技术大牛AI创业:一半意难平,一半现实

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图片来源:由无界 AI生成

大模型及其背后AIGC的火热,是一场技术大牛的奔赴山海。

移动互联网时代,前、后台职责的划分,把程序员、工程师等技术人员“封存”于幕后,他们搭建了产品架构、修改了bug、优化了体验,而站在前台侃侃而谈是产品经理,居功于对用户体验的洞察而创造出“神殿”级的产品。

时至如今,奋战在一线的技术员已成为企业中高层管理者,或是CTO、或是某条业务线的负责人,从陪伴企业完成0到1的增长,到维持现状,他们早已离开一线,但内心却始终是“技术人”。

ChatGPT的引爆,对于心怀梦想的“技术人”或许是一次救赎。


意难平的梦想


“挺怀念熬夜写代码的年代,也希望找回从0-1的状态,” 这是贾扬清离开阿里后公开表示。

提起贾扬清,业内耳熟能详的是「框架大神」。清华大学自动化专业,读研究期间在新加坡国立大学、微软亚洲研究院、NEC美国实验室和谷歌研究院工作/实习。2008年,奔赴加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士,期间创立开源深度学习框架Caffe,被微软、雅虎、英伟达、Adobe等公司采用。

2013年,加入google大脑团队,在“图灵奖三巨头”等人的带领下,参与了TensorFlow平台的开发 ;2016年加入Facebook,期间创建了首个开放模型格式的原型ONNX;2019年3月,加入阿里担任技术副总裁,负责大数据以及AI方向的技术、产品和业务。

2023年3月20日在荒诞哲学的陪伴下离开阿里,“我和团队宣布了毕业的消息。3月20号是冬天的最后一天,借用加缪的一句话:每个冬天的句号都是春暖花开。”

有人猜测是做AI架构创业,有人猜测是做大模型。贾扬清在4月份在「科技早知道」表示,不做大模型,做To B方向的AI应用层搭建,填补中小企业与AI之间的鸿沟,并认为这是千载难逢的机会。

无独有偶。3月7日,李沐离开AWS与「参数服务器之父」Alex Smola教授共同创办Boson.ai人工智能公司,Alex Smola教授曾于2016年7月加入亚马逊AWS担任副总裁级别的科学家。

3月8日,媒体爆出,快手MMU(Multimedia understanding,多媒体内容理解)负责人李岩,成立了AI公司元石科技,主要业务是进行多模态大模型的研发。

李岩毕业于中国科学院计算技术研究所,是快手AI技术研发的核心人物,2015年11月,在快手内部组建了内部深度学习部门DL(Deep Learning),目标是构建算法模型对违法违规的视频内容进行识别。随着快手对视频内容理解产生了更多的需求。2016年,团队改为MMU组。

3月24日,字节跳动视觉技术负责人王长虎已离职加入龙湖集团,组建创业团队聚焦生成式AI的视觉多模态算法平台。

王长虎2017年加入字节跳动人工智能实验室担任总监,主研方向包括计算机视觉、视频理解、多媒体检索和机器学习等。随着内部职位调动,转任字节跳动的商业化视觉技术负责人,负责抖音、TikTok、今日头条等多条主要产品线。

身为高管李岩、王长虎在大企业中也有身不由己,跟随者业务的需求,变为业务增长的助手。

研发出身在技术时代创业是有天然的优势”一位高管向「钛媒体创投家」表示,AI发展的速度很快,大企业虽然想跟上步伐,但是由于内部各方利益牵扯比较多,各个团队之间协作解决问题的能力有限,反而是阻碍AI创新能力的施展。

“如果可以重开,我会把产品的创新型做的更高,和市场的适配度更高一些。”贾扬清公开表示。

大洋的彼岸,上演着同样的桥段。

3月22日英特尔首席架构师Raja Koduri离职,创办了一家专注于游戏、媒体和娱乐的生成式AI初创公司。他在社交平台上表示:“生成式 AI重新点燃了我进入软件领域的热情,希望可以利用非CUDA硬件来处理这种工作负载,这是我创业的初衷。”

