矽星人（駱軼航、王兆洋）
黃曉煌 群核科技聯合創始人、董事長兼總裁
黃曉煌很忙。
當我們在聖何塞見到黃曉煌，他剛剛從GTC會場趕來。在這場大會上，他和團隊開源了新的空間智慧模型SpatialLM，與黃仁勳見面握手，和合作夥伴開會，去大學招聘，還在自家展臺上親自接待各路人馬。
在群核科技因為“杭州六小龍”而爆火前，他基本很少露面。此前人們不知“群核”，只識“酷家樂”——全球最大空間設計平臺公司。作為群核科技聯合創始人和總裁的黃曉煌更像一個技術痴迷者，他在凌晨讀論文，自己寫程式碼復現，邀請矽谷的研究者加入群核的AI研究院，推著公司技術部門開源資料集和模型，與矽谷的諸多公司在AI上低調商業化合作，保持著與這裡一線AI研究者的密切互動交流。
在創業的第14年，當他跟你聊天，你看到的好像還是多年前那個從英偉達離開的年輕人。
2010年，黃曉煌被英偉達點名拉進CUDA團隊。不過他卻只待了一年多的時間。當時行業對於GPU依然遲疑，但黃曉煌卻認為黃仁勳對GPU的信仰仍然不夠極致——他認為英偉達當時就應該把GPU做成雲服務。
於是他選擇回國創業。後來的故事，被大家熟悉的是以酷家樂為主角的那個版本。但另一條主線裡，酷家樂背後的群核科技，一直在沿著黃曉煌最初創業的思路曲折前進——把GPU變成最通用的計算方式。
這種落差在群核科技因“杭州六小龍”而聲名鵲起，開啟港交所上市之路後被放大。一方面，前沿的“空間智慧”成了這家公司的新標籤，開源的SpatialLM大模型在最新的HuggingFace趨勢榜上，很快被推到了第二的位置，僅次於“杭州六小龍”的另一家DeepSeek。另一方面，“家裝公司”的舊標籤仍會被一些人提起，但顏色正在褪去。
最近，我們有機會和黃曉煌在矽谷做了一次深度的交流，這也是瞭解這家公司前世今生的機會。
以下為對話實錄：
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群核誕生：為了追求比黃仁勳更極致的GPU通用技術
“老黃在上面，用畫筆畫公司增長的第二曲線，‘S curve’，下面員工就喊：‘Stupid Curve’！（愚蠢曲線）”
矽星人：我們從“群核科技”這個名字說起，“群核”的英文名是“ManyCore”，顧名思義就是很多“核”，實際上就是很多個GPU，也就是GPU叢集。今天GPU叢集是什麼大家都很清楚了。但是這個名字是不是今天起的，而是2011年起的——那一年你創立了這家公司。這個名字當時有什麼來歷？
黃曉煌：其實”many core” 是我在伊利諾伊大學香檳分校讀博士學位時候的研究方向。這是英偉達（NVIDIA）當時提出的架構，多核的計算架構。當時英偉達主要是要跟英特爾競爭。英特爾當時的單核處理器遇到了瓶頸，那未來是走“多核”還是走這種”群核”的路線？英特爾提出的是“多核”，也就是“multi core”，而英偉達提出了“群核”，many core。名字好像差不多，但是實際上這兩種的架構會差很多。
多核，就比如說你的電腦，單核、兩核、四核，八核，大家都是這麼過來的。八核。英特爾的那套其實是對舊體系的修修補補，但核真的多了就不管用了。你會發現你的筆記型電腦使用效率很低，即便是20核，你同時用兩個軟體已經不錯了，一邊聽歌一邊打字，對吧？英偉達當時就覺得這個方法不scalable（不可擴充套件）。如果解決這個問題，就是一個任務跑在所有核上，而且是幾個GPU一起來完成一個任務。這就要改變它的計算模型。改變計算模型圖形處理器（GPU）的計算模型其實是最合適的，所英偉達推出了群核GPU的概念。用一個CUDA架構，把一群核的處理器計算資源都給調動起來，而不是像英特爾那樣修修補補的。
群核科技創始人合照，從左到右依次為朱皓、黃曉煌、 陳航
這個肯定是聽起來是神奇，但它當時的難點在於：整個計算體系方法論都是英特爾定的，群核GPU，而且透過CUDA這麼一個框架，等於重新建一個體系，這是很難的，但也很牛。
矽星人：確實挺牛的。所以多核是multi-cores。一個核運轉一個任務，多核運轉多個任務。群核是 many cores，其實是一個任務跑在多個核上，以實現效能和效率的最大化。在10多年前英偉達搞GPU群核的難點是，英特爾是當時計算行業話語的主導者，而英偉達當時是個小公司。所以CUDA 從一開始的角色，就是為了一個程式能夠跑在多個處理器上，提供一套全新的架構演算法？
