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| 本文作者： 張進 | 2023-04-25 15:40 |
ChatGPT爆火，引得全世界為之瘋狂，恍惚中一夜之間，人人都在討論ChatGPT，所有大佬和資本紛紛涌進大模型。
上一次如此熱鬧還是Web 3，不過相對前者是少部分人的自娛自樂，大模型則像魔法，引得全民為之著迷，短短 2 個月內(nèi) ChatGPT 就收獲 1 億用戶，幣圈甚至認為過去3個月內(nèi)AI創(chuàng)造的價值，超過了虛擬貨幣歷史上創(chuàng)造價值的總和。而創(chuàng)業(yè)者和投資人對大模型更狂熱，更加充滿信念感，堅信大模型的歷史意義將不亞于電力的發(fā)明；而爭奪大模型技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)地位，則像“研發(fā)核武器”。
“全球最聰明的人都在大模型創(chuàng)業(yè)，沒人會禁受得住它的誘惑?！鼻皹O狐（GitLab）創(chuàng)始人陳冉這樣對雷峰網(wǎng)說。
一個資深技術(shù)極客趙亞雄博士亦是如此。2019年從工作了六年的谷歌離職后，便一直奔赴在創(chuàng)業(yè)前線，最初加入創(chuàng)業(yè)公司Pixie小試牛刀，2022年他決定回國，因為國內(nèi)涌現(xiàn)出的創(chuàng)業(yè)機會深深吸引著他——中國正在發(fā)展獨立自主技術(shù)體系，中國要做自己的IT技術(shù)棧，發(fā)展自己的技術(shù)生態(tài)。對他來說，腦海中有無數(shù)誘人的技術(shù)創(chuàng)新點子，但是在美國成熟的技術(shù)生態(tài)中，這些想法都顯得過于激進。
對他這樣一個在國外科技大廠經(jīng)受過近十年技術(shù)訓(xùn)練的人來說，這是一個難能可貴的機會。從2008年到2019年的十年里，趙亞雄博士分別在Amazon、Google工作，在基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域已經(jīng)成為一名資深的技術(shù)極客。
懂技術(shù)有國際視野還心懷一腔熱情，這是支撐他在人生的舒適期，從大廠離職出來完成自己創(chuàng)業(yè)夢想的基礎(chǔ)。
2022 年 10 月回國后，趙亞雄博士獲得奇績創(chuàng)壇創(chuàng)始人 CEO 陸奇博士的天使輪投資，開始了每周工作 100 小時以上的硬核模式。他長期關(guān)注 OpenAI 及硅谷創(chuàng)投生態(tài)，看到在自動駕駛長期無法獲得突破、AI 創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域一片低迷的情況下，ChatGPT從 11 月底橫空出世后，重新激發(fā)了全球范圍內(nèi)對 AI 的狂熱。
“未來一定是AI的世界”，趙亞雄博士的商業(yè)猜想轉(zhuǎn)移到大模型。但他的商業(yè)方案“算想未來”不直接參與做大模型，而是要做大模型和AI應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。未來“算想未來”要做AI的基礎(chǔ)設(shè)施—— AI IaaS Cloud，區(qū)別于傳統(tǒng)的云計算廠商，即一個以AI為導(dǎo)向的云計算廠商。
趙亞雄博士基于自己長期在Google 為 Google Brain、DeepMind 構(gòu)建的大規(guī)模高性能機器學(xué)習(xí)計算平臺上的經(jīng)驗，敏銳地意識到中國大模型的研發(fā)，受制于基礎(chǔ)設(shè)施軟件薄弱、人才稀缺、以及 GPU 芯片禁售的風(fēng)險。他堅信，接下來將迎來大模型大爆發(fā)，對算力的需求隨之會暴漲，“算想未來”就是要承接住大模型帶來的這部分機會。
以下是雷峰網(wǎng)與趙亞雄博士的對話，講述了他對大模型的認知，對國內(nèi)云計算、SaaS產(chǎn)品發(fā)展的分析以及“算想未來”的規(guī)劃。
雷峰網(wǎng)：是什么時候關(guān)注的大模型？
