APUS是一家成立于2014年的中国互联网企业，也是中国最早的互联网出海企业之一。成立11年来，APUS在人工智能方面进行过两次关键转身，第一次转身是在2022年，公司全面投入潜力更大的通用大模型方向。第二次是在2023年8月，APUS决定不再卷大模型，而是转投大模型的应用生态。
APUS董事长兼CEO李涛说道，“在构建应用和生态壁垒时，一定不要挡在大模型前进的主航道上。否则，你辛苦一两年构建的数据壁垒、模型壁垒和技术壁垒，可能会被大模型轻易覆盖和超越。”这也是李涛对人工智能企业的重要建议。
以下是李涛在2025 DEMO WORLD企业创新创投大会上的演讲实录，由创业邦整理。
2014年，我创办了APUS，这是中国最早的互联网出海企业之一，目标是推动中国互联网走向全球化。当时，中国的互联网已经发展到很高的水平，成为全球互联网发展的两大引擎之一，与美国齐名。中国互联网在商业模式和应用方向上具有显著的领先优势。因此，我们希望将中国成熟的互联网产品、技术和商业模式推广到全球。当时全球约80亿人口中，有近45亿人尚未上网。
经过十年的发展，APUS如今在全球拥有超过24亿用户。2022年，OpenAI发布ChatGPT，为全球人工智能开辟了新的发展方向。此前，人工智能一直在探索前行。尽管大家都知道DeepMind与李世石、柯洁的围棋对决，但人工智能的发展仍面临巨大挑战。2022年3月，OpenAI发布GPT3.0，当时在国内并未引起广泛关注，但这一技术已经为传统小模型技术开辟了新道路。2022年11月，ChatGPT发布后，首先在美国，3个月后，在中国掀起了一场人工智能的革命性变革。
APUS从2018年开始涉足人工智能研究，但过去主要集中在小模型领域。虽然底层技术同样基于卷积神经网络等基本思想，但与通用大模型的技术路线差异明显。2022年，我们看到通用大模型的发展方向后，深受震撼，并迅速将公司全面投入人工智能领域，因为我们看到了人工智能巨大的未来潜力。
如今，我们将人工智能定义为第四次工业革命，它将决定未来50年甚至80年的经济走势。作为一场新的工业革命，它不仅会大幅提升生产力和生产效率，还会对生产关系产生颠覆性影响。因此，APUS全面投入人工智能领域，也是基于这样的战略考量。
当然，APUS的基因里始终有全球化这一要素。过去十年，我们一直致力于全球化发展，并在全球建立了庞大的用户网络。在开展人工智能业务时，我们也将AI与全球化紧密结合。今天，我希望能和大家分享APUS在人工智能领域的发展，以及我们在全球化背景下，特别是在人工智能应用和生态建设方面的一些经验。
我主要进行4个方面的汇报：
1、告别卷模型，聚焦应用生态
2022年和2023年，APUS也是卷模型的参与者之一。2023年4月18日，我们发布了千亿参数的多模态大模型，成为中国首个发布多模态大模型的企业，也是最早一批获得国家大模型备案牌照的企业。到目前为止，我们已经获得了两张通用大模型备案牌照，两个专业行业大模型算法备案牌照，是国内获得网信办模型备案牌照最多的企业。
然而，我们在2023年8月份，意识到了通用大模型的方向挑战非常大。我们在AI战略上的判断是，不再内卷于模型，而要基于中国在人工智能领域的竞争优势，聚焦应用生态。
我们了解到，如今还有Agent、MCP等技术。在过去十年里，APUS在全球拓展了大量用户，从操作系统、浏览器到各种安全软件，以及各种工具类和内容类软件。其中，APUS Bible是我们的一款明星产品。
APUS推出的电子圣经，不再仅仅是阅读《圣经》文本，它还包括绘本、AI牧师以及与用户的交互，这些功能都是由大模型驱动的。过去，很多AI聊天应用可以交流各种内容，甚至有些AI社交应用走向了低俗化的方向。而我们的《圣经》产品更多是面向宗教方向，因此对严肃内容和严肃社交提出了很高的要求。本质上，这样的应用对电子圣经提出了巨大挑战，既要利用人工智能的“智能”，又要约束和规范其边界。
