Gespräch mit Wang Xiaochuan: Nach dem Verlassen der Hauptstraße der allgemeinen Künstlichen Intelligenz

„Wenn man keine Umstellung vornimmt und weiterhin den Hauptstrom folgt, wird man genauso angstvoll sein.“ sagte Wang Xiaochuan. Diese Umstellung ließ ihn endlich zu dem zurückkehren, was er am ersten Tag des Unternehmensgründens am meisten wollte: das Schaffen eines künstlichen Intelligenz-Ärzts.

Interview | Deng Yongyi, Yang Xuan

Text | Deng Yongyi

Redaktion | Zhang Yuxin

Vor einem Jahr machte Wang Xiaochuan mit Baichuan Intelligence einen drastischen „Halt“: Die Teamgröße für allgemeine Modelle wurde stark reduziert, mehrere Branchenlinien wie die Finanzbranche wurden geschlossen, und es wurde vollständig auf medizinische Großenmodelle gesetzt. Gleichzeitig war die gesamte Branche der Großenmodelle jedoch in vollem Gange, und Großunternehmen und Start-ups haben sich abwechselnd mit „Bombardierungsaktualisierungen“ beworben – in den letzten sechs Monaten kam alle drei Tage ein neues Release eines allgemeinen Großenmodells auf den Markt.

Was tat Baichuan, das scheinbar still lag? Am 22. Mai legte Wang Xiaochuan leise die Ergebnisse vor: das neue medizinische Großmodell M4 und das Agent-Produkt „Baixiaoyi“.

In den letzten drei Jahren hat Baichuan sich allmählich von der Zielsetzung, das beste chinesische Basis-Großmodell zu entwickeln, hin zu „Mehrere Anwendungsfälle gleichzeitig anstreben“, „Eine Super-Eingangsmöglichkeit für Endverbraucher schaffen“ bis hin zu der jetzigen Strategie „Nur Medizin betreiben“ gewandelt. Die Teamgröße nahm stetig ab, einige Partner verließen das Unternehmen, und der geplante Börsengang wurde dadurch verzögert.

War dieser scheinbar holprige Weg richtig? Als wir Wang Xiaochuan kurz vor der Veröffentlichung des neuen Produkts trafen, stellten wir fest, dass er sich eher gelassen fühlte: „Wenn man weiterhin in die Konkurrenz um allgemeine Modelle eintaucht und dem Hauptstrom folgt, ist das eine Wahl. Selbst wenn man erfolgreich an die Börse geht und es glänzend wird, wird die Angst nicht weniger.“ Er sagte gegenüber „Intelligent Emergence“: Im Vergleich zu der großen Unverständnis von innen und außen im Unternehmen und der Einsamkeit, die mit der Wahl eines nicht-konsensfähigen Wegs verbunden war, war ihm es noch unangenehmer: „Das Unternehmen war fast zwei Jahre alt, und ich wusste nicht, was wir eigentlich taten und welchen Wert wir schufen.“

Im Internet war die Medizin in den letzten zehn Jahren kein guter Geschäftszweig – der kommerzielle Erfolgsweg ist lang, und der Feedback-Zyklus misst sich in Jahren. Von Großunternehmen bis hin zu Start-ups gab es trotz Investitionen von Milliarden Yuan nur wenige Produkte, die erfolgreich die Produkt-Market-Fit (PMF) erreicht haben, ganz zu schweigen von einem großen kommerziellen Erfolg.

Unter diesen Umständen entschieden sich viele Unternehmen, die Effizienz von Ärzten zu steigern oder die Verknüpfung von Terminbuchung, Medikamenten und Versicherungen herzustellen, um so einen kommerziellen Kreislauf zu schaffen. Aber Wang Xiaochuan sagte, dass dies nicht das Wichtigste im Moment sei. Er kam zu dem Schluss: Die Endverbraucherprodukte von Baichuan müssen patientenzentriert sein und die Anzahl der Ärzte erhöhen. „Wir müssen mehr Ärzte schaffen.“

Im Rahmen dieses Konzepts hat Baichuan in den B2B-Szenarien der Medizin weitere Umsetzungserfolge erzielt: In der Kinderklinik von Peking haben zwei künstliche Intelligenz-Pädiatrie-Ärzte von Baichuan bereits in interdisziplinären Konsultationen im Krankenhaus offiziell „angestellt“ worden. In vielen Behandlungsplänen stimmt die Übereinstimmung zwischen den Ergebnissen der künstlichen Intelligenz-Pädiatrie-Ärzte und den Expertenkonsultationen bei 95 % überein, und die Lösung beginnt sich auf über 150 Kreiskrankenhäuser in der Provinz Hebei auszubreiten.

