--- author: Best Partners TV date: '2026-06-07' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=CumEZULfrQo speaker: Best Partners TV tags: - research-founder - neo-lab - artificial-intelligence - productivity-revolution - technological-paradigm title: 研究型创业者：从-1到1的加速创新与全新范式 summary: 本讲座深入剖析了智能时代下研究型创业者（Research Founder）的崛起。随着核心生产力向算力与数据转移，科研与商业化的边界正在消融。新型实验室（NeoLab）正以更短的研创距离和全新的生产关系，引领着从科学探索到价值创造的全链路创新。 insight: '' draft: true series: '' category: tech-trends area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: - Anthropic - OpenAI - SpaceX - 奇绩创坛 - DeepMind - 智谱 - Moonshot - 无问芯穹 - DeepSeek - MiniMax - 寒武纪 - 基流科技 - 极佳科技 - 光轮智能 - 帕西尼 - 本末科技 - 极壳科技 - Google - Microsoft products_models: - Claude Code - Opus 4.5 - AlphaGo - Gemini media_books: - Principia status: evergreen --- 首先非常感谢今天清华大学的同学们，可能有些也是老师。同学们、老师们，今天下午，我们**奇绩创坛**有机会跟大家分享我们奇绩创坛公开创业课的新的序列。其中里面第一课，探讨的是 **researcher founder**（研究型创业者）如何从 -1 走到 1。好，我们准备跟同学们分享内容。 这是一个全新的时代，跟过去一样。同学们、老师们，做任何一件事情，尤其是今天处在一个特殊时代，我们最为重要的，是把这个时代的主旋律、它的大的格局给看清楚。它有一个格局，格局背后是一个全新的范式。尤其是如何从 -1 走到 1，这是这个时代最最重要的一个主题。有了这个局之后，我们今天重点跟大家分享的是新的思维，这个时代是需要全新的思维的，同时需要新的实践，但更为重要的是，把握住全新全方位的机会。所以这是我们今天给大家准备的内容。 ### 时代主旋律：研究型创业者的崛起 首先先讲格局。这张图不同的版本，我过去五六年用的挺多的，今天这个版本，给同学们讲一下这张图的历史与大的背景。人类的历史，它永远是技术驱动社会的变革。在任何一个时代，都有这个时代的核心生产力所决定。在当下这个时代，核心生产力其中有一波人，他是财富创造是最高的，就是**研究型创业者**。毫无疑问，我们这个时代在早期，在以极高的速度往前推进。 我们来看一组数字，这是今天在美国实体经济和资本市场上，体量最大、增长速度最快的新兴巨头：**Anthropic**、**OpenAI**、**SpaceX**。尤其是 Anthropic，后面我们也会讲，Anthropic 的真正的引擎是什么。Anthropic 今年跟去年比，它的收入目前为止已经是 80 倍的增长，从今天看到的发展趋势，它很快超过 OpenAI，总估值超过 1 万亿，今年是大概率的事情。再过几年，大家想象一下这家公司、OpenAI 过去三年多它的成长速度。SpaceX 是人类历史上最大的 IPO。这些公司、这些企业，同学们老师们，他们都是研究型驱动的，他们的创始人都是研究型创业者，而且这个趋势在不断的加速。 这是我们今天重点要讲的，大家可能都听说过这个词叫 **neolab**（新实验室）。