從小就是「學(xué)霸」的王小川，其實(shí)不太喜歡自己的「學(xué)霸」標(biāo)簽。

他在離開搜狗后的一次交流里，和極客公園創(chuàng)始人&總裁張鵬講過自己的看法：「學(xué)霸」的另一面，意味著在別人設(shè)定好的命題里取得「高分」，但他接下來其實(shí)想找到自己的命題，不想再做別人命題里的學(xué)霸了。

但ChatGPT 的爆發(fā)，帶著大模型浪潮撲面而來，王小川自己和所有熟悉他的人，都覺得他是最適合AI時(shí)代的中國創(chuàng)業(yè)者之一。故事似乎和之前一樣，王小川成立百川智能符合所有人的期待，然后就是響亮的AI 六小虎的稱號(hào)，以及大家在模型評(píng)分榜上的位置，產(chǎn)品MAU的數(shù)據(jù)、商業(yè)化ARR數(shù)字，等等?？雌饋硗跣〈ㄟ€是繞不開大家對(duì)于「學(xué)霸」的期待，有一堆必答題要去回答。

王小川自嘲，一度自己覺得百川成了三個(gè)公司：一個(gè)做模型，一個(gè)做toB商業(yè)化，一個(gè)做AI醫(yī)療。而王小川內(nèi)心真正想做的，并非市場所期待的通用模型問題，而是「為人類造醫(yī)生，為生命建模型。」

王小川一度覺得這個(gè)命題，在迎合更多業(yè)界必答題的過程中，從原點(diǎn)變成了「遠(yuǎn)方」，這讓他覺得很有問題。這種撕扯，最終以今年4月開始的大調(diào)整而和解。王小川做出了選擇：團(tuán)隊(duì)從450人精簡至不足200人，回歸扁平，回歸專注。人數(shù)少了，團(tuán)隊(duì)的「壓強(qiáng)」反而上去了，這讓他對(duì)于未來，也更有底氣和信心。

外界猜測這是「遭遇困境」后的被動(dòng)收縮，唱衰百川的各種報(bào)道滿天飛，這可能是王小川創(chuàng)業(yè)這么多年來被負(fù)面新聞包裹得最緊的一次。但是王小川本人選擇沉默、完全沒有回應(yīng)。按照他的原話是「我需要的是跟自己的內(nèi)心做斗爭，而不是跟環(huán)境做斗爭」。

直到8月12日，當(dāng)王小川帶著百川全新的醫(yī)療大模型Baichuan-M2亮相后，外界才終于看懂了他沉默的這幾個(gè)月在做什么。這款大模型的性能超過了OpenAI新近發(fā)布的兩個(gè)開源模型；而在閉源領(lǐng)域，它的能力也僅次于GPT-5。但這還不夠。對(duì)王小川而言，他的目標(biāo)，是在醫(yī)療這個(gè)垂直領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)通用模型的超越。

這個(gè)時(shí)候，百川感覺上才真正變回了「一家公司」，而王小川也終于結(jié)束「一言不發(fā)」，愿意坐下來和張鵬再次進(jìn)行一場長談。

這更像是一次坦誠的復(fù)盤，一次對(duì)過去兩年喧囂的總結(jié)。也是一次對(duì)上半年不少朋友「小心翼翼」的關(guān)心和擔(dān)心的回應(yīng)。王小川覺得他現(xiàn)在的狀態(tài)很好，因?yàn)樗辉傩枰卮饎e人強(qiáng)加的必答題，而是可以真正定義自己的問題，并給出他更銳利的答案。

以下為王小川與張鵬對(duì)話內(nèi)容實(shí)錄，有編輯刪減。

張鵬： 最近GPT-5終于發(fā)布了，我們?cè)胂笏鼤?huì)再次引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)的大飛躍，但世界給予的反饋，似乎并不符合這個(gè)版本應(yīng)該有的震撼?，F(xiàn)在大家探討AI coding的熱情、以及感嘆Anthropic估值已經(jīng)接近2000億美金的熱情似乎更高漲，你怎么看這些現(xiàn)象？

王小川： 這可能是美國激烈競爭格局下的必然結(jié)果。畢竟那邊牌桌上還有Grok、Anthropic等強(qiáng)勁的對(duì)手。值得注意的是，AI coding確實(shí)也呈現(xiàn)了一個(gè)可能比ChatGPT擁有更好商業(yè)模式和數(shù)據(jù)飛輪的通向AGI的通道。

很可能，今天OpenAI正處于一個(gè)相對(duì)劣勢(shì)的階段，在競爭壓力下顯得有些倉促地發(fā)布了產(chǎn)品。所以，給人感覺有點(diǎn)「拉下神壇」了。但我覺得這不代表OpenAI就此沉寂，更不意味美國AI創(chuàng)新后繼無人。恰恰相反，這證明了其他競爭者的實(shí)力，他們正在激烈地爭奪王座。

張鵬：我們?cè)撊绾卫斫膺@種現(xiàn)象？OpenAI有做錯(cuò)了什么嗎？

王小川： 從技術(shù)路線圖來看，我從一開始就更欣賞Anthropic的策略，尤其是它將代碼作為發(fā)展的中心，這條路是以API為中心，特別是深耕代碼能力。語言模型強(qiáng)化到代碼層面，就能夠賦能千行百業(yè)。

而OpenAI選擇是把重心放在一個(gè)C端的App上，

最初由Ilya Sutskever提出的「predict next token」（預(yù)測下一個(gè)詞元）開啟了大模型范式，沿著這條路走下去，代碼本應(yīng)是可見的、必然的方向。但或許是因?yàn)镺penAI的「包袱」過重，什么都想要，反而無法專注，也就難以找到最關(guān)鍵的軸心去突破。

