李开复，贯串了中国上一整个AI创业时代的旧人与导师，克日在同伙圈官宣了一个“亲自筹组”的新AI项目决议。在叙述中，这将是一家由手艺愿景驱动，具有*中国工程秘闻的创新企业。而中文版ChatGPT、图文AIGC和类微软Copilot类的产物，只是起点。

他给这次全新的出山创业设置了一个观点——AI 2.0。言下之意，新的时代轰轰烈烈，但AI 1.0的故事已到了要被归档的时刻。

李开复所说的AI 1.0是从2015年最先的。彼时深度学习的手艺演进酿成CV（盘算机视觉）和NLP（自然语言处置）等领域新的场景，进而成为一股在涌动了几年的AI投资狂热。那时的海内投资圈最先高谈“做时间的同伙”。那时作为投资人的李开复和他开办的创新工厂，也曾经在海内NLP领域找到一个很有潜力的标的。

2016年，腾讯做出对标AlphaGO的“绝艺”，AI Lab中腾讯历史上最年轻的T4级手艺专家吴悦决议脱离公司，建立了一家主攻NLP的人工智能公司，取名追一科技。隔年创新工厂领投了追一科技的B轮融资，李开复认定这会是一家估值100亿美元的“超级独角兽”。

现在看上去，这最终不是一个完善故事。

时至今日，这家公司仍然被放置在创新工厂官网中人工智能领域投资的显眼位置。但追一科技没有成为独角兽，却只是中国NLP初创公司的一个生长样本。

海内NLP领域的创业者，在谁人与OpenAI泛起的相同年月，没设施做时间的同伙。他们拖延不起，在拿到*笔钱之前就要奋力的寻找商业化偏向，然后在懦弱的场景里去打一场场琐屑的仗。而追一科技在渡过了最初几年甜蜜的生长期后，商业化的紧迫与手艺研发的旁落最先钳制住这家明星公司的生长。

在人们盼望着进入李开复所说的2.0之前，可能更主要的是知道中国的这些AI公司在1.0时代是若何最终走向失踪的，而那些纠结，挣扎和大起大落，在追一这家公司的故事里都能找到。

01、中国NLP的黄金期

现在苏剑林仍然逐日收支追一科技所在的南山科技园，做自己的研究，积累一些专利。这是这位在NLP领域颇有声望的算法工程师与他供职的公司追一科技之间仅有的联系。一位员工说，苏剑林现在更像是公司挽留住的一块手艺招牌，却不再与公司商业化层面的算法研发发生交集。

2019年终最先的一场伤筋动骨之后，许多像苏剑林一样的算法焦点主干脱离了追一科技。自那之后，这家公司逐渐缄默寡言，随着AI领域的重归幽静一起远离了民众视线。最近与追一科技有关的新闻，是去年年中一场“断网裁员”的闹剧。

这是一场极不体面的裁员。

一位产物线的被裁员工在脉脉上示意，从被通知居家办公，到企业微信不能上岸然后被通知裁员只有两天。而最初“驱逐”回家的由头，只是下班前后一场被通知的“网络故障”。一位被裁掉的员工说，仲裁的队伍排到了今年2月之后。

这家现在看来没没无闻的公司的落寞，裹挟在整个互联网科技行业下行和疫情的大靠山里，并不张扬。

但七年前追一科技最初在深圳建立的时刻是另一番情景。

2016年人工智能*次撞开现实之门，所有人都在讨论赢了李世石的AlphaGo，讨论AlphaGo背后的DeepMind。这将人工智能领域推进风口，中国人工智能产业规模在那一年*次突破100亿元，2017年全球局限内AI领域共有152亿美元的投资，其中靠近一半都投向了中国公司。

这背后是深度学习的胜利，这种训练能力也早已浸入NLP领域的研究。随着谷歌团队在2013年提出NLP工具Word2Vec，深度学习与自然语言处置的连系最先被推向热潮，然后研究者们最先在机械翻译、问答系统、领域看到NLP手艺落地的希望。

