今天小编分享的互联网经验：技术大牛AI创业：一半意难平，一半现实，欢迎阅读。
图片来源：视觉中国
大模型及其背后 AIGC 的火热，是一场技术大牛的奔赴山海。
移动互联网时代，前、后台职责的划分，把程式员、工程师等技术人员 " 封存 " 于幕后，他们搭建了产品架构、修改了 bug、优化了体验，而站在前台侃侃而谈是产品经理，居功于对用户体验的洞察而创造出 " 神殿 " 级的产品。
时至如今，奋战在一线的技术员已成为企业中高层管理者，或是 CTO、或是某条业务线的负责人，从陪伴企业完成 0 到 1 的增长，到维持现状，他们早已离开一线，但内心却始终是 " 技术人 "。
ChatGPT 的引爆，对于心怀梦想的 " 技术人 " 或许是一次救赎。
意难平的梦想
" 挺怀念熬夜写代码的年代，也希望找回从 0-1 的状态，" 这是贾扬清离开阿里后公开表示。
提起贾扬清，业内耳熟能详的是「框架大神」。清华大学自动化专业，读研究期间在新加坡国立大学、微软亚洲研究院、NEC 美国实验室和谷歌研究院工作 / 实习。2008 年，奔赴加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士，期间创立开源深度学习框架 Caffe，被微软、雅虎、英伟达、Adobe 等公司采用。
2013 年，加入 google 大腦团队，在 " 图灵奖三巨头 " 等人的带领下，参与了 TensorFlow 平台的开发 ；2016 年加入 Facebook，期间创建了首个开放模型格式的原型 ONNX；2019 年 3 月，加入阿里担任技术副总裁，负责大数据以及 AI 方向的技术、产品和业务。
2023 年 3 月 20 日在荒诞哲学的陪伴下离开阿里，" 我和团队宣布了毕业的消息。3 月 20 号是冬天的最后一天，借用加缪的一句话：每个冬天的句号都是春暖花开。"
有人猜测是做 AI 架构创业，有人猜测是做大模型。贾扬清在 4 月份在「科技早知道」表示，不做大模型，做 To B 方向的 AI 应用层搭建，填补中小企业与 AI 之间的鸿沟，并认为这是千载难逢的机会。
无独有偶。3 月 7 日，李沐离开 AWS 与「参数伺服器之父」Alex Smola 教授共同创办 Boson.ai 人工智能公司，Alex Smola 教授曾于 2016 年 7 月加入亚马逊 AWS 担任副总裁级别的科学家。
3 月 8 日，媒体爆出，快手 MMU（Multimedia understanding，多媒体内容理解）负责人李岩，成立了 AI 公司元石科技，主要业务是进行多模态大模型的研发。
李岩毕业于中国科学院计算技术研究所，是快手 AI 技术研发的核心人物，2015 年 11 月，在快手内部组建了内部深度学习部门 DL（Deep Learning），目标是构建算法模型对违法违规的视频内容进行识别。随着快手对视频内容理解产生了更多的需求。2016 年，团队改为 MMU 组。
3 月 24 日，字节跳动视觉技术负责人王长虎已离职加入龙湖集团，组建创业团队聚焦生成式 AI 的视觉多模态算法平台。
王长虎 2017 年加入字节跳动人工智能实验室担任总监，主研方向包括计算机视觉、视频理解、多媒体检索和机器学习等。随着内部职位调动，转任字节跳动的商业化视觉技术负责人，负责抖音、TikTok、今日头条等多条主要产品线。
身为高管李岩、王长虎在大企业中也有身不由己，跟随者业务的需求，变为业务增长的助手。
"研发出身在技术时代创业是有天然的优势" 一位高管向「钛媒体创投家」表示，AI 发展的速度很快，大企业虽然想跟上步伐，但是由于内部各方利益牵扯比较多，各个团队之间协作解决问题的能力有限，反而是阻碍 AI 创新能力的施展。
" 如果可以重开，我会把产品的创新型做的更高，和市场的适配度更高一些。"贾扬清公开表示。
大洋的彼岸，上演着同样的桥段。
3 月 22 日英特尔首席架构师 Raja Koduri 离职，创办了一家专注于游戏、媒体和娱乐的生成式 AI 初创公司。他在社交平台上表示："生成式 AI 重新点燃了我进入軟體领網域的热情，希望可以利用非 CUDA 硬體来处理这种工作负载，这是我创业的初衷。"
