《清华学霸与千亿美元巨头夺食人工智能，年仅25岁的他凭什么？霸蛮霸蛮再霸蛮！》 精选一
英伟达的股价从20美元涨到200美元，只用了两年。
这多半归功于自2015年以来人工智能的兴起。机器学习消耗大量数字运算能力，CPU虽然能够处理复杂问题，但并不适合AI应用程序。英伟达的GPU有数百甚至更多专用核心并行工作，天然适合AI。
2017年年底，英伟达推出了一款Titan V显卡，号称最强显卡，超越其前代性能9倍，售价3000美元。一家独大，定价就这么任性。
这个曾濒临破产的公司，现在成为耀眼的千亿美元明星企业。
技术变革带来市场格局的巨变，也引来一群垂涎的新选手：寒武纪、地平线、深鉴科技……在这个千亿美元竞技场上，90后、深鉴科技创始人兼CEO姚颂是最年轻的竞争者。
人工智能中的「***」
2015年，23岁的姚颂从清华大学本科毕业，拒了卡耐基梅隆大学给的offer。
本科导师汪玉劝他，既然不想去，那不如留下来做一年研究。姚颂觉得既然都是做事情，不如创业。
就这样，姚颂拉着老师汪玉，以及远在美国斯坦福大学（当时PHD在读，后任教MIT）的韩松，创立了深鉴科技。作为创始团队中唯一一个全职人员，姚颂成为了CEO，开始了从学生到公司创始人的角色转变。
时间来不及让他慢慢适应。
2015年11月28日做出决定，第二天姚颂就开始写BP、见投资人。一天见一位，白天谈融资，晚上修改BP。一连十几个投资人，都对他们表示疑虑：纯学术的团队，一位太过年轻的CEO、一位大学老师、一位美国PHD，到底能不能干成这件事？
深鉴科技联合创始人汪玉告诉新经济100人：「讲了无数遍BP，被人拍得死去活来的。我们回来接着改、接着讲、再接着改、再接着讲。」
他认为姚颂抗压能力很强，这也是为什么年轻的姚颂能做CEO的缘故之一。
「抗压是第一位的，因为时时刻刻都在担心，融不到钱怎么办，找不到人怎么办，东西做不出来怎么办。外面也有不好的评论，觉得这一拨小毛孩出来做芯片不靠谱。但是，我们都顶过来了。」
姚颂是长沙人，霸蛮，「学生时代的我其实属于支配欲望比较强的人，就是我认定了，就这么干，哪怕外面都在质疑。」
直到2016年2月份，姚颂到硅谷参加学术会议，遇到了金沙江创投在美国的合伙人林仁俊。两人聊了一下午，从人工智能和半导体行业几十年的发展，聊到后摩尔定律时代的芯片延续，最后得到一个结论，交叉点一定会出现人工智能芯片，当场谈定意向，第二周就签了合同。
▲深鉴科技创始人兼CEO姚颂
从创始人到员工，早期的深鉴充满了学院气息，有很多兼职学生和实习生。虽然汪玉从2007年开始做硬件加速研究，积累了一定的技术，深鉴团队已经有组织架构、产品形态，但技术部门之间没有形成很好的合力，产品进度比较慢，满足不了产品级要求。
2016年年底，单羿加入深鉴科技，担任CTO，调整了团队成员结构，将学生替换成社招人员，提高研发标准，加速产品落地。
优化后的团队，分为算法、软件、硬件和芯片四个方向。核心是做芯片系统，由芯片提供算力，硬件为芯片打磨硬件系统，同时用FPGA这种平台做先期客户的接触和反馈。软件把压缩工具、量化工具、编译器工具、部署工具穿到一起，形成一个产品系统。同时关注最新算法的演进趋势，为芯片架构设计提供指导。
单羿是汪玉带的第一位博士生，后加入深鉴。随着人工智能热潮渐起，人才的争夺战日趋白热化。
工业界有两个「黄埔军校」，一个是百度，一个是微软亚洲研究院。旷视科技引入微软亚洲研究院的首席研究员孙剑，担任首席科学家，增强算法上的竞争力。商汤科技创始人汤晓鸥出身香港中文大学，其实验室有关计算机视觉算法亚洲排行第一，与旷视创始人印奇是老师学生关系。二者分庭抗礼，一直竞争到今天。
深鉴科技有着清华和斯坦福的双重学术背景，吸引到的多是此类学术背景的人才，以电子系和微电子专业居多，更偏向工程类人才。目前公司100人有一半以上来自清华。
***在国内人工智能领域「呼风唤雨」，旷视科技团队多来自清华计算机系。地平线软件副总裁杨铭、算法副总裁黄畅也是来自清华电子系和计算机系。商汤科技副总裁杨帆亦是清华电子系出身。
「全国清华相关专业毕业的硕博一年加起来也就百余人，有BAT、华为、商汤、旷视，以及我们在抢。所以每一家公司能够分到几个就已经很不容易。」姚颂说。
引进人才的好处也是明显的：2017年10月，深鉴一口气推出6款深度学习产品，产品落地、商业化速度明显加快。
一块绿色的PCB板子上，数亿晶体管集成到一张小小的黑色芯片里，约矿泉水瓶盖大小。
板子前面连接着摄像头，采集到的数据在前端实时处理。显示屏上，可以看到来往人群中被框起来的每个人。
它的模组规格50mm*60mm，每秒可处理18fps@1080p视频，单帧可30张以上人脸检测、建模及识别，支持GoogleNet、VGG、SSD、ResNet、YOLO等深度学习网络部署，功耗5W。
这是2017年深鉴重点推出的安防产品芯片，一个方案大约400元，推出两个月，接到几万个的订单。
「我们对标英伟达，但是效率更高。我们跟英伟达的芯片区别在于，他们在市面上卖几千美元的板卡，对于我们来讲，提供类似的算力，我们的芯片成本可能只有10美元。」单羿说。
英伟达现在没有旗鼓相当的竞争对手，在某些场景里随意定价。这也给后来的创业公司提供了机会，做到成本可控，为客户提供更低的价格。
▲深度学习加速模块——智能IPC
神经网络既是计算密集的任务，又是存储密集的任务。早年经历了从优化计算引擎到优化存储系统，如今算法和硬件分开的情况下已经达到了优化的极限，所以深鉴选择软硬件协同设计，利用压缩和稀疏化达到整体最高效的方案。这套解决方案中的主要技术，获得ICLR 2016、FPGA 2017最佳论文奖。
简单来说，神经网络训练模型时更在意精度的提升，有很多运算是冗余的。在获得精度之后，找出其中的冗余部分，将其去掉，以实现获取收益减去负担。
压缩之后可以把模型变小，比如变小50倍。芯片是一个运算单元、一个处理器，外面挂着内存以及硬盘等存储设备。如果模型变小，内存缩小到一定程度时，可以把它放在芯片里，不再需要外接内存，帮助客户省掉内存的成本。
此外，当模型变小以后，运算的次数也变少了，计算的时间会缩短，功耗也会进一步降低。
