出品虎嗅科技组
作者苏子华
编辑苗正卿
头图 AI 生成
第一批 AI 大模型创业者们，正密集加入大厂。
因为讨厌大公司的官僚作风，2021 年，AI 大牛 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 从谷歌离职，融资 1.5 亿美元，创立了大模型聊天机器人 Character.AI。
不过，今年 8 月，他俩带着 Character.AI 团队，又加入谷歌。这也意味着，他们要重新忍受大公司的“官僚作风”。不情愿，但似乎不得不这样做。
过去一年里，不少大模型创业者陆陆续续加入了互联网大厂。比如，融资了 13 亿美元的 Inflection ，融资了 4.15 亿美元的 Adept，分别被微软和亚马逊收购，创始人一起加入；Fixie.ai 联合创始人兼 CTO 自己加入了 OpenAI；Reka AI 联合创始人兼首席科学家 Yi Tay 在从谷歌离开一年后，放下初创公司，又独自回到谷歌。
在国内也是同样，完成千万级融资的大模型公司波形智能被 OPPO 收购后，集体入职 OPPO；零一万物技术联创黄文灏加入字节跳动。
一位 AI 投资人对虎嗅表示，大模型赛道已经到了分水岭，字节、阿里、快手等大厂的大模型发展迅速，并不弱于 AI 独角兽们；接下来，相比于直接收购或投资入股，国内大厂从大模型创业公司挖走他们的核心人才，更可能成为普遍现象。
在这背后，“算力竞赛”是影响未来行业新格局的重要变量。峰瑞资本最近发布的一份报告提到，过去一年里，AI 领域的竞争主要特点是争夺模型的平等性——几家头部大模型公司的模型技术能力已经基本追平。下一阶段，竞争将转向以 AI 数据中心的建设为主。原因在于训练下一代大模型需要的算力是当前模型的 10 倍，因此，建设效率可能比研究突破更能决定谁将在 AI 的下一阶段脱颖而出。
而建设数据中心需要更多资本投入。今年 9 月，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾抱怨微软的行动速度不够快，无法为 OpenAI 提供足够的算力，并游说阿联酋投资者、亚洲芯片制造商和美国官员，去建设更多的数据中心。在 Sam Altman 访问台积电时，他告诉台积电高管，可能需要几万亿美元建设数据中心。
如此背景下，大模型赛道愈发成为了大厂展示财力的舞台。为了向投资人显示自己能在下一阶段 AI 竞赛中胜出的决心，今年 7 月，Meta 首席财务官 Susan Li 表示，Meta 的资本支出明年将“大幅”增加。据彭博社报道，微软、谷歌、亚马逊和 Meta 四家科技巨头 2024 年的资本支出总额将超过 2000 亿美元。
贝恩资本合伙人 Enrique Salem 在访谈中谈及大模型领域竞争：“如果你要参与竞争，就必须拥有资本来获得人才和计算能力，你其实没有别的选择，你只能继续加注，继续投入大量资金。否则，只能眼睁睁地看着他人抢走你的筹码。”
风口之下，战斗无止无尽，大厂的战斗欲变得越来越强。大厂之间、大厂和独角兽之间，互相依赖，又互相提防，随时想要抓住风口替代对方：
●Meta 为了降低对谷歌搜索和微软 Bing 的依赖，正着手开发自己的 AI 搜索引擎；
●亚马逊在近期表示，将把对 Anthropic 的投资增加一倍，达到 80 亿美元。然而，与此同时，亚马逊正在研发自己的视频 AI 模型，来降低对 Anthropic 的依赖；
●为了提防未来谷歌阻止人们使用 OpenAI ，OpenAI 正考虑开发自己的浏览器，并且挖来了几位谷歌浏览器的创始团队成员。就如同当初谷歌领导者担心微软会利用其 Internet Explorer 浏览器阻止人们使用谷歌搜索，从而开发了自己的 Chrome 浏览器一样。
●OpenAI 推出 o1-preview 后，谷歌立刻加大了推理力度，将其推理模型团队规模从几十人扩大到了 200 人左右，还提供了更多计算资源。
更强的战斗欲，除了意味着更多的财力投入，也代表着更激烈的人才争夺。当初，Meta 公司曾因为开发 Llama 大模型，发生了争夺计算资源的内部斗争，如今 Llama 原始研究论文的 14 位作者中，超过一半已经离开了公司，转投其他人工智能初创公司或其他大公司。有些公司在招募这些人才时，会额外强调自己所拥有的计算资源更多，来吸引人才。
计算资源成了维系团队的关键力量。IDEA 研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋，在 11 月末的一场演讲中谈及算力时表示，“今天能拿到英伟达的卡就可以说是成功了一半”、“讲卡伤感情，没卡没感情”。
而大厂们相比于创业团队，显然在这些资源上的实力更雄厚。比如，根据财报信息，截至 2024 年 9 月 30 日的三个月内，阿里巴巴的自有现金流为 137.35 亿元人民币，相较于 2023 年同期的 452.2 亿元人民币下降了 70%，这一变化主要归因于阿里云在 AI 基础设施上的大规模投资。再看微软，前不久他们与 AI 初创公司 CoreWeave 达成了一项近 100 亿美元的协议，计划在 2023 年至 2030 年间租用其数据中心和服务器，来支持其 AI 模型的运行。以及，微软计划投入约 30 亿美元在东南亚建设区域数据中心。这仅是大厂们在 AI 数据中心方面的部分布局。
而计算资源的积累、建设、竞争又是动态变化的。商业如牌局，一场接着一场，但每一场都有结束的时间。为了实现技术理想或者产品目标，技术精英们在每场牌局结束的时候，可能都要决定下一步去哪。
Meta 人工智能研究实验室 Fundamental AI Research 负责人 Joelle Pineau 在接受采访时表示：“留住和吸引优秀人才可能是我花费时间最多的地方，没有优秀的研究人员，我什么也做不了。”
现在，当 AI 大模型进入“算力竞赛”阶段时，对于缺乏雄厚资金的初创公司越发不友好。在巨头的围猎下，AI 初创公司如何继续留住人才这个问题，逐渐覆盖上了忧伤的色彩。
网络上有一种调侃，在大厂晋升的更好办法是出去创业，然后再回去，可以获得更高的职级和资源。可谓是，条条大路通大厂。
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