決定AI勝敗最重要的因素是人才和組織。從輝達離職，回到中國創業，又反向殺入黃仁勳的腹地，沒有投資人不喜歡這樣的故事。典型代表是摩爾線程創始人張建中，他曾任輝達全球副總裁、大中華區總經理，在2020年創立摩爾線程，也被稱作“中國版輝達”。2025年12月，摩爾線程登陸科創板，市值一度超過3000億元。另一個代表是群核科技創始人黃曉煌。在美國攻讀碩士研究生期間，黃曉煌曾加入輝達任軟體工程師，參與了CUDA開發。2011年，他從矽谷回到杭州，與同學創立群核科技，其打造的“酷家樂”是中國最大的空間設計平台。但群核科技IPO的故事，要更為曲折。2021年4月，群核科技在納斯達克申請上市。那時候，一起排隊的中國公司有30多家。但到了下半年，風雲突變，群核也無奈撤回申請。到了2025年2月，群核科技向港交所遞表，摩根大通、建銀國際為聯席保薦人，又正值“杭州六小龍”聲名鵲起。結果6個月內，申請未獲批，招股書失效。2025年8月22日，群核再次向港交所提交上市申請，目前仍在排隊中。雲啟資本創始管理合夥人毛丞宇在IDG時，主導了群核的第一輪機構投資，後來又持續加注。“杭州六小龍”火了之後，有一次他跟黃曉煌感嘆，“運氣和命運還是蠻奇妙的。如果群核當時（2021年）上市了，‘杭州六小龍’（皆為非上市公司）就不會有它了。”黃曉煌自述，創業15年以來，他一直拿著“GPU上雲”的錘子，在找釘子。他先是瞄準了家居行業，上線了風行一時的產品“酷家樂”。隨著房地產潮落，黃曉煌的錘子又瞄向了機器人模擬訓練、工業模擬等為代表的物理AI，直接挺進輝達的腹地。2025年年末，群核進一步推進空間智能開放平台Aholo，持續開放其底層的空間重建、空間生成、空間編輯與空間理解等核心能力。群核科技空間智能全景圖。來源：受訪者在2026年CES大會上，黃仁勳預言，物理AI應用在自動駕駛和機器人身上的ChatGPT時刻快到了。輝達更新了數字孿生模擬平台Omniverse與世界模型Cosmos的同時，也推出了專有的機器人模型Groot和Alpamayo。黃曉煌也對物理AI做出了預測，他說：“3到5年，空間智能的爆發節點就會到來。這不僅取決於演算法、資料，也決定於算力和硬體。可能某個聰明人一下子解決了關鍵演算法，瓶頸就突破了。”2024年11月，群核正式推出空間智能訓練平台SpatialVerse，為機器人提供合成訓練資料。2025年3月，群核發佈並開源了空間語言模型SpatialLM；8月，發佈開源空間生成模型SpatialGen；11月，群核工業AI孿生平台SpatialTwin對外發佈，它被視為工廠大腦，能即時模擬真實工業環境動態，支援智能體規模化運行。目前，銀河通用、智元等頭部機器人公司都已經成為了群核的使用者。2011年成立後，群核先後拿到了IDG資本、紀源資本、順為資本、經緯創投、高瓴創投、雲啟資本等機構累計數億美元的融資。招股書顯示，2025年上半年，群核科技收入為3.99億元，同比增長9.4%，其中企業客戶訂閱收入佔主要部分，目前，公司已經實現扭虧為盈，公司經調整淨利潤為1782.5萬元。得益於產品訂閱的SaaS模式，2024年到2025上半年，公司毛利率維持在80%以上。不同於輝達“大開大合”式的創新佈局，群核的做法是小步試錯探索。2018年，群核就開源了InteriorNet資料集，這是當時全球最大的室內空間認知深度學習資料集，也吸引了不少矽谷大公司尋求合作。但接下來，群核在進一步探索空間大模型時，遇到了瓶頸。雖然2017年Transformer架構已由Google團隊提出，但彼時還未成為技術主流。而群核很早就想把空間資料轉化為指令碼，但指令碼輸出非常困難。黃曉煌說：“當時養了5~10個人，就憑興趣做。