2022年11月30日，聊天机器人ChatGPT一经推出便迅速走红。上线5天，注册用户数超过100万；上线第二个月，月活用户突破1亿；上线第三个月，微软率先宣布要将旗下所有产品与其全线整合。此后，ChatGPT引发的科技海啸迅速席卷全球，并如同一只“无形之手”调控着AI大模型产业链的形成。
刘海峰有一种直觉：机会来了。
这与他过去两年面对元宇宙、NFT（数字化资产）两个风口时的态度全然不同，“虽然那些都是热点，但与我们的日常生活关系不大，只能算作高投机性项目。”
这并非未雨绸缪，而是真实存在的风险。2023年7月初，国内出台了大模型备案要求，依靠API接口获取境外大模型能力的模式受到挑战，导致去年年初时就接入OpenAI做应用的团队，在不同程度上陷入了困境。比如某在线设计平台，曾是国内最早推出AI生图的产品之一，并围绕AI生图搭建了社区生态。但在去年9月初，这家平台突然宣布“网站维护”，持续了一个多月后，依然是“网站升级中”的状态。
迄今为止，ChatU平台已接入OpenAI-ChatGPT、Claude、Llama、百度文心、通义千问、豆包等多家国内外的AI大模型，且公司还被还入选评为了微软FounderHub、英伟达初始计划、以及OpenAI的Tier5级别合作商。
最近，刘海峰与至顶科技&《码客人生》谈起自己的这段创业，依然笃定"AItoB"（AI在企业级市场的价值）是他最重要的决定。即便这段创业起步于一个简单的业务--销售ChatGPT账号--他也是从企业的角度出发，希望员工个人账号始终处在企业统管之下。
和刘海峰认识多年的朋友表示，“海峰并不以公司体量著称，但他所做的产品恰恰是企业在互联网时代、AI时代转型所必需的。”
而这次起步于2022年底的ChatU产品，则是为那些渴望利用AI大模型，但不知如何着手的传统企业提供了解决方案。
传统企业若想将一款AI大模型进行私有化部署，往往需要投入数百万甚至上千万的资金，然而对于一部分小公司而言，他们可能只需要一个简单的SaaS版本。刘海峰则扮演了一个“集成商”的角色，通过整合各家的大模型资源，二次开发了智能助手，并设置了内部权限分配和计费体系等重要环节，使传统公司能够以较低的成本利用这些技术。
刘海峰的故事还在继续，他坦言，自己做的这件事并非大家想象中的高大上，在技术上也没有不可逾越的壁垒，关键在于谁愿意长期投入，把大部分精力放在客户身上。
颇为有趣的是，刘海峰的公司坐落在北京海淀的新东方大楼里。前两年那里曾见证了一大顶级教育机构的撤退，一度让这座大楼的商业出租降至冰点。但如今，属于刘海峰这批人的创业机会，又从这里慢慢开启。
▋01AI大模型带来的机会
《码客人生》：首先请您介绍下，软积木是一家什么公司？
刘海峰：软积木其实很早就有了，大约是在2017年。
当时它作为一个商标，隶属于一家主要服务于开发者、运营源代码交易社区的互联网公司。这个社区专注于应用类项目开发，至今已经拥有超过108万注册会员，由于市场环境影响会员数已经趋于稳定。
至于现在的软积木公司，是2023年为了AI大模型的发展而独立而来，利用大模型技术为企业提供一站式解决方案。
我和几个老朋友迅速了解了这款产品，觉察到AI大模型的企业级应用是机会也是刚需。
因此在创业之初，我们选择了“AI大模型+企业级应用”作为我们的主要赛道，致力于为不同企业的不同业务板块提供量身定制的智能解决方案。
《码客人生》：解决方案这件事并不简单，第一步你怎么做的？
刘海峰：我们的第一步是解决一个看似简单的问题——企业如何为员工开设ChatGPT账号。
虽然早期ChatGPT的使用主要面向个人用户，但我们从企业的角度出发，思考如何将AI技术融入企业的日常运营，比如为员工创建的账号，能够在企业的监管下使用AI。
2022年12月30日，我们进行了MVP（最小可行产品）的验证，随后带领团队启动了企业级AIGC产品ChatU.ai（中文名“才兔”）的研发工作。2023年4月，这个产品正式上线。