黃曉煌：CUDA是一個程式設計框架。原來英特爾定義的編譯器，沒辦法編譯一個軟體能夠充分呼叫GPU的效能。所以英偉達要在這裡突圍。它就是要有一套新的編譯器，程式語言能充分的呼叫GPU的所有的核一起提供計算，這是最難的，這個框架就是CUDA。過去的程式設計框架都是英特爾做的，他是絕對不會為英偉達做最佳化的，只會為自己的晶片做最佳化，然後上面還搭了一層東西。當時要推一個新的程式設計框架非常困難，CUDA就是這個很難推廣的框架。
矽星人：你看，今天的晶片算力提供者挑戰CUDA架構有多難，當年英偉達用CUDA挑戰英特爾就有多難。前兩天英偉達GTC，我看英特爾剛剛退休的 CEO 基辛格（Pat Gelsinger）也來了，還是挺感慨。因為當年英特爾的“多核”戰略，就是他當在那會兒當英特爾CTO的時候做的，但基辛格本人是有過GPU的想法的。只不過現在GPU和CUDA架構成了計算的主流。
黃曉煌：嗨，理論上當時英特爾要做英偉達這套群核的東西，完全是可以的。就是那個Pat（指的是英特爾當時的CTO，2021年到2025年初擔任CEO的帕特 基辛格）要是不被英特爾董事會給弄走的話，專注做群核，這就是英特爾的未來。但是英特爾公司大，戰線很長，內部搞來搞去的。我記得當時那個Pat搞了一個叫什麼Larrabee的GPU晶片。當時在英偉達我覺得天都快塌下來了，這個我們怎麼搞？但是沒想到後面英特爾自宮了一把啊。
矽星人：自宮了，前任CEO 歐德寧（Paul Otellini）退休了，不讓Pat 做 CEO，提拔了一個搞晶片製造的CEO，Pat 就走了去VMware 做CEO了。所以2021年，Pat回英特爾做CEO，你看他又把GPU優先撿起來了。
黃曉煌：對啊，但是來不及了。那時候已經錯過了最佳時期了。他肯定也有董事會的壓力。你會覺得英特爾的董事會沒有一個懂技術的。你想想，10多年前，你會覺得非移動的晶片有用嗎？那個年代肯定是all in mobile 啊，誰在乎GPU 啊？
矽星人：英特爾那會兒內部佔上風的X86架構的移動晶片，但資本市場的反饋不錯。我問過當時英特爾的CEO 歐德寧，你們接下來最大的不確定性和挑戰是什麼？他說是華爾街的預期，因為當時英特爾股價很好。華爾街永遠期待它能拿出符合他們預期的更好的東西。結果前兩天老黃（英偉達創始人兼CEO 黃仁勳）在GTC演講的時候也抱怨這一點，說無論現在英偉達推出什麼，都不太容易滿足資本市場預期。我就很感慨。
黃曉煌：其實我們做企業的也有這種感慨。資本市場的耐心就是：一天就是早晨起來股市跌了，他們就恨不得把你祖宗十八代都罵一句。創業者可能在一級市場裡還好一些。二級市場投資人就非常短視的。這個對於一個做底層創新，或者做大事兒的CEO是很難的，除非你自己是創始人，反正別人不能拿你怎麼樣，那扛得住。絕大部分後面就像英特爾這樣的職業經理人了，人家看你不爽就可以把你fire掉。所以這種職業經理人你在華爾街的壓力下，你什麼都做不了。
但當初英偉達就還好，創始人自己就是CEO。我記得我在英偉達工作的時候，不光華爾街罵英偉達，我們聽老黃開季度的all hands meeting（全體員工會）。老黃在上面，用畫筆畫公司增長的第二曲線，“S curve”，下面員工就喊：“Stupid Curve“！（愚蠢曲線）。當時很多人都覺得“Nvidia is like a stupid”，我當時作為小白，我也覺得我在的這公司，市場也就這麼大。
“我當時我就沒想明白英偉達幹嘛不去做雲計算啊？”
矽星人：但當時你在UIUC（伊利諾伊大學香檳分校）讀博士學位，拿的還是英偉達的獎學金，這是什麼原因？是因為給的錢多麼？
黃曉煌：其實是因為我當時找的導師正好跟英偉達在合作。英偉達總共給了100萬美金，所以也是陰錯陽差。反正我當時作為中國學生能上到UIUC這種名校，計算機全美前五。我本來就是讀這個的，那有這個獎學金也挺好的。2007年，研究CUDA的演算法和框架，這是個新東西，我也沒覺得有什麼問題。
矽星人：當時有人用CUDA開發嗎？
黃曉煌：很少。所以說英偉達為什麼要贊助學生來寫框架？就是學生再不用的話，那就真沒人用了！所以就讓我們寫用CUDA的論文，因為我們發論文，都提到了CUDA。就是先得把學術界給拱起來，大概是這麼一個路徑。我讀到第三年的時候發現，只要你用CUDA改寫一下C++,就能發篇論文。這就成了你當時發論文的一個捷徑，因為新。
