決定AI勝敗最重要的因素是人才和組織。

文｜《中國企業(yè)家》記者閆俊文

見習編輯｜李原 編輯｜何伊凡

頭圖攝影｜鄧攀

從英偉達離職，回到中國創(chuàng)業(yè)，又反向殺入黃仁勛的腹地，沒有投資人不喜歡這樣的故事。

典型代表是摩爾線程創(chuàng)始人張建中，他曾任英偉達全球副總裁、大中華區(qū)總經(jīng)理，在2020年創(chuàng)立摩爾線程，也被稱作“中國版英偉達”。2025年12月，摩爾線程登陸科創(chuàng)板，市值一度超過3000億元。

另一個代表是群核科技創(chuàng)始人黃曉煌。在美國攻讀碩士研究生期間，黃曉煌曾加入英偉達任軟件工程師，參與了CUDA開發(fā)。2011年，他從硅谷回到杭州，與同學創(chuàng)立群核科技，其打造的“酷家樂”是中國最大的空間設計平臺。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，風云突變，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(lián)席保薦人，又正值“杭州六小龍”聲名鵲起。結果6個月內(nèi)，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。

云啟資本創(chuàng)始管理合伙人毛丞宇在IDG時，主導了群核的第一輪機構投資，后來又持續(xù)加注?！昂贾萘↓垺被鹆酥螅幸淮嗡S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(chuàng)業(yè)15年以來，他一直拿著“GPU上云”的錘子，在找釘子。他先是瞄準了家居行業(yè)，上線了風行一時的產(chǎn)品“酷家樂”。隨著房地產(chǎn)潮落，黃曉煌的錘子又瞄向了機器人仿真訓練、工業(yè)仿真等為代表的物理AI，直接挺進英偉達的腹地。

2025年年末，群核進一步推進空間智能開放平臺Aholo，持續(xù)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，黃仁勛預言，物理AI應用在自動駕駛和機器人身上的ChatGPT時刻快到了。英偉達更新了數(shù)字孿生仿真平臺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(fā)節(jié)點就會到來。這不僅取決于算法、數(shù)據(jù)，也決定于算力和硬件?？赡苣硞€聰明人一下子解決了關鍵算法，瓶頸就突破了。”

2024年11月，群核正式推出空間智能訓練平臺SpatialVerse，為機器人提供合成訓練數(shù)據(jù)。2025年3月，群核發(fā)布并開源了空間語言模型SpatialLM；8月，發(fā)布開源空間生成模型SpatialGen；11月，群核工業(yè)AI孿生平臺SpatialTwin對外發(fā)布，它被視為工廠大腦，能實時模擬真實工業(yè)環(huán)境動態(tài)，支持智能體規(guī)模化運行。

目前，銀河通用、智元等頭部機器人公司都已經(jīng)成為了群核的用戶。

2011年成立后，群核先后拿到了IDG資本、紀源資本、順為資本、經(jīng)緯創(chuàng)投、高瓴創(chuàng)投、云啟資本等機構累計數(shù)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(yè)客戶訂閱收入占主要部分，目前，公司已經(jīng)實現(xiàn)扭虧為盈，公司經(jīng)調(diào)整凈利潤為1782.5萬元。得益于產(chǎn)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。

不同于英偉達“大開大合”式的創(chuàng)新布局，群核的做法是小步試錯探索。2018年，群核就開源了InteriorNet數(shù)據(jù)集，這是當時全球最大的室內(nèi)空間認知深度學習數(shù)據(jù)集，也吸引了不少硅谷大公司尋求合作。

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架構已由谷歌團隊提出，但彼時還未成為技術主流。而群核很早就想把空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為腳本，但腳本輸出非常困難。

黃曉煌說：“當時養(yǎng)了5~10個人，就憑興趣做。像給孩子報興趣班，也不追求什么商業(yè)回報?！弊罱K，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。

