分析過DeepSeek過半研究人員的背景和工作履歷：多數(shù)人不到30歲，應(yīng)屆生過半，大部分最高學歷是本科或碩士，關(guān)鍵崗位負責人基本都沒有博士學位，境外留過學的研究者占比不到 10%。

MiniMax情況相似，“真正在公司里面能夠起到非常關(guān)鍵作用的同學，其實很多人都是他的第一份工作?！?/p>

甚至在MiniMax創(chuàng)立之初，當時GPT3.5尚未出現(xiàn)，AI還沒有變成一門顯學，相關(guān)的人才并不如現(xiàn)在這么多，連閆俊杰自己也沒做過自然語言處理。當他抱著“有什么變化就要發(fā)生了”的想法離開商湯創(chuàng)業(yè)時，能說服的人并不多，“當時國內(nèi)非常頂尖的一些人，在傳統(tǒng)AI時代已經(jīng)取得成功，不太會愿意切換一個東西。所以創(chuàng)業(yè)的時候基本上只能和最年輕的人一起來做?！?/p>

閆俊杰形容自己和初創(chuàng)團隊都是“草根”出身，初創(chuàng)團隊十幾個人，“有些都不是學這個的”。閆俊杰復盤這些人能夠加入自己的原因，其實非常簡單，也是一種對第一性原理的相信，曾有MiniMax的前員工說，他加入MiniMax是被會議室墻上那句“Intelligence with Everyone”打動。

在閆俊杰看來，這樣的相信也幫了MiniMax。因為相信改變正在發(fā)生，MiniMax相比其他明星創(chuàng)業(yè)公司起步早了一年多，他覺得，要不是做得早，在后來明星研究員和大廠AI背景更受歡迎的融資環(huán)境里，MiniMax的優(yōu)勢并不大。

● 上海，2025世界人工智能大會，MiniMax的展牌。圖源：視覺中國

創(chuàng)業(yè)者的人才觀，往往與自己的成長經(jīng)歷有關(guān)。我們不妨看看閆俊杰自己是一個怎樣的人。他1989年出生在一個教育資源可以稱得上匱乏的河南縣城，本科在東南大學學數(shù)學，后來又去中科院自動化所讀了博士，清華讀了博士后，并無海外留學經(jīng)歷。出來創(chuàng)業(yè)時，他既不算“業(yè)界大佬”，也不認為自己是“技術(shù)天才”。

小時候，他去過最大的城市是舅舅工作的南京。那時他的愿望是能夠去大城市讀書，找到工作。等到了讀博士，對他來說最好的工作，是和學長一樣去IBM當Java軟件開發(fā)工程師，年薪28萬。

轉(zhuǎn)折點發(fā)生在2014年，他在后來為人工智能行業(yè)輸送了大量人才的“黃埔軍校”百度實習，第一次接觸真正意義上的GPU集群，認知被大大改變。后來，他又去了商湯，一路做到商湯副總裁、研究院副院長和智慧城市事業(yè)群 CTO。

某種意義上來說，閆俊杰并不是那種到哪都拔尖的明星人物，而是系統(tǒng)的勝出者。如果追溯到童年，他贊同自己是“運氣好”，有一個較為正向的成長環(huán)境，不斷獲得好的反饋。求學過程中，他很早就意識到自己無法成為一個頂尖的數(shù)學家，反而發(fā)掘出對人工智能的興趣，并在中科院和清華這兩個人工智能搖籃里沉淀數(shù)年之久，后來又在百度和商湯這樣的業(yè)界頭部公司鍛煉了技術(shù)能力和商業(yè)實踐。這是一條不經(jīng)規(guī)劃卻又十分圓滿的成長路徑。

在MiniMax內(nèi)部，閆俊杰被稱呼為IO，一種解釋是，計算機語言里的Input/Output，另一種解釋是，這是Dota-2里的一個輔助型英雄。叫這個名字可能是個偶然，但閆俊杰的確是相信團隊作戰(zhàn)的人。

以前，閆俊杰討厭管人，他做學術(shù)出身，習慣了一個人寫代碼，一個人做實驗，一直覺得自己不需要團隊。但在商湯，有一年多的低谷里，每次技術(shù)測試都是倒數(shù)，后來他靠著集中有限的資源到一個上限更高的技術(shù)路徑上，用優(yōu)化系統(tǒng)的方式，憑借團隊的力量做出好的結(jié)果。這段經(jīng)歷幫他塑造了創(chuàng)業(yè)的基本思路。