像給孩子報興趣班，也不追求什麼商業回報。”最終，這個困擾群核的技術問題直到大語言模型開源潮起，才得以解決。不過相較於大語言模型的火熱，做世界和空間模型這條路依然顯得“異類”。在國外，除了黃仁勳和李飛飛之外，幾乎很少有人All in其中。世界模型所需的資料工程量更大，技術門檻更高，可能要5~10年甚至更久遠才能看到回報；但資本只關注當下的事情。黃曉煌的創業夥伴同樣“異類”，他與群核科技CEO陳航、CTO朱皓互相支援創業15年。三人本科皆為電腦專業，黃曉煌和陳航都來自浙江大學，朱皓則來自清華大學。三個人又同為UIUC（美國伊利諾伊大學厄巴納—香檳分校）的碩士研究生同學。左：朱皓，中：黃曉煌，右：陳航。來源：受訪者毛丞宇有一次跟黃曉煌聊天，他好奇：“三個人創業到現在沒有大的矛盾，這在團隊創業者中很少見。”黃曉煌這樣回答：“可能因為大家背景和判斷都比較接近，沒有什麼大的分歧。”毛丞宇提醒：你們也要防止產生思考盲區，三個人思考太一致，好處是內耗比較少，但也需要外腦來點醒。早些年，黃曉煌也聘請過外部高管。但他們發現，外腦在業務穩定發展時能起到作用，但在做轉型時，就會成為巨大阻力。“任何一個有前瞻性的決策，一定是少數人決定，而不是交給10個人決策討論的。”黃曉煌說。黃曉煌認為，決定AI勝敗最重要的因素是人才和組織。從2023年開始，字節跳動、阿里巴巴、騰訊等公司在全世界範圍內爭奪最優秀的人才，這一度讓創業公司步履維艱。但最終，“鈔能力”並不決定一切，仍有大模型創企在大廠的陰影中成長起來。2025年，黃曉煌兩次接受《中國企業家》的專訪，分別在發佈空間生成模型SpatialGen，以及發佈工業數字孿生平台SpatialTwin之後。群核此刻的狀態，有些像2006年的輝達，黃仁勳孤獨地推銷CUDA，將它免費提供給大學教授、氣象行業使用。在2025年3月輝達的GTC大會上，黃曉煌曾碰到了黃仁勳，兩人見面寒暄併合影，外界總拿他在2011年離職輝達，並賣掉股票的事情開玩笑。黃曉煌為此發了一個朋友圈，他寫道：“從GPU高性能計算到今天具身智能訓練，創業一路受到NVIDIA和老黃的思想影響是畢生財富。談錢就沒意思了。”如今，黃曉煌在開源空間語言資料集和模型同時，不斷為工廠、機器人、電商等場景提供使用工具和底層能力，他也在等待一個ChatGPT為輝達帶來的爆發式契機。以下為對話全文（有刪減）：偉大的公司都是從很小做起來的，創業總有機會《中國企業家》：外界對你們最熟悉的產品是“酷家樂”，現在你們轉向做空間智能，好像有二次創業的感覺。黃曉煌：不是二次創業，我們是在老的業務系統上做升級，原有業務還在不斷強化，我們訓練的大模型也在參與服務。因為起步於用GPU高性能計算來實現三維的空間設計，我們才能沉澱下現在稀缺的三維資料，這為我們走向空間智能奠定了基礎，一切其實是順勢而為。《中國企業家》：你們在2018年就開源了當時全球最大的室內空間認知深度學習資料集InteriorNet，你們對此有沒有爭論？技術瓶頸一直等到2022年ChatGPT問世才解決？黃曉煌：肯定有爭論，2018年我們還挺興奮的。開源之後，很多合作夥伴找上來，我們還擴張了團隊。後來發現技術遇到瓶頸，又把團隊收縮了。當年，我們自己要訓練一個大語言模型去解決這個問題，是不可能的。大家堆積木一樣，一層一層堆上去，沒有人開源底層大語言模型，你很難輸出一個完整的程式碼出來。也許後面還會有別的模型基於我們的模型做訓練，這就是開放原始碼的意義。《中國企業家》：你曾說過，當時也沒有買足夠多的卡。黃曉煌：2021年，我覺得AI要火，因為很多論文發出來了。我們從美國挖了一個AI教授來做，當時想給你人均幾十張卡就差不多了，團隊當時也就兩三個人。