群核黃曉煌：創業者的「命」，歸根結底來自「世界觀」

對創業者來說，「命」這個東西由天也由己。而所有的勝利，最終都是世界觀的勝利。

對話｜張鵬

編輯｜Li Yuan

今天，群核上市了。

按常理說，到了這個節點，CEO 往往會被資本市場、投資人、媒體、路演塞滿日程，整個人都處在一種高度緊繃的狀態里。

但有點出乎我意料的是，可能是因為上市認購情況太好了，群核的創始人黃曉煌反而是我認識的創業者里，少數幾個在公司上市前夕還留得出整塊時間、能坐下來聊聊天，復盤下創業歷程的人。

認識黃曉煌也有快 8、9 年了，一開始覺得他是一個非常典型的技術創業者。從早年出國讀博，研究高性能計算，后來直接進入英偉達做 CUDA；然后回國創業，做的也是模型、渲染、GPU 這一套硬核技術。十幾年前，真正的技術創業可真是一條注定不好講的創業路線：GPU、物理正確渲染、云端算力，這些詞今天聽上去已經很自然，但在當時，不管是資本市場還是行業客戶，真正能聽懂、愿意為之買單的人都很少。

在很長一段時間里，大家對群核的理解，其實也大多停留在這里：一群名校出來的 high-tech 創業者，最后去服務一個相對 low-tech 的傳統行業；聽上去反差很大，想象中應該會磕磕絆絆、充滿擰巴。

坦誠地說，過去十多年來，我看了太多中國的技術型創業者朋友身上很艱難，甚至有點悲情的東西。但是，黃曉煌身上，還有點不一樣。這些年來我聽過他講很多創業面對的「奇葩事兒」，但哪怕是聽他吐槽，也總能給你一種聽「脫口秀」的輕松感。

2025 年的黃仁勛與黃曉煌 ｜ 圖片來源：群核科技

這倒不是說他口才多好，也不是說他沒有壓力，其實那些事情你真把自己代入進去，每一件都肯定是令人崩潰的挑戰。但這些競爭、焦慮、挑戰，每次聽他講起都是一種「忍不住吐槽，但現在反正也搞定了」的感覺。

黃曉煌和他的創業伙伴們，似乎總給人一種這幫家伙「命好+命硬」的玄幻感覺，我仔細想過，這其實歸根結底來自一種很穩定的樂觀，甚至是一種能把這種樂觀傳遞給別人的狀態。

而且，更令人驚嘆的是，他不只是「熬」過來了。

黃曉煌很早就開始關注大模型。我們在 2021 年底交流的時候，他已經在做一些當時外界還不太容易理解的預研。到了 2023、2024 年，群核又很堅決地把方向進一步收斂到空間智能上。

2024 年極客公園創新大會上，我們邀請了群核科技來演講，曉煌后面還和我提到，很有緣分，當時演講的順序就排在宇樹科技的王興興后面。

現在回頭看，他這次又正站在了時代變化真正有價值的位置上。

那屆極客公園創新大會過后，宇樹科技上了春晚，機器人火了，物理 AI 火了，整個行業都開始重新理解三維、空間、現實世界建模這些能力的重要性。群核并不是在熱潮起來之后才補票上車。更準確地說，它更像是沿著自己很多年前就開始積累的 GPU、渲染、三維和物理世界理解，一路走到今天，然后突然發現：時代終于開始用它熟悉的語言說話了。

后來我越來越覺得，這種所謂的「命硬」，其實并不真是命。

它背后當然有運氣，但更重要的，還是每一個關鍵節點上的判斷、每一次勝負手上的選擇，以及這些選擇背后更底層的世界觀。

AI 很重要，大家都知道；但真正拉開差距的，從來不是知道這件事本身，而是你怎么理解技術，怎么理解商業，怎么理解時代，怎么理解自己該站在什么位置上。那些平時聽上去很虛的東西，一旦落到創業里，最后都會變成非常具體、非常現實的結果。

