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誰在制造AI天才?

鈦度號
姚順雨、楊植麟、林俊旸、羅福莉……天才,為什么在批量涌現(xiàn)。

文 | 版面之外,作者|畫畫

過去一年,AI行業(yè)最不缺的,不是模型,是天才。

幾乎每隔一段時間,就會出現(xiàn)一個新的名字,被稱為天才少年、天才科學(xué)家、下一代領(lǐng)軍者。

姚順雨、楊植麟、林俊旸、羅福莉……你很難不注意到這種密度。

天才,似乎正在批量出現(xiàn)。哪怕是遠在大洋彼岸的李飛飛,也沒逃過被反復(fù)強化為“AI教母”

但這件事,越來越不對勁。

如果到處都是天才,那天才這個詞本身,就失去了意義,它應(yīng)該是稀缺的、不可復(fù)制的、甚至難以命名的。

更奇怪的是,這些被稱為天才的人,往往自己并不這么認為。

他們在采訪里說的,是另一套話。

"運氣好,踩在了節(jié)點上。"

"做了很久,才有了一些成績。"

"當(dāng)時不知道這條路對不對。"

一邊,是外界不斷放大的光環(huán)。另一邊,是本人反復(fù)收縮的自我敘述。

這種錯位,才是真正值得追問的地方。

于是問題開始浮現(xiàn)。如果他們不是天才,那為什么這個時代,需要這么多天才?

更深的問題是:天才對誰有用?

1、天才,一種被工業(yè)化生產(chǎn)的標簽

天才這個詞,正在變成一個效率極高的傳播工具。

在一個高度復(fù)雜的行業(yè)里,大多數(shù)人其實很難理解大模型到底是什么、技術(shù)突破意味著什么、不同公司的路徑差異在哪里。

但如果你換一種說法,這是一個天才做出來的。

理解成本瞬間降低。

于是:

這些不是偶然形成的。它們服務(wù)于同一個目的,用最短的話,建立最高的期待。

天才,成為一種信息壓縮機制。它把復(fù)雜的技術(shù)、漫長的路徑、殘酷的競爭,壓縮成一個簡單的答案:因為 ta 是天才。

這是一種懶惰的理解方式。但懶惰是有市場的。因為大多數(shù)人并不真的想理解大模型,他們只是想知道,這件事值不值得相信。

當(dāng)一切都可以被歸因為“天才”的時候,我們就不再需要理解過程,也不再需要理解結(jié)構(gòu)。

我們只需要記住結(jié)果。而"天才",給了他們這個答案。

但問題在于,當(dāng)一切都可以用天才來解釋的時候,我們就失去了理解這個時代的能力。這是一個硬幣的雙面。

2、他們真的不是“天才”

天才這個詞,聽起來像贊美。

但落到一個具體的人身上,往往是一種過度簡化,甚至是一種消解。

它把一個漫長、反復(fù)、甚至充滿失敗的成長過程,壓縮成一個瞬間:

仿佛這個人,從一開始就注定成功。

但現(xiàn)實,恰恰相反。

如果把鏡頭拉近,看清楚這些被貼上標簽的人。你會發(fā)現(xiàn),所謂天才,往往只是敘事的結(jié)果,而不是原因。

真正的故事,藏在他們各自的路徑里。

姚順雨回國的時候,國內(nèi)大模型基礎(chǔ)設(shè)施還處于爬坡階段,應(yīng)用層幾乎沒有任何成熟路徑。尤其是騰訊,更是處于大模型的下游段位,沒有人知道這家公司會怎么設(shè)計大模型路徑。

這種轉(zhuǎn)變,意味著放棄已經(jīng)積累的學(xué)術(shù)體系優(yōu)勢,重新進入一個陌生的坐標系。那不是一個天才順勢而為的時刻,那是一個需要在信息不完整、結(jié)果不確定的情況下,判斷"哪里更有價值"的時刻。

楊植麟的故事,更容易被誤讀為突然成功。如果把他的路徑拆開,你會發(fā)現(xiàn)它異常線性:學(xué)術(shù)研究 →深入大模型/語言模型方向 →進入產(chǎn)業(yè) →最終走向創(chuàng)業(yè)。

