近年來(lái)，娛樂(lè)圈的黑料層出不窮，許多明星的私生活紛紛被曝光，引發(fā)了大眾熱議。雖然有些消息的真實(shí)性尚未得到證實(shí)，但這些八卦無(wú)疑為無(wú)數(shù)吃瓜群眾提供了談資和關(guān)注的焦點(diǎn)。究竟是如何的內(nèi)幕讓這些黑料浮出水面，背后又隱藏著怎樣的故事，值得我們持續(xù)關(guān)注與探討。

開(kāi)欄語(yǔ)。

當(dāng)人工智能的浪潮席卷全球，北京正以科技立異之姿，成為AI大模型范疇的戰(zhàn)略高地。從智源研討院的“悟道”大模型面世，到“天使投資人”形式孵化頂尖學(xué)者，再到月之暗面、DeepSeek、智譜等人工智能獨(dú)角獸興起，這座城市不只匯聚了前沿技能，更以敞開(kāi)生態(tài)孕育打破性效果。

現(xiàn)在，北京正活潑打造“全球開(kāi)源之都”，一大批研發(fā)組織、企業(yè)活潑擁抱開(kāi)源，而開(kāi)源也已深化到轎車、機(jī)器人等許多職業(yè)。展開(kāi)AI將是一場(chǎng)科技長(zhǎng)征，新京報(bào)AI研討院將深度訪談此次AI浪潮的親歷者與見(jiàn)證人，敘述AI比賽新格局與背面的故事。

清程極智聯(lián)合開(kāi)創(chuàng)人師天麾。受訪者供圖。

人工智能是年青的作業(yè)，也是年青人的作業(yè)。

清程極智聯(lián)合開(kāi)創(chuàng)人師天麾正成為這句話的一個(gè)生動(dòng)的注腳，而他的閱歷也是其時(shí)我國(guó)年青一代AI高端人才的縮影——高中拿下信息學(xué)奧林匹克比賽金獎(jiǎng)保送清華大學(xué)，大學(xué)確認(rèn)了體系和高功能核算的研討方向，博士結(jié)業(yè)后成為我國(guó)科學(xué)院核算技能研討所課程講師、我國(guó)信通院萬(wàn)卡智算集群服務(wù)才干推動(dòng)方陣技能專家。

多個(gè)身份標(biāo)簽加持，互聯(lián)網(wǎng)大廠曾向師天麾拋出高薪的橄欖枝，他終究卻挑選自己創(chuàng)業(yè)，理由也很簡(jiǎn)略，“做一些不同的事”。在他眼中，大廠“老板組織”和KPI均是捆綁，立異將難以展開(kāi)。

在AI圈，年青的身影已然顯眼。2024年異軍突起的Kimi由90后楊植麟領(lǐng)軍，2025年席卷全球的DeepSeek中心團(tuán)隊(duì)成員為清北的應(yīng)屆結(jié)業(yè)生組成。依據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)研討院陳述，近一年AI技能活潑人才中，30歲以下的人才占比59.90%。

現(xiàn)在，創(chuàng)建一年多時(shí)刻，清程極智已一起入駐上海“模速空間”和北京“人工智能立異街區(qū)”，這個(gè)清華系A(chǔ)I Infra（人工智能根底設(shè)施）立異企業(yè)，職工平均年紀(jì)不到30歲。

作為一名95后，師天麾的身上看不到老一輩人心中那座名為“技能距離”的大山。面臨新京報(bào)AI研討院關(guān)于算力、立異等問(wèn)題時(shí)，師天麾坦言，英偉達(dá)從建立起CUDA到許多人用，其實(shí)也沒(méi)有好久。國(guó)產(chǎn)芯片只需處理好更好用的問(wèn)題，以國(guó)內(nèi)的工業(yè)制作才干，將以超高性價(jià)比在比賽中勝出。

他地點(diǎn)的這支由清華核算機(jī)系師兄弟組成的團(tuán)隊(duì)，既是我國(guó)AI新生代的典型樣本，也是破解國(guó)產(chǎn)算力缺少的探路者，開(kāi)源的大模型推理引擎“赤兔”經(jīng)過(guò)底層技能革新，完成了大多數(shù)老舊英偉達(dá)GPU和國(guó)產(chǎn)芯片對(duì)原生FP8模型的高效布置，然后可以運(yùn)轉(zhuǎn)DeepSeek滿血版。當(dāng)全球AI比賽進(jìn)入算力攻堅(jiān)階段，年青團(tuán)隊(duì)正在為國(guó)產(chǎn)芯片與大模型之間架起一座“通天塔”，在英偉達(dá)主導(dǎo)的算力版圖中扯開(kāi)一道立異裂縫。