他们更为研究驱动，他们的增长速度更快，他们未来的规模将更大。大家看一下，从 2020 年开始，去年有 18 家，今年前五个月已经 9 家多。其中有几个值得关注一下。 我们举两个例子：第一个，thinking machines 是 OpenAI 的前 CTO 创立的。这公司一岁半不到，当下的估值是 500 亿美元；一岁半不到的公司，500 亿美元的估值。还有一家公司，5 个月之前成立的，这里 project prometheus 是 Jeff Bezos 的公司，做物理 AI 的。这两家是去年成立的、今年成立的。还有一家叫 ineffable intelligence，正式成立是去年 11 月，6 个月不到。这家公司的创始人，可能同学们都应该知道，创始人 David Silver，原来做 **AlphaGo** 核心的作者。他的种子轮资本第一轮融 10 亿美元，第一轮估值 40 亿美元起步，都是这么高。我们为什么会讲这是刚刚开始？今天这个课，核心要讲这只是刚刚开始。我们一定要理解今天这个时代，它背后的大的格局是什么，它是怎样被驱动的，我们该如何参与。这个数据是很明显的，这个速度在加速。 同时在中国也一样。这三家公司，我前面讲了就不再单讲，thinking machine、ineffable、project prometheus，这三家公司我前面讲了 CEO。那再讲一下，中国这个趋势也在往前走，因为美国的实体经济、美国的资本市场，相对中国来讲，我们还有一部分的距离，但这个趋势也非常非常明显。大家看一下：**智谱** 6岁，**Moonshot** 3岁，**无问芯穹** 3岁，**DeepSeek** 3岁，**MiniMax** 4岁，**寒武纪** 10岁，还有一个上市的**长鑫存储**，可能是中国马上就最大的公司。他们都是研究驱动的公司，公司的创始人都是 research founder。在体量上，咱们中国跟美国比还有一段距离，但是趋势是一样的。 那中国的 neolab 在哪里呢？也在发生，这个趋势还没有完全明显。我们跟各位同学分享的是，在我们奇绩创坛，我们看到的中国的 neolab。这都是我们奇绩投资的公司：**基流科技**，清华的，今年港股排队上市，今年大概率上市，有可能是中国大模型 Infra 第一股。我今天还记得，胡效赫同学来申请奇绩创业营，那个时候他中国融了一圈，基本上都没融到，然后我们面试的时候，噢你是做 RDMA，做 RoCE 的，当然投。那个时候讲点小背景，RDMA 是我在微软的时候，我的组织推进，因为那个时候是 CPU，Kernal 和 Kernal 没有连接，我们的搜索引擎想聚合更多的算力。当然现在是用来连接 GPU 卡的。我想讲的是奇绩，后面我们会介绍，由于我们的背景，由于我们的导向，就是很愿意去扶持年轻，在很早期的技术当中，那个时候你说 RDMA、RoCE，全中国可能没有一家投资机构说我要投，但在我们眼里毫无疑义，这肯定要投。就很高兴看到它今天马上就要上市，当然它上市只是走出第一步，后面还有发展的空间。此外还有**极佳科技**，也是咱们清华系，百亿公司；**光轮智能**，中国目前最大的数据合成公司；**帕西尼**，做触觉传感器；**本末科技**，做机器人减速器；**极壳科技**，做外骨骼；还有更多更多的。 奇绩怎么讲，他们都还早，但是同学们，尤其是像清华这样一流的学府，我们必须关注这个，这个时代最最重要的趋势：研究型创业者、研究型创业公司 neolab。 ### 全新生产力：研究重构核心生产要素 好，我们讲了这个现象之后，一定要跟同学们分享它背后的原理。为什么这个现象会发生？什么力量在驱动它以这么大的规模、这么高的速度往前走？背后的核心原因是全新的生产力。这是咱们清华的特色，我已经习惯了，上课的那个好像某个时间点有放音乐的。 背后是新的生产力。这里同学们，我给同学们一个小的建议，有的时候得用**第一性原理思维**。这是生产力的核心定义，从政治经济学、宏观经济学来看，什么是生产力？生产力最最重要的是生产者，今天是以人为主的，以后是机器生产者；还包括生产过程、生产工具、生产对象。