[加州] 唏噓:拾年前的百度,聚攏了硅谷最傑出的天才

縮放定律(Scaling law)可能是AI時代最重要的“金科玉律”之壹。


縮放定律的原出處,是OpenAI的壹篇叫做《神經語言模型的縮放定律》(Scaling Laws for Neural Language Models)的論文。

而這篇論文的通訊作者,就是達裡奧·阿莫迪,他的另壹個廣為人知的身份,則是Anthropic的聯合創始人。

Anthropic在AI編程領域優勢明顯,地位隱隱然與OpenAI和Google鼎足而叁,剛傳出將以3500億美元估值融資200億美元的消息。作為聯創,阿莫迪當然功不可沒。

但很少有人注意到,阿莫迪還有另壹個身份——百度前員工。

按照百度內部通訊軟件“如流”的分級來看,阿莫迪應該叫“紅度阿莫迪同學”。

更有意思的是,在2024年底Amodei在壹次播客采訪中,阿莫迪透露2014年與吳恩達在百度研究AI的時候,他就已經發現了模型發展的規律縮放定律。

此話壹出,掀起了壹陣“百度是否比OpenAI更早發現縮放定律”的爭論。

Amodei不是個例,在硅谷,“百度”頻繁出現在大佬的履歷裡。

最為人所熟知的是AI學術大牛、斯坦福大學教授、谷歌大腦聯合創始人吳恩達,他曾是百度硅谷實驗室的“靈魂”。

離職時,他不吝對李彥宏的贊美,稱他是“第壹個清晰看到深度學習價值的大型公司CEO,也是全球最好的AI CEO之壹。他的熱情和百度的決心讓我覺得這是壹個難得的機會”

在Meta,沙蘭·納朗(Sharan Narang)組建並擴展了Llama預訓練團隊,交付了Llama 2、3和4的預訓練模型,奠定了Meta在生成式人工智能領域的領先地位。

而他曾是百度硅谷實驗室的高級研究員,離開後先在谷歌當技術主管,後跳槽到Meta。

在蘋果,曾擔任AI/機器學習相關方向總監的亞當·考特斯(Adam Coates),曾是百度硅谷實驗室的早期核心成員之壹,跟隨師父吳恩達加入,並在後者離開之後接棒。

在英偉達,應用深度學習副總裁布萊恩·卡坦扎羅(Bryan Catanzaro),曾是百度硅谷實驗室的高級研究員,專門研究GPU優化。

他們的共同經歷,是在拾年前的“百度硅谷實驗室”效力過。那代表著百度的壹次硅谷野心。

01. 硅谷野心

百度請來了“谷歌大腦(Google Brain)之父”,要在硅谷搞壹個“百度大腦”,這在當時是爆炸性新聞。

2014年,百度硅谷實驗室成立,專注於人工智能與深度學習技術研究,與北京深度學習實驗室、大數據實驗室共同構成百度研究院核心科研體系,並任命斯坦福大學教授、Coursera聯合創始人吳恩達出任首席科學家,負責統籌百度在北京與硅谷兩地的人工智能研究工作。

吳恩達是谷歌大腦的早期核心成員之壹,也是深度學習從學術走向工業化過程中最具標志性的人物之壹。

對壹家中國互聯網公司而言,在這壹時間點、以研究負責人而非顧問的形式,將這樣壹位學者級人物納入體系,在硅谷並不多見。


媒體在報道中強調,這是百度在硅谷長期布局人工智能研究的重要壹步,並披露百度計劃在未來伍年內為這壹國際研究項目投入約3億美元,目標是將硅谷團隊擴展至約200人規模。

那壹年,Transformer架構尚未出現,“大模型”仍是壹個不存在的概念。但深度學習的拐點已經到來。

2012年,AlexNet在ImageNet競賽中取得壓倒性優勢,卷積神經網絡開始從學術論文走向產業實踐。

2013年,Facebook請來楊立昆(Yann LeCun),成立Facebook AI Research。

2014年初,谷歌以數億美元級別的價格收購英國AI公司DeepMind。

人工智能已經不再僅僅是研究熱點。

但在當時,這仍然是壹條高投入、長周期、結局不明的路線。少數巨頭已經開始下注,大多數公司仍在觀望。

百度正是在這壹階段選擇大膽押注的壹方。

彼時,移動端搜索使用量開始超過PC。但移動廣告的變現效率明顯低於PC,成本結構也更為復雜,這使得公司整體盈利能力承壓。

在多次公開場合,李彥宏將這種變化描述為壹次結構性的轉折。他強調,從PC向移動的遷移並非終點,更大的技術浪潮正在醞釀,而人工智能將深刻改變信息獲取與分發的方式。

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