在“宇宙中心”五道口创富据公开信息整理。制图:陈振芳清华大学是全村最有希望的“仔”图源:《走进无人区,探索人工智能之路》演讲现场,摄影:陈振芳

界面新闻记者 | 陈振芳
界面新闻编辑 | 文姝琪

2023年4月27日,清华大学人工智能学院宣布成立。同一天,生数科技联合清华大学共同发布“清华版Sora”——Vidu正式发布。

清华人工智能学院将聚焦“人工智能核心基础理论与架构”和“人工智能+X”两个重点方向。图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智说,学院以人工智能基础理论人才为主、兼顾“人工智能+X”复合型人才的培养体系;在实现基础研究和关键核心技术的突破,培养顶尖的人工智能人才。

站在清华大学成立113年周年的节点上,人工智能学院的成立无疑被寄予厚望。首任院长由姚期智担任,中国科学院院士张钹担任名誉院长。二人对中国人工智能的发展有着不可磨灭的贡献,也是中国在人工智能学科的奠基人。

姚期智早期求学于台湾大学、哈佛大学、伊利诺伊大学,曾在美国的麻省理工大学、加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学、普林斯顿大学任教。

2004年,姚期智辞去普林斯顿终身教职,毅然回国。2005年,清华“姚班”成立,从这里走出一大批中国的学者和创业者。

如今,姚期智已经年届77岁。他担任过清华大学交叉信息研究院院长、清华大学金融科技研究院管委会主任、上海期智研究院院长。

张钹出生于1935年,89岁高龄。曾任清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任、人工智能研究院院长。

1982年初,张钹结束访学回国,开拓人工智能研究;
1984年,开始筹建中国第一个智能机器人实验室;
1987年,张钹及团队筹建“智能技术与系统国家重点实验室”;
2018年,清华大学下属18个学院或系共同参与建设“人工智能研究院”。

近年来,清华大学相继成立脑与智能实验室、未来实验室、人工智能研究院、人工智能国际治理研究院、智能产业研究院,布局人工智能产业人才培养。

清华大学也是中国最早将AI引入课堂的高校之一。

2023年秋季学期起,清华大学启动了一项新的试点计划,利用千亿参数多模态大模型GLM作为平台与技术基座,服务不同学科领域的师生,目前AI助教系统已经率先在8门不同学科进行课程试点,其中5门课的智能助教系统完成开发并投入使用。

清华号称将在2024年建设100门人工智能赋能教学试点课程,并为每一位2024级新生配备“AI成长助手”。

互联网创业时,江湖并非名校生的天下。大模型对人才、技术、资金投入都有更高的要求,门槛极速提高。在此背景下,清华系在这波创业大潮中迅速崛起,托起中国AI大模型圈的大半个江山。

八十年代至今,四十余年,清华大学已经成为中国人工智能人才的摇篮。纵观当下如火如荼的大模型创业,“清华系”注定无法被绕开。

海淀区五道口,一场新的造福神话正在展开。

后厂村被“抛弃”,大模型创业公司正在组队重回“宇宙中心”五道口,这里有最密集的AI人才。

在搜狐市值和业务节节败退之时,张朝阳持有的搜狐网络大厦成为大模型造富神话的第一站,智谱AI、光年之外都在这里。百川智能在后面的启迪科技大厦,零一万物在鼎好大厦;月之暗面在知春路量子芯座;深言科技在东升大厦;生数科技直接坐落在五道口购物中心一楼。

此刻,沿着中关村东路再走几百米,你可以直接到达清华东南门。

上述公司的创始人都来自于清华。事实上,将当下的大模型赛道创业团队拉出来,你会得到一支清华军团,可以说“清华90后,正排队宣布融资”。

“清华系”的大模型江湖-编程日记

月之暗面创始人杨植麟曾说,在大二时期转入计算机系,改变了他的一生。当你仔细阅读这些大模型公司的介绍时,他们会强调:公司的七成到九成都是研发人员。必要时,他们会写上清华创始团队。生数科技披露称,其核心创始团队来自的清华大学人工智能研究院,团队规模逾70人,近90%为研发人员,硕士研究生占比超过50%。

张钹培养的人工智能领域博士生接近90名,2005年,张钹的学生朱军从清华大学本科毕业。

多年后,发布Vidu视频大模型的生数科技创始人唐家渝,就师出清华朱军团队。Open AI的核心成员——翁家翌、赵盛佳、袁启明均来自于清华大学,其中就有两位朱军的学生。

袁进辉也是张钹的学生,其创办的一流科技被王兴收购。后创办硅基流动(SiliconFlow),王慧文成为该公司首轮融资投资人。

清华学生或许多沉默、实干,但只要创业,总有交汇点。

在上一轮互联网造富神话中走出来的清华校友王兴,已经“悄悄”成为“捕手”,投资了数十家AI大模型公司。

王兴与王慧文是室友,共同创办美团,离开美团后,王慧文手握5000万美元,创立光年之外;二人结识师弟王小川,后者在离开搜狗后,创立百川智能,王兴成为投资人之一。

面壁智能的刘知远是孙茂松的学生,幂律智能创始人涂存超则是二人的学生;月之暗面创始人杨植麟师出唐杰,智谱AI创始人张鹏和唐杰是同门师兄弟,二人联合成了智谱AI。

孙茂松是刘知远的恩师,后者曾在知乎问题“PhD第三年还没有发paper是怎样一种体验?“下回答:

“我本科属于‘三无’人员,没有像样的科研经历和论文,没有程序设计竞赛经验,成绩也不突出,在年级和班级都排名1/3左右,所以特别感谢孙茂松老师在2005年推研中接收了我。”

说清华大学撑起大模型这面旗帜也不为过。新AI大模型四小龙中,月之暗面估值25亿美元;智谱AI估值100亿元;百川智能估值18亿美元,三家公司创始人均来自清华系。

目前能与之角力的只有中科院校友闫俊杰,其带领的MiniMax估值超25亿美元。

此外,“清华系”在行业上游亦有布局。

清华大学电子工程系长聘教授、系主任汪玉长期从事智能芯片、高能效电路与系统研究。他不仅是无问芯穹的发起人,也是AI芯片公司深鉴科技联合创始人。无问芯穹CEO夏立雪、深鉴科技姚颂均是他的学生。

大模型创业不仅需要有强大的技术,动辄千万级别以上的融资,也是对关系网的考验。

云启资本合伙人陈昱告诉界面科技,“我投资不会看创始人毕业学校。但清华系的通常都比较踏实搞技术”。

在大模型赛道中,陈昱没有投资清华系,而是投资了MiniMax。但在自动驾驶领域,他投资了清华周光做的元戎启行。

“早期可能会看校友关系,真正投资大钱的不太会考虑校友关系,到了千万美元级别以上大家还是实事求是的。”陈昱在投资大模型公司时,主要模型能力,商业化变现能力和融资能力。

尽管大模型创业如火如荼,但真正实现商业化的寥寥无几。

目前MiniMax和智谱AI都有不错的商业化。而月之暗面还在探索商业化道路。

AI的竞争,本质是顶级人才的竞争,中国大模型创新还要看清华。

斯坦福大学李飞飞团队发布的《《2024年人工智能指数报告》(下称《报告》)在讨论全球AI模型的产生时,清华大学成为被提及为非西方机构中发布基础模型数量最多的学术机构之一,共发布了七个基础模型。

“清华大学也是也是中国参与全球AI研究和开发的活跃参与者。”

《报告》在讨论全球AI模型发布和教育机构的贡献时提到,清华大学被强调为自2019年以来发布基础模型数量最多的非西方机构之一,在AI领域的研究和开发活动中具有显著的贡献和影响力。

在AI大模型的竞争中,中国仍在追赶美国。中国在全球AI专利申请方面占据主导地位,美国在AI模型的发展上保持领先。2023年,61个显著的AI模型源自美国,而中国则只有15个。

目前,全球大模型公司呈现两超多强的局面。首先是背靠微软,Google与亚马逊的OpenAl和Anthropic,估值分别为800亿美元、150亿美元,其他AI独角兽的估值都在百亿美元之下。

融资方面,中国也出现回落趋势。《报告》提到,2023年,美国的AI投资达到了672亿美元,几乎是中国同期投资额的8.7倍。其中,美国的AI私人投资额在2023年显著增长了22.1%。中国在2023年有所下降,降幅为44.2%。

根据张钹在4月23日的人文清华演讲中给出一组数据显示,2020年、2022年、2024年的全球10亿美元以上估值独角兽企业中,美国分别占比45%、56%、59%,不断攀升,中国分别占比30%、24%、22%。

“清华系”的大模型江湖-编程日记

《报告》认为,美国在技术创新和研发有赖于强大的学术研究和成熟的产业生态系统。人才是推动AI发展的关键因素。美国聚集了全球顶尖的AI研究人员。

全球化智库(CCG)在2023年11月发布的《人才、创新与产业链韧性报告(2023)》显示,美国的产业链韧性大幅度领先,与第二名中国拉开差距,美国得分为中国1.2倍。中国在人才资本方面居于第七位,暂处弱势,创新投入仍需持续加强,中国产业链韧性仍面临挑战。

张钹也在人文清华的演讲中指出,目前中美在大模型领域的差距逐步拉大,核心原因在于顶尖创新人才的差距。

清华大学人工智能学院的成立,无疑在“紧急时刻”做好人才后方补给。

事实上,这一轮的大模型创业窗口即将关上。

陈昱认为,目前大模型公司太多了,钱不多,融资不到位的公司会慢慢出清。他说,“市场上不需要这么多大模型,而且闭源大模型也不一定能卷过调优后的开源模型,如Llama3。”

这波大模型创业也让陈昱看到当年的自动驾驶:“投入大,烧钱多(每年1亿美元+),要活到商业化那天不容易。”

陈昱告诉界面科技,“自动驾驶商业化用了7年时间,大模型会更快。”

目前AI行业共识是,受限于高昂的开发成本和其他投入,大模型的未来不在学界,而在工业界,依托于清华庞大的创业军团,在人才培养上或可进一步发展。

值得关注的是,许多清华创业者也同时担任清华大学的教授。例如杨植麟就在其主页上明确表示:“从统计学上讲,与我一起工作至少4个月的本科生被录取为博士生的几率更高。”

无论校友、资金、还是科研能力,清华人工智能学院,可能是“全村”最大的希望。正如张钹所说:“(缩小中美差距的)关键在于认真提高创新能力,特别是领导力的创新,但不必灰心,人工智能还在路上,我们也还在路上。”