百川智能两周年：“六小虎”中最危险还是最安全？|界面新闻 · 科技

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 刘方远

4月10日 ，百川智能创始人兼CEO王小川在公司成立两周年之际发布了一封全员信。

在信中
，王小川回顾过去两年百川智能的成就与不足，承认两年的长途奔袭 ，将战线拉得过长
，不够聚焦 。“从通用基础模型，到医学增强的推理模型 ，到百小应和AI医生应用，再到过早进入商业化
，极大增加了组织的复杂度
。”

他意识到，虽然2024年中 ，公司已通过战略会明确聚焦医疗
，但没有足够透传在医疗上的决心和路径要求，没有让每个团队在医疗价值创造中深刻认知原因和方式 ，进而部分团队工作目标出现了摇摆和偏差。

事实上
，为了纠偏和聚焦，百川智能近期正在经历一场人员调整 。据不完全统计 ，百川智能已有三位联创级人物出走
，另有金融线和医疗线两位副总裁离职
。包括联合创始人洪涛 、焦可
、陈炜鹏，负责金融行业ToB业务线的副总裁邓江 ，医疗副总裁、产品中心总经理李施政等。

一系列高层变动让外界开始猜测这家公司的前景 。甚至有声音认为
，随着金融 、教育等ToB业务收缩乃至砍掉，内部人员动荡
、军心散乱 ，百川智能处于随时可能倒下的状态。

不过，也有投资人向界面新闻记者透露
，他们反而很看好百川在此时的调整
。从VC视角看来，百川决定收缩聚焦 ，集中发力医疗领域是一个正确抉择。

面对如此争议
，王小川在全员信中再次强调公司当前面向医疗领域的技术愿景和业务方向，及其“造医生-改路径-促医学”路径 。

他表示 ，公司接下来将在百小应、AI儿科 、AI全科和精准医疗四个方面发展应用和服务
。团队需要围绕上述方向专注聚焦
，减少多余的动作，并减小组织的复杂度 ，更扁平、更少层级
，让信息和决策都更通畅。

专注医疗

受DeepSeek的冲击，最近大模型“六小虎 ”都在经历动荡 。

比如零一万物 ，选择大幅收缩预训练团队
、全力拥抱开源
，承接DeepSeek带来的企业需求爆发，并将目标锁定在超大客户
。另外 ，Minimax副总裁、开放平台负责人魏伟于2月被曝离职，公司称国内B端业务将由其他负责人带领团队。

“AI六小虎都要想清楚的问题是
，To B这条业务线长期来看，到底是DeepSeek的生意还是你的？如果不是 ，你在自己选定的方向上能做到多专注？
”有投资人对界面新闻记者表示 。

按照这个逻辑
，百川砍掉金融 、教育等业务线反而是更务实的选择
。不止一名大模型领域投资人对界面新闻记者表示，百川智能资金储备足够充裕 ，在现有路径下还可以支持公司探索许久。

百川于去年7月披露完成50亿元融资
，并且此前没有大肆投入超大模型训练及推广投流 。据36氪，百川智能联合创始人茹立云在一次内部演讲中将“AI六小虎”资金水平分为5档 ，分别是能活6个月
、12个月、24个月 、48个月
、超过48个月
，他认为百川处在“超过48个月 ”档位
。

但面对舆论风声，百川智能仍需要稳定军心。特别是被寄予厚望的医疗业务 ，必须尽快拿出成效 。

据界面新闻记者了解
，医疗领域的很多重要项目，比如跟北京儿童医院的合作 ，都是创始人王小川亲自去沟通推动，但在以往的B端业务领域他很少出面。

王小川自己也表示过此次创业见过的政府领导
，比之前人数更多，级别也更高
。其中深圳作为百川智能一个重要试点区域 ，深圳宝安区从区委书记到市长
，再到卫健局领导，他都去见过。

事实上 ，王小川本人一直对医疗充满热情
，百川也并不是被迫将重心从基础大模型竞争转向医疗 。“医疗场景是被百川智能写进融资BP（商业计划书）里一个非常重要的方向
。”前述知情人士表示。

王小川对于生命科学的信念与追求可以追溯到学生时期 。ChatGPT带动大模型走上风口后，他坚定相信“AGI（通用人工智能）即将到来
” ，并认为医学领域是验证AGI的核心场景之一
。在2024年7月
，百川通过战略会内部明确了医疗与AGI前景的关系，以收购和招聘并行的方式建立团队正式发力医疗领域。

在全员信中 ，王小川也再次表示自己坚信医疗健康是智能时代最大的产业应用之一 。

“前两年行业质疑认为医疗AI没有这么快到来
，2025年大洋彼岸美国的投资热潮已经涌向医疗AI
。就在上个月，比尔盖茨预测AI将取代医生 ，Bloomberg更预测苹果将于2026年推出AI健康教练替代真人医生。”王小川写道 。

平衡现实与愿景

不过，AI医疗仍有长期的技术难关要攻克
。

比如一个比较广泛的质疑是
，由于各个医疗科室之间存在数据与流程的独特性，AI医疗系统很难做到通用。一名大模型领域技术研究人员对界面新闻记者表示 ，无论是选择相信未来大模型具有良好的泛化性
，还是采用别的办法另辟蹊径，目前还没有一个确定的路径 。

另外在多模态方面 ，全模态模型能力提升也需要大量资金投入。前述研究人员表示
，如果要训练一个千亿级参数全模态模型，资金投入门槛至少在5亿至10亿元
。

百川智能在此阶段还需谨慎处理长期的技术实现与短期的成果交付之间可能存在的矛盾。

长期来看 ，医疗大模型要达到AGI水平
，核心仍是提升推理能力，这当中算法、数据等各个维度都需要耗费大量资源 、精力和时间 。但面向产业落地又无法完全等待模型能力达到AGI的那一天 ，必须通过各种工程手段来实现落地
。

目前
，百川智能在G端（政府）
、H端（医院）和C端（用户），都构想了商业模式 ，但每个领域有各自的潜在问题。例如，政府管理方与医院本身是否会存在决策冲突
，医院的生存难题是否会影响付费意愿，用户对于AI医生的信任建立是否会进程缓慢等等 。

因此 ，保持产品交付与模型性能之间的进程匹配
，同时推进AI医生不断走向AGI，将是百川智能接下来的重要议题
。

王小川表示 ，医学发展的瓶颈是全病程、全生命周期的真实数据
，而医疗行业的瓶颈是优质的医生的培养和供给。百川将在这两个方向破题，通过大模型智能体造AI医生 ，实现与真人医生协作的“双医模式 ”
，同时让每位患者都拥有专属AI医生 。

为了实现这个目标，王小川在全员信中提出了“造医生-改路径-促医学
”的具体路径：选择全科 、儿科这样受众面最大
、最紧缺的医生方向造医生；通过AI医生供给 ，拓展诊疗场景到家庭场景；借由服务中产生的数据实现研究方面突破
，并建立生命模型推动个体化精准医疗
。