當(dāng)它需要服務(wù)7億用戶時(shí)，就無法將代碼置于足夠高的戰(zhàn)略位置。我認(rèn)為這是一種路線圖上的風(fēng)險(xiǎn)。

我心中的AGI（通用人工智能），其核心是代碼能夠自動(dòng)運(yùn)行。對(duì)此我有兩個(gè)邏輯：一個(gè)是從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景出發(fā)，例如造醫(yī)生；但從更極致的技術(shù)追求來看，代碼才是中心。

因此，無論從產(chǎn)品形態(tài)還是技術(shù)路線圖來看，OpenAI都沒有走在我期望的路徑上。

張鵬： Anthropic的估值已經(jīng)漲到了1700億美元。我記得你每次都會(huì)強(qiáng)調(diào)，「語言才是智能的中軸」。所以「代碼語言」這個(gè)軸線上的高速發(fā)展已經(jīng)開始了唄？

王小川： 代碼，本質(zhì)上就是一種更高級(jí)的語言。

最近Geoffrey Hinton也開始講，人類智力的核心在于「類比」。這正是我一直信奉的，語言的本質(zhì)就是類比與推理。我之前反復(fù)推薦侯世達(dá)的《表象與本質(zhì)》，那本書用完整的篇幅闡述了這件事。

因此，數(shù)學(xué)是語言，代碼也是語言，而且是一種「可運(yùn)行」的語言。它就像圖靈機(jī)一樣，能夠解決萬千問題。所以，真正的道路是清晰的：首先，通過人類語言理解常識(shí)、學(xué)會(huì)溝通；然后，掌握數(shù)學(xué)語言與代碼語言，從而征服理科與工科。 這條路，我過去在很多場合都講過，從未改變。

今天代碼的快速崛起已經(jīng)開始驗(yàn)證其價(jià)值，更重要的是它的數(shù)據(jù)飛輪也已經(jīng)高速啟動(dòng)了。

其實(shí)代碼的終極用法，不是輔助程序員，而是它自己就能運(yùn)行。今天所有類似的Cursor工具，本質(zhì)上還是在輔助程序員。而一旦代碼能夠?qū)崿F(xiàn)自我運(yùn)行，AGI也就到來了。我還記得多年前在知乎寫過一個(gè)帖子，標(biāo)題是：「程序員是自己的掘墓人」?，F(xiàn)在，這句話正在被驗(yàn)證。

張鵬：以前大家對(duì)「智能的高度」特別充滿熱情，每次新模型的屠榜跑分都會(huì)被認(rèn)真討論很久，但感覺今天Coding帶來了一個(gè)「應(yīng)用的深度」和「智能的高度」可以一起前進(jìn)的事情。未來「應(yīng)用的深度」是不是會(huì)變得更被重視？

王小川： 沒錯(cuò)。單純的評(píng)測已經(jīng)不夠，已經(jīng)到了可應(yīng)用的階段。

其實(shí)除了代碼的價(jià)值已經(jīng)肉眼可見，今天大家對(duì)醫(yī)療的期待，也是與日俱增的。國內(nèi)大家討論得偏少，但其實(shí)醫(yī)療正迅速從「非共識(shí)」走向「共識(shí)」。盡管Anthropic在代碼領(lǐng)域跑得更快，但OpenAI在今年5月發(fā)布了Health-Bench，把醫(yī)療健康納入核心評(píng)測維度。在OpenAI的產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，「健康」與「醫(yī)療」被反復(fù)強(qiáng)調(diào)。甚至在發(fā)布開源模型時(shí)，技術(shù)報(bào)告開篇第一章，就是闡述它在醫(yī)療領(lǐng)域的進(jìn)展。

最值得玩味的，是在GPT-5的發(fā)布會(huì)上，唯一被請(qǐng)上臺(tái)為它背書的，是一位癌癥患者。

OpenAI身負(fù)著服務(wù)7億用戶的巨大「包袱」，這迫使它必須超越純粹的技術(shù)敘事，走向一條「以人為中心」的路線。在這條路上，醫(yī)療是其無法回避，且必須占領(lǐng)的戰(zhàn)略高地。

張鵬： 硅谷確實(shí)還在越來越熱鬧，但過去一段時(shí)間，大家都覺得國內(nèi)大模型領(lǐng)域許多備受矚目的創(chuàng)業(yè)公司，也包括百川智能，似乎都變得「安靜」了。這背后有什么共性原因嗎？

王小川： 身在局內(nèi)，我反而覺得這是一個(gè)極其自然的過程。

2023年是歷史性的一年，資本的恐慌性涌入和對(duì)未來的無限暢想，是技術(shù)變革的必然序曲。這有點(diǎn)像Gartner技術(shù)成熟度曲線的規(guī)律，當(dāng)期望膨脹到頂峰，現(xiàn)實(shí)與應(yīng)用之間的距離必然會(huì)導(dǎo)致一個(gè)調(diào)整期。當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)技術(shù)突破未能立即轉(zhuǎn)化為應(yīng)用爆發(fā)，熱情冷卻，行業(yè)便會(huì)安靜下來重新思考。