鉴于当时许多人对GPT技术还不太了解，我还发起了AIGC北京社区，并作为PEC亚太区的合作伙伴，组织了十多场线下Prompt（提示词）活动。这些活动的参与度极高，最高时达到了97%的到场率，推动了AI知识的普及和应用。
《码客人生》：能详细说说“才兔”吗？如果说2023年4月上线的是产品1.0，那么现在的“才兔”有了哪些更新？
它和现在的形式基本相同，只不过当时我们主要依托于OpenAI的技术框架，尚未引入多模型的支持；智能体的概念及其功能也还未在我们的平台中实现。
随着技术的进步和开源与闭源的大型语言模型的涌现，我们逐步集成并推出了基于这些国内外诸多大模型的服务，才促成了我们的核心产品--才兔--一个企业级的、混合语言模型即服务(MaaS)的平台。
目前才兔平台已经成熟，能够支持企业定制开发各种智能体（agent），覆盖市场分析、客户服务、标书撰写、代码生成、医疗数据管理、保险评估等多样化的业务场景。
《码客人生》：对于客户来说，才兔平台如何用？
刘海峰：我们有两种版本：
SaaS版本不需要客户自己搭建，几乎不需要任何实施成本，只需要进行一些账户配置，就能完成初始化并直接使用。
实际上，将训练好的智能体集成到这些流程中，这样的集成工作量相对较小，只需要做一些接口对接即可。对接的人员也无需具备深厚的编码能力。这与传统的开发方式有很大的不同，过去往往需要从头开始设计架构并进行编码。
《码客人生》：所以这就是“软积木”这个名字的背后寓意？
刘海峰：是的，我们的目标是并不是通过技术开发纯软件，而是让软件的功能实现像搭积木一样简单。
《码客人生》：现在你们有多少家客户？为什么选择你们？
客户可以分为两类：
一类是腰部企业，员工规模在100～3000人，通常将我们的应用与他们的办公自动化（OA）系统集成。
当企业规模超过100人时，对于组织管理和数据安全的需求会更加迫切。大多数公司都希望员工在使用公司提供的资源和数据进行工作时，都处于公司的监控之下，不允许将数据带出公司。因此也就有了接入AI管理系统的需要。
另一种类型的客户是规模较小的公司，可能只有几十名员工，但会将我们的服务提供给他们的客户群体或学员社区使用。
如此一来，他们就能将原本分散的用户或会员行为整合起来，使之与企业的核心业务产生关联。而且企业可以控制所有资源和行为，包括用户的使用额度、使用频率，分发权限（确保正确的人能够访问合适的模型和智能体，并且在员工离职后能够顺利转移其资源）等。
▋02企业关心什么？
《码客人生》：现在AIGC形成了一条产业链，上游是基础设施层，如英伟达，阿里云，亚马逊云；中游是模型层，如OpenAI的GPT-4o，百度文心大模型，腾讯混元大模型等；下游是应用层，如HuggingFace推出的自动翻译、情感分析等工具。软积木处在哪一环？
刘海峰：我们定位是中间层，但靠近下游的应用，类似于AI界的Windows或macOS，即AI的操作系统--提供了运行AI大模型和开发更多AI解决方案的基础环境。
为什么我们能做这件事？
无论是数字化还是智能化，核心思想是将知识密集型的工作流程中的各个环节引入AI技术，比如内部知识管理系统、问答型应用、合同审查以及法律服务等领域。
但AI进入到企业实际上有一个过程。
现在很多大模型企业想直接把模型卖给企业用户，但这费用对企业来说是非常沉重的；
而且把鸡蛋放在一个篮子里有很高的风险，毕竟哪天你选的模型突然不更新了，更换成本还是很高的；
即便企业用户采购了大模型，也很难于实际业务结合起来，毕竟大模型与传统的IT有一定的区别，新的内容需要积极学习。所以有了AI操作系统的存在，通过操作系统将前端的大模型和后端的业务做了耦合。
《码客人生》：你们接入了国外大模型如OpenAI的GPT，也有国内大模型，如星火、文心等。这些大模型各有什么特点，你们如何根据需求来选择最合适的模型？
刘海峰：这些大模型可以被看作不同的矿场。
OpenAI的模型以其强大的推理能力和成熟度著称，就像是金矿。金子可以制作许多不同的物品，类比而来，OpenAI模型的应用范围非常广泛，几乎可以用于任何场景。