那裡知道現在動不動要幾千張卡，如果當時你是老闆，你能批嗎？不可能。《中國企業家》：你也是從輝達出來的，所以，你對GPU物理渲染是非常熟悉的。黃曉煌：最早期的時候，我們是做了一個物理正確的渲染模擬。當時也是拿著錘子找釘子，正好碰到家居行業特別火，所以就做了酷家樂。《中國企業家》：現在，這個釘子又多了機器人。黃曉煌：我們自己做過不少探索，比如VR、AR，但行業很快就消沉了。因為你拿著錘子找釘子，肯定要找增長最快的行業。《中國企業家》：找釘子這個過程當中，很考驗作為創始人和一把手的能力。黃曉煌：一個是你的眼光，對未來的預期。同時，要保持對最新技術足夠的敏感性。我們創業這14年，見過各個行業的起起落落。最早大家居行業老闆走路帶風，賺錢太容易了。當時我們的產品沒出來，就做了一個demo，大家都來下單，把POS機都刷爆了。但沒有永遠好的行業。就像汽車行業，前兩年挺好，現在也要進入存量競爭了。但人對科技和效率的追求是永恆的，所以要順勢而為，逆著潮流去做就很累。《中國企業家》：現在大家都在做語言模型，你們做空間智能這件事，是不是有點逆著做？黃曉煌：當你逆著潮流在做時，你要把團隊縮小，做最核心的技術探索和積累。當機會來的時候你再去擴大。我覺得要保持好奇心和技術信仰，但也不用意氣用事。我們2018年做空間智能，好幾次感覺是機會來了，但後來發現都錯了。這次是一個比較大的機會，最核心還是看具身智能能否真正落地，我個人覺得可以。這波是好幾浪疊加在一起，有大模型，有具身智能，機會很大。所以，我們加大了投入。《中國企業家》：所以，你們不管是模型還是工具，要建立起迭代的節奏感？黃曉煌：2022年之前的10年，我們開始做酷家樂，我一直感覺技術沒什麼大的變化。我一度覺得創業就是拼商業，拼銷售能力，大家的東西都差不多。我雖然做得肯定比別人都好，但也好不出一個身位。但2022年之後，有一個很明顯的差別。現在的產品非常多，都在爆發式地增長。別人把GPU堆起來後，產生的能力超出了原來所有演算法的能力。所以我們也嘗試，用簡單演算法加上很多GPU卡，再加上海量資料，就比原來辛苦做演算法強大得多。《中國企業家》：技術的迭代跑得太快，也很容易死掉，你們會特別警惕什麼？黃曉煌：創業本身就是九死一生的事情，沒有辦法避免。我也探索了好多新業務、新模組，有的成，有的不成。人的認知有限，嘗試大機率都是失敗的。但核心是：失敗你得快點知道，以及投入的損失不要太大。創業公司各方面資源都有限，創始人只能快速學習、快速努力，因為創業公司肯定動作比大公司快。所以你只要足夠快，遇到東西快速調整，我覺得都是有上升機會。今天所有偉大的公司都是從很小做起來的，大家總有機會。除了資料，還要提供工具《中國企業家》：你們怎麼說服機器人公司用你的模型和資料集訓練？銀河通用、智元已經是你們的客戶了，但一些公司可能會擔憂資料安全。黃曉煌：我們是單向提供合同資料，沒有這方面的風險。《中國企業家》：這個流程是怎麼樣的？機器人公司如何跟你們定製訓練資料？黃曉煌：每個公司都不太一樣，我們的引擎可以快速配置出不同需求的合成資料。目前物理和人工採集資料質量高，但速度慢、成本高，合成資料速度快、量也多。《中國企業家》：從空間到資料，再到供機器人使用，目前整個環節暢通嗎？有沒有什麼難點？黃曉煌：如果你做機器人的互動訓練，訓練完之後要到物理世界去驗證。你會發現許多異常情況會缺失資料。比如我們有客戶房間裡有貓、狗糞便，你就得去補充，重新測物理參數。這個過程很痛苦，我們有同事每天對著螢幕，看這些圖片視訊很難受，你要去解決很多邊緣情況。《中國企業家》：2025年11月，你們推出了工業AI孿生平台SpatialTwin，選擇資料、模型和工具一起做，你們內部是如何考量的？