矽星人：其實是“水”論文的一個捷徑，但你讀到第三年，直接拿了個碩士學位。就放棄拿博士學位了。
黃曉煌：我就去了英偉達。我先是在英偉達的實習，後來他們要我去，那會兒團隊的人也很少，應屆生我估計都不太願意去，招不到人。因為我拿了他們的獎學金，拿人錢財，他們直接就給我導師發信：說很需要我去英偉達，那就去幹一兩年唄，不想幹了再回去讀書唄。我兩年就拿到碩士學位了，然後博士學位專案 gap了 一年，可以回去。但是超過一年沒回去，那就算了。
矽星人：所以你在英偉達其實全職了多久？就是你也在臺下覺得當時英偉達的增長曲線是stupid curve的時候？
黃曉煌：全職工作一年多。
矽星人：然後你就選擇我就創業了？當時其實你有兩個分叉，一個是回學校繼續讀博，一個就是回中國創業。對，然後你選擇了博士學位回國創業。為什麼？那個時候回去的人確實很多倒是。
黃曉煌：怎麼說呢？當你工作過，你真的很難再靜下心來回憶學術界。其實我在學校裡乾的事情跟工作的時候乾的事情差不多，都是開發框架，發論文。學校其實還不如工作的時候，工作的時候各種GPU和裝置都隨便用，學校裡面很緊缺，而且工資還高。那不如留在英偉達繼續幹。
矽星人：其實也是在英偉達進行學術生涯的延續，但是有了更多的資源和錢。
黃曉煌：對，只不過沒那個學位。
矽星人：可是如果是今天你第一次做AI創業，在中國，碩士學位可能就不夠。有的VC是拿著學校和學位去看該投多少錢的。
黃曉煌：是有可能的，當時是夠的。如果你要自己創業，你管那個學位幹嘛？VC看這個純看學位的啥都不懂，學問你不會看嗎？那還要他VC幹嘛？
矽星人：我們還是說回來你創業的事兒吧，2011年，你創辦了群核，這個名字來自英偉達當時提出來的未來計算架構方向。你在英偉達的實習和工作經歷，以及你在那裡學到的東西，還是非常影響你創業最初始的一些想法的。
黃曉煌：是的，我當時工作的時候，對Jensen（黃仁勳）他這個願景，也就是把GPU用來做通用計算的願景，我是非常buy in的。我本身在研究這個方向，我覺得毫無疑問這就是未來。但是我當時我就沒想明白英偉達幹嘛不去做雲計算啊？天天做那個移動，我覺得不太現實，我覺得做就應該去做雲計算。
我當時跟我的manager聊過，你不是願景就是要做這種超算麼？我就不太認可這種在本地做高效能計算。所以我創業就做伺服器，做雲，然後我發現做到伺服器晶片老燒，我才知道不好。英偉達不做不是因為它不願意做，而是GPU這個東西那個年代，放在伺服器就是跑不起來，溫度110攝氏度，我多放幾張卡，溫度就是幾百度，超過幾分鐘就燒了。
矽星人：所以當時的問題是，GPU這玩意兒放在雲上才能實現高效能計算，但是老燒。
黃曉煌：當時的GPU工藝沒辦法跑在雲上。我其實創業前兩年我也很痛苦，我要做GPU上雲，結果我的卡全都燒了。我們當時還專門寫了一個演算法來測溫度，我記得是直到2014年，英偉達買了一家公司，推出了一個動態調頻技術，解決了溫度過高的問題。我原來的做法效率很低，你得把它停下來，然後讓它降溫，利用率就大幅下降。英偉達後來的做法就是溫度過高，那把主頻降下來，然後就保持著一定的溫度，後面的技術越來越好了。所以你看，英偉達的股票也是那之後開始大漲的，它解決了GPU上雲的關鍵。
當GPU遇上酷家樂：拿著GPU錘子找到了賺錢的釘子
“我們用GPU做家裝實景渲染，上臺演示，東西都沒做出來，上臺講概念，demo了一下產品原型，下面那一堆人刷卡買。”
矽星人：所以你頭兩三年，基本就是在跟技術瓶頸天人交戰。
黃曉煌：對，以前做純軟體的時候，都沒意識到這個問題。伺服器什麼都是你們自己搭好了。然後燒了反正有人換卡。雖然我自己也沒解決問題，但英偉達解決了對吧？
矽星人：這個技術瓶頸不是你解決的。所以我很好奇創業前兩年，投資人怎麼看你？先不說後來酷家樂的家裝業務，它火之後融資不成問題。你們最早期的時候，投資人看的是什麼？你最早是線性資本的王淮Harry 投的，他是矽谷回來的人，他為什麼投你？
黃曉煌：我原來在矽谷就跟他認識，一起做浙大矽谷校友會的volunteer（志願者）。我們一開始融資還挺折騰的。最早拿了一個矽谷的term sheet，我然後上飛機回國前一天，被毀約了。後來我碰見Harry，他說你出來創業了。我說你要不投我？他說他當時跟著一個大佬一起做基金。投不投最終要那個大佬拍板。