不過相較于大語言模型的火熱，做世界和空間模型這條路依然顯得“異類”。在國外，除了黃仁勛和李飛飛之外，幾乎很少有人All in其中。世界模型所需的數(shù)據(jù)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(chuàng)業(yè)伙伴同樣“異類”，他與群核科技CEO陳航、CTO朱皓互相支持創(chuàng)業(yè)15年。三人本科皆為計算機專業(yè)，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(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在沒有大的矛盾，這在團隊創(chuàng)業(yè)者中很少見?！秉S曉煌這樣回答：“可能因為大家背景和判斷都比較接近，沒有什么大的分歧?！泵┯钐嵝眩耗銈円惨乐巩a(chǎn)生思考盲區(qū)，三個人思考太一致，好處是內(nèi)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(fā)現(xiàn)，外腦在業(yè)務穩(wěn)定發(fā)展時能起到作用，但在做轉(zhuǎn)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(shù)人決定，而不是交給10個人決策討論的?！秉S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(jié)跳動、阿里巴巴、騰訊等公司在全世界范圍內(nèi)爭奪最優(yōu)秀的人才，這一度讓創(chuàng)業(yè)公司步履維艱。但最終，“鈔能力”并不決定一切，仍有大模型創(chuàng)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(yè)家》的專訪，分別在發(fā)布空間生成模型SpatialGen，以及發(fā)布工業(yè)數(shù)字孿生平臺SpatialTwin之后。群核此刻的狀態(tài)，有些像2006年的英偉達，黃仁勛孤獨地推銷CUDA，將它免費提供給大學教授、氣象行業(yè)使用。

在2025年3月英偉達的GTC大會上，黃曉煌曾碰到了黃仁勛，兩人見面寒暄并合影，外界總拿他在2011年離職英偉達，并賣掉股票的事情開玩笑。黃曉煌為此發(fā)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(chuàng)業(yè)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數(shù)據(jù)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為英偉達帶來的爆發(fā)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(chuàng)業(yè)總有機會

《中國企業(yè)家》：外界對你們最熟悉的產(chǎn)品是“酷家樂”，現(xiàn)在你們轉(zhuǎn)向做空間智能，好像有二次創(chuàng)業(yè)的感覺。

黃曉煌：不是二次創(chuàng)業(yè)，我們是在老的業(yè)務系統(tǒng)上做升級，原有業(yè)務還在不斷強化，我們訓練的大模型也在參與服務。因為起步于用GPU高性能計算來實現(xiàn)三維的空間設計，我們才能沉淀下現(xiàn)在稀缺的三維數(shù)據(jù)，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(yè)家》：你們在2018年就開源了當時全球最大的室內(nèi)空間認知深度學習數(shù)據(jù)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。開源之后，很多合作伙伴找上來，我們還擴張了團隊。后來發(fā)現(xiàn)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代碼出來。也許后面還會有別的模型基于我們的模型做訓練，這就是開源的意義。

《中國企業(yè)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(fā)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。哪里知道現(xiàn)在動不動要幾千張卡，如果當時你是老板，你能批嗎？不可能。

《中國企業(yè)家》：你也是從英偉達出來的，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(yè)特別火，所以就做了酷家樂。

《中國企業(yè)家》：現(xiàn)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(yè)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(yè)。

《中國企業(yè)家》：找釘子這個過程當中，很考驗作為創(chuàng)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(chuàng)業(yè)這14年，見過各個行業(yè)的起起落落。最早大家居行業(yè)老板走路帶風，賺錢太容易了。當時我們的產(chǎn)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(yè)。就像汽車行業(yè)，前兩年挺好，現(xiàn)在也要進入存量競爭了。但人對科技和效率的追求是永恒的，所以要順勢而為，逆著潮流去做就很累。

《中國企業(yè)家》：現(xiàn)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，但后來發(fā)現(xiàn)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(yè)家》：所以，你們不管是模型還是工具，要建立起迭代的節(jié)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么大的變化。我一度覺得創(chuàng)業(yè)就是拼商業(yè)，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年之后，有一個很明顯的差別。現(xiàn)在的產(chǎn)品非常多，都在爆發(fā)式地增長。別人把GPU堆起來后，產(chǎn)生的能力超出了原來所有算法的能力。所以我們也嘗試，用簡單算法加上很多GPU卡，再加上海量數(shù)據(jù)，就比原來辛苦做算法強大得多。

《中國企業(yè)家》：技術的迭代跑得太快，也很容易死掉，你們會特別警惕什么？

黃曉煌：創(chuàng)業(yè)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(yè)務、新模塊，有的成，有的不成。人的認知有限，嘗試大概率都是失敗的。但核心是：失敗你得快點知道，以及投入的損失不要太大。

