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Bildquelle: Visual China

Mitwirkender Autor |. Zhou Zihao

Herausgeber |. Wang Weikai

Anmerkung der Redaktion:

seitOpenAI Die Büchse der Pandora der generativen KI ist geöffnet. Große Modelle werden auch 2024 der heißeste Trend sein. Als Geburtsort der Technologie ist Silicon Valley voller Talente. Jede exzellente Organisation muss eine Methode und entsprechende Werkzeuge gefunden haben, um die Kreativität jedes Einzelnen bestmöglich zu fördern. Aber was noch wichtiger ist: Halten Sie diese flüchtigen Momente des Genies fest. „AI Lightyear“ erfasst die aktuellen Veränderungen in großen Modellunternehmen im In- und Ausland, indem es Mitarbeiter einiger KI-Unternehmen befragt: Wo sind die Talente, die die Zukunft bestimmen werden? Es ist für den zweiten Artikel.

Zhao Ming, ein Masterstudent an der Stanford University, fährt fast 40 Meilen von Sunnyvale in die Innenstadt von San Francisco und nimmt an einer KI-Risikokapitalveranstaltung teil. Dies ist Zhao Mings Aktivitätstrack an einem Wochenendabend im Juni.

Gastgeber der Veranstaltung waren Partner eines lokalen Dollarfonds im Silicon Valley. Zu den Teilnehmern zählen die Gründer von Dutzenden von KI-Startups und fast 50 Investoren aus verschiedenen Hauptstädten. Während der Veranstaltung betraten Unternehmer die Bühne, um ihre Ideen an Investoren zu verkaufen, während KI-Ingenieure im Publikum den „Markt“ beobachteten.

„Eine solche Szene passiert jede Woche im Silicon Valley“, sagte Zhao Ming dem Autor von „AI Lightyear“. Mit Hilfe eines Freundes bekam er ein Ticket. Zhao Ming studierte Informatik an der Stanford University und ist nun fest entschlossen, in die KI-Branche einzusteigen.

Er freut sich darauf, bei dieser Veranstaltung weitere Technologiepraktiker kennenzulernen, um aktuelle Informationen der Branche zu erhalten. Was ihn jedoch überraschte, war, dass die Hälfte der über 400 Teilnehmer Chinesen waren.

Während sie sich unterhielten, wurde die Identität dieser Leute nach und nach klar: Es gab Risikokapitalgeber, die aus Peking einflogen, um nach Investitionsmöglichkeiten zu suchen; es gab auch chinesische Softwareentwickler, die viele Jahre lang für Google, Microsoft usw. gearbeitet hatten; Einige Chinesen studierten KI an Top-Universitäten in den Vereinigten Staaten.

Sie sind der Inbegriff des chinesischen Volkes im Silicon Valley. Ein Bericht (2022) des amerikanischen McCropolo Think Tank zeigt, dass unter den damals in den Vereinigten Staaten tätigen Top-Forschern für künstliche Intelligenz 38 % Forscher aus China und 37 % Amerikaner ausmachten. Im Jahr 2019 lagen diese beiden Werte noch bei 27 % und 31 %.

Die Chinesen waren schon immer das „Rückgrat“ des Technologiekreises im Silicon Valley. Welche Höhen und Tiefen erleben chinesische junge Menschen im Silicon Valley nun angesichts der neuen KI-Welle?

„Gehen Sie ins Silicon Valley, gehen Sie dorthin, wo die neuen Produktivkräfte am nächsten sind.“

„Viele der KI-Techniker im Silicon Valley sind Chinesen“, sagte Qin Tian dem Autor.