這次在上市前夕和老友黃曉煌深聊，也給了我一個很好的機會，重新復盤這些年群核的關鍵節點。因為在群核身上，你能看到很多我們平時經常掛在嘴邊、但很少真正被講明白的大詞——技術創業、長期主義、世界觀、技術判斷——到底是怎么在一家公司身上，一步一步長成今天這個樣子的。

我相信對創業者來說，「命」由天也由己，而所有的勝利，最終都是世界觀的勝利。

01

錘子和釘子都重要，但你要先有個錘子

張鵬：給我們講講你怎么動心起念開始創業的吧？

黃曉煌：我做的技術創業，其實連續性很好。本科階段學的是圖形學，后來到美國繼續讀高性能計算方向的 PhD，研究的核心就是如何用 GPU 做高性能計算。畢業后，我進入英偉達，從事 CUDA 相關開發。

那還是 2010 年左右的事，那時候每天打開新聞，華爾街都在唱空英偉達。那幾年，移動互聯網和云計算正在快速興起，市場上很多聲音都在唱衰臺式機，而英偉達的 GPU 當時又高度依附于臺式機生態，所以外界普遍不看好這條路線。

在英偉達時，我所在團隊主要做的是內存管理、矩陣運算和稀疏矩陣運算。現在回過頭看，英偉達當時做的這些基礎能力，其實非常超前——無論是矩陣運算還是內存管理，后來都成為整個 AI 產業最底層、最關鍵的基礎設施。

我當時其實就很認同英偉達這套技術邏輯，這幾乎可以說是一種第一性原理：隨著 CPU 路徑逐漸逼近極限，GPU 的算力優勢最終一定會超過 CPU。

不過，我的想法是，既然 GPU 的價值一定會越來越大，那它就不應該只停留在本地設備里，而應該走向云端，變成一種面向更廣泛用戶的服務能力。

我開始想創業，是因為我參加了第一屆 GTC。當時黃仁勛在演示一個 GPU 渲染相關的產品，當時用了 128 顆 GPU。我回來之后在業余時間自己動手做了一版，結果發現性能能做到更好，4 顆 GPU 就能實現。我當時就決定出來創業。

張鵬：如果當年一直留在英偉達，今天光靠股票可能也已經很成功了，創業這十年值得不值得？

黃曉煌：我沒算過這筆帳，光看錢的話可能還真不好說呢。但我覺得創業這件事，最終追求的肯定不是單純賺更多錢，而是做自己真正相信的事。賺錢當然有很多方式，打工可以賺錢，炒股也可以賺錢，但錢本身只是資源，關鍵還是你想拿這些資源去實現什么。

所以當時我并沒有想過，為了更高的收入去追逐所謂更潮流的公司。那時候很多原本做高性能計算的人跳去 Google、Facebook，轉去做網頁前端，薪水確實翻倍了，但我自己一直還是一個技術理想主義者。

和我一起創業的主要都是我大學和后來讀書時期的同學。陳航是我在浙大時的室友，后來我們又一起去了 UIUC。其實我們大學宿舍四個人里，最后有三個人都加入了公司。

這背后也有很強的技術創業者特點。技術創業早期，團隊往往不是靠很強的社會資源去組織起來的，而是在你還什么都沒有的時候，只能依賴那些真正了解你、也愿意相信你的人。對技術創業者來說，這樣的人通常就是同學、室友，或者一起做過研究的人。

我們當時都比較年輕，就比較技術理想主義，讀書時也會經常聊技術、聊想法、聊創業方向，最后慢慢聊到一起，就走上了共同創業這條路。

三位創始人 ｜ 圖片來源：群核科技

張鵬：技術創業很重要的一個問題是，怎么找到第一個適配的商業方向，你們是怎么做的？

黃曉煌：我們一開始其實是很典型的「先造錘子，再找釘子」。因為我們本身沒有行業經驗，也沒有在具體垂直領域長期工作過，所以如果一開始就說自己很懂行業需求、很清楚釘子在哪里，其實是不現實的。

我們早期找過顧問，提醒過我們兩個原則：第一，不要做項目制和定制開發；第二，要找有錢、而且付錢爽快的行業。于是我們就按這個標準去一邊推導、一邊驗證，最后找到了家裝和房地產相關場景。

