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　　去年4月29日，习来到位于徐汇区的上海“模速空间”大模型创新生态社区调研时指出，上海要总结好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验，加大探索力度，力争在人工智能发展和治理各方面走在前列，产生示范效应。

　　一年来，模速空间入驻企业增至300多家，载体空间已超5万平方米，并带动徐汇区集聚超900家大模型企业。近期，模速空间接连获评工信部首批国家“卓越孵化器”、 2026年度中国青年五四奖章集体和全国五一劳动奖。

　　同样令人欣喜的还有一年前在现场聆听讲话的青年AI人才。一年过去，几乎每个人的学习和事业都发生了令人欣喜的变化。

　　在今天（4月29日）模速空间与上海创智学院共同举办的“模速青年大讨论”上，“创业还是科研”“大厂或小厂”“成功与失败”等青年研究者、青年创业者都面对的问题被逐一抛出。记者在现场发现，面对人工智能这一“年轻的事业”也是“年轻人的事业”，在场青年AI人才们的答案都指向了同样的关键词：时间与内核。

　　时不我待探讨线个月，模速空间已经涌现了一批明星企业。其中，今年初在港股上市的MiniMax不仅成为全球范围内从创立到IPO用时最短的企业，其春节后发布的2025年度财报也用158.9%的营收增长、全球2.36亿的用户体量证明，自己已经是国内大模型领域当之无愧的“明星”。

　　MiniMax执行总编辑周晓榕表示，过去10个月，MiniMax的多模态模型、智能体产品均更新了多个版本。快速迭代背后，是AI正在深刻改变能力积累的方式。过去，应届生要花三年才能习得的工程能力，要在大厂才能接触到的工具链和方法论，要靠几百人团队才能搭出来的系统——但今天，在MiniMax以及模速空间的很多大模型企业中，几位年轻人才加上AI赋能，就可以撬动其中相当大一部分开发能级，并以极高的密度完成能力跃迁。

　　“这说明，AI正逐步填平大厂和创业公司之间的资源鸿沟。”周晓榕说。在她看来，在AI时代，青年人才在做职业选择时，与其纠结平台大小，不如思考自己真正想解决的是什么问题。“AI是这个时代给年轻人的一份巨大的礼物，提高了年轻人择业的上限，降低了试错成本，关键是你能否接住这份礼物。”

　　同样被视为上海大模型领域“大厂”的阶跃星辰，其CTO朱亦博在回应“大厂小厂之问”时，提到了一专多能、兼具理论与实践的“π型人才”概念。“假设你在河边，对岸是来自产业的需求，你所在的这一边是来自学校的知识培养，如果能带着你边的一技之长走到河对岸，那就会成为当下业界最需要的π型人才。”他特别补充：“在初创公司，会有更多机会成为π型人才，因为创业公司所面临的市场更瞬息万变。”

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　　在巨大且迅猛的产业变革面前，不仅“大厂小厂”的选择如此，产业赛道的选择也呈现这一趋势——人才自身的内核本领，才是应对万变的根本。

　　去年在现场聆听讲话的极顶数创董事长兼CEO嵇盼，对此深有感触。师从澳大利亚工程院院士的他，回国后曾在腾讯游戏主导XR业务，见证了元宇宙在爆火后趋于平静。

　　眼下，他正带领一支20人的创业团队攻坚3D大模型，仅用半年时间就推出了面向全球市场的“AI+3D”工具V2Fun。在他看来，大厂与小厂之间并不存在选择的优劣，而是分别代表了“强调稳定规模与分工”和“强调灵活性和不确定性”两种不同的生态体系。“如果未来5年、10年后你再看今天的选择，只要自己有所成长，那么无论是大厂还是小厂，都是好的选择。”

　　2024年，温德亮创立红熊AI时，大模型正风起云涌，但他的创业之路一开始并不顺利。程序员出身的他，最初带领团队尝试过大模型蒸馏等技术，投入3000万元却最终无果。

　　但正是这次失败让他发现，大模型在对上下文和底层架构之间做出反馈时，会产生“近因效应”，即模型在对话框里看起来只关注最新一轮话题，无法对更早前的一连串问题和回复内容进行关联，导致回答的准确率始终无法提升。

　　于是他和团队想出一个办法，在模型基础之上添加一个“记忆层”，以此来驱动大模型为真实世界提供服务。这一创想让红熊AI仿佛打通了“任督二脉”——温德亮带领团队尝试通过记忆驱动模型来提升回复的准确率，经过大约1000个数据集的测试，准确率提升至92%以上，再通过“短期记忆”“长期记忆”和“永久记忆”等不同维度的模型记忆驱动，准确率提升至98.4%，余下的1.6%是人工介入回复的个性化问题。

　　“我们可能是全球第一家想到为大模型增加记忆层的AI企业。”温德亮说，红熊AI目前始终保持每周更新一个新版的迭代速度，企业成立至今已经推出近90个产品版本。这一迭代速率让企业与全球范围内的竞争对手都保持了一年半左右的代际差，也为企业下一步的产品迭代赢得了时间窗口。

　　值得注意的是，在红熊AI“时不我待”的模型迭代进程中，模速空间为其匹配了国产算力资源，对接了金融场景，并协助企业完成了算法备案。这使得红熊AI在短短两年内，实现了从技术验证到规模化商业落地，并在去年签下了超过2.5亿元的订单，成为模速空间“垂直孵化”赋能企业成长的代表。

　　在模速空间，更多企业正借助“算力生态超市”、公共语料平台、AI合规服务与模型评测体系的赋能，跨过“算力、语料、合规、场景”等创业四大关卡，从“技术种子”成长为“产业森林”。

　　科研成果在转化过程中，科研思维和创业思维该如何平衡？这是当天“模速青年大讨论”的开场话题，也是记者过去一年采访数十位青年AI人才后，发现最“灵魂叩问”的一个问题。

　　上海人工智能实验室青年科学家刘翼豪在分享环节给出了答案：传统的科研成果转化模式一般为研究团队解决了一个科研问题，并发现了对产业的影响，于是发表了论文；有企业关注到，并将论文数据和结果结合产业的真实场景进行调优，合规获取研究团队的知识产权后，最终运用到实际生产中。

　　这一闭环至今仍世界通用，但变化也正在发生。在大模型时代，科研与产品的边界正变得越来越模糊，青年AI学者现在经常会被问到这一连串问题：成果转化后能带来怎样的收益？谁来为你的产品买单？谁会成为你的客户？用产品思维去做科研，是不得不面对的议题。

　　当天大讨论的主持人、上海创智学院直博生王殿仪，去年也现场聆听了讲话。今年春节，他刚结束在MiniMax的实习；同一时间，他牵头与同学们共同研发的一款轻量级统一多模态模型DeepGen1.0也顺利问世，并在春节期间登上全球最大开源社区HuggingFace的趋势榜首位。

　　兼具了项目开发和大厂实习经验后，他更深切感受到创智学院为青年人才搭建的宝贵舞台。在这里，论文并非唯一的学术评价标准，产出的大模型产品能否解决实际问题、能适用于哪些通用场景，也是衡量人才价值的重要因素。

　　这让身为青年科研新锐的王殿仪更加坚信，未来可以尝试科研与创业“两条腿走路”，将科研所学落地到产业应用，最终实现自己投身AI事业的愿景——去解决更多人的需求，去创造更宝贵的价值。

　　原标题：《“AI是时代给年轻人的礼物……”考察一年后，模速空间青年交出答卷》