回答這個(gè)問題，必須從技術(shù)與環(huán)境兩個(gè)層面來看。技術(shù)層面，如果大家研究下OpenAI最新的開源模型，會(huì)發(fā)現(xiàn)它在基礎(chǔ)設(shè)施與工程化上的深厚實(shí)力，這不僅關(guān)乎算法。我們一度以為已經(jīng)拉近的距離，現(xiàn)在又被重新拉開。我們期待國內(nèi)同行在底層架構(gòu)上持續(xù)追趕，而百川也會(huì)在醫(yī)療這樣的垂直領(lǐng)域，做出自己的貢獻(xiàn)。

然而，比技術(shù)差距更嚴(yán)峻的，是來自大環(huán)境的挑戰(zhàn)。美國頭部公司動(dòng)輒百億美金的融資，以及像Anthropic年化經(jīng)常性收入（ARR）已接近百億美金的規(guī)模，這在國內(nèi)目前都難以想象。說實(shí)話，在這樣的牌局里，任何一家能夠「咬住」不掉隊(duì)，本身已是一件了不起的事情。

本質(zhì)上，我們和美國存在一個(gè)「時(shí)間差」。當(dāng)他們已經(jīng)進(jìn)入以ARR為核心的「摘果子」收獲期時(shí)，我們絕大多數(shù)人還身處圍繞基準(zhǔn)測試（Benchmark）和參數(shù)的「模型內(nèi)卷」階段。這種階段上的錯(cuò)位，會(huì)直接導(dǎo)致「底氣」的缺失。

張鵬： 這種「看ARR」與「看參數(shù)」的差異，根源在于技術(shù)，還是商業(yè)環(huán)境？

王小川：我認(rèn)為是雙重疊加：既有技術(shù)追趕的壓力，也源于商業(yè)土壤的不同。

張鵬： 那之前大家在模型上投入的熱情和資源，你覺得值得嗎？如果這是一場如此艱難的追趕？

王小川： 我認(rèn)為，這取決于一家公司的終極抱負(fù)。

如果你的目標(biāo)是打造一個(gè)輕巧、敏捷的公司，那么完全可以不自研模型。比如一個(gè)十幾人甚至幾個(gè)人的小公司，通過調(diào)用最優(yōu)的第三方模型，完全有可能快速實(shí)現(xiàn)正向現(xiàn)金流，并獲得資本的青睞。

但如果你立志要成長為一個(gè)長期的、具有系統(tǒng)性影響力的大公司，那么在模型層面的自主積累，就是一件不可或缺的事情。

02 重新變回一家「有自己命題的公司」

張鵬：最近投資圈都在「感謝」大模型公司「釋放了很多優(yōu)秀人才」，讓他們看到了不少值得投，值得搶的新項(xiàng)目。百川的業(yè)務(wù)和人員調(diào)整好像也挺大的，這背后你是怎么想的？

王小川： 你肯定還記得2023年百川當(dāng)時(shí)的策略就是「快」?？焖偃雸觥⒖焖偃谫Y、快速搶占技術(shù)身位。這讓我們?cè)诟叻迤谝欢冗_(dá)到450人。速度為我們贏得了有利位置，但也帶來了「思想無法統(tǒng)一」的后遺癥。

許多人帶著對(duì)大模型的熱情，甚至是源于FOMO的恐懼，加入了百川，我們卻未能真正「捏成一股繩」。公司內(nèi)部甚至自嘲，已經(jīng)分裂成了做模型、做醫(yī)療、做商業(yè)化「三個(gè)公司」。

后來，我在全員信中也坦誠溝通了這件事：我們必須回歸創(chuàng)業(yè)的初心——「為人類造醫(yī)生，為生命建模型」。

所以最近在組織上確實(shí)做了很多調(diào)整，直接說結(jié)果就是從450多人變成了不到200人，然后我們把管理層級(jí)從平均3.6級(jí)壓縮至2.4級(jí)，從今年4月到6月，花了兩個(gè)多月，我們完成了這次調(diào)整。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，人數(shù)少了，整個(gè)團(tuán)隊(duì)的「壓強(qiáng)」反而上去了，這讓我對(duì)未來更有底氣。我感到非常高興的是，最終留下的，是一支既有AI信仰，又對(duì)醫(yī)療抱有熱忱的團(tuán)隊(duì)。

張鵬：當(dāng)初的快速擴(kuò)張，在多大程度上是被客觀的產(chǎn)業(yè)節(jié)奏裹挾？又在多大程度上，是因?yàn)樽约褐饔^上沒控制好節(jié)奏？

王小川： 我認(rèn)為是「三七開」——三分客觀，七分主觀。

客觀上，在當(dāng)時(shí)那個(gè)狂熱的時(shí)間點(diǎn)，想要完全抵抗住浪潮的推力，確實(shí)很難。但更深層的原因，在于我自己。我確實(shí)為了迎合媒體、迎合團(tuán)隊(duì)、迎合外界的期待，做了很多「多余的動(dòng)作」。

比如，我對(duì)金融這類能快速變現(xiàn)的方向，內(nèi)心并無真正的熱情。但當(dāng)時(shí)有團(tuán)隊(duì)想做，有股東感興趣，我就「從」了。現(xiàn)在回看，這本質(zhì)上是自己當(dāng)時(shí)的「心力」還不夠強(qiáng)大。而攤子鋪得越大，心力被稀釋得就越厲害。

張鵬：現(xiàn)在想想的話，當(dāng)時(shí)有辦法更好的避免這種問題嗎？

王小川：我還真反思過，而且可能解法還真沒那么復(fù)雜。比如當(dāng)時(shí)如果我能堅(jiān)持面試每一位新同事，情況會(huì)好很多。因?yàn)檫@個(gè)過程中就一定會(huì)讓自己「慢下來」、想清楚。創(chuàng)業(yè)者一旦只判斷和選擇目標(biāo)，而不充分參與過程之痛苦，很多判斷就會(huì)出問題。

