2025年5月末，黄晓煌在摩根大通全球中国峰会圆桌讨论现场

“最开心的是，越来多好的候选人投简历到公司。之前招人确实挺难的，顶尖的算法人才一周只能面到一个，但现在一周可以面十几个”

文｜《财经》研究员 吴俊宇

编辑｜谢丽容

2011年，英伟达一场季度大会上，黄仁勋向全体员工宣布了“通用计算”将是公司发展第二曲线。台下，一位年轻的中国工程师听到身边同事窃窃私语：“Stupid Curve（愚蠢的曲线）。”这家公司当时最负盛名的产品是电脑显卡，没人会预测到它日后会成为一家超级AI芯片公司。

年轻的中国工程师叫黄晓煌。这一年，他离开英伟达回国创办群核科技。黄晓煌和创始团队原想做一家高性能计算公司，在云端用GPU（图形处理器）做物理世界的渲染模拟。但误打误撞进入家装行业，踩中了中国房地产高速增长的风口，做出了一款今天中国家装设计和定制家居常用的SaaS（应用）软件——酷家乐。

酷家乐一度发展很好，客户包括顾家家居、索菲亚等家居设计和定制家居企业。国际市场调研机构弗若斯特沙利文数据显示，酷家乐2024年在中国空间设计软件市场份额为23.2%，位居国内首位。

2021年，黄晓煌创业第十年，中国房地产市场遇冷，群核科技必须寻找第二曲线。他面临的情况和2011年的前老板黄仁勋类似——他认为群核科技的第二曲线是“空间智能”，它既可以为机器人提供算法、数据服务，也可以用于3D创意创作相关场景。但这个目标看似和主业太远，他需要不断说服员工、投资人。

2025年初DeepSeek爆红，群核科技和DeepSeek、宇树科技、云深处科技、游戏科学、强脑科技被并称为“杭州六小龙”。这个标签让群核科技迅速破圈：前来拜访的政府、企业人士一度一天有十几拨，顶尖算法人才面试从“一周一个”变成“一周十几个”。

今年2月，群核科技向港交所递招股书。群核科技8月22日更新的招股书显示，2025上半年营收3.99亿元，经调整净利润0.18亿元，2025上半年刚刚扭亏为盈（非国际会计通用准则下的计算方式。剔除了股权激励，可赎回负债公允价值变动等因素影响）。

群核科技扛过了房地产市场的剧烈波动，并凭借“杭州六小龙”的标签在舆论场声名大噪，但在讲求确定性回报的资本市场面前，它仍然面临着种种质疑。

其一，一家靠家居设计软件赚钱的公司，为什么要冒险转型做空间智能？

其二，为什么要拿SaaS业务辛苦赚下的利润，去自建GPU集群、训练大模型？

群核科技招股书在风险提示部分也提到——若向新垂直領域的扩张未能成功，公司的业务、前景及增长势头可能会到重大不利影响。

今年12月，《财经》和群核科技董事长黄晓煌进行了一场对话，他回应了种种问题。

以下是对话实录（为便于阅读，内容在保留原意的基础上有适度优化和精简）

拿着锤子找钉子

《财经》：您在英伟达工作过。英伟达早年也是“拿着锤子找钉子”，用GPU一路找到了游戏显卡、矿机、AI芯片这几个场景。群核的发展路径似乎和这相似？

黄晓煌：这个方法论肯定是对的。2010年-2011年是英伟达发展的拐点，我正好在那里工作，那段经历对我的创业理念影响很大。

2011年我回国创业初期，做的第一个核心技术是用GPU做云设计和渲染。酷家乐赶上了房地产热潮，很快靠家装设计赚到第一桶金。当时感觉做梦都在飞，一度觉得沿着这条路扩展到地产、建筑就能赚很多钱。因为市场足够大，不需要考虑转型。

直到2021年-2022年中国房地产行业调整，中国经济火车头180度大转弯。我们给房地产行业做软件，如果不改变，和英伟达2011年前后情况是类似的。

英伟达当时还在给PC（个人电脑）做芯片，但PC在没落，移动时代来了。当年黄仁勋说，公司要找“Second Curve”（第二曲线）。他提出要在GPU的基础上做通用计算，游戏只是通用计算的一个应用领域。我沿着这个思路想，酷家乐只是空间计算的一个应用领域，能不能把它变成一个更系统的能力。