Außerdem bietet das neue Agent-Produkt „Baixiaoyi“ von Baichuan im C2C-Sektor gemeinsam in der App und in der WeChat-Oekosystem Dienstleistungen an. „Baixiaoyi“ ist wie ein „künstlicher Intelligenz-Familienarzt“. Er bietet nicht nur Fragen und Antworten, sondern bereitet auch die Krankheitsbeschreibung für den Arzt vor, analysiert Rezepte, verwaltet Fälle und erinnert Sie auch regelmäßig daran, Medikamente einzunehmen und Untersuchungen durchzuführen.

△ Bildquelle: Baichuan Intelligence

Wang Xiaochuan akzeptiert die Meinung nicht, dass die Medizin „ein längerer und langsamerer Weg“ sei. „Diese Vorstellung ist eine Zeitgewohnheit.“ Seine Logik ist: Wenn ein Coding-Agent innerhalb weniger Monate die am schnellsten wachsende Anwendungsumgebung werden kann, bedeutet das, dass viele alte Grenzen bereits gebrochen wurden.

Von der heißen Konkurrenz um allgemeine Großenmodelle abzusteigen und sich vollständig auf die Medizin zu konzentrieren – Wang Xiaochuan gestand: „Meine Wahl ist nicht unbedingt richtig oder falsch, aber ich denke, dass im Zeitalter der künstlichen Intelligenz die Kommerzialisierung von selbst folgen wird, wenn man den Nutzern einen ausreichend wichtigen Wert liefert.“

Für diejenigen künstlichen Intelligenz-Unternehmen, die sich immer noch in einer homogenen Konkurrenz befinden, ist Wang Xiaochuans Wahl zumindest ein Weg, der gründlich überprüft werden sollte: Ein Problem finden, an dem man wirklich glaubt, und dann genug Zeit nehmen, um es zu lösen.

Im Folgenden finden Sie das Gespräch zwischen Wang Xiaochuan und „Intelligent Emergence“:

Alles auf die Medizin setzen hat seinen Preis

„Intelligent Emergence“: Anfang des Jahres haben Sie das medizinische Großmodell M3 veröffentlicht. Heute veröffentlichen Sie das neue medizinische Großmodell M4 und das neue Agent-Produkt Baixiaoyi. Was sind die Kernverbesserungen?

Wang Xiaochuan: M4 ist unser geschlossenes medizinisches Großmodell, das über API-Schnittstellen Dienstleistungen bietet. Ein zentraler Höhepunkt ist die Agent-Architektur, die von einfachen Gesprächen in die Klinik führt und über die Fähigkeit verfügt, die gesamte Lebensspanne des Patienten zu erinnern.

Weitere Fortschritte sind die Verringerung von Halluzinationen und die Verbesserung der Evidenzbasierung – wir haben die Leitlinien atomar aufgelöst und sogar die Expertenkonsensus einbezogen; die Fähigkeit zur Fragestellung hat sich ebenfalls stark verbessert – dies ist für medizinische Szenarien von entscheidender Bedeutung. Wenn wir die Fähigkeit zur Fragestellung um zwei Prozentpunkte verbessern, steigt die Diagnosegenauigkeit um einen Prozentpunkt.

Heute kann M4 in komplexen Szenarien wie Krebs den gesamten Agent-Workflow selbst durchlaufen – Daten sammeln, Konflikte korrigieren, die Genmutationsdatenbank abfragen und Diagnoseempfehlungen ausgeben. M4 kann autonom entscheiden, und in Bezug auf verschiedene Subtypen von Krebs kann es sogar die Genbank abfragen, ähnlich wie eine Hummer, indem es aktive Fragen stellt und die Situation aktiv verwaltet.

