AI浪潮录丨人工智能为什么是年轻人的工作？专访95后师天麾 — 新京报

開欄語。

當人工智能的浪潮席卷全球，北京正以科技立異之姿，成為AI大模型範（fàn）疇的戰略高地。從智源（yuán）研討院的（de）“悟道”大（dà）模型麵世，到“天使投資人”形式孵化頂尖學者，再到月之暗麵、DeepSeek、智譜等（děng）人工智能獨角（jiǎo）獸興起，這座城市不隻匯聚了前沿技能，更以敞開生態孕育打破性（xìng）效果。

現在，北京正活潑打造“全球開源之都”，一大批研發組織、企業活潑擁抱開源，而開源也已深化到轎車、機器人等許多職業。展開AI將是一場科技長征，新京報AI研討院將深度（dù）訪談此次AI浪潮的親曆者與見證人，敘述AI比賽新格局與背麵的故事。

清程極智聯合開創人師（shī）天麾。受訪者供圖。

人工智能是年青的作業，也是年青人的作業。

清程極智聯合開創人師天麾正成為（wéi）這句（jù）話（huà）的一個生動的（de）注腳，而他的閱曆也是其時我國年青一代AI高端人才的縮影——高中拿下（xià）信息學奧林匹克比賽金獎保送清（qīng）華大學，大學確認了體係和高功能核算的研討方向（xiàng），博士結業後（hòu）成（chéng）為我國科學院（yuàn）核算（suàn）技能研討所課（kè）程講師、我國信通院萬卡智（zhì）算集（jí）群服務（wù）才幹推動方陣技能專家。

多個身份標（biāo）簽加持，互聯網大廠（chǎng）曾向（xiàng）師天麾拋出高薪的橄欖枝（zhī），他終究（jiū）卻挑選自己創（chuàng）業，理由也很簡略，“做一些不同的（de）事”。在他眼中，大廠“老板組織”和KPI均是捆綁，立異將難以展開。

在AI圈，年青的（de）身影已然顯眼。2024年異軍突起的Kimi由90後楊植麟領軍，2025年席卷全球的DeepSeek中心團隊成（chéng）員為清北的應屆結業（yè）生（shēng）組成。依據獵（liè）聘大數據研討院陳述，近一（yī）年AI技能活潑人才中（zhōng），30歲以下（xià）的人才占比59.90%。

現在，創建一年多時刻，清程（chéng）極（jí）智已一起入駐上海“模速空間”和北京“人工智（zhì）能立異街區”，這個清華係AI Infra（人工智能根底設（shè）施）立異企業，職工平均年紀不（bú）到30歲。

作為一名95後，師天麾的身上（shàng）看不到老一輩人心中那座名為“技能距離”的大山。麵臨（lín）新京（jīng）報（bào）AI研討院關於算力、立異等問題時，師天麾坦言，英偉達從建立起CUDA到許（xǔ）多人用，其實也沒有好久。國產芯片隻需處理好更好用（yòng）的（de）問題，以國內的（de）工業製（zhì）作（zuò）才幹，將以超高性價比在比（bǐ）賽中勝出。

他（tā）地點的這支由清華核算機係師兄弟組成的團隊，既是我國AI新生代的典型樣（yàng）本，也是破解國產算（suàn）力缺（quē）少的探路者，開源的大（dà）模型推理引擎“赤兔”經過底層技能革新，完成了大多數老舊英偉達GPU和國產芯片對原生FP8模型的高效布置，然後可以運轉DeepSeek滿血（xuè）版。當全球AI比賽進入算力攻（gōng）堅階段，年青團隊正在為國產芯片與大模型之間（jiān）架起一座“通天塔”，在英偉達主導的算（suàn）力版（bǎn）圖中扯開一道立異裂（liè）縫。

創業·。代碼寫得特別快。的愉悅。

新京報AI研討院（yuàn）。：你（nǐ）最早觸摸AI是什麽時分，為何挑選了這個職業？

師天麾。：我最早（zǎo）觸摸AI要追溯到初高中參（cān）加信息學奧林（lín）匹克比賽小組的時分，其時的學習內容首要為“算（suàn）法和數據結（jié）構”。之（zhī）所以（yǐ）學習奧賽，首（shǒu）要是（shì）對核（hé）算機感愛好，還能悄悄（qiāo）打遊戲。高二的暑假，我獲得了2014全國青少年信（xìn）息學（xué）奧林匹克比賽金牌，保送了清華（huá）大學核算機係。

