独家对话王小川：大模型创业公司，都要走出互联网大厂的射程

“用大模型造医生”，是百川智能创始人王小川当下正专注做的事。

2024年8月28日，百川智能与北京儿童医院签署战略合作协议，双方计划共同推出“一大四小”五款AI医疗产品，用AI赋能优质儿科医疗资源扩容下沉，以及区域均衡布局。

王小川这样解读这次合作的意义：“我们认为有机会在3年内打造出具有三甲医院主治医师水平的AI儿科医生，相当于造出了100万个主治医师，足以覆盖全国乡一级的诊所。”

大模型厂商们拼抢激烈的C端应用市场中，并没有看到王小川和百川智能的身影。即便在此之前，百川智能也推出了“百小应”，可与Kimi、豆包等产品竞争。他认为这是危险的，一旦互联网大厂集中资源和精力竞争，胜算不大。“走出大厂的射程，是AI创业公司都面临的问题。”

历经一年半的探索，当大模型技术的演进曲线从陡峭趋于平缓，AI大模型厂商们开始变得更务实，一边探索大模型性能的边界，一边关注商业化应用的落地。

但在王小川看来，太多人都是把大模型当成效率工具、计算器、电脑，新的时代到了，人们始终还是在老范式里面想问题。他认为，大模型落地应该是寻找那些知识密度最大且供给不足的行业，找到短缺提高供给，而不是大家一起琢磨出新的一个没有满足的需求。

王小川还强调，他不是在用大模型做医疗，是因为医疗才来做大模型的。他发现，大家太容易对技术仰望，但却对技术产生的成果又是一种鄙视的状态，觉得有所谓的“奴仆”给我服务，太分裂了。

王小川知道AI大模型造医生现在还面临一系列的问题：比如医疗事关生死，技术上到底靠不靠谱？国家政策法律批不批？商业模式怎么建？被问多了后，王小川找到一个特别简单的答案：“那你怎么看无人驾驶，如果出了车祸，无人驾驶同样事关生死，能不能上路也有交通法规，这些担忧不都有吗？那无人驾驶大家干吗做呢。”

2个月前，百川智能完成A轮融资，总融资金额达50亿元人民币。目前，阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构都是其股东。

作为2023年4月成立的第一批国内AI大模型公司，百川智能掌舵人王小川当下的心态如何？他在大模型应用落地方面有哪些思考？如何看待创业公司与互联网大厂的竞争？王小川的回应给出了部分答案。

谈入局：大模型造医生，我早就想好了

今年落地方面的感受和体验是怎么样的？

王小川：去年4月下场时，我提到“超级模型+超级应用”。如何理解模型和应用两个关系，还有大厂跟创业公司的关系这些问题，那会都已经想明白了。一路走过来，我在技术领域的言论现在已经开始成为共识，比如谈到语言比多模态更和智能有关，OpenAI已经开始实践了，弱化多模态的方向，强化学习要加强。

在应用驱动侧，我认为医疗是这波变革中最大的，甚至是唯一的应用。大家找了半天找不着，但是我找着了大家也不信，这是我们自己内部的状态和在行业中的位置。

一出手就专注在医疗吗？

王小川：对，去年没有大声喊。我是因为医疗来做大模型的，不是用大模型做医疗。其实，在我的世界观里面，这一代（技术）最大的进展是语言变成了数学，不是多模态的事。

语言变数学，是人类文明中的重大进步。上一次是把物理变成了数学，是牛顿干的，写了《自然哲学的数学原理》，于是这就变成一个数学问题，这是了不起的进步。这一次，语言背后的知识、思考、沟通就变成数学问题了。语言变数学之后就知识、思考、沟通变数学，这是最大的变化。

因此，我认为未来的东西是做生命的数学模型。造医生不是一个垂直语言问题，是用AGI走通，用生命模型走的。在我心中，这不是做个垂直的事情，也许应用领域是垂直的，但是用的模型技术是通向未来的。这是我底层的思考，并不是大家讲做医疗就是做垂直应用去了。

当然现在医疗还面临很多质疑：技术上到底靠不靠谱？事关生死那是非常严肃的，国家政策法律批不批？商业模式怎么建？一堆问题。我后来找到一个特别简单的回答方法，你怎么看无人驾驶？如果以上问题是不做的原因，那无人驾驶大家干吗做呢？

也许大家天然认为医疗场景比驾驶场景要解决的问题更复杂。

王小川：（造）医生确实比这难，但当你谈生命问题和行车法规问题时都是在一个大类里的。医疗是唯一一个要做服务和科研的行业，是因为整个医学的认知是不足的，必须要在实践当中找认知，所以不要认为单个医生多强——满打满算，单个医生一辈子看3万个病人，但大模型今天能够把所有的数据放一块，甚至能像医生一样地看1000万个病人。

谈路径：得医生者得天下

大模型在医疗场景当中，跟医生的结合，或者对医生的赋能是什么？

王小川：短期是把成熟医生的经验赋能给它，长期会超过医生。今天我们对技术还处于一种蔑视的位置，之前很多创业者探索过这个领域，更多是模式导向的，连接医生，但医生供给不足的问题没有解决。