矽星人：可是Harry後來也用線性的基金跟投了。
黃曉煌：那是後面的事情，IDG投的時候跟投了。
矽星人：當初你啥商業模式也沒有，就是有GPU叢集，然後又要做GPU上雲。2009年亞馬遜才開始做雲業務，2013年進的中國。你那會兒做雲，大家也不會把GPU跟雲聯絡起來，非常不被討論的一個方向。然後你就開始拿著GPU叢集的錘子，去找商業模式的釘子了。然後很幸運地找到了“酷家樂”這顆釘子。可是為什麼就酷家樂這顆釘子，最後被GPU的錘子給釘在牆裡邊去了？
黃曉煌：當時找了各種各樣方向。有的方向壓根就找不到任何的使用者，有的方向有使用者，但他們都想白嫖，比如說用GPU做影視後期處理對吧？那就是做專案尾款給的很慢，這個我們不需要取。這都是很困難的，找應用場景很困難。做酷家樂是碰到運氣比較好，趕上中國房地產爆發。我們用GPU做家裝實景渲染，上臺演示，東西都沒做出來，上臺講概念，demo了一下產品原型，下面那一堆人刷卡買。
矽星人：都是家裝設計公司現場刷卡？
黃曉煌：對，其實它們根本就不想用，它們就是想買了，給消費者摟一眼，幫助拉客，就是因為覺得效果很炫酷。3D然後十秒鐘生成，整個家裝效果很炫酷。但家裝公司他們自己其實不用，反正就覺得東西挺好，5萬塊，很便宜。
矽星人：買回去玩唄，可它們能刷多少個5萬呢？
黃曉煌：挺多，搞一次活動，刷了一百多萬。2011年底，我把東西收好，把東西寄回國，把公司註冊好，就到春節了。然後2012年在融資，融資也不太順利。見了30多個投資人，沒有一個願意投的。一開始我們拿自己的錢，2012年基本用自己的錢。王淮那筆錢是2012年底給的，demo 是2013年做出來的。
矽星人：然後英偉達動態調頻解決GPU上雲的規模化問題也解決了。我能感受到一個明顯的落差。就是你GPU做通用計算，以及GPU上雲，哪怕是矽谷大廠當時也是剛剛做。你自己按照這個願景做，發現到處都碰釘子。投資人也好像不太懂你說這的這些技術。然後然後你去找客戶，發現哪怕第一波客戶也不是因為你的技術願景買單的，但它們確實給了你實打實的第一波收入。這創業的前三年你猶豫過麼？
黃曉煌：創業的前三年。其實我心態變化很大。我離職創業的時候還有點傲氣，覺得英偉達這個管理層太弱了。我都看得出來GPU得上雲，你怎麼就不懂呢？我跟manager說了，他不願意做。那我創業，然後創業過程中在現實面前一遍一遍被毒打。然後我發現，英偉達肯定（GPU上雲）是有規劃的，只是我不懂而已。原來Jensen每個季度all-hands，講華爾街的壓力，second curve什麼的，我還不太理解講這個東西幹嘛呢？下面還在起鬨“stupid curve”什麼的。後面你自己創業，發現GPU的概念那個年代根本沒人認可，投資人不會投你的。
王淮投我那是因為純粹是朋友，我後面融資是編了另外一個故事，就是IDG投的時候。當時美國的Houzz正好很火，它是美國當時最有名的一個家裝平臺，其實是家裝圖片社群，但它的圖片都是靠人去拍的。然後我們就編了一個段子：Houzz 不是要靠人去拍照片嗎？我不用人拍，我就用GPU渲染。我就跟投資人你說別管我們用什麼方法，反正就是我不用能拍，我也能做出這個家裝社群來。這個故事很快就融到A輪B輪，都是這麼講的。
“其實對我來說，家裝我也從來不關心行業本身，只不過你把技術用在什麼行業而已。反正我做我的事兒。”
矽星人：我第一次聽說酷家樂是在2015年，也是你們的投資人赫斯特資本（赫斯特是一個出版集團）的人講的。
黃曉煌：對，它（赫斯特）當時有一個傢俱的雜誌。我說我這個都不用拍照。美國人工貴，我這個不用拍照就有效果啊，他們覺得太好了。但如果你講的故事是GPU叢集什麼的，直接給你一巴掌就讓你走了。跟他們講GPU，多半都不知道是啥玩意兒，賊費勁了，知道了絕對不會投。就跟他們講個這是自動版的Houzz，不用拍照版的Houzz。
矽星人：2011年到2014年，不是所有人融錢都困難。那個階段做LBS（基於地理位置服務）還有O2O（線上到線下服務）的都能融到錢。
黃曉煌：我這個也沒有 to O （指做線下），就是一個社群。融來那些錢，弄了幾個產品經理，你們去做社群。我其實還是在研究GPU。