閆俊杰日常花大量時間面試，MiniMax的算法人員，他幾乎都是最后一個面試官。他考核的核心除了聰明、熱情，最看重的一點是“有沒有和人合作的能力”。

科技領(lǐng)域最不缺的就是“明星”和“怪咖”。但不同于大多數(shù)公司強調(diào)的“英雄主義式”的核心技術(shù)人員驅(qū)動，MiniMax相信環(huán)境和組織的力量，相信組織可以催生創(chuàng)新和進步。MiniMax的期權(quán)激勵計劃，不僅面向技術(shù)研究人員，也覆蓋了公司全職能。MiniMax核心目標之一是“怎么樣讓公司的年輕人能夠有一個足夠好的環(huán)境，能夠變得越來越好。雖然過程中一定會犯很多錯，一定會有很多代價”。

真正讓閆俊杰覺得“公司在變好”的時刻，有時不是取得了怎樣的外部成績，而是他發(fā)現(xiàn)公司有人有了自己的認知，“并且在那個點上，其實比我認知更好。每當這件事出現(xiàn)的時候，感覺我們又往前走了一步。”

為什么MiniMax不學硅谷，高薪單點挖角？在閆俊杰看來，年輕人的優(yōu)勢和劣勢都是缺乏經(jīng)驗，硅谷的經(jīng)驗雖好，但直接拿來“不一定work”，同時年輕人有更寶貴的東西：想象力和自信心。

人才或許也是AI全球競爭中中國公司的優(yōu)勢。根據(jù)MacroPolo發(fā)布的《全球人工智能人才追蹤調(diào)查報告 2.0》，來自中國的頂尖AI研究人員占比在2019年到2022年間，從29%提升到了47%。閆俊杰認為，比較核心的原因是在人工智能行業(yè)，最重要的能力第一是足夠聰明，第二是數(shù)學跟編程能力比較好，第三個是需要非常長時間的努力?！熬邆溥@三種特點的人確實很多是中國人。”

人才密度帶來了諸多優(yōu)勢。首先是成本，“美國最好的公司估值可能是中國創(chuàng)業(yè)公司的100倍，收入也是100倍，花的錢可能也是幾十倍，但技術(shù)可能就領(lǐng)先5%，而且這個差距還在縮小”。用非常低的成本做出差距不大的技術(shù)，對應(yīng)更高的估值和收入空間，這是中國公司的機會。其次，受限于算力限制，反而可能倒逼中國的人才做出更多創(chuàng)新?！昂芏嗝绹沁叺慕?jīng)驗你沒辦法直接拿來用，需要做很多本土的創(chuàng)新。”

“什么時候可以做得比美國更好，我覺得真正的突破點，是中國這些優(yōu)秀的年輕人里面出來了幾個旗艦型的技術(shù)天才。有可能兩三年是可以實現(xiàn)的?！?/p>

反直覺之二：好的組織就像一個好的大模型

AI時代產(chǎn)品和人才的變化或許更顯性，而組織邏輯的變化則是更底層、更顛覆性的。

曾有工程師寫下自己在OpenAI工作的經(jīng)歷，將OpenAI比作“洛斯阿拉莫斯實驗室”（Los Alamos，美國研究出原子彈的實驗室）的現(xiàn)代版本。OpenAI依賴工程師和研究者“從下到上”推動項目，“好主意可以來自任何地方，進展不是規(guī)劃的，而是迭代的”。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的組織邏輯是，只要設(shè)定明確目標與責任邊界，把每個崗位做好切分，整體就會被穩(wěn)定推動。但研發(fā)是一件不同的事，工程可能是可預期的，科學卻不是。過去十年最成功的管理方式，OKR、流水線式分工、目標倒排，在AI時代可能都會失效了。

最典型的例子是，OKR沒法定了。MiniMax內(nèi)部曾經(jīng)嘗試過用OKR，發(fā)現(xiàn)行不通，更不必提KPI?！拔覀兿乱粋€模型要做怎么樣，會有個非常詳細的計劃，但是它到底能不能做出來？”

閆俊杰還提到今年MiniMax另一個組織上的大變動，是他意識到“算法和基礎(chǔ)設(shè)施一定要是一體的，相當于所有人要優(yōu)化同一個目標，而不是每個人自己優(yōu)化目標。”相當于內(nèi)部每個人沒有了自己的scope。有些人不認同，離開了MiniMax。