《财经》：所以群核的“锤子”是什么？

黄晓煌：早期是GPU上云的计算能力。我最早在英伟达做CUDA（英伟达的软件栈，用于计算加速），知道它不只能打游戏，还可以做物理仿真和图形渲染，所以吃到了第一波红利。

但随着GPU普及，这不再是秘密。所以，群核现在的“锤子”，是这个过程中自建的算力基础设施，以及海量空间数据和空间模型能力。

《财经》：那群核的“钉子”是什么？

黄晓煌：第一个钉子是房地产行业，产品是酷家乐这款家居设计软件。第二个钉子和3D创作相关，包括3D AI视频生成、影视虚拟创作等，目前一些电商客户正在用“酷家乐电商棚拍”生成创意广告视频，华策影视也在尝试影视虚拟创作。第三个钉子是智能设备训练，为机器人等公司提供3D训练数据、空间模型能力，客户包括智元机器人、银河通用。

《财经》：接下来两个“钉子”，市场空间多大？会不会偶然性很大。就像英伟达，虽然技术方向明确，但一路的行业落地战略是不明确的。它早期只是世嘉游戏机上的图形芯片，后来成了PC上的显卡，再后来被币圈拿去做矿机，现在又成了数据中心里的AI芯片。

黄晓煌：群核2021年-2022年转型期，我天天在琢磨英伟达的转型思路。英伟达的成功不是偶然的，但市场天花板是偶然的。英伟达最终最大的钉子，也不是最初能预料的。

你只能往前走，不断增强底层基座能力。就拿具身智能来说，现在这个行业只有几百家企业，它肯定不如家居设计行业。但这是未来，所以一定要服务这个行业。

《财经》：有技术前瞻性的人，能看到未来五到十年的确定性。阿里2009年看到云计算是未来，黄仁勋在2011年看到GPU未来会是通用算力底座。你现在能看到什么？

群核现在一些客户已经在通过数字世界训练机器人，而且数字世界和真实世界的训练比例是9:1。今天机器人用物理空间做训练，还不算租金成本，装修成本就要10万-20万元。但数字世界空间，成本非常低。机器人真实物理世界训练一小时，时间是无法压缩的，但在数字世界可以用10分钟或1分钟跑完，还可以很多设备同时跑。

具身智能现在是初期，它未来能成长为多大的产业，我不知道。因为市场的规模和发展速度是不确定、无法预测的。但技术方向是可预测的，就像GPU在数据中心里替代CPU（中央处理器），是可预测。因为摩尔定律到头了，GPU性能提升的速度远大于CPU。

《财经》：在英伟达工作时，公司季度会黄仁勋在台上讲通用计算是第二曲线，你听到同事在下面窃窃私语骂“Stupid Curve”（愚蠢的曲线）。你现在情况类似，怎么说服大家接受转型？

黄晓煌：说服大家认同空间智能，是日常要做的工作，让每一个人都信服确实挺难。创始人在一件不确定的事情上坚持十年没问题，但打工人心是慌的。

我在英伟达的时候，黄仁勋每个季度讲一次通用计算，周围真正信的人可能一半不到。我相信大方向，但也质疑英伟达只做本地显卡。我当时认为PC要没落了，英伟达应该做云计算。后来自己创业才发现，显卡上云后降温有问题，总被烧坏，自己掉到坑里。直到2013年底英伟达GTX 780发布才解决这个问题。

《财经》：家居设计以前是群核的主业，公司的收入、组织都是围绕它展开的。现在要转型，惯性有多大？

黄晓煌：主要调整2022年-2023年就完成了。难点不是工具开发，开发酷家乐、LuxReal、Aholo这些产品没有本质区别。难的是，做好空间智能的基础设施要获取大量空间数据，还要大量算法工程师训练模型。

这种组织的形态、节奏都不一样，我花了好几年时间才适应。群核以前是软件开发的组织形态，这个流水线可以精确到每周迭代两个版本，每个功能几小时完成。但现在公司是模型训练和数据合成的组织形态——算法训练是无法流程化的，高度不确定的，不可控且无法追责的。

