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「澜码科技」创始人周健:从谷歌到阿里,如今出来AI创业的我在奔赴什么?|Boss宣讲会

作者: 36氪 | 06-13
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各行业的职场人,都有机会DIY专属自己的AI助手。

访谈|余雯君

策划|邹文华 王梦圆

编辑|陈凯悦 陈桐

来源|职场Bonus(ID:ZhiChangHongLi)

制图|田密在“百模大战”的硝烟之外,是否存在一条能拦截到“从战场中心溢出的机会”的小路?“澜码科技”让我们看到了这样的可能性。澜码科技成立于2023年,专攻大模型中间层,致力于实现抽象大模型在具体业务情景中落地应用的企业级AI Agent平台公司。其核心产品AskXBOT,能够让企业用户通过对话的方式,快速设计、创建与管理属于自己的智能体,进而提高企业的工作质量和效率。成立仅半年,澜码便完成了数千万人民币的A轮融资。从仅由0、1组成的、直观性极差的机器语言,到汇编语言,再发展到今天的高级语言——计算机语言的发展的目的,无一不是降低人类与机器的沟通门槛。澜码科技正在做的事情,便与之一脉相承:让不会编程的人,用属于人类的自然语言,就能够DIY出符合自己业务需求的AI Agent。进入澜码科技的官网,你一眼就能看见“致力于碳基生命和硅基生命在协同、融合、共生领域的研究和探索”这句距离日常生活似乎过分遥远的表达。但这其实与创始人不折不扣的科幻小说迷身份,有着脱不开的关系。周健,上海交通大学计算机本硕,2006年,李开复以“关门弟子”的称号将他招入谷歌,而他也成为了当时极少数获得访问PageRank算法核心代码权限的中国工程师之一。离开谷歌之后,周健先后加入阿里云、依图、弘玑等公司,见证了AI技术从0到1落地的全过程。正如乔布斯所说的“connect the dots”,周健认为,自己在AI应用领域的创业,也是一种水到渠成。这与当今时代下的科技浪潮涌向有关,也与自己在不同节点作出的选择有关。本期《Boss宣讲会》,我们邀请到了澜码科技创始人兼CEO周健,由他来分享自己似乎“每一步都算得很准”的职业心路,以及其作为连续创业者,在行业内历尽千帆后,所积累下的市场洞察,或许能为渴望入局AI行业,却迷茫于切入口的你,提供一些最底层的认知与灵感。

