文|AI大模型工场 冰拿铁
编辑|方奇
一觉醒来,行业被稚晖君的“机器人总动员”刷屏了:8月18日上午,智元机器人2024年度新品发布会上,稚晖君发布"远征"与"灵犀"两大家族共计五款商用人形,包括交互服务机器人远征A2,柔性智造机器人远征A2-W等。发布会上,机器人“打麻将、拆快递、30KG重物提拉”等一系列花式操作,更是让网友不断刷屏“???”,以示震惊和钦佩。
而智元机器人背后的大佬稚晖君,也是行业“技术大佬离职创业”中的典型——2020年通过“天才少年计划”加入华为,并于2022年年底离职创立,创立后即拿到BV百度风投的投资,并被福布斯杂志列为独角兽企业。
过去一年时间内,智元机器人就融资了6轮,资方名单包括红杉中国、上汽投资等,估值已经飙升至70亿元。
不止是稚晖君,在当下,大佬离职创业已成时下最“city”的行为。前段时间,阿里通义大模型团队核心技术骨干周畅(花名:钟煌)被曝离职创业。据报道,有接近阿里云的人士透露,属于正常离职。
和一众大佬一样,周畅的履历堪称无懈可击,无论是学历还是职场经历都非常出彩:
周畅2012年本科毕业于复旦计算机科学与技术专业,2017年博士毕业于北京大学计算机软件与理论专业。毕业后,周畅加入阿里,先后担任达摩院算法专家、通义千问的大模型负责人,主要研究方向包括图表征学习与推理、推荐系统、分布式图计算等,并在相关领域的国际顶会发表30余篇文章。
值得一提的是,周畅博士毕业的2017年,阿里巴巴达摩院刚好成立,此后周畅在职场摸爬滚打、飞速成长的七年,也是阿里技术创新高速发展的7年。期间,周畅带领团队研发了十万亿多模态预训练模型M6系列、通用多模态AI模型OFA系列,以及大规模GNN训练平台AliGraph,见证并参与了阿里大模型家族从无到有、从有到强的全过程。
其中,M6模型在2021年由阿里巴巴与清华大学联合发布,参数规模高达1000亿,成为全球首个10万亿参数多模态大模型,也是现在业界熟知的阿里云通义大模型前身。如今,通义大模型家族矩阵全面成型、驶入高速发展轨迹之际,周畅则选择“功成身退”,逐梦创业圈。
这也符合AI大佬们近年来的一贯行事风格与职场轨迹:在大厂历练完毕后,转舵出港,自己创业。做出同样选择的,还有周畅的老同事杨红霞——其曾在达摩研究院担任院长和AI科学家,并带领团队研发了AliGraph、M6、洛犀等人工智能开源平台及系统。
今年5月,据报道,杨红霞正准备创业,并锚定AI Agent赛道;近日,据最新报道,杨红霞出任香港理工大学教授,让人感叹,做到了“学术、创业”两手抓。
不止是阿里系大佬,AI创业潮中,越来越多大佬从大厂出来另起灶炉,并在多个细分领域独当一面。对大佬们来说,在AI技术飞速发展的当下,是“运起英雄向自由”、实现技术理想的最佳时机。而对AI界来说,随着AI创业公司“新势力”的崛起,行业格局也在不断生变。
一、大佬离职,“散是满天星”:在多个应用领域独当一面
在AI赛道,时势造英雄同样是颠扑不破的真理。经历了筚路蓝缕、充满不确定性的造锤子阶段,随着大模型进入落地元年,AGI终于迎来了黄金时代。大佬们无疑最先听到了时代召唤,难免心痒难耐。
对于技术大佬来说,在互联网大厂虽然能和大牛团队并肩作战并掌握一线资源,但往往要服从于公司的战略方向和资源配置,没有那么多自主权。正如百度CEO李彦宏曾阐述,大模型时代,AI是“一把手工程”。而对技术大佬来说,离职创业、自己当CEO,无疑可以在自己最擅长且感兴趣的领域定点专攻,实现自己的技术理想,站在舞台中央。
同时,创业公司更为机动、灵活,在仍然充满不确定性、瞬息万变的AI应用场上,能够快速调整策略,抓住AI黄金时代的机遇。
那么,大佬们感兴趣的方向都有哪些?纵观大佬们的创业赛道,不约而同指向了围绕AI的落地与应用。
在这波创业潮中,天花板级存在无疑是AI教母李飞飞——33岁成为斯坦福计算机系终身教授,44岁成为美国国家工程院院士,李飞飞可以说是AI界的传奇人物。2018年9月,其从谷歌离职后,返回斯坦福任教并筹划下场创业,于今年4月成立AI公司World Labs。
据报道,World Labs的具体方向是李飞飞曾反复曾多次提出的“空间智能”——即把计算机推向三维世界,教会计算机如何在真实的三维世界中感知并行动。
“我们想要的不仅仅是能看会说的人工智能,我们想要的是能做的人工智能。”李飞飞在社交媒体上写,“空间智能”是AI拼图中的关键一环,可以让“视觉变成洞察力;洞察力变成理解力;理解力推动行动。”
今年4月,李飞飞在TED大会上发表的主题演讲,举了具体的例子来阐述这一理念——李飞飞展示了一张“猫伸出爪子要把玻璃杯推向桌子边缘”的照片并解释道,人脑在这一瞬间可以迅速评估玻璃杯的几何形状、在3D世界中的位置、与桌子和猫的关系,并且能预测接下来会发生什么,采取行动制止。
显然,李飞飞的目的是让人工智能在现实中长出“人脑”——一旦计算机学会了这些3D世界的生存之道,在应用领域将更加前途无量。念念不忘,必有回响,如今,李飞飞终于亲自操刀创业。
同样对“为AI注入灵魂、让AI长出脑子”感兴趣并付诸创业实践的,还有前阿里达摩院自动驾驶负责人、离职后创建有鹿机器人的陈俊波,且创业项目更为接地气。