这就像化学实验，实验好坏无法用表面数据判断，需要到一线去听研究人员讲每一个算法的优缺点。因为每个算法都是独立的个体。产品要根据算法定制，而不是算法根据产品去定制。

《财经》：顶尖算法工程师一般都是去阿里的通义实验室、字节Seed实验室。一家创业公司，怎么去吸引人才？

黄晓煌：群核现在算法团队有60多人，分成两个实验室，由教授级别的科学家带队。团队氛围还是比较自由开放的。我们一开始也很痛苦，一流人才都不来，这不是钱的问题。

但我们能提供的是，创始人身处其中，训练算法模型时一起参与判断和协作。至少不会像大公司，让工程师背硬性KPI。算法探索是高度不确定的，只有创始人深度参与、理解一个算法，才能在过程中给到好的决策建议。所以，我在做模型的时会更贴近一线。

这是大公司不容易做到，但我们努力在做的事。我们在组织上也做了配套，算力、数据团队会全力配合算法团队。

大公司的官僚体制，很容易出现好东西被一巴掌拍死的情况，很少为了算法特性去修改产品设计。就像Transformer论文（《Attention Is All You Need》论文2017年12月发表，提出Transformer架构，奠定今天大语言模型的理论基础）在谷歌发表后，被雪藏了很长一段时间。因为觉得不靠谱，运行效率低。直到2022年Transformer架构被OpenAI扩展到很大规模，才发现它的价值。

《财经》：怎么找到顶级的人才？清华、北大、浙大本科毕业再海外留学的算法工程师？

黄晓煌：顶级人才都不是一个公式套出来的。清华、北大、浙大本科毕业再海外留学可能是不错的，拿过计算机奥赛金牌银牌的人也很不错。但更重要的是，得用心去看简历。

我们一些候选人，是研究核聚变或量子计算的。他们的数学、物理知识往往很丰富，过去在无人区探索，耐得住寂寞又特别聪明。我们会有意无意找这类人，他们和大厂的算法团队气质不太一样。所以履历不是我们最看重的。

（左为群核CTO朱皓，中为群核董事长黄晓煌，右为群核CEO陈航）

重研发、重资产的AB面

《财经》：群核2011年创始团队三个人，都是美国伊利诺伊大学计算机系硕士毕业的。你和CEO陈航本科都是浙江大学竺可桢学院毕业的，甚至是大学室友。CTO朱皓是清华大学计算机学院毕业的。这很像“硅谷兄弟会”。这种团队的好处是什么？坏处是什么？

黄晓煌： 好处是，理念差不多。坏处是，不够多元化。创业初期，我们三个都在做产品技术。商务没人管，我去管又管不好。但在传统软件转型SaaS，空间智能转型这种关键节点，我们很容易达成一致意见。

现在的分工是，我管空间智能。CEO陈航管To B（面向企业级）业务和客户。CTO朱皓管工程团队和用户增长。我们三个一起创业快15年了。公司现在老员工很多，图形算法、GPU算法相关的人才密度很高，大厂很难建立这种团队。因为周期太长，很难生存。

《财经》：纯技术团队会重研发，但投资人对群核“重研发”是有质疑的（备注：2025上半年群核科技研发支出率高达37.5%）。2024年10月，你曾被投资人指着鼻子骂，为什么要做空间智能。一些软件行业的投资人也觉得，群核过度研发、超前研发，拿SaaS软件赚的辛苦钱养研发，不知道什么时候才能看到回报。

黄晓煌：绝大部分股东，尤其是一路过来的老股东还是支持理解我们的。2023年我告诉他们未来三五年具身智能会爆发，提出群核要转型。他们也支持我们的探索。

但少数股东对市场环境很悲观，希望我们裁掉研发把利润做大，这样投资回报率最高。他们觉得群核做空间智能，大概率是乱烧钱。从财务视角看，这是对的。

但创业者和投资人的视角不一样。我2018年开始就养了一些人探索空间智能，当时我也知道这个赛道短期内成功概率不高。作为创业者还是要有闯劲。如果把研发全裁了保利润，我宁愿重新创业再做一家公司，这样融资不会少，估值也不会低。创业是成败论英雄的，但我还是想尝试一下，做这个至少会让我热血沸腾。

