文/上海国智科技创新协同发展研究院首席研究员兼副院长，香港中文大学（深圳）数据经济研究院客座研究员陈韬
“原始创新”的概念始于20世纪90年代末，意为首创性、突破性、颠覆性和引领性的创新成果。国有企业如何勇闯“无人区”，需在创新策源的有形之地加强借鉴探索。本文先追根溯源，探讨偶然与必然的科创范式，接着寻方问津，思考创新与担当的国资路径。
“原始创新”的概念孕育于20世纪90年代末，由《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》正式提出，意为首创性、突破性、颠覆性和引领性的创新成果。党的十八大报告提出“要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略”以来，原始创新已经成为未来产业发展的核心驱动力。《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出“健全国有企业推进原始创新制度安排”，国务院国资委提出“即使只证明此路不通，也是一种无形资产，也应予以肯定”，原始创新的概念脉络逐步清晰，加强对基础研究、原始创新的长期国资布局也涌现出更加深远的战略意义。
国有企业如何勇闯“无人区”，需在创新策源的有形之地加强借鉴探索。近年来，在金融市场与科技创新深度融合的当下，以文艺复兴科技、DE Shaw、幻方量化为代表的国内外量化机构和以大模型、计算生物学为代表的“0到1”式创新，正将探索领域从人工智能、生命健康等产业向复合型学科深度扩张，这一现象不仅标志着“科技+金融”“AI+蛋白质”等趋势的协同深化，揭示了数据驱动下范式重构与技术壁垒突破的底层逻辑，也为国有资本如何推进原始创新、国有企业如何强化企业创新主体地位带来了深刻思考。探索现象级科创成就背后的涌现因素，有利于更好落实“以科技创新引领新质生产力发展”要求，高质量高起点落实国有企业改革深化提升行动。
追根溯源：偶然与必然的科创范式之问
“功能+耐心”：从量化历史看科创范式如何涌现
DeepSeek的火爆引发了全球范围内广泛关注, 被生物学家饶毅誉为“1840年以来中国对人类最大的科技震撼”。虽然深度求索成立至今不到三年，但是其母公司幻方早于2018年确立了以AI为主要发展方向——事实上，国内外量化机构在投资领域的成功正是基于对原则性、颠覆性科技发展逻辑的客观尊重，这为国有资本如何助力打造原创技术策源地提供了两方面借鉴。
一是足够前瞻，以战略敏捷抢占前沿领域的功能布局高地。与全球脑机接口等开始过早但效果尚不明朗的“大科学计划”不同，半个世纪以来，部分代表性量化机构充分发挥投资端、科研端和企业端的不同主体作用，见证了以需求导向和技术融合加速 “金融+科技”核心竞争力的演变过程。
例如，幻方能够持续开启DeepSeek等科技增量业务，从DeepSeek-R1 优化至DeepSeek V4，究其原因乃是自2018年起即全面开展AI战略，开启从基础设施到底层硬件优化的耐心投入和功能布局，其GPU数量从“千卡”跃升为“万卡”，建立幻方AI公司先后研发深度学习训练平台“萤火一号”“萤火二号”，其间针对算力解决方案开展了AI NPU芯片等项目研究——这正是幻方在2023年提出要全力打造AGI、创办杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司的底气所在。在国家创投基金和全国社保基金全面布局、国有上市公司并购重组加速推进的浪潮下，国有资本正在发挥科创前沿和转化应用的战略引领力，未来如何顺应未来技术趋势前瞻落子，需要以科创、产业、资本协同加强对“基础科学无人区”技术预见和产业链组局的探路鼓舞。
二是足够耐心，以包容支持拥抱科技创新的不确定性本质。宽松活跃的研发环境和耐心资本的持续投入，是原始创新培育未来产业的关键所在。不同于由政府或大学出资的传统基础科学研究机构，私立研究机构在20世纪90年代起逐步涌现，例如甲骨文联合创始人Larry Ellison在旧金山湾区创立了埃里森医学基金会，微软联合创始人Paul Allen在西雅图创立艾伦脑科学研究所，谷歌前CEO Eric Schmidt在帕洛阿托创立了施密特海洋研究所，陈天桥相继创办了天桥脑科学研究院、MiroMind。
在此趋势下，部分量化机构在成立科技板块之初即将之定义为功能性板块或非营利机构，例如文艺复兴科技成立非营利组织熨斗研究院，将算法分析策略广泛应用于计算生物学，计算天文学和计算量子物理学。缺乏市场激励和容错机制曾是制约国有创投发展的桎梏，从2020年深圳“最高承担40%风险”、 国家创投资基金20年存续期到今年上海市 “不简单以单个项目或单一年度盈亏作为考核依据”，央地考核评价体系不断健全，科技创新领域合规管理逐步优化，DARPA、熨斗研究院、天桥脑科学研究院等运营机制将进一步启示国有资本如何针对原始创新开展长周期考核和激励约束研究。
“培才+留才”：从顶科集散看领军企业如何持续