這個選擇背后有一個很重要的認識：技術創業不應該瞧不起「看起來不高精尖」的行業。恰恰相反，越是傳統、越是 low-tech 的行業，往往越需要真正高強度的技術去賦能，也更容易形成真實價值。反而如果你一上來就去服務那些本身技術能力極強的大公司，風險很高——它們不但懂你的技術，還可能在你幫它驗證完需求和方案之后，直接內部立項，把你做掉。

家裝這個行業同時滿足了幾個關鍵條件：處于高速增長期、有真實需求、有支付能力、愿意為效率提升和體驗改進買單，而且客戶本身不會輕易把你的核心能力復制掉。對技術創業者來說，這種行業反而比那些表面上更「高精尖」的領域更適合作為起點。

我們當時內部討論出兩個方向，一個方向是家裝渲染，另一個方向是全屋定制，都很適合我們物理正確的渲染技術的落地。我們最后直接做了一個內部賽馬：誰先拿下第一個客戶，就先做哪個方向。最后是陳航率先把家裝渲染的第一個客戶談下來，于是這個方向就先成立了，公司也由此邁出了第一步。

搞定第一個大客戶的效果圖 ｜ 圖片來源：群核科技

張鵬：看起來有點「扔鞋」或者「擲骰子」的味道啊。

黃曉煌：當時確實也不知道哪個更對嘛。但后來證明兩個方向其實都是正確的，我們后來也做了偏工業 4.0 的另一個方向。

這件事現在回頭看，其實非常符合精益創業的邏輯。精益創業，我覺得特別適合這種有一個核心的技術，再去找方向的創業。 我看到很多朋友說精益創業這套有問題，可能是這里面有個隱含的前提被忽視了。就是一家公司必須有核心的東西，要是每天都有不同的想法，今天做了一個網頁，明天做一個 APP，那這個就很離譜了。

張鵬：但是你選擇的行業，其實和你們本身的風格差別很大。你們幾個技術出身的人，跟行業溝通不會出現障礙嗎？

黃曉煌：按照常見創業敘事，我們團隊確實都太像了，都是技術出身的，有點書呆子的感覺。感覺上這樣的團隊似乎天然應該去找一些更懂商務、更會銷售、更「野路子」的人來補位。

但真正做下來我們發現，技術創業里，互補當然重要，卻不一定比價值觀一致更重要。隨著你公司的發展，要有各種決策，價值觀或者理念不符的人在一起，其實挺難走得遠的。

他想要的決策你是肯定不能接受的，你想要的決策他也是不能接受的，這時候對公司就是一種典型的內耗。理念不符，你請過來的幫你做商務的，比較大咖的人才，也會很快走掉。

所以我們后來越來越明確一件事：技術型創業最典型的特點就是你不能在一個事情火之前開始做，一個事情火了你再開始做肯定沒你的機會。

因為首先技術創業一定都是最天才的人在做，然后你在一群特別牛的人在做的情況下，你還比別人晚了，你肯定沒機會的。一個賽道，就是一般只能活一兩家。

我覺得有的時候時代需要你的時候，就是需要一群完全一樣的人一起往前沖，速度快，因為只有第一名能活，能夠抓住機會，但是確實存在風險是，也許時代不再需要這群人了，然后你整個公司都是這群人，那確實有可能就掛了。

這個道理就在我們內部其實有很多年的爭論，但反正時間久了之后，我覺得慢慢也認命了，反正我就是這么一個人，企業基因就是這么個基因，那個你讓我改，我也很難去改了。如果某一天就是社會或者國家的發展不再需要這種科技導向的公司了，那我覺得那反正就退休吧，這也就那樣了。

02

你對世界有價值，世界終將能看懂你

張鵬：你們其實從一開始就是做GPU和模型算法的公司，但有一段時間，你們被評價為SaaS公司，在現在的資本眼光來看，SaaS 公司聽起來更像低技術的一種創業。

黃曉煌：準確地說，SaaS 本質上是一種收費模式，而不是技術能力本身的定義。它本身沒有問題，甚至在當時是比傳統軟件授權更進步的一種商業模式。過去賣本地軟件，往往是按公司收費，不管你一個企業里有多少人用，價格都差不多，因為軟件裝上去以后，邊際成本變化不大。到了 SaaS 時代，至少可以按人頭、按年費去收費，這已經比傳統軟件模式合理很多。