《财经》：有投资人觉得，群核业务边界也不清晰。一家SaaS公司，还去碰IaaS（基础设施）自建算力集群。按照云计算经典理论，SaaS是轻资产业务，IaaS、PaaS（平台软件）、SaaS应该分层分工。这样每一层都容易形成规模效应，拿到最多利润。

黄晓煌：群核创业第一天就自己买卡，自建Infra。我刚创业就开始和股东解释这个问题，2018年-2019年也花了两个月时间和股东解释这个问题。早期是很难解释清楚的。

SaaS公司不应该自建Infra（基础设施），这是CPU时代的理论，但在GPU时代不成立。很多人觉得这个结论很傻。但并不是我想做Infra，而是GPU相关的软件，想要规模化、想要ROI（投资回报率）最高，就要自建Infra。这是我做GPU第一天就建立的认知。

“SaaS公司不应该自建Infra”，这个判断只能说投资人懂SaaS，但不懂大模型和GPU。如果想让一个不懂的人去相信，几乎不可能。

《财经》：“大模型五小龙”（智谱、百川、MiniMax、月之暗面、零一万物）都在用阿里云。为什么群核一定要自建集群，而不是依靠租赁公共云？

黄晓煌：群核从来都不排斥云，我们只看性价比。CPU相关业务，我们上公共云。但GPU相关核心业务，我们坚持自建。经典的IaaS、PaaS、SaaS分层分工理论，是建立在CPU的技术逻辑上的。因为一颗CPU可以切分给很多用户用，用户越多边际成本越低。

GPU不是这样。多个GPU服务一个用户，需要一个足够大的算力池调度资源。不同算法需要的GPU硬件是不同的。这意味着，硬件越通用，ROI越低。

一个算法，如果英伟达H100、RTX 4090都能跑，H100成本是RTX 4090的10倍-20倍。云厂商为了满足不同客户不同的通用算法需求，必须用H100这类高端芯片跑。但群核的集群可以根据算法特点，动态选择H100或RTX 4090。如果客户在群核的集群用RTX 4090执行图形渲染任务，成本只有H100的1/10。

《财经》：但自建算力集群，CapEx（资本开支）也会增长。群核每年资本支出，数据中心成本、服务器折旧、云服务成本都不少（备注：2025上半年，群核的IDC开支、服务器折旧开支、第三方云服务费用占总成本的52%）。明明选择上云是可以变成轻资产模式的？

黄晓煌：你忽略了一个点，如果我们自建的服务器都换成上云，成本要贵几倍。这不像CPU时代，上云成本就会降低。群核CPU业务上云后，算力成本的确降低了。但GPU业务每天都在测算成本，现在就是按最优配比选择的。

《财经》：以后软件公司都要自建基础设施么？但不是所有软件公司都有这个能力。

黄晓煌：如果只用别人的API，自建集群没意义。但如果跑自己的模型，而且模型训练成本很高，一定要自建集群。不然，就是GPU厂商剥削模型厂商，模型厂商剥削软件厂商。壁垒高的吃壁垒低的。如果不认清时代的变化，软件原有的高毛利会被疯狂挤压。

软件公司的代码正在成为AI的排泄物。过去靠高研发投入，大量工程师堆出来的工具壁垒正在被AI快速替代，这部分公司是最危险的。如果有数据壁垒、政策壁垒、专利壁垒，那没问题。如果什么都没有，那基于CPU的软件会被GPU时代的软件替代。

GPU的计算框架，天然就是软硬结合的。代码一定要和硬件深度绑定，这和CPU时代完全不同。未来不会有纯软件公司，或者纯硬件公司，一定是软硬件结合的。因为代码都能用AI生成了，但AI还做不了硬件。软件和硬件相结合，才能在这个时代产生壁垒。

AI在软件公司失去定价权？

黄晓煌：对，一定的。GPU时代不走软硬结合的路线，成本会贵很多。

甚至，过去经典的云计算理论，束缚了我们的能力。群核内部形容，我们的算法团队在CPU时代是一个被困住的巨兽，但GPU时代反而可以释放能力。

群核定价模式改过几次。最早期每个公司5万元/年不限量使用。客户使用5分钟、10分钟，价格相同，但消耗的算力却不一样。这样定价，我们的GPU渲染算力成本不划算。

后来变成按公司座席数收费。每次出现新算法，成本还是扛不住。两年前我们做了一个功能——一张1分钟生成的设计图，用多颗GPU让它10秒生成。但业务不让上这个功能，因为无法设置新的收费门槛，算力成本会指数级上涨。