今天的生产力，它在结构上，在关键元素上都发生了根本性的变化。 过去的生产者是开发人员、市场人员，今天越来越重要的生产者是**研究人员**；过去的生产过程是开发过程、运营过程，今天越来越重要的生产过程是**研究过程**；过去的生产工具是各种各样的设备，今天**算力**成为最为核心的生产工具；生产对象变成了**数据**。这是生产力的关键要素，都发生了根本性的变化，这是它背后的原因。 ### 研创距离的坍缩：从工业革命到智能时代 好，我们再继续看一下，他是如何从过去走到今天的。这里，我要跟各位同学们来分享一下它的历史。我们只有静下心来，把它的来龙和去脉理清楚之后，我们能够完全理解这个时代的大局：研究跟生产，它的关联是怎样的。它起源于启蒙运动和工业社会，启蒙运动带来了科学，我们今天所有的现代生活，都是启蒙运动的科学带来的。科学是驱动工业进步的研究体系科学，但是研究跟创造价值，历史上它的距离都很远，研究都不直接参与生产。但是现在我们前面讲的研究，已经直接参与生产过程。 那我们就看下这个历史，看这个例子。工业革命的产生是物理，是机械，是牛顿力学带来了第一次工业革命；第二次工业革命之后带来了信息时代；今天是智能时代。这是历史发展的轨迹。研究核心是解决不可能到可能的问题，我们先定一下什么是研究：研究是把过去认为不可能、不可行的，变成可能、可行；生产是把可行的能力变成价值，满足人类需求。 我们就做了个比喻，从不可能到可能是从 -1 到 0，从可能到价值产生，是从 0 到 1；1 到 100 比较容易。同学们，这里有个重要的关键性的原理：从不可能到可能，它有内在的高风险，内在的非确定性。尤其是改变世界的科研，从 0 到 1 风险更大，非确定性更大，1 到 100 相对来讲比较容易。所以整个驱动人类社会进步的，就是从 -1 到 0，从 0 到 1。过去的历史，从 -1 到 0 和 0 到 1 是分开做的，今天开始一起做。怎么做？如何做？什么样的人做什么事情？这是今天我们这门课的核心。 这是这个时代我认为非常非常重要的发展基础。过去的研究体系，清华是中国最高的学府，我们都知道怎么做：在实验室看论文讨论，做实验写论文，传播知识。企业把已经形成论文书籍的可行的技术，把它做商业化。过去历史一直是这样，从工业革命开始。但信息时代开始不一样，后面我会讲，从微软开始，从 Google 开始，它越来越接近。到了**人工智能时代**，可以说从 OpenAI 开始，它是完整的一起做。继续往下走，更是内在的分不开，这个时代的机会也来源于这个大的趋势。 我再具体展开一下，过去的研和创，它的距离一步一步走到今天。首先我们看第一次工业革命，核心的研究是以牛顿为代表的力学和物理动力。它的研究是从 1665 年到 1687 年，它的研究结果是三本书，**《Principia》**（自然哲学的数学原理）。等了 89 年之后，才有瓦特的蒸汽机。所以研和创它分得很开很开，跟石油产品分得很开，这是第一次工业革命。第二次工业革命，核心的研究是麦克斯韦及其方程。大家看到，其实过去的研究是写书的，牛顿是写书的。到了麦克斯韦的时候，他的研究结果是写成论文，电磁场麦克斯韦的方程。但是真正变成创造价值，变成产品，是 31 年之后马可尼的无线电报。到了后面，电磁场作为核心理论改变了世界，包括我们今天用的芯片计算等等，都基于这个研。 但是到了**信息时代**，大家看就开始不一样了。我在微软待了不少时间，在雅虎等等，谷歌差不多。研究和创造、研究和生产在同一个公司里面，在不同的部门，它的奖励函数不一样。我管过可能是历史上最早和众多的研究团队，在雅虎的时候，建立雅虎研究院，他们的奖励函数还是发论文；雅虎的算法工程师，奖励函数还是公司的股权。虽然微软这些公司，信息时代放在一个屋子里面，但是它的奖励和资源分配还是不一样。 到了今天，从 OpenAI 开始，它不光是一个公司，它在同一个团队，在业务部门，奖励函数、激励机制、资源分配，完全是研究和生产是一体的。距离缩短的，主要是创新的速度的加快和创新的规模的提升。