近年来，大模型兴起背后的离职趋势与David Baker“AI+蛋白质”系创业公司的稳定性形成对比。国有企业探索“从0到1”式持续首创，唯有将人才稳定性与创新自主权置于战略高度，才能在新质生产力竞争中占据主动，助力打造一批具有核心竞争力的未来产业集聚区。
一是要平衡基础研究与商业转型，打造顶尖人才创新激励机制。当前，大语言模型的兴盛虽然加速了“AI+”产业经济的飞跃，但是LinkedIn数据显示全球AI初创公司核心成员离职率近四成，人工智能科技龙头背后的人才稳定性争议给国有资本如何培育、造就并留住战略科学家、一流科技领军人才带来了思考。
一方面，谷歌开放融合的科研环境曾经推进Transformer 大模型诞生，但随即论文《Attention Is All You Need》的八位作者相继离开并大多以Transformer大模型等技术为依托开启新的创业之路；OpenAI曾不以上市为发展目标将利润分阶段返还以加强长期研发投入保障，前首席科学家、联合创始人Ilya Sutskever建议科学家Alec Radford对该领域反复研究最终推进首款 GPT 产品，但公司随着ChatGPT爆火和巨额资本流入不再开源模型，带来“加速派”和“安全派”路线冲突，引发了Ilya Sutskever、Alec Radford、Mira Murati等团队骨干的离职，创始团队至今仅剩2人；xAI由Elon Musk组建,但其11位联合创始人均已离职。
另一方面，文艺复兴科技、幻方等企业离职率相对较低，部分源于文艺复兴科技由科学家创立，长期科学驱动的文化得以保留，除了常规的薪酬激励还对研究人员赋予调用充足算力的权限，与之类似幻方注重能力而非经验，以自我驱动代替短期KPI考核，也对员工调用算力亦不设限制（见表1）。
表1 近年来部分大模型代表企业骨干去留信息
骨干研究者
身份
近期履历
研发领域
Illia Polosukhin
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Near
区块链
Niki Parmar
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Adept、Essential AI，加入Anthropic
人工智能
Llion Jones
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Sakana AI，推进迭代Transformer
人工智能
Noam Shazeer
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Character AI，被谷歌收购后重返谷歌
人工智能
Aidan Gomez
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Cohere
人工智能
Jakob Uszkoreit
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Inceptive
人工智能制药
Lukasz Kaiser
Transformer作者
离开谷歌，加入OpenAI
人工智能
Ashish Vaswani
Transformer作者
离开谷歌，合作创立Essential AI, 转向基础研究
人工智能
Ilya Sutskever
GPT 系列开创者
离开Open AI，成立Safe Superintelligence
人工智能
Alec Radford
GPT 系列开创者
离开Open AI，加入Thinking Machine Lab
人工智能
Mira Murati
GPT 系列开创者
离开Open AI，创立Thinking Machines Lab，早期员工2/3来自OpenAI
人工智能
John Schulman
GPT 系列开创者
离开Open AI，先后加入Anthropic、Thinking Machines Lab
人工智能
Lilian Weng
（翁荔）
GPT 系列开创者
离开Open AI，先后加入Fellows Fund、Thinking Machines Lab
人工智能
数据来源：作者整理。
二是要平衡单点创新与分工协同，打造领军人才科创统筹架构。与大模型领域相比，生物化学家和计算生物学家David Baker先后参与创立二十余家“AI+蛋白质”科技企业，整体来看企业间合作多于竞争，在不确定性较高的AI制药领域实现了较为稳定的发展成绩。
例如，在创新驱动方面，Xaira Therapeutics核心平台整合了Baker实验室的RFdiffusion和RFantibody等AI模型，于近期推出首个虚拟细胞模型 X-Cell，Archon Biosciences“抗体笼”技术源于Baker团队蛋白质自组装研究成果，二者分别锁定抗体设计和抗体递送优化等方向以互补性覆盖药物开发全流程，相关原始创新构建了较高的行业竞争壁垒；在战略引领方面，倡导“科学家+企业家”双轨领导模式以平衡创新性和商业化需求，力求形成“AI模型-实验验证-临床转化”全链条服务能力。