趙亞雄：2018 年我們就關(guān)注到來自 OpenAI 的博客 “AI and Compute”（https://openai.com/research/ai-and-compute）的一個結(jié)論：大模型的算力需求每 3.4 個月翻一番。我還在 Google 時，Google就一直保持對大規(guī)模機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的投入，我這邊所在的 Borg 團隊一直有專門的小組支持 Google Brain、DeepMind ，負責(zé)在大規(guī)模 GPU、TPU 集群上的資源管理和調(diào)度。
我們一直關(guān)注Transfomer、GPT 的進展，但是 ChatGPT 的誕生確實完全出乎意料，的確完全超出了我們之前腦海中固化的“線性發(fā)展”的能力曲線。也從前同事了解到ChatGPT對Google的沖擊，感到非常震撼。
2018 年我們嘗試了 GPU Cloud 的創(chuàng)業(yè)方案，2020 年又嘗試了 Compute Infra with AI Chips，都沒有成功。當(dāng)時最大的阻力在于，大規(guī)模的 AI 算力需求仍然只是頭部大廠的小眾需求，市場空間有限。真正重新喚起我們對 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的熱情，是在 3 月 27 日陸奇博士在奇績創(chuàng)壇得宣講會上，他認為大模型已經(jīng)帶來劃時代得變革。
3月 27 號那天，陸奇博士召開了一個奇績創(chuàng)壇內(nèi)部成員企業(yè)的轉(zhuǎn)型研討會，主要是有關(guān)AI、大模型。我們都知道陸奇博士他對AI領(lǐng)域的貢獻：作為AI的一名布道者，他很早就參與過 OpenAI 的早期工作，在微軟也一直在做搜索及人工智能方面的技術(shù)管理，百度的“All in AI ”戰(zhàn)略也是他制定的。
在這個研討會上，通過陸奇博士的視角，讓我從整個人類社會經(jīng)濟歷史、社會發(fā)展以及大模型帶來的機會，對大模型有了更加深刻的認識。
我們意識到 AI 基礎(chǔ)設(shè)施軟件，對中國大模型團隊追趕 OpenAI 至關(guān)重要。基于我們跟 OpenAI 基礎(chǔ)設(shè)施團隊過往的交流，我們認為中國沒有可以匹敵 OpenAI 的基礎(chǔ)設(shè)施軟件技術(shù)團隊，這是“算想未來”的起點。
雷峰網(wǎng)：也就是我們要做AI的云，但是現(xiàn)在國內(nèi)公有云競爭已經(jīng)是一片紅海了。
趙亞雄：傳統(tǒng) Cloud 市場確實是紅海。但是大模型和 AI 應(yīng)用的需求，完全不同于傳統(tǒng) Cloud 所服務(wù)的軟件系統(tǒng)。在大模型和 AI 應(yīng)用領(lǐng)域，大家的技術(shù)積累沒有質(zhì)的差別。
首先我們看到中國現(xiàn)在有個最大的機會，就是中國正在發(fā)展獨立自主技術(shù)體系，也就是常說的國產(chǎn)替代，從政府到公眾、以及企業(yè)都推動。如此一來，從芯片，到服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，再到上面的模型應(yīng)用，都有機會完全獨立自主。每個層面都有全新的機會。
另外，因為 AI 大模型帶來的AI算力的需求，包括AI的訓(xùn)練和AI的應(yīng)用研發(fā)，這些場景衍生出來的公有云需求，會持續(xù)快速增長。我們有一個非常有名的統(tǒng)計數(shù)據(jù)——OpenAI 在 2018 年寫的 AI and compute 的一個blog，里面介紹了他們統(tǒng)計的每個時間階段最大的深度學(xué)習(xí)模型，它訓(xùn)練所需要的算力總額，每3.4個月就要翻一翻。那可想而知，隨著未來 AI 持續(xù)地被更多人使用，算力以及從算力衍生出來的大數(shù)據(jù)還有 AI 應(yīng)用研發(fā)，對基礎(chǔ)設(shè)施的需求會很快地超過傳統(tǒng)的云計算。
雷峰網(wǎng)：能具體講講怎么做AI、大模型的基礎(chǔ)設(shè)施嗎？