創(chuàng)業(yè)公司各方面資源都有限，創(chuàng)始人只能快速學習、快速努力，因為創(chuàng)業(yè)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(diào)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。

除了數(shù)據(jù)，還要提供工具

《中國企業(yè)家》：你們怎么說服機器人公司用你的模型和數(shù)據(jù)集訓練？銀河通用、智元已經(jīng)是你們的客戶了，但一些公司可能會擔憂數(shù)據(jù)安全。

黃曉煌：我們是單向提供合同數(shù)據(jù)，沒有這方面的風險。

《中國企業(yè)家》：這個流程是怎么樣的？機器人公司如何跟你們定制訓練數(shù)據(jù)？

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數(shù)據(jù)。目前物理和人工采集數(shù)據(jù)質(zhì)量高，但速度慢、成本高，合成數(shù)據(jù)速度快、量也多。

《中國企業(yè)家》：從空間到數(shù)據(jù)，再到供機器人使用，目前整個環(huán)節(jié)暢通嗎？有沒有什么難點？

黃曉煌：如果你做機器人的交互訓練，訓練完之后要到物理世界去驗證。你會發(fā)現(xiàn)許多異常情況會缺失數(shù)據(jù)。比如我們有客戶房間里有貓、狗糞便，你就得去補充，重新測物理參數(shù)。這個過程很痛苦，我們有同事每天對著屏幕，看這些圖片視頻很難受，你要去解決很多邊緣情況。

《中國企業(yè)家》：2025年11月，你們推出了工業(yè)AI孿生平臺SpatialTwin，選擇數(shù)據(jù)、模型和工具一起做，你們內(nèi)部是如何考量的？

黃曉煌：在推進（酷家樂）老業(yè)務的時候，我們發(fā)現(xiàn)，如果你只是提供原始的數(shù)據(jù)，只有少數(shù)幾個公司能輕松駕馭。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、數(shù)據(jù)、模型三者是不可或缺的，促成了一個數(shù)據(jù)飛輪，未來我們也會圍繞這個飛輪，狠抓這三方面，構建“數(shù)據(jù)—模型—應用能力”的閉環(huán)。

群核科技數(shù)據(jù)飛輪。來源：受訪者

《中國企業(yè)家》：CPU時代就在講孿生工廠了，GPU時代數(shù)字孿生工廠發(fā)生了哪些變化？

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(qū)別是：當機器人拿杯子時掉地上了，機器人會很輕松地判斷，它要不要撿起來繼續(xù)走。但對于一個自動化設備來說，東西掉地上，它還是會按照原來的程序，該怎么做還怎么做。

這里挑戰(zhàn)點很多，需要做一系列的工具鏈系統(tǒng)來解決問題。

《中國企業(yè)家》：你們最初選擇新業(yè)務比如工業(yè)場景的時候，為什么不做一個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(chǎn)品，做Agent可以。但面向工業(yè)嚴謹場景使用，Agent不夠，它需要很豐富的能力。

《中國企業(yè)家》：工業(yè)AI孿生平臺，還有哪些亟待解決的問題？

黃曉煌：我們認為機器人要真正能干活，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解決后者的問題，規(guī)模化的具身智能在工廠工作時，你怎么推理，怎么決定下一步的行動，都可以在數(shù)字孿生平臺進行驗證再做布局。

《中國企業(yè)家》：你們內(nèi)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(yè)家》：SpatialTwin跟英偉達的Omniverse很像，都是工廠仿真系統(tǒng)。你們雙方是競爭關系嗎？

黃曉煌：我們能夠兼容Omniverse。Omniverse是一個本地仿真系統(tǒng)，我們更側重提供數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的模擬。

《中國企業(yè)家》：在工廠變革中，群核希望扮演什么樣的角色？

黃曉煌：類似于“賣水人”的角色。我們不生產(chǎn)這些設備，我們研究設備離智能化落地還差哪些環(huán)節(jié)，哪些是需要我們做的？

目前，最容易變革的是工廠的規(guī)劃。從一個傳統(tǒng)的自動化工廠過渡到智能化工廠，怎么去規(guī)劃它？第一步還是做規(guī)劃，然后去訓練智能體。你要把每臺機器想象成一個Agent，這些Agent跑在孿生平臺上，孿生平臺又構成物理世界的鏡像。