矽星人：反正我覺得國內那會兒能融到錢的一個是本土特別接地氣的創業者，另一種是矽谷回去帶著光環，但一下子就能把地氣接上的那種。但你好像都不是，你某種意義上是科學家，是工程架構師，是研究驅動的創業者，這在當時是不吃香的，基本融不到錢。那酷家樂起來之後，C輪D輪的投資人是不是開始相信GPU的故事了？
黃曉煌：那會兒酷家樂第一輪的增長已經飛起來了，看的是酷家樂資料。C輪開始就是internal round，我們不講是內部股東逼的，反正那會兒的增長非常快了，基本上融的錢都不夠做流動資金了。就當時也賺錢的其實也挺多的。
矽星人：那你覺得那幾年酷家樂能漲得快的原因是？
黃曉煌：我以前分析得很多，其實我們做的事兒也不稀缺，其實就是房地產泡沫帶來的一個巨大的躍進。
矽星人：時代紅利，房地產多了，房價高了，裝修也跟著多了。
黃曉煌：對，當然也跟我們產品做有關係，因為那時候競爭是很激烈的。非常多做類似產品的公司，我們其實是隻是其中一家。我們產品力是做的最好的。很明顯那個渲染得效果速度。但是那個時候如果效果差一點，但公關的能力強，都能活著。後面整個市場下行之後，我們的資料是最好的。用了我們的都會繼續用。其他的很多就不行，房地產市場掉下來之後就掛掉了。
矽星人：等於酷家樂就是科研人員用GPU上雲的架構和演算法，創業搞了家裝。這跟用人工智慧和機器學習搞量化收割股民，其實挺像的啊。
黃曉煌：沒有，我當時跟合夥人是分工的，社群和網站什麼都他在搞，我還是帶著團隊在GPU渲染什麼的。GPU 渲染其實跟Diffusion Models是一脈相承。
矽星人：陳航那邊更多在搞業務。
黃曉煌：對，他在搞那個業務，我就還在搞技術。其實對我來說，家裝我也從來不關心那個行業本身，只不過你把技術用在什麼行業而已。對吧？。
矽星人：一開始不好融錢，後來用中國版自動生成3D渲染版的Houzz這個概念，再後來酷家樂的資料很好，這些事兒對你本身究竟是個什麼樣的創業者，其實啥影響都沒有？
黃曉煌：反正我做我的事兒。
矽星人：那到了現在，我們開始押注空間智慧（Spatial Intelligence），黃仁勳說這個是物理世界的AI（Physical AI）。它需要物理世界的強大的資料集和基於物理世界規律的基座模型。但是反過來去想，如果當時沒有選家裝這個帶到，我們能不能在2018年就公佈InteriorNet 這個物理世界的資料集？今天能不能有這麼真實的物理世界的映象資料？如果當時沒有酷家樂，今天有沒有可能也能走到空間智慧這一步？
黃曉煌：這個也沒法假設的。英偉達的方法論，也是拿著錘子找的釘子做出的CUDA。然後天天再看，這個核磁共振能不能用擴大加速一下，渲染能不能加速一下，都在找這種應用。其實家裝這個行業在2017年底到2018年已經爆掉了，已經不增長了。我們3D渲染加速的第二波增長其實靠的是這個工業軟體，就是“全屋定製”。它是做工業化的裝修。我們2017年到2018年開始做全屋定製工業軟體，因為家裝行業當時已經有問題了。我們用全屋定製的工業軟體把增長的接力棒給接上了之後，這基本上是我們後來做空間智慧的基礎了。
矽星人：因為全屋定製掌握了一個更復雜的廣闊的場景裡的資料。
黃曉煌：做家裝效果不需要物理正確，效果正確就行了。全屋定製需要的是物理正確。家裝就是一個渲染軟體，效果看起來行就可以了。你做工業軟體，每一個細節都得對，這個時候是給空間智慧奠定了一些基礎。
大量物理正確的3D資料和空間認知資料提供模擬支援
矽星人：我一直以為“全屋定製”是建材行業的和搞商業樓宇的人搞出來的概念。
黃曉煌：是他們搞出來的，最終實現就是我們的實現。
矽星人：因為全屋定製需要物理真實和物理正確。那我們往前回溯一下，在酷家樂業務的井噴期，你在公司裡面組建了一個實驗室吧？
黃曉煌：2015年建的實驗室，主要做渲染的。
矽星人：你們後來剛開始做物理正確的全屋定製，基本在同時也就是2018年，你們推出了一個3D的物理場景資料集，叫InteriorNet，這個名字是故意學李飛飛搞的ImageNet麼？
黃曉煌：那就是啊。
矽星人：你在UIUC讀博的時候，正好ImageNet正在辦視覺識別的競賽。
黃曉煌：對，因為李飛飛當時就在UIUC當教授，她組織的比賽，線上的，我就玩了一下，就是沒獲獎。
矽星人：AlexNet 的框架就是這個比賽裡出來的，總之你們InteriorNet名字對ImageNet致敬了一下。