想看到更多风景,就需要付出代价

职场Bonus:您承认自己是一个“自带光环”的人吗?周健:初高中的时候,有各种数学、物理奥林匹克竞赛。我中学时代并没有拿到过这些奖,但我从小就一直想要拿第一,对冠军的位置念念不忘。于是,在交大读本科的时候,我参加了ACM国际大学生程序设计竞赛,代表亚洲高校第一次拿到了ACM的冠军,也算是实现了自己中学时代的执念吧。因为这样的光环,我在职场中其实会顺利很多。但这些荣誉是光环,也是包袱。我是在大三的时候拿到冠军,因此在之后读研、工作的过程中,面对很多未能如愿的小事,我就会忍不住想:“作为冠军,我连这些都做不好吗?”后来有一段时间,只要有人说到ACM冠军这件事,我就会连忙说“别提”。职场Bonus:但有光环在,可供选择的职业方向应该很多。周健:我是可以做很多东西,但我一开始并不明确自己到底是个什么样的人。在职业生涯的早期,这些都是需要探索的,包括世界需要你做什么、你实际上又能做什么。虽然我是创业公司的CEO,但其实我是个内向的人。还记得第一次坐上管理岗位的时候,我的上级让我去找自己的下属一对一沟通,对此我是很惊慌的,当时嘴上虽然说着:“小王我们来聊一下”,实际上心脏全程都在怦怦跳,根本不知道到底应该说什么才好。不过,即便是不擅长的事情,也可以通过后天的反复训练来改进。现在的我,跟下属可以聊三四个小时,真成话痨子了。但比方说如果你问我,加班加到晚上十点钟打车回家的时候,还愿不愿意跟司机聊天?我是不愿意的,因为我获取能量的方式实际上并不来自于外界,而来自于独处。职场Bonus:您在20年前就拿到了绿卡,为什么还选择回国发展?周健:因为那样的生活不是我想过的。20年前,绝大部分人,包括我家里人都认为我应该留在美国生活。我一开始并没有给自己设限,一定要去或不去哪个地方,我是有广泛尝试且拼命努力的,但努力到了某一个节点你就会突然意识到:“嗯,这不是我想要的。”我无法说服自己去相信这些东西就是我想要的,因为如果我连对这些事物的选择权利都没有的话,那我也不愿意再为这一方向上的职业发展付出那么多了。职场Bonus:2014年“大众创业,万众创新”的政策提出之后,大批硅谷的人都回国了,你的选择比他们还早。周健:运气很好的是,王坚博士(现在已经是院士了)邀请我加入阿里巴巴,做阿里云。我此前供职的谷歌已经有了很强的云计算基础设施,当时马云一年投十个亿,也打算搭建国内的云计算基建。很感激当时的勇气和机遇,在工作第五年的时候,我们做出了一个在国内算是比较先进的系统。而即便是在数据规模巨大的今天,在几千台机器的规模上设计、测试系统这件事,我相信也没有多少人敢去做,但我们2008、2009年的时候就已经做到了。这给我的职业生涯打下了很强的信心源。职场Bonus:从阿里云开始,到后来加入依图、去弘玑做CTO,这样的职业路径,下一步自然而然就是创业?周健:是的,因为在大厂工作,本质上还是螺丝钉。在谷歌的时候,我即便是号称“李开复关门弟子”,但说到底还是个程序员,每天都要写代码。但我在谷歌三年,最终提交上去、被生产系统所采纳的代码只有1000行,也就是平均一天只能提交一行代码,这是一件很可怕的事情。之后去阿里巴巴,当时也已算是大厂,但我所在的团队是一个创新团队,能够感受并享受到从0到1做成一些事情的过程。后来,随着一波一波的技术创新浪潮,我拥有了更多机会去不断突破自己。在学生时代的突破往往是一路拿第一,从区级到市级到省级再到国家级;在大厂里也是相似的,从经理到总监到副总裁到CXO再到CEO,就是一圈一圈突围的过程。在这个过程中,最幸运的就是能够跟着一些厉害的、有意思的人一起做事。我本科时ACM冠军团队的队长,也是依图的联合创始人。他给了我很大的帮助,让我能去升级自己的操作系统,向外承担更大的责任。我感觉整个人的能力都被展开了,不断地有机会去实践,并得到来自整个社会的反馈——这令我非常享受。职场Bonus:您每次离开某家公司、做出新选择的时间点,都算得很准。从创造财富的角度来说,哪家公司更好,是未可知的;但从书写人生履历的角度来说,那个时候离开,实际上完成了某种自我升华。周健:如果我当初留在阿里,现在可能就已经实现财富自由了。但想要看到更多风景,就是要付出代价的。