曾均参与了 LLaMA 开发的工程Lacroix 和 Lample,离职后创立Mistral AI,产品是大型语言模型和生成人工智能,成立一个月获得1.13 亿美元的种子轮融资。

站在时代的转折,他们的离开中,似乎透露着意难平的梦想。


梦想与现实


梦想与现实之间的桥梁是金钱。

技术人员创业最可怕的是陷入技术执念,而忽略商业化的指标,资金是一家企业的生命线,无论是融资,还是自造血。”业内投资人表示。

技术专家创业和科学家创业有很多共通点。比如,对于某一项技术拥有过硬的专业能力,“出厂”自带光环,过往拥有行业资源,对于技术前景和行业变革的洞察深刻,实属VC投资人最爱的人群。

同样,科学家创业面临的挑战,在技术专家身上亦会体现。比如,商业思维、管理思维、营销思维的综合能力有待补充,技术是专注在某一个点上做深、做精,而创业是把技术变现,带来商业价值,面对市场竞争,拥有不断创新的盈利技能。

一流技术大牛“抱大腿”。硅谷大模型4大玩家均有携手盟友。

OpenAI背靠微软,过去三年,微软向OpenAI累计投资达130亿美元,估值达到290亿美元。

排在其身后的 Anthropic与结盟谷歌,谷歌注资3 亿美元,换取该公司 10% 的股份,Anthropic 将谷歌云作为其首选云服务提供商。Anthropic由OpenAI前安全和政策副总裁Dario Amodei创立,两年估值超过 40 亿美元,并且积攒起对抗如日中天的 OpenAI 的实力。

其次是Inflection AI 联合英伟达构建世界最大 AI 集群。最后是,Cohere与甲骨文达成云计算AI协议,甲骨文计划向其云客户出售Cohere大型语言模型的访问权。Cohere由Gome创立,他曾在谷歌担任 AI 研究员,是“Attention Is All You Need”论文作者之一,目前融后估值已达到 22 亿美元。

二流的技术大牛拼的是速度,对市场敏锐的速度、产品研发的速度和变现的速度,亦称为先发优势。

一位连续创业者述道,当一项新的技术面市之前,先有学术论文出来,然后在技术人员交流的网站上,会出现技术爱好者做的app或demo,此时就应该马上出手了。前提是,长期深耕一个技术领域,可以判断哪些是技术迭代后带来新的商业机会,哪些是暂时无法带来商业化的

“破除技术迷信,以商业的视角看技术,技术是帮助企业变现,获取用户的工具。”这位连续创业者表示。

三流的技术大牛最终成为CTO。“每一个人有自己的能力强项也有弱项,技术出生的创始人,创业前期非常有优势,能够把产品快速做出来,到了产品扩张期,需要攻占市场,如果能力匹配不上,我们会选择帮助他找一个CEO搭档。并非否认技术创业者的能力,只是站在投资的角度,为了让被投企业尽快产生现金流、健康良性发展的策略。”业内投资人向「钛媒体创投家」表示。

四流的技术大牛“流浪在社区”等收购。“高手在民间,AI发展速度非常快的当下,我们会在‘社区’收购创新AI项目。”某企业战投部投资人表示。

“开源社区、技术交流社区内有很多优秀工程师做的应用,这些应用可以帮助大企业尝试新业务时,快速度过冷启动阶段。大企业内部立项、开发、成本需要审批、评估,这都是时间成本,技术风口到来的时候,我们并不想错过,所以会在社区挖掘好的应用项目、找到有出售意愿的项目沟通。”某企业战投部投资人说道。

所谓一流、二流、三流、四流技术大牛的分类,并非特指技术专家的能力差异,而是呈现技术专家在创业时,梦想与商业变现之间多元的生存状态。

技术专家创业,技术和赚钱之间,似乎显得没有那么泾渭分明。技术或许不再是充分竞争条件,当技术理念已经被验证,剩下更多的竞争将体现在金钱、应用场景上。