我看其實(shí)大家的節(jié)奏調(diào)整都差不多，我相信行業(yè)會(huì)回歸理性，大家也終將更專注于自己真正想做的事。

對(duì)我而言，這次調(diào)整最大的收獲，是未來變得前所未有的清晰。因?yàn)槲医K于明白，真正的斗爭，從來不是與環(huán)境的斗爭，而是與自己內(nèi)心的斗爭。

張鵬 ：前段時(shí)間因?yàn)檫@些調(diào)整負(fù)面報(bào)道滿天飛的時(shí)候，是不是有好多朋友給你打電話慰問？

王小川 ：慰問是有的。但大家似乎都有些小心翼翼，大都不敢打電話，反正就是各種謹(jǐn)慎小心的關(guān)心我，說的問的都挺含蓄。

張鵬： 你覺得大家為什么要來小心翼翼的「慰問」你？或者說他們?yōu)槟銚?dān)憂的是什么？

王小川：估計(jì)是覺得我壓力大。之前，無論對(duì)我，還是對(duì)百川，外界都抱有某種期待。當(dāng)百川的發(fā)展軌跡，沒有完全符合大家想象中那種高歌猛進(jìn)的劇本時(shí)，可能一種低于預(yù)期的感受便產(chǎn)生了。我內(nèi)心很清楚，媒體曾經(jīng)給予了多少贊譽(yù)，當(dāng)現(xiàn)實(shí)與預(yù)期出現(xiàn)偏差時(shí)，外界就會(huì)感受到同等程度的「失望」。

張鵬： 所有的媒體贊揚(yáng)，本質(zhì)上都是一種「預(yù)支的借款」。

王小川：特別對(duì)。要么是消耗過往積攢的信譽(yù)，要么是透支未來的承諾，但終究是要「償還」的。所以，外界的情緒，本質(zhì)上是與你的發(fā)展速度和最終成績緊密掛鉤的。 張鵬：在那段時(shí)間里，你本人真實(shí)的狀態(tài)是怎樣的？

王小川： 說實(shí)話，我確實(shí)沒有焦慮。我非常感謝大家的關(guān)心。很多人曾將自己對(duì)技術(shù)的理想，部分投射在了我們身上。所以當(dāng)百川的路徑看似「偏離」時(shí)，那種失落感是真實(shí)存在的。

而我之所以不焦慮，是因?yàn)槲铱吹搅舜蠹覜]看到的東西。

大家期待的百川，和我內(nèi)心真正想構(gòu)建的百川，其實(shí)存在一個(gè)錯(cuò)位。早在2021年，甚至在創(chuàng)立百川的公開信里，我就明確提出，我未來二十年的熱情在于生命科學(xué)和大眾健康。ChatGPT的出現(xiàn)，只是讓實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的路徑變得更加清晰和可行。

但在2023年那個(gè)時(shí)間點(diǎn)，整個(gè)市場都沉浸在一種狂熱里。無論是投資人、媒體，還是團(tuán)隊(duì)成員，他們都帶著美國最前沿的模式作為對(duì)標(biāo)，希望你做的跟美國一樣，因?yàn)槟鞘潜或?yàn)證過的、成功率最高的路徑。

在那種氛圍下，你去談醫(yī)療，是很難被聽進(jìn)去的。所以，我們當(dāng)時(shí)在某種程度上「迎合」了市場的期待，沿著大家都能看懂的「共識(shí)」路徑在走。

但當(dāng)我們的探索開始深入，逐漸回歸到醫(yī)療的時(shí)候，之前那些因大模型、AGI加入的人，都會(huì)產(chǎn)生一種跟期待不一致的地方。

而百川在過去一年里完成的最重要的一件事，就是經(jīng)歷調(diào)整，真正回歸到了我們自己對(duì)于未來的「意義感」和核心驅(qū)動(dòng)力上。

張鵬：你真實(shí)「第一人稱視角」的投身大模型領(lǐng)域的起心動(dòng)念是什么？我很好奇在過去的幾年間，為什么沒有去調(diào)整大家對(duì)你們的認(rèn)知錯(cuò)位呢？

王小川： 當(dāng)我決定下場時(shí)，是因?yàn)槲艺媲械馗惺艿搅恕改Ｐ汀沟牧α俊?023年初，我第一次深度使用ChatGPT時(shí)，內(nèi)心有兩種強(qiáng)烈的沖擊。

第一種，震撼。因?yàn)槲抑皩Ｗ⒂卺t(yī)療領(lǐng)域，對(duì)最前沿的技術(shù)進(jìn)展沒有那么緊密地追蹤。一上手，我心里就咯噔一下，意識(shí)到：天變了。我過往做輸入法、做搜索，每天都在和語言AI打交道，所以我能清晰地判斷，眼前的這個(gè)東西，和過去完全不是一個(gè)物種。

第二種，隨之而來的是一種失落感。我曾經(jīng)也算是AI圈的中心人物，但那一刻，我發(fā)現(xiàn)自己想做的醫(yī)療事業(yè)，似乎與AI的主旋律，變成了兩條平行線。

后來，我很快就想明白一個(gè)事：今天的大模型，能不能被用來「造醫(yī)生」？

這個(gè)想法，讓我內(nèi)心的兩條邏輯線索瞬間串聯(lián)了起來：

第一條邏輯：語言是智力的中軸。掌握了語言，就掌握了構(gòu)建智能、乃至「造人」的關(guān)鍵。第二條邏輯：醫(yī)生是醫(yī)療的中軸。構(gòu)建了「AI醫(yī)生」，就能掌握用戶、藥廠和科研的樞紐。