接下来我要介绍的是APUS的健康类产品——AI Health Way。我们的健康类产品是基于我们自有的医疗大模型开发的。目前，这是在中国唯一已经在三甲医院上线并提供服务、且处理病例数超过100万的医疗大模型。这个AI医生已经成为国家卫健委2024年的样板工程，也被中央网信办评为“十大样板工程”之一。
在中国，医疗行业有很高的准入门槛和牌照要求，因此APUS的医疗产品主要面向医院和医疗机构。当然，我们也在C端开发了多种应用场景。比如在美国发布的Health Way，这是一款专门用于美国家庭健康管理及医疗诊断的产品，它运用了基本的AI技术。这些技术是基于全球大量的医疗语料训练而成的，但最关键的是，我们在与医院合作后，后台积累了超过100万的实际病例，能够实时提供数据并不断完善模型训练。正是因为这一点，该模型在美国也获得了非常好的反响，它能够从家庭问诊、医院分诊挂号，到患者与医生的交流随诊，实现全流程处理。
我们也可以看看它在国内的应用情况。这是我们在国内的儿童医院——河南省儿童医院的应用案例。在过去10个月里，我们在河南积累了超过100万的病例。APUS的医疗大模型，目前可以应对最复杂的医疗状况，包括各种影像诊断，无论是外科、内科还是脑科的影像，都具备了相应的处理能力。
另外，这是AI在创作领域的应用场景，主要是我们与新加坡长信传媒合作，为他们提供AI编剧服务。我想告诉大家，人工智能不仅在编剧领域取得了进展，甚至在影视关键片段处理以及相对较长片段的生成方面，也已经取得了非常大的进步。
2、模型即数据，数据即模型
在人工智能的发展过程中，有一个非常重要的趋势，即“模型即数据，数据即模型”。过去，所有系统都是基于计算机系统和数据库系统来提供服务的。然而，随着人工智能的出现，未来可能会出现一种情况：数据库逐渐被淘汰。这一观点可能会引发很大争议，但我们认为，人工智能的下一步发展，很有可能将所有数据库的内容，全部整合进自身，并具备对数据进行结构化处理的能力。
目前，人工智能还不具备对数据结构化处理的能力，主要依赖消费结构化数据的能力。不过，我们认为人工智能的进化能力已经能够像人类一样，具备结构化处理数据的潜力，这也是我们在发展人工智能时需要考虑的一个重要方向。
我们开发的农科大模型，到目前为止，它已经能够识别全球34万种植物和1500种病虫害。过去，这些领域缺乏足够的结构化数据。我们通过将该产品投入实际应用，获取实时数据，并利用模型对其进行结构化处理，进而提供全球化的服务。在海外，我们主要将该产品提供给个人家庭使用；在国内，则主要是为农业农村部提供支撑和服务。
3、不要挡在大模型前进的主航道
作为人工智能企业，我们知道海外有OpenAI、Gemini，国内有DeepSeek，包括我们自己的模型。2023年8月，我们决定转向应用领域，因为我们清楚地意识到，通用大模型赛道已经不适合小企业参与。当时，我们明确了在人工智能应用和生态构建方向上的发展，并提出一个观点：在构建应用和生态壁垒时，一定不要挡在大模型前进的主航道上。否则，你辛苦一两年构建的数据壁垒、模型壁垒和技术壁垒，可能会被大模型轻易覆盖和超越。这也是我们给其他人工智能企业、应用企业的重要建议。
为什么我们会选择这样的方案呢？2023年，APUS曾推出一款重要产品，旨在为全球电商用户提供AI生成图像、视频等各种素材的能力，当时我们使用的是自己的模型和算力。但这个产品并不成功，我们遇到了很多挑战，最终不得不放弃自己的模型。
此后，我们开始利用Gemini、Stable Diffusion等一系列通用大模型公司的服务。最近，Google发布了Veo3，其视频生成能力非常强大，已经远远超过了我们早期自研的大模型。于是，我们果断放弃一定要用自己模型的想法，转而专注于做好自己的Agent和Workflow，利用更先进的第三方模型，如Google的Veo模型，结合APUS自己的工作流和Agent，为用户提供更好的服务。