黃曉煌：山寨了一下（笑）。天天在幹裝修，不如再幹點有意思的事情。那一年因為正好是國內“裝修貸”爆掉了，各種裝修公司都不太行。加上房地產泡沫，我們前十的裝修客戶倒了9家。 我當時就在想：這個全都倒閉了，我們怎麼辦呢？這時候就面臨著轉型問題。轉型的一個試點是往計算機視覺的AI轉，還不是大模型，而是小模型。另一個就是全屋定製的工業軟體轉，好幾個方向都在嘗試。InteriorNet發出來學術界有了一些水花，但業務當時是全屋定製做的比較好，很快收入就挑起了大梁。
矽星人：當時全屋定製工業軟體能不能完全彌補家裝丟掉的收入？
黃曉煌：那肯定，又帶給我們帶來了一波新的增長。
矽星人：這個增長一直到哪年？
黃曉煌：到疫情差不多，增長到了商業地產爆掉，到2021年底。從2018年到2021年，全屋定製從零佔到公司50%多的收入。
矽星人：這會兒你們的故事是啥？工業4.0？
黃曉煌：工業軟體後面其實跑的是數字孿生。
矽星人：這事兒就很有意思，這兩天黃仁勳在GTC 上釋出了英偉達Omiverse，他講的就是數字孿生用於工業製造。
黃曉煌：對。反正英偉達的方法論，就是不斷地拿著錘子找釘子。你用GPU叢集，隨著算力的不斷提升，能做的事兒也是在不斷的變化。從最早只能做渲染，再把GPU的AI計算，就是小模型的計算用在工業領域，都是一步一步的發展。英偉達很多時候都是不斷地忽悠或者慫恿客戶，說我們覺得這些領域可行，也是一個摸索的過程。就像我們當時做家裝的idea，就是來自第一屆的GTC老黃的keynote demo（開場演講演示）了。他說我這個GPU能幹這個，把128顆顯示卡連了起來，跑了一個demo，就是即時的家裝渲染。
“黃仁勳keynote講的東西都是很前沿的。說白了，他說的東西，你要今年就做出來賣，那你就死定了。”
矽星人：拿著錘子找著釘子了，老黃給的這顆釘子。你想如果是今天的老黃給了這麼一個方向，國內恨不得馬上有50個團隊出來做。
黃曉煌：我們當時這個方向都上百個團隊在做。這個idea是簡單的，但是你要把它做極致。你們可能有細節問題解決清楚，能夠真正被人用起來，這個是真正挑戰的。
矽星人：也挺有意思。你們創業有點像是跟老黃的平行時空，與英偉達在一開始交錯了之後，其實就一直在糾纏在一起。
黃曉煌：因為每年我都看他的keynote，他keynote講的東西都是很前沿的。說白了，他說的東西，你要今年就做出來賣，那你就死定了。
矽星人：英偉達的那套方法論，你比較熟悉，就是他拿錘子找釘子。但其實本質是因為你有錘子，這個錘子是足夠通用，堅持GPU通用計算。你一直堅持到現在。。
黃曉煌：這個其實也不叫堅持，別的你也不會，你有什麼辦法呢？這個有一定的運氣成分。說白了，這個過程裡，如果英特爾的幾個創始人還年輕氣盛，那肯定是他們都要弄一個小團隊乾乾，絕對不會像現在這樣。這裡面有各種因緣巧合。英偉達正好碰上了一個老去的競爭對手，所以它就勝出了。
矽星人：其實英偉達作為一家公司也不年輕了，32年了。昨天在見媒體的時候，黃仁勳說自己是全世界唯一一個做了這麼長時間CEO的人，直到現在。
黃曉煌：這個很關鍵，太重要了。要是沒有這個因素，我覺得英偉達活不到到現在。
矽星人：英偉達抓住了GPU釋放價值所有的環節。英偉達用GPU在工業智慧上做了一些事情。但它在人工智慧這一波被廣泛應用之前的場景，一個是“挖礦“，一個是遊戲。然後如果沒有這個大的銀行用場景，其實，它後邊在人工智慧這塊的作用，可能也沒法這麼最大化。
黃曉煌：對，它如果不是挖礦賺到錢的話，後面的技術問題也解決不了。
矽星人：有錢很重要。梁老闆（DeepSeek創始人梁文鋒）有錢，所以他能夠做技術理想主義者。
空間智慧第一股背後：和位元組們搶人，和股東們博弈，“六小龍”之後一切豁然開朗
“（ChatGPT出來後）我其實就焦慮了，那段時間就天天閉關，在那兒看論文，自己做測試這些開原始碼。這種焦慮感到了2023年底才消失。”
矽星人：2022年11月30日是這個世界的一個分水嶺——通用人工智慧的應用被推到了世介面前。那個時候你在做什麼？
黃曉煌：我其實2021年就組建了一個前沿技術研究院。我剛才說看到Diffusion Model的論文發出來了，我當時就挖了一個教授回來帶前沿技術研究院，就在做這個SpatialLM（空間大模型）的大模型。
SpatialLM 基於影片重建的3D結構化場景