OKR不奏效，AI時代的公司需要全新的管理工具，但這樣的工具還沒有出現(xiàn)，需要這些AI原生的公司自己去探索。

AI公司目前能做到的，是盡可能讓組織扁平、靈活。OpenAI員工數(shù)已經(jīng)超過3000人，但哪怕規(guī)模如此龐大，還是保留了靈活的工作方式，研究員可以直接行動讓想法落地，不必等批準；團隊之間的協(xié)作也不必層層審批、等季度規(guī)劃。MiniMax也類似，現(xiàn)在還是只有閆俊杰、閆俊杰的-1，閆俊杰的-2三個層級。

MiniMax如今四百多人，和幾乎所有創(chuàng)業(yè)者一樣，閆俊杰不喜歡做管理，認為杠桿太低，但很喜歡研究組織?！昂芏喙芾淼膯栴}，我覺得其實是組織不順導致的。這個事我覺得非常微妙，組織的杠桿其實非常大。坦白說如果我們不是在某些時間點做了一些組織上的創(chuàng)新，我覺得我們很多的模型其實做不出來。”

在閆俊杰看來，一個AI時代原生的公司里，好的組織應(yīng)該就像一個好的大模型，重要的是多樣性，多樣性越大，能力上限越高。他把AI時代以前的公司分為兩種，一是公司只有一種文化，所有人都得符合這種文化；二是大公司，每個崗位有一個畫像，需要員工主動來適配，自己是什么樣并不重要。

“對我們來說，一個更好的方式是，公司不應(yīng)該有崗位，而是有幾種不同畫像的人。這幾種人可以做很多事，我們需要的是在一個組織里，給予一些底層的原則，能夠讓這幾種人在一起工作?！?/p>

反直覺之三：真正的產(chǎn)品是模型本身

在中國的大模型創(chuàng)業(yè)公司中，MiniMax曾是最早說“AI to C”的一家公司，也是做產(chǎn)品最早、最多，投入最大的一家。早在2022年，MiniMax就推出了AI角色扮演產(chǎn)品Glow，之后又在國內(nèi)推出星野，海外推出Talkie，海螺生成的貓咪跳水、體操視頻一度在全網(wǎng)病毒式傳播。2024 年上半年以前，MiniMax的戰(zhàn)略是“產(chǎn)模一體化”，模型和應(yīng)用雙輪驅(qū)動。

to C產(chǎn)品的成功，曾為MiniMax帶來不錯的商業(yè)回報。當同行還在為商業(yè)化焦慮時，外媒就報道了MiniMax2024年營收將突破7000萬美元。但在這次訪談中，閆俊杰重申MiniMax是一家“技術(shù)驅(qū)動”而非“產(chǎn)品驅(qū)動”的公司，最重要的目標不是應(yīng)用的留存、增長，甚至不是收入，而是技術(shù)迭代。換句話說，MiniMax的野心不止于做一款成功的產(chǎn)品，而是不斷追求更高的智能，這是第一性。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，一個成功產(chǎn)品的目標是清晰的：降低信息分發(fā)成本、擴大覆蓋面、抓住更多用戶時間，最終形成強大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟。為此，產(chǎn)品經(jīng)理們挖空心思設(shè)計出更精美的界面，更靈活的交互，產(chǎn)品體驗成為用戶運營的核心，所謂“好的產(chǎn)品會自己說話”。

而在閆俊杰看來，“在AI時代，傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品其實更像是一個渠道”。AI 產(chǎn)品，不論是生產(chǎn)力產(chǎn)品還是娛樂產(chǎn)品，本質(zhì)是在提供某種智力，“真正的產(chǎn)品其實是模型本身”。

移動互聯(lián)網(wǎng)公司時代，App的界面、交互、內(nèi)容質(zhì)量、留存機制決定了一切，因為產(chǎn)品本身就是最重要的“資產(chǎn)”。但在AI時代，產(chǎn)品只是展示模型能力的窗口，模型夠不夠聰明才最重要。大模型公司押注的不應(yīng)該是某個App的流行，而是智能本身將成為水電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。

基于此，閆俊杰又提出了一個看起來很反直覺的觀點：并不是用戶越多，數(shù)據(jù)越多，模型能力就提升越快?！斑@件事不太取決于你的用戶量多大，而取決于質(zhì)量有多好，以及能不能找到那些真正有效的，能讓模型變得更聰明的一些分布。”