2016年我学会了一句话，叫“得医生者得天下”。互联网是一个匹配逻辑，拿到一边去撬动另一边，或者发现隐藏需求的产品思维模式，成天琢磨的是还有什么潜在的没有被满足的需求。但是医疗不是这样的，医疗是个供给驱动的，你的需求很明白，就是要治病。医生供给是不足的。

现在您做的事医院是买单方吗？

王小川：短期可能是医院买单，但最终的买单方应该是保险、政府或者个人。在我的逻辑里，不是帮助医生，是造医生，我们不是在院内，是要走向院外。医生对我们而言是朋友关系，但不是我们的服务对象，他是我们的合作伙伴。

我们已经跟北京儿童医院合作，倪鑫院长明确提出，造100万个可“居家”的儿科医生。我们提了一个很大的概念是改变大家的就诊路径：原来技术都是在医生背后，给医生提供CDSS，在医院里做智能影像的读片系统，而我们是从院内走向院外，甚至从线下走到线上。造医生这事是必须干的。

为什么是儿科？

王小川：儿科对改变路径的需求最为迫切。小朋友隔三差五就生病，家长不放心就请假去医院，甚至半夜要去急诊，去了还可能交叉感染，特别是流感大暴发时期。其实80%的儿科疾病是不需要去医院的，这是院长讲的。去医院就诊对患者的成本很高，医院的体验也不好，那怎么能让他别来？就类似国家提倡的分级医疗，通过该路径实现医疗供给的普及化。

刚刚您反复提到“造医生”这个词，相当于它要具备医生的判断能力？

王小川：沟通能力、判断能力。尤其是沟通能力，不是说材料准备好了你帮我做判断那一下，问诊反而是它最核心的能力。问诊今天还是刀耕火种，还在靠医生这张嘴，没有被标准化过，问题问得不对，就得不到好答案。我们对标的是美国的全科医生，他会的事儿，我们就该会，他不会的事你别指望我会。

对你来说是一个逐渐打磨的过程，还是第一天起步你就想好要怎样去做？

王小川：我在2018年说了两件事：一是“当机器掌握语言，强人工智能就到了”，二是让数字家庭医生去赋能基层，这里讲的不是在院内的赋能。后来，我还发文章说在未来5到10年可以看到这件事情做起来，就是到2028年。

谈思维：不要在过去的范式里思考问题

我们一圈聊下来发现很多通用模型公司在找场景落地体验，大家会遇到各种各样的问题，医院这个场景怎么样？

王小川：太多的行业人都是把大模型当成效率工具，计算器、电脑在想这个事了，大模型公司、投资人、应用方都是这种思路。新的时代到了，我们始终还是在老范式里面想问题。

举个典型的例子，当时一个头部公司核心项目的参与人跑来问我，大模型这个事靠谱吗？我说你为什么问这个问题？他说7位数乘法都不会做。我接着问，那你会吗？你坐我面前作为高管也不会7位数乘法，为什么要指望它会？

大家的思维出问题了，我们在“造人”，不是在造工具。

实际上，我提的“造人”是造伙伴的角度，大家开始提的概念叫助理。助理就是错误的理解，我们老觉得人高级它低级，它是帮你打杂的，我动脑子你动手，助理是帮你动手的角色。有调侃说，我们想让机器去扫地洗碗，让人去写诗画画，结果今天机器写诗画画了，人还在扫地洗碗。

今天我们认为更高级的不是在造助理，是造顾问，它比你更有知识。什么行业是知识密度最大且供给不足的？这是正确的打开路径。找到短缺就要提高供给，而不是大家琢磨出新的一个没有满足的需求。

把它当成一个生产力工具的想法从根上就有错？

王小川：对。大家老说（要做的）要么杀时间的，要么省时间的。杀时间是娱乐化的，省时间是提效的。那老师、医生、律师是杀时间的，还是省时间的？都不是，不要在过去的范式里思考问题。

跳出百川智能来看，大家在商业化的路径走过或正在走哪些弯路？

王小川：一种是，我认为是“有眼下没未来”，比如立刻就赚到快钱的，你写个广告文案、写个PPT效果很好，没问题。但这只是一个小应用，在技术迭代过程中，不会成为主旋律。

另一种，觉得训练模型之后场景自然会来。这个我也不太认可，还要思考大模型跟搜索是什么关系，跟强化学习什么关系，都要完整思考，不是在一个单点上发篇论文就叫技术。

希望应用模型的企业，你看到他们对模型都有哪些误区？

王小川：大家有点好高骛远，原来很多垂直产业互联网立马想的就是我要训练模型，转身从需求方变成了供给方。好多人找我们，问能不能帮我训个模型？我问他需求啥？他说我也不知道需求啥，反正我训个模型给别人用。