黃曉煌：在推進（酷家樂）老業務的時候，我們發現，如果你只是提供原始的資料，只有少數幾個公司能輕鬆駕馭。所以，我們希望提供更豐富的工具鏈來幫助各類公司來解決這些問題。工具、資料、模型三者是不可或缺的，促成了一個資料飛輪，未來我們也會圍繞這個飛輪，狠抓這三方面，建構“資料—模型—應用能力”的閉環。群核科技資料飛輪。來源：受訪者《中國企業家》：CPU時代就在講孿生工廠了，GPU時代數字孿生工廠發生了那些變化？黃曉煌：原來是自動化時代，未來會走向智能化時代。它們的區別是：當機器人拿杯子時掉地上了，機器人會很輕鬆地判斷，它要不要撿起來繼續走。但對於一個自動化裝置來說，東西掉地上，它還是會按照原來的程序，該怎麼做還怎麼做。這裡挑戰點很多，需要做一系列的工具鏈系統來解決問題。《中國企業家》：你們最初選擇新業務比如工業場景的時候，為什麼不做一個Agent？它在當下更流行。黃曉煌：我們覺得Agent太“薄”了。你如果做一個to C的產品，做Agent可以。但面向工業嚴謹場景使用，Agent不夠，它需要很豐富的能力。《中國企業家》：工業AI孿生平台，還有那些亟待解決的問題？黃曉煌：我們認為機器人要真正能幹活，有三個還要解決的問題。第一，是空間認知，第二，空間的推理，第三，行動的決策，我們之前開源了空間認知模型。但還不夠，你還要解決推理跟行動控制，所以SpatialTwin解決後者的問題，規模化的具身智能在工廠工作時，你怎麼推理，怎麼決定下一步的行動，都可以在數字孿生平台進行驗證再做佈局。《中國企業家》：你們內部投入了多少資源去做？黃曉煌：大概二三十人，用了一年多時間。《中國企業家》：SpatialTwin跟輝達的Omniverse很像，都是工廠模擬系統。你們雙方是競爭關係嗎？黃曉煌：我們能夠相容Omniverse。Omniverse是一個本地模擬系統，我們更側重提供資料，以及資料與資料的模擬。《中國企業家》：在工廠變革中，群核希望扮演什麼樣的角色？黃曉煌：類似於“賣水人”的角色。我們不生產這些裝置，我們研究裝置離智能化落地還差那些環節，那些是需要我們做的？目前，最容易變革的是工廠的規劃。從一個傳統的自動化工廠過渡到智能化工廠，怎麼去規劃它？第一步還是做規劃，然後去訓練智能體。你要把每台機器想像成一個Agent，這些Agent跑在孿生平台上，孿生平台又構成物理世界的鏡像。群核科技SpatialTwin數字孿生畫面。來源：受訪者《中國企業家》：現在空間智能相當於到了ChatGPT能力的那一年？黃曉煌：差不多相當於GPT2.0（2019年）階段。《中國企業家》：你認為這個進展是快還是慢了？黃曉煌：很快。很多人看AI的發展，覺得像是一個爬坡的過程，實際更像一個跳高的過程。有人突然發現了一個新的演算法，AI就往上跳一下。AI演算法依賴最聰明的人突然的靈光一現，從GPT2.0（2019年）到GPT3.0（2020年）並沒有多久。《中國企業家》：那些事情可能會加快這個進展？黃曉煌：演算法、算力、資料、硬體都有可能。2025年硬體迭代非常快，大家也在想辦法解決演算法、算力、資料的問題，這幾者是密不可分的。需要多少資料取決於你的演算法，有什麼樣的算力決定了演算法能做成什麼樣子，所有人都在努力。《中國企業家》：語言模型裡有Scaling Law，空間智能有這樣的法則嗎？黃曉煌：現在的大模型框架訓練都存在Scaling Law。但空間資料比較難獲取，成本很高，難度也大。比如我們訓練自己的大模型SpatialLM識別圖紙時，我們給圖紙打標籤，搞資料可費勁了。打一個圖紙標籤大概要花100元，100萬張就得1億元。資料翻了10倍，模型效果可能只翻了一倍。想找到合適的方法，就要依賴工具。所以，這是一個系統工程。