2016年，华为诺亚方舟实验室已经有了一个完全基于深度学习模子实现的单轮对话系统；腾讯在时年4月确立了AI Lab，其中NLP列于四个主要的研究偏向之一。2017年，马云、马化腾和李彦宏，时隔四年重聚深圳。这个迅速聚拢着中国科技*人才的地方，人工智能的浪潮正像都会里的咸湿海风一样燥热。

那几年是海内NLP领域最适合创业的时刻。

主导微软小冰进入日本市场的简仁贤在2015年回国建立竹间科技；在NLP及深度学习领域引用量最高的博士生李纪为在2017年从斯坦福回国建立香侬科技。而作为项目卖力人向导腾讯AI  Lab内围棋AI对标项目“绝艺”的吴悦，则在2016年决议与几位焦点算法主干从腾讯大楼走出，转身成为咬着下一个“超级独角兽”金汤匙的创业团队。

那时刻的追一科技神采奕奕，明星团队的靠山在前，背后是KOL加持，资金环绕。

团结首创人中除了吴悦，CTO刘云峰同样曾是位于腾讯手艺顶端的T4级专家。过往曾担任腾讯手艺职发会手艺研究通道卖力人。另一位汶林丁此前的身份是腾讯搜索部门产物手艺总监。*一位市场靠山的的团结首创人胡晓，曾是腾讯市场总监，卖力过北京奥运会官方网站、搜狗输入法等产物的市场推广。

已经在人工智能领域有了旷视这样明星项目的李开复与创新工厂，急切寻找一个NLP领域的标的，2017 年11月2日，创新工厂领投了追一科技一笔2060万美元的B轮融资，而且在两年后跟进到C轮。

几个月后李开复从达沃斯飞去追一科技所在的深圳办公室，直言在看了NLP领域的20多家公司后认定“追一科技*是全球*的NLP公司”。李开复在追一科技身上看到了一其中 美两国2000万客服的人力替换时机，而且信托这道口子下面是一个远大的企业服务市场。

李开复并没有看错。2017年前后，整个智能客服行业基于深度学习领域的进睁最先洗牌，很早就最先NLP算法研究的追一科技在这时刻切入市场，很快找到了滴滴这样的大客户，随后是携程、小米、美团。2018年追一科技拿下了与招商银行在智能服务方面的战略相助，随后金融企业最先成为追一科技主要追求的服务工具。

但险些同时，这家AI初创公司的底层算法研究最先陷入阻滞。

一场饮鸠止渴，好像从*次见到水源就最先了。

02、“无法迭代”的逆境

中国NLP领域的商业化远景落在这样一个真旷地带：它不够自力，又不够赚钱。

相比CV领域有安防这样坚硬场景的手艺领域，机械翻译和语聊机械人已经是NLP手艺最鲜明的标签。不够自力的场景意味着NLP手艺在其中只能作为一种解决方案或者原子化能力镶嵌在一个更大的系统里。当商业化的压力驱赶着NLP初创公司去靠近手艺迭代滞后，却环境庞大的B端大客户时，这种被动的依附方式逐渐成为问题。

追一科技在2018年决议切进金融业，后者毛利率高，系统更新迭代极端守旧，也因此是最有AI化动力的行业之一。对于追一科技来说，这是一条能在初期很快实现商业化的蹊径，但对立面是，金融业——包罗险些所有的传统大B企业——给一家AI公司留出的空间，是一个对手艺并不敏感，同质化竞争猛烈却薄利的软件服务市场。

追一科技曾经拿到跨越五成头部银行和A级券商公司的占比，但这些企业对焦点数据的流动极为严谨，为了完成系统搭建，追一科技的团队往往需要跑到对方公司内部去完成软件交付。追一科技很难拿到垂直领域表层以下的有用数据，只是一个在局内的“局外人”。

