AI视界
编者按：南山不大，创造神话。在这片185平方公里的热土上，政策活水润泽科创沃土，市场力量激荡创新浪潮，形成了独具特色的龙头企业顶天立地，中小企业铺天盖地，创新企业开天辟地的创新生态体系。深南密码系列报道将聚焦创新型企业，深入这片创新热土，探寻科技与产业共振的密码，见证新时代创业者的智慧与勇气，记录这座创新之城不断超越自我、勇立潮头的奋进史诗。敬请垂注。
2013年高考前夕，湖北黄冈中学的教室里，两个男孩坐在课桌前，边收拾着书本，边有一搭没一搭地聊着天，谈论着关于未来，理想，一切都充满着未知。
10年后，他们携手创立了深涌智能，构建起更加经济高效的算力与模型管理能力的面向未来AI应用系统。从高考战场转向创业战场，除了战场转变，战友也多了一位。
从黄冈中学的课桌到深圳“模力营”，从MIT咖啡馆到全球AI竞技场，这是一场关于技术信仰与战友情的漫长远征。在AI浪潮席卷全球的今天，三个年轻人用他们的故事告诉我们：创业不只是商业，更是一场关于理想与坚持的修行。
他们乐于接受任何挑战。
“冲在前面就是拼谁又快又好。”
“人遇到的困境都是自己的认知导致的。”这个戴着黑框金属眼镜，穿着运动休闲套装的男生，是深涌智能创始人之一黄可铖，光凭装扮很难看出他是科技公司的创始人，他语速很快，但每个字都带着异乎寻常的笃定。
2025年8月底，记者在深圳模力营主营见到了黄可铖，这距离深涌智能创立，刚好两年整。
在这个被称为AI智能体元年的2025年，深涌智能已推出了两款创新产品：智涌算力管理平台和企业级AI一体化平台，同时，作为NVIDIA、AWS、华为云初创计划成员，共同推动AI技术服务全球市场。
两年，对赖以AI技术创新的创业公司来说，迈的步子，蹚过的河，对比传统创业公司而言，都要多一些。“AI发展特别快，容不得我们犹豫，要冲在前面就是拼谁又快又好。”
这种快，也体现在了想要创业的决定上。
高考后，黄可铖考入武汉大学，高中同学黄涛则考入北京大学。昔日最好拍档，并没有因为距离断了联系，“这个非常难得，我们高中毕业后还能保持每年好几次的深度交流。”这种交流不仅仅是寒暄，而是真正意义上的思想碰撞。他们会在假期见面时，带着各自在大学里的见闻和思考，一聊就是好几个小时。
“我们很少吃吃喝喝，见面多是沟通一些大家想做的事，互相讨论在职场上、学业上遇到的困难。”这种交流习惯一直保持到工作后。两人大学毕业后，黄涛先后在百度、蚂蚁金服、腾讯等大厂历练，积累了深厚的技术功底；而黄可铖则选择了另一条路——前往麻省理工学院（MIT）攻读研究生，主攻人机交互研究与设计方向。
在MIT，黄可铖遇到了第三位联合创始人李卓。当时黄可铖担任MIT华人创业者协会（MITCEO）主席，李卓是副主席。他们一起用2年的时间把这个早期十几个人的美东创投组织做到全球范围内活跃，颇具行业影响力。这个经历不仅锻炼了他们的组织能力，更重要的是培养了一种特殊的默契。
时间回到2023年初，大模型技术已有掀起浪潮的迹象，三人的越洋电话越来越频繁。“4、5月份我还在写毕业论文，就和黄涛开始天天聊要不要做点啥。”当时黄可铖刚刚结束一段创业经历——与几个高分子材料、生物学和医学资深专家一起做脑机接口项目。这段经历持续了三年，经历了完整的研发流程，更重要的是让他积累了宝贵的创业经验，也更加明确了自己的创业理想。
但真正促使他们迈出第一步的，是那个意外的订单机会。“之前深度合作多年的中山大学计算机学院的陈鹏飞教授，介绍了一个百万级别的算力中心集群管理订单。”黄可铖回忆道，这个机会来得正是时候，直接助推他们开启了创业之路。