本來想，這玩意兒沒有個五年，做不出什麼能用的東西出來，然後就組了一個團隊，慢騰騰的地做。我記得我們負責人回來說，給他多搞點GPU唄，我說GPU都被挖礦的搞走了，你要不就別搭那麼大的機器了，省點錢。後面我靠2022年怎麼一下子就這麼火。
我後面也反思：我看到了這個趨勢，但是沒看到它能發展得這麼快。但是也沒問題，大家都預測不了。ChatGPT剛出來的時候我有點手忙腳亂，因為我覺得這東西三五年才能夠可用，怎麼才一年就這樣子了？感覺這個世界變化了，簡直匪夷所思的。後面我其實就焦慮了，我自己那段時間就天天閉關，在那兒看論文，自己做測試這些開原始碼什麼的。這種焦慮感到了2023年底才消失。
矽星人：為什麼2023年底焦慮感就消失了呢？Sora 也是 2024年才出來的啊？
黃曉煌：那會兒開始，不會每天有都新的東西出來。但2022年底那段時間，每週都有新的各種東西出來，你發現你看程式碼和看論文都來不及，什麼都做不了，就光焦慮。
矽星人：那你們鎖定空間智慧模型的思路也是2023年底那時候成型的？
黃曉煌：對，因為我們也不想去做什麼大語言模型，我就沒有梁文峰那個勇氣。這不是我本身沒勇氣，我還是偏做影像3D相關的，語言我也沒什麼興趣，我就直接pass了，然後跟Diffusion Model，跟三維相關這些模型，我就一直在研究，這是我們的重點。
這時候就是買卡和找人，但問題是招不到人，你這公司名不見經傳的，而做這種行業的都要最頂尖的人。
“跟位元組在搶人，我說我們公司好啊，你來做大模型，對方看了一眼：我來幹嘛？讓我當CTO啊？”
矽星人：你們是有名氣的，但名氣不在AI模型這個領域。
黃曉煌：對啊，人家一看，一個家裝公司，我做AI的人去那兒幹嘛？這些人選擇有很多，你比如說清華或者北大最頂尖的那些學生哪兒都能去，你錢又給不了多少。為什麼來你這裡？招人非常困難，所以就進度很慢。最近就好多了。現在簡歷很多，都是非常特別優秀的人。
矽星人：所以招人困難的這個狀況是基本上到了這倆月才解決的嗎？是有了“杭州六小龍”這個說法之後才解決的嗎？
黃曉煌：你說的是（笑）。
矽星人：這麼慘啊。所以你們是跟誰搶人？是跟生數科技和愛詩科技它們搶人嗎？
黃曉煌：不是，都是跟位元組這種的在搶人，人家要去北京上海，幹嘛來你杭州啊？甚至我面了一個清華剛畢業的大學生，我說我們公司好啊，你來咱們公司做這個大模型。他看了一眼：我來幹嘛？讓我當CTO啊？。
矽星人：清華的博士嗎？
黃曉煌：不是，本科生。
矽星人：那Sora 和別的影片模型出來。對你們也沒有什麼特別直接的影響？
黃曉煌：你肯定著急。但是我們原來的團隊就是做這種行業裡的應用，招了大量有行業經驗的人，技術本身不是頂級的。
矽星人：行業技術跟通用前沿技術兩個路徑不同。
黃曉煌：對，然後公司2000人，你要換血怎麼弄？這換不了，你的薪酬體系都擺在這裡，行業經驗越多工資越高。然後突然你一個清華畢業的頂級人，小年輕，你拿的是人家15年工作經驗的人的工資，那公司裡邊就炸了。後來我面臨的就是這個問題，你要換血換方向，要從傳統的賽道切換到AI賽道，技術上、方向上都想的很清楚，還要把人搞進來。
“我不是特別想做那種看起來有門檻，但只是針對菜雞有門檻，巨頭能把你滅了的事兒，這就算了。”
矽星人：我們再多講講空間智慧。你說過，群核在做的是物理世界的模擬器。把物理世界做成一個數字映象，你講過這裡面的一個最核心的東西，就是“是物理正確”。我們應該怎麼去理解“物理正確”的門檻？物理正確的門檻是不是隻有群核有？
黃曉煌：“物理正確”我本身覺得沒有什麼門檻，但你要做成一個ecosystem（生態系統），這個是有門檻的。說白了，大家的體系都不太一樣。或者這麼說，你的體系裡是米為單位的，它的體系裡是mile為單位的。所以你要做成行業標準，但它真正有門檻的地方在於資料，還有模型，以及你的相關的工具的矩陣。這些會形成網路效應。
矽星人：你們手裡應該是有全世界最豐富的物理世界資料，複雜的物理世界資料。我看最近Google發的論文，也提到用了你們的物理世界資料，因為它資料上可能是有門檻的。