大量项目制的客户订单都有着各自差其余定制化需求，追一科技的人手和精神被极大牵涉在软件搭建和交付流程中。相比尺度化软件产物，项目制的客户接受度更高，但项目制的价值是这些工程化履历相互自力，无法复用到自己的主线产物上。

繁琐的项目工程和缺失的数据，追一科技最先陷入一个只有算法模子而无法迭代的逆境里。

前追一科技的产物司理克依示意，公司早期曾组建了大数据组，为了对数据的进一步挖掘和画像天生做研究。但由于没有数据，无法对图像和深条理信息做进一步挖掘，这个组在2018年驱逐。

无法以数据推动算法模子的迭代，对话机械人就只能停留在智能客服这样的浅陋场景上。2018年，谷歌开源了基于 Transformer的BERT模子，一年后整个海内智能客服行业的产物基本都是以谷歌BERT模子为架构再做刷新。“手艺上已经没有代际差”，此前曾在研发组的孙小小示意。

数据逆境与商业化上的疲劳，进而转酿成追一科技内部对于底层算法研发的守旧态度。

由于CTO刘云峰以及整个首创人团队的手艺靠山，追一科技在早期对于做基础算法研究的优先级甚至是高于商业化的。算法团队最多时曾扩充到近50人规模。但一些很早就最先的底层算法研发项目，好比NLtoSPL、知识图谱，最终都没有落地。其中NLtoSPL项目从最初就从未有过产物雏形，并在2020年停掉了内部研发。

“大量人力耗在多个产物的同时运营以及大量企业定制化项目上，没有多余人手来做一个没有项目的新自研产物了。”克依在谈到公司的手艺阻滞时示意。

新的算法模子也不能容易迭代进正在运行的企业服务能力中。首先，企业并没有强烈的迭代意愿，稀奇是金融业的客户，系统保持耐久稳固的优先级高于对效率的追求。而且对于追一科技来说，新的底层算法模子也意味着需要新的架构来适配。彼时的工程团队陷在大量需要延续运维的项目里，没有搭建新架构的余力。

在这个对手艺并不敏感的企业服务市场里，工程化能力的优先级是远高于底层算法能力的，但追一科技的工程化能力在频密的定制化需求中并未确立起来。最初在算法上使用的深度学习加搜索的模子原先是追一科技的手艺优势，但这种模子在整个体积上来讲较重，跑起来泛起问题时，对问题的定位和调整都加倍庞大。并行项目多了，最初的优势酿成了劣势。

去企业客户现场修复已经上线系统的BUG，老产物重构后的保障和响应，这些事都在涣散工程部本该用在产物架构优化上的精神。一个恶性循环中，好的软件工程系统从未确立起来，换新模子的事也一拖再拖。

2019年追一科技的员工数目到达巅峰的500人以上。从外界看来，这是一家三年里一直在顺遂拿钱，迅速扩充产物线和团队体量的生长型公司。但那时这家AI公司的重大团队里，有快要一半的员工归属软件和交付团队，而且一位已从追一科技去职的NLP算法工程师示意，公司来自智能客服这个单一场景的收入险些占到总营收的九成以上。

公司的算法团队则在行业手艺层面被拉平的时刻，逐渐被摆到一个无法进入现实产物的真空位置。向导NLtoSPL研发项目的杨雪峰在2020年头脱离了追一科技，加入腾讯基础研究担任组长。

“研发的人走了，留下一个代码库。”

这是追一科技曾经许多未能落地的研发项目的现状。

03、崩坏2019

2019年一级市场AI投资热的退潮，成了追一科技的分水岭。

猎豹全球智库显示，这一年中国AI企业的融资金额由1484亿元下跌到千亿规模之下，下降幅度34.8%，融资数目则从737下降到431起。习惯了短平快投资的VC们最先苏醒，人工智能领域的回报周期比想象中漫长的多，在看不到坚硬场景之前，创业型AI公司的商业变现模式懦弱不堪。