趙亞雄：我們要做一個操作系統(tǒng)，或者說一個管理 AI超級計算機的基礎(chǔ)設(shè)施軟件平臺。
這個操作系統(tǒng)將 GPU（以及其他定制化的AI芯片）的算力，充分釋放給上層的 AI訓(xùn)練和推理，特別是大模型的訓(xùn)練。我們現(xiàn)在要做的這個 GPU 計算平臺軟件，實際上就是讓大模型訓(xùn)練，可以高效地擴展到GPU集群所能允許的最大規(guī)模，提升訓(xùn)練過程中對硬件的使用效率，加速大模型訓(xùn)練的迭代速度，最終達到快速追趕 OpenAI 的目標(biāo)。
通過擴大規(guī)模來提高硬件使用效率，縮短模型訓(xùn)練的時間周期，原來可能要兩個月訓(xùn)練，我們現(xiàn)在可以三個星期完成，快速地進行模型研發(fā)、迭代，從而加速去追趕 OpenAI ，盡早達到OpenAI GPT 3.5 或者 GPT 4 的能力。
“算想未來”第一階段關(guān)注提升分布式大模型訓(xùn)練的規(guī)模；第二階段，我們會尋求國產(chǎn) AI算力的硬件，即GPU和其他 AI芯片的合作，為大模型及AI應(yīng)用提供最具性價比的AI推理算力，并推出算想未來自己的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，來為大中型企業(yè)建立私有AI云。
“算想未來”的最終目標(biāo)，是在第三階段，集合大數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、推理以及其他 AI 計算相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施能力和服務(wù)，立足中國、服務(wù)全球，成為中國領(lǐng)先的 AI IaaS 云服務(wù)提供商。
雷峰網(wǎng)：上面提到超級計算機，是類似Meta的RSC（https://ai.facebook.com/blog/ai-rsc/）？
趙亞雄：AI 超算的這個概念，現(xiàn)在指的是一類專門來服務(wù)大規(guī)模機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，還有其他 AI 訓(xùn)練的一類集群式的計算平臺。我們說的超算跟你提到Meta的RSC，其它的系統(tǒng)還有Google TPU Pod（https://cloud.google.com/tpu)、Tesla Dojo ExaPod（https://www.tesla.com/AI）這些都是同一類型的硬件系統(tǒng)。
AI超算的硬件之上還有軟件層，那這個軟件層我們可以把它想象成， AI超級計算機的操作系統(tǒng)，它最核心的是要提供一種能力：可以把底層硬件的算力資源，通過軟件的 API 形式，更容易地讓模型這些框架性的軟件高效率地對接起來，從而讓機器學(xué)習(xí)和人工智能的研究人員和 AI 應(yīng)用的開發(fā)者，可以用盡量小的研發(fā)投入，來使用 AI 超級計算機下面的硬件計算能力。
雷峰網(wǎng)：國內(nèi)做AI公有云的，有百度百舸、火山引擎，我們是對標(biāo)他們嗎？
趙亞雄：是的。百度百舸，是針對客戶自有硬件之上的私有化部署的軟件產(chǎn)品?！八阆胛磥怼痹诘诙A段推出的私有 AI 基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，就會包含一個與百舸類似的軟件平臺。而火山引擎中針對 AI 的基礎(chǔ)設(shè)施云服務(wù)，包括網(wǎng)絡(luò)，相關(guān)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，也是我們未來要嘗試的方向。“算想未來”的優(yōu)勢在于，擁有來自硅谷一線大廠中核心 AI 基礎(chǔ)設(shè)施團隊，從事 AI 超算系統(tǒng)研發(fā)的實踐經(jīng)驗。