Er ist Machine Learning Engineer (MLE) bei einem bekannten Technologieunternehmen im Silicon Valley. Nach seinem Master-Abschluss in Informatik an einer TOP30-Universität in den USA im Jahr 2019 begann er im Silicon Valley, sich mit der KI-bezogenen Algorithmenforschung zu beschäftigen. In seinem Team machen fast 40 % chinesische Ingenieure aus: „Die anderen kommen hauptsächlich aus Indien, einige sind Osteuropäer aus Rumänien und anderen Ländern.“

Laut einem Bericht von Silicon Valley Indicators besteht die Bevölkerung des Silicon Valley hauptsächlich aus Asiaten und Weißen, wobei unter der asiatischen Bevölkerung Chinesen den höchsten Anteil ausmachen. Im Jahr 2022 machten Chinesen 31 % der asiatischen Bevölkerung aus und entwickelten sich zu einer der wichtigsten asiatischen Gruppen im Silicon Valley. Davor waren viele chinesische Freunde von Qin Tian Softwareentwickler.

Aber zu Beginn des Jahres 2022OpenAINach der Veröffentlichung der neuesten Versionen von GPT3 und DALL-E 2 wurde diese Situation durchbrochen und viele Menschen begannen mit der Umstellung auf KI.

Nehmen wir als Beispiel Qin Tian. Sein Geschäftsbereich entwickelte zuvor noch eine mobile Kameraanwendung mit KI-Funktionen. Im Juni 2022 kündigte das Unternehmen plötzlich eine strategische Anpassung an, kündigte die Abschaffung seiner fast fünf Jahre alten Produktlinie und verlagerte sich auf den Bereich der Großmodelle.

Tatsächlich ist eine solche Anpassung im Jahr 2022 keine Seltenheit. In diesem Jahr nahmen viele Technologiegiganten im Silicon Valley, wie Meta, Adobe und Google, große geschäftliche Anpassungen vor und entwickelten den Bereich der großen KI-Modelle und traten damit in die Fußstapfen von OpenAI. Dieser Wandel hat auch dazu geführt, dass eine große Zahl von Softwareentwicklern, viele davon Chinesen, in den Bereich der künstlichen Intelligenz strömen.

Zhang Yu, Absolventin der Carnegie Mellon University, arbeitet derzeit bei der Muttergesellschaft von GoogleAutopilotUnternehmenWaymo Arbeit, verantwortlich für die Forschung und Entwicklung fahrzeugmontierter KI-Systeme. Zhang Yu stellte vor:ChatGPT-4 Nach seinem Aufkommen erlebte Waymo eine Welle von Rücktritten, und auch einige chinesische Kollegen entschieden sich, das Unternehmen zu verlassen. „Die Fluktuationsrate ist unterschiedlich und einige Gruppen verlieren möglicherweise eine Person pro Woche“, sagte Zhang Yu.

Die meisten dieser Kollegen sind zu Technologieunternehmen gewechselt, die sich mit der Forschung und Entwicklung großer Sprachmodelle beschäftigen, oder sind zu Google zurückgekehrt, um für die KI-Forschung und Entwicklung anderer Produkte verantwortlich zu sein. Zhang Yu beklagte: „Im Silicon ValleyGPT Es ist zu einem populäreren Bereich geworden als autonomes Fahren. "

Dieser KI-Welle schließen sich nicht nur „alte Ingenieure“ an, die viele Jahre lang hart im Silicon Valley gearbeitet haben, sondern auch „Neulinge“, die aus China kommen, um mit dem Trend Schritt zu halten.

Shi Qi, 25, ist einer von ihnen. Im Mai dieses Jahres flog er von China nach San Francisco und beschloss, einem Start-up-Unternehmen mit Schwerpunkt auf KI beizutreten. Shi Qi ist sich nicht sicher, wie viele Menschen wie er dieses Jahr aus China hierher gekommen sind, aber er glaubt: „Talent und Kapital werden immer dorthin fließen, wo die Produktivität am höchsten ist.“

Shiqis Entscheidung, ins Silicon Valley zu kommen, war keine impulsive Entscheidung. Davor war er Softwareentwickler. Nach seinem Hochschulabschluss im Jahr 2021 arbeitete er in einem großen inländischen Internetunternehmen. Zunächst wollte Shi Qi, der neu am Arbeitsplatz war, „seine Talente so flexibel wie möglich im Geschäftsbereich zur Schau stellen“. Doch später spürte er immer mehr, dass die eigentliche Arbeit von seinen Erwartungen abwich.

