硅谷AI企业的年轻华人

coffee198375

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。

硅谷本地一家美金基金的合伙人举办了这场活动。与会者有数十家AI初创企业的创始人，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》编辑表示。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GOOGLE、MicroSoft等工作多年的中国籍App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？

大企业卷模型，初创企业拼B端

“硅谷做AI的技术员，很多是中国人。”秦天向编辑表示。

他是硅谷一家知名科技企业的机器学习工程师（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App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，企业突然宣布战略调整，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和谷歌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App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GOOGLE母企业旗下的自动驾驶企业Waymo工作，负责车载AI系统的研发。张宇先容，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企业，或者重回GOOGLE，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的初创企业。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App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翼在业务线上尽可能“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初创企业的面试，开始为其远程工作。2022年春天，该企业的老板突然给诗琦发来一条讯息，说企业拿到一个新模型，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，诗琦所在的企业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App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已然成为各大科技企业热议的话题。

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，他获得了现在这家企业的邀请。“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。”

自企业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，硅谷各大科技企业都不敢在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，给了硅谷其他企业许多压力。 2024年2月，在OpenAI发布Sora后，秦天就职企业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，资本市场还对其企业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，秦天的企业加快了产品更新的步伐，将发布周期缩短至至少半年一次，以确保企业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。

“大家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马上跟踪，从而判断产品迭代的方向。

大企业在大模型赛道上激流勇进，硅谷密集的初创企业也在扎起自己的AI营地。

据诗琦的观察，许多硅谷的初创企业卷B端产品线，这或与这些企业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，MicroSoft也曾推出过类似的应用“copilot”，他们希望实现这样的场景：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，是不少在美初创企业竞争的方向。”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，大家就要更多地思考与这些大企业进行差异化竞争。”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常识库数据，用于模型的训练。

为了竞争，烧钱是避免不了的。对诗琦的企业而言，每服务一家企业，即使是一个小体量的项目，每个月的推理花费就有数千美金。“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，诗琦坦诚地表示企业尚未实现盈利，但近期已有多家规模可观的企业与他们签订了服务合同，他们希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家初创企业，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企业——Scale AI，Cognition AI，Imbue，和Cresta 已跻身独角兽行列，总估值超过180亿美金。

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》编辑透露，身边的许多中国同事受到了这股裁员潮的影响。据她先容，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，美国科技企业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。硅谷就业分析企业CGC说明称，通货膨胀率回落之后，科技企业难再有涨价的空间，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GOOGLE裁员的中国工程师曾来大家企业面试。”诗琦向《AI光年》编辑表示，但他的企业最后没有聘用他。据秦天先容，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45万美金左右，对很多初创企业来说，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企业面临的处境一样，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企业要解决的问题。

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）等企业的在华业务，这两家企业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编辑感叹，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。