在数据驱动的浪潮中,一家名为“灵感时刻”的初创公司正悄然崛起,以其独特的市场洞察和技术实力,在AI领域掀起了一股新风潮。这家公司的数据看板上,四个地区的时钟——旧金山、伦敦、巴黎、北京,时刻跳动,映射出公司全球化市场的雄心。
灵感时刻的工作节奏紧张而高效,数据上报与分析精确到分钟。CEO康洪文表示,团队对数据的关注度甚至超越了二级市场对股市的监控:“数据是优化的基石,没有测量,就无从谈起优化。”正是这份对数据的执着,推动了灵感时刻在成立短短三个月内便实现了盈亏平衡,截至2024年底,公司的年经常性收入(ARR)已逼近千万美元大关,成功实现盈利。
康洪文,一位拥有20余年AI从业经验的“老兵”,他的职业生涯涵盖了大厂、创业和高校的多元经历。从微软亚洲研究院的计算机视觉研究,到卡内基梅隆大学的博士学位,再到腾讯PCG的高级总监,他见证了AI技术的每一次飞跃。ChatGPT的火爆,让他看到了大模型带来的新机遇,于是,在2023年10月,他毅然离开腾讯,再次踏上创业之路。
灵感时刻的名字,源自心理学中的“Aha Moment”,寓意着顿悟和豁然开朗的瞬间。康洪文将这个词作为公司名称,寓意着公司致力于为用户带来前所未有的AI体验。他敏锐地捕捉到“端侧算力爆发”与“模型体积下降”的交汇点,认为这将解锁全新的产品形态和商业模式。事实上,他的预判已经在行业中得到了验证,轻量化端侧模型的兴起和AI PC的浪潮,都印证了他的远见。
康洪文理想中的大模型落地形态,是以App的形式呈现,能够灵活搭载于PC、手机、智能设备等各类终端。他向记者展示了产品的Demo,当海量的图文、音视频数据被拖入部署了十多个模型的App中,仅用了不到1秒的时间,就成功总结了Lady Gaga的相关内容,这一速度远超云端大模型。
在AI响应速度的优化上,灵感时刻选择了向C端用户提供具有文本、语音、视频创作能力的App矩阵。这些App因本地部署了大模型而实现了高效响应。然而,将显存巨大的大模型压缩进几G的App中,是一项极具挑战性的任务。康洪文坦言,这项技术可能需要两三年才能成熟,但他对此充满信心。
在公司管理和业务推进上,康洪文选择了务实和高效。在公司成立之初,他就决定先做产品和商业化。团队在短时间内试水了几款产品,迅速筛选出有潜力的产品投入市场。2024年,团队的焦点是实现规模化的盈利。尽管康洪文对产品的具体形态和名称保密,但他表示,希望主动发布的是一款实现了构想的成熟产品。
康洪文强调,挣钱并非难事,关键在于对PMF(产品-市场适配度)的精确计算。灵感时刻的每位员工都接入了一个数据警报器,一旦业务数据出现异常,无论时间多晚,都会立即被唤醒,对产品进行分析和优化。这种数据驱动的方法论,源自他在腾讯的经历。他见证了数据驱动团队的高效工作,也深知寻找PMF对技术专业出身的创业者来说并非易事。
康洪文多次提及“摆脱技术惯性”和“时间点”的重要性。他认为,技术人创业容易陷入技术至上的误区,而忽略市场和商业化。他推荐金出武雄的《像外行一样思考,像专家一样实践》,鼓励大家先找到问题,再用技术去解决。同时,他也强调时间点的重要性,认为在每个前沿技术发轫之时站在一线位置,是创业者的幸运。
对于大模型的未来,康洪文有着清晰的判断。他认为大模型仍处于早期阶段,未来会经历几轮大的技术范式迭代。而市场和资本也会逐渐冷静下来,回归理性看待产品和商业化。因此,他在2023年就为2025年做准备,致力于在商业化上与其他公司拉开差距。
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