另一個區(qū)別在于大家聚焦點不同，“算想未來”平臺聚焦底層硬件資源的管理、優(yōu)化、調(diào)度。而以上的產(chǎn)品專注在提供軟件工具來幫助機器學(xué)習(xí)研究者、AI 應(yīng)用開發(fā)者，來更快速完成機器學(xué)習(xí)模型代碼和AI 應(yīng)用代碼的編寫。換言之，“算想未來”關(guān)注的是如何將硬件資源以軟件 API 的形式呈現(xiàn)給機器學(xué)習(xí)研究者、AI 應(yīng)用開發(fā)者，讓模型訓(xùn)練、AI 應(yīng)用能更高效地使用硬件資源。
此外，我們的平臺將聚焦在支持國產(chǎn) GPU，目標(biāo)是基于國產(chǎn) GPU 構(gòu)建媲美 nVidia 芯片的算力平臺解決方案。以上百舸、火山引擎也支持其他非 nVidia GPU，但只是將其作為補充、并非核心。從技術(shù)獨立自主這個角度看，百舸、火山引擎并沒有優(yōu)勢。
雷峰網(wǎng)：前面提到“算想未來”是基于大模型做基礎(chǔ)設(shè)施，提供公有云服務(wù)，那您怎么看待國內(nèi)這群做大模型的人和公司？我們聽到的有一種觀點是，目前國內(nèi)這些做大模型的企業(yè)大多都是白費力氣，他們用的都是很老的算法，您為什么不直接切入做大模型，而是要做大模型的基礎(chǔ)設(shè)施？
趙亞雄：首先我認為這些投資和大模型團隊的出現(xiàn)都是非常好的，對中國的AI發(fā)展有積極作用。
這一次，在人工智能方面，中國和美國的差距通過 ChatGPT 放大出來。以前官方報道的中國人工智能的水平，很多是通過專利、論文，還有畢業(yè)工程師和博士的數(shù)量等等，這種量化指標(biāo)來體現(xiàn)。那這些量化指標(biāo)有個很大的缺陷，就是沒有關(guān)注AI 理論研究的實際水平，以及支持 AI 理論研究和應(yīng)用軟件系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施（包括硬件、軟件）的能力， AI 應(yīng)用實際落地的商業(yè)閉環(huán)和對 Ai 技術(shù)生態(tài)的飛輪效應(yīng)。
ChatGPT讓我們看到美國整個生態(tài)是有更深的“內(nèi)功”，以前不過是發(fā)“大招”之前的蓄力，看上去平平常常，一爆發(fā)就震驚世界。
當(dāng)然差距沒有想象中那么大。相比之前各個輪次的創(chuàng)業(yè)熱點來說，這次的熱點是一個完全由技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)業(yè)熱潮。上一輪技術(shù)驅(qū)動的熱潮是無人車，但當(dāng)時的問題是它是以美國的團隊為核心，像小馬智行、文遠知行等，實際上都是美國的人才在美國的土地上來做這件事情，雖然接受了大量中國風(fēng)投的資金，但是它整個還是美國公司。
這一次大模型的創(chuàng)業(yè)有一個非常好的變化，就是中國本土的人員搭上本土的資金，然后也是完全關(guān)注中國本土市場，而且完全由技術(shù)驅(qū)動。
以技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)業(yè)，最后能取得好的商業(yè)成果的概率都是很低的。這是毋庸置疑的。但是，技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)業(yè)所積累下來的技術(shù)成果，在未來都是有更大機會在新的場景下發(fā)揮價值，這跟以往的商業(yè)模式驅(qū)動的同質(zhì)化創(chuàng)業(yè)競爭區(qū)別就在這兒。商業(yè)模式同質(zhì)化競爭的失敗者，他所積累的東西本身幾乎沒有復(fù)用價值，至多就是提供給后來者如何規(guī)避商業(yè)競爭中的同類風(fēng)險。
“算想未來”的信心在于，我們能搭建一個世界一流的工程團隊，擁有在硅谷頭部企業(yè)研究團隊中實踐大模型訓(xùn)練的技術(shù)經(jīng)驗，根據(jù)我們在美國的技術(shù)經(jīng)驗和技術(shù)的實踐成果，把這些技術(shù)能力轉(zhuǎn)移到國內(nèi)來做第一批早期客戶。