但它的問題也很明顯：SaaS 時代的主流收費邏輯，決定了公司必須盡量把成本壓低，而不是把能力做到極致。因為在當時，大多數 SaaS 產品并不能真正按計算量收費，收入基本是相對固定的，可成本卻是自己承擔的。對我們這種本質上依賴算力來交付價值的公司來說，這個約束尤其明顯。

所以那時候我們內部經常做的一件事，不是單純想辦法把效果做到最好，而是反過來研究：怎么在客戶還能接受的前提下，把質量降一點、效果削一點、計算成本再壓低一點。

我們就簡單地想，今天的 Anthropic，不可能說 20 美金無限量使用 Opus 4.6。這種商業模式一出來，那模型肯定是追求自我閹割，最后閹割成一個很弱的東西。

這也是為什么當時很多所謂 SaaS 公司，雖然也帶一點技術含量，但整體壁壘未必很高。因為在那種商業模式下，真正鼓勵的不是高算力、高復雜度、高效果的能力，而是低成本、可復制、可規模化的交付方式。

張鵬：但你今天能夠這么順利的完成上市和被資本市場看好，是什么東西改變了造成的？

黃曉煌：真正讓我覺得時代變了，是大模型這一波。ChatGPT 爆發之后，它不只是把模型能力做出來了，更重要的是，它把高算力成本這件事，第一次讓大家接受了。

按用量付費，我們以前在國內也推過，但是市場并不接受。這一次，硅谷公司硬生生把這個觀念建立起來了——高能力背后就是高算力成本，用戶如果要最好的結果，就要為用量付費。

張鵬：具體說說，這對你們帶來了什么影響？

黃曉煌：新的商業模式解鎖之后，給了我一個巨大的觀念上的沖擊。我發現一個全新的時代要到來了，過去這種追求性價比的時代，馬上要過渡到了追求能力極致的時代了。所有人就會開始去要最好的東西。要 SOTA 的東西，所以當時 23 年就開始做戰略調整。

以前有幾年，就是特別是 21 年之前，大家覺得競爭力是在我堆了很多工程師，我有行業的 knowhow。然后我把這些行業的 knowhow 寫成代碼，那我就能夠形成很龐大的就是工程壁壘，這樣子別人不會輕易的殺進來，就沒那么快。

以這個為壁壘，那個時代招工程師都講究性價比，甚至你會把在一線城市貴的工程師少招一些，到二三線城市去招一些便宜一些的工程師來做這些東西。

但 Copilot 出來之后，我第一次非常強烈地意識到，這個結構會倒過來。產品化、界面、交互、工程實現這一層，以后會越來越容易，壁壘會持續下降，真正重要的會變成底層的算法能力、模型能力、GPU 能力、數據能力，還有判斷力本身。

如果這件事判斷對了，那你最先該改的不是產品列表，而是資源分配，是人，是組織。

張鵬：所以你當時的時間分配是怎么調整的？

黃曉煌：我當時把幾乎所有業務相關的事情都轉給了合伙人，自己把最核心的時間放在招聘和看人上。以前時代，招人更看性價比，看執行力，看能不能在既定流程下把事情鋪出來；但在 AI 時代，執行工作越來越多會被 AI 接掉，公司真正需要的是認知更高、判斷更強、天花板更高的人。

我當時基本上把所有相關崗位的人都親自面了一遍，包括基礎崗位，老員工的 review 也會去參與。因為組織上有一個問題是人才的要求會逐級下降的，你可能內心也不希望你的下屬比你強很多，然后你的下屬也不需要他的下屬比他強很多，他一層一層降下來，那公司這個基層就貼到地板了。那我只能親自來推這件事。