所以，技術(shù)上，我們?cè)凇冈烊恕?；?yīng)用上，我們則是在「造醫(yī)生」。因此，我們從基礎(chǔ)模型做起，因?yàn)槟悴豢赡芤蕾囈粋€(gè)不開源的外部模型，去構(gòu)建你的核心壁壘。

我的計(jì)劃始終是，超級(jí)模型里要走到AGI，超級(jí)應(yīng)用則要去「造醫(yī)生」。但問題是，當(dāng)時(shí)你向外界講述這個(gè)「超級(jí)應(yīng)用」時(shí)，大家聽不進(jìn)去，他們只能聽懂，或者說更愿意聽「超級(jí)模型」的故事。

到了2024年，我們意識(shí)到，以百川的資源和國內(nèi)的整體環(huán)境，你不可能同時(shí)在兩條戰(zhàn)線上無限拉長。從基礎(chǔ)模型到最終構(gòu)建一個(gè)成熟的「AI醫(yī)生」，這條路過于漫長，你不可能把所有事情都自己做完。

這就好比2016年AlphaGo出現(xiàn)時(shí)，我看得非常清楚，但這不代表我當(dāng)時(shí)就有能力親自下場把它做出來?；趯?duì)能力和資源的判斷，我們決定，必須「聚焦」在醫(yī)療上。

張鵬： 但這時(shí)候這種「錯(cuò)位」就開始劇烈的釋放「應(yīng)力」了？

王小川： 對(duì)。在我看來，這是戰(zhàn)略上的「聚焦」；但在行業(yè)眼中，這變成了「放棄模型」、「管不住團(tuán)隊(duì)了」……各種各樣的解釋都冒了出來，因?yàn)檫@不符合他們最初為你設(shè)定的那個(gè)「預(yù)期」。

張鵬： 所以你是如何消化這件事的？好奇為什么當(dāng)時(shí)沒有出來說說話而一直保持沉默？是不想說？還是沒的說？

王小川：肯定不是沒的說，我有很多要說的，但說的對(duì)象可能不是行業(yè)和公眾吧。因?yàn)槟闶紫纫獜膬?nèi)心接受一個(gè)前提：大家在不同視角下看到不同的東西，是正常的。

一旦你接受了這一點(diǎn)，就不會(huì)再有情緒上的內(nèi)耗。我不是去說服每一個(gè)人，而是清晰地表達(dá)，然后找到那些真正聽懂了，或者愿意花時(shí)間去聽懂的人，與他們并肩工作，這就足夠了。

我既不會(huì)因?yàn)橥饨绲牟焕斫舛鴳嵟?，也不?huì)因此而動(dòng)搖。我的價(jià)值，恰恰在于我可能比大家多看到了一些未來的可能性。同時(shí)，我的責(zé)任，是要去溝通和花時(shí)間「對(duì)齊」那些同樣懷有醫(yī)療夢(mèng)想、并選擇留下來的人，為他們創(chuàng)造一個(gè)最好的工作環(huán)境。當(dāng)你內(nèi)心真正篤定你想要什么時(shí)，這本身就是對(duì)自我的尊重，是對(duì)團(tuán)隊(duì)的尊重。

張鵬：所以這兩年，你最大的收獲是什么？

王小川： 我的第一個(gè)，也是最感幸運(yùn)的一點(diǎn)是：我之前想做醫(yī)療的夢(mèng)想，與大模型的技術(shù)突破，真正相遇了。

這就像我過去做互聯(lián)網(wǎng)的20年，本質(zhì)上是擁抱了一個(gè)巨大的時(shí)代浪潮。沒有時(shí)代，個(gè)體的努力會(huì)緩慢而曲折得多。而AI的到來，讓「造醫(yī)生」這件事，突然有了清晰可行的路徑。

我們已然上桌，技術(shù)讓夢(mèng)想有了「解」，身在牌局之中。我覺得是很幸運(yùn)的一件事情。

第二個(gè)巨大的收獲，是我個(gè)人心境的成長吧。

早年做搜狗的時(shí)候，追求極致，無法容忍任何與我認(rèn)知不符的東西，常常會(huì)因此陷入「為什么會(huì)這樣」的執(zhí)念，對(duì)內(nèi)、對(duì)外都產(chǎn)生了很多不必要的攻擊和消耗。

而現(xiàn)在，我可以說，我達(dá)到了十年來心境最好的狀態(tài)——一種發(fā)自內(nèi)心的平和。

當(dāng)然，遇到做得不好的地方，我依然會(huì)直接指出，但不再是老板對(duì)員工的指令，而是一種共創(chuàng)的狀態(tài)。我希望大家能真正地從內(nèi)心走到一起，共同去成就一件事，這本身就是一次巨大的提升。

過去，面對(duì)這種局面，我的反應(yīng)是憤怒——「為什么事情會(huì)走向失控？」，進(jìn)而產(chǎn)生對(duì)抗情緒；或者，是逃避——假裝看不見，期待它能自己變好。

而現(xiàn)在，我的選擇是：面對(duì)問題，解決問題。

張鵬：我記得你之前提到，你不喜歡學(xué)霸的標(biāo)簽，是因?yàn)閷W(xué)霸本質(zhì)上是要把別人出的題都回答得很好，但其實(shí)你想解自己的題。所以百川這次算是終于大聲喊出「自己的議題」了唄？