所以分析这些历史案例，是帮助我们彻底看清楚历史发展的大趋势。我们从工业革命到信息时代，到人工智能时代，看它的生产力的变化，我们看到，研究越来越直接的参与生产过程。这是这个时代最为重要的格局的一个核心要素。 ### 相变临界点：硅基智能的独立运作 接下来，我跟同学们分享这个临界点。这个临界点挺重要挺重要。我们人类社会有几个大的临界点：从农业社会到工业社会是一个临界点。我后面会讲这个临界点，为什么？因为农业社会人类也有工具，但是一直要人去操作这个工具。工业社会彻底改变我们生活的方方面面，核心是机器操作机器。 我们今天这个临界点，是 Anthropic 的 **Claude Code** 带来的。从对话交互人工智能变成 **Agentic AI**（代理型人工智能：具备自主规划和执行能力的 AI 系统），硅基智能将脱离人类独立，人类干越来越多的活，越来越持续干。今天可以写几个小时代码，接下来可以做几个月的科研。这是一次巨大的临界点的相变突破，因为在通用智能的时代，尤其是 Anthropic，可以带来的是两大核心能力的综合：第一，Agentic AI 可以让人类只要提问题，提我接收答案的标准，我就可以让 AI 帮我做研究。研究的速度越来越快，研究的力度越来越强，AutoResearch 大家都知道。同时，研究的产出是直接的生产力：写的是代码，做的是企业规划，做的是材料设计、药物设计。它直接产出生产资料或者生产的结果。 所以这两个因素加在一起，我们人类时代的进展到了比工业革命更大的一个相变。从农业社会到工业社会，是一个很大的相变。农业社会跟工业社会很不一样，核心是在工业社会，机器操作机器。在 Anthropic 的 **Opus 4.5** 之后，去年 11 月开始，硅基智能可以独立的去做越来越多的规划，越来越多的产出，越来越多的科研，它自己也可以做研究。所以前面讲为什么这些公司越来越多，估值越来越高，增长速度越来越强，它背后的原因是，我们过了这个临界。 ### 重构生产关系：NeoLab的组织进化 讲完生产力之后，我可能更要讲的是生产关系，这才是更为核心的。我们前面讲过了，这个生产力就是研究直接参与生产过程。要把这种产能释放出来，它必须要全新的生产关系才行。这里有大量的机会和大量的需要产出的。 首先讲过去。过去的生产关系是两类不同的组织，两类不同的奖励函数。过去的科研机构他只做 -1 到 0，他只解决从不可能到可能的问题，他们的研究产出是论文。论文跟后面的生产价值创造它是脱节的。企业从可能到价值，它造成的现象是短期行为。他不会去投入大量的研究。他的评估方式，研究和产出脱节。尤其是对于过去的评估方式，在清华我跟所有同学都讲，今天的评估是 peer review（同行评审），是论文引用，是专家的点评。 这是过去。到未来、到今天的，以 OpenAI、neolab 为代表的组织，都是三个圆圈在一起的。又做研究，又做开发，又做市场产品。这个组织是从 -1 到 1 的组织。这是我们今天核心的主题。我们每位同学都可以成为 research founder，成为研究型创业者。但我们得把从 -1 到 1，它的生产关系是怎样，得理清楚。 首先我们讲一下它生产要素：算力、数据、算法，基本就是人。研究成为直接生产力，从研究到价值的距离，其他都缩短了。但是生产关系，我们要考虑的，是分配的重构，是激励机制的改革。这个要平衡好的是长期利益和短期利益，它也有短期利益。更要平衡好的是资源分配，因为你们每个人以后都有机会去建立自己的公司也好，团队也好，你们关注的是资源分配如果脱节了，激励机制不符合这个时代的要求了，对价值创造和对未来需求的分配评估就不对了。 我后面会展开讲，但是这一页非常非常重要：新的生产关系和新的组织。这是我们这个时代每个未来的 research founder，不管你选择做什么，都需要关注的新生产力。首先是生产关系。讲完生产关系，最最重要的是讲人，这是我们今天核心的课程的主题。最最重要的生产力永远是人。这个时代的人很重要很重要，有两个特性：第一，要求确实更高，你要既能做研究又能做产品；但是机会是空前的，你的能力是全方位的放大，发展的趋势是千行百业都将被重构。 