在這個基礎上，我們也在想接下來的業務，我們肯定不會拋棄老業務，因為我們的業務從 day one 開始也是基于 GPU 算法，只不過是小模型，它本身也在升級。社區、工具、網站本身已經不是壁壘，但是我們長期積累的數據、已經連接起來的工廠設備和各類物理設備，以及由此形成的網絡效應，仍然是我們寶貴的壁壘。

張鵬：那個時候看起來可以做的事情很多，如何找到「該做的事情」？

黃曉煌：排除法就挺有用。比如大語言模型我們很早就排除了，因為那不是我們的菜，也不在我們的優勢區間里。后來內部真正有爭議的是，到底做圖像，還是做三維、做空間。

圖像方向當時看起來也成立，diffusion model 也不算特別復雜，而且很通用；但我們后面分析下來，第一，圖像太卷；第二，我們自己的數據獨特性在圖像領域沒有那么強。也就是說，就算做，也很難形成真正屬于自己的壁壘。

最后我們把方向收斂到空間理解、空間生成這些能力上。因為這塊一方面和我們原有業務是連續的，另一方面我們確實有長期積累：包括三維、空間、渲染、設計鏈路、工業對接這些東西，都不是臨時拼出來的。做了一段時間探索之后，我們越來越確定，這個方向是比較獨樹一幟的。所以到 2023、2024 年，我們才真正把戰略定下來：做空間智能。

群核科技空間智能訓練平臺 ｜ 圖片來源：群核科技

張鵬：空間智能很熱和機器人領域有關，你那時候機器人好像還沒有真正熱起來吧。

黃曉煌：我們后來把方向定到空間智能上，核心并不是因為當時機器人很熱，恰恰相反，那時候機器人還沒有真正火起來。我們真正的判斷是：AGI 不可能只停留在代碼世界里，它一定要走向物理世界；而從代碼世界跨到物理世界，中間有一層能力是繞不過去的，這層能力就是空間智能。

空間智能真正要解決的問題，是怎么把人類對物理世界幾乎本能的認知能力，轉化成計算機可以理解、可以計算、可以調用的一種「語言」。

因為對人來說，很多事情幾乎是直覺。但對計算機來說，這些并不是天然具備的，它必須一點點學會。這也是為什么它對機器人很重要。機器人如果要真正進入現實環境，它就必須先具備這種能力，否則它連最基本的空間理解都沒有，就談不上后續的動作決策和任務執行。

但空間智能又絕不只是服務機器人。凡是和物理世界相關的行業，其實都會用到這類能力。比如在電商里，一個商品怎么擺放才自然、才符合人的感官，背后其實需要對三維空間和物理關系的理解。再比如影視制作，怎么生成一個符合人類直覺、符合物理世界規律的場景和內容，也離不開空間智能。甚至像車禍現場這類應用，過去拍幾張照片其實會丟失很多信息；但如果能盡可能完整地把物理現場記錄下來，未來系統就可以基于這個空間信息去做進一步判斷和推理。

選擇空間智能，從技術上，我們當時做了一個判斷：AI 時代越貼近物理世界的東西越安全，越純數字世界的東西越危險。

張鵬：詳細講講我們該怎么理解這句話？

黃曉煌：原因很簡單，大語言模型本質上存在幻覺問題，它們很難直接滿足那些對物理正確性、空間正確性、工業可靠性要求很高的場景。所以像生產、制造、工業 4.0 這類貼近物理世界的需求，不太可能直接被通用大模型吃掉。那進一步往下看，貼近物理世界以后，什么能力又是大語言模型和圖像模型最不容易直接做出來的？我們的判斷是，空間的重建、生成和理解，是這里面最關鍵、也最難被替代的一層，所以后來所有科研探索和資源投入，基本都往這條線上收。

商業上，其實判斷也很現實。大語言模型這一塊，已經是幾家巨頭的射程范圍，像我們這樣的公司，去正面拼算力、拼人才、拼基礎模型，基本沒有勝算。所以你既不能慫，也不能天真。真正合理的做法，是找到一個既有長期價值、又不在巨頭主戰場正中心的位置。

空間智能和物理 AI 對我們來說就是這樣的方向：一方面它跟未來 AGI、機器人、智能設備的發展強相關，長期價值足夠大；另一方面，它又更依賴具體數據、物理設備連接能力和長期場景積累，這些恰恰是我們的優勢，而不是巨頭最容易立刻碾壓的地方。