李开复在这年说人工智能已经到了大幅融入传统公司的阶段。就在他抛出这个判断的前个星期，一笔创新工厂介入跟投的4100万美元融资刚刚灌入追一科技。事后看来，那是创新工厂最后一次投资追一科技。

曾经NLP中最被看好的智能客服市场在2019年后迅速落入一场高度同质化的竞争，市面上的所有解决方案之间已不存在护城河，转入拼服务与价钱战的田地。

从追一科技内部来看，日子从2019年下半年最先显著变得艰难。竞争对手最先变多，而且不乏在投入上胜过追一的竞争者。一些交付职员最先感受项目越来越少，客户的复购率降低。

此时的追一从单纯的产物手艺角度，已经没有太多优势。一个象征性的事情是，滴滴在决议自研智能客服后，在2019年竣事了与追一科技3年的相助。

“2018年时，那时华东区域一个月投8次标能中7次，有那么点无往而晦气的感受。到了2019年下半年，销售职员已经不得不去问内部要更多资源投入来增添赢的筹码。”从2017年最先就进入了追一科技的严力示意。

他透露，那时投资人为追一科技设置了险些年均翻倍的条约额以及确认收入等要害商业化数字的增进目的，这个盲目设下的目的在遇到阻力时酿成了内部各部门间的营业扯皮。

“交付部门不认同销售团队为了抢到客户而在产物需求上做了太多定制化的让步，更偏向做通用型产物的产物团队则不能不为了许多繁琐的需求偏离自己主要的研究偏向，开发部门的前后端工程师或者测试职员则忙于救火种种并发项目的Bug或者功效设计，诸云云类”，严力示意。

吴悦曾提到创业之初的担忧，“我一直焦虑的事情是公司到底能不能延续快速增进。要怎么拓展客户，手艺能不能在市场上*，团队规模扩大的时刻，企业文化会不会崩盘，职员会不会流失。”这些担忧在2019之后一件件成为现实。

2020年头，开发以及交付两个要害部门的卖力人脱离了追一。包罗销售部门息争决方案的老大，以及那时刻两个拳头产物的产物司理。一些员工回忆称。

算法团队则最先从50多人向维持基础能力的十几人规模精简。焦点算法工程师中里除了回归大厂的杨雪峰，包罗徐易楠以及另一位算法leader刘峰也在2020年上半年选择脱离。

04、迟疑不决

2016年的那波AI热潮终结在2020年，现在的追一科技在几波大的裁员之后，重新回归到200多人的规模。

ChatGPT横空出世刺激了险些海内所有NPL领域的介入者，吴悦发了一条很长的的同伙圈来谈ChatGPT。他在总结出的看法里说，“ChatGPT是想象力、产物力、工程力融合的胜利......而且得益于一批综合能力异常强，且不为五斗米折腰的牛人，以及异常不差钱的创新气氛和经济环境基础”。

言语之中，有些羡慕。

而追一最初确立的时刻，曾思量过是做对话机械人照样做搜索，或者是走NLP的研究蹊径。巧合的是，OpenAI在建立初期也有过类似的三个选择：硬件形态的物理机械人实体，游戏人工智能，或是语言模子。

在最初看起来相似的蹊径决议眼前，OpenA在几回实验后最终将重心放在了大模子上，而需要在一个更短限期内答谢投资者的吴悦则选择了靠近场景。

“异常不差钱的创新气氛和经济环境基础”。这也许是2015年确立的OpenAI与2016年前后在海内冒出来的的NLP初创公司之间*的差异。追一科技最初咬着的这柄金汤匙，是有倒计时的。