我們最近也是跟國內(nèi)的大模型團隊，還有其他的歷史更長的一些人工智能公司做交流。我們很明顯地感覺到，大家對基礎(chǔ)設(shè)施方面有一些共性的技術(shù)問題，都是我們之前在 Google 還有其他的公司都已經(jīng)解決過的。所以在技術(shù)解決能力上我們很有信心。
雷峰網(wǎng)：您說我們正在跟很多大模型團隊有過討論，能透露一下接觸過哪些團隊嗎？
趙亞雄：所有中國過去一段時間出現(xiàn)的大模型團隊，我們都在接觸中。另外還有一些傳統(tǒng)的 AI 應(yīng)用廠商，大家耳熟能詳企業(yè)，我們也在積極地做業(yè)務(wù)拓展，具體的信息在“算想未來”后期有了階段性成果之后，肯定會公布出來。
雷峰網(wǎng)：既然您同意國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)公司只有30+家，競爭激烈，后期活下來的也不會很多。那么，“算想未來”闖進AI的基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，市場空間有多大？
趙亞雄：首先要明確一點，我們的AI IaaS Cloud只是從服務(wù)大模型團隊做切入，實際上我們的愿景是AI 基礎(chǔ)設(shè)施的云服務(wù)，它無論是大模型、中模型，還是小模型，甚至是邊緣的，甚至是嵌入式移動端的，都會有相應(yīng)的需求。我們會為所有的企業(yè)提供相應(yīng)的訓(xùn)練、推理，還有大數(shù)據(jù)以及其他支撐性的軟件服務(wù)，像 MLOPs、AI 應(yīng)用框架、Serverless AI 等等這些。
目前大模型創(chuàng)業(yè)，是爭奪大模型市場的領(lǐng)導(dǎo)地位，其中絕大多數(shù)企業(yè)都會在競爭中被淘汰，從而消失，或者只享有極小的市場份額。但是這不意味著未來只有極少數(shù)幾家大模型團隊。實際上在主流投資圈關(guān)注的視野之外，有很多大模型團隊都在默默地自由生長著。最后的格局應(yīng)該是少數(shù)幾家頭部，后面跟了大量長尾的大模型團隊服務(wù)各個行業(yè)客戶。
另一個方面，大模型訓(xùn)練也不是少數(shù)企業(yè)才會有的需求。因為大模型開啟了 AI 經(jīng)濟的序幕，意味著一般意義上的 AI 模型即將被大多數(shù)消費者、軟件廠商所接受。
此外，雖然大模型與傳統(tǒng)手工編寫的軟件，采用了完全不同的生產(chǎn)方式，但大模型仍然是一種軟件，仍然需要在使用過程中不斷進行重新訓(xùn)練、微調(diào)來滿足用戶的具體需求，這導(dǎo)致需求會源源不斷。
正如用戶在使用開源軟件，都或多或少會進行相應(yīng)的定制，因此不會出現(xiàn)由少數(shù)幾個大模型公司壟斷模型訓(xùn)練、推理的情況。
綜上，我們認為以大模型訓(xùn)練為開端，逐步擴大和深入的國內(nèi)AI經(jīng)濟，將會是一個多元多維度不斷發(fā)展的市場，不會是單一的，也不會是停滯的市場。
雷峰網(wǎng)：大模型會給中國軟件產(chǎn)業(yè)帶來什么樣的影響？
趙亞雄：鑒于中國經(jīng)濟的獨特結(jié)構(gòu)，國有企業(yè)主導(dǎo)的、以公有制主體的經(jīng)濟格局，要有美國模式的 SaaS 產(chǎn)品出現(xiàn)，成本太高了。
大模型的出現(xiàn)意味著以 AI 為主體的軟件服務(wù)，會給中國軟件產(chǎn)業(yè)帶來跳躍式發(fā)展。如同中國跳過 PC 互聯(lián)網(wǎng)的成熟而直接進入移動互聯(lián)網(wǎng)，中國的軟件服務(wù)業(yè)也會跳過 SaaS 進入 AiaaS 階段，這意味著絕大部分軟件應(yīng)用都會用AI 模型來支持其功能，也意味著更廣泛的 AI 算力需求，這正是“算想未來”最關(guān)注的市場空間。
如此一來，國內(nèi)的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施市場有機會出現(xiàn)一個“為中國 AI 經(jīng)濟而生的 AWS”，在AI云上也隨之能長出如Netflix這樣的現(xiàn)象級SaaS應(yīng)用。這是“算想未來”的機會和目標(biāo)。