群核科技空間智能全景圖 ｜ 圖片來源：群核科技

張鵬：邏輯是清晰的，那具體做什么樣的事情，如何積累價值和壁壘，你們怎么思考的？

黃曉煌：我們現在越來越明確，空間智能、物理 AI 這一類東西，底層拼的就是訓練數據。方法大家都知道，真正的難點在于你能不能持續、高質量地把數據組織出來。所以我們內部做了很大調整，把很多傳統工程師逐步往數據工程方向轉，把組織能力往這邊遷。

在業務上，我們現在做的事大概有幾層。

一層是繼續做空間智能本身，也就是圍繞空間的重建、生成、理解這些能力，持續做模型和數據集，這也是我們最核心的技術主線。

一層是把這些能力服務到機器人和各類物理設備上。因為我們過去本來就做了很多工業 4.0 的東西，跟機械臂、工廠設備接觸很多，所以我們的判斷是，未來這些設備只要繼續智能化、視覺化，本質上都會需要空間認知能力。于是我們就開始往這條線上轉，給機器人、機械臂這類系統去做模型、做訓練數據、做軟件能力。

還有一層，是先從「賣鏟子」開始做。比如我們后來做的 SpatialVerse，本質上就是給機器人和具身智能公司提供數據工程和合成數據服務。因為我們自己在內部訓練模型時已經發現，一個算法工程師背后往往要配很多工程力量去整數據，所以我們判斷，數據工程本身就是一個非常有價值、而且對行業普遍成立的能力。

對于頭部公司，我們可以提供數據工程和合成數據；對于腰部和長尾公司，未來則可能更多提供開源預訓練模型、API 服務，以及把這些模型真正接到各種物理設備上的能力。

03

技術創業者的春天終于到來

張鵬：你創業的時代，也并不是一個對技術創業很友好的時代。

黃曉煌：是的。前兩天早期投資人還調侃我們說，你看你們干了那么多年，現在要是你們幾個現在重新開始創業，估計第一把天使輪就能估到這個價格，哈哈哈。那能怎么辦呢？這事情沒法回頭看。

我們創業早期的融資并不順。2011 年第一年基本沒融到錢，2012 年也被拒了很多次。甚至我最早接觸的一些投資人，會很直接地說，在中國創業不要一上來講什么核心技術，也不要講研發要做幾年，當時流行的是什么？一個月內產品上線了，第二個月打爆市場，第三個月又是新的融資，一年融個好幾輪。

我們融資的時候，投資人也會給我們很多這方面的建議。那時候 O2O 正熱，投資人就建議我們往「裝修 O2O 神器」這個方向去包裝。甚至會很直接地說，推市場的時候什么概念火就先講什么，不要上來就講太多技術詞，GPU、算法、模型什么的。于是我們后來在對外表達上，確實開始借用「裝修 O2O」這樣的語言；雖然嚴格來說，我們真正做的仍然只是產品和技術，并沒有真的去做一個完整的 O2O 業務。

張鵬：是不是在創業的過程中，你們也面對過大廠的競爭。

黃曉煌：是的，當時壓力非常大，你看著你的手下一個一個被挖走我們后來扛過來了，我們說經歷了這個是企業的成人禮。

躲是沒用的，你有新的點子也不見得大廠就不做了，我們當時定了四個策略。

第一，橫向擴展業務邊界，不把公司壓在單一戰場上。我當時就在看論持久戰。可能某些板塊正面守不住，那就要盡快進入更多相關領域，給自己建立更大的根據地，而不是把命運完全綁在一個點上。

第二，做國際化，拉開戰略空間。大廠再強，也很難同時在所有國家、所有市場都壓過來。

第三，往更深、更重、更苦的地方做，把「臟活累活」做成壁壘。比如原來只做渲染還比較薄，我們就繼續往產業更深處走，把設計到生產制造的鏈條打通，甚至投入大量人力去做設備對接、駐場服務、工廠落地。這類事情人效不高、很苦很重，大廠通常不愿意做，也很難真正放下身段去做，但對創業公司來說，這恰恰是最有效的防守方式。因為客戶真正留下來，往往不是因為你概念更漂亮，而是因為你把問題解決得更深、更細、更到位。