我接触的大多数创业者,对他们来说,财富真的只是一个结果。他们更希望去挑战自己心中的笃定或怀疑,最终向外界证明自己。

能被定义清楚的东西,不是好的创业机会

职场Bonus:澜码科技为什么选择做大模型中间层?周健:从计算机被发明开始,出现了用0和1指代万物的机器语言,之后逐渐发展到汇编语言、C语言等等,其实都是抽象程度降低、越来越接近于人类语言的发展过程。今天,我们最需要的,其实就是介于人的自然语言与机器的程序语言之间、能够帮助人和机器更好沟通的语言。作为程序员,如果能够去定义一门编程语言,或者做出让全世界都人都在使用的东西,是一件很酷的事情,要想实现这个愿景,我们的选择是做大模型中间层。大模型中间层的功能,就是让更多的人能够去设计、制造自己的AI Agent,也就是做自己的程序。从当前的时代发展来看,这是一件水到渠成应当有人去做的事情。对于我个人而言,就像是乔布斯说的“connect the dots”。你在探索人生的过程中,或许随机地踩了一些点,但回过头去看,当你要做某件事的时候,这个东西所需的所有技能、经验、客户资源,都在你过去走过的每一步上累积下来了,到了现在的时间点上,它们正好可以呈现出商业价值。职场Bonus:您们产品的服务对象来自各行各业,如何去协调这之中共性和个性的问题?周健:我在弘玑的时候累积了这部分经验。我在弘玑做RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化),在当时叫做数字员工,需要进入很多行业去了解他们不同职能的具体业务。企业是一群人的组合,为了让大家能够标准化地协作,就出现了Business Process,也就是业务流程。弘玑的RPA花了3~4年的时间去理解Process。如果没有这段经历,是很难理解“流程”的。职场Bonus:所以澜码是做项目的,而不是做产品的?周健:在今天,项目和产品已经并不矛盾了。理论上来说,产品是针对一个特定的客群才能去做的。那么今天的大模型是不是一个产品?对于一家创业公司来说,这件事如果能被定义清楚,那就不是一个好的创业机会。因为只要产品定义又清楚、又受全社会关注,那么大厂一定会入局,把这个东西给吃掉。创业需要在一个不确定的情况下进行。目前大模型一定会不断演变、推进,但谁都不能确定它下个月会推进到什么程度、最好的开源大模型又变成了谁。职场Bonus:我们能否理解为,澜码并没有选择先做产品还是先做项目,而是先快速响应客户需求,在项目中有贡献的东西迅速标准化、产品化,在未来,项目的比重降低,产品的比重增高?拥有越多的项目经验,面向各行各业的产品解决方案成本就越低,未来竞争力就越强。周健:是的。职场Bonus:大模型改变了什么?周健:在过去,不管是依图还是弘玑,都要靠自己做技术研发。当时还并没有大模型公司,搭了一堆现成的算力,开放了多少的token,如何收费等等,这是没有的。那时候的情况是,谷歌发了一篇论文,研发们一起学习一下,再买一堆GPU服务器。依图最多的时候有300台GPU服务器,是一笔很重的投入。但到了今天这个时代,大模型变成了基础设施,对于小公司来讲,就能够更便宜的获取研发能力,从商业生态上来讲,这是一个很好的结构。职场Bonus:相对于热火朝天的大模型公司,您们的红利在哪里?周健:全社会都在关注大模型,投资人也会给大模型公司投很多钱,那么接下来,大模型公司必然会开始打价格战。就像是过去的滴滴跟快滴、摩拜跟ofo,这些大模型公司为了抢夺市场份额,必然会烧钱,而这烧的钱被谁用到了呢?要么是C端用户,要么是我们这样B端的、能够用好大模型的人。职场Bonus:从去年开始,大家就很少提RPA这个单独赛道了,它是否受到了大模型、AIGC的冲击?周健:过去程序员的效率不够、个性化定制的成本高,因此出现了低代码、RPA、BI等大量的细分赛道,但它们试图解决的问题都是同一个,那就是让不是程序员的人也能够自己开发应用。它们对外宣称自己做的不是系统,而是数字员工,但目标并不是代替员工,而是作为人与系统的链接。也就是说,RPA当时火的原因,是大家相信AI在未来一定会爆发,而AI范畴是比RPA大得多的。到了今天,很多事情不只有RPA公司能做了,所有的公司都能用上大模型,这就让大模型变成了一个比RPA大几十倍的东西。因此,大家关注的重点变了,开始集中关注“谁能用好大模型”,去实现数字员工或者超级自动化的愿景,而RPA就被困在了池子里,它的天花板被封住了。职场Bonus:它们靠想象力讲故事去获得融资的路被封住了,但如果踏踏实实卖软件,对企业的数字化以及效率提升还是没问题的。所以无论资本层面是唱衰还是叫好,最终还是会回归最本质的商业路径。周健:对。