有很多类似功能，我们没办法上线，非常痛苦。所以，现在必须转向按Token收费。

《财经》：过去SaaS软件按年费/月费定价，会有确定的ARR（年度经常性收入）。现在AI来了，混合定价变得流行。按Token收费会不会让定价更难，收入波动更大？

黄晓煌：这是个趋势，所有SaaS企业都要面对。如果业务还跑在CPU上，这没问题。因为CPU用的人越多，综合成本越低，可以按照年费/月费定价。但GPU的算力成本和用量是线性关系，使用越多成本越高，所以必须按Token定价。

《财经》：软件公司估值模型也要变？按照SaaS企业的ARR估值法，群核或许能有10倍-30倍P/S（市销率，SaaS企业估值通常是营收×倍数）。但自建基础设施卖Token，按IaaS估值可能只有3倍-8倍P/S。群核估值会下降很多。

黄晓煌：对，去年我也因此焦虑。有股东批评，认为具身智能是泡沫，人形机器人是骗局。服务他们按Token收费，P/S只有一两倍，这种收入是“垃圾收入”。

但我创业这么多年，估值模型一直在变。一家公司有时估值高，有时估值低。有些人觉得AI收费模式只值2倍P/S，有些人30倍P/S都接受。后面我也想通了，我们是给用户做产品，是给未来做产品，不是为了估值模型做产品。至于怎么估值，确实不可控。

《财经》：群核递表了，进入二级市场投资者更不理解怎么办？投资者让你砍掉CapEx和研发支出保利润怎么办？

黄晓煌：这本质还是长短期博弈。到底是拿一部分利润长期研发，还是保短期利润。一些股东希望做短期利润。但我认为要相信自己的判断，有价值的事情做了，即使失败也不后悔。最痛苦的是，万一按照股东的思路做了，亏到一塌糊涂还照样会被批评。

所以还是要尽快上市。一级市场投资人不理解时，是不能及时退出的，他会天天批评你。二级市场投资人，不理解就不会买。我不可能让所有投资人都喜欢我，但我会让股东相信我是值得信赖的。

群核现在做的事不是一时脑热，而是经过深思熟虑。我们觉得空间智能有机会，至于成不成确实要考虑概率。大家相信我，就一起前进，给股东创造更大回报。

《财经》：按照一种说法，SaaS企业要先“在小池塘做大鱼”，细分市场份额做到40%、50%再进入下个市场，才能形成网络效应。Salesforce就是这个经典成长路径。今天群核想做的3D AI视频生成工具、空间智能，都可能是存在激烈竞争的。

黄晓煌：酷家乐在家居设计市场，算得上“小池塘的大鱼”。我们的第二曲线，是希望找到大池塘，成为大鱼。群核做的空间智能还是独特的，市场上竞争者很少。

《财经》：群核想做空间智能的“卖水人”，卖模型和数据的水。如果阿里云、字节的火山引擎下场卖空间智能API，群核的护城河是什么？

黄晓煌：护城河都是人挖出来的，酷家乐现在的产品依赖群核空间智能的API，我们自己都用得到。现在看起来，这还是一个小众市场，比较适合群核做。大公司做这个小市场，目前看起来不过瘾。

群核也会避开巨头的主赛道。但酷家乐以前也和巨头竞争过，我们不畏惧竞争。真正怕的是做完决策后畏首畏尾、摇摆犹豫，这反而容易失败。

“杭州六小龙”光环带来了什么？

《财经》：2021年-2022年房地产下滑，是群核最难的时候。房地产天然是人情市场，听说你之前为拿下单子不得不经常陪客户喝酒。市场低潮期加技术低潮期，这两年是怎么过去的？

黄晓煌：2018年-2019年我就不太跑客户了，更多还是负责算法和技术。2020年6月GPT-3发布，我隐约看到模型可能是未来。当时群核组建了前沿技术研究院，研究大模型训练。我当时想法是，文字模型没希望，图片模型还在观望，但3D空间模型是我们的机会。因为群核过去做家居设计，积累了大量3D空间数据，这些数据公开网络爬不到。