可以说明确一点，这个时代的局很特殊，它的主旋律也很清晰。这个时代的主角，这个时代的中坚力量，就是今天我们在座的每位同学。我们都有机会，可能我们借鉴乔布斯的 one more thing。可能有些同学在线下听课的时候想：我学文科的怎么办？好消息！我先跟大家讲讲斯坦福大学 2026 级计算机本科的数据，394 个毕业生，只有 23 个找到工作（这个数字我们在官网上验证过），剩下来的有 100 多个当小哥，美国的快递都在去开车，还有 120 多个免费打工（混 TOKEN，还是要通 TOKEN），剩下来的去补修学别的。如果这种计算机科学不懂人类的需求，在未来这个时代，你没法真正成为这个时代的好的 research founder。 所以如果你是学文科的，学非技术科学的，反而是好消息。因为今天的 AI，你用可以用 deep research，你可以用 auto research，研究的门槛被降得越来越低。你关键要有高的认知，能提好的问题，有好的品位，知道什么是高价值的。研究可以让 AI 来做。所以从 -1 到 1，这个时代最最关键的要素是你的格局，你的抱负，你的好奇心，你的探索欲望。你能持续走下去就有机会。 所以总结一下，这个时代的格局是全新的生产力、全新一代的生产关系、全新一代的人才、空前的机会。本质上解决的是科学的风险，确实有风险，很多难的科学问题风险很高。有一些得解工程风险，比如说历史上的曼哈顿工程，本质上放射物理，物理我们已经知道了，只不过工程怎么做我们不知道。有些领域，工程的探索可能比科学上的还更难一点。但是是科学风险和工程风险同学们顶上。 所以早期的研究，包括今天的主要的研究性大学，都是在做这个东西。所以历史上就是研究型大学，贝尔实验室等等就够了。但是到了数字化时代就不够了，又开始用算力用数据了，如果你没有市场化，你哪来数据？如果你要研究新的脑机接口，不做市场化，可能吗？你要找到一种新的药治疗癌症，没有数据可能吗？所以越来越多的研究组织就开始要有市场风险了。市场风险是从 0 到 1，它的风险更难，也就说历史上的案例没法拿来用，因为市场风险是大自然没有跟我们博弈，市场是博弈的。市场风险永远是最难的，尤其是从 0 到 1。 而且今天的 neolab，你还得承担**资本风险**。就像 OpenAI，你要融 1,000 多亿、1 万多亿美元，这种能力这种本事，是非常非常不一样的。我们过去在奇绩创坛，有的时候看一个项目，说这个项目要做新一代的量子计算，我们可能第一判断，这个团队长得是不是像融 100 亿美元的团队？融不了 100 亿美元，那怎么做新一代的量子计算？不是说你科学不好，你科学可能很厉害，但你没法融那么多钱，就没法做。我们必须客观实事求是分析。 这个新的范式带来的是未来的前沿组织，这四种风险他都要有能力承担。过去的历史它是分开做的，但今天是一起做的。所带来的是新的实验室 neolab，它是实现科学新的范式的组织单元。新的生产力、新的生产关系，我们还在早期探索过程当中，但基本属性已经开始形成。大家都知道这是典型的 neolab，它的特色是什么？**小团队**、**高端人才**、**融资起步高**、**估值起步高**。它是完全研究驱动，能力突破，再做商业化，因为从研究到生产的距离很短很短。前面讲我们经过一个相变，AI 可以缩短从研究到生产的距离。所以这个时代背后的核心探索，是我希望今天每一位同学，每一位老师要认真思考的：在科学的第四范式之下，我们的组织单元是什么？neolab 是探索这个组织单元的一个前沿的形式。 最为重要的是，我们整个中国，整个全球美国都在探索的产学研的全新组合，未来的组合是长得怎样，需要一段时间探索，但结构我们基本上看得见。核心人类的进展永远是**技术推、需求拉**。创新是最为关键的，核心就创造价值。什么是价值？价值是满足需求的能力，叫价值创新。人类有四种组织：大学、科研机构、大厂和研究型创业公司。今天跑的从需求直接跑到基础研究，跑得最起劲的是这波人（研究型创业公司）。