因此，我们在今年上半年重新重构了智能广告生成系统。简单来说，外贸企业在推广产品时，往往面临设计和创意的挑战，过去需要雇佣大量设计师。现在，依托Google Veo先进的模型，用户只需提供一个好视频或创意想法，APUS系统就能自动生成。过去，APUS全球化推广团队有60多名设计师，现在公司只有8名设计师，其余岗位都被模型替代了。目前，整个系统每天可以生成数千个视频素材和广告。
当然，编程已经成为人工智能最普遍的应用场景之一，原因在于其高度程序化和数字化的特点，适合模型训练和回归分析。APUS在这方面既借鉴了第三方先进的编程模型，又构建了自己的编程模型，因为有些商业逻辑我们不希望放在公开的通用模型平台上，这时就需要一个更小的专属模型来训练和生成带有自身商业逻辑的程序。而其他通用程序则可以交给公网上的Agent或类似Claude的模型来处理。
这正是我想强调的：不要挡在大模型前进的道路上，而是要构建自己的高壁垒。你的壁垒是什么？就是你的数据、商业模型和各种商业逻辑。这些才是你最高的壁垒。同时，要把这些壁垒训练在自己专属的小模型中，从而在人工智能时代充分参与竞争，避免因效率低下或商业机密泄露而被淘汰。
4、全球AI市场发展具有不均衡性
如今，全球AI市场的发展重现了2014年的格局，呈现出极大的不均衡性。从某种角度来看，目前全球人工智能领域的发展主要由两个重要的引擎推动：美国和中国。在通用模型的技术和训练方面，中国大约落后美国半年左右，而这仅仅是因为算力问题。实际上，中国在算法上并不逊色于美国，甚至在海量工业数据方面，中国拥有比美国大2-3个数量级的数据资源，这使得我们在算法上处于领先地位，并且拥有庞大的应用场景。
相比之下，美国依然在算法和创新思维方面领先。可以说，中美两国是全球人工智能发展的主要驱动力。除了中美之外，其他国家的人工智能发展几乎可以忽略不计，大多只是简单应用，或者是中美应用场景的再现。无论是欧洲的模型，还是日本举全国之力开发的模型，都缺乏足够的竞争力。
除此之外，我们还应该看到，全球还有上百个大国或经济体在人工智能领域远远落后。APUS看到了这种差距带来的机遇，过去我们主要专注于to C业务，但如今，我们在国内已经拓展到to B和to G业务，并在教育、医疗、智库和情报分析等领域取得了显著进展。
我们意识到，人工智能走向海外，不仅在to C领域有广阔空间，甚至在to B和to G领域也有巨大的发展潜力。因此，去年下半年，我们借助9月的中非论坛，提出了“主权大模型”的概念，旨在帮助“一带一路”沿线国家，特别是非洲国家构建他们自己的主权大模型。截至目前，我们已经与南非、加纳、乌干达等国家进行了沟通，并达成了一些主权AI服务的合作意向。
未来，任何一个重要的政治、经济或文化主体都必须拥有自己的模型。正如我之前提到的“模型即数据”，如果所有数据都依赖于他人的模型，那么一个国家的经济主权、文化主权甚至意识形态都将受到外部模型的极大影响。这也是中国必须构建自己模型底座的原因。
事实上，未来每一个重要的政治、文化或经济主体都必须构建自己的模型，所以我们要去非洲，为南非、加纳等国家构建主权大模型。目前，我们已经与南非达成了合作，为其海关、边检、农业、金融和医疗等领域构建通用大模型底座，并提供垂直领域的模型服务。
在经济领域，我们在加纳开展了一项重要的项目，将模型与矿业结合，利用人工智能进行黄金矿的勘探、冶炼和回收。目前，传统技术的金矿浮选回收率约为80%，而APUS的矿业模型可以将回收率提升至92%，比传统模型高出12个百分点。这12个百分点的提升将带来超过1万亿美元的巨大增长空间。我们希望APUS能够通过人工智能应用和生态构建能力，不仅赋能各行业，还能在全球化进程中有所拓展，推动全球人工智能的进化。
我们坚信，未来人工智能不仅会改变生产力，还会重构我们今天所看到的生产关系。未来的世界贸易和经济格局仍存在很大的不确定性。我们相信，通过技术引导这种不确定性，可以带来更稳定、和平和快速的发展，这也是APUS希望通过我们的人工智能为世界所做的事情。