在我的大學期間，人工智（zhì）能現已迎來了以智能駕馭和CV（核算機（jī）視覺）為主的第一（yī）波浪潮，大（dà）二時，我還沒想好將來是（shì）作業仍是從事科研，所以去（qù）了智能駕馭企（qǐ）業Momenta實習研討（tǎo）算法。經過作業實踐，我發現人工智能算法的“黑箱（xiāng）”特性導致（zhì）可解釋性不強，這無法給我很高的成就感。大三時，我去商（shāng）湯科技的高功能核算部分進行（háng）了測驗，才找到了自己真實的愛好地點。

實踐上，信息（xī）學奧林匹克比賽本身就對程序運轉的時刻有要求，這也讓我對“把一份代碼（mǎ）寫得特別快”很感愛好，終究我成（chéng）為清（qīng）華大學（xué）高功能核算（suàn）研討所翟季（jì）冬教師的博士。在博士研討進程中（zhōng），多年堆集（jí）也為創業供給了條件。2023年，咱（zán）們（men）清程極智建立，首要以清華核算機係高功能核算（suàn）所的師兄弟（dì）為班底，清程首要做AI Infra。

簡略來講，AI Infra是銜接硬件與AI算法之間的“中間層”，經過咱們的軟件，客戶可以在相同的硬件資源上完成更快的推理速度和更高的並發（fā）功能，完成AI運（yùn）用（yòng）落地更高效、更低本錢，讓國產（chǎn）硬件也能“比肩（jiān）”英偉（wěi）達（dá）。

新（xīn）京報AI研討院。：清程極智的職工十分年青，團隊為何是這樣的組合？

師天（tiān）麾。：咱們團隊30歲以上的人很少，隻（zhī）需三名（míng）80後。年紀最大的為1985年出世，最小的（de）則是一名現已保送清華（huá）的高三實習生。比較校園更偏重理論根底學習，企業可以真實讓（ràng）理論學（xué）以致（zhì）用。當（dāng）咱們把一個實踐問題滿足細化，最終就會變（biàn）成一個標題，交給這（zhè）名高三實習生後，他用一兩天時刻就做（zuò）完了一周的作業，而且反應說總算理（lǐ）解了在校園學習的核算機理（lǐ）論根（gēn）底“有（yǒu）什麽用”。

咱們團隊年青的原因一方麵是（shì）地點的職業比較搶（qiǎng）手，團隊技（jì）能布景也很（hěn）好，對同學們挺有吸引力（lì）的，所以（yǐ）一些剛出校門的同學就參加清程了。另（lìng）一方麵（miàn），其實AI Infra研討相關職位並不好招人，比較算法，咱們的作業愈加傾向底層，圈子“就這麽大”。所（suǒ）以，咱們也樂意招一些有主意、有熱心、根底厚實、學習才幹強的年（nián）青人進行培育（yù），有些乃至是在（zài）校生。一起，AI職業本身也比較年青，有些擔起重擔的技能大佬也是95後乃至00後，也便是互聯網原住民一代（dài）。

新京（jīng）報AI研（yán）討院。：從你進入清華到現在，現已過去了十（shí）年，這期間AI技能現已閱曆了至（zhì）少兩輪浪潮，對此有什麽感觸？怎樣看待熱門改變對學生挑選專業的影響？

師天麾。：當我決（jué）議走高功能算力這（zhè）條路時，技能熱門的改變對我就影響不大了。由於不論是CV、大模型，仍（réng）是再往前的雲核算、超算，哪一項技能火爆，隻需用的人多起（qǐ）來，本錢在必定程度上就會變高，都需求經過高功（gōng）能核算來加快、降本。