創(chuàng)業(yè)·。代碼寫(xiě)得特別快。的愉悅。

新京報(bào)AI研討院。：你最早觸摸AI是什么時(shí)分，為何挑選了這個(gè)職業(yè)？

師天麾。：我最早觸摸AI要追溯到初高中參加信息學(xué)奧林匹克比賽小組的時(shí)分，其時(shí)的學(xué)習(xí)內(nèi)容首要為“算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”。之所以學(xué)習(xí)奧賽，首要是對(duì)核算機(jī)感愛(ài)好，還能悄悄打游戲。高二的暑假，我獲得了2014全國(guó)青少年信息學(xué)奧林匹克比賽金牌，保送了清華大學(xué)核算機(jī)系。

在我的大學(xué)期間，人工智能現(xiàn)已迎來(lái)了以智能駕馭和CV（核算機(jī)視覺(jué)）為主的第一波浪潮，大二時(shí)，我還沒(méi)想好將來(lái)是作業(yè)仍是從事科研，所以去了智能駕馭企業(yè)Momenta實(shí)習(xí)研討算法。經(jīng)過(guò)作業(yè)實(shí)踐，我發(fā)現(xiàn)人工智能算法的“黑箱”特性導(dǎo)致可解釋性不強(qiáng)，這無(wú)法給我很高的成就感。大三時(shí)，我去商湯科技的高功能核算部分進(jìn)行了測(cè)驗(yàn)，才找到了自己真實(shí)的愛(ài)好地點(diǎn)。

實(shí)踐上，信息學(xué)奧林匹克比賽本身就對(duì)程序運(yùn)轉(zhuǎn)的時(shí)刻有要求，這也讓我對(duì)“把一份代碼寫(xiě)得特別快”很感愛(ài)好，終究我成為清華大學(xué)高功能核算研討所翟季冬教師的博士。在博士研討進(jìn)程中，多年堆集也為創(chuàng)業(yè)供給了條件。2023年，咱們清程極智建立，首要以清華核算機(jī)系高功能核算所的師兄弟為班底，清程首要做AI Infra。

簡(jiǎn)略來(lái)講，AI Infra是銜接硬件與AI算法之間的“中間層”，經(jīng)過(guò)咱們的軟件，客戶可以在相同的硬件資源上完成更快的推理速度和更高的并發(fā)功能，完成AI運(yùn)用落地更高效、更低本錢(qián)，讓國(guó)產(chǎn)硬件也能“比肩”英偉達(dá)。

新京報(bào)AI研討院。：清程極智的職工十分年青，團(tuán)隊(duì)為何是這樣的組合？

師天麾。：咱們團(tuán)隊(duì)30歲以上的人很少，只需三名80后。年紀(jì)最大的為1985年出世，最小的則是一名現(xiàn)已保送清華的高三實(shí)習(xí)生。比較校園更偏重理論根底學(xué)習(xí)，企業(yè)可以真實(shí)讓理論學(xué)以致用。當(dāng)咱們把一個(gè)實(shí)踐問(wèn)題滿足細(xì)化，最終就會(huì)變成一個(gè)標(biāo)題，交給這名高三實(shí)習(xí)生后，他用一兩天時(shí)刻就做完了一周的作業(yè)，而且反應(yīng)說(shuō)總算理解了在校園學(xué)習(xí)的核算機(jī)理論根底“有什么用”。

咱們團(tuán)隊(duì)年青的原因一方面是地點(diǎn)的職業(yè)比較搶手，團(tuán)隊(duì)技能布景也很好，對(duì)同學(xué)們挺有吸引力的，所以一些剛出校門(mén)的同學(xué)就參加清程了。另一方面，其實(shí)AI Infra研討相關(guān)職位并不好招人，比較算法，咱們的作業(yè)愈加傾向底層，圈子“就這么大”。所以，咱們也樂(lè)意招一些有主意、有熱心、根底厚實(shí)、學(xué)習(xí)才干強(qiáng)的年青人進(jìn)行培育，有些乃至是在校生。一起，AI職業(yè)本身也比較年青，有些擔(dān)起重?fù)?dān)的技能大佬也是95后乃至00后，也便是互聯(lián)網(wǎng)原住民一代。

新京報(bào)AI研討院。：從你進(jìn)入清華到現(xiàn)在，現(xiàn)已過(guò)去了十年，這期間AI技能現(xiàn)已閱歷了至少兩輪浪潮，對(duì)此有什么感觸？怎樣看待熱門(mén)改變對(duì)學(xué)生挑選專業(yè)的影響？

師天麾。：當(dāng)我決議走高功能算力這條路時(shí)，技能熱門(mén)的改變對(duì)我就影響不大了。由于不論是CV、大模型，仍是再往前的云核算、超算，哪一項(xiàng)技能火爆，只需用的人多起來(lái)，本錢(qián)在必定程度上就會(huì)變高，都需求經(jīng)過(guò)高功能核算來(lái)加快、降本。