Um das Jahr 2022 herum verzeichnete die Produktlinie von Shi Qi ein stagnierendes Wachstum: Ganz gleich, wie stark die Produkterfahrung optimiert wurde, die Zahl der Nutzer würde kein bahnbrechendes Wachstum mehr verzeichnen. „Die Aktienära scheint wirklich angekommen zu sein.“ Shi Qi hat das Gefühl, dass er vorzeitig in den „Ruhestand“ eingetreten ist. Er wartet das System jeden Tag und nimmt je nach Bedarf einige Codeänderungen vor.

Die Tage, an denen er von 10 bis 18 Uhr arbeitete und pünktlich von der Arbeit kam (nicht mehr 996), gaben Shi Qi das Gefühl, bedroht zu sein. Obwohl ich „frei“ bin, bedeutet das auch, dass „es mit dir und ohne dich dasselbe ist.“

Diese Situation veranlasste ihn, auf die Idee einer Teilzeitbeschäftigung zu kommen. Durch Zufall erhielt Shi Qi ein Vorstellungsgespräch bei einem KI-Start-up-Unternehmen in Michigan, USA, und begann, remote für dieses zu arbeiten. Im Frühjahr 2022 schickte der Firmenchef Shi Qi plötzlich eine Nachricht, dass das Unternehmen ein neues Modell, das neueste von OpenAI eingeführte InstructGPT, erhalten habe, und lud ihn ein, am internen Test teilzunehmen.

„Das ist völlig anders als die KI, die ich zuvor gesehen habe.“ Obwohl GPT-3 bereits 2020 auf den Markt kam, nutzt InstructGPT Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF), um Antworten zu generieren, die besser mit menschlichen Vorlieben und Absichten übereinstimmen. Shi Qi hatte eine Intuition: „Es könnte etwas anderes bringen.“

Seitdem hat das Unternehmen von Shi Qi damit begonnen, in großem Umfang auf dieses Sprachmodell zurückzugreifen, um neue Produkte zu entwickeln. Dadurch spürte Shi Qi auch die Lücke in der KI-Förderung zwischen China und den Vereinigten Staaten: Zu dieser Zeit waren nur wenige der Softwareentwickler um Shi Qi mit GPT in Berührung gekommen, und niemand im Büro sprach über das Transformer-Papier. Aber in den Vereinigten Staaten ist OpenAI zu einem heißen Thema bei großen Technologieunternehmen geworden.

Shi Qi erinnerte daran, dass die ersten Ingenieure in China, die GPT Beachtung schenkten, gerne GitHub (Open-Source-Community) besuchten. Zu dieser Zeit begannen einige Ingenieure auf dem Festland, auf die API von GPT zuzugreifen und einige Shell-Anwendungen zu erstellen. Doch erst mit der Veröffentlichung von GPT-3.5 Ende 2022 begannen große inländische Modelle beim Kapital nachgefragt zu werden. Auch im Jahr 2023 wird sie von den Medien als „Battle of 100 Models“ bezeichnet.

Ende 2023 entschied sich Shi Qi, zurückzutreten. Aufgrund seiner bisherigen Erfahrung in der Fernarbeit erhielt er eine Einladung von seinem aktuellen Unternehmen. „Gehen Sie ins Silicon Valley, gehen Sie an den Ort, der der neuen Produktivität am nächsten kommt.“

Modell mit großem Unternehmensvolumen, Start-up-Unternehmen kämpft um die B-Seite

Seitdem das Unternehmen voll auf KI gesetzt hat, hat Qin Tian den Eindruