离开腾讯再创业，10人AI公司年收入数千万元

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

统计数据是AI公司“灵感时刻”所有业务的前提：

北京办公室只有10个人，有一个显示屏。员工一抬头，就能看到几组实时更新的数据:订阅通过率、端到端转化率、一周订阅用户数、当天订阅用户数。

在数据看板的底部，有四个区域的时钟:旧金山、伦敦、巴黎和北京，对应着公司最关心的市场:北美、欧洲和中国。

把数据报告和分析细化到分钟量级，是灵感时刻的日常工作节奏。

CEO康洪文描述了“智能出现”，团队可能比二级市场更仔细地观察数据:“只有有了数据，才能得到改善。如果你不是，没有人知道你需要优化什么。”

“measure数据”带来了快速的商业化进展:灵感时刻成立后三个月内，盈亏平衡实现；截至2024年底，公司ARR(年常规收入)已达近1000万美元，实现盈利。

证明了造血能力，也为康洪文带来了融资。据《智能出现》所知，最近灵感时刻完成了数千万人民币天使轮融资，包括美元基金Hi2在内的投资者 Capital，以及天使投资人Mikee Green、Yipeng Li等。

身为AI技术老手，康洪文20多年的职业生涯，汇集了大厂、创业、大学的复合经验。

2004年，他在微软亚洲研究所从事计算机视觉工作（CV）技术研究，师从沈向洋、汤晓鸥、华先胜，然后在美国卡内基梅隆大学获得博士学位。经过两次AI创业，康洪文随着公司的收购，担任腾讯PCG(平台与内容事业集团)高级总监。

在ChatGPT走红之后，康洪文看到了大模型带来的AI新浪潮。2023年10月，他离开腾讯，再次投身AI创业。

Aha Moment，灵感时刻，最早源于一句心理学术语，形容人们理解、豁然开朗的时刻——康洪文把这个词作为公司的名字：AhaMomentAI.com。

他感受到了Aha在模型浪潮中的感觉 Moment，找出“端侧算率爆发”与“模型体积下降”之间的交汇处。——翻译成白话，就是在终端上部署一个体积足够小、性能高的模型。

“两个趋势之间会有一个交接点。到达这个点意味着你可以在单卡上运行一个性能相当好的模型。”他解释说，“这肯定会带来创新的产品形式，解锁全新的产品体验和商业模式。”

到目前为止，康洪文最初的预测已经在业界得到了证实，比如轻量化端侧模型的兴起，以及新兴的AI。 PC浪潮。

但是在康洪文的眼中，理想的大模型落地形式是通过App提供给用户；包装大模型App，也可以灵活搭载PC。、任何终端硬件，如手机、智能产品等。

配备端侧模型AI PC，对康洪文来说，所能提供的服务是有限的：“AI 从设备制造商的角度来看，PCAI PC将自带一些底层和基本通用能力，AI 在PC上还是要运行App来服务专业人士的具体场景和需求。”

他向“智能出现”展示了产品的Demo。当3T的图文、音视频数据被拖入部署了十多个模型应用程序时，响应“总结Lady” “Gaga的相关内容”，App只用了不到一秒钟——这种响应速度远远快于在云端部署的大模型。

现在的顾客，对AI的响应速度很敏感。一个典型的例子是，无论是DeepSeek App，或者最近爆红的Agent商品Manus，“服务器响应太慢”，都是人们批评的点。

在优化AI响应速度时，灵感时刻发现的机会是为C端用户提供具有文本、语音和视频创作功能的App矩阵。这些应用程序提高了响应效率，因为它们在当地部署了大型模型。

然而，将几十个或几百个G的大模型存储在几个G的应用中并不容易。康洪文还直言不讳地对《智能出现》说:“估计技术要两三年才能完善。我相信这种趋势也在下注。”

但是，企业管理、业务推广，要求尽可能确定。回到2023年，当整个行业仍然是Scaling时。 在公司成立的第一天，Law的教徒康洪文做出了决定：先做产品和商业化。

在成立不到一个月的时间里，该团队对几种产品进行了测试，以测试商业化效果。到2023年12月初，公司从中筛选出希望大规模的产品，正式投放市场。2024年全年，团队的重点是实现大规模收入。

然而，康洪文避免谈论这些产品的名称和形状。“我不想曝光太多的商品。”他给出的理由是:“目前的商品都是过渡性的。我希望我们主动发布的是一个成熟的产品，它已经完成了我们的想法。”

“赚钱真的不难。”康洪文在经历了国内外的持续创业和腾讯的商业化考验后，说了一句在当前略显凡尔赛的话。

但是这个句子的初心，并非炫耀，而是展示其背后需要付出的艰辛：精确计算PMF(商品-市场适应度)。

只有10名员工受到启发，但每个人都访问了一个数据报警器。一旦业务数据在一定时间内出现异常，即使在凌晨，相应的负责人也会被电话铃叫醒，分析优化产品。

康洪文告诉《智能涌现》：“这就是创业的痛苦时期，你必须在短时间内把商业化做到极致。

数据驱动的方法论，来自前东家腾讯。

在腾讯，康洪文直观地看到了一个数据驱动团队是如何高效工作的:内部核心产品有上百个光数据指标，员工看到数据反馈后会有意识地优化方案，无需Leader提示。

但是现实中，对于绝大多数技术专业的企业家来说，寻找PMF并不容易。

技术人员创业，很容易重技术，轻商品。等锤子找到钢钉，一般都已落到人后，错过落地和商业化的最佳时机。

康洪文在最近两个小时的交流中强调了一个词。摆脱技术惯性”。

“在CMU，我也很熟练，总想在算法上做创新。”是他当时的导师和CV领域的著名科学家金出武雄给康洪文泼冷水。

当时他经常对学生说:“任何来CMU的学生都有技术问题。这个时候，每个人都应该思考你应该用技术解决什么问题。”

康洪文向包括员工在内的很多人推荐了金出武雄写的书《像外行一样思考，像专家一样实践》："像外行一样思考，就是让我们找到‘钢钉’，然后思考如何用工程能力去解决，像专家一样去实践。"

康洪文多次提到的另一个词，是“时间点”。

在某种程度上，他感到自己受到时间点青睐的技术人员。当每一项前沿技术发展起来时，他都很幸运地站在了一线。

比如在微软亚洲研究所，他有幸成为中国第一批可以在GPU上开发的工程师。当时，康洪文的工作是将AI视觉算法集成到微软的游戏终端Xbox上。

比如2012年，康洪文在CMU的博士项目就是现在的出路:智能眼镜。他总结了自己前半生的职业生涯:从云、PC到PC。Mobile，大部分硬件终端形式都做过一次。

随后，他开始创业，“时间点”代表着寻找市场，寻找融资窗口，以及先发优势。

2017年，康洪文在媒体采访中被问及“如何应对BAT的竞争”。他的回答是:他做得足够早。他告诉《智能出现》："回过头来看，这个答案太对了！一年之内，短片爆红，你能想到的大厂都结束了！

这段经历让他对当下最热门的“概念”保持理性。“你不能瞄准现在的目标位置，你应该瞄准他未来的位置。”他把创业描述为“一个可以移动的目标”，“创业不是做现在的事，而是做未来的事。在未来，时差将转化为你的堡垒。。”

对于2023年当时大模型的爆红，他有两个判断：

一是基于他对技术的掌握。"大型模型还比较初期，未来肯定会经历几轮大型技术范式迭代."

另一个是基于他对市场的理解。“到24、25年，资本和市场都会平静下来，你的产品和你的商业化肯定会回归理性。2023年我们要做的，就是为2025年做准备，在商业化方面先与其他公司拉开距离。”

作为一名技术人员，康洪文对于未能直接参与2023年模型预训练的浪潮也有一些缺点。在谈话中，他提到梁文锋，“他仍然是一个在前线打代码的人”。

在康洪文的显示屏上，“智能出现”看到他的那一天，还有一个几十页的DeepSeek技术分析PPT。

但作为CEO，他需要做出取舍，充分关注。如今，商业化的初步成功为“将大型模型包装到App中”的野心赢得了一些时间。

康洪文告诉《智能涌现》：“如果产品和商业化现在有所突破，那么我们就有耐心等到技术路线稳定的那一天，然后我们就可以直接使用最成熟的技术路线。”

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