„Baixiaoyi“ ist das neue C2C-Produkt von Baichuan. Es ist ein Bot in der App und auf WeChat, der aktiv Rezepte und Fallanalysen anbieten und die Gesundheitsdaten über den gesamten Lebenszyklus verwalten kann.

„Intelligent Emergence“: Wie definieren Sie, dass das M4-Modell „gut“ ist?

Wang Xiaochuan: In der HealthBench-Bewertungsmenge, die von OpenAI veröffentlicht wurde, sind wir in den beiden Teilmengen Hard und Professional das beste Modell. Wir haben keine spezielle Training für die Benchmark durchgeführt, also ist die gute Leistung des Modells echt. Diese Bewertungsmenge enthält 5.000 Szenarien für mehrfache Gespräche zwischen Patienten und Ärzten, und 262 menschliche Ärzte haben fast 50.000 Bewertungsregeln erstellt. Dies kann nicht durch Manipulation der Rangliste erreicht werden.

„Intelligent Emergence“: Der größte Branchenkonsensus heute ist das Coding. Baichuan hat jedoch vor einem Jahr beschlossen, nicht auf den Weg der allgemeinen Modelle zu gehen und sich stattdessen vollständig auf die Medizin zu konzentrieren. Was waren Ihre Überlegungen damals?

Wang Xiaochuan: Die große Erzählung der AGI ist in Ordnung, aber es gibt sicherlich Blasen in diesem Bereich. Nach dem Abklingen der Blasen bleiben die Perlen übrig. Wie findet man diese Perlen? Jeder wird auf seinen eigenen Ökologischen Nische setzen. Seit der Gründung von Baichuan hat sich eigentlich nichts an dem, was ich tun möchte, geändert – mein ursprüngliches Ziel war es, ein Lebensmodell zu schaffen und Ärzte zu schaffen. Das Auftauchen von ChatGPT war eine Stütze für dieses Ziel.

Ich habe zu früh und zu weit gedacht. Im Jahr 2023, wenn man mit Menschen über das Schaffen von Ärzten und das Erstellen eines Lebensmodells sprach, fand man nur wenige, die es verstanden.

„Intelligent Emergence“: Aber in diesem Zeitpunkt war es eine Entscheidung, die von der Hauptstraße abwich, nicht in die Konkurrenz um allgemeine Modelle einzusteigen. Hatten Sie Bedenken?

Wang Xiaochuan: Wenn man den Hauptstrom folgt, hat man auch andere Ängste. Ich sage nicht, dass ich jetzt besonders gut mache, sondern der Hauptstrom hat auch seine Probleme, und jede Wahl hat ihren Preis.

Wir haben uns seit der großen Anpassung im April 2025 auf die Medizin konzentriert, auch weil es damals fast zwei Jahre seit der Gründung von Baichuan waren, und ich fühlte eine große Dringlichkeit. Damals war das Unternehmen sehr komplex, da es von Modellen, Ärzten bis hin zu Lebensmodellen und der Kommerzialisierung alles machte. Ich wusste einfach nicht, was ich tat und welchen Wert ich schuf.

„Intelligent Emergence“: Was war der Preis für diese Entscheidung?

Wang Xiaochuan: Viele Menschen haben damals das Unternehmen verlassen. Einige Mitarbeiter waren der Meinung, dass der Weg der allgemeinen Modelle der richtige sei, und auch die Investoren hatten Bedenken. Es gab verschiedene Missverständnisse, beispielsweise wurde rumgesprochen, dass Xiaochuan möglicherweise keine Pläne für einen Börsengang habe und es ihm egal sei, da er finanziell unabhängig sei.

„Intelligent Emergence“: Einige Start-ups entscheiden sich möglicherweise zunächst, nicht so weit in die Zukunft zu schauen, sondern zunächst Geld zu verdienen, um ihre Träume zu unterstützen. Ein Börsengang ist auch ein Weg.

Wang Xiaochuan: Wir hatten damals auch kein Geldproblem. Was dann, wenn man an die Börse geht?

„Intelligent Emergence“: Einige ehemalige Führungskräfte von Baichuan und einige Ihrer Investoren hatten Schwierigkeiten, Ihren plötzlichen Halt zu verstehen.