David Baker通过底层技术创新构建护城河，实现核心人才与生态化资源、产业资本的深度绑定，助力了技术持续迭代与组织稳定性的动态平衡，为国有资本推进学术端和产业端协同布局和完善内部人才培育机制带来了启示。
寻方问津：创新与担当的国资路径之思
“立标+评价”：筑牢激励与约束的动态基石
国务院国资委指出，中央企业在“十五五”时期要进一步发挥科技创新、产业控制、安全支撑“三个作用”。在国有资本推动原始创新的实践中，科学设计容错与让利机制已成为突破体制约束的关键。近年来，广东省科创条例明确对国有创投机构实行“整体收益考核”，安徽省对创投子基金存续期放宽至不超过15年，武汉市政府引导基金等实施“分阶段让利退出”机制，上海市正式推出《关于进一步推动市国资委监管企业私募股权投资基金高质量发展的指导意见》提出“优化考核评价体系”。面向未来，机制落地仍需配套整体协调与动态评估，更好推进“风险分层”与“激励适配”。
一是尊重基础研究规律，科学设计阶梯化容错、让利机制体系。综合考量全球竞争下产业特征（如考虑各国低轨小卫星争夺等太空竞争激烈度加剧，卫星主控、星间通信、星载计算等领域需加大容错力度，考虑到计算生物学创新传统创新药容错须重新审视）、国际案例（如国际创投一般偏好“阶段投资”，而国内创投需以“阶段投资”替代“对赌协议”）、国内经验、区域联动等元素，建议加强国资监管与科技、金融、审计、司法等部门对科技项目的容错纠错协同联动，立足中长期技术储备、产业生态孵化数量、长期经济效益等因素，考量拨投联动、种子基金、天使基金等创投基金功能化与市场化运作区别，设立不同阶段容错比例与让利比例机制的“S型曲线”来确定损失、激励量化区间。
在科学确定免责程序的前提下，在对种子基金、天使基金等设置容错让利比例率后，建议一方面在对国有资本对早期发展阶段科技企业的资本放大作用进行长期考核的同时，为反馈调节留下操作空间，另一方面鼓励国有创投以阶段投资代替上市对赌，以创投平台为载体搭建政府、产业、资本三方互动平台。
二是结合原始创新效果，持续推进长周期评估、动态化激励。在评估方面，按照负反馈调节相关操作指引,建议定期聘请独立第三方或组建相关机构对科技创新相关平台的基础研究、投资绩效与容错情况进行系统评价，为及时了解容错机制与先行规章制度的冲突与责任认定程的堵点，根据概念验证、项目孵化、产业投培情况对容错让利曲线动态调整，延续多部门协同的调整协商机制，避免容错激励出现“昙花一现”式负面效果。在激励方面，借鉴文艺复兴科技、幻方、天桥脑科学研究院等育才留才经验，以价值创造为导向灵活开展股权、算力等多样化中长期激励，进一步推进职务科技成果赋权改革，持续优化职务科技成果资产单列管理相关研究。
“整合+融合”：健全一体与协同的人才支撑
《关于推动未来产业创新发展的实施意见》提出，未来产业具有战略性、引领性、颠覆性和不确定性。量子科技、脑机接口等未来产业跨学科产物，因而战略科学家、技术经纪人成为强化国企科创主体地位的关键因素。国有资本打造原创技术策源地，必须深度绑定领军人才价值链条，推进原始创新带来学术势能、研发效能和产业动能的协同共振。
一是以群策应对未知，构建区域产学研“集中问诊”国资联盟。文艺复兴科技创始人James Simons以数学家身份跨界金融，依赖超算能力与实时信号捕捉实现高频交易优势，DE Shaw通过生物信息学数据分析切入医疗赛道，利用基因组学数据预测药物研发成功率，均得益于各类跨学科研发人才、产业巨擘、投资精英的长期合作。
当下，以原始创新广育未来产业已非独立专家、区域智库之能力可判断，生成式AI之外的进化学派、贝叶斯学派、类推学派或复杂性科学对产业经济的深度影响还需加大“无人区”合力探索，建议城市群加强合作，针对发展产业赛道建立城市群产业投行问诊机制，例如依托全国性科创投资协同发展联盟把脉增大国有资本对产学研专家的磁吸联动效应，构建兼具战略主动与市场效率的新型产学研联动体系。
二是以敏捷占据主动，探索“点式服务”与“顶科共享”双层机制。建议以David Baker实验室在研发端、企业端的开放合作为借鉴，构建“顶科点式服务矩阵”，围绕未来产业领军人才主动服务，构建“引智—赋能—转化—协同”式全生命周期国资科创服务体系，探索顶科学者在高校、科研机构、国企间灵活流动机制，创新原始创新和关键核心技术攻关、科技创新和产业创新深度融合的发展模式，试点开展未来产业按贡献分配知识产权收益、按数据质量分享激励收益等模式，对突破性成果实施 “里程碑式奖励”。另一方面打造“顶科一盘棋战略”，试点统筹各级规划、科研、转化力量，建立城市间未来产业顶科人才“从0到100”要素共享数据库，逐步建立统一市场、国资引领的科创研发服务与落地转化一体架构，避免城市群针对重大项目和重点人才的同质化竞争。
来源 | 经作者授权发布
编辑 | 王茅
审核丨秦婷
责编 | 兰银帆
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