在这一波由技术驱动的 AI 浪潮中，一批顶尖的科技工作者正迅速进化为极具战斗力的企业家。

夏立雪是科学家创业的代表人物，作为无问芯穹联合创始人、CEO，混沌学园六期学员，夏立雪的身上叠着好几层 " 矛盾 "：清华博士，30 多篇论文、高达 3000 多次被引用次数，斯坦福 Top2% 科学家。但他没留在实验室，一头扎进了 AI 创业潮，快速做到上亿营收，成为 2025AI 圈的创业黑马。

混沌一年一度校友回归日上，夏立雪分享了科学家创业的优势和难点，对于科技型创业或投资的你或许有帮助。

以下是他的分享。

作者丨夏立雪 混沌学园六期学员   无问芯穹联合创始人、CEO

非常高兴作为混沌学园六期的班长来给大家分享。

我发现我们班有一个很有意思的特点：博士特别多，而且大多都是 I 人，虽然平时不怎么说话，但你一跟他聊起他的工作，他就会滔滔不绝，能跟你聊上两个小时。

这一届的很多同学都是成长在人工智能时代，这个由硬科技驱动的新时代，那些走在创新前沿的新型科技类公司，他们的创始人或核心团队往往都有着深厚的科研背景。

某种意义上，今天的创业者，首先得是科技工作者。

人工智能更是如此。这个领域的每一次突破，都源自底层技术的演进，所以科技属性天然就非常重。这也让 AI 赛道的创业者，和过去模式创新时代的创业者，有着不太一样的底色和思考方式。

无问芯穹是一家 2023 年才创立的年轻企业，我本人也还处在创业的早期阶段，所以这次我更多是在摸索中总结了一些思考和感受，希望和大家交流探讨：新时代新型科技类企业的创业者，包括我自己在内，有什么特质，他们在做什么样的思考。

我想在这个时代，了解AI 周期下的科技型企业，对于每一位创业者和投资人来说，都非常重要。

无问芯穹是谁？

先简单向大家介绍一下无问芯穹，我们创立于 2023 年，是一家面向大模型时代的 AI 原生基础设施企业。我们在多种大模型算法与多种芯片硬件间，实现了高能效协同部署与智能路由，让云侧和端侧上爆发式增长的 AI 需求享受到充沛、便利、优质的基础设施服务。

对于中国市场来说，底层的芯片选择非常多，模型层的选择也非常多，可以说中国的模型层和算力层是高度分散的。而我们希望可以做一个像 Windows 或者安卓一样的通用操作系统，通过 AI 基础设施让各种模型和各种硬件都能跑通。

我们是一家技术型公司，在很多细分领域做到了技术的全球第一。目前我们在技术上做的最核心的探索和突破，是让国产算力在体验上能够接近英伟达，同时在性价比上再带来一些优势，希望可以通过我们的创新，为中国的 AI 生态发展添一份助力。

其中最有代表性的就是把不同的芯片，比如英伟达的芯片和华为的芯片混在一起用。这就像平时企业用电一样，在使用过程中不用去想这电是来自河北的火电厂，还是新疆的风电厂，只管用电就好。

不同的芯片就像不同的发电厂。对客户来说，我们把它们变成标准化的服务，才是一个好用的商品，否则就只是一项技术。

目前公司有三套产品体系：AGI 基础设施平台，通过构建能够自动适配优化与持续进化的自主式人工智能基础设施底座，助力 AI 时代各行各业加速智能业务创新；大模型服务平台，以技术服务赋能大模型开发训练、部署上线及稳定运行的全生命流程，持续输出高质量、大规模、高效率的 AI 生产力；智能终端解决方案，以模型、软件、硬件一体化的方案，让手机、笔记本等终端设备，也能突破硬件资源限制实现超级智能。

目前，我们的产品已经在很多城市与领域获得了认证，在商业化上也取得了一些进展，目前收入已经过亿，迈出了比较稳健的前进步伐。我们的企业客户中，有像联想这样的大型企业，也有智谱 AI、LiblibAI 这样的创新企业。

无问芯穹成立至今不到三年，但发展得很快，同时也很健康——既有核心技术，也有商业化和产品能力。回顾这三年的历程，会发现其实每一年都有非常明确的重心：

对于初创的科技型企业来说，技术领先性是拉开企业竞争力代差的重要基石，所以在第一年，我们主要锚定技术发展，力争把核心技术做到全球领先。因此我们产出了很多篇高含金量的论文、发布了很多创新成果，拿到了很多 " 全球首次 "" 世界第一 " 的成绩，构筑起坚实的技术护城河。

第二年，技术开始向外生长，我们的重心从技术突破逐渐迁移到价值验证。我们将领先的技术封装成标准化的产品，并积极推动商业化的落地。这一年，我们也积累了一批标杆案例，通过与客户的共创，在真实的业务场景中不断打磨技术与产品。