入校時(shí)火爆的熱門(mén)，或許結(jié)業(yè)時(shí)不必定再熱。但學(xué)生只需打牢根底，不論未來(lái)什么熱門(mén)火爆，高功能核算的才干都可以很好地運(yùn)用進(jìn)去。

商機(jī)。·。 從練習(xí)轉(zhuǎn)向推理。，踩點(diǎn)。DeepSeek。爆火。

新京報(bào)AI研討院。：本年1月底開(kāi)端，DeepSeek爆火，作為從事算力研討的AI Infra公司，你們受到了怎樣的影響？

師天麾。：新年期間翻開(kāi)手機(jī)，朋友圈處處都是DeepSeek的音訊。許多上一年和咱們協(xié)作的國(guó)產(chǎn)公司開(kāi)端密布和咱們討論怎樣快速適配DeepSeek。新年期間，咱們和這些公司簡(jiǎn)直每天都在交流。

DeepSeek選用MoE（混合專家模型）架構(gòu)，咱們?cè)谇皫啄闙oE剛呈現(xiàn)時(shí)就判別它會(huì)成為未來(lái)的重要趨勢(shì)，因而進(jìn)行了MoE模型練習(xí)、推理加快的技能堆集，也宣布了一些國(guó)際尖端會(huì)議的論文。

清程極智的客戶生態(tài)首要包含硬件廠商、大模型研發(fā)企業(yè)以及有數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的企業(yè)。上一年，大模型練習(xí)的需求高于推理的需求，但隨著DeepSeek呈現(xiàn)，企業(yè)對(duì)推理服務(wù)的需求正逾越傳統(tǒng)的練習(xí)需求，而咱們推出的DeepSeek一體機(jī)以低技能門(mén)檻，讓企業(yè)在無(wú)需專業(yè)AI團(tuán)隊(duì)支撐的環(huán)境下也能布置并運(yùn)用大模型，效果類似于AI范疇的“傻瓜相機(jī)”。

咱們做推理的優(yōu)勢(shì)很大，由于DeepSeek需求多機(jī)器推理，觸及上層并行核算的優(yōu)化，這方面咱們有面向超大規(guī)模國(guó)產(chǎn)算力集群研發(fā)的大模型練習(xí)體系“八卦爐”，核算才干已擴(kuò)展到10萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器超大規(guī)模集群，所以在多機(jī)并行核算、通訊優(yōu)化等方面閱歷豐富，將這一數(shù)量級(jí)的集群優(yōu)化閱歷放到幾臺(tái)機(jī)器上，做起來(lái)十分隨手。

現(xiàn)在，咱們的一體機(jī)產(chǎn)品布置較多的模型首要有DeepSeek、智譜GLM 、Qwen和llama等干流模型。

新京報(bào)AI研討院。：展開(kāi)大模型，算力是一個(gè)繞不開(kāi)的論題。英偉達(dá)在這一范疇運(yùn)營(yíng)多年，乃至衡量一家企業(yè)的算力往往是看其具有多少?gòu)垺坝ミ_(dá)卡”。你的展開(kāi)愿景會(huì)是成為下一個(gè)英偉達(dá)嗎？

師天麾。：比較于成為英偉達(dá)，咱們的定位更類似于協(xié)助國(guó)產(chǎn)芯片比肩英偉達(dá)。讓國(guó)產(chǎn)芯片以及老舊英偉達(dá)芯片的才干到達(dá)和英偉達(dá)新版芯片相同。本年初，清程極智與清華一起開(kāi)源了大模型推理引擎“赤兔”（chitu），經(jīng)過(guò)赤兔的布置，讓英偉達(dá)老卡舊卡及國(guó)產(chǎn)芯片可以支撐FP8精度模型，然后可以運(yùn)轉(zhuǎn)DeepSeek滿血版。下一步，咱們也將測(cè)驗(yàn)讓CPU服務(wù)器也能高效運(yùn)轉(zhuǎn)大模型。

其時(shí)，國(guó)產(chǎn)硬件正在漸漸變老練，但這需求必定的進(jìn)程，比方咱們?cè)谶\(yùn)用國(guó)產(chǎn)硬件時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)一些底層Bug，此刻咱們會(huì)和對(duì)方進(jìn)行反應(yīng)。

其實(shí)，英偉達(dá)從建立起CUDA生態(tài)到許多人用，時(shí)刻上也沒(méi)有好久，其興起的首要因素是趕上了GPU適配AI練習(xí)推理的技能盈利期。所以歸根到底，這仍是國(guó)產(chǎn)生態(tài)的問(wèn)題——不必定需求一味在硬件上追逐趕超，經(jīng)過(guò)軟硬協(xié)同相同能讓國(guó)產(chǎn)顯卡更好用，以我國(guó)在工業(yè)制作范疇強(qiáng)壯的產(chǎn)業(yè)化才干，參照手機(jī)、轎車等職業(yè)的演進(jìn)軌道，徹底具有在合理周期內(nèi)完成顯卡產(chǎn)品的性價(jià)比打破。