大厂现在也开始有小的团队组合了，谷歌的 **DeepMind**、**Gemini** 就是类似这样的组织。在中国在全球，大学比科研机构更活跃一些。我们只要看清华就知道了：智谱、月暗、无问芯穹，越来越多的团队都在从清华里面产出来。这里面有很多 neolab 在这里面，到一定的时候他们就会脱颖而出。科研机构，如寒武纪，也是在中科院出来的。 所以它的内核是从 -1 到 1 的团队。最后要形成的是一个全新的、从 -1 到 1 的生态。今天我们大家都知道了全球格局，能在这个前沿跑的就是中国和美国。中国尤其是像清华这样在北京人才密度很高的地方，是非常有机会打造这样的生态。硅谷为什么这么强？就它生态强。好的生态就是**人才密度**、**技术密度**、**资源密度**、**机会密度**。有多少公司有很高的概率可以上市、可以退出？清华北京，是非常非常有机会的。 ### 价值创造的终局：重塑创新生态与普惠精神 好，我们把范式也讲完了，我们最后讲一下今天的核心的主题：如何从过去走到未来。从 -1 到 1 是这个时代的主旋律，这个时代的主力是研究型创业者。 我再稍微讲一下，人类历史上重要的相变。人类成为智能，第一次相变是**学会用工具**，用工具是人类历史上第一次相变，跟别的动物不一样的。**学会用火**是非常重要的一次相变。因为用火，我们开始吃熟食，吃熟食让我们的大脑比其他动物大脑效率高很多。火是第二次相变。从农业社会到**工业社会**是第三次相变。因为农业社会人得操作工具的，工业社会是工具操作工具。我们可以发射卫星到星际去，我们可以做任何尺度、维度、规模的操作，人的能力，用工业社会在操作层面无限的放大了。 去年 11 月开始，从 Opus 4.5 和 Claude Code 开始，Anthropic 这家公司开启了新的一页：**有硅基可以独立于我们持续干活了**。今天先写代码，以后是几小时几天几个月干我们想让他干的活。我们四次相变要继续持续，这个相变的就是研究和创新一起做。研究型创业者，是这个时代的主要的力量。 我们从过去看向未来，这些都是先行者。可以说我们在研究，最早的研究性创业公司可以说是 **SpaceX**。2002 年，20 多年前。同学，我们得想一个问题：为什么做航天做的好的不是 NASA？不是波音？是一个创业公司？就是他需要新的生产力和生产关系，新的资源配置。十多年前，DeepMind 和 Neuralink，今天的越来越多的 neolab、SpaceX。马斯克我就不多讲，坚持第一性原理思维，极高的格局，极大的胆识，去根本性的推动人类社会的进步。 DeepMind 的 Demis Hassabis 一开始就说：我要成立一个研究性创业公司，一开始就创业的，我要研究智能，把智能研究好了以后，用智能去解决所有的科学问题。我为什么会分享这个？我们在中国完全有机会，我们要的是这种格局，这种抱负，这种胆识，去探索。Neuralink 过去很难想象一个创业公司把设备植入到大脑里面去，但今天我们已经看清这个局面了。真正要把脑机接口走向未来，能够驱动未来的还是 neolab，它需要这样的人才这样的资源配置。 在中国我们最后总结一下，我们很明显地处在一个文明上升的一个过程，机会空前：十五五、AI+、2035年科技强国。从我个人看到的，我就毫无疑问我们有这个机会。我们在这里要做的，同学们我想给大家分享，我们今天的人才有这三种素质的综合：从不可能到可能，我们能做；从可能到价值，我们能做；最后再**从价值到普惠**。 为什么有人工智能，它的边际成本是 0，最终一定是普惠的？任何产业如果边际成本是 0——边际成本为什么是 0？是光伏，光伏的输入是 0。我们每位同学都有可能成为**有企业家精神的科学家**，**有科学家内涵的企业家**，最后要有社会责任，要有担当。 不管我们做什么，我基本上每次都会跟同学们讲，不管我们做什么，最后仍然要做的是选择善良，**善良是我们的选择**。同学们不管你做什么，永远选择善良，成为有担当的人，我们可以在中国，完整的把握好这个时代的机会。好前面我们基本上讲完了，非常非常重要，一定要从第一性原理看懂这个局。