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“鼓手”杨植麟

4月前

什么样的创新者更有可能走进决胜局?

来源 | 未来产业创新基地

出品 | 投资人说（touzirenshuo）

与84派、92派，甚至互联网、移动互联网时代的创业者相比，这波AI浪潮中涌现出来的创业者表现出明显的代际特征。

他们原生态地成长于比特的操作系统，理应被放置在新的时空坐标系中观察。

作为第五代创业者，他们与前辈们有哪些不同？

战事才刚刚开局，第一轮淘汰赛远未结束，跑过马拉松的人都明白，某个几百米或者几公里的领先，意义是有限的，什么样的创新者更有可能走进决胜局？

在技术创新的混沌期，可供判断的维度偏少，创始人是相对稳定的观察锚点，因此我们尝试从“人”身上寻找答案。

月之暗面创始人杨植麟，可能是理想的观察样本之一。

摇滚乐爱好者

把有taste的东西泛化

10年前，在2014年清华大学特等奖学金答辩会上，一位评委老师问杨植麟：

你讲了几个特别精彩的故事，但遗憾的是只有开头结尾，能不能分享一个中间过程的精彩瞬间？

在全场大笑中，杨植麟分享了在国际会议CIKM发论文的经历：

“当时我在实验室推导了一个星期公式，没推出来，非常沮丧。

那天我戴着耳机从实验室走回宿舍，路上一直重复听最喜欢的一首歌，突然听着听着就知道怎么推了。

音乐有这种神奇的力量，给了我瞬间的灵感。

回到宿舍，我很快把公式推导出来，paper也基本出来了。”

这解释了为什么10年后杨植麟所创立的公司门口摆放着一架白色钢琴。

就连“月之暗面”这个名字也来自Pink Floyd的专辑名。

在接受三轮连续投资人、砺思资本创始合伙人曹曦访谈时，杨植麟回答：

如果有机会与历史上任何一个人共进晚餐的话，他会选择乔布斯，因为乔布斯是“一个能把有taste的东西泛化的成功案例”。

以深邃哲学歌词和前卫摇滚风格著称的Pink Floyd无疑也算一个。

图源：杨植麟的GitHub页面

这个摇滚乐爱好者，在清华期间甚至组建了一个名为Splay Tree的乐队，他自己担任鼓手和词曲作者——

乐队的名字取自一个数据结构，再次证明他幸运地置身跨界交融之处。

类似的案例在历史上倒有很多，比如爱因斯坦酷爱莫扎特的作品，出门旅行总会带上心爱的小提琴；

物理学家费曼创作了大量风趣的随笔，让人误以为这世界上还有个文学家费曼；

伽利略在学素描时掌握了水彩画表现阴影的技巧，才得以使用低倍率望远镜发现“月球的凹凸不平”；

青霉素的发现者弗莱明用自己培养微生物的器具画水彩画……

就像传记作家艾萨克森在《创新者：一群技术狂人和鬼才程序员如何改变世界》篇末所写：

这群创新者会在艺术和科学的交叉口上大显身手，他们身上的叛逆精神和好奇心会向他们展现艺术和科学的绝妙之处。

“一个真正伟大的公司是有人文底蕴的，而不光是有技术和产品就够了。

对于审美的追求能让我们做出更好的产品，这点我是相信的。

我们公司的人现在应该能组好几个乐队了。”杨植麟说。

他做过几个微微透露着摇滚气息的决定：

一是他刚进清华读的是热能系，大二时惊觉自己对计算机兴趣更浓，果断转系，师从清华教授、IEEE Fellow唐杰；

二是他第一次创业做的是B端业务，第二次创业从第一天就决定做C端产品；

三是他在2023年决定做当时仍处于非共识的long context。

摇滚鼓手永远关注什么是“非共识”，理性的摇滚鼓手则热衷于预判什么是“成立的非共识”。

他不仅能去除对别人的路径依赖，也能把“否证论”应用在自己身上。

技术辨识度

combine东西方哲学

要赚钱，也要理想

学院派的出身，摇滚的审美倾向，使杨植麟天然表现出一点技术理想主义。

这是一把双刃剑。

一方面，如投资人曹曦所说：

“在众多公司中选择bet的，是我们觉得在AI技术上最强的植麟”。

他认为，在互联网和移动互联网这两波大机会里面，大公司的founder都是技术背景出身；

AI对创始人的技术要求可能更高。

而杨植麟被认为是中国顶尖的AI研究人员之一。

他在卡内基梅隆大学（CMU）用4年时间完成了常规6年完成的博士课程，以第一作者的身份与图灵奖得主杨乐昆和约书亚·本吉奥分别发表过合作论文，还揽下了Nvidia先锋研究奖、Facebook ParlAI研究奖。