其時(shí)，許多央國(guó)企已批量收購(gòu)國(guó)產(chǎn)顯卡設(shè)備，但實(shí)踐布置時(shí)仍依靠海外推理引擎，而部分前瞻性客戶已發(fā)動(dòng)專項(xiàng)收購(gòu)流程，將國(guó)產(chǎn)推理引擎歸入收購(gòu)流程，這標(biāo)志著商場(chǎng)對(duì)純國(guó)產(chǎn)技能棧的認(rèn)可度正在提高。

其時(shí)，DeepSeek的呈現(xiàn)證明國(guó)產(chǎn)大模型現(xiàn)已不輸國(guó)際一流模型了，假如不用上相同好的國(guó)產(chǎn)顯卡和推理引擎，生態(tài)就不完好，只需生態(tài)好，算力國(guó)產(chǎn)化的方針才干更好完成。

咱們的終究方針是：不論底層的硬件是什么，只需經(jīng)過(guò)咱們的軟件引擎，都可以感觸到相同功能的算力服務(wù)，躲避掉硬件的差異。

挑選·。KPI壓力帶不來(lái)立異。

新京報(bào)AI研討院。：DeepSeek的團(tuán)隊(duì)也很年青，你怎樣看待DeepSeek在立異方面的成功？

師天麾。：DeepSeek做得很好，原因之一當(dāng)然是他們吸引的人才十分兇猛。咱們組博二和博三的同學(xué)悉數(shù)收到過(guò)DeepSeek的郵件。比較大廠，DeepSeek少了一些KPI的壓力，更類似于校園里博士從事的科研作業(yè)，即“找一個(gè)有意思的點(diǎn)，盡量去完成。做一件有意義的工作，但不要求給我?guī)?lái)多少收益”。

一旦有了KPI的壓力，往往就不敢去做收益不確認(rèn)的工作，會(huì)愈加傾向于仿制已有的、清晰的途徑，這不會(huì)冒險(xiǎn)，但也做不出“特別不相同”的東西。

新京報(bào)AI研討院。：以你本身的閱歷來(lái)看，AI相關(guān)專業(yè)結(jié)業(yè)生在草創(chuàng)企業(yè)、大廠與校園科研之間怎么挑選？在企業(yè)的閱歷和實(shí)驗(yàn)室有何不同？

師天麾。：我博士結(jié)業(yè)后，就現(xiàn)已有大廠發(fā)來(lái)了薪資很高的offer，但我其時(shí)更傾向于創(chuàng)業(yè)，做一些不同的事。在大廠，大多情況下是“老板組織什么就做什么”，一起要擔(dān)負(fù)必定KPI，假如被這些東西捆綁住，或許一些工作將難以展開(kāi)。最初假如我挑選了大廠，或許也會(huì)先待兩三年了解產(chǎn)業(yè)界，有了閱歷再出來(lái)創(chuàng)業(yè)。關(guān)于大廠來(lái)說(shuō)，“你就值這個(gè)錢(qián)，你有必要做這件事才干發(fā)揮價(jià)值。”。

在清程極智，咱們根本很少加班，氣氛敞開(kāi)并不“內(nèi)卷”。咱們對(duì)自己的技能十分有決心，咱們信任，尖端的技能人員不是逼著加班就能釋放出世產(chǎn)力的，最重要的是不受約束的創(chuàng)造力。

關(guān)于學(xué)界與企業(yè)的差異，校園的實(shí)驗(yàn)室會(huì)更多地從技能視點(diǎn)剖析一件事，比方大模型練習(xí)推理體系的功能瓶頸在哪里，怎么處理使其加快。在校園，1萬(wàn)行代碼就能驗(yàn)證一個(gè)主意，但要把這個(gè)主意變成可用、安穩(wěn)、簡(jiǎn)直沒(méi)有Bug的產(chǎn)品，或許需求幾十萬(wàn)代碼。這便是企業(yè)要做的，關(guān)于企業(yè)的產(chǎn)品，功能好并不代表肯定好用，需求更多權(quán)衡，更多產(chǎn)品工程化。

一起，實(shí)驗(yàn)室關(guān)于投產(chǎn)比沒(méi)有那么介意。企業(yè)則需求向投資人告知，試錯(cuò)本錢(qián)不能太大。最終，二者的節(jié)奏也有所不同，企業(yè)需求看商場(chǎng)上客戶真實(shí)需求什么，要從用戶視點(diǎn)來(lái)考慮商場(chǎng)的改變，并進(jìn)行活潑地適配。

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新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者 羅亦丹。

修改 王進(jìn)雨。

校正 楊許麗。