新身份与战略逻辑 - 印奇目前的核心身份是千里科技董事长和阶跃星辰董事长，两者相辅相成 [3] - 千里科技专注于AI与车的结合，是AI最大的终端和赛道 [4] - 阶跃星辰专注于基础大模型，为千里科技等应用场景提供“大脑”和底层AI能力支撑 [3][4] 投身大模型的时机与认知 - 印奇作为有近15年经验的AI创业老兵，在AI从1.0向2.0转轨的新阶段正式出任阶跃星辰董事长 [5] - 阶跃星辰成立于2023年4月，印奇从最早期筹划阶段就深度参与 [7][8] - ChatGPT的发布是关键的认知转折点，最初认为大语言模型是局部变革，但半年后意识到这是影响各领域的底层技术变革 [9][10][11] 阶跃星辰的定位与预期 - 公司名字“阶跃”源于阶跃函数，代表从量变到质变和非线性，是智能的本质；“星辰”代表星辰大海的追求 [15][16] - 公司的首要使命是成为中国基础模型领域最优秀的公司之一，探索智能的上限 [17] - 商业化的核心路径是围绕AI与终端的结合，面向C端，同时也会提供to B服务 [18][47] 对大模型竞争格局的判断 - 当前的大模型竞争被描述为“有史以来最激烈的科技竞争” [20][21] - 竞争体现在三个维度：全球顶尖人才的聚集、史上最高的研发资金投入强度、以及商业化路径的高度不确定性 [22][23] - 竞争进程比预想的更残酷、更快，并产生了估值和核心研发人员薪酬方面的泡沫 [27][28][31] - 大模型行业已进入淘汰赛，赛程过半，最终能留在“决赛圈”的公司很少 [34][35] 商业模式的选择与排除法 - 对于一家新的基础模型公司，同时做基模和to B业务不成立，因为基模投入巨大，而to B变现周期长、收入利润上限有限 [39][40] - 对于一家新的基础模型公司，同时做基模和纯C端软件应用也不成立，因为这是互联网大厂的优势领域，其用户和数据飞轮构成了壁垒 [45][46] - 阶跃星辰选择的破局之道是“AI+终端”的软硬结合模式，面向C端 [47] 软硬结合的战略与硬件规划 - 在大模型时代，硬件角色越来越重要，是Agent（智能体）的实体化载体，与模型、软件共同构成完整的AI服务体系 [52][53][54] - 硬件市场是分散的，无法垄断，这为新公司提供了机会 [55] - AI重新定义了交互，释放了对屏幕的依赖，将催生千万级年销量的创新硬件品类 [56][57] - 第一个落地场景是汽车，通过千里科技在智驾和智能座舱领域牵引模型发展 [60][61] - 后续计划在手持和穿戴式等创新硬件品类上进行探索 [62] 模型发展的战略与关键词 - 阶跃星辰的核心战略包含两个明确赌注：坚持做基础模型，以及用终端场景来商业化牵引基模发展 [67][69][70] - 公司对模型发展的三个关键词是：基模（Foundation Model）、全模态（文字、语音、图像）、以及VLA（视觉-语言-动作模型） [73][74][75] - 模型能力的提升需要“推”（技术内部演进）和“拉”（场景牵引）两股力量，未来场景牵引将越来越重要 [64][65] - 物理世界数据（如来自智驾、机器人、穿戴设备）对模型理解物理逻辑至关重要，但其收集和注入需要5到7年的中长周期 [76][77][78] - 模型领域将是赢家通吃（Winner Takes All），用户总会选择最好的模型，而硬件领域则可以存在多个品类 [81][82] 组织战斗力与研发变革 - 为提高研发战斗力，公司推行算法工程一体化，让系统工程与算法研究深度融合 [85] - 数据团队直接向算法负责人汇报，因为数据决定了模型70%到80%的质量，算法必须深度参与数据工作 [86][87] - 组织需要协同“One Model”与“N个场景”的关系，即一个基础模型支撑多个应用场景 [88] 千里科技的后发策略与行业格局 - 印奇入主千里科技是首次尝试“后发”策略，此时智驾行业的技术路径（以模型驱动为主）和商业模式已趋于明朗 [90][94][95][96] - 智驾行业竞争窗口期还剩三年，后发策略更比拼综合能力和组织执行力 [97][102][105] - 智驾行业将高度头部化，最终可能形成3到4家核心供应商的格局，因为研发成本高，必须依靠规模效应 [106][107][111] - 印奇判断，华为已是一家头部供应商，千里科技有机会成为另外的头部供应商之一 [109][112] 与科技巨头的竞争 - 中国的科技巨头如字节跳动和华为是几乎所有科技公司都会遇到的竞争对手 [114] - 创业公司的竞争策略在于专注，并找到自身的长板和差异化切口，与巨头的局部部队竞争，而非对抗整个公司 [115][116] - 阶跃星辰和千里科技的核心竞争力在于团队是“AI原生”的，拥有强大的AI技术判断和研发能力 [117] 对AI产品形态与未来的思考 - ChatGPT被认为不是一个终极的、长期的AI产品形态，而是一个阶段性的demo，其对话框交互并不自然 [122][123][124][128] - 更自然的人机交互方式可能是语音，最终的产品形态仍在演进中 [124][129] - AI的发展是连续性的量变到质变，而非简单的颠覆 [130][132]