但國內(nèi)這些以大模型為核心的公司，不會成為像AWS那樣的大公司。我們當(dāng)然是希望王慧文這樣的成功創(chuàng)業(yè)者，能走出一條出人意料的商業(yè)化路徑，這也是我們愿意跟所有的大模型團隊，一起來琢磨在更大的集群上跑更大的模型的辦法，首先完成對 OpenAI 的追趕，然后大家再廝殺角逐出最強的團隊，跑出最好的商業(yè)模式。
雷峰網(wǎng)：為什么國內(nèi)這批以大模型為核心的創(chuàng)業(yè)公司，不會成為像AWS那樣的大公司？
趙亞雄：假設(shè)這些大模型公司，打算以大模型構(gòu)建公有云平臺，那這意味著大模型要具有廣泛的應(yīng)用能力，來為其他 AI 應(yīng)用團隊提供一種等同于（現(xiàn)有公有云上的）IaaS 能力，換句話說，AI 應(yīng)用團隊要能夠使用大模型來搭建自己的 AI 應(yīng)用。
這就存在兩個問題：1、大模型的泛化能力有待驗證。現(xiàn)在僅僅依靠文本語言作為媒介的大模型，雖然表現(xiàn)出了類人的能力，但是難以想象這種能力如何作為基礎(chǔ)能力，來嵌入其他應(yīng)用，即商業(yè)化場景模糊。
2、大模型的技術(shù)壁壘有限。LLaMA開源之后，其能力已經(jīng)接近、或部分超越 GPT3，雖然 GPT4 的能力大幅提升。但是在大廠之間，模型的能力差距在 3 年之內(nèi)（以兩者發(fā)布時間為對比， llama 2023年對比 GPT3 2020 年），并且這個差距是在 meta 等企業(yè)無意持續(xù)擴大模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的情況下產(chǎn)生的。OpenAI 尚且可以憑借先發(fā)優(yōu)勢，保證市場主導(dǎo)地位，而國內(nèi)公司由于均處于同一出發(fā)點，而且在技術(shù)路線上完全跟蹤 OpenAI，因此并不存在一家獨大的現(xiàn)實基礎(chǔ)。
當(dāng)然一切仍需由市場、時間給出答案。美團誕生之初，恐怕也很難以預(yù)測其能成長為 O2O 的統(tǒng)治者吧。
雷峰網(wǎng)：回到“算想未來”，名字是您取的嗎？有什么樣的含義或者寄予了怎樣的意義？
趙亞雄：一開始項目名字叫初芯，大概意思就是說 AI 的計算，但是很多人反映聽上去像一個做芯片的公司，就換成了“算網(wǎng)”。
因為我們是一個云計算公司，這是“網(wǎng)”代表的含義。那“算”則是對計算需求的體現(xiàn)。算網(wǎng)加在一起，代表我們就是一個做計算的、一個云的提供商。因為在未來比較長一段時期里面，我們相信AI算力需求會成為人類所有的算力需求里面最主流的、最重要的這一部分。算網(wǎng)這個階段正是要服務(wù) AI 計算的需求。
我們覺得“算網(wǎng)”非常順口，但很快因為這個名字注冊不到公司和商標(biāo)。團隊一起頭腦風(fēng)暴后有了“算想未來”這個名字。
“算想未來”表達了我們對未來 AI 算力需求的愿景，算、想這兩個字代表以計算為基礎(chǔ)，通過 AI 技術(shù)服務(wù)人們的想象力、創(chuàng)造力?！八阆胛磥怼贝碛糜嬎銓⑷藗兿胂笾械奈磥?，變成現(xiàn)實的使命。
雷峰網(wǎng)：以前的職業(yè)生涯對您此次創(chuàng)業(yè)有什么啟發(fā)和幫助？
趙亞雄：我在 Amazon Kinesis 待了 1 年不到，Google 做了快 6 年，后來以早期員工身份加入 Pixie 并被 New Relic 收購。這些年里我一直在做云基礎(chǔ)設(shè)施、AI基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的工作，積累了很多經(jīng)驗。
例如，參與過Amazon一個很有名的云產(chǎn)品 Kinesis；2015年加入Google的Borg團隊，負責(zé) Google 內(nèi)部所有服務(wù)器集群，它類似一個 K8S 的平臺；2018 年之后，以我為主在Borg內(nèi)部開啟了一個新項目，即讓 Borg 上面的應(yīng)用開發(fā)者，可以更容易地開發(fā)管理他自己的業(yè)務(wù)，這個系統(tǒng)用到了機器學(xué)習(xí)來優(yōu)化集群管理和資源調(diào)度，同時也提高了Borg 平臺上的底層硬件資源的使用效率。
Borg后期的工作，主要的重點都是來支持機器學(xué)習(xí)和人工智能，就像網(wǎng)絡(luò)層的話，我們給機器學(xué)習(xí)這些算力芯片都專門設(shè)計了高性能的網(wǎng)絡(luò)。我也直接參與和領(lǐng)導(dǎo)了 Google 內(nèi)部全球化 GPU 算力池的項目，目的是讓 Brain、DeepMind 的 AI 研究者和工程師，非常容易地把機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)跑在全球各地的數(shù)據(jù)中心里。
2019 年作為第四號員工，正式加入 Pixie初創(chuàng)公司，這個公司的軟件工程體系是我跟創(chuàng)始人一起，按照 Google 的實踐經(jīng)驗來搭建的。
具體來說，Pixie算是我第一次正式創(chuàng)業(yè)，它是一家硅谷初創(chuàng)公司，產(chǎn)品是面向 Kubernetes 的微服務(wù)觀測平臺，創(chuàng)新點是用 eBPF（Linux 內(nèi)核中的可觀測性 API）實現(xiàn)無侵入式的數(shù)據(jù)采集。Pixie 曾獲得頂級 VC Benchmark & GV的投資，并于 2020 年 12 月被應(yīng)用性能監(jiān)控領(lǐng)域的老牌廠商，同時在紐約證券交易所上市公司 New Relic 收購。
其實，Amazon和Google的經(jīng)歷，除了讓我在技術(shù)上得到歷練和積累，更多的是對我創(chuàng)業(yè)精神的影響。Amazon和Google都是極具創(chuàng)業(yè)文化的公司，在Amazon，內(nèi)部每個團隊都可以作為一個小的創(chuàng)業(yè)公司，來定位自己的業(yè)務(wù)方向；而Google鼓勵員工創(chuàng)業(yè)，在員工離職創(chuàng)業(yè)后，想要再加入Google并不需要面試，這給了員工很大的心理保障和激勵。
雷峰網(wǎng)：作為初創(chuàng)公司，我們怎么與百度百舸、火山引擎這些大廠的產(chǎn)品來競爭？
趙亞雄：對于這個問題，我有四個觀點可以回答。
第一，也是最重要的點，初創(chuàng)企業(yè)勝在小而精悍！初創(chuàng)公司整個團隊凝成一股勁之后的戰(zhàn)斗力，是很多大廠比不了的。大廠有錢有資源，也無法彌補文化和團隊精神上的綿軟和懈??；畢竟人不是機器，不是老板說一句大家要拼，就能拼得起來。對此我在Pixie深有感觸。這也是“算想未來”的最大的動力和信心來源。
舉個例子，當(dāng)遇到一個非常難的一個技術(shù)問題的時候，創(chuàng)業(yè)公司往往整個團隊更加執(zhí)著，以及整個團隊的緊密合作最后得出來的解決方案，其質(zhì)量遠高于大廠。
這可以用“木刀”和“鋼刀”來比喻大廠和初創(chuàng)企業(yè)，相比木頭，鋼鐵更鋒利是因為它的元素更緊密地貼合在一起，密度大。大廠更像是一個木質(zhì)的機構(gòu)，自然會面臨組織能力渙散、退化。所以“算想未來”要解決的就是如何長期擰成一股繩，保持高戰(zhàn)斗力，跟大廠對抗，如何能始終保持這種凝聚力，這是我們最核心、最關(guān)鍵要考慮的問題。
第二，我們有技術(shù)上的后發(fā)優(yōu)勢。怎么理解呢？從技術(shù)發(fā)展角度來看，每次出現(xiàn)一次巨大技術(shù)變革之后，新入局的玩家共同具有的一個優(yōu)勢，就是可以很容易規(guī)避之前的發(fā)展進程中的彎路和各類無效的投入。說白了就是相對于更大、更成熟的廠商，初創(chuàng)公司從一開始就能花小錢辦大事兒。
第三，在大模型帶來的 AI 計算需求之前，在所有主流平臺上的AI需求都不是主流的需求，所以大家對該問題的研究都是很有限的。換句話，今天我們跟他們其實是處在同一個起跑線上。
具體到正在做的事情。我們的核心團隊成員都是來自國際大廠的infra技術(shù)專家，同時我們能時常與 OpenAI、 MSR 、Google、DeepMind這些AI先進團隊保持密切交流、合作，從而從各個層面了解世界前列對 AI 的趨勢判斷。這是國內(nèi)以業(yè)務(wù)驅(qū)動的 AI 團隊所不能比擬的，因為我們所了解的信息始終比他們要高一個層次。