“让天下没有难卖的代码”

职场Bonus:澜码科技的企业愿景是什么?周健:随着大模型的演进,我认为未来会出现很多超级个体,他开公司不再需要雇佣HR或财务,更多地提供咨询服务,目前大公司的组织结构形态也会因此发生很大变化。到那个时候,只要你能够说出来应该怎么做的事情,都不应该反复去做,就像程序员常说的“ DO NOT REPEAT YOURSELF”,重复写过的代码就应该变成一个函数,方便重复使用。最开始我给澜码设计的slogan是“让天下没有难卖的代码”,后来觉得这句话理解门槛偏高,改成了“人人都能设计自己的AI Agent”。让AI帮助每个人去创造自己的业务,让个体在市场上也能发挥自己的价值,这就是我的愿景吧。职场Bonus:为了实现这一愿景,澜码的智能体的哪些方面还需要优化?周健:从目前的经验来看,我们发现专家知识所带来的业务价值,对AI智能体非常重要,就好像金山办公或百度文库生成的简历模板,跟百万年薪猎头顾问帮你个性化定制的简历,它的业务价值至少相差百倍。职场Bonus:很多人存在的误解是,未来所有人都不得不学编程。但实际上,越易得易用的产品,未来在商业化上是越成功的。周健:是的。职场Bonus:目前澜码不同职能的员工占比是什么样的?周健:首先肯定要有一定比例的算法工程师,大模型本身作为算法的产物,必然需要有人理解它的原理,才能更好地利用。此外,产品、研发、工程也都有。我们目前非常重视售前和交付。虽然有些人没有技术背景,但具备较强的学习能力,愿意拥抱AI、拥抱业务,成为理解客户的业务专家,把用户需求翻译成产品上的改良,这是我们特别需要的人才。这实际上也是一种新的工种。我们目前的产研有自己的节奏,不会随意扩增或减员。但从一个工具、一个平台的层面来说,我们希望自己的产品能够适配不同行业、不同职能,这就需要相关人才帮助我们去做各行各业的切入。我们这个行业变化很快,每个月几乎都会有新东西,不断地会有新的大模型、新的场景。能够快速迭代,不让自己过去学过的东西过期的同时,又能快速学习新知识的人,是我们特别喜欢的。职场Bonus:很像是做咨询,只不过咨询是提交一个优化报告,但您们能给到直接可用的东西,不只是告诉客户要怎么做,还最终帮对方解决了问题,不单是打开了认知,还确保了效果。周健:对,我们要去判断,哪些事情是我们当前的产品可以解决的,哪些是不能解决的。职场Bonus:从互联网产品经理、运营转行类似澜码科技的公司,是有优势的对吗?因为他们更理解客户。周健:是的,还需要补充学习一些基础代码的逻辑,包括大模型的边界、原理等等,需要懂得才能跟客户解释。 职场Bonus:我看过您们的官网,我很少在一家企业的官网看到宇宙、人类这样的词,这似乎离我们很遥远。周健:有一个概念叫做Gaia,它认为整个地球就是一个生命,我们只是其中的一个部件而已。从底层的物理性质来看,我认为,最终,硅基生命会代替碳基生命,占据全球的主导地位。而硅基生命本身,也会是人类的最后一个发明。我们澜码科技的Logo,是一种叫“Rule 30”的数字生命,使用很简单的规则就能生成出来的、很复杂的、看上去有生命的一个pattern。在我三十几岁的时候,我一直在思考自己的人生目标,但总是很粗略。后来有一个我很尊敬的谷歌工程师,叫Jeff Dean,他的一篇论文叫做“Planet Wide Database”,也就是行星级数据库,当时我就认为我的Lifetime goal是要构建一个行星级的智慧系统,那种巅峰体验是让我现在都很难忘的。所以我希望我们公司,也能有一些这样底层的文化存在。