这一轮大模型浪潮，重新激活了我们创业初期的热情，那种只有时代剧烈变化时才会有的闯劲。我2011年刚创业时，正是本地软件往云端转型。这一波传统算法朝着大模型转型也遍地是机会，我有段时间每天都在很兴奋地读论文。

《财经》：2014年那代互联网创业者张扬且有侵略性。“杭州六小龙”这代创业者似乎很不一样。2016年底一家著名外卖平台的创始人在36氪WISE大会演讲时，说自己头一晚和投资人喝酒打德扑，谈怎么烧钱、怎么竞争。至少你身上似乎能看到更多内向、温吞，甚至是笨拙的东西。你担心过这种东西会阻碍你创业么？

黄晓煌：2014年那一波创业，我被洗脑的都是，创业就应该和客户喝酒、泡吧、打牌。我也尝试过，但实在学不来。当时有客户喝完了耍酒疯，我控制不住。后来就算了，我在商务团队招擅长的同事去满足客户。

另一方面，我觉得也不是什么钱都赚。如果一个客户不陪他喝酒、唱歌就不合作，这也超过了我的能力边界。我还是希望用我们的方式服务客户。

《财经》：现在做研究、做管理、做业务、社会应酬这四件事，你的精力是怎么分配的？

黄晓煌：我大部分精力都在做前沿算法和模型训练。管理更多交给合伙人，见客户更多是听对方的需求。但现在最多的还是和团队探讨算法技术，以及面试找人。

《财经》：今年1月之前，市场对群核并不了解。随着DeepSeek走红，群核被并称为“杭州六小龙”。公司的舆论环境、资本环境、人才招聘有什么变化？

黄晓煌：也经历了几个阶段，从最初的喜悦，到后来的惶恐，到现在趋于平静。

1月初确实很开心，因为省了市场公关费用。后面访客变多了，每天一二十拨，接待压力很大，大众期望值也很高。于是我们就开始惶恐，怕国外政府盯上，怕竞争对手盯上，怕被人挖墙脚。

我主要工作还是做算法研究，不太适应花很多时间做接待。关键是每天讲一二十遍公司介绍，看到那个墙就想吐。但来的都是贵宾和朋友，还是希望尽最大努力让他们不虚此行。

成为“杭州六小龙”让我最开心的是，越来多好的候选人投简历到公司。之前招人确实挺难的，顶尖的算法人才一周只能面到一个，但现在一周可以面十几个。

《财经》：中国有几个城市创业很热，北京有月之暗面、智谱AI等“大模型五小龙”，深圳有大疆、影石360、拓竹这些消费电子企业，杭州有DeepSeek、群核等“杭州六小龙”。杭州相比北京、上海、深圳，有哪些特点？

黄晓煌：杭州生活成本低、交通成本低、时间成本低、政府效率高，和政府打交道的时间也少。

杭州、深圳的活力没有本质区别。深圳更多是硬件创业，但杭州更综合一些，创业者经常会在一起交流。杭州硬件、软件公司都有，偏软但生态是完整的。更客观地说，杭州是民营经济之都。这里大家各种想法自下而上诞生，特别适合私营企业创业。

《财经》：“杭州六小龙”创始人，DeepSeek、群核科技、云深处科技创始人都是浙大出身。“浙大系”创业者有什么特点？

黄晓煌：求实。浙大校训是“实事求是”。简单说就是，既要脚踏实地，又要追求创新。所以“浙大系”创业者至少不会忽悠，还是踏踏实实做企业的。

《财经》：如果让2010年刚从伊利诺伊大学刚毕业的你，和现在的你隔空对话，你们会互相对对方说什么？

黄晓煌：十几年前的我会对现在的自己说，“笃定一些，决定的方向不要摇摆，不要怕别人的评价”。因为我创业之初听投资人建议，GPU算力用别人的云，但成本扛不住，最后才自建Infra的。我愿意倾听建议，但为别人错误的想法买单了。

我会对十几年前的自己说，“英伟达股票别卖”。因为，我刚从英伟达离职就把股票卖了。