《中國企業家》：投資人都支援你們轉向空間智能這件事嗎？黃曉煌：很多投資人跟普通人一樣，大家都有自己的想法。大部分投資人對於空間智能還是認可的，少部分不認可也沒辦法，那他們只能撤出了。AI最後是人才和組織的競爭《中國企業家》：你們公司現在有1300多人，你怎麼說服大家去做物理AI和空間智能這件事，這看起來是輝達大公司才能做成的事。黃曉煌：每周我們都會與所有員工溝通，發佈我們最新的進展，演示各種技術demo。每次擁抱變化，擁抱新的趨勢，總有人相信，有人不相信。你只能儘量讓大多數的人去相信、去認同。如果他還不相信，那只能分道揚鑣，企業最終要找志同道合的人同行。創業最難不是技術問題。就像投資，要改變人的想法很難。具身智能也沒人能打包票一定行，但如果你相信這東西行，你在做的過程中就樂趣無窮。然後你保持公司死不掉，是盈利狀態，就挺好的。事情成不成有各種階段的問題，有時間問題，也有運氣問題。這誰都說不準，但你做了、不後悔，你就行了。創業最怕你為了賺錢去做一件事情，最後不賺錢，虧得一塌糊塗，你就會討厭甚至厭煩這件事。《中國企業家》：現在大廠高薪搶人很嚴重，你怎麼保證自己培養的人不被挖走？黃曉煌：我們經歷了好幾個周期，我們建立了好的組織文化，吸引優秀的人才。我們把能力建立在組織上，而不是依賴某幾個個體。今天公司沒了我，照樣運轉。我們經營十多年了，整個體系也建立起來了，不會出現個別人被挖就出問題。我們更關心的是如何吸引全世界最優秀的人才加入。只要我們招人的速度比流失的快，對公司就是好的。公司有進有出，這很正常。《中國企業家》：你們在2025年初也推出了“星核人才計畫”，也給出了最高百萬年薪。黃曉煌：一些真正的人才看重的不是我比你高1000塊，就一定去高薪的公司工作，否則你肯定搶不過大公司。在人才的認定上，我覺得也要差異化。大公司認可的人才不一定很強，而且一定會有大量的人才在大公司的體系裡不太好生存。但在我們這種中等規模的公司裡，我們可以天天跟他一起工作，有什麼事情可以直接找到我。大公司不行，你不能直接找馬雲匯報。像Meta一樣，招一個人花1億美元，這事我做不到。但土壤比某個人更重要，我們會在力所能及的範圍內給優秀的人才更好的福利。純拼錢不解決問題，在AI時代，不是說錢給夠了，就什麼都能做出來。我作為創始人，如果不下水去研究AI、讀論文，你也沒有辦法做一個合理的決策。而且，最好的演算法不一定是最貴的那個人想出來的，這個事是玄學。所以為什麼大家要招應屆生，並不是應屆生就一定比工作經驗多的強。而是有工作經驗的都被字節、阿里圈養起來了，你怎麼搶？《中國企業家》：所以，要相信年輕人。黃曉煌：你只能相信。這裡也會有一些頂級人才，甚至比有工作經驗的強得多。前段時間，我們面試了一個MIT的本科應屆生，我們出了一道題，他現場做，他就比一個有十幾年工作經驗的大廠高管強非常多。《中國企業家》：所以“杭州六小龍”走紅之後，對你們招聘人才有幫助嗎？黃曉煌：吸引人才，多多益善。平時我們還是儘量保持低調，希望多做一些貢獻，能對得起這個知名度。《中國企業家》：你們為什麼選擇把空間模型開源？黃曉煌：開源其中一個意義在於人才吸引。開源模型後，很多優秀人才看了你的模型，或者在科研過程中試用了模型後，他們自然會奔到你的公司來。你開源了，競爭對手也不會拿著你的模型威脅到你，因為真正跟你競爭的也就那幾家，他們拿你的模型去跟你競爭，肯定不如你。所以綜合起來是利大於弊。《中國企業家》：你現在最重要的工作是什麼？黃曉煌：把公司帶入下一個階段。因為我們是經歷過好多周期，每一次周期來的時候都是驚濤駭浪，不小心踏錯了，那就萬劫不復。你到底選擇升級、重新創業，還是堅守老的賽道，是一個非常謹慎、非常困難的決策。 (中國企業家雜誌)