深鉴科技宣称，在算力同等的条件下，GPU的功耗在十几瓦左右，深鉴芯片的功耗只有3瓦。
深鉴科技商务副总裁刘竞秀说：「算法本身不是我们最强的地方，我们强在可以利用我们独门的压缩技术，结合我们的DPU把算法发挥更好的端到端效果。」
但是硬件公司的普遍难处在于产品的稳定性和良率。
硬件的打磨周期很长，相对投入很大。第一代芯片流片（像流水线一样通过一系列工艺步骤制造芯片）出来，很难与有多年芯片设计制造经验的英伟达相抗衡。英伟达与产业链的结合次数更多，配合关系更好，能够每个环节发挥出最优的效果，在这方面创业公司是有劣势的。
并且，芯片设计中可能存在着一些风险和要迭代的地方。比如，公司在设计时期待芯片能发挥出90%以上的利用率，但实际生产出来后可能只有80%或70%。这在没做出芯片之前，很难预计会有怎样的问题。但是改进的成本很高，不能随意投片，做不到像英伟达那样快速迭代。
深鉴通过与A轮、A+轮的投资方合作芯片，来解决一些财力、人力、经验等方面不足的问题，这其中包括三星、联发科和赛灵思。同时，与这些厂商合作，也是渗入到其他行业的一块敲门砖。
（从左到右：单羿、汪玉、姚颂、韩松）
「我们现在整体来看已经比英伟达做得要好一些，但是不确定是不是真的有优势。因为对英伟达来说，他不着急把最好的东西放出来，只要市场上没有竞争对手，他可以把先研发的东西缓一缓再拿出来。」单羿说。
刚走出院校的深鉴科技在芯片落地上，也曾经走过一段「弯路」。
2016年，他们与一家无人机公司合作，推出了一款只有巴掌大小的智能无人机，在满足尺寸、功耗、价格的条件下，通过Zynq FPGA平台实现实时的多人检测、姿态识别、追踪。
对姚颂来说，这是他第一次用具体的产品将零散的技术串起来，无人机对芯片的要求并不高，是理想的试水产品，但不是一个可以全身投入的行业。
因为市场太小了，养不活AI公司。大疆无人机占着市场70%以上，一年出货百万台，剩下30%被几百家公司瓜分。
芯片本身是一个高投入、边际成本很低的产品，它前期研发成本很高，后期批量生产成本非常低。硅片的硬件成本和原料成本，姚颂把它戏称为「沙子钱」。芯片靠量产把研发成本摊薄，无人机市场显然满足不了「量」的要求。
那自动驾驶呢？三五年不会有量产车上路，创业公司拖不起。新经济100人最近采访一家国内无人驾驶公司，其提到研发早期调研了一圈国内外芯片公司，发现国内芯片普遍主打低功耗、高性价比，但在运算能力和稳定性上与国际一线仍有较大差距，所以最终仍然选择与英伟达合作。
智能家居呢？风声大雨点小，没有几个家庭真正用上。数据中心呢？英伟达打算接手英特尔的摊子，正在全面布局，直接交锋不理智。
人工智能的概念太热，却一直在为商业化苦苦挣扎。作为人工智能的技术底层芯片供应商，深鉴也在摸索类似的路径。
2016年末，姚颂做了好几个月的调研，他认为公司应该尝试转型安防领域，并且在春节前后召开核心成员的闭门会议讨论最终决策。
安防的水很深，整个系统格局非常复杂，是一个相对封闭的环境。海康威视、大华这种安防产品的行业巨头，掌握了大部分的资源，而一些小的安防设备公司，也在各自的地盘有着不错的营生。
「我们不想做海康、大华的竞争对手，也不想做本地经销商的竞争对手，我们是想做海康、大华背后AI方案的提供商。我们最擅长的就是做跟AI相关的一整套方案。这些做安防设备的公司他们最缺的也是这个能力，因为他们都是传统公司，都是靠做硬件、软件起家的，没有做AI的经验。」刘竞秀说。
深鉴与安防厂商合作，可以一到两个月帮他们出一款有AI能力的新产品。硬件的模组、算法、软件都是现成的，客户只要做硬件的对接，把硬件插到机器里就可以工作。如果他们自己研发的话至少要半年、一年甚至更长的时间。
在新经济100人访谈中，姚颂和其他高管们多次提到英伟达。英伟达依靠GPU在数据中心、自动驾驶（英伟达拿到了特斯拉订单）等领域横冲直撞。在安防领域，基于GPU的智能安防成本比较高。GPU高性能、高功耗、高成本，最低功耗在15瓦以上，这要求GPU布局在服务器端，一般能够承担起这个成本的是公安。
像小区安防布置视频监控，有4到8个摄像头，不可能布置服务器在小区，也不会直接连到公安，只会连到保安室让人在电脑上盯着。
将英伟达视作对标的深鉴，主打的是低功耗，范围在1-20瓦。这可以满足小区视频监控的需求，做成一个功耗十几瓦到二十瓦的小盒子，能做八路视频识别，摄像头直接连接小盒子，数据再传到电脑上看。
金溢科技，全国最大的ETC公司，主营公路收费、停车收费。传统ETC在地底下埋一个线圈，车通过的时候，上面的雷达探测到车辆，线圈会感应上面ETC的芯片卡，进行收费。
它的痛点在于线圈昂贵、易损耗，只能进口，广泛应用在停车场，成本会非常高。此外，如果不是ETC的车，开到ETC通道，还要倒车出去换一个通道。他们希望在传统的线圈电磁感应之外，加一块视频作为辅助，在路边吊个杆挂一个小摄像头，识别车型和车牌号。在高速公路通行雷达上面加一个摄像头，远远就看到车辆牌照，如果不是ETC的车辆，就请车辆走另外的车道。
金溢科技也是深鉴第一批软件客户。软件对于AI的芯片来说非常关键，英特尔之所以成功与和微软深度绑定有关，AMD之所以市值才百亿美元，也与软件做得很差脱不开干系。
「我们做了国内第一个，现在唯一敢拿出来给用户使用的神经网络开发软件DNNDK。开发软件有很多预设，但是用户的使用情况是千般万种，不会按照规定去做，所以也给了我们很多的反馈。」姚颂说。
目前，深鉴与大华等大型厂商的接触还在测试阶段，第二梯队的安防公司许多已经进入了联合研发阶段。
AI芯片：中国弯道超车机会
国内研发AI芯片的公司，除了深鉴以外，还有寒武纪、地平线等。寒武纪侧重于通用芯片，既做训练又做应用，首先布局在智能终端。
「我们的芯片叫做DPU，这是深度学习处理器。AI分训练和应用两层，我们只做深度学习应用端，不做训练端。」姚颂告诉新经济100人。
地平线则是提供一个闭环的封闭系统，客户购买算法加上硬件的全套解决方案，算法加硬件都固定在一个「黑盒子」里。
深鉴的用户则可以选择用不用他们的算法。这导致整个产品设计思路完全不同。
「比如我就想用这一袋面粉做馒头，那我可能做几种样子的馒头，但是如果我想用这个面粉做面点，那你在后厨需要准备的东西肯定要比只做馒头复杂很多。」刘竞秀说。
这是为了迎合客户的需求，打造一整套生态环境。在「数据为王」的时代，客户都希望把数据掌握在自己手中，利用手里的数据形成对行业的理解，做定制的算法，从而增加公司的附加价值。
就像英特尔最开始做了CPU之后，定下标准的接口，交由主板公司解决硬件层问题。之后在上层跑一个Windows操作系统，通过中间的程序支持鼠标、键盘、摄像头等外接设备，最终才能在系统上运行诸如Office这样的应用。所以英特尔做了大量工作，让微软把操作系统部署在上面，才有了今天英特尔CPU在PC的广泛应用。
到了AI时代，打造生态又变成所有芯片行业巨头和创业公司最大的挑战。英伟达发布了工具TensorRT，深鉴也公开发布了类似编译器和工具。
在半导体芯片领域，中国在全球一直处于追赶者的角色。CPU芯片一直被英特尔等国外巨头垄断，2016年中国在半导体芯片进口上的花费已经接近原油的两倍。
人工智能的兴起，正在引发各行各业的变革。旧型芯片不能完全满足机器学习的需求，英特尔与英伟达多年的技术积累不再作为壁垒（GPU非专门的AI芯片），而是与国内创业公司站在同一个起跑线上，为机器学习研发专门的新型芯片。
「我们是一个人工智能平台的公司，在技术角度，我希望所有行业都可以用我的产品。从商业角度，我们希望在这两年把一个大的市场吃下来，站住脚，再五年的阶段能够吃下来三个不同的市场。」姚颂接着腼腆一笑，「我现在要多听取批评，少年得志容易骄傲，还是要多打压一下。」
他带着半框眼镜，穿着深灰色连帽衫，看起来像刚从实验室走出来，接着又要去图书馆的学生。
正如现在的AI行业一样，一切才刚刚开始。
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2次抵押房产, 苦熬10年，获巨头超3亿投资, 这群剑桥青年要打造BAT之外的新物种，能成吗？
《清华学霸与千亿美元巨头夺食人工智能，年仅25岁的他凭什么？霸蛮霸蛮再霸蛮！》 精选二
智能驾驶、安防、医疗健康和金融等垂直领域成为过去一年中人工智能技术发酵的行业。
“2017年甚至接下来较长一段时间，人工智能领域的重点发展将集中于弱人工智能在专业化程度高、垂直领域内的应用。”12月25日，驭势科技CEO、前英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙告诉21世纪经济报道记者。
回首2016年人工智能发展轨迹，年初“AlphaGo”战胜李世石引领了这一整年人工智能技术的风头。一同站上风口的还有例如无人驾驶这样的垂直应用领域，在芯片层面，英伟达们也推出面向深度学习的GPU等。与此同时，越来越多的科技企业在提倡人工智能，小米、网易等公司在过去一年也加入到这一阵营当中。
而在硅谷，Facebook、Google和微软三家企业对人工智能人才的争夺已经是过去两三年内的一道风景线。曾在每年年末都会宣布第二年将挑战、学习一件事的扎克伯格，也在这个岁末重新敲起了代码：他花费100个小时写了一套人工智能算法，并将“人工智能”作为2017年自己亲自挑战的那件事。
即便如此，扎克伯克也亲口承认目前人工智能存在的瓶颈，目前仍旧无法构建出一个能够完全自主学习新技能的人工智能系统。与此同时，Facebook、百度这样的大公司，已经和创业公司开始在人工智能这一赛道上碰撞。
“又近又远”的人工智能未来
吴甘沙笃定地告诉21世纪经济报道记者，未来学家们乐意夸大人工智能在短期的进展，例如乐观估计人工智能技术能够颠覆一切。吴甘沙曾是前英特尔首席工程师，目前担任自动驾驶公司驭势科技CEO。
未来学家们乐观并非没有缘由，李世石败在“AlphaGo”手下，人工智能的能力似乎又一次碾压了人类的智商。但如果考虑到早在上世界末“深蓝”即已击败国际象棋冠军，“AlphaGo”也只是把某一类智力竞赛中战胜人类的事情重复了一遍。
至此，需要解释的两个概念分别是“弱人工智能”和“强人工智能”。前者被普遍认为是不能真正地推理和解决问题的智能机，强人工智能才是能够匹敌人类智慧的存在。简单来说，弱人工智能目前已经无处不在：例如通过iPhone中的siri安排事项，或者电商网站通过客服机器人来回答问题。
类似表述还有“专用人工智能领域”和“通用型人工智能”。在提升某一领域运行效率上，“弱人工智能”和“专用人工智能”已经在发挥能力，这已然是业内共识。
近日扎克伯格亲自花费100个小时的时间写出了一套AI程序“Jarvis”，但是他同时也坦承，即便花费1000个小时，他也无法构建出一个能够完全自主学习新技能的系统——除非人工智能技术出现基础性的变革。
“某种程度上，人工智能比我们想象的既要远又要近。”扎克伯格说。但在明年接下来的时间中，他将对外分享其个人在人工智能方面的探索。
一方面是不断有人强调甚至鼓吹目前是“人工智能”的黄金年代，即便是在行业论坛中，讨论人工智能将如何取代人类的声音也不绝于耳；另一方面，则是对于人工智能更为审慎的态度，例如中国人工智能学会副理事长谭铁牛在年中公开表示，人工智能相关技术正处于期望膨胀期，接下来可能是“幻灭期”。
尽管如此，人工智能技术在不少垂直行业实现了普及应用。具体来看，智能驾驶、安防、医疗健康和金融等领域，成为过去一年中人工智能技术发酵的行业。而例如安防和智能客服这样的应用领域，已经进展了数年。
峰瑞资本技术合伙人覃超告诉21世纪经济报道记者，人工智能技术的确在过去一年陆续应用到了一些成熟的科技产品中，例如iPhone通过文字来直接搜索手机内照片内容、京东智能客服等。覃超认为，难度不在于人工智能的应用，而在于如何提高智能客服回复的准确率，“一般大平台在将准确率提升到一定水准才会面向市场推出。”
多位业内人士告诉记者，人工智能重点落地仍将是高度专业化细分市场。例如同样存在机会的还有医疗领域：这一市场成本高昂，且优质医疗资源在国内不少地区仍处在稀缺状态。这也意味着，“弱人工智能”和“窄人工智能”仍是未来人工智能发酵的突出领域。
对此，搜狗CEO王小川的判断是，未来在医疗领域里，机器人辅助诊断会带来一个重大的变化。在金融领域，或者叫金融科技（Fintech）中，也有大量的使用会产生。其次对于像语音、图像相关处理，包括翻译，在这些人机交互的问题上，也会有相当大的进展。
“我们认为2017年智能驾驶会有一些更加实际的应用和落地。”吴甘沙告诉记者，智能驾驶在整个人工智能领域中的门槛较高。与此同时，吴甘沙认为过去两年积累颇深的智能语音应用可能会在接下来一年有爆发式的进展。
在2016年，人工智能领域的大公司和小公司之间的较量仍在缓慢持续变化着。
根据venture scanner发布的人工智能2016年第四季度报道，人工智能领域的风险投资规模达到了89亿美元，涉及人工智能相关的13个领域接近1500家公司。此外风险投资资金仍在持续进入这一市场，记者通过venture scanner 官网查阅发现，截至12月月底，涉及投资资金达到）
《清华学霸与千亿美元巨头夺食人工智能，年仅25岁的他凭什么？霸蛮霸蛮再霸蛮！》 精选三
原标题：“天才”陈氏兄弟和他们的“寒武纪”
AI芯片领域，一场混战正在中外军团间展开。而寒武纪，正是中方的代表之一。这还是家新生的小公司，但是它却具有巨大的野心：寒武纪的高性能智能处理器，要在3年内覆盖30%的国内服务器市场。
更多的人认识寒武纪，是因为华为的麒麟970，这款号称业内首款AI芯片就是集成了寒武纪的AI处理器。
在此之前的8 月，成立1年的寒武纪宣布完成1亿美元A轮融资，跨入AI芯片领域独角兽公司行列。除此之外，寒武纪的另外一条资金来源中科院。今年4月，中国科学院曾为该公司提供了1000万的研究经费，用于支持未来18个月的芯片基础性研究。
日前，寒武纪召开发布会，发布了新一代AI芯片：面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8、拥有更广泛通用性和更高性能的寒武纪1H16，以及可用于终端人工智能产品的寒武纪1M。
在寒武纪这一系列动作后，创始人**霁、陈天石这一对“天才”兄弟俩，也就此走向了前台。
“早慧儿童”的创业兄弟
在江西南昌的一个普通家庭中，父亲是电力工程师，母亲是历史老师，家里有两个孩子，哥哥**霁，弟弟陈天石。
这兄弟两人不仅兴趣爱好出奇一致，而且能力也不分伯仲，都属于那种让周围邻里羡慕称赞的“别人家的孩子”系列。
**霁1983年出生，1992年9岁时就进入南昌市第十中学读书，14 岁考入中国科学技术大学少年班，2002年，19岁的**霁进了中科院计算所硕博连读，成为当时国产芯片“龙芯”研发团队中最年轻的成员，24 岁便取得计算机博士学位。25岁时，**霁就已经成为8核龙芯3号的主架构师。
陈天石比**霁小两岁，几乎是重走了一遍哥哥走过的路，从中科大少年班一步步踏入计算所，轻而易举地就跟了上来。
这对毕业于中科大少年班的亲兄弟也常被朋友们冠以“天才”的头衔，但兄弟俩都不承认这一点，认为自己顶多算是早慧少年，3岁多时1、2、3都数不清楚”，而将取得的成绩归功于父母从小严格的教育。
“小时候父母就教育我们志向要远大一些，希望我们能做出对人类进步有贡献的研究。”**霁说，父母对他们采取的是正面鼓励与强迫教育相结合的方式，通过对他说“你这么小不可能看得懂”的激将法，让他埋头研究起了 《十万个为什么》，而一旦贪玩不学习就会挨揍。
如今，兄弟俩的另外一层关系是创业合伙人。读博士期间，**霁的研究方向是芯片，陈天石主要是做人工智能，兄弟俩都对深度学习处理器兴趣十足，于是凑在一起畅想科技领域的未来时，“合体”顺理成章——做人工智能芯片吧。
在2016年3月，**霁、陈天石合伙创立了寒武纪公司。**霁仍在计算所担任研究员，但此前的研究更注重学术界的认可和评价，现在则完全以市场技术需求为重。而弟弟陈天石则全心全意当起了“寒武纪”公司的CEO。
**霁坦言，如果不是有血缘纽带的亲兄弟，以他们的争执频率和激烈程度，可能早就分道扬镳了。“我的性格比较大胆，原意去尝试没有做过的事情，而陈天石就比较小心谨慎。”**霁将这样的互补看作是他们巨大的优势。
“很多成功的公司，都是两个人共同建立的，例如苹果、微软、惠普、谷歌等等。因为一个人要拥有所有全面的素质是不可能的，甚至有些成功需要的素质是截然相反的。”**霁坦言，由于性格截然不同，加上关系特别亲近，两人的争吵往往直白到能令他们“直面惨淡的人生”。而争执过后最终所做出的决定，往往就是既能规避掉风险，也有一定开创性的最佳选择。“如果我们创业能够成功，这是一个很重要的决定性因素。”**霁说。
至于为什么给公司起了这个名字？因为在大约6亿年前，在地质学上被称作“寒武纪”的时代，大量无脊椎动物在短时间内出现“生命大爆发”。兄弟俩灵感一来，把自己研发人工智能处理器命名为“寒武纪”，意喻着人工智能即将迎来大爆发的时代。
除了机缘巧合，更重要的原因也是出于对行业前景的分析。**霁曾这样说过：
“人的大脑是已知最智能的物体。如果能把大脑中神经元和突触数字化抽象出来，这样的数字化网络某种程度上可能就继承了人脑对信息的处理能力。”
寒武纪成立后，研发出了全球首个能够深度学习的神经网络处理器芯片，改变了中国芯片领域长期空白落后的历史，正值人工智能产品应用爆发，当年就拿到了上亿元的订单。
从现有情况来看，一方面神经网络确实是智能处理的好方法，但另一方面通用处理器在这方面效率很低，为什么不能用人工智能的办法来设计一款专门的芯片呢？所以，“寒武纪”芯片就是要解决这个专门的问题。
“寒武纪”AI芯片可以在计算机中模拟神经元和突触的计算，对信息进行智能处理。通过设计专门存储结构和指令集，每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触，功耗却只有原来的1/10。拥有强大算力的AlphaGo在打败李世石的时候需要调用几千块GPU的计算资源，如果采用专门的人工智能芯片，未来甚至有希望把整个AlphaGo都装进手机。
**霁2015年曾入选《麻省理工科技评论》35岁以下全球最佳35名创新人士，在接受采访时他曾说：“五年或更久以后，每一部手机都可以像谷歌大脑一样先进。”
另外，**霁与陈天石俩兄弟“双剑合璧”，在2014年-2016年，也横扫体系结构学术圈，在顶级学术会议上开始了教老外说中文的Diannao系列。2014年3月在美国召开的国际顶级学术会议ASPLOS上，“DianNao：一种小尺度的高吞吐率机器学习加速器”获得了最佳论文奖。这不但是大陆科研机构首次在计算机系统和高性能计算领域顶级国际会议上获得最佳论文奖，也是亚洲首次。2014年12月，陈氏兄弟又推出了寒武纪2号神经网络处理器（DaDianNao），荣获2014年度Micro最佳论文。之后，PuDiannao（普电脑）、ShiDiannao（视电脑）、还有指令集Cambricon等后继工作都连中ASPLOS、ISCA。目前，国内还没有其他研究小组能在ASPLOS
、ISCA、 MICRO几大旗舰级学术会议中最佳论文、最佳论文候选、评分最高论文轮着拿。
今年 8 月份，寒武纪科技获得了价值 1 亿美元的 A 轮融资，该轮投资由国投创业领投，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点（天使轮领投方）、涌铧投资（天使轮投资方）联合投资。在本轮融资过后，这家背靠中科院计算所的创业公司估值已接近 10 亿美元，成为了全球第一家智能芯片领域独角兽公司。
9月初，华为在德国IFA展上重磅发布了全球首款麒麟970，虽然没有公开宣布，但其背后的AI芯片搭载了寒武纪的嵌入式IP，集成了寒武纪的NPU（寒武纪 1A 处理器）作为神经网络专用处理单元，同时采用异构计算架构，最高可达到传统处理器 25 倍速度，50 倍能效，足以让很多无法在移动端使用的机器学习应用走向工程化和实用化。麒麟 970 也成为了全球首款人工智能处理器，成为了 AI
产业发展的一个里程碑。
日前，寒武纪科技举办了成立以来的首场发布会。在会上，现任公司CEO的陈天石发布了面向视觉领域的寒武纪 1H8、性能更强的寒武纪 1H16，以及面向智能驾驶领域的寒武纪 1M，同时推出了面向开发者的人工智能系统软件 Cambricon NeuWare，并且宣布计划在2018 年推出的机器学习处理器 MLU 系列。
陈天石说：“我们现在与国外同行都是在同一个起跑线上的，我们希望寒武纪能在 3 年后占据中国高性能智能芯片市场 30% 的份额；在 3 年后，让全球有 10 亿台设备集成寒武纪处理器的智能终端。”
关于寒武纪芯片的市场商业化推进，弟弟陈天石曾透露：“一是终端，二是云端。终端产品就是智能手机、智能眼镜、无人机、自动驾驶汽车等，需要芯片去识别图像、影音和文字。而在云端，像科大讯飞、中科曙光等这样知名的云端客户，都已经是寒武纪的客户。”
而站在学术角度，**霁也曾表示，神经网络处理器处于“春秋战国”时期，这个新兴领域和通用CPU不一样，中外研究不存在太多历史积累上的差距。相反深度神经网络处理器中国做得还是最早的，完全有领先的可能性。”
智能发展到现在，算法上的进步很多，也能解决很多实际应用中的问题，比如语音识别、计算机视觉识别等，但这和人们所期望的振奋人心的智能还存在很大的距离。”不过**霁认为，硬件的研究，尤其是神经网络芯片，对于人工智能进步，尤其是对于高级智能能力的实现，会有关键的作用。
兄弟俩的观念殊途同归：智能时代迟早要到来，每个时代都有其核心的物质载体，比如工业时代的蒸汽机、信息时代的通用CPU，智能时代也将会出现这个核心载体，芯片的使命将从信息时代的计算转变为支撑机器智能。
“公司未来想实现的是让人工智能芯片计算效率提高一万倍，功耗降低一万倍。这意味着我们可以把AlphaGo这样的东西放到手机里，让手机帮助我们做各种各样的事情，甚至通过长期的观察和学习，真正实现强大的智能。”
近年来，英特尔、英伟达、Facebook、微软、Google、IBM、苹果、华为等科技公司都在积极布局AI芯片，复杂的深度学习网络计算需求很高，除了云计算，需要有更多更强大的本地计算资源。咨询公司Tractica的预测数据显示，到2025年，与人工智能相关的深度学习芯片组市场收入，将由去年的5亿美元飙升至122亿美元的规模，复合年均增长率超过40%。
GPU是作为目前主流的人工智能计算平台，由于其基本框架结构并不是为人工智能所设计的，因此效率受到很多限制。而FPGA(现场可编程门阵列)虽然迭代快，但从计算速度和能耗比来说，和专用的人工智能芯片相比仍然有差距。
陈天石在近期接受采访时透露：“目前还有很多公司和高校也在引用跟踪我们前期的成果，研制深度学习专用的ASIC，比如谷歌TPU。”
对此，英伟达的一位专业人士曾分析道：“寒武纪和英伟达的芯片没有很强的可比性，因为它是为专门目的而设计的集成电路(ASIC)，就好像谷歌的TPU芯片就是为Tensor-flow设计的，会有局限性。而英伟达的GPU具有更大的宽展性，能根据不同的应用需要编程，为不同的算法优化，也能经得起技术升级的考验等。”但是英伟达的GPU有一个致命的弱点大家都知道，就是耗电非常大，发热较严重，黄仁勋因此都被戏称为核弹教父。
**霁喜欢用“瑞士军刀和菜刀”来比喻通用处理器和深度学习处理器的关系:“瑞士军刀虽然功能多,但是做菜的时候,还是菜刀得心应手,在智能处理方面,寒武纪就是一把好用的菜刀。”
据了解，“寒武纪”团队成员的平均年龄只有25岁,但是他们中的大多数人都已是芯片设计开发和人工智能研究的“老兵”了。“很多骨干成员在校期间已开始从事相关领域的工作。”陈天石不无骄傲地说。
科研之路遍布荆棘，**霁和陈天石兄弟俩不认为有什么“金苹果”存在，研究瓶颈需要阶段性的攻克，创业之路困难是一直存在的,但是总体上还算顺利,没有什么“故事里的事”。
成功的秘诀？陈天石笑着说:“窝在宽敞明亮的实验室里,从早到晚想问题、写代码,困难就一个个地克服了。”返回搜狐，查看更多
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Volta架构，是英伟达推出的新一代GPU架构。基于该架构的产品中，Tesla V100尤为亮眼。
Tesla V100是一款凝聚了NVIDIA内部数千名工程师数年开发精力，累计研发投入达到30亿美元的Volta架构旗舰计算卡。Tesla V100芯片面积仅为815 平方毫米，它拥有16GB HBM2显存，210亿颗晶体管和5120个CUDA，比上一代的Tesla P100的实际性能提升超过1倍。此外，Tesla V100计算卡拥有5120颗FP32流处理器。
黄仁勋说，和英伟达上一代GPU 架构Pascal相比，Volta架构拥有全新的张量运算指令Tensor Core，它能把目前深度学习神经网络的训练速度提高12倍。深度学习运算可被分为训练和推理两部分，从Volta开始，英伟达 GPU将兼顾深度学习的训练、推理，这将是硬件领域的一大突破。
今后二至三年的英伟达GPU 产品线将全部由Volta架构支持。
英伟达GPU云。图片来源/
黄仁勋宣布，丰田将在未来几年推出的无人驾驶汽车上使用英伟达的NVIDIA DRIVE? PX 人工智能汽车计算平台，双方在未来几年内将致力于提升自动驾驶系统的性能，并推进其商业化进程。
黄仁勋表示，NVIDIA DRIVE PX将成为自动驾驶汽车的大脑。自动驾驶技术是人类面临的最大技术挑战之一，英伟达正致力于将人工智能领域取得的突破与高性能计算相结合。搭载下一代Xavier处理器的NVIDIA DRIVE PX平台体积很小，可实现每秒30万亿次深度学习计算。
英伟达还与奥迪和奔驰建立了合作关系，该公司还是无人驾驶赛车比赛的重要技术合作伙伴。英伟达与丰田的合作成为科技公司、汽车厂商、零部件供应商在这一领域建立的最新联盟。
从芯片，云平台，机器人、自动驾驶到开源平台，现在的英伟达完全以人工智能科技公司自居。
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芯片产业本已足够吸睛，搭载上 AI 的顺风车，让全球资本趋之若鹜。暴涨的英伟达就是资本追逐的最佳范例：自 2016 年以来，英伟达股价累计涨幅超 450%。
今年芯片行业全球大爆发，搭上 AI 的快车，成为全球资本竞相追逐的对象。中国人工智能芯片市场规模，预计在 2021 年达到 52 亿美金。英特尔在斥资 10 亿美元布局 AI 芯片产业链之后，宣布要挺进晶圆代工领域并向中国开放代工。AI 芯片这阵风大有越吹越猛烈的态势。
全球芯片业务起源于美国，日本和韩国全力追赶，成为世界上在芯片领域最有话语权的三个国家。**亲自出马，打响没有硝烟的芯片争夺战
一，中国芯片自给率低，积极需求国际合作，发展空间大
据统计数据，中国一年制造 。游戏确实是个大生意，但门户几年后就没戏了，搜狐没抓到最后的转型机会。这也使得张朝阳这位教父没法像马云这位爸爸有足够的气力扶持后备力量，清华人终究没能主宰互联网。
AI世界，花拳绣腿水袖功夫是不管用的，比吆喝没用，真得有踏踏实实夯实技术的功夫从这个维度看，清华的优势来了。
学校里盛行的“大牛光环效应”，一路从象牙塔延伸到了真金白银的商界。
旷视科技创始人之一唐文斌是楼天城姚班6字班（06级）的师弟，与他一样和楼天城关系亲密的朋友习惯喊楼天城“楼爷”而不是“楼教主”。他和楼爷一起参加过各种编程竞赛，是topcoder上中国第5位target。
楼天城，唐文斌一起参加比赛
当高中的唐文斌在2004年斩获信息学奥赛国家赛银牌时，旷视的另一位创始人印奇正在安徽芜湖一中钻研物理奥赛。这所中学走出过严复、陈独秀、清华校长顾秉林，人杰地灵，印奇也顺利保送清华自动化系。
清华人“不善交际”的特点，在这两位后来的和合伙人间表现得尤其明显在那一届总共只有27人的姚班，印奇和唐文斌一直交往并不是很多。
唐文斌告诉「甲子光年」，他们那会儿只是“远远地相互欣赏”。
直到09年，大三的唐文斌进入微软亚洲研究院实习，比他早加入一年的印奇和他相约吃饭，才算熟了起来。之后他们一起做了一款用到人脸识别技术的手机游戏“乌鸦来了”，一度达到App Store 总榜第三名。在2011年，他们一起创立了计算机视觉公司旷视科技。
另一对出身于清华的合伙人，是后来一起创办了小鹏汽车的夏珩和何涛。
2003年，何涛曾失落地坐在武汉大学经管学院内啃CFA课本。
他去武大读金融，纯粹是为了高中女友，没想到大一没读完就分了手。他思来想去，8个月后还是从武大退了学他真正的志向是清华汽车系。他回到湖北省荆州市的公安一中，复读一年，终于成了清华4字班的一员。
和他的一时落魄形成鲜明对比的，是那时已经成为清华风云人物的02级汽车系的夏珩。
2005年，第十五届校园歌手大赛在清华大礼堂举行。临近决赛，全校都在发传单、贴海报，食堂、宿舍、图书馆满眼满地都是。
夏珩以一首《八号楼下》夺得最佳原创歌曲奖，台下的女生们贡献了远超男女比例的尖叫而何涛却没等演完就离了席，曾经的情伤让他小心翼翼，“我当时正在泡妞，他唱太好了，我得赶紧把妞喊走了，免得被撬。”
好在这一次，何涛的爱情故事不再忧伤。那个和他一起听夏珩唱歌的妞，如今成了他夫人。现在他们还有机会一起再听夏珩唱歌。
2017年8月底，何涛的湖北老乡、UC创始人何小鹏也离开阿里，加入这家以自己名字命名的公司，宣布“All in AI”；一个多月后，清华计算机系03级、前特斯拉技术专家谷俊丽也加入小鹏汽车。本以为会成为新一代清华歌坛偶像的夏珩，就这样成为了这家新兴造车公司的董事长兼CEO，红出另一番境界。
另一位“网红”，是清华精密仪器系4字班的李一帆。他的成名得感谢他的师兄王兴发明了校内网（后更名为人人网）在美留学期间，他把自己在美游山玩水的经历做成人人相册，点击过亿，疯传一时。
如今夏珩不做歌坛偶像了，李一帆也无心当网红了。2016年，已创立禾赛科技的李一帆为寻求转型去德国招人，认识了在慕尼黑大学深造的08级电子系师弟邵天兰。李一帆想拉他入伙，后者却想自己创业。李一帆只好“曲线救国”帮师弟做了第一版BP，但留下一句半开玩笑的话：“祝你融不到资，来我的公司。”
对于顶级聪明的大脑来说，他们总需要更刺激的挑战来满足自己的智力追求。或许正因如此，当初积极竞赛的选手和如今创业奋斗的正是同一批人极致和艰苦，只有最渴望卓越的人才能坚持下来。
不知近几年，清华校友的同学聚会多不多，总之，他们的命运又惊人地重逢在一起：
楼天城创立了自动驾驶公司Pony.ai；他在姚班的师弟印奇、唐文斌、杨沐创立了计算机视觉公司旷视科技；高他们两级的电子工程系的衡量联合创办了Roadstar.ai并担任 CTO；电子系11级姚颂与他的老师、电子工程系副教授汪玉、4字班学长单羿和8字班学长韩松一起创立了专注AI芯片研发的深鉴科技。
楼天城曾住在清华紫荆公寓2号楼。2号楼的隔壁是1号楼，1号楼的321室是另一个催生了大量技术创业者的宝地：清华电子系科协办公室。
这是楼里唯一不熄灯的房间。不想睡的男生夜夜盘桓于此：自习、做项目、打比赛，疲倦了就相约去吃西门烤翅。每年科协举办的“挑战杯”都会吸引无数支队伍参赛即使决赛临近期末周，实验室里依然彻夜灯火，那是参赛者们在通宵熬夜焊电路板。
对于讷于表达的清华人来说，组队比赛也是与异性相处的难得机会：比如邵天兰，每次组队都要拉上班里的“四朵金花”之一刘冰最终如愿抱得美人归。
姚颂曾担任科协**，在他入学前一年，07级电子系的杨坤也曾坐在321，为研究生转到计算机系做准备。当时在这个屋子里的人中，邵天兰后来创办了梅卡曼德机器人；吴天际创办了幻腾智能家居；学霸杜子东去了中科院师从**霁，成为AI芯片研发公司寒武纪的科技骨干；09级的小学弟温子煜创办了owlii；而顺利转系后的杨坤也加入创业大潮，成为网络安全公司长亭科技的联合创始人。
至此，人工智能领域几大热门赛道，清华人卡位完毕，占据中国AI创业半边天。
一个属于清华的新时代到来了。我做自动驾驶、你做计算机视觉、他做芯片研发，我们都有光明的前途。
甲子智库top100榜单里，清华人占据半边天
在这一波新兴创业潮中，除了年少成名的一代，还有另一个清华群体，错过了互联网浪潮，在40岁左右中流击水，带着年轻的心态进场。
2006年，宿华进入Google中国做程序员，他是01级清华软件学院的学生，彼时Google中国的技术总监是清华96级计算机系的周杰。
宿华博士读到一半开始创业，先后折腾了33个项目都失败了。他当时肯定不敢奢望，日后自己创立的快手，会在2016年Google退华8年后，把橙色Logo挂在昔日Google中国总部所在地、清华科技园大厦的外墙上。
而从Google离开的周杰自立门户，先后做了提高广告效率的淘金科技，和同样主打机器推送的“女性版今日头条”每日新款，然而却没能获得学弟宿华一样的成绩。
快手也经历了一个标准的创业维艰的故事：2013年，宿华和程一笑在一家酒店长谈了7小时后，把办公室开到了一套和另一家公司共享的三室一厅房子，员工人均面积一平米。
虽然快手的胜出怎么看都像是一个底层文化的突围，但快手对外总说，自己的核心是基于机器学习的智能推荐算法，毕竟这更符合“smart is the new sexy”的清华价值观。
清华91级的唐锐，是个15岁就进入清华的天才少年。在那个“万元户”极少的年代，攒一台电脑要上万元，唐锐和室友们勤工俭学，卖光盘、写程序，居然攒出了一台。
在唐锐的毕业季1996年（之前电子系本科是5年），清华水木BBS上线，清华学子成为中国最早一批互联网用户。唐锐的一位同学甚至借此跨过了浅浅的海峡，与一位台湾女生网恋，率先为祖国统一大业做了微小的贡献。
在2013年唐锐回国创立自动驾驶公司纵目科技的两年后，99级清华电子系黄畅联合创办了AI芯片公司地平线，也盯着自动驾驶市场。
黄畅是当年贵州省高考状元，所在高中刚好叫“清华中学”，是与《无问西东》中的西南联大同一时期的产物，由几位清华学子于1938年创建。学校的图书馆叫“奇梅”，为了纪念清华校长梅贻琦。
初中就在386电脑上写程序的黄畅，进入大学后一心沉浸在他心爱的代码世界里。研一，他开发的人脸检测算法被佳能看中，推出世界上第一款具有人脸检测功能的数码相机。从那时起，黄畅感到自己的人生使命清晰了：相比学术，他更喜欢成果在工业界落地的感觉，让这个世界发生切切实实的改变。
比黄畅高两级的毛一年、向奕裴，有个比他们出名的室友，王兴。虽然大家一样大，在创业上，王兴却是97级里的先行者。入学那年秋天，王兴床榻了，砸到了下铺的王慧文。后来两人一起在2005年创立了人人网。
大学期间，当王兴和王惠文在学校里热火朝天地参加各种科创活动时，同宿舍的向奕裴和毛一年则一个专注于音乐，每两周跑一趟中央音乐学院学习，为老狼的《虎口脱险》编曲；一个热爱体育，校排球队、院排球队、篮球队，以身体动次打次。
王兴、毛一年、向奕裴毕业照
当年大二时，这个宿舍里的人曾合伙攒了一台电脑，那时候攒电脑，已经不像他们的师兄91级的唐锐那么贵了，但依然花了将近9000块。王惠文自此再也不睡，夜夜在宿舍打《星际争霸》；等他好不容易睡觉的时候，王兴就用这台电脑来编程只是他编程的功力并不如另一位室友邹舟。邹舟后来创办了杭州财人汇，并成功上市。
那时候，还没有菠萝状的清华大礼堂，没有电脑的同学挤在有电脑的宿舍里一起看电影。《大话西游》是这一代清华人的集体记忆。夸张的弧形屏幕丝毫没有减损朱茵的美貌，当王兴、程杭（后来创办了虎扑）对着电脑被周星驰哈哈逗笑时，同年级的杨铭和倪凯也正在唏嘘着伤感的影片结尾。
再后来，杨铭成为了地平线的另一位联合创始人，而倪凯先后经历了百度无人车、乐视汽车，后来自己创办了无人驾驶公司禾多科技。
现在回头看，虽然这一波人年龄相似，却被时代之浪潮划成了两代创业者：互联网和人工智能。
前者已经诞生了高企低回的传说，人人的王兴、豆瓣的阿北、虎扑的程杭；后者正在磨刀造炮，革命尚未成功。
虽然AI近来势头正猛，仅仅几年前，人工智能还是个不好找工作的领域。
自动驾驶公司Momenta创始人、来自甘肃的4字班力学系曹旭东在2008年直博后，兴趣发生了变化。
2010年，他找到当时的院长，希望转向人工智能专业出国读博。找了三次，院长还是劝：“这个方向还在实验室里，很多博士毕业之后就找不着工作了，但是你看我们航院，毕业后工作随便找。而且，你是博士，去了那边的话你可以排队领到房子。”
那时，中关村的房价已经涨到三万一平。
曹旭东心想：好歹能找到一个五千块钱的工作吧？他决定“裸退”。结果投出几十份简历，只有一个在上地的小公司要了他，月薪两千。
最惨时租不起房子，只好在好友家客厅里打地铺。此后，他以三个月一换的周期在索尼研究院、雅虎研究院实习，最后落脚于微软亚洲研究院，地方终于对了，一待就是四年，和印奇一起在孙剑手下实习。
另一个也曾经历迷茫的是1997级入学的黄飞跃。
黄飞跃博士期间研究计算机视觉，一起直博的3个同学里，只有他1人读完：一个同学出了国，另一个转了硕，很快工作了。
清华博士毕业要求很高，有相当长时间，黄飞跃也很郁闷，但所幸咬咬牙坚持下来找对了方法，最终顺利通过了考验。
2008年，黄飞跃博士毕业，看了一圈发现找不到专业对口的工作。前一年，腾讯研究院刚建立，四处招兵买马。一听是研究院，还能接触工业界，擅长软件编程的他就去了。算下来，今年正好是黄飞跃在腾讯的十年整。
2015年之后，行业势头明显上扬。当初没赶上互联网时代，后来有幸赶上人工智能应用潮的清华人，开始逐渐渗透至各大公司和创业团队中，形成了复杂的校友网络。
就拿深鉴科技几个创始人来说：98级的汪玉一直在清华任教；04级的单羿曾任地平线FPGA技术负责人、百度深度学习研究院高级工程师；08级的韩松与创立了梅卡曼德机器人的邵天兰、Owlii CTO陆是同学。
行业向好的另一个原因是，清华长出了一批优秀的投资人。
电子工程系97级的毛一年创办二郎神科技，第一个天使投资人，就是他的室友王兴；84级的英诺天使李竹投资了速感科技陈震；00级电子系的金沙江创投张予彤，投资了深鉴科技、地平线；深鉴的投资方高榕资本有03级电子系辛旺；计算机系97级的IDG合伙人牛奎光投资了商汤科技等一众明星科技公司；清科集团创始人、力学系96级的倪正东在读书时，就组织过清华大学的创业计划大赛。1999年，他创立清科，正赶上互联网发展高潮，参与投资和帮助融资的企业超过五十家，而现在，清科也投资了一些科技创业项目。
不知道王兴有没有想过，如果2006年，在面对陈一舟的强大攻势下，也能有个知根知底的VC挺自己一把，给些钱度过难关，校内和自己的命运会不会截然不同？如果也，也许包含了千万大学生青春回忆的相册和日志，也不会现在像尸体一样躺在人人坟场里了。
终于，现在的时机，的确很像一个为清华人量身定制的时机。
一方面，数据积累、算法算力进步，让人工智能、数据科技的一些前沿成果开始逐渐走向落地；另一方面，从中国市场大背景看，人口红利结束、互联网流量高昂、传统产业亟待升级、模式创新阵营疲软，科技创新开始背负着提质、控险、增效、降耗的历史使命，成为大势所趋。
时机来之不易，陷阱却也星罗棋布。
相比于互联网，AI公司要想走到最后，周期更长、风险更大、摩擦力更大。
第一步，得在巨头嘴里抢肉吃。
AI本就和巨头离得很近：搜索、电商、社交、内容推送，背后没有哪个不是巨头的重金布局。黄飞跃如今领衔腾讯优图，百度为了人工智能破釜沉舟，阿里成立“达摩院”计划投入千亿，互联网第二梯队TMD也紧追其后，比如滴滴刚刚建立了人工智能研究院。
那么，这群清华系AI新贵，有机会从0到1长出巨头吗？
至少新一代清华人是相信的。
就拿自动驾驶来说，一批清华人近来从百度纷纷离职，先后成立了Pony.ai、Roadstar.ai等公司这是清华人撂了北大人的挑子，也是技术新锐对传统巨头的挑衅和切割。
“你忘了当初学校是怎么教育你的？”
当王兴在互联网江湖奋力搏杀时，两位室友毛一年和向奕裴还在与北京相差16个小时的圣地亚哥，悠闲地享受着加州的空气阳光。尽管两人在高通做的产品可以进入数以亿计的设备，却没有太大成就感：自己彷如流水线上的一颗螺丝钉。
可惜在互联网时代，机会更偏重于模式，他们只好一边默默积累经验，一边等待着一个时机。
毛一年说：身为清华人，骨子里的使命感令他们渴望做出真真正正改变世界的事情。
虽然比室友王兴晚了十年，毛一年和向奕裴终究先后迈出了创业的步伐：前者创立了民用无人机领域的二郎神科技，后者创立了米谟科技，研发沉浸式音频硬件。
曾经楼天城接受采访，被问到为什么对自动驾驶感兴趣，他也表达了和毛一年类似的意思。
他说：我喜欢这样的状态在技术上投入，让世界因此不同。
过去二十年，商界成败范本是对清华人反向教育的过程。一部分清华人确实会有一种感觉：大钱都让别人赚了。他们意识到，改革开放以来的数次商业浪潮中，最能把公司做大的人，还是要强于商业眼光。技术也许不是最重要的，清华人气质里的闷、“弱”、不善social，有时与办企业并不合拍。
如今，新一波技术创业大潮之下，清华人是否可以定义、塑造出不同于老一辈商人气质的新一代企业家？
也许清华人并不那么在意世俗意义上有没有“笑到最后”。过去一年，清华人常常谈起63级无线电系老校友南仁东，这位技术拓荒先驱虽不及很多企业家有名，却是清华人心中真正敬仰的人。
如果说商业世界只以成败论英雄，那么清华人的世界也很简单：技术和对技术的热情本身，应当为你赢得足够的尊重这便是清华人的“是非成败”。
前两日，位于北京世贸天阶的某餐厅里，几位清华校友和「甲子光年」小聚，一位在读学弟告诉师兄们他准备休学，做区块链创业。散伙时，一位4字班做自动驾驶的学长半开玩笑地说：
“你竟然炒币？实业兴国，忘了当初学校是怎么教育你的？”
隔壁北大人各有各的不同，但清华人骨子里是很像的。商业千百转，宝座轮流坐，而目标却只有共同的一个：
为祖国健康工作50年。
就在去年，已创业的楼天城，作为程序员，顶着“ACRush”这个ID又一次参加了TCO在望京举行的中国区线下公开赛。
11年前，他是比赛的第一名，这次却只拿到第6。但教主有更大的收获不久后，战胜楼天城的5名中，有一半都加入了Pony.ai。
Pony.ai的另一位创始人James Peng告诉「甲子光年」，虽然Pony的薪酬不是创业公司中最优的，但还是能吸引到很多顶尖人才，甚至有的应聘者只是为了“一睹教主真身”。
现如今，Pony.ai里有约15名姚班成员。楼天城在首届姚班的同学王晨谷和宋浩都加入了Pony.ai。
据说，王晨谷曾在家搞出一个婴儿无人车，小孩一哭就能自动跑，“黑科技养娃”。
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