智能时代，同球共济！2025世界人工智能大会将于7月26日启幕，百款首发创新产物亮相。近年来，人工智能（AI）技术以颠覆性姿态席卷全球，成为公司战略布局的核心赛道。OpenAI宣称全球10%的系统已接入其产物，财富500强公司CEO纷纷亲自下场主导AI整合。然而，这场技术革命背后，AI创业公司正面临前所未有的挑战与机遇——从产物落地的“最后一公里”困境，到细分赛道的差异化突围，再到与教育、医疗等传统行业的深度融合，AI创业的战场已从技术竞赛延伸至生态重构。 自ChatGPT引爆AI热潮以来，一个争议始终存在：AI软件是否会沦为“GPT套壳工具”？近三年的实践证明，构建一个华丽的演示（Demo）远非终点，产物化的“最后一公里”才是真正的试金石。 以服务业为例，加拿大航空的辅助服务机器人曾因“幻觉”问题导致服务失误，暴露出AI在真实场景中的可靠性短板。尤其在会计、法律等对准确性要求极高的领域，AI的错误可能直接引发财务损失或声誉危机。为此，AI公司不得不投入大量资源构建“防护网”：通过多模型编排、微调小型专用模型、搭建辅助结构等方式，平衡模型性能与稳定性。 “AI产物的价值不仅在于模型能力，更在于对行业逻辑的深度理解。”上海交通大学药学院长聘教轨副教授、博士生导师薛向东指出，“模型本身无法理解医疗诊断中的伦理约束，或教育评估中的公平性原则。这需要AI公司深入客户场景，定制化适配政策、文化和系统。” 这一趋势在科研领域尤为明显。无相智研（贵州）科技有限公司（简称“无相智研”）依托“东数西算”算网一体化调度系统的算力支持，打造了科研学术大模型，为医疗、生物医药、先进材料等行业提供垂类解决方案。其核心团队由超算领域专家，中国工程院院士，清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，高性能计算研究所所长郑纬民作为领衔首席科学家，上海交通大学药学院长聘教轨副教授、课题组组长、博士生导师薛向东为首席学术顾问，电子科技大学计算机科学与工程学院副教授薛瑞尼为首席技术专家，通过动态知识图谱与AI大模型驱动科研范式革新，整合100余个学科的数据，构建跨领域知识网络。 “传统科研依赖经验驱动，而AI大模型能实现数据驱动的动态进化。”薛向东表示，“例如在生物医药领域，我们的模型可整合临床试验数据与文献，辅助设计更精准的药物分子；在能源领域，通过多模态数据分析优化制造流程。”这种“垂类模型+行业知识”的双重壁垒，正是无相智研对抗通用模型提供商的关键。 尽管挑战重重，AI公司的增长速度却远超传统SaaS公司。数据显示，当前AI公司达成500万美元年度经常性收入（ARR）的速度比历史上的SaaS公司快得多，部分公司年增长率甚至超过10倍。 这一现象的背后，是公司购买行为的根本转变。“过去，软件销售需要漫长周期说服客户；现在，公司主动设立AI预算，寻找能直接替代人力成本的产物。”薛向东分析道，“例如，AI法律助手可自动生成合同，其合同规模远超传统文档管理软件，因为公司愿意为‘结果’付费，而非‘工具’。” 无相智研的实践印证了这一趋势。其科研大模型通过重构垂直领域的研发方式，为高端制造公司提供从数据到决策的全链条智能基础设施，合同金额较传统软件服务商提升数倍。“客户需要的不是更快的计算器，而是能重新定义行业规则的‘数字大脑’。”无相智研相关负责人表示。 AI创业的终极战场，在于构建“技术-行业-社会”的价值闭环。无相智研的科研大模型已证明，通过跨学科数据融合与垂类场景深耕，AI能重塑传统行业的底层逻辑。而教育领域的探索则揭示，AI的价值不仅在于效率提升，更在于推动社会公平——从农村地区的轻量化教育工具，到特殊群体的个性化支持，AI正成为普惠技术的载体。 “AI创业的黄金时代才刚刚开始。”薛向东总结道，“那些能跨越‘死亡之谷’、在细分赛道建立生态壁垒的公司，将重新定义未来的竞争规则。”在这场变革中，无相智研等“技术+行业”双引擎驱动的公司，或许正站在下一个风口的起点。