這條路徑幾乎沒有偏離。但線性,不等于說就很容易。

他選擇創(chuàng)業(yè)的那個節(jié)點,技術(shù)路徑仍不確定、商業(yè)模式尚未清晰、競爭對手極其強大(包括大廠與全球頂尖公司)。

他需要在沒有商業(yè)驗證的情況下說服投資人,要在沒有產(chǎn)品雛形的情況下招募愿意承擔(dān)風(fēng)險的團隊,要在競爭格局尚未清晰時決定技術(shù)路線。這些決策,沒有一個是天才一眼看穿就能解決的。

當(dāng)大模型真正爆發(fā)之后,這種下注開始顯現(xiàn)價值。

于是,外界把故事講反了。原本是高風(fēng)險選擇,被解釋為高瞻遠矚。原本是長期積累, 被簡化為天賦異稟。

從DeepSeek到小米,羅福莉的路徑,可能是這批人里最容易被標簽化的。

她幾乎具備所有媒體和大眾喜歡的元素:年輕、技術(shù)背景、女性、快速進入頭部AI團隊。

這幾個標簽疊加在一起,形成了一種特別強烈的天才濾鏡。

但真實的路徑,遠沒有這么順滑。

從以技術(shù)為核心的AI團隊,到進入更大規(guī)模的平臺型公司。她面對的是兩套完全不同的組織語言。技術(shù)團隊追求模型效果,產(chǎn)品團隊追求用戶體驗。這兩種語言,在同一張會議桌上經(jīng)?;ゲ幌嗤?。

這不是天才的光環(huán)能跨越的,這是每一個從研究走向落地的人,都必須真實經(jīng)歷的摩擦。

在這個過程中,她要面對的,不是天才的光環(huán),而是,不同組織的節(jié)奏差異、技術(shù)與產(chǎn)品之間的沖突、從研究到落地的復(fù)雜轉(zhuǎn)化。

這些東西,幾乎不會出現(xiàn)在天才敘事里。但它們,才是真實的難度所在。

如果把這三個人放在一起,會發(fā)現(xiàn)一個共性,他們的成功,不依賴某一個瞬間,而依賴三件更慢的事:從技術(shù)走向系統(tǒng)、在不確定中做選擇、長期專注一個方向。

這些東西,很難講清,也很難復(fù)制。

于是,人們選擇了一個更方便的詞來定義。不是因為它準確,而是因為它夠快。

幾乎所有被貼標簽的人,都會否認這個詞。因為他們比任何人都清楚,自己經(jīng)歷過多少失敗,做過多少重復(fù)勞動,在多少關(guān)鍵節(jié)點,其實并不確定是否成功。

天才,對外是解釋。但對內(nèi),是失真。

它掩蓋了過程,也削弱了努力的意義。甚至在某種程度上,它會讓成功變得不可復(fù)制。

這是“天才敘事”最隱蔽的傷害。它不只是簡化了成功者的故事,它還在悄悄告訴那些正在努力的人,你沒有天賦,就不必再試了。

實際上,只有成功來自路徑、選擇和積累,這樣的故事,才具有真正的普世價值。

3、他們?yōu)槭裁闯晒??不是天賦,是結(jié)構(gòu)

如果我們把天才這個標簽?zāi)玫?,就必須回答一個更難的問題:他們到底為什么能成功?

答案,其實更復(fù)雜,也更現(xiàn)實。

第一,他們趕上了時代。

以李飛飛為例。她不是突然成為“AI教母”。而是,很早進入AI領(lǐng)域,在計算機視覺方向長期深耕,參與構(gòu)建關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施(如數(shù)據(jù)集體系)。

2009年,當(dāng)她和團隊開始構(gòu)建ImageNet的時候,這個項目被很多人認為是"浪費時間":手工標注數(shù)百萬張圖片,意義在哪里?

三年后,AlexNet用這個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出了當(dāng)時最強的圖像識別模型,深度學(xué)習(xí)的時代就此開啟。

她不是預(yù)言家。她只是在一個沒人確定有價值的方向上,堅持做了別人不愿意做的事。

她的成功,本質(zhì)上是站在一個尚未被證明的方向上,堅持了足夠久。

其次,他們做了極致單一的選擇。

無論是姚順雨、楊植麟,還是羅福莉,都屬于一類人:

原生AI人才。

他們沒有頻繁切換賽道,而是,長期在一個領(lǐng)域深挖,在同一個問題上不斷迭代,把時間變成了壁壘。

在一個鼓勵多元嘗試、快速轉(zhuǎn)型的時代,反而是一種逆流而行的選擇。周圍的人可能換了三個方向,他們還在原地。

不是因為沒有機會,而是因為他們相信,在這里再往深處走一步,會看到別人看不到的東西。

這在短期看,是慢。但放在長期看,是不可替代。

最后,他們踩中了風(fēng)口,但不是偶然。

從GPT到今天的AI Agent、大模型應(yīng)用爆發(fā),這是一個巨大的結(jié)構(gòu)性機會。

但機會不會自動分配。只有那些提前在場、能夠理解技術(shù)、有能力轉(zhuǎn)化的人,才能真正接住它。

"風(fēng)口"這個詞,容易讓人產(chǎn)生一種錯覺,只要站在那里,就會被吹起來。

但現(xiàn)實是,當(dāng)風(fēng)真正來的時候,那個位置早就人滿為患了。

真正的問題不是風(fēng)口在哪里,而是你有沒有在風(fēng)口出現(xiàn)之前,就已經(jīng)站在那里。

所以,他們不是被風(fēng)口抬起來的,而是站在風(fēng)口該出現(xiàn)的地方。

把這三件事放在一起,你會發(fā)現(xiàn)它們有一個共性:都很難講清楚,也很難復(fù)制。

于是,人們選擇了一個更方便的詞。不是因為它準確,而是因為它夠快。

4、天才,是一種止痛藥

到這里,一個更深的問題出現(xiàn)了:為什么這個時代,如此需要天才?

因為技術(shù)太復(fù)雜了。

大模型,是一個極其復(fù)雜的系統(tǒng)工程。絕大多數(shù)人無法理解模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化、系統(tǒng)架構(gòu)。

于是,天才成為一種解釋捷徑。

也因為這個故事里需要英雄。每一個時代,都需要“人”的故事。

工業(yè)時代有企業(yè)家,互聯(lián)網(wǎng)時代有產(chǎn)品經(jīng)理。

而AI時代,需要的是,能代表技術(shù)的人。

于是,天才被制造出來。

更因為不確定性太高了。當(dāng)未來不清晰時,人們會本能地尋找確定性。

天才,就是一種確定性的投射。如果他們是天才,那這件事是可信的。這三種需求疊加在一起,形成了一個穩(wěn)定的供需結(jié)構(gòu)。

一邊,是大眾對簡單答案的渴望,另一邊,是媒體、平臺、行業(yè)對可傳播符號的需求。

天才,就是在這個結(jié)構(gòu)里被源源不斷生產(chǎn)出來的產(chǎn)品。

它不是贊美,它是止痛藥。它讓復(fù)雜變得可以接受,讓不確定變得可以相信,讓一個大多數(shù)人看不懂的時代,變得好像有人在掌控。

5、這不是關(guān)于天才,是關(guān)于時代

所以,當(dāng)我們說,大模型領(lǐng)域并沒有天才,不是否認這些人的能力。而是試圖說明一件更重要的事:

我們正在用一種過于簡單的方式,理解一個極其復(fù)雜的時代。

他們不是天才。他們只是,更早進入這個領(lǐng)域的人,做了更難選擇的人,承受了更長不確定性的人

但這個時代,仍然會不斷制造“天才”。

因為它需要,更簡單的故事、更清晰的符號、更容易傳播的解釋。

就像今天,我們會說黃仁勛在定義未來算力,馬斯克在講述人類的長期愿景,他們不斷描述未來,甚至給出巨大的預(yù)期。

但本質(zhì)上,這些都不是預(yù)言。

而是一種更深層的行為,在不確定的時代里,嘗試解釋未來。

而“天才”,只是這種解釋里,最簡單的一種。

也許我們可以換一種方式來看這些人。

他們不是天才。他們只是,更早進入一條路,更久地走下去,在大多數(shù)人離開的時候,沒有離開。

然后,在一個時間點上,被看見了。

被看見的那一刻,被叫做天才。但在那之前的所有時間里,他們只是一個還沒有被證明的人。

天才,不過是我們給那些堅持者,貼上的一個懶惰的標簽。

【版面之外】的話:

當(dāng)我們說大模型領(lǐng)域沒有天才,不是在否認這些人的能力。

恰恰相反,是在試圖把他們從一種過度簡化的敘事中解放出來。

讓他們重新變回有路徑的人、有選擇的人、有長期積累的人。

只有這樣,他們的成功才能被理解,而不只是被仰望。

也只有這樣,這個時代,才算真正被看見了。

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