当时，黄涛和李卓都各自在大厂做到了高职级业务骨干，并且有很好的发展前景，但是大家都很快下定决心出来了。“当你看到一个融入时代洪流并且可能改变行业的机会摆在面前时，你就会明白什么是值得冒险的。”
就这样，2023年的夏天，这个集结了海外归来的创业人才和国内大厂科研人才的公司——深涌智能正式在深圳市南山区成立。三个年轻人将办公室设立在南山区海岸大厦的众创空间，开启了创业生涯，愿望很朴素——希望用AI模型帮助企业以更低的成本、更高的效率运行，让AI真正被用起来。
深涌智能受邀参加在美国硅谷召开的英伟达GTC大会
创业的第一年，他们活了下来
大学时期就读于建筑系的黄可铖，常从架构搭建的角度着眼。他认为，建筑学英文叫architecture，跟架构是同一个词，培养的核心就是系统架构的思维。“因为本质上架构是个系统，不管是搭建一个产品，还是搭建一个公司，其实都有很底层的相通之处。”这种系统思维后来成为深涌智能重要的方法论基础。
“我们三个人的拼图要分好。”黄可铖这样形容团队分工。黄可铖负责资本和战略资源，黄涛负责技术和产品实现，李卓负责商业化和市场营销。这种明确的分工让团队能够高效运转，每个人都能在自己最擅长的领域发挥最大价值。这种互补性成为后来创业的重要基础，也让深涌智能在技术研发、产品打造和商业化拓展三个维度都具备了强劲的竞争力。
与其他创业公司一样，融资成为了当时团队的一大考验。
2023年的资本环境已经明显降温，黄可铖坦言，要是2020年出来都不会这么难。在当时，创投市场对大模型项目既充满热情又保持谨慎，投资者都在寻找真正有技术壁垒和商业前景的团队。
在国内，AI创业团队比比皆是，无数充满激情的创业者，希望在AI领域能生产出属于自己的产品，应用于各行各业。但哪些公司可以赢得市场的认可，彼时，深涌的团队还处于初创与试探的阶段。
“最开始就是自己去找，背个书包去北京、上海转一圈，找投资人路演。”最初路演的结果并不理想。“最开始的一波反馈，感觉没有那么积极。”那段时间里，心里会有受挫感。“当时会怀疑和思考，就因为我们不是大教授，我们没有大IP，当然心底里知道答案并不是这个。”
“最低谷的时候，甚至开始自我怀疑。当时真的要说质疑，还是自我反思比较多。”但黄可铖强调，他们从未怀疑过大方向。“这件事情还是坚信的。”在这个浪潮里面，具体要做哪个方向，哪个细分，这对于这件事，团队也经过了数轮讨论。
在市场上，常把AI领域的创业融资分为三类：一种是自带明星IP的团队，第二种是在传统应用已经累积一定客户资源的想要转型AI的公司，还有一种是依附大厂或从大厂出走的所组建的团队。严格意义上来说，深涌智能不属于以上这三种，拿黄可铖的话来讲，深涌智能的诞生就是基于市场化的订单所产出的产物，“我们不迷信某一项技术，也不迷信光鲜的专家团队，而是持续在讨论当前技术和产品的战略选型能否从长远角度解决重要的市场问题和社会问题。”
也许是理工男的特性，初期投融资不顺利的低迷情绪并没有持续太久，他很快理清了头绪——如何向投资市场呈现深涌智能是一家什么企业？公司对行业客户的需求认知达到什么高度？创业团队对于AI的技术理解到什么程度？
2023年12月，融资出现了转机，数百万种子轮融资资金注入，维持了深涌智能的生存及可持续研发。2024年6月，团队完成数千万的天使轮融资，这一次融资，黄可铖对于路径更清晰了，“我们不仅要财务资源，还要产业资源。”黄可铖说。天使轮融资后，他们更加确信——不仅要资金，更要能够带来业务协同和产业洞察的资源。