曾均参与了 LLaMA 开发的工程 Lacroix 和 Lample，离职后创立 Mistral AI，产品是大型语言模型和生成人工智能，成立一个月获得 1.13 亿美元的种子轮融资。
站在时代的转折，他们的离开中，似乎透露着意难平的梦想。
梦想与现实
梦想与现实之间的桥梁是金钱。
"技术人员创业最可怕的是陷入技术执念，而忽略商业化的指标，资金是一家企业的生命线，无论是融资，还是自造血。" 业内投资人表示。
技术专家创业和科学家创业有很多共通点。比如，对于某一项技术拥有过硬的专业能力，" 出厂 " 自带光环，过往拥有行业资源，对于技术前景和行业变革的洞察深刻，实属 VC 投资人最爱的人群。
同样，科学家创业面临的挑战，在技术专家身上亦会体现。比如，商业思维、管理思维、营销思维的综合能力有待补充，技术是专注在某一个点上做深、做精，而创业是把技术变现，带来商业价值，面对市场竞争，拥有不断创新的盈利技能。
一流技术大牛 " 抱大腿 "。硅谷大模型 4 大玩家均有携手盟友。
OpenAI 背靠微软，过去三年，微软向 OpenAI 累计投资达 130 亿美元，估值达到 290 亿美元。
排在其身后的 Anthropic 与结盟谷歌，谷歌注资 3 亿美元，换取该公司 10% 的股份，Anthropic 将谷歌云作为其首选云服务提供商。Anthropic 由 OpenAI 前安全和政策副总裁 Dario Amodei 创立，两年估值超过 40 亿美元，并且积攒起对抗如日中天的 OpenAI 的实力。
其次是 Inflection AI 联合英伟达构建世界最大 AI 集群。最后是，Cohere 与甲骨文达成云计算 AI 協定，甲骨文计划向其云客户出售 Cohere 大型语言模型的访问权。Cohere 由 Gome 创立，他曾在谷歌担任 AI 研究员，是 "Attention Is All You Need" 论文作者之一，目前融后估值已达到 22 亿美元。
二流的技术大牛拼的是速度，对市场敏锐的速度、产品研发的速度和变现的速度，亦称为先发优势。
一位连续创业者述道，当一项新的技术上市之前，先有学术论文出来，然后在技术人员交流的网站上，会出现技术爱好者做的 app 或 demo，此时就应该马上出手了。前提是，长期深耕一个技术领網域，可以判断哪些是技术迭代后带来新的商业机会，哪些是暂时无法带来商业化的。
" 破除技术迷信，以商业的视角看技术，技术是帮助企业变现，获取用户的工具。" 这位连续创业者表示。
三流的技术大牛最终成为 CTO。" 每一个人有自己的能力强项也有弱项，技术出生的创始人，创业前期非常有优势，能够把产品快速做出来，到了产品扩张期，需要攻占市场，如果能力匹配不上，我们会选择帮助他找一个 CEO 搭档。并非否认技术创业者的能力，只是站在投资的角度，为了让被投企业尽快产生现金流、健康良性发展的策略。" 业内投资人向「钛媒体创投家」表示。
四流的技术大牛 " 流浪在社区 " 等收购。" 高手在民间，AI 发展速度非常快的当下，我们会在‘社区’收购创新 AI 项目。" 某企业战投部投资人表示。
" 开源社区、技术交流社区内有很多优秀工程师做的应用，这些应用可以帮助大企业尝试新业务时，快速度过冷启动阶段。大企业内部立项、开发、成本需要审批、评估，这都是时间成本，技术风口到来的时候，我们并不想错过，所以会在社区挖掘好的应用项目、找到有出售意愿的项目沟通。" 某企业战投部投资人说道。
所谓一流、二流、三流、四流技术大牛的分类，并非特指技术专家的能力差异，而是呈现技术专家在创业时，梦想与商业变现之间多元的生存状态。
技术专家创业，技术和赚钱之间，似乎显得没有那么泾渭分明。技术或许不再是充分竞争条件，当技术理念已经被验证，剩下更多的竞争将体现在金钱、应用场景上。
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