王小川： 沒錯(cuò)。創(chuàng)業(yè)過程中，一旦有了投資人，一旦置身于某種行業(yè)共識(shí)之中，你很容易就又回到了一個(gè)「公共題庫」里。對(duì)我而言，那意味著重蹈覆轍，回到過去那種狀態(tài)，而那并非我真正熱愛的事情。

比如，「對(duì)標(biāo)OpenAI」，這就是一個(gè)擺在所有人面前的「公開考題」。我們也很習(xí)慣性地去「應(yīng)試」，去解答這道題。

直到今年4月，當(dāng)我明確提出「為人類造醫(yī)生，為生命建模型」的時(shí)候——這才是我們?yōu)樽约撼龅念}目。

張鵬：2023年，國內(nèi)大模型賽道的玩家，拿到了大額融資。但今天，融資環(huán)境會(huì)如何影響這些公司？

王小川： 2023年，資本確實(shí)給了一波相當(dāng)可觀的支持。這其中不僅有美元基金，也有來自阿里、騰訊這類產(chǎn)業(yè)資本（CVC）的加持。到了2025年，我認(rèn)為資本環(huán)境的不確定性會(huì)顯著增加，獲取支持的難度會(huì)大得多。

相比之下，美國的資本支持力度依然非常大，這就形成了一種「比較優(yōu)勢(shì)」。在這種優(yōu)勢(shì)下，差距可能會(huì)被進(jìn)一步放大。因此，必須要思考：當(dāng)中國的資本支持不再充裕時(shí)，該如何走下去？

張鵬：「造醫(yī)生」是一件復(fù)雜且需要長期投入的事。你賬上的資金能為百川智能提供多長的「安全區(qū)」？

王小川：我們現(xiàn)在的安全期，長到即便公司完全沒有收入，也可以支撐120個(gè)月。所以現(xiàn)在要思考的不是安全問題，而是如何有效的把人和錢變成進(jìn)步和結(jié)果的效率問題。

所以你就理解我們近期的調(diào)整，確實(shí)不是基于壓力而做出的被動(dòng)選擇。這是一次發(fā)自內(nèi)心的主動(dòng)決策，我覺得主動(dòng)選擇砍掉那些我們不想再做的事情，就是一次比再融一大筆錢更有成果的進(jìn)展。

03 為什么「造醫(yī)生」比追求智能高度，要復(fù)雜得多？

張鵬： 百川近期發(fā)布的Baichuan-M2模型，表現(xiàn)如何？

王小川：可以說，Baichuan-M2是目前全球最頂尖的醫(yī)療開源模型，性能甚至超越了OpenAI新近發(fā)布的兩個(gè)開源模型。在閉源領(lǐng)域，它的能力也僅次于GPT-5。

OpenAI近來在醫(yī)療領(lǐng)域的投入有目共睹。他們新發(fā)布的120B和20B兩款開源模型，已經(jīng)顯示了深厚的基礎(chǔ)設(shè)施與工程實(shí)力。

在其GPT-5報(bào)告中，醫(yī)療也是重要部分。OpenAI強(qiáng)調(diào)自己的模型是全球唯一在Health-Bench（Hard模式）評(píng)測集上得分超過32分的，而Baichuan-M2的分?jǐn)?shù)是34分。同時(shí)，在Heath-Bench（標(biāo)準(zhǔn)版）評(píng)測中，目前全球也僅有我們的模型與GPT-5突破了60分大關(guān)?？梢哉f，在醫(yī)療AI這一垂直領(lǐng)域，我們已達(dá)到世界級(jí)水平。

我們?cè)?jì)劃在8月下旬，與技術(shù)報(bào)告一同發(fā)布。但OpenAI此次不僅是近三年來首次重返開源，而且將焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)了醫(yī)療。我們內(nèi)部研判，這是一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，是時(shí)候拿出我們的成果，與世界頂尖水平進(jìn)行一次正面的較量。

在中美科技競爭的宏觀背景下，我們必須承認(rèn)差距客觀存在。因此在醫(yī)療這一關(guān)鍵領(lǐng)域，我們選擇開源Baichuan-M2，不僅是為了讓外界對(duì)百川的實(shí)力有更透明、更深入的認(rèn)知，更是希望為中國整體的AI創(chuàng)新生態(tài)提供一份力量。

此前的M1模型，我們雖已在醫(yī)療領(lǐng)域有所布局，但尚未完全聚焦。因此，M2的發(fā)布意義非凡——它標(biāo)志著百川的戰(zhàn)略重心，從「全線出擊」轉(zhuǎn)向「聚焦醫(yī)療」后的第一次亮相。

張鵬：在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)布M2模型，本質(zhì)上是讓大家重新認(rèn)識(shí)百川。你會(huì)如何定義百川真正要做的事，以及你們?cè)诩夹g(shù)路線上的成長目標(biāo)？

王小川： 我們要在模型層面，做到醫(yī)療突出，同時(shí)通用能力保持在第一梯隊(duì)。

這其實(shí)是我們一直以來的一個(gè)念想，但在過去，坦白說，「醫(yī)療突出」這一點(diǎn)我們是沒能完全做到的。而今天，我們開始真正地做到了。

這相當(dāng)于我們「換了個(gè)身位」。過去，我們和大家在同一個(gè)戰(zhàn)壕里，在各種通用大模型的榜單（比如MAU）里打滾，試圖在混戰(zhàn)中找到自己的定位。而現(xiàn)在，M2的發(fā)布，是我們找到自己新定位之后的第一次正式亮相。