Wang Xiaochuan: Man kann die ARR und das Einkommen steigern, aber das war damals nicht das, was ich am meisten wollte.

Erstens hat man dann keine Zeit mehr für die Geschäftstätigkeit. Das Erreichen von Einnahmen und die Bereitstellung eines guten Produkts oder einer guten Dienstleistung sind nicht auf der gleichen Ebene. Zweitens ist es besonders gefährlich, eine Matrixverwaltung zu implementieren, wenn man noch nicht einen Durchbruch in der Geschäftstätigkeit erzielt hat. Damals waren die Verkäufer, die Produktdesigner und die Techniker alle für mehrere Produkte zuständig.

Dieser Zustand stimmte nicht mit meiner Einschätzung des Werts überein, den ich für das Unternehmen erreichen wollte. Wenn ich nicht von Herzen an etwas glaube, ist es auch schwierig, es gut zu machen.

„Intelligent Emergence“: Wie haben Sie es den Investoren erklärt?

Wang Xiaochuan: Es war schwierig, es zu erklären. Die Investoren wollen natürlich einen Börsengang. Ich konnte nur versuchen, die aktuelle Arbeit gut zu machen.

„Intelligent Emergence“: Wie hat sich die Teamgröße, die Struktur und die Arbeitsweise von Baichuan insgesamt nach der Anpassung im April verändert?

Wang Xiaochuan: Wir haben die Anzahl der Mitarbeiter auf weniger als 300 reduziert, und die Hierarchie ist flach. Jetzt melden sich nur noch ein Dutzend Leute bei mir.

Wir haben jetzt mehrere Schwerpunkte: Erstens die Entwicklung des medizinischen Modells selbst; zweitens die Schaffung von künstlichen Intelligenz-Ärzten in Form von Agenten; drittens die Zusammenarbeit mit dem Krankenhaussystem, indem wir über künstliche Intelligenz-Ärzte das Krankenhaus, die Gesundheitsbehörde und andere Systeme verbinden. Unser Ziel ist es, eine vierstufige medizinische Versorgung mit künstlicher Intelligenz zu etablieren.

„Intelligent Emergence“: Was ist Ihre Reflexion über diesen Erkundungsprozess?

Wang Xiaochuan: Die größte Reflexion ist, dass man nicht so viele Linien eröffnen sollte. Entweder man macht allgemeine Modelle, oder man macht Medizin. Man kann nicht mit beiden Füßen gleichzeitig gehen. Gleichzeitig Geschäft, Technologie und Medizin zu betreiben ist am Anfang schwer zu bewältigen.

Wir wollen keine Ärzte ersetzen

„Intelligent Emergence“: Warum haben Sie in WeChat einen künstlichen Intelligenz-Ärzte-Bot namens Baixiaoyi entwickelt?

Wang Xiaochuan: Der Bot ist wie ein Freund in Ihrem WeChat. Wenn Sie ihn fragen, ob Sie zum Arzt gehen sollten, sagt er, nein, beobachten Sie erst mal. Nach ein paar Tagen fragt er Sie automatisch, ob es sich verschlechtert hat, und erinnert Sie auch daran, Medikamente einzunehmen. Er kann die persönliche und familiäre Gesundheit aktiv und individuell verwalten.

Die tägliche Gesundheitsverwaltung kann nicht durch ein- oder zweimalige ärztliche Konsultationen gelöst werden. Es erfordert eine langfristige Begleitung, und Hilfs-Apps können diese Dauerhaftigkeit kaum bewältigen.

„Intelligent Emergence“: Viele Leute werden vielleicht fragen, wie sich die Erfahrung beim Konsultieren eines Baichuan-Hilfsbots von der beim Konsultieren von Doubao unterscheidet?

Wang Xiaochuan: Wir zitieren und verfolgen professionelle Literatur ausführlicher als allgemeine künstliche Intelligenz-Hilfsbots. Aber ehrlich gesagt ist es in jedem Bereich schwierig, einen deutlichen Unterschied in der Erfahrung bei der Frage-Antwort-Szene zu schaffen.

In Bezug auf die Produktform und die Benutzererfahrung hat das neu veröffentlichte „Baixiaoyi“ eine Zwei-Enden-Architektur: Die App-Seite ist für die ernsthafte medizinische Entsche