第三年，我们致力于让商业的飞轮转动起来，驶入规模化发展的快车道。技术与商业在这一年形成了正向循环，我们开始真正用市场的方式，去定义 AI 基础设施的行业标准与范式。

无问芯穹这三年的发展其实勾勒出了一条科技企业成长的清晰轨迹：先锻造硬核技术，再将技术重塑为普适产品，最后通过规模化开启商业飞轮。这也基本上是一个科技企业必经的几个阶段。

我如何从一个科学家转型为企业家？

我在清华待了 9 年，发表了 30 多篇论文，总引用量 3000 多次，也入选过 AI2000 全球最具影响力学者、斯坦福学科 Top2% 科学家榜单。这些经历，让我尚且能自称为一个科学家。

而从科学家转型为企业家后，我也很荣幸地获得了央视《2025 中国 · AI 盛典》的 " 年度 AI 人物 "。这份荣誉，是对我第二重身份的认可，非常感谢。

这次转型，对我的人生影响深远。很多人会好奇，我为什么选择转型？

因为在过去的科研经历中，我逐渐意识到：人工智能的发展和产业是分不开的，作为新时代的产物，它一定会走进人们的真实生活，同时它的发展也必然需要庞大的生产资料作为支撑。

而在纯科研的环境里，科学家能触达到的维度非常有限。真实的需求、海量的资源、复杂的系统，有极高的获得成本，不进产业，容易陷入闭门造车、纸上谈兵的困境。

所以我想走出实验室，我想看清人工智能在哪些场景真正能用起来，以及在这个过程中又需要解决哪些重大的系统层面的问题。

而在很多人的刻板印象中，科学家和企业家这两种气质仿佛天生是矛盾的。

但我在从科学家转型到企业家的过程中有一个非常鲜明的感受是：恰恰是我们创始团队骨子里共通的科学家精神与禀赋，成就了今天的无问芯穹。而除了在技术上的领先优势和人才上的扎实积累，很多源于科研的能力同样可以迁移到具体的商业经营实践中来。

首先最基本的是在科研训练中形成的、解决极其复杂问题的系统化思维，这是所有博士生毕业需要具备的基本能力。

过去 50 年，通才型的科学家已经越来越难见到了，大家都在相对比较窄的领域里深耕。因为人类积累的知识太庞大了——就像一张不断摊开的大饼，几乎没有人能把它整个吃下去。今天的科学家更多是在人类知识边界上拱一个小小的尖，只要能突破一点点边界，就已经是很了不起的贡献。

而为了突破那一点，他需要对周围一大圈知识都有足够的理解。现在已经很难像牛顿那样，用一个公式就改变世界了。今天的科研几乎都是在复杂的约束下进行的——比如做软件优化，既要懂硬件、还要懂算法。只有当你对多个维度都有所理解之后，才能找到真正有价值的问题，去定义它、解决它。这本质上是一个超级复杂的系统优化问题。

创业也是如此，你要理解客户需求，协调供给能力，把技术、产品、市场这些环节串联起来，再不断迭代突破，这套解决复杂问题的系统化思维，正是科研训留给我的基本功。

但我是个浪漫主义者，所以更触动我的是接下来的两点。

第一，批判性思维。博士叫 PhD，Ph 是 philosophy（哲学）的意思，为什么说科学尽头是哲学？因为科学走到深处，必然会触及那些最基本的假设——比如什么是真理，什么是证明，我们赖以出发的前提是否可靠。科学就是在不断突破前人的定义，打破那些隐含假设，再创造新的东西。

科学迭代就是不断创新的过程，我们解决的问题都是没人解决过的，所以科学家天然就有批判性思维，不盲目相信权威，凡事都要验证。这套思维习惯，放到创业里同样重要。这个时代，技术在变，产业在变，外部环境随时在重构。唯一能让你站稳的，就是始终保持这种生命力——对一切既定的结论保持审视，对一切未知的可能保持开放。

第二，心力。这有点像大家创业中说的 " 愿力 "，一种长期主义的坚持。读博一读就是五年，这个过程中，你不知道当初开题时的那个问题，到最后还在不在；也不知道这五年间，时代又变了多少。我自己博士的第一个课题，我自己并没有解决，因为后来它已经不再是一个问题了。

这种经历会让你明白：有些事情，不是你不够努力，而是它本身就经不起时间的冲刷。你唯一能做的，就是坚持往前走。所以读博真的需要很强的心力才能撑下来。而回过头看，这些磨砺对创业来说，都是很好的准备。