接下來，在今年內(nèi)，我們會(huì)陸續(xù)發(fā)布面向醫(yī)生和普通用戶的產(chǎn)品。

所以，我們規(guī)劃了清晰的三條產(chǎn)品線：基礎(chǔ)模型、醫(yī)生端產(chǎn)品、大眾端產(chǎn)品。今天的M2，只是我們宏大計(jì)劃中的一個(gè)起點(diǎn)。

張鵬： 今天我們看到，像GPT-5這樣的通用模型，延伸到醫(yī)療時(shí)表現(xiàn)得很強(qiáng)大。而百川選擇聚焦于醫(yī)療，做出了一個(gè)開源的、在性能上「接近」它的專業(yè)模型。這個(gè)時(shí)候，專用模型的獨(dú)特價(jià)值是什么呢？

王小川：我們的目標(biāo)，并不僅僅是「接近」，而是要在醫(yī)療這個(gè)垂直領(lǐng)域，最終超越通用模型的能力。

畢竟醫(yī)療不像數(shù)學(xué)或物理，僅僅依賴邏輯和公式。醫(yī)療知識(shí)體系中，既包含嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐评?，也融合了大量?dú)有的醫(yī)學(xué)認(rèn)知，甚至深受政策、法規(guī)和臨床指南的影響。

當(dāng)然，現(xiàn)階段去和大家反復(fù)爭論我們「如何」做到這一點(diǎn)，大家也聽不進(jìn)去的。只有當(dāng)我們做到，并且是持續(xù)地做到，大家才會(huì)回過頭來，重新審視并認(rèn)同我們當(dāng)初的想法。

這讓我想起了當(dāng)年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域兩條著名的技術(shù)路線之爭：Bert和GPT。當(dāng)時(shí)，Google憑借其巨大的品牌影響力和行業(yè)地位，力推Bert路線，整個(gè)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界幾乎都聞風(fēng)而動(dòng)。大家為什么相信Bert？答案很簡單——「因?yàn)樗荊oogle」。直到OpenAI的GPT-3足夠好后，大家才猛然回頭，重新認(rèn)識(shí)并相信GPT路線的巨大潛力。

張鵬：能否幫我們理解一下，以「造醫(yī)生」為目標(biāo)，為什么比單純追求「智能高度」，要復(fù)雜得多？

王小川： 今天的模型，普遍缺乏「提問」的能力。 它們的核心是「解題思路」——你提出問題，它給出答案。這或許并非模型發(fā)展的核心方向。

其次，像「減少幻覺」是所有大模型共同的課題，但在醫(yī)療領(lǐng)域更嚴(yán)肅，因?yàn)樗苯雨P(guān)乎生命健康。我們追求的是「循證醫(yī)學(xué)」，模型必須能精準(zhǔn)、可靠地調(diào)用外部知識(shí)庫來支持它的每一個(gè)判斷。

而這些需求，既不完全在當(dāng)前通用大模型廠商主攻的技術(shù)路線圖上，也無法用現(xiàn)有的技術(shù)范式完美解決。這就是我們的機(jī)會(huì)所在。

更進(jìn)一步，當(dāng)模型要真正落地為產(chǎn)品時(shí)，你還必須解決一系列應(yīng)用層的問題：如何符合當(dāng)?shù)氐恼叻ㄒ?guī)？如何融入人文關(guān)懷？如何通過Agent架構(gòu)將其能力進(jìn)一步提升？

這是一個(gè)全鏈路的工程。我們不僅要在底層模型上做得比通用模型更好用，還要在上面疊加厚重的應(yīng)用層開發(fā)，才能最終交付一個(gè)真正「可用」的產(chǎn)品。而這些，恰恰是通用模型公司缺少的。

張鵬：在你看來，要「造醫(yī)生」，還有哪幾個(gè)最關(guān)鍵、最核心的問題，是目前行業(yè)沒有解決，百川正在做的？

王小川： 首先，就是我們剛才提到的「提問」與「幻覺」，我們正在做，這是一部分。另外，

一個(gè)「好醫(yī)生」，遠(yuǎn)不止于此。它要有記憶力，能記住你的病史。同時(shí)，醫(yī)生不僅要與患者溝通，更要懂得如何與患者家屬溝通，理解并處理這些復(fù)雜的人際關(guān)系。這些是通用模型在設(shè)計(jì)時(shí)根本不會(huì)去深入思考的問題。

所以，我們的路徑是：在底層，死磕「提問」與「循證」；在應(yīng)用層，則要賦予模型更好的記憶和對(duì)關(guān)系的理解。

張鵬： 你其實(shí)是在智能的高度之上，疊加了多個(gè)嚴(yán)苛的約束和目標(biāo)？

王小川： 對(duì)。甚至我們還可以繼續(xù)向下延伸，比如在慢病管理和長期健康追蹤等場景中，都存在著大量的技術(shù)問題和用戶需求洞察需要去解決。

04 AI家庭醫(yī)生，將比無人駕駛更早到來

張鵬：從你的視角看，從技術(shù)基本就緒，到我們每個(gè)人都能擁有一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的私人家庭醫(yī)生，這條時(shí)間線你會(huì)如何預(yù)期？王小川： 我認(rèn)為，它會(huì)比無人駕駛更早到來。

張鵬： 這個(gè)判斷很有意思。為什么？

王小川： 我們明年（2026年）會(huì)推出大的版本迭代，它的技術(shù)成熟已經(jīng)肉眼可見。

將造醫(yī)生與無人駕駛對(duì)比，有很多相似性。因?yàn)榇蟊娖毡檎J(rèn)為，他們都與生命安全直接相關(guān)的，都很棘手。

但相比無人駕駛，造醫(yī)生更容易落地，第一個(gè)是因?yàn)闊o人駕駛并非絕對(duì)剛需，沒有AI司機(jī)，你依然可以自己開車。但醫(yī)療不同，沒有醫(yī)生，你自己無法給自己看病。