第四，盡可能擁抱一切可以合作的生態力量。大廠通常也有很多競爭對手和生態對立面，只要你能先扛住第一波壓力，很多原本不會理你的力量，反而會開始愿意支持你。因為在這個系統里，別人也會觀察：你是不是一個值得被扶一把、能繼續打下去的玩家。

張鵬：看起來很立體，但其實哪個最有效？

黃曉煌：肯定都有作用，但說實話最有意義的其實是把「臟活累活」做到位。

你有沒有把客戶服務到位是一切。只要你做了足夠深的服務、干了別人不愿干的臟活累活、把產品和交付真正做扎實，客戶就不會輕易走，大廠也未必能輕易替代你。

張鵬：所以本質上也是華山一條路，狹路相逢核心還是勇氣和基本盤要扎穩。

黃曉煌：對，如果只有一條路，就不能「慫」，「慫」了也沒有人會幫你。你能抗住巨頭一波不被帶走，世界才會幫你。

張鵬：今天其實是一個對技術創業者更友好的時代了吧？

黃曉煌：如果從我自己的經歷來看，這幾年確實是我見過對技術創業者最友好的階段，甚至可以說是前所未有地友好。十年前完全不是這樣。那時候你如果一上來就說自己是「技術公司」，很多人反而會覺得你沒有商業模式、只會燒錢。

但現在環境已經明顯變了。一個很重要的變化是，國家和市場都越來越意識到，真正長期的競爭力不在表層流量，而在制造業、在科技、在硬核能力上。也正因為如此，今天技術型企業無論是在融資、政策支持，還是在資本市場的理解度上，都比十年前好了很多。比如你要拿融資、要走上市路徑，硬科技屬性已經不是一個可有可無的加分項，很多時候甚至已經接近必要條件。

張鵬：如果給今天的技術型創業者一些建議，你覺得最重要的是什么？

黃曉煌：我覺得第一條還是要堅持初心，或者換個不那么宏大的詞，就是去做你真正相信、也真正喜歡的方向。技術創業一定有一段很長的寂寞期，這段時間可能是一兩年，也可能是一二十年。如果耐不住寂寞，就不要輕易選這條路，因為這條路本來就不是靠短期回報支撐的。

其實我當年在英偉達，我是不理解的，為什么團隊要花這么大精力去做那些底層數學庫、矩陣庫之類的東西。從短期賺錢的角度看，這些事并不直接，也不輕松；但后來我慢慢意識到，這類工作雖然未必立刻帶來商業回報，卻可能創造非常大的社會價值，也會成為整個產業長期發展的基礎。到了自己創業之后，我才真正理解這種取舍背后的分量。

所以英偉達真正留給我的，可能是一種更底層的創業觀：先想清楚這件事有沒有社會價值、值不值得長期做，再去研究怎么賺錢。這就算是第一份工作給我的洗腦吧。

第二個很重要的點是，技術創業一定要樂在其中。因為創業過程中你會不斷看到一些技術不如你、能力不如你、甚至做的事情也沒你難的人，更快賺到錢、更早拿到結果。這個時候如果你做的事情本身不是你真正喜歡的，你會非常容易失衡，甚至會被反復打擊。但如果這件事本來就是你最想做的、你做它本身就有快樂，那你才更有可能熬過那些不平衡的階段。

第三點是，既要有面向未來的世界觀，也不要回避臟活累活。很多技術創業者容易只喜歡宏大的方向判斷，但真正能把事情做出來，往往都要從很臟、很重、很累、很不光鮮的事情開始。因為那些不用干臟活累活、又特別香的生意，通常早就被大廠或者融資特別多的公司占掉了。真正留給創業公司的，往往就是那些別人嫌麻煩、不夠體面、但又確實有價值的活。所以對技術創業者來說，不能只有技術信仰，還得能接受長期積累、接受不那么好看的起步方式。

*頭圖來源：群核科技

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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