据介绍,依托于自主研发的第二代具身智能技术LPLM大模型,有鹿机器人致力于让每一台专业设备都拥有智能性。而提及创业初衷,陈俊波曾表示,具身智能需要像特斯拉一样在真实物理世界里获取数据来完善世界模型,但想获取真实物理世界的数据必须率先完成商业化:
“(只有)能持续地把产品投放到物理世界,才可以率先和语言大模型一起完成世界模型。因此,有鹿机器人从成立开始,就将产品商业化作为研发第一任务。”
这也说出了大佬们共同的心声——在用技术改变世界的过程中,创业或许是通向离理想高地的必经之路。
时来天地皆同力,如今,大佬们正获得海量资本青睐,加速完成技术理想的落地。
二、资本涌入、市场成型、政策支持:时来天地皆同力
PitchBook 数据显示,仅在过去三个月里,投资机构就向美国人工智能初创企业投入了超过 270 亿美元。
近日,英国《金融时报》报道,李飞飞的World Labs成立三个多内进行了两轮融资,投资方包括硅谷知名风投a16z,最新一轮融资额约1亿美元,当下估值已达10亿美元(约合70亿元人民币)。
而具身智能赛道,同样受到资本青睐的,还有上文所介绍的,稚晖君离职后创立的智元机器人。今年7月,软通动力信息技术(集团)与智元机器人签署战略合作协议。双方将在通用机器人产品创新和场景示范等领域展开深度合作,携手推动人形机器人迈向通用,服务千行万业。
当强大的资本遇上旺盛的市场需求,爆发出强大的落地合力。在当下,大佬们并非“有技术无市”,而是生正逢时——AI技术的普及和应用带来了巨大的市场需求。无论是消费电子、智能制造还是医疗健康等领域,都对AI技术持欢迎态度。这种需求为技术大佬们提供了广阔的创业空间和市场机遇。
拿医疗领域来说,根据IDC统计数据,预计到2025年,全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元,其中医疗行业将占总规模的五分之一,将是未来5年成长最迅猛的赛道之一。其中,结合AI辅助新药研发和AI助力肿瘤诊疗等市场赛道估算,预计2020—2025年复合年增长率(CAGR)为39.4%,2025年将突破300亿元。
而在这一赛道,森亿智能是其中的“掘金天花板”。森亿智能创始人张少典同样是一位技术大佬,本科就读于上海交通大学AI和计算机科学专业,博士就读于美国哥伦比亚大学医学信息学专业,锚定医疗大数据赛道及中国医院数智化的发展空间后,坚定了创业决心。
目前,森亿智能为国家健康医疗大数据集团中电数据的AI技术核心供应商,为各级医疗机构、科研院校、政府部门等提供专业、安全、高效的医疗大数据整体解决方案。稳定、持续扩容的市场乘上技术风口,让其成为资本宠儿:
日前,森亿智能宣布成功完成新一轮战略融资,至此,森亿智能在成立8年的时间中已经成功完成9轮融资,共计13.15亿元。
不止如此,政策上,新质生产力浪潮下,AI创业公司也获得了政府及社会各界越来越多的关注和支持。
如7月23日,为推动杭州人工智能产业的高质量发展,杭州市人民政府于印发《支持人工智能全产业链高质量发展的若干措施》从“算力设施建设”、“模型开放生态”、“赋能实体经济”、“全产业链发展”、“人才队伍支撑”五个方面提出14项具体举措,其中提到, 加布局建设市级人工智能产业特色园区,鼓励区、县(市)给予租金减免、团队创业补贴等政策支持。
时来天地皆同力,运起英雄向自由。如今,随着大佬们不断入场,新老势力不断碰撞,行业格局也一再生变。
三、“英雄向自由”后,AI格局生变
如今,随着大佬们纷纷单干,对大厂来说,AI人才也更为紧缺,只能加速培养新兴力量,并加速打响人才争夺战。
据美国劳工部数据,AI数据科学家的平均年薪为12万至20万美元,机器学习工程师的年收入更是高达12.5万至20万美元。而随着人才身价暴涨、良将难求,大厂们纷纷开出更高的价格。据报道,OpenAI为AI软件工程师提供的年薪高达54万至91万美元,谷歌AI研究人员年薪最高可达259.5万美元。
在我国,脉脉创始人兼CEO林凡曾公开表示,部分技术岗位人才持续稀缺,大模型技术专家人才供需比仅为0.25,相当于4岗争1人。
而另一头,随着大佬们该融资的融资,该研发的研发,热火朝天地实现AI理想,部分质疑之声也悄然而起。在行业看来,技术大佬们振臂一呼,即可获得数亿融资,无疑加速了AI赛道的泡沫化。
近日,据法国《回声报》报道,AI芯片领域近期尤其动荡不安。麻省理工学院教授、经济学家达龙·阿杰姆奥卢预测,在未来十年内,通过人工智能实现自动化的任务中,只有四分之一能够盈利。
而在此前,国际投资银行高盛集团同样表示怀疑态度,今年6月,其曾发表了一份长达20页的报告,题为《生成式人工智能:花费太多,收益太少?》,指出科技巨头们未来几年在AI资本支出上花费1万亿美元,但几乎没有任何实质性的、可见的成果来证明这些投入是值得的。
这也是技术大佬们实现理想的残酷一面:通往理想高地的路上离不开资本的加冕,而最终的结果则需要时间检验。在这场“AI下海潮”中,有人将获得想要的一切,有人则难免乘兴而来、败兴而归。
评论