黃曉煌：是有門檻，但在模型訓練上，我們現在都是跟世界最一流的公司在合作，你要說門檻，對他們來說沒什麼門檻。要說對於一般的公司來說，肯定有門檻。就看你怎麼定義。我們公司的創業理念是：你要麼就做一個行業老大，不管它市場大小，起碼能守得住。我不是特別想做那種看起來有門檻，但只是針對菜雞有門檻，巨頭能把你滅了的事兒，這就算了。所以模型訓練這部分我們我們自己會做，但我們從來不會把這個作為一個核心。核心還是空間智慧的資料和工具鏈。
矽星人：工具鏈透過開源打造？
黃曉煌：開源的部分我也想通了，這東西可能就大佬巨頭投很多錢能做出來。那我就覺得沒有必要，其他公司反正也沒有這麼多資源來做這個東西，那我反正就開源了。反正就是大家在這基礎上做，相當於起步高一些，可能還有合作機會。不然你第一步就把大家勸退了，以後就沒得玩了。
矽星人：群核最近釋出的SpatialLM 模型，還有SpatialVerse 空間智慧平臺，把它們開源出來，跟一些世界頂級的公司在一起搞空間智慧訓練。基於群核的資料集和模型。這個過程中接入了很多國內的機器人公司，都跟群核合作訓練模型，名字有可以說的嗎？
黃曉煌：招股書上寫了智元，其實基本都合作了。很多他們願意說的我們就說。
“六小龍之後，聽不到這樣的PUA了。”
矽星人：家裝給你們創造了第一波非常豐厚的現金流，後來工業軟體的現金流蓋過了家裝。那接下來空間智慧的模型和資料集，能不能創造像之前這兩波業務這樣的現金流？
黃曉煌：我覺得長期肯定可以。
矽星人：多長？
黃曉煌：多長我不知道。但如果看到短期一年兩年的賺很多錢，那除了去搶銀行對吧？沒有這麼確定性的東西。我覺得創業做到目前階段，我也看了創業路上無數的同行的人，就是到了一定階段還其實挺看運氣的。包括我自己，經歷了房地產崩盤的這一步，我覆盤了很多次，我都覆盤不出來會崩成這個樣子。但是我有一個心得：這些賽道都有風險，但是做自己感興趣的。房地產這個賽道，我原來做的時候確實我自己沒什麼太大的興趣，但是我知道我能做好，但我不必去做。可是一旦市場崩了之後，我突然覺得為什麼我不能提早發現這個房地產市場會崩？要會知道崩，我絕對不做。但是機器人這個賽道……
矽星人：崩了你也不後悔。
黃曉煌：對，你也不後悔，就是崩就崩了，不後悔，只在乎曾經擁有。
矽星人：機器人這個賽道且崩不了呢。
黃曉煌：所以機器人這個賽道我們本來2017、18年就開始做了，一直堅持到現在，投資人天天逼著我們把這個業務砍了。耗算力，天天逼著我們砍。
矽星人：對，你們SpatialVerse（空間智慧平臺）是就是那個時候出來的。
黃曉煌：確實是。感興趣的我就做唄，那會兒確實是內部砍了很多專案，就這個沒被砍。投資人在PUA我們說機器人估值低，趕緊砍。
矽星人：那你是從什麼時候開始聽不到這樣的PUA的？
黃曉煌：“六小龍”出來之後，六小龍之前還剛被投資人罵了個狗血。
矽星人：等於你從牛夫人變成小甜甜，就是一個春節的事兒。可去年10月和11月的時候機器人融資很熱啊。
黃曉煌： 就不看好機器人賽道，你為什麼要做這個呢？
矽星人：空間智慧、物理AI 和世界模型，幾個詞經常被混用，我很興趣未來我們面對新一類的投資人，無論是一級市場還是二級市場的，我們該怎麼去向他們講什麼是空間智慧？李飛飛在一個場合給克林頓解釋什麼是空間智慧，她也沒講清楚。如果是你給類似克林頓這樣角色的人講，你該怎麼解釋？
黃曉煌：學術界是大概有明確定義的，確實很抽象。對但我覺得對大眾講，就是給機器人和智慧裝置用的AI，你可以這麼解釋，當然這是比較科普式的，給機器人和智慧裝置用的AI。
矽星人：給機器人和智慧裝置用的DeepSeek。
黃曉煌：對你可以這麼講，它內部也會有一個大語言模型，做常識性的判斷。這個語言模型是用來理解意圖的。物理世界主要就是給裝置用的AI。這麼弄就比較好理解。
矽星人：最後一個問題，中國和美國做空間智慧，誰更能出成果？
黃曉煌：我覺得空間智慧本身是跟數字世界的橋樑。物理世界肯定中國牛X，數字世界就美國目前肯定還是牛X一些，綜合起來誰更牛X還不知道，得看各方面因素。
矽星人：是不是因為我們今天在矽谷，你才這麼講。
黃曉煌：在中國也會這麼講。這是一個事實。因為一個DeepSeek出來，中國就什麼全方位超越美國，這不現實。很多新的模型還是美國這邊發的。矽谷這邊肯定是學術科研更厲害，中國更多是工程效率。所以我覺得既然空間智慧是兩者之間的橋樑，肯定是希望中美之間好好過，對吧？大家吵個架，還是坐下來一起過。那你要征服得話，那誰輸誰贏，這確實是一個未知數。對，就一邊擅長硬體，一邊擅長軟體，這不好說。