据不完全统计，杨植麟曾在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等计算机顶会发表论文20余篇，研究成果累计在Google Shcolar被引用超过27000次。

“在清华的时候我们就关注他了，他是清华上下几届的神中之神，在CMU时也是非常知名的国际一线AI研究员，在国外有非常好的工作。”月之暗面投资人、真格基金管理合伙人戴雨森评价。

但另一方面，学术界和工业界是完全不同的思维方式。

后者需要创业者特别懂产品，这至少包括两层含义：

一是懂用户的需求，二是懂有可能承载未来的商业化路径。

互联网和移动互联网时代养成的惯性是，人们期待百花齐放，涌现大量新应用；

AI的问题则是，技术上仍然处于早期。

杨植麟认为这是model scaling（模型扩展）和user scaling（用户扩展）之间的平衡。

“我们也很关注用户，用户是最终目标。

最大的区别是，这次会更加技术驱动。

还是那个马车和汽车的问题。现在属于从马车到汽车的跳跃过程，应该尽可能想怎么给用户提供一辆汽车。”

技术是这个时代最大的变量。

回到第一性原理，AGI是所有事情的核心。

基于此，杨植麟的推导是：

超级应用肯定需要最强的技术能力。

如果现在只做应用，可能过一年就会被碾压。

在他的话语体系里，“应用”不是一个准确的词。

产品本身既是实现AGI的手段，也是实现AGI的目的。

“应用”听起来更像目的：为了让它有用。

他自称要“combine东西方的哲学，要赚钱，也要有理想”。

2024年他的两个目标：

一是技术突破，做出比2023年好得多的模型；

二是用户和产品，有更多成规模的用户和黏性。

他自我评价“我们这类公司的优势”在于：

在最高层面的决策有技术vision。

一方面他推崇OpenAI的技术理想主义，为人类理想创造增量；

另一方面他也清醒地知道，没有钱，这个游戏玩不下去，必须兼顾功利主义和现实追求。

工程思维

一个结合科学、商业和工程的系统

杨植麟对学界和业界的双重亲近，在他还是个大四学生时已有所表露。

2014年，一位教授提醒他要注意保护知识产权。

他回应：

“知识产权确实是个问题，但是我更看重学术界和科技界的交流。

很多学术成果没办法在工业界得到使用，通过交流，本来在象牙塔里的成果，可以放到各地去使用，从而有适配价值，我觉得是件很好的事情。”

这种倾向在他读博时得到了强化：

在CMU，杨植麟跟随苹果公司AI负责人Ruslan Salakhutdinov和Google AI智能首席科学家William W. Cohen攻读博士学位，无一例外既在产业界，又在学界。

“产业界和学术界从前几年有更多结合。

趋势在变化，更多有价值的突破会产生在工业界，这是发展的必然规律。

先从探索性研究开始，逐渐转移到更成熟的工业化过程，但不意味着工业化过程不需要研究，只是纯研究会很难做出有价值的突破。”

今年3月杨植麟在交流时，已经更多站在工业界看问题，“我们不是学院派，学院派绝对不work。”

他认为学术界解决的问题是，寻找正确的第一性原理；

而工业界是基于第一性原理，去做创新性的执行。

从学界到业界到用户，构建一个结合科学、工程和商业的系统。

工程思维显得尤为重要。

数据、算法、算力、场景等等多个维度的竞争，都需要工程思维的创造性和建构性知识。

以数据为例，核心不是数据量，而是数据质量和工程化能力。

杨植麟的判断是，行业整体处于马拉松状态，整体技术的普及，包括产品和商业化，至少要10到20年。

而且这个过程是没办法提前设计的，只能通过制造去完成设计，不是单点解决问题，而是系统性地解决问题。

跟硅谷前辈们一样，杨植麟也是第一性原理的拥趸，这也是工程思维的起点。

他在Google学到最多的是，从无限雕花中把自己释放出来，更关键的决策是大方向、大梯度，其次才是大方向确定后的1万个小决策。

他一直想找到一个真正scalable和general的architecture（可扩展的、通用的系统结构）。

与科学、技术相比，工程的核心指向“建造性”，基本内容包含计划、运筹、决策、操作、制度、管理等，甚至还有意志力。

参考工程哲学家李伯聪的说法，技术理性可能更像爱因斯坦型的智慧，而工程理性更偏向诸葛亮型的智慧。

人是技术的第一性

从0到1的公司“组织债”会少些

在这场大型的科研+商业+工程系统建造中，核心生产要素不仅需要资本，更需要人才。

杨植麟似乎极度重视组织。

他在多个场合输出了一个深信不疑的结论：

AGI公司需要新的组织方式。

他断言大公司的Lab已是历史。

像Google Brain那样把研究型组织安插在大公司，能探索新想法，却难产生伟大系统，比如能产生Transformer，但产生不了ChatGPT。

“传统互联网和 AI产品最大的区别，一个是先设计后制造，一个是通过制造完成设计。

生产方式不一样，组织肯定不一样，这点非常重要。

现在是 model as an application，本质上消费的是智能而不是连接。

有的地方和互联网时代相比没有太大变化，但已经发生的变化是很深刻的，以至于如果没有一个全新的组织，你可能是很难做的。”

他理想中的组织既强调研究，又是研究、工程、产品、商业的结合体；

既有自上而下的规划，又保留创新空间。

“在一个top-down（自上而下）框架下有bottom-up（自下而上）的元素。

组织要适配技术，因为技术决定了生产方式，不匹配就没法有效产出。”

在组织的维度，杨植麟把中国的AI公司分为两种：

一种是原来做别的业务，现在转而做AI业务；

一种是从0到1，后者的“组织债”会少得多。

这也许是第一次创业留给他的最大教训。

2016年，尚在卡内基梅隆大学就读博二的杨植麟，与清华同学创办了AI算法企业循环智能，业务定位于To B科技营销。

“实际上之前我们踩过很多坑，对于这次创业有很大的帮助，因为你就知道什么是不 work的。

但如果没有之前的这些过程，很难真正理解它到底为什么是这样。”

一个好玩的细节是，杨植麟可能没有我们想象中那么i人。

同样在2014年那场清华大学特等奖学金答辩会上，一位评委老师说：

“很多同学对100分非常向往，能不能分享一下怎么得100分？”

那一年，杨植麟专业课考了10个100分，成绩名列全年级第一。

他在现场给了出乎意料的高情商回答：

“也不是我一个人的功劳，有赖于后面坐的计3班同学，我们班里学习氛围特别好，我经常会组织各种学习小组，帮同学答疑，跟同学之间有很多很多交流。

在整个班级的共同努力下，每个人都取得了非常好的成绩。

年级前十名中，我们班占了6名。

这完全是集体的功劳。”

镜头扫过后排坐着的同班同学，他们扯了一块红底白字的横幅，上面写着：

“记原网原积本求原，滚奏压奏鸾鸣凤奏——杨植麟加油。”

这份基于了解的调侃和应援，昭示着默契的同学情谊。

而当年的计算机系同学周昕宇，不仅是循环智能、月之暗面的创始团队成员，也是Splay Tree乐队成员。

多年前他们在清华东门外的一家餐馆里，讨论并定下组乐队的事情，后来又一起连续创业。

对于杨植麟而言，创业者这个角色也许有所选择和设计，但鼓手这个角色一定出于骨子里的热爱。

我们并未见过他作为一个鼓手的演奏风格，也许就像批评家詹姆斯·伍德在《私货》里所描绘的鼓手：

（这奏法）是一段长长的激流，形式上有所掌控而又有狂欢的凌乱，滚滚向前推动也能随性分心旁逸，盛装出席却一头乱发，小心周到同时无法无天，青红是非混为一谈。

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