第四，我們更多是把AI作為一種改變世界的技術(shù)手段，而不是服務(wù)某項特定業(yè)務(wù)的技術(shù)能力來看待。所以我們能看到中國的SaaS實力不足，過去中國經(jīng)濟發(fā)展實際上沒有辦法支持，如美國那么大規(guī)模的 SaaS 企業(yè)，只有AI這樣的技術(shù)工具出現(xiàn)，我們才能以更高效的方式來實現(xiàn)軟件服務(wù)。
最基本的邏輯是美國的 SaaS，現(xiàn)在都是以公有云為支撐的數(shù)據(jù)的搬運和處理，那它對數(shù)據(jù)本身的大小處理并沒有實質(zhì)性的變化。有了大模型之后，就可以把上TB的數(shù)據(jù)濃縮到幾百G的模型里面，再加上模型還有自學(xué)習(xí)能力，實際上便可以大大降低軟件服務(wù)在交付功能過程中，對數(shù)據(jù)的這個依賴程度，如此就能大大提升軟件服務(wù)的效率。
這也是為什么中國的 SaaS 在國內(nèi)反而發(fā)展不起來，因為市場給它的空間很有限，但對它的效率要求又非常高，又沒有一個技術(shù)手段，能用更高效率來實現(xiàn)這些軟件服務(wù)?，F(xiàn)在有了大模型后，我們意識到在技術(shù)上用 AI 的通用手段來實現(xiàn)軟件服務(wù)，會比傳統(tǒng)的SaaS模式效率更高，而且是可行的。
我們把公司的名字叫做 “算想未來”，體現(xiàn)的就是我們用 AI + 計算來實現(xiàn)人們想象中的未來世界的愿景，我們對AI 價值的認知，比我們接觸到的國內(nèi)這些大廠或者是其他創(chuàng)業(yè)公司，要走在更前面。我們這個團隊人員來自中國大陸、日本、美國，既有金融背景在高盛待過的投資人、硅谷大廠的技術(shù)專家、清華基礎(chǔ)科學(xué)班畢業(yè)的人工智能專家，都是圍繞在我們對 AI 經(jīng)濟未來的認知上的，才能把天南海北、各行業(yè)的頂尖專家聚攏起來。
最后總結(jié)一下的話，毫不夸張地說，我每天睡覺之前都反復(fù)拷問自己你問的這個問題；我們創(chuàng)始團隊每次都會專門花時間來一起思考這個問題。頭腦風(fēng)暴啊、假想場景啊等等，大家的共識就是，困難很大，但是我們這個團隊，就只喜歡做最具挑戰(zhàn)性的事兒。
雷峰網(wǎng)：我們的團隊籌備情況如何？
趙亞雄：李靜是我們的COO，她之前在高盛做投后管理，我們的首席科學(xué)家和CTO，他們分別都是在日本和美國AI 研究和應(yīng)用領(lǐng)域知名的研究機構(gòu)供職，但現(xiàn)在不方便透露他們的具體身份。
目前我們正在加速籌備完整的團隊，同時也已經(jīng)開始跟很多大模型團隊做業(yè)務(wù)探討。我們已經(jīng)在推進與國內(nèi)知名的語言類 AI 產(chǎn)品供應(yīng)商的合作，來推進幫他們?nèi)绾翁嵘竽Ｐ陀?xùn)練，即 GPU的使用效率。
總體上來說，我們是一個進展非?？斓膱F隊，因為機會很重要，我們一直是以成為中國 AI IaaS Cloud領(lǐng)導(dǎo)者的目標(biāo)來快速推進。像我的話，基本上從去年 10 月份到現(xiàn)在，每天都是 997 的工作節(jié)奏。
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))：您認為未來國內(nèi)SaaS會如何發(fā)展？
趙亞雄：因為Netflix它是傳統(tǒng)云計算上的一個殺手級應(yīng)用，是伴隨著 AWS 的成長逐漸長出來一個SaaS產(chǎn)品代表。我們希望未來在“算想未來”的平臺上，也可以生長出一個能顛覆現(xiàn)在各類 To C 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的，一個全新的，以 AI為核心的一個消費者應(yīng)用。
（如有意愿與趙亞雄博士溝通交流可加微信：15910236560）。
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