AI创业者纷纷回归巨头公司：大浪淘沙，谁将引领新潮流？

AI创业者倾向回归巨头阵营，引领科技新风潮

科技快讯中文网

　　 第一批AI大模型创业者们，正密集加入大厂。

　　 由于对大公司官僚主义的反感，2021年，著名AI专家Noam Shazeer和Daniel DeFreitas离开了谷歌，获得了1.5亿美元的融资，随后共同创立了Character.AI，一家专注于开发大型语言模型聊天机器人的公司。

　　 不过，今年8月，他俩带着Character.AI团队加入了谷歌。这也意味着，他们不得不重新面对大公司里常见的繁文缛节和官僚作风。虽然对此感到不情愿，但他们似乎也认识到这是不可避免的选择。 这种转变不仅反映了两位创始人在技术与商业之间寻找平衡的努力，也揭示了当前科技行业竞争的激烈程度。尽管加入谷歌可能会带来更多的资源和支持，但同时也可能面临更加复杂的内部管理和决策流程。如何在这种环境下保持创业初期的创新活力和灵活性，将是他们未来需要重点考虑的问题。此外，这次合并还引发了关于独立创业精神与大企业平台合作之间的讨论，特别是在人工智能领域，这样的选择对于整个行业的未来发展有着重要的启示意义。

　　 过去一年里，近日，多家人工智能创业公司的创始人和核心成员纷纷加入互联网巨头。例如，融资达13亿美元的Inflection和融资4.15亿美元的Adept，这两家公司分别被微软和亚马逊收购，其创始团队也相继加入。此外，Fixie.ai的联合创始人兼CTO也选择加入OpenAI。值得一提的是，RekaAI的联合创始人兼首席科学家YiTay，在离开谷歌一年后，决定放弃自己的初创公司，重新回到谷歌。 这种趋势反映了大型科技公司在人工智能领域的持续投入和竞争。这些创业公司的技术和人才对于增强大厂在人工智能领域的竞争力至关重要。一方面，这为这些创业公司的技术和理念提供了更广阔的平台，有助于它们更快地实现商业化和规模化；另一方面，这也意味着初创企业可能面临更大的挑战，尤其是在人才流失和技术资源分散的情况下。同时，这也反映出当前市场环境下，大厂对于人工智能技术的渴望以及初创企业在面对巨大竞争压力时寻求稳定发展的选择。

　　 在国内也出现了类似的情况，完成千万级融资的大模型公司波形智能在被OPPO收购后，其团队成员整体加入OPPO；零一万物的技术联合创始人黄文灏则转而加入了字节跳动。

　　 一位AI投资人对虎嗅表示，大模型赛道已经到了分水岭，字节、阿里、快手等大厂的大模型发展迅速，并不弱于AI独角兽们；接下来，相比于直接收购或投资入股，国内大厂从大模型创业公司挖走他们的核心人才，更可能成为普遍现象。

　　 在这背后，“算力竞赛”是影响未来行业新格局的重要变量。

　　 峰瑞资本近日发布的报告显示，过去一年中，人工智能领域的竞争焦点主要集中在模型的性能上，目前几大领先的大模型公司的技术水平已趋于一致。未来，竞争的重点将转向AI数据中心的建设。这是因为，训练下一代大模型所需的计算资源将比现有模型增加十倍。因此，建设效率可能比技术突破更能决定哪些公司能够在下一阶段的AI竞争中脱颖而出。 个人认为，随着AI技术的不断发展，计算资源的重要性日益凸显。在当前的技术背景下，拥有更强大、更高效的计算基础设施的企业将占据更大的优势。这不仅意味着企业需要投入更多资源来构建和优化数据中心，还意味着在未来的AI发展中，硬件和软件的结合将变得更为关键。同时，这也提醒我们，除了关注算法和模型的进步之外，还需要重视计算资源的分配与利用，这对于推动整个行业的健康发展具有重要意义。

　　 今年9月，OpenAI首席执行官Sam Altman曾表示微软在为其提供足够算力方面行动迟缓，并积极游说阿联酋投资者、亚洲芯片制造商和美国官员，以加快数据中心的建设步伐。在访问台积电期间，Sam Altman向台积电的高管们透露，建设这些数据中心可能需要数万亿美元的资金。这表明建设更多的数据中心需要大量的资本投入。

　　 如此背景下，大模型赛道如今已成为各大企业彰显实力的竞技场。为了向投资者展示其在下一阶段AI竞争中的决心，今年7月，Meta首席财务官Susan Li表示，Meta计划在明年显著增加资本支出。根据彭博社的报道，微软、谷歌、亚马逊和Meta这四家科技巨头在2024年的资本支出总额预计将超过2000亿美元。

　　 贝恩资本合伙人Enrique Salem在访谈中表示，在大模型领域的竞争中，“若想参与其中，就必须具备足够的资金以吸引人才并获取强大的算力资源。实际上你别无选择，只能不断加大投资力度，持续投入大量资金。否则，你将不得不看着别人赢得这场竞赛。”