這也和移動互聯(lián)網(wǎng)時代推薦算法的邏輯不同。推薦算法的邏輯是用戶越多，反饋越多，推薦引擎越聰明。正是基于這個邏輯，過去AI產(chǎn)品需要大量投流以獲取用戶。燒錢換流量是移動互聯(lián)網(wǎng)的邏輯，但至少在閆俊杰看來，這不是大模型的邏輯。

在流量渠道被巨頭把持的今天，如果大模型創(chuàng)業(yè)公司選擇燒錢投流買量，是一種將本就不富裕的資源做無謂消耗的行為。想明白這一點，或許能幫助AI創(chuàng)業(yè)公司逃脫互聯(lián)網(wǎng)巨頭的地心引力。同行Kimi的選擇，也是退出投流大戰(zhàn)，投入對基礎(chǔ)技術(shù)的研究。

“更好的模型可以導向更好的應(yīng)用，但更好的應(yīng)用和更多用戶并不會導向更好的模型?！?/p>

對于是否堅持技術(shù)驅(qū)動，產(chǎn)品和模型誰更優(yōu)先，據(jù)閆俊杰所說，MiniMax經(jīng)歷過大約半年時間的搖擺，“一開始的想法很簡單，我們有AI的人才，再加一些互聯(lián)網(wǎng)的人才，這不就成了嗎？但是后面發(fā)現(xiàn)這事根本就不work。通過模型能力來讓產(chǎn)品或者業(yè)務(wù)變好，和通過復制移動互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)典路線來讓它變好，這兩個東西有可能都是對的，但這兩個東西沒辦法共存?！?/p>

當閆俊杰意識到這一點，MiniMax掉轉(zhuǎn)船頭。這位創(chuàng)業(yè)者看起來溫和，但對自己的判斷很堅定。訪談中，他提到幾次認為公司本可以做的更好的節(jié)點，都將原因歸結(jié)為“我的認知不夠”。

● MiniMax創(chuàng)始人&CEO閆俊杰出席2024外灘大會。圖源：視覺中國

后來在MiniMax內(nèi)部，DAU被稱為 “虛榮指標”。MiniMax的選擇是堅持做更智能的模型，用技術(shù)升級產(chǎn)品，“不是說做出Talkie，我們的模型就停在產(chǎn)品里面了，有些公司的智能水平可能就被產(chǎn)品限制住了”。

既然真正的產(chǎn)品都已經(jīng)是模型本身了，“產(chǎn)品經(jīng)理會不會就被裁了？這個行業(yè)會不會就不存在了？”產(chǎn)品經(jīng)理出身的老羅對此頗有危機感，連說了好幾句“我很慌”。

在以產(chǎn)品為中心的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，產(chǎn)品經(jīng)理負責定義需求、排優(yōu)先級，寫文檔、催排期，連接技術(shù)與用戶。但在AI時代，技術(shù)成為主導，只要模型夠強，產(chǎn)品經(jīng)理可以把代碼交給AI來寫，如果工程師也有好的創(chuàng)意，也無需需求文檔就能落地。閆俊杰提出一種可能，“我們不應(yīng)該太在意移動互聯(lián)網(wǎng)時代是怎么分工的。不管是產(chǎn)品經(jīng)理還是開發(fā)還是算法，大家的邊界其實會變得越來越模糊，只是在不同階段可能會有不同人來主導。”

變化在MiniMax已經(jīng)發(fā)生：例如，很難統(tǒng)計MiniMax的非技術(shù)人員比例是多少，因為大家的工作方式更靠近問題本質(zhì)，而不是傳統(tǒng)職位定義。負責B端大客戶的售前，按理說不是技術(shù)崗，最主要的工作應(yīng)該是給客戶畫PPT，但在MiniMax，為了高效，售前甚至會自己寫代碼，給客戶做demo。

反直覺之四：AI也許不是贏者通吃的行業(yè)