第二個(gè)是，無人駕駛的「人機(jī)協(xié)同」問題。我們知道，測試無人駕駛汽車的安全員，需要時(shí)刻保持精力高度緊張，隨時(shí)準(zhǔn)備接管，其勞動(dòng)強(qiáng)度遠(yuǎn)超普通司機(jī)。因?yàn)橐坏┫到y(tǒng)失靈，留給人的反應(yīng)時(shí)間可能只有短短兩秒。

但AI醫(yī)生和人類醫(yī)生可以形成非常高效、安全的分工協(xié)作。 AI給出的診斷報(bào)告或治療方案，可以由人類醫(yī)生進(jìn)行最終審核。更重要的是，在廣闊的院外場景，AI醫(yī)生完全可以獨(dú)立工作，因?yàn)樗恢苯由婕伴_具處方。

這里，我們內(nèi)部有一個(gè)洞察：能夠改變用戶行為，就是在創(chuàng)造價(jià)值。 價(jià)值不一定只體現(xiàn)在「診斷」和「開藥」。

比如，當(dāng)好幾位醫(yī)生給了你不同的建議時(shí)，你該聽誰的？當(dāng)你家人生病時(shí)，你是否應(yīng)該立刻送往醫(yī)院？這些大量的、關(guān)鍵的決策，本身就蘊(yùn)含著巨大的醫(yī)療價(jià)值。在這些場景中，AI醫(yī)生可以獨(dú)立發(fā)揮作用，甚至無需人類醫(yī)生配合。

張鵬：我們此前曾用自動(dòng)駕駛的L1到L5等級(jí)，來類比「造醫(yī)生」的過程。今天，你對(duì)這個(gè)分層有新的迭代與思考嗎？

王小川：今天我確實(shí)有了一些新的思考。過去我們套用自動(dòng)駕駛的邏輯：L1仍需人工主導(dǎo)；L2能在單任務(wù)上獨(dú)立工作；L3轉(zhuǎn)為機(jī)器主導(dǎo)、人類輔助，并處理多任務(wù)（如同時(shí)開具處方和撰寫病歷）；L4則基本實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)化，人類僅作為監(jiān)督。

這個(gè)分層邏輯，本質(zhì)上仍是從單一維度，即機(jī)器自身的能力來劃分的。

但我今天認(rèn)為，醫(yī)療的演進(jìn)需要引入額外的維度，比如場景，院內(nèi)還是院外？「院外」場景，就像是「低速無人駕駛」。這個(gè)市場空間廣闊，需求雖不像院內(nèi)那樣要求「一錘定音」式的高精尖，但其輔助價(jià)值巨大。

第二個(gè)新維度，是「關(guān)系」。醫(yī)療決策不僅是面向患者，更需要與家屬溝通，這其中蘊(yùn)含著深厚的人文關(guān)懷。我們常說一個(gè)詞叫「嘴替」。比如，子女直接勸說父母關(guān)注健康問題，他們可能不聽；但換成醫(yī)生的身份，他們聽從的意愿會(huì)顯著提高。

張鵬：最近，大廠們紛紛開始布局AI醫(yī)療。你覺得百川智能又進(jìn)入他們的射程之內(nèi)了嗎？

王小川： 我們做的是完全不一樣的事。第一個(gè)，我們的目標(biāo)是「造醫(yī)生」，而不是一個(gè)簡單的「健康顧問」。

其次，把產(chǎn)品形態(tài)做成一個(gè)小程序或一個(gè)APP，不是醫(yī)生應(yīng)該有的形態(tài)。醫(yī)生，就應(yīng)該有醫(yī)生的形態(tài)。當(dāng)你把它做成一個(gè)APP時(shí)，用戶潛意識(shí)里就已經(jīng)不把它當(dāng)「人」看了。 這里邊一個(gè)是關(guān)系，一個(gè)是使用習(xí)慣得一致。今天，行業(yè)里絕大多數(shù)公司在做AI醫(yī)生時(shí)，其核心訴求依然是「降本增效」。他們把AI當(dāng)成一個(gè)提升效率的工具，嵌入在原有的APP邏輯里，追求的還是日活躍用戶（DAU）之類的指標(biāo)。他們沒有把AI當(dāng)成一個(gè)「人」來看待。

張鵬： 你提到，明年我們或許就能親身體驗(yàn)到「百川造醫(yī)生」的進(jìn)展。能否提前描繪一下，我們應(yīng)該抱一個(gè)怎樣的「正確預(yù)期」？

王小川： 我相信大家都能想象擁有一個(gè)私人醫(yī)療顧問的場景，這似乎是行業(yè)的共識(shí)。但屆時(shí)你會(huì)發(fā)現(xiàn)，百川的思路與市面上其他做AI醫(yī)生的公司，截然不同。

但我最近還是進(jìn)步了一點(diǎn)，覺得預(yù)期管理這件事最簡單的方法就是做到再說，所以我現(xiàn)在就先不講太多了。

張鵬： 我猜想，你的最終目標(biāo)是讓服務(wù)直達(dá)用戶和家庭，而非僅僅嵌入醫(yī)院的某個(gè)流程體系？

王小川： 是的。我們的第一步是先進(jìn)入醫(yī)院體系，獲得專業(yè)的認(rèn)同與背書。到明年，我們就會(huì)將服務(wù)直接推向消費(fèi)者（C端）。