入校時火爆的熱門，或許結業時不必定再熱。但學生隻需打牢根底，不論未來什麽熱門火爆，高功能核（hé）算（suàn）的才幹都（dōu）可以很好地運用進去。

商機。·。 從練習轉向推（tuī）理。，踩點。DeepSeek。爆火（huǒ）。

新京（jīng）報（bào）AI研討院。：本年1月底開端，DeepSeek爆火，作（zuò）為從事算力研討的AI Infra公（gōng）司，你們受到了怎樣的影（yǐng）響？

師天麾。：新（xīn）年期間翻開手機，朋友圈處處都是DeepSeek的音訊。許多上一年和咱們協作的（de）國產公司開端（duān）密布（bù）和咱們討論怎樣快速適配DeepSeek。新年期間，咱們（men）和這些公司簡直每天都在交流。

DeepSeek選用MoE（混合專家模型）架（jià）構，咱們在前幾年MoE剛呈（chéng）現時就判別它會成為未來的重要趨勢（shì），因而進行了MoE模型練習、推理加快的技能堆集（jí），也宣布了一些國際尖端會議的論文。

清（qīng）程（chéng）極智的客戶生態（tài）首要包含硬件廠商、大模型研發企業（yè）以及有數字化轉型需求的企（qǐ）業。上一年，大模型練習的需求高於推理的需求，但隨著（zhe）DeepSeek呈現，企業（yè）對推理服務的需求正逾越傳統的練（liàn）習需求，而咱們推出的（de）DeepSeek一體機以低（dī）技能門檻，讓企業在無需專（zhuān）業AI團隊支撐的環境下也能布置並運用大模型（xíng），效果類似於AI範（fàn）疇的“傻瓜（guā）相機”。

咱們做推理的（de）優勢很大，由於DeepSeek需求多機器推理（lǐ），觸及上層並行核算的優化，這方麵咱（zán）們有麵向超大規模國產算力集群研發的大（dà）模（mó）型練習體係“八卦爐”，核算才幹已（yǐ）擴展到10萬台服務器超大（dà）規模（mó）集（jí）群，所（suǒ）以（yǐ）在多機並行核算、通訊優（yōu）化（huà）等方麵閱曆豐富，將這一數量級的集群優化閱曆放到幾台機（jī）器上，做起來十分隨手。

現在，咱（zán）們的一體機產品布置較多的模型首要有DeepSeek、智譜GLM 、Qwen和llama等幹流模型。

新京報AI研討院。：展開大模型，算力是一個繞不開的論題。英（yīng）偉達在這一範疇（chóu）運營多年（nián），乃至衡量一家企業的算力往往是看其具有多少張“英偉達卡”。你的展開願（yuàn）景會是成為（wéi）下一個英偉達嗎？

師天麾（huī）。：比較於成為英偉達，咱們的定位更類似於（yú）協助（zhù）國產芯片比肩英（yīng）偉達。讓國產芯片以及老（lǎo）舊英偉（wěi）達芯片的才幹到（dào）達（dá）和英偉達新版芯片相同。本年初，清程（chéng）極智與清華一起開源了大模型推理引擎“赤兔（tù）”（chitu），經過赤兔的布置，讓英（yīng）偉達老卡舊卡及國產芯片可以支撐FP8精度模型，然後（hòu）可（kě）以運轉（zhuǎn）DeepSeek滿血版（bǎn）。下一步，咱們也將測驗讓CPU服務器也能高效運轉大模型。

其時，國產硬（yìng）件正在漸漸（jiàn）變老練，但這需（xū）求必（bì）定的（de）進程（chéng），比方咱們在運用國產硬件時會發現一些底層Bug，此刻咱們會和對方進行反應。

其實，英偉達從建立起CUDA生態到許多人用，時刻上也沒有好久，其興起的首要因素是趕上了GPU適配AI練習推理的（de）技能盈利期。所以歸根到底，這（zhè）仍是國產生態的（de）問題——不必定需求一味在硬件上追（zhuī）逐趕超，經過軟硬協同相（xiàng）同能讓國產顯（xiǎn）卡更好用，以我（wǒ）國在工業製作範疇（chóu）強壯的產業化才（cái）幹，參照手機、轎車等職業的演進（jìn）軌道，徹底具有在合理周（zhōu）期內完成（chéng）顯卡產品的性價比打破。

