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图片来源：视觉中国
特约作者 | 周子豪
编辑 | 王伟凯
编者按：
自从OpenAI打开了生成式AI的潘多拉魔盒，大模型依然是2024年最炙手可热的风口，硅谷作为技术发源地，人才蜂拥。任何优秀的组织，一定都是找到了一种方法和对应的工具，去最大程度地激发每一个个体的创造力。但更重要的，是抓住那些稍纵即逝的天才灵感。《AI光年》通过走访一些AI公司员工，记录当下中外大模型公司的变化：掌握未来的人才在哪里？是为第二篇。
从森尼韦尔到旧金山市中心，驱车近40英里，斯坦福大学的硕士生赵鸣将将会参加一场AI创投的活动。这是六月一个周末的傍晚，赵鸣的活动轨迹。
硅谷本地一家美元基金的合伙人举办了这场活动。与会者有数十家AI初创公司的创始人，还有近50位代表不同资本的投资人。活动中，创业者们上台向投资者兜售自己的想法，AI工程师们则在台下观望“行情”。
“这样的场景每周都在硅谷上演。”赵鸣向《AI光年》作者表示。靠朋友牵线，他得到了一张入场券。赵鸣在斯坦福大学主修计算机，现在决心踏入AI行业。
他期待在这场活动中认识更多的科技从业者，以获取行业的前沿讯息。但是，令他惊讶的是，四百多位参与者中有一半是华人面孔。
觥筹交错之间，这些人的身份逐渐明朗：有专程从北京飞来寻求投资机会的风险投资人；也有在谷歌、微软等工作多年的中国籍软件工程师；还有一些在美国顶尖学府研究AI的中国学生。
他们都是中国人在硅谷的缩影。美国麦克罗波洛智库的一份报告（2022）显示，当时在美国工作的顶尖人工智能研究人员中，来自中国的研究人员占38%，美国人占其中37%。而在2019年，这两个数字还是27%和31%。
一直以来，华人都是硅谷科技圈的“中坚力量”。如今，在新的AI浪潮下，硅谷的中国年轻人又在经历什么样的起伏呢？
大公司卷模型，初创公司拼B端
“硅谷做AI的技术员，很多是中国人。”秦天向作者表示。
他是硅谷一家知名科技公司的机器学习工程师（MLE）。2019年从美国一所TOP30高校的计算机专业硕士毕业后，开始在硅谷从事AI相关的算法研究工作。在他的团队里，中国籍工程师占比近40%，“其他人主要来自印度，还有一些是罗马尼亚等国的东欧人。”
根据硅谷指标的报告，硅谷地区的人口主要由亚洲人和白人组成，而在亚洲人群中，华人数量占比最高。2022年，华人占亚洲人口的31%，成为硅谷最主要的亚裔群体之一。此前，秦天的许多中国朋友还是软件工程师。
但2022年年初，OpenAI发布GPT3和DALL-E 2的最新版本后，打破了这个局面，很多人开始向AI方面转型。
以秦天为例，早些时候，他所在的业务线还是开发一款有AI功能的移动相机应用。到2022年6月，公司突然宣布战略调整，砍掉已有近五年历史的产品线，转向大模型领域。
事实上，这种调整在2022年并不罕见。那一年，硅谷的多家科技巨头如Meta、Adobe和Google都进行了重大业务调整，纷纷开发了AI大模型领域，追随OpenAI的步伐。这一转变也促使大量软件工程师流向人工智能业务板块，其中不乏中国人的身影。
毕业于卡内基梅隆大学的张宇，目前在谷歌母公司旗下的自动驾驶公司Waymo工作，负责车载AI系统的研发。张宇介绍，ChatGPT-4出现后，Waymo经历了一期离职潮，部分中国同事也选择了离开。“离职比例不定，有些组可能每周流失一个人。”张宇说。
这些同事大多转投从事大语言模型研发的科技公司，或者重回谷歌，负责其他产品的AI研发工作。张宇感叹：“在硅谷，GPT俨然成了比自动驾驶更火的领域。”
加入这股AI浪潮的不仅有在硅谷打拼多年的“老工程师”们，还有从中国来赶潮的“新人”。
25岁的诗琦是其中的一份子。今年五月，他从国内飞往旧金山，决定加入一家专注AI的初创公司。诗琦不敢确定有多少人和他一样在今年从中国来到了这里，但他相信：“人才和资金总是会流入最先进生产力的地方。”
来硅谷的决定，并非诗琦一时冲动。在这之前，他是一名软件工程师，2021年本科毕业后，便在国内一家互联网大厂工作。起初，初入职场的施琦还希望在业务线上尽可能“施展身手”。但后来，他越发感到实际工作与期待的背离。
2022年前后，诗琦所在的产品线陷入增长的停滞：无论做再多的产品体验优化，用户量不再有突破式的增长。“存量时代好像真的来了”，诗琦感觉提早进入了“养老状态”，每天维护一下系统，再根据需求做些代码修改，就结束了。
朝十晚六，到点下班，不再996的日子，让诗琦感到危机四伏。虽然“清闲”了，但这也意味着“有没有你都是一样了”。
这样的状况促使他萌生了兼职打工的想法。一次偶然的机会，诗琦通过了一家位于美国密歇根州的AI初创公司的面试，开始为其远程工作。2022年春天，该公司的老板突然给诗琦发来一条讯息，说公司拿到一个新模型，是OpenAI最新推出的InstructGPT，邀请他一起内测。
“这和我之前见到的AI是完全不一样的。”诗琦感叹道。尽管GPT-3早在2020年就已面世，但InstructGPT 使用了从人类反馈中进行的强化学习（RLHF），能生成更符合人类偏好和意图的响应。诗琦冥冥中有一股直觉：“它可能会带来不一样的东西。”
从那之后，诗琦所在的公司就开始大规模接入这一语言模型，以研发新产品。这也让诗琦感到了国内与美国在AI推广上的差距：当时，诗琦身边的软件工程师鲜有人接触过GPT，办公室里也没有人谈论有关transformer的论文。但在美国，OpenAI已然成为各大科技公司热议的话题。
诗琦回忆，国内最早一批关注GPT的工程师都爱逛GitHub（开源社区）。那个时候，一些内地工程师开始接入GPT的API，做些套壳的应用。但直到2022年底GPT-3.5发布后，国内的大模型才开始受到资本的追捧。2023年，也被媒体称之为进入了“百模大战”。
2023年末，诗琦选择辞职，凭借此前远程工作的经验，他获得了现在这家公司的邀请。“去硅谷，去离新生产力最近的地方。”他说。
“去硅谷，去离新生产力最近的地方。”
自公司all?in?AI以来，秦天感受到工作压力变大了。
在2022年夏天前，工作的氛围还较为轻松，按秦天的理解，“这得益于上一个信息时代留下来的竞争壁垒”。负责后端开发的他，每天到点下班，新产品的发布压力也不大，“老的互联网产品维持营收，新产品做2-3年再发布很正常”。
如今，硅谷各大科技公司都不敢在AI竞争中有一丝怠慢。业务线的调整使秦天的日常生活开始变得紧凑，晚上11点下班已成为常态，周末加班也变得不可避免。
OpenAI在AIGC上的进展太快，给了硅谷其他公司许多压力。 2024年2月，在OpenAI发布Sora后，秦天就职公司的股价受到了猛烈冲击。短短一个春天，跌幅超30%。而在上一年，资本市场还对其公司的战略调整充满信心，一段时间内，股价甚至涨幅超60%。
面对OpenAI等大厂的竞争，秦天的公司加快了产品更新的步伐，将发布周期缩短至至少半年一次，以确保公司在这场技术革新的浪潮中保持竞争力，避免被拍在滩涂上。
“产品要加速迭代，与此同时，更多的前沿论文也要研究。”秦天说，一场新技术的军备竞赛正在硅谷上演。秦天主要负责多模态大模型（MLLMs）的开发工作，简单来说，就是让模型可以同时接受语言、视频、音频等数据的输入，从而更全面地理解和生成内容。
多模态领域是一座有待AI工程师开拓的新矿山。一篇五月发表的行业论文显示，减少资源消耗，同时扩大其适用性并最小化性能下降，是当下MLLMs的主要研发目标。
日前，中国智源联合国内多所高校提出的多任务长视频理解评测基准--MLVU，对20个最新流行的多模态大模型评测发现，排名第一的GPT-4的单选正确率不足65%，现有模型在长视频理解上仍然面临巨大挑战。
“我们需要不断地关注是否有新技术的出现，来应对这一全新领域。”秦天说。如当Open?AI运用的DIT（Diffusion Transformer）算法架构生成出更好的视频时，秦天和他的同事们就会立即跟踪，从而判断产品迭代的方向。
大公司在大模型赛道上激流勇进，硅谷密集的初创公司也在扎起自己的AI营地。
据诗琦的观察，许多硅谷的初创公司卷B端产品线，这或与这些公司老板们过去的大厂背景有关。“他们可以利用工作中积累的人脉，更快速地打通商业渠道。”诗琦说。
如今，诗琦和他的团队正在研发一款面向企业的端对端的开发者工具，通过AI提升程序员的工作效率。去年9月，微软也曾推出过类似的应用“copilot”，他们期望实现这样的场景：开发者写代码时可以询问这些编程助手，从而更高效地完成工作。
“为技术提效，是不少在美初创公司竞争的方向。”诗琦表示，而端到端意味着创建一个自动化的工作流。整个过程完全由AI实现，客户只需关注最终生成的结果是否符合预期。“想要弯道超车，我们就要更多地思考与这些大公司进行差异化竞争。”诗琦说。
但一些技术难题依然摆在硅谷的工程师们面前。在诗琦看来，提高产品的准确率是他们急需突破的技术点，不同的用户场景有不同的准确率标准。
就以用户情感陪伴为核心的C 端产品而言，拥有70%的准确率或许已经足够。但对于企业级的需求来说，80%才是他们追逐的目标。这也迫使他们去寻找更精准的知识库数据，用于模型的训练。