破局点，深涌智能已经找到，在垂直行业领域细分AI大模型落地的赛道。
创业的第一年，他们活了下来。
深涌智能获得英伟达2024创业企业展示（左三黄可铖）
拆解AI落地的“大象工程”与技术哲学
如何把大象放进冰箱？打开冰箱，把大象放进冰箱，关上冰箱。每次遇到想不明白的时候，黄可铖会回归最朴素的道理，重新理清思路。
“我们都是用工程化的思维去拆解，比如这件事情我做得不够好，或者这个事情我们协同得不够好，一定能找出来为什么，最后拆出来大家在协同方式的不同，或者谁在哪个能力点上需要去增强。”这种思维方式让他们能够将看似不可能解决的问题，拆解成可以逐个击破的小问题。
算力是AI时代的最核心的基础设施。最初，团队从算力管理切入市场，但他们很快发现，客户需要的是端到端的解决方案。这个发现来自与早期客户的深入交流。“我们要真的把AI变成生产力，特别是私域场景的生产力。”黄可铖解释他们的技术理念，“我们都知道AI对生产有帮助，但怎么把它在企业里面用到最好？这需要对自己的数据有积累，对场景有认知，同时还要解决落地过程当中很多底层基础设施的问题。”
团队曾经遇到一个典型客户案例：一家大型企业混合使用英伟达、华为和国产硬件，无法高效组成集群。“企业用户买了之后就意识到浪费，但之前没有认知。”黄可铖解释，面对大型算力中心的利用率只有30%左右的情况，深涌智能研发技术能够成倍提升资源利用率和稳定性。也正是这个案例，让他们意识到，单纯提供算力管理是不够的，需要提供从硬件到软件，从GPU到大模型到场景落地的全栈解决方案。
在智能体时代，如何判断“大脑”能用、好用，这取决于底层大模型的能力，深涌智能正是做着这样的事。
在金融行业领域，深涌智能的应用已经带来显著效果。国内某家投资机构每次生成投资建议方案，工作人员每天需要处理大概近千页的公司制度合规文件，还有各种会议讲话和政策文件。“以前分析师要花大量时间翻阅资料，现在我们的系统可以在几分钟内生成投资分析建议，准确率可以达到95%以上。”这是一个典型的AI提效场景，将原有耗时耗人力的过程提升至数个量级，显著提升企业的业务效率。这个项目成功的关键在于他们不仅提供了技术工具，更重要的是深入理解了金融行业的业务流程和需求特点。
制造业的转型更加艰难但意义重大。“很多制造企业有几十年积累的图纸和数据，以前觉得就是存档，现在发现这些档案都能产生智慧。”团队曾经帮助一家传统制造企业将设计效率提升数倍，将人力成本解放出来。“现在设计图纸不需要那么多人了，AI直接生成，由真正懂的人来审核把关。”AI与传统制造业深度融合，释放出巨大的生产力。
技术优势来自对全栈的深刻理解。“从底层算力接入，到模型优化，再到数据应用，我们都能做得很好。特别是复杂系统的全栈可观测方向，这是我们的核心技术。”黄可铖表示，这种全栈能力不是一蹴而就的，而是在解决实际问题的过程中逐步积累和完善的。
深涌智能的技术哲学可以概括为“端到端的价值交付”。与大型云厂商相比，深涌智能的优势在于专注和灵活。“云厂商核心目标是卖算力，它能够把算力卖出去，其实我们跟云厂商合作挺多的，你真的要去帮助客户解决AI系统化场景落地问题，它需要我们上。”这种合作而非竞争的心态，也让他们能够在生态中找到独特的位置。
技术路线的选择也体现了团队的战略思考。深涌智能现在重点在部署一个场景，就是‘云边端’的协同计算和企业级私域多模态数据资产的建设。黄可铖表示，它的意义就在于现在大部分的应用还是长在云上的，现在做的一件事情正在不断地找不同的厂商，包括基础侧，包括硬件的厂商，还有模型的厂商，正在一起落地一套应对接下来大量的应用。