我们可以发现，在思维模式、能力迁移、责任范围上，科学家和企业家都能找到对应关系。

但对应只是起点，真正的挑战在于：能否基于已有的能力，生长出新的能力。

举一个常见的例子：有人会觉得科学家创业的一大问题是不擅长管理。但实际上，一个 " 杰青 "（国家杰出青年基金获得者）在实验室里早就开始管理几十人的大团队了。

科学家并非不会管理，只是过去的经验更多是针对目标一致的科研团队。

而创业之后要面对的，是背景、思维都完全不同的多元团队。所以问题的本质不是能力的缺失，而是如何在已有能力之上，实现迁移和突破。

正因如此，我一直说：科学家创业有优势，但不代表科学家最适合创业。优势是底子，难点是坎，两者并存，才是真实的答案。

我创业中遇到的 3 个难点

我把自己创业过程中遇到的难点，归纳为三个核心问题：从技术到产品的跨越、从供给侧思维到需求侧思维的转换，以及理想和现实的双向奔赴。

第一个难点，从技术到产品。这是所有科技工作者都要面对的第一件事，可以用三个关键词来概括这个过程：论文、工程、产品。

首先是论文。论文是在特定实验环境下，验证一个技术点的极限价值。它能带来最纯粹的兴奋感——我们创造了一项新技术，创造了新的世界记录，但它的问题在于：大多数只在特定的实验环境下成立，离真正的 " 用起来 " 还很远。

对科学家而言，论文的发表往往意味着这个探索周期工作的终结。世界级难题既已攻克，后续便交给工程师。但创业不同，要面对的还有工程带来的无限挑战：要针对真实业务流量做系数调整，做兼容性优化，并发性优化等。

这是我们的一个开源项目，目前尚有 93 个 bug 待解决，已修复了 76 个。这就是工程。一项技术要被真正用起来，需要先经历成百上千个 bug 的修复。

最后是在真实业务场景使用，能给客户带来价值的产品。

这是我们的产品后台，它呈现的是技术在实际运行中的真实状态——稳定性如何，故障频率多高。在真实的商业世界里，客户只会问：这项数据为什么下滑？他不管你有多少论文、也不关心你修了多少 bug，他只在乎你交付的价值。

第二个难点，是从供给侧思维到需求侧思维的转换。产品好不好，不由我说了算，而是由客户定义。对他们来说，产品必须提供价值，而且最好是高价值。

科学家创业容易陷入一种 " 拿着锤子找钉子 " 的状态。我们的锤子是很多优秀的技术能力，就像下面这样一个很复杂的无问芯穹技术栈图示，但没人会为这张图买单，因为客户无法从这张图里知道你究竟能帮他们解决什么问题。

举个例子，我们在特定模型的推理速度上做到了全球第一。但这对客户而言意味着什么？客户真正需要知道的是：同等算力下，产出能够翻倍；或者原本用户等待 3 秒便会流失，如今 2 秒的响应能够使其愿意留存，同时还能实现一些新功能。

很多科学家创业没能迈过去的一道坎，正是这个转变——从 " 我有什么 " 到 " 你要什么 "。

第三个难点，是理想和现实的双向奔赴。理想上我们想做一些做与他人不同的、有独特价值的东西。但事实上，高毛利、大规模、高增速——三者兼具的商业模式，几乎不存在。

我们所能做的往往是先抢占市场、站稳脚跟。如果一开始只做有独特价值的东西，不做那些暂时看起来 " 没特色 " 的事，或者不屑于做短期价值不明显的事，那可能永远找不到产品的落脚点。

因此做企业，首先得先在产业里有身份、有影响力，先触达到真实的用户需求，才能让价值对号入座。这是一个双向奔赴的过程：我的独特价值可能现在暂时没有体现，但没关系，我可以先提供大家都有的价值，再慢慢找到自己独特价值的落地点。

所以科技创业者必须在两种思维里切换和调和。

一方面，我们得相信那些能打开市场，但在长期价值上有局限性的阶段性产品。另一方面，又不能放弃对理想的坚持，否则未来终将会被淘汰。既要活在当下，又要看见远方——这或许是每个创业者都要面对的持久课题。

当然，今天的无问芯穹还在探索的路上，我们自己也在不断调整、不断优化。但我希望通过我的真实经历，让大家看见当下科技企业的底色：它们是什么样的状态，在面对什么挑战，又需要什么样的合作。

混沌对我的帮助

最后，感谢混沌。

混沌对我的帮助非常大。这些思考，很多都是在混沌学园六期的学习中提炼出来的。

更重要的是，创业对我来说，是一个找回自我的过程。在混沌，我找回了之前做科学家的理想和使命感，也慢慢找到了自己的第一性原理，逐渐变得知行合一。

作为混沌学园六期的班长，我也想看到班级里的每个企业家知行合一，能把人生理想和企业真正重叠起来，就像我找回自己一样。

希望大家在未来的人工智能时代，找到属于自己的创新事业。

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