为了竞争，烧钱是避免不了的。对诗琦的公司而言，每服务一家公司，即使是一个小体量的项目，每个月的推理花费就有数千美元。“这样的单项目成本，放到发展中国家，顶得上一个全职算法工程师的月薪”。
面临高昂的成本，诗琦坦诚地表示公司尚未实现盈利，但近期已有多家规模可观的公司与他们签订了服务合同，他们期望在一年后可以实现盈利。“至少付费是一个积极的信号。”诗琦说。
裁员、创业、回国，硅谷的三重奏
根据硅谷指数的统计，从2019年到2023年，硅谷和旧金山地区诞生了近3000家初创公司，达历史新高。在这其中，能看见不少华人CEO的名字。目前，4家华人创立的AI公司——Scale AI，Cognition AI，Imbue，和Cresta 已跻身独角兽行列，总估值超过180亿美元。
在硅谷，从来不缺创业暴富的神话，但在残酷的竞争下，创业也意味着风险。在秦天的朋友圈中，离开大厂去创业的中国籍工程师仍是少数，更多的人还是选择观望。
与此同时，尽管AI在资本市场上引发了新一轮热潮，但在过去两年里，硅谷却经历了持续的裁员潮。
在硅谷工作的Aria向《AI光年》作者透露，身边的许多中国同事受到了这股裁员潮的影响。据她介绍，被裁的工程师主要从事基础代码编写或debug等调试工作。显然，这是容易被AI取代的工种。
根据就业追踪机构Layoffs.fyi估计，自2022年初以来，已有超过400,000个科技工作岗位被裁减。另一个数据是，2022年到2023年间，美国科技公司的全球裁员总数超过了50万。这是自2008年金融危机以来，科技行业规模最大的一批裁员。
秦天也明显感到，2024年硅谷的就业机会比2019年时少很多。
去年底，美国通货膨胀率折合成年率一度低于3%，与2023年初的6%相比，几乎拦腰斩。硅谷就业分析公司CGC解释称，通货膨胀率回落之后，科技公司难再有涨价的空间，无法通过涨价来提升业绩，裁员控制支出就成为最直接的选择。
“一位被谷歌裁员的中国工程师曾来我们公司面试。”诗琦向《AI光年》作者表示，但他的公司最后没有聘用他。据秦天介绍，在硅谷，一名工作3年左右的AI算法研究工程师的平均年薪在45万美元左右，对很多初创公司来说，这是一笔不小的开支。
“裁员潮让很多有创业梦的中国人不敢行动。”秦天说。
另一方面，签证的严苛规定，也让他们缺少“选择自由”。根据美国的移民法规，在没有绿卡之前，持有OPT实习签证或H-1B工作签证的失业者，必须要在60天或90天内找到新的工作，否则就将面临被遣返回国的风险。
若创业失败，失业可能会使他们无法继续留在硅谷。Aria认为，如今不是AI创业的好时机，和许多中国AI公司面临的处境一样，在硅谷，“如何让AI产品实现好的商业化落地，依旧是个问题”。
大洋彼岸的中国，对AI的狂热似乎才刚刚达到高潮。前不久，世界人工智能大会刚刚在上海落幕。身在异乡，受限于工作精力，秦天较少关注国内AI产业发展的新动态，但他认为，国内学者在AI的算法研究上已经十分领先了。
在全球最大的开源大模型社区Hugging Face公布的世界开源模型排行榜上，多款来自中国的开源模型一度占据前列。
但短时间内，秦天没有归国发展的打算，他认为算力对于大模型的训练至关重要，而缺少先进算力始终是中国AI公司要解决的问题。
2022年8月，英伟达收到美国通知，要求其停止向中国出口A100和H100芯片。
今年7月17日，据彭博社报道，拜登政府正在考虑是否出台一项加强规定，该规定允许对使用任何美国制造技术的外国产品进行控制。它将针对日本的东京电子（Tokyo Electron）和阿斯麦（ASML）等公司的在华业务，这两家公司生产的芯片制造机械对该行业至关重要。
地缘政治的因素，让不少在硅谷的AI技术人才对归国后的就业发展，多了一团疑云。
“即使岗位竞争激烈，也不能放弃去硅谷。”斯坦福大学的硕士生赵鸣向作者感叹，不少在美的AI硕士生把留美作为第一选择。为此，很多学生都会在“luma”等活动平台上蹲守最新的行业交流活动。在他看来，通过社交找工作，是当下在硅谷最现实的捷径。
今年五月，亚布力论坛上，金沙江创业投资董事总经理、合伙人丁健曾表示，以前硅谷AI研究生70%以上能回国，现在几乎没有。
“即使无法确保获得绿卡，但有一段硅谷工作的经历，一定不是坏事情。”赵鸣说。
（赵鸣 秦天 张宇 诗琦 均为化名）
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