在數據驅動的時代背景下，一家名為“靈感時刻”的初創企業正以其獨特的方式引領AI商業化的新潮流。該公司的數據看板上，四個地區的時鐘——舊金山、倫敦、巴黎和北京，時刻跳動，它們不僅代表著時間，更是公司緊密關注的全球市場的縮影。

靈感時刻的日常工作節奏緊張而高效，數據的上報和分析被細化到了分鐘級別。CEO康洪文比喻說，團隊對數據的關注程度，甚至超過了二級市場對股市的盯盤：“數據是優化的基石，不測量，就無從優化。”

正是這份對數據的執著，推動了靈感時刻的快速商業化進程。成立短短三個月內，公司便實現了盈虧平衡；截至2024年底，年經常性收入（ARR）已逼近千萬美元大關，成功實現盈利。這一成績，也為康洪文贏得了投資者的青睞，近期，靈感時刻宣布完成了千萬級人民幣的天使輪融資，投資方陣容強大，包括美元基金Hi2 Capital及多位知名天使投資人。

康洪文的職業生涯豐富多彩，從微軟亞洲研究院的計算機視覺技術研究，到卡內基梅隆大學的博士學位，再到騰訊PCG的高級總監，他見證了AI行業的每一次重大變革。ChatGPT的爆火，讓他看到了大模型帶來的新機遇。2023年10月，他毅然離開騰訊，再次踏上創業征途。

靈感時刻的名字，源自一個心理學術語“Aha Moment”，意為頓悟時刻。康洪文以此為名，寓意公司致力于尋找AI技術的突破點。他敏銳地察覺到，端側算力的爆發與模型體積的下降，正逐步交匯成一個創新的臨界點。在這個點上，即便是單張顯卡，也能運行出性能卓越的模型，從而解鎖全新的產品形態和商業模式。

康洪文堅信，理想的大模型落地形態，應以App的形式呈現，靈活搭載于PC、手機、智能設備等各類終端。他向記者展示了產品的Demo，當海量的圖文、音視頻數據被拖入部署了十多個模型的App中時，僅用了不到一秒的時間，就準確總結了Lady Gaga的相關內容，這一速度遠超云端大模型。

在AI響應速度的優化上，靈感時刻選擇了向C端用戶提供具備文本、語音、視頻創作能力的App矩陣。這些App因本地部署了大模型，而實現了高效的響應。然而，將顯存龐大的大模型壓縮進幾G的App中，技術難度可想而知。康洪文坦言：“這項技術可能還需要兩三年才能成熟，但我堅信這一趨勢，并已重注其中。”

在公司管理和業務推進上，康洪文展現出了極強的決斷力。面對全行業對Scaling Law的狂熱追捧，他在公司成立之初就堅定選擇了先做產品和商業化。團隊迅速試水多款產品，篩選出有潛力的產品投入市場，并在2024年全年聚焦于實現規模化的盈利。

康洪文強調，創業需要“擺脫技術慣性”，像外行一樣思考，找到要解決的問題，再用工程能力去解決。同時，他非常重視“時間點”的選擇，認為在每個前沿技術發軔之時站在一線位置，是成功的關鍵。他曾創業做AI視頻剪輯應用，因入局夠早，成功避開了大廠的競爭。

對于大模型的爆火，康洪文有著清醒的認識。他認為大模型仍處于早期階段，未來必將經歷多次技術范式迭代。因此，他在2023年就著手為2025年的商業化做準備，力求在技術上保持耐心，等待最成熟的技術路線。

如今，靈感時刻的商業化已初見成效，為康洪文將大模型封裝進App中的野心爭取到了寶貴的時間。他堅信，只要產品和商業化取得突破，他們就有耐心等待技術路線的穩定，屆時，他們將直接用最成熟的技術路線，引領AI行業的新一輪變革。