应用落地有两类现象，我们叫盲人摸象和小马过河。没看清世界是盲人摸象，这些人不知道模型为何物，到底是工具还是伙伴；小马过河是指不清楚自己的定位，不知道自己在里面扮演什么角色。

谈能力：对医疗有更多的理解和信仰

做医疗垂直大模型中间能力的匹配或者需要的切换是？

王小川：我从没把它当成垂直模型，我们叫医疗增强。通用模型解决不了医疗问题，对我来讲，核心是需要让团队对医疗有更多的理解和信仰。信仰和理解，这是需要事件和过程的。前段时间我正好跟我们的技术同学讲，如果半年前让你往医疗上想你啥想法？他说我可能离职不干了，但现在呢？觉得真好。

我们跟北京儿童医院合作的核心是用他们的数据造“医生”，造医疗大模型，让“医生”跟患者、家长能直接接触到。

这样的话，对团队的能力要求很高，他们既要是AI专家，又要懂医疗。

王小川：我们有医生团队，甚至有医生还会写代码。医疗圈的人，之前最大的特点就是做“伤”了，讲什么都不兴奋。但是，当和他们讲到大模型造医生时，有少量的人能兴奋，甚至他们还想参与、贡献，那就是特别优秀的人选。

之前医院的数据是数据孤岛，这种情况下，作为模型公司涉及这个问题吗？

王小川：我觉得有问题，但我知道医疗是比其他行业更有数据的地方了。这个行业已经有一定的数据沉淀，数字化也做得不错了，很多行业数字化都没有。

现在大家有个说法，大模型推理速度会降下来。

王小川：对，一头是会数十倍地往下降，但是另一头也会是十倍甚至千倍地往上涨。因为让机器开始学会慢思考了，它推理完之后不是给你一个灵光一现的东西，它需要慢思考。这时，对推理的要求会变高。比如说，OpenAI会变慢，至少要思考10到20秒，这样单位成本下降了，但是为了获得一个好的答案其他成本都上去。

谈焦虑：走出互联网大厂的射程

今年感受到的行业实践是怎样的？B端和C端有什么不同？

王小川：今年大家更焦虑了，直接想走C端路线风险挺高的。在C端做事，如果没有厚度，只是在做模型as service这件事情，在共识里面创业公司是没戏的。一定得有产业厚度才行，要走出特色，做大家做不到的事，要比大家想得更远，而且不只技术上的更远，是在商业上、产业上想得更远，如果还是在大厂的能力范围内，这事没什么好搞的。

我觉得大家太容易对技术仰望，但对技术产生的成果又是一种鄙视的状态，觉得有所谓的“奴仆”给我服务，太分裂了。造助理不是错误，我们也做了百小应。但我认为，它不能代表大模型最前沿的东西。

从移动互联网时代到AI时代后，发现原来自己很多创业的逻辑是不适用的。你有什么心得？

王小川：可能是几个变化：第一，核心的变化是产品的逻辑从PMF变成了TPF，PMF是产品和市场的fit，但是我们是供给侧改革，市场需求已经在那了，现在需要考虑的是怎么能把它造出来，解决供给不足的问题，所以从PMF变成TPF；第二，是从琢磨用户需求转变成了琢磨技术是否能实现产品的各种能力，以及产品研发从造工具变成造“人”。

大家今年和去年的焦虑也是有变化吗？

王小川：去年焦虑买不到卡，今年焦虑有卡不知道该干吗。

赚不到钱，会算是焦虑的原因之一吗？

王小川：我们绕过了大家竞争的主战场，没有这个焦虑。我的焦虑是让大家怎么能把医学问题和技术问题的信仰平衡好：别做技术的对医疗不关心，做医疗的也不追求技术。融钱、定方向、找人，是我们内部要不断升级的地方，但是钱和方向上我认为是清楚的。

依照你说的造医生的愿景，未来都会参与到医疗的哪些环节？

王小川：短期肯定是先让儿科医生和全科医生往基层走，使患者就诊的路径得以改变。再往下走，就能让医生有时间干更多事，这样对科研也会有帮助。当他能够实时跟患者打交道，能够帮着更好地收集整理全链路数据，这样就能有足够的数据。最终，你的医学模型是知道，什么样的人该给什么样的诊断和干预方法，在精准医疗里找到个性化的范式。

从去年到现在，您被投资人问得最多的一个问题是什么？

王小川：最早是怎么追上GPT-4是问得最多的一个问题，今年是大家都发应用了，你们怎么看？现在不这么问了，他们觉得做医疗挺好的。

大厂和模型创业公司之间，接下来大模型创业公司会受到大厂的压力？

王小川：肯定的，现在人才流动都开始往大厂流。走出大厂的射程，是这几个（创业）公司都面临的问题。所以大模型创业得走出共识，否则这是一个非常危险的事。如果一个公司被看得特别明白，那就不是一个创业公司了。早年间，字节跳动也不被看好，好多大厂聊过都放掉了——非共识才是意义。走出大厂的射程，是我们当初下场的第一性原理。

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