在数据驱动的浪潮中，一家名为“灵感时刻”的初创公司正悄然崛起，以其独特的市场洞察和技术实力，在AI领域掀起了一股新风潮。这家公司的数据看板上，四个地区的时钟——旧金山、伦敦、巴黎、北京，时刻跳动，映射出公司全球化市场的雄心。
灵感时刻的工作节奏紧张而高效，数据上报与分析精确到分钟。CEO康洪文表示，团队对数据的关注度甚至超越了二级市场对股市的监控：“数据是优化的基石，没有测量，就无从谈起优化。”正是这份对数据的执着，推动了灵感时刻在成立短短三个月内便实现了盈亏平衡，截至2024年底，公司的年经常性收入（ARR）已逼近千万美元大关，成功实现盈利。
康洪文，一位拥有20余年AI从业经验的“老兵”，他的职业生涯涵盖了大厂、创业和高校的多元经历。从微软亚洲研究院的计算机视觉研究，到卡内基梅隆大学的博士学位，再到腾讯PCG的高级总监，他见证了AI技术的每一次飞跃。ChatGPT的火爆，让他看到了大模型带来的新机遇，于是，在2023年10月，他毅然离开腾讯，再次踏上创业之路。
灵感时刻的名字，源自心理学中的“Aha Moment”，寓意着顿悟和豁然开朗的瞬间。康洪文将这个词作为公司名称，寓意着公司致力于为用户带来前所未有的AI体验。他敏锐地捕捉到“端侧算力爆发”与“模型体积下降”的交汇点，认为这将解锁全新的产品形态和商业模式。事实上，他的预判已经在行业中得到了验证，轻量化端侧模型的兴起和AI PC的浪潮，都印证了他的远见。
康洪文理想中的大模型落地形态，是以App的形式呈现，能够灵活搭载于PC、手机、智能设备等各类终端。他向记者展示了产品的Demo，当海量的图文、音视频数据被拖入部署了十多个模型的App中，仅用了不到1秒的时间，就成功总结了Lady Gaga的相关内容，这一速度远超云端大模型。
在AI响应速度的优化上，灵感时刻选择了向C端用户提供具有文本、语音、视频创作能力的App矩阵。这些App因本地部署了大模型而实现了高效响应。然而，将显存巨大的大模型压缩进几G的App中，是一项极具挑战性的任务。康洪文坦言，这项技术可能需要两三年才能成熟，但他对此充满信心。
在公司管理和业务推进上，康洪文选择了务实和高效。在公司成立之初，他就决定先做产品和商业化。团队在短时间内试水了几款产品，迅速筛选出有潜力的产品投入市场。2024年，团队的焦点是实现规模化的盈利。尽管康洪文对产品的具体形态和名称保密，但他表示，希望主动发布的是一款实现了构想的成熟产品。
康洪文强调，挣钱并非难事，关键在于对PMF（产品-市场适配度）的精确计算。灵感时刻的每位员工都接入了一个数据警报器，一旦业务数据出现异常，无论时间多晚，都会立即被唤醒，对产品进行分析和优化。这种数据驱动的方法论，源自他在腾讯的经历。他见证了数据驱动团队的高效工作，也深知寻找PMF对技术专业出身的创业者来说并非易事。
康洪文多次提及“摆脱技术惯性”和“时间点”的重要性。他认为，技术人创业容易陷入技术至上的误区，而忽略市场和商业化。他推荐金出武雄的《像外行一样思考，像专家一样实践》，鼓励大家先找到问题，再用技术去解决。同时，他也强调时间点的重要性，认为在每个前沿技术发轫之时站在一线位置，是创业者的幸运。
对于大模型的未来，康洪文有着清晰的判断。他认为大模型仍处于早期阶段，未来会经历几轮大的技术范式迭代。而市场和资本也会逐渐冷静下来，回归理性看待产品和商业化。因此，他在2023年就为2025年做准备，致力于在商业化上与其他公司拉开差距。