群友 vs. 创始人

群友:我是一名HR,我们职能部门是最容易被标准化的,因此我也去学习了AI,但还是很焦虑,害怕被替代,我怎样才能提升自己的职业天花板?周健:首先,人不会被AI替代,只会被会用AI的人给替代。HR或财务之类的职能岗,领域内部还是有很多专业知识的,大模型看似会这些知识,但对知识的整合运用还是比较弱,还需要软件工程师优化。因此,我的建议是,一是去深入理解本专业的知识,二是去跟业务一号位多沟通和学习,去理解业务。今天的AI可以记住很多东西,也可以根据专家的要求去做很多重复性工作,但它很难把知识和实际业务情景结合起来。人岗匹配,最难的事情就在于隐藏的知识。猎头的工作分为三个阶段:一是“把做大饼的人再卖去继续做大饼”。这一步基本只要看事实,比如5年java工程师等等,这是AI可以解决的;二是“让做大饼的人去做油条”。这时候就需要去判断候选人过去做过什么、现在又能不能做另一件事,这之中涉及到很多工作细节,有些能力是职场通用的,有些能力却不是。至于哪些能力可迁移,这是需要猎头去拆解、估算匹配度的;三是职业生涯的选择。比如你想挖一个中国的高管到美国,但他有两个孩子在国内,如果你没有实际的人生经验,就无法共情、搞定这件事。我经常会开玩笑说,就算GPT-10出来了,它最多也就是爱因斯坦,但就算是爱因斯坦,也不能直接担任上市公司CFO,因为CFO不仅要懂财务,还要懂老板、熟悉公司的业务,这些技能是不会被AI替代的。实际上,目前的大模型还很缺数据,我不知道到了下一代会不会解决这个问题,但现在,举例来说,猎头跟候选人沟通的时候,这个数据并没有被整理出来,那么AI就得不到、学不会。职场Bonus :可能等到下一代,人类生活中所有的Knowhow都被记录下来了,有各种音视频语料训练AI,那很多事情确实被AI替代了,但岗位情况也不是现在的局面了,会诞生出新的职业岗位。群友:生成式AI的发展会引发失业潮吗?周健:这是一个hard question。我认为如果在美国,是会的,但中国还是会有缓冲的。首先是我们的技术跟美国相比还有一定差距,其次我国对数据、对劳动者的保护做得还是不错的。不过我依然认为,还是有很多人需要去转型,去重新学习。但是,我对需求侧的爆发是比较乐观的。从大方向上来看,一定会出现虚拟世界,或是数字孪生,基于此,如果我今天有资源的话,我一定会去做教育,因为目前的学生根本不知道在职场中,AI是如何发挥作用的,或者根本没用过AI,教会他们最好的方式就是游戏。相对来说,教育对最终准确率的要求没那么高,因此更应该去先做。随着AI的发展,比方说现在美国的Sora,或许未来刘慈欣所有的科幻小说都能被拍成电影,那我们自己也可以组一个团队去做这样的视频,这种自我创作者一定会越来越多的。对于政府来说,如何承接这些大量的需求,让这个转换变得更加丝滑,是非常重要的。群友:现在的技术发展,距离实现电影《Her》中的情景,还需要多久?周健:5~10年。单就情感陪伴、短时交互,目前是没有什么问题的。但长时记忆、世界模型,还难以灌输给它,因为它无法依靠背诵来获取这些内容,只能依靠你们高频的互动。举例来说,今天的大模型很强,它可以背出《红楼梦》,但如果你下指令说把《红楼梦》的背景从清朝改成明朝,发布一个《蓝楼梦》,它做不到。这不是简单“记住”的问题,它需要了解社会的背景、人物的背景,让互动不产生冲突。而这是一件十分困难的事情。

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