一份中国互联网周刊与eNet研究院公布的2019中国人工智能100人榜单里，吴悦入选而且排名靠前。同样在榜单里的有做推荐算法的张一鸣和彼时还在蚂蚁金服的胡晓明，有刚从百度遗憾出走的陆奇，也有猎豹移动的傅盛和曾被估到3000亿美元身价而现在市值不到70亿人民币的格灵深瞳赵勇。

图源：追一科技民众号

这张榜单很适当的形貌了彼时中国人工智能领域的无序和燥热感受。广袤的土地和伟大的人口基数让这片土地上的AI公司只要找到任何新的场景，有任何一点新的手艺演进或者模式创新，就可以很快看到收益。但这无形中将带着手艺理想主义的AI过早的落地成了一个智能客服，一块智能手表或者无数个企业服务的赋能产物。

2018年，我们高估了AI，我们兴奋的直奔智慧都会，由于那里有现钱，而忽略了AI最有价值的语言和认知能力......

2021年暂停IPO后最先蛰伏的云知声首创人黄伟也在这份名单里，他在克日这样叹道。

曾接触过吴悦的人形容他是“一个伶俐，充满热忱，但并不果决的人”。

2006年进入腾讯后，吴悦用五年时间成为腾讯最年轻的T4专家工程师，2012 年，吴悦进入SoSo，卖力网页搜索的架构系统。隔年腾讯将 SoSo营业卖给搜狗之后，吴悦最先向导整个搜索手艺团队，为包罗微信、QQ在内的腾讯所有产物提供搜索功效以及基础后台服务。

2015 年底，搜索的营业告一段落，吴悦最先思索实验更具挑战性的事情，从信息交互方式的演进、降本增效的角度，吴悦认定智能搜索和对话机械人会有很好的生长远景。

隔年从腾讯脱离建立追一科技时，吴悦只有33岁。他会把自己的差旅用度压缩到*，坐当天最早的一班飞机在深圳、上海等各地的办公室间往返，然后天天高强度的事情。一个尺度的明星创业者。

但他经常有议而不决的时刻。许多聚会上的讨论最终没有转化成决议。而在好比关于是否为要害客户确立专门的交付团队，吴悦在决议上有过多次频频，诸多在客户打法和计谋上的犹豫，也在影响一线销售和客户的相同。

包罗在“多洪水平上俯身成为一家软件公司”的犹豫。

恒久受困于定制化交付的追一科技已经在现实姿态上酿成了一家软件公司。但纵然云云，克依说，公司也曾宁愿搭上40%的分成也不惜把软件部门的事情外包出去，哪怕这个软件部门只是使用对话机械人服务所必须的一个应用端入口。

软件部门的缺失有时刻会造成一些不需要的尴尬，“好比在向客户展示机械人产物的时刻，只能暂且去找开发部门定个排期，搭个网页入口让对方能够体验一下。”

“AI公司想要挣钱，就一定要做软件，但我从来不知道吴悦是否有一个清晰的决议模子和商业化目的”，克依说。

但在一个高估值、高毛利标签的AI公司身份下，做软件是脏活累活。一家AI公司多洪水平上依赖AI手艺盈利的，多洪水平是靠这些脏苦活，会普遍影响到资源对这家公司的估值判断。

于是接受美元资源的海内AI初创公司险些都市遇到这样的两难选择，基于活下去的现实，它无法真正狷介的像一家AI公司那样在世；但为了未来的生长性思量，也不能太像一家软件公司。这个矛盾会在增进泛起问题时变得愈发现显。

在上一波AI热潮中被资源选中的创业者，往往具有相似的特质，他们都是这个领域的手艺大牛，有乐成率领手艺团队落地瞩目AI产物的履历，但不强在商业头脑，就像吴悦自己所说：在腾讯的时刻，他不用思量这些。

“没有人猜得出吴悦的决议模子，由于吴悦也在做自己从未履历过的事情。”严力说。

所幸的是，在这次AI新的潮起之前，吴悦已经履历过这些了。

（文中克依、孙小小、严力为假名)