　　 风口之下，战斗永无止境，大型企业在追求更强的路上愈行愈远。它们之间以及与独角兽企业之间既相互依存，又彼此警惕，随时准备抓住机遇以取代对手。

　　 为减少对谷歌搜索和微软Bing的依赖，Meta公司正在积极研发自家的AI搜索引擎。

　　 ● 亚马逊在近期表示，将把对 Anthropic 的投资增加一倍，达到 80 亿美元。然而，与此同时，亚马逊正在研发自己的视频AI模型，来降低对Anthropic的依赖；

　　 为了应对未来谷歌可能采取措施限制人们使用OpenAI的情况，OpenAI正在考虑自行开发一款浏览器，并已招募了几位来自谷歌浏览器创始团队的关键成员。这一举动类似于当年谷歌创始人担心微软可能会利用其Internet Explorer浏览器来限制人们对谷歌搜索的访问，从而催生了Chrome浏览器的诞生。 这种策略显示了OpenAI对潜在风险的高度警觉，并表明他们愿意采取积极主动的态度来确保用户能够无障碍地使用他们的技术和服务。从某种意义上说，这不仅是一种防御性的举措，也是一种战略上的进攻，旨在增强自身的市场竞争力和技术独立性。通过掌握核心的技术环节，OpenAI可以更好地保护用户权益，同时也为未来的科技创新提供了更多可能性。这样的行动也提醒我们，在数字化时代，技术和平台的自主可控变得越来越重要。

　　 ● OpenAI 推出 o1-preview 后，谷歌立刻加大了推理力度，将其推理模型团队规模从几十人扩大到了 200 人左右，还提供了更多计算资源。

　　 更强的战斗欲，除了意味着更大的资金投入，也预示着更为激烈的人才竞争。

　　 当初，Meta公司曾因开发Llama大模型而引发内部争夺计算资源的争端。目前，Llama原始研究论文的14位作者中，超过半数已离开公司，转投其他人工智能初创公司或大型企业。一些企业在招募这些人才时，特别强调自身拥有更丰富的计算资源，以吸引他们加入。

　　 计算资源如今已成为维系团队发展的关键要素。在11月末的一次演讲中，IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋提到算力时说，“现在能够获得英伟达的GPU就几乎等于成功了一半”。他还表示，“没有GPU，就仿佛失去了情感支撑。”

　　 而大厂们相比于创业团队，显然在这些资源上的实力更雄厚。

　　 比如，根据财报信息，截至2024年9月30日的三个月内，阿里巴巴的自有现金流为137.35亿元人民币，相较于2023年同期的452.2亿元人民币下降了70%，这一变化主要归因于阿里云在AI基础设施上的大规模投资。

　　 再看微软，前不久，他们与AI初创公司CoreWeave达成了一项近100亿美元的协议，计划在2023年至2030年间租用其数据中心和服务器，以支持其AI模型的运行。此外，微软也宣布计划投入约30亿美元在东南亚建设区域数据中心。这些举措不仅体现了科技巨头们对AI领域的高度重视，也显示出AI技术正在全球范围内加速发展。 随着AI技术的不断进步，对于高性能计算资源的需求也在急剧增加。企业之间的这种大规模投资不仅有助于提升自身的技术实力和服务能力，也为整个行业的发展提供了强大的动力。尤其是在东南亚这样的新兴市场，通过建立更多的数据中心可以有效提升当地的数字化水平，并促进相关产业的快速发展。不过，随之而来的能源消耗和环境影响也是需要密切关注的问题，如何在推动技术发展的同时实现可持续性发展，将是未来面临的重要挑战之一。

　　 计算资源的积累、建设和竞争始终处于动态变化之中。商业如同打牌，一局接一局，但每一局都有终了之时。为了达成技术愿景或产品目标，技术专家们在每一局结束后，往往需要决定下一步的方向。

　　 Meta人工智能研究实验室FundamentalAIResearch的负责人乔莉·皮诺表示，在她的工作中，最耗费时间的事情是留住和吸引杰出的人才。“没有出色的科研人员，我将一事无成。”

　　 现在，当AI大模型进入“算力竞赛”阶段时，对于资金并不充裕的初创公司来说愈发不利。在大型企业的激烈竞争下，如何留住人才成为了AI初创公司面临的一大难题，这一问题渐渐蒙上了一层忧郁的色彩。

　　 在当今职场环境中，有一种流行的调侃，认为要想在大厂获得晋升，最好的方法或许是先离开大厂去创业，然后再回来。据说，这样不仅能获得更高的职位，还能获取更多的资源和支持。这似乎验证了一句老话：条条大路通大厂。 这种现象背后反映出的不仅仅是个人职业发展的策略选择，更深层次地揭示了大厂内部晋升机制的一些局限性和挑战。一方面，它体现了企业对于外部经验和视野的重视，尤其是那些能够带来新思路和创新成果的人才。另一方面，这也可能是对现有晋升路径不够开放和灵活的一种批评。对于员工来说，这样的调侃或许也是一种激励，鼓励大家勇于尝试、不断学习和成长，无论是通过创业还是其他途径。 值得注意的是，虽然这种方式可能为某些人打开了新的职业通道，但并不意味着适合所有人。每个人的职业发展道路都是独一无二的，重要的是找到最适合自己的那一条。同时，这也提醒各大企业需要更加注重内部人才的成长与培养，以及如何构建一个更加公平、透明且充满活力的晋升体系。

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