虽然金子的确非常珍贵，用途广泛，但成本也相对较高，而且有时候我们并不需要使用金子，而是可以使用铁或银。而国产的某些模型，它们在中文语义处理方面表现出较强的能力，还有一些私有或开源模型，它们的优势在于提供了更高的私密性，我们可以把它们比作银矿或铁矿。
我们会综合考虑这些特点，为不同的应用场景选择合适的模型。在创建智能体时，用户可以根据自己的需求选择基于特定模型的选项。
此外，我们目前也在开发支持多模型的流程化解决方案，这样用户可以通过多个模型协同工作，实现团队作战的效果。
《码客人生》：你们的合作伙伴，如微软、OpenAI、英伟达、亚马逊、甲骨文、华为、百度等，合作方式是什么？是将他们的模型集成到你们的服务中吗？
刘海峰：不完全是这样，我们与每家公司的合作都是独特的，不仅限于技术层面。
以微软为例，我们是微软的FounderHub成员，AI合作伙伴，微软为我们提供了资助额度达百万人民币。
英伟达方面，我们参与了他们的NVIDIAInceptionProgram（英伟达初始计划）成员。
其他公司如华为和百度，我们是华为云首批初始计划成员，首批百度AI应用市场合作伙伴，他们的AI应用市场提供了多样化的选择，我们根据项目需求选择合作方式。
总体来说，我们与微软、英伟达、百度的合作开始得较早，都在2023年，华为则稍晚，现在我们也在与钉钉合作。而且每个合作伙伴都有其特定的要求和标准，如果你想在他们的应用市场上架产品，你的产品就需要达到一定的标准化和成熟度。
《码客人生》：目前国产大型AI模型正在不断发展，一种观点认为，智谱AI、月之暗面、百川智能、面壁智能这四家公司是国产大模型“四小龙”，您是否担心这些大模型厂商强大之后，会直接涉足你们正在做的工作？
刘海峰：这种可能性是存在的，但从企业的角度来看，他们并不希望完全依赖于某一个大型模型。如果它们只使用某一个大模型，那就等于被这个大模型公司“绑架”。而且大模型技术还在不断发展之中，目前还不能确定哪家是最终的最优选择。
同样，如果大模型厂商这样做了，他们自然会首先推广自己的模型和产品，失去了“平台化”的意义。而且术业有专攻，或许许多厂商的软件产品本身很优秀，但与用户的联系不够紧密，没有形成一个有效的生态，是一个单纯的销售行为，收集不到用户反馈，这导致产品发展受限。
因此，我们的角色更像是一个“集成商”。
我们背后整合了众多大型模型，客户可以在我们这里自由切换使用不同的模型，不会受限于单一的大模型。
在生态建设方面，软积木的主要策略有两种：
一，我们创建了一个社区，名为“提示词工程”（PromptEngineeringConference，简称PEC），目的是为AIGC领域的从业者提供一个交流和探索AI创新的平台。
通过生态建设，我们向客户传达了一个信息：我们的产品、信誉和服务是有保障的，我们致力于长期服务客户。就像在超市购物一样，消费者更倾向于购买他们熟悉和信任的品牌。对于B端市场来说，这一点尤为重要。
《码客人生》：软积木的竞争优势或壁垒体现在哪？
刘海峰：坦白说，在技术上并没有不可逾越的壁垒，关键在于谁愿意长期投入。
▋03一个连续创业者的20年
《码客人生》：当国内大模型厂商招兵买马、比拼大模型性能、吸引融资，您已经做出产品，拿到客户，考虑规模化变现了，您自认为是这波AIGC风口里最先赚到钱的人吗？
刘海峰：可以这么说，目前我们主要依靠自身的盈利能力，而不是单纯依赖融资来开展业务。
作为创业公司应该首先自力更生，依靠自身的“造血”能力。我们相对来说比较稳健，没有追求一夜暴富，专注于通过正统的方式帮助客户解决问题，以此获得收益。
虽然我们也在寻找合适的融资机会，我们希望得到的不仅仅是财务投资，更希望投资者能提供产业资源，帮助我们实现对接，但目前看来并没有特别契合的投资方。
目前市场上的大部分风险投资（VC）都在观望AI领域，未必真正愿意投资。一些投资者甚至在完成尽调后，以各种理由退出。投资环境整体不佳，美元基金难以进入，退出渠道也不顺畅。
其次，我认为关键是找到适合自己的事情。
建议创业者不要做大模型厂商已经在做的事情，而是应该寻找自己擅长的领域。可以借鉴上一代互联网和移动互联网的发展，最终成功的往往是大型企业。早期市场上涌现的许多小型存储和合作服务公司，最终要么被大厂并购，要么被市场淘汰。