行業(yè)內(nèi)的一種說法是，看一個創(chuàng)業(yè)公司是否相信AGI，就看它是成立在GPT發(fā)布之前還是之后。

MiniMax在2022年初創(chuàng)立，對AGI的篤信不言而喻。

OpenAI發(fā)布GPT3.5前半個月，中東正好舉辦世界杯， 閆俊杰去中東轉(zhuǎn)了一圈，每到一個地方，他說自己在做AGI，沒有人聽得懂，他還得用蹩腳的英語解釋什么是AGI?；貒螅Z俊杰在酒店隔離期間看到了GPT3.5的發(fā)布，“一用就覺得變天了”。等他出了酒店，再沒人問他“什么是AGI”。

對于AGI有許多不同的定義，閆俊杰和MiniMax對AGI的想法幾乎沒有變過，“最終模型能夠把不同模態(tài)整合在一起，語言、圖像視頻、音頻、音樂四個市場會慢慢融合”。這源于閆俊杰在商湯時期就有的觀察，一定要做天花板最高的事情，而真正的AGI輸入和輸出都是動態(tài)的，盡管實現(xiàn)起來很難，但目標是正確的。

在外界看來，MiniMax的技術(shù)路線一向激進。MiniMax從創(chuàng)立之初就將多模態(tài)能力作為核心方向，一上來就同時做好幾個模型，想把每個模態(tài)都先走通，等到時機合適的時候就可以再一起整合。而其他大模型公司大多先做語言模型，再拓展到語音、視覺，或特別聚焦大語言模型，幾乎不做多模態(tài)。

2023年6月，大部分國內(nèi)公司還在迭代稠密模型（dense model），MoE（混合專家系統(tǒng)）模型尚未成為行業(yè)共識時，MiniMax就花了80%以上的精力下注MoE。

“我選的技術(shù)路線是上限最高的，幾乎沒有退路，選的算力方式也激進。” 閆俊杰曾說。

2023 年以來，MiniMax陸續(xù)發(fā)布了大語言模型、語音生成模型、視頻生成模型和圖文理解模型等，作為一個創(chuàng)業(yè)公司，這樣分散精力是否容易把自己推向生死邊緣？

閆俊杰承認，“我們這么做代價是很大的。但第一我覺得這件事一定會發(fā)生，第二至少等到發(fā)生了，我們的技術(shù)積累和人員組織跟得上?！蹦壳埃琌penAI的Sora 2就是多模態(tài)融合的思路，具備了文本生成、圖像生成、視頻生成、語音合成等多種能力。接下來，MiniMax也會在后續(xù)新模型中嘗試這種融合。

但不論如何，未來還沒來。多模態(tài)結(jié)合這件事目前雖然有了趨勢，但并沒有真正發(fā)生，還需要時間和耐心。

不同的公司已經(jīng)做出了不同的選擇。零一萬物明確不再追求AGI，百川智能收縮至垂類賽道，美國的AI創(chuàng)業(yè)公司Scale AI被Meta收購，同時創(chuàng)始人加入Meta負責AI業(yè)務(wù)。

AI浪潮里的公司越來越少。一個創(chuàng)造價值越來越多的市場里面，參與的人卻越來越少了，這也是閆俊杰對未來樂觀的原因之一。但和移動互聯(lián)網(wǎng)不同的是，移動互聯(lián)網(wǎng)的資源是“流量”，但AI的資源是“智能”。流量可以壟斷，智能卻各有偏向。

閆俊杰認為，目前大模型遠沒有到存量競爭的地步。以O(shè)pen Router上的API調(diào)用情況為例，各個模型的使用量還在增加。“核心是所有模型都要考慮實際成本，而且這比過去互聯(lián)網(wǎng)時代的成本要高得多。一旦加上了成本的約束，那大家都要開始來做取舍?！边@也是創(chuàng)業(yè)公司目前能夠找到自身差異化的現(xiàn)實空間。

MiniMax的選擇是智能程度。閆俊杰最看重的，還是“一是技術(shù)的領(lǐng)先性，二是技術(shù)領(lǐng)先性能帶來收入的跳變”。至于到底是技術(shù)驅(qū)動還是產(chǎn)品驅(qū)動還是業(yè)務(wù)驅(qū)動，“取決于說在不同階段什么東西的進步速度最快”。在眼下，這個問題的答案還是技術(shù)。

在競爭激烈的當下，AI創(chuàng)業(yè)公司的使命是能否在AI時代再造自身，拋棄舊時代的慣性，在混沌中找到新工具，建立新秩序。好在一切還在進行中，技術(shù)還在進步，市場還在成長，留給中國AI創(chuàng)業(yè)公司想象和探索的空間，也會越來越大。

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