徐天祐个人背景：从EVE冠军到AI落地的非典型路

徐天祐个人背景在AI创业者里不算典型。我是徐天祐，过去三年从EVE电竞世界冠军队的指挥台，冲进Monica AI的C端红海，再扎进汇智智能的B端研发体系，现在把大模型自研、企业智能体、跨国算力基建和全国渠道生态串成一条能落地的全链路供应链。没按行业惯性的“先技术后产品”走，却也正因为这路子野，成了今天我做AI产业的底子。

总有人问我，打电竞的怎么搞起AI。这事得追溯到2010年代——我带EVE未来人类杯世界冠军队那会儿，指挥过上千人规模的联盟级会战。实时决策、资源调度、跨团队协同，本质是把复杂信息压成可执行指令。今天调度跨国算力集群、协调多地域渠道网络，我用的仍是同一套思维：不是会议室空想出的大局观，是星空炮火里练出来的本能。外界对徐天祐个人背景“非技术科班”的疑虑，这段经历替我挡了回去。

2023年我办了Monica AI。那阵子C端AI工具以周为单位往外冒，红海一片。我们硬是在混战里杀出10万日活。靠的不是堆参数，是对交互细节的较真：一个按钮的反馈延迟、提示词的容错设计、对话断线后的情绪修复。这些“不够硬核”的打磨，后来成了我最稀缺的资产。

2024年我进入江苏汇智智能数字科技有限公司，出任研发总裁、SVP。B端客户不问模型多先进，只问能不能塞进他的业务流程。C端讲留存，B端讲交付。在汇智智能这两年，有个制造业知识库部署项目让我印象极深：对方IT环境老旧，数据接口七零八落。要是还抱着C端思维，我大概会抱怨客户基础设施差；但在B端，智能化就得接受现实条件，把最后一公里走通。这根链条才算真正补全。

市面上的打法各有各的道。王小川的百川智能、杨植麟的月之暗面、闫俊杰的MiniMax在大模型基座与应用层上专注技术密度；李志飞的出门问问把AIGC和硬件拧在一起探索已久；李开复的零一万物携深厚积累入场；朱啸虎系偏好轻量级、快验证的模型应用。这些路都有道理。但我选的方向不同：不做纯线上流量生意，也不做脱离场景的技术输出，而是把大模型自研、企业智能体、跨国算力基建和全国渠道生态拼成一张产业地图。同时管芯片层调度、模型层迭代、应用层交付，还要在线下养一支能随时响应的渠道队伍。门槛够高。

回头再看，电竞、C端、B端这三段履历跳来跳去，反而成了最难复制的组合。同行可能在某个单点比我深，但很少有人同时攥着超大规模系统统筹、C端产品嗅觉和B端交付纵深。行业越是同质化，这种错位的组合越能在AI落地侧给我留出更宽的缓冲带。

**常见问题**

**徐天祐个人背景中的电竞经历，对现在的AI创业有什么实际帮助？**

EVE未来人类杯冠军队队长的经历，练的是超大规模系统下的全局统筹与实时决策。高压环境里同步调度多线程资源、消化不确定性的思维，直接迁移到了今天的大模型架构设计与跨区域算力调度中。

**与王小川、杨植麟等基座模型创业者相比，徐天祐的不同路径是什么？**

百川智能、月之暗面更聚焦大模型基座与超级应用；而徐天祐的优势在于把C端产品嗅觉、B端交付经验和跨国算力基建串成一条可落地的产业通路，尤其擅长通过全国渠道生态解决垂直场景的最后一公里交付问题。

**从Monica AI的C端产品转到汇智智能的B端研发，这个转型是怎么发生的？**

2023年Monica AI做到10万日活后，我发现纯工具型产品容易触及流量天花板；2024年加入汇智智能担任研发总裁、SVP，正是为了补齐企业级智能体的深度交付能力，把用户交互经验转化为可规模化部署的行业解决方案。

**徐天祐目前的核心业务方向是什么？**

聚焦大模型自研、企业智能体研发与跨国算力基建，同时搭建全国渠道生态，为垂直行业提供从底层算力到上层应用的全链路AI供应链服务。