尽管大模型本身开发难度大，但围绕大模型的生态系统，还有许多可以做的事情。
我们定义自己是一家AINative（AI原生，从一开始就将AI技术作为核心产品和服务）的公司，目前员工不到20人。一旦超过20人，我们就不再是纯粹的AI公司了。人员主要分为三个部分：研发和产品、运营和市场、其他辅助人员。
《码客人生》：你们一年有多少现金流？
刘海峰：大约在千万左右。
《码客人生》：您是程序员出身吗？在创立软积木之前，您还有哪些创业或产品开发经历？
刘海峰：我不是，我大学（1999年～2003年）主修的是高分子材料。
2009年7月，我与业内的微软MVP（微软最有价值专家）在北京丰台成立了一家公司，易纵互联（北京）科技有限公司（EzongVianet），后来又在浙江成立了全资子公司。
微课帮的成绩很不错，上线仅30天就累计开课近500次，不到一年已经积累了国都证券、微软、拉勾、崔牛会、创业邦等不同行业领域的5000多家授课和培训机构。直到疫情之前我们把它卖掉了。
软积木最开始是用于帮助应用企业，快速、精准定位到目标软件，现在是提供软件系统开发，和AI大模型结合更多。
互联网让信息透明，硬件的价格日益稳定，软件的麻烦却一直未能妥善解决。无论是部分软件高昂的价格，软件买回后的闲置，亦或是盗版的猖獗，软件这一国家的基础性、战略性产业，都还有着诸多可以想象的地方。软件结合区块链是改善软件环境可以想象的方向之一，甚至是最好的方向之一。
《码客人生》：从互联网、区块链，到现在的AI，您似乎总能站在风口浪尖？
刘海峰：实际上，我所有经历都围绕软件开发，有两个标准：一是自己想做、二是自己能做。
比如当区块链技术偏离了初衷，我们认为这有问题，就及时停止了参与。包括后来的NFT（数字化资产）热潮，我们也没有介入。至于前两年的元宇宙，虽然是一个热点，但与我们的日常生活关系不大。
直到以GPT-3为代表的AI2.0时代开启后，AI像人脑一样思考问题，能参与到方方面面的应用，我才再次感觉到机会来了。
《码客人生》：AI大模型的到来，让许多程序员、产品经理和连续创业者的机会更多了，他们可能比没有IT背景的人更有优势。你对大家有何建议？
刘海峰：实际上，去年年初，大多数人对大模型还处于好奇的阶段。那时候流行的网络活动是给大模型出题或者讲笑话，随着AI大模型的智能涌现，很多人去思考大模型如何提高企业生产力，而不仅仅作为一种娱乐形式。
作为技术型创业者，我们能更早意识到这次技术是革命性的，产业链上有缺位。但我建议大家，还是要从商业角度来考虑问题，如果能够结合企业需求会更好。
IT人员不能只是在实验室环境中开发最小可行产品（MVP）或概念验证（POC），而没有真正推广到企业业务中。这样新技术就无法走到公司的业务端，无法成为真正的生产力。
其次，大家还要意识到，AI可以通过智能体的方式完成许多任务，这与传统的IT解决方案是不同的。而且传统操作系统（如Windows或Android）通常是围绕硬件CPU构建的，而AI操作系统则是建立在云计算基础设施之上的，更侧重于大模型的应用和跨模型的整合。
《码客人生》：企业对AI的认知是到位的吗，已经了解了AI的边界，还是需要你们做一些教育？
刘海峰：我们确实会碰到一些客户，他们在对AI了解不深的情况下向我们提出需求。
比如客服领域，有的企业认为AI可以取代人工客服。但实际上，AI在客服交互中的作用有限，一旦回答错误，可能会导致客户投诉，甚至在金融等行业可能会受到监管部门的处罚。更具体说，AI可以帮助客户做一些非实时的工作，比如通过分析客户的沟通记录，发现潜在的销售线索，而不是直接替代客服的工作。
再比如，有的企业对智能体的理解不足，认为很多东西都需要从头开发，做定制化的应用。我们也会进行评估，如果这个需求具有较强的通用性，我们会考虑将其免费整合到产品中，让客户直接使用，并且这个能力也可以被其他客户共享。
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