这种开放合作的态度也体现在开源策略上。“我们会把其中相当一部分技术方案开源，所以在开源设计里面不断长出来。”在快速变化的AI领域，生态建设比技术保密更重要。
在AI时代创业，不仅需要技术创新，更需要深刻的行业理解和系统工程能力。端到端的思维模式，让这个年轻的团队能够在巨头林立的AI领域找到自己的生存空间和发展方向，建立起自己的用户群体和品牌壁垒。
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在AI浪潮中寻找自己的节奏与哲学
“深涌”这个名字取自“深度学习”和“智能涌现”的首尾字，也蕴含着“静水留深，巨浪暗涌”的哲学。这个名字背后，是这个年轻团队独特的企业文化和发展理念。
在企业文化方面，团队强调“自我成长”和“自我实现”。“自我成长就是我希望每天的自己都能够打败昨天的自己，”黄可铖说，“自我实现，我们都在追求自己能力的上限，包括自己在时代里面我们能突破的上限，能实现什么东西。”这种文化让团队保持持续学习的态度，在快速变化的AI领域尤其重要。
这种文化体现在团队面对分歧时的处理方式上。“我们都是对事不对人，”黄可铖说，一件事情如果结果不如预期，一定是事情本身或我们的方法有问题，用工程化思维拆解，总能找到解决方案。理性、专业的氛围让团队能够高效协作，避免了很多创业公司常见的内耗问题。
冷静理性的态度帮助团队度过了最艰难的时期。“2024年是资本市场的低谷期和AI行业的探索期，大家都不知道方向在哪里。”当时团队已经拿到一些上市公司的收购要约，“但既然出来创业，又回去上班就没有意思。”他们还是选择坚持独立发展，这个决定背后是对自身价值的坚定信念。
“正确的道理从来都很朴素，难的是践行。”这种务实的态度体现在企业的各个方面，从产品开发到市场策略，都强调可执行性和实际效果。
在市场布局上，团队展现出全球视野。如今，深涌智能已经拥有30家客户，海内外业务各占一半。“接下来要去新加坡、日本拓展市场。”黄可铖说，这种国际化布局不仅是为了商业利益，更是为了在更广阔的市场中验证和提升自己的能力。
2024年，深圳“模力营”AI生态社区在南山正式揭牌成立，作为人工智能领域的专业孵化器，深涌智能成了首批进驻的企业之一，入驻企业可以享受2年免租优惠，并提供算力、空间、场景应用三方面支持，企业拎包入驻后，还能获得高额算力补贴，以及来自七大公共服务平台的支持。
如今，深涌智能已成为“模力营”的标杆企业。面对未来，团队正在布局更高效的“云边端”协同计算和私域多模态数据资产建设。黄可铖表示，接下来2-3年会不断投入这个目标，还会把其中相当一部分技术方案开源，这个规划体现了团队对技术趋势的准确把握和前瞻性布局。
但对于公司未来，黄可铖保持谨慎乐观，“创业公司就是随时会死的公司。”他们希望公司实现每年2-3倍的业务成长，但更看重成长质量。“数字本身是个指标，更重要的是客户对我们的依赖和合作应该是加分的。”
从OpenAI 提出的AGI演进的分级路线，到今年年初横空出世的DeepSeek，AI正在无形有形地改变着我们的生产生活方式，并不断革新软硬件的商业模式。
在这个AI重构一切的时代，深涌智能正朝着目标一步步迈进，而这场关于技术信仰与战友情的远征，还在继续。
策划：郑创彬 田晨夕
统筹：田晨夕
采写：彭丹
美编：谢毅卓
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