群核科技SpatialTwin數(shù)字孿生畫面。來源：受訪者

《中國企業(yè)家》：現(xiàn)在空間智能相當于到了ChatGPT能力的哪一年？

黃曉煌：差不多相當于GPT2.0（2019年）階段。

《中國企業(yè)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(fā)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(fā)現(xiàn)了一個新的算法，AI就往上跳一下。AI算法依賴最聰明的人突然的靈光一現(xiàn)，從GPT2.0（2019年）到GPT3.0（2020年）并沒有多久。

《中國企業(yè)家》：哪些事情可能會加快這個進展？

黃曉煌：算法、算力、數(shù)據(jù)、硬件都有可能。2025年硬件迭代非?？?，大家也在想辦法解決算法、算力、數(shù)據(jù)的問題，這幾者是密不可分的。需要多少數(shù)據(jù)取決于你的算法，有什么樣的算力決定了算法能做成什么樣子，所有人都在努力。

《中國企業(yè)家》：語言模型里有Scaling Law，空間智能有這樣的法則嗎？

黃曉煌：現(xiàn)在的大模型框架訓練都存在Scaling Law。但空間數(shù)據(jù)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，我們給圖紙打標簽，搞數(shù)據(jù)可費勁了。打一個圖紙標簽大概要花100元，100萬張就得1億元。數(shù)據(jù)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(tǒng)工程。

《中國企業(yè)家》：投資人都支持你們轉(zhuǎn)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。大部分投資人對于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最后是人才和組織的競爭

《中國企業(yè)家》：你們公司現(xiàn)在有1300多人，你怎么說服大家去做物理AI和空間智能這件事，這看起來是英偉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(fā)布我們最新的進展，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。你只能盡量讓大多數(shù)的人去相信、去認同。如果他還不相信，那只能分道揚鑣，企業(yè)最終要找志同道合的人同行。

創(chuàng)業(yè)最難不是技術問題。就像投資，要改變?nèi)说南敕ê茈y。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。然后你保持公司死不掉，是盈利狀態(tài)，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、不后悔，你就行了。

創(chuàng)業(yè)最怕你為了賺錢去做一件事情，最后不賺錢，虧得一塌糊涂，你就會討厭甚至厭煩這件事。

《中國企業(yè)家》：現(xiàn)在大廠高薪搶人很嚴重，你怎么保證自己培養(yǎng)的人不被挖走？

黃曉煌：我們經(jīng)歷了好幾個周期，我們建立了好的組織文化，吸引優(yōu)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(zhuǎn)。我們經(jīng)營十多年了，整個體系也建立起來了，不會出現(xiàn)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(yōu)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(yè)家》：你們在2025年初也推出了“星核人才計劃”，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里不太好生存。但在我們這種中等規(guī)模的公司里，我們可以天天跟他一起工作，有什么事情可以直接找到我。大公司不行，你不能直接找馬云匯報。

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范圍內(nèi)給優(yōu)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，就什么都能做出來。

我作為創(chuàng)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。

所以為什么大家要招應屆生，并不是應屆生就一定比工作經(jīng)驗多的強。而是有工作經(jīng)驗的都被字節(jié)、阿里圈養(yǎng)起來了，你怎么搶？

《中國企業(yè)家》：所以，要相信年輕人。

黃曉煌：你只能相信。這里也會有一些頂級人才，甚至比有工作經(jīng)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(xiàn)場做，他就比一個有十幾年工作經(jīng)驗的大廠高管強非常多。

《中國企業(yè)家》：所以“杭州六小龍”走紅之后，對你們招聘人才有幫助嗎？

黃曉煌：吸引人才，多多益善。平時我們還是盡量保持低調(diào)，希望多做一些貢獻，能對得起這個知名度。

《中國企業(yè)家》：你們?yōu)槭裁催x擇把空間模型開源？

黃曉煌：開源其中一個意義在于人才吸引。開源模型后，很多優(yōu)秀人才看了你的模型，或者在科研過程中試用了模型后，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于弊。

《中國企業(yè)家》：你現(xiàn)在最重要的工作是什么？

黃曉煌：把公司帶入下一個階段。因為我們是經(jīng)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(chuàng)業(yè)，還是堅守老的賽道，是一個非常謹慎、非常困難的決策。