其時，許多央國企已批（pī）量（liàng）收購國產顯卡設備，但實踐布置時仍依靠海外推理（lǐ）引擎，而部分前瞻性客戶已發動專項收購流程，將國產推理引擎歸入收購流程（chéng），這標誌著商場對純國產（chǎn）技能棧的認可度正（zhèng）在提高。

其時，DeepSeek的呈現證（zhèng）明國產大模型現已不輸國際一流模型了，假如不用上相（xiàng）同好的國產顯（xiǎn）卡和推理引擎，生態就不完好，隻（zhī）需生態好，算（suàn）力國產化的（de）方針才幹更好完成。

咱們的終究方針是：不論底（dǐ）層的硬件是什麽，隻需經（jīng）過咱們的軟（ruǎn）件引擎，都可以感觸到相同功能（néng）的算（suàn）力服務，躲避掉硬件的差異。

挑選·。KPI壓（yā）力帶不來立（lì）異。

新京報AI研討院。：DeepSeek的團隊（duì）也很年青，你怎樣看待DeepSeek在立異方麵的（de）成功？

師（shī）天麾。：DeepSeek做得很好，原因之一當然是他們吸引的人才十分凶猛。咱們組博二和博三的同學悉數收（shōu）到過DeepSeek的郵件。比較大廠，DeepSeek少了一些KPI的壓力，更類似於校園（yuán）裏博（bó）士從（cóng）事的科研作業，即“找一個有意（yì）思的點，盡量去完成。做一件有意義（yì）的工作，但不要（yào）求給我帶（dài）來多少收益”。

一旦有了KPI的壓力，往往就不敢去做收益不（bú）確認的工作，會愈加傾向於仿製已有的、清晰的途徑，這（zhè）不會（huì）冒險，但也做（zuò）不（bú）出“特別不相同”的東西。

新京（jīng）報AI研討院。：以你本身的閱曆來看，AI相關專業結業生在草創企業、大廠與（yǔ）校（xiào）園科研之間怎（zěn）麽（me）挑選？在企業的閱曆和實驗室有何（hé）不同（tóng）？

師天麾。：我博士結業後，就現已有大廠發來（lái）了薪資很高的offer，但我其時更（gèng）傾向於創業，做一些不同的事。在大廠，大多（duō）情況下（xià）是“老板組織什麽就做什（shí）麽”，一起要擔負必（bì）定KPI，假如被這些東（dōng）西捆綁住，或許一些工作將難以展開。最初假如我挑選了大（dà）廠（chǎng），或（huò）許也會先待兩三年了解產業界，有（yǒu）了（le）閱曆再（zài）出來創業。關於大廠（chǎng）來說，“你就值這個錢，你有必要做這件事才幹發揮價值。”。

在清程極智，咱們（men）根本很少加班，氣氛敞開並不“內卷”。咱們對（duì）自己的技能十分有決心，咱們信任，尖端的技能人員不是逼著加班就能釋放出世產力的，最重要的是不受約束的（de）創造力。

關於學界與企業的差異，校園的實驗（yàn）室會更多地從技能視點剖（pōu）析一件事，比方大模型（xíng）練習推理體（tǐ）係的功能（néng）瓶頸在哪（nǎ）裏，怎（zěn）麽處理使其加快。在校園，1萬行代碼（mǎ）就能驗證一（yī）個主意，但要把（bǎ）這個主意變成可用、安穩、簡直沒有Bug的產品（pǐn），或許（xǔ）需求幾十萬代碼。這便是企業要（yào）做的，關於（yú）企業的產品，功能好並不（bú）代表肯（kěn）定好用，需求更多權（quán）衡，更多產（chǎn）品工程化。

一起，實驗（yàn）室關於投（tóu）產比沒有（yǒu）那（nà）麽介意。企業（yè）則（zé）需求向投資（zī）人告知，試錯（cuò）本錢不能太大。最終，二（èr）者的節奏（zòu）也（yě）有所不同，企業需（xū）求看商場上客（kè）戶真實需求什麽，要從用戶視（shì）點來考慮商場的（de）改變（biàn），並進行活潑地適配。

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新京報貝殼財經記者 羅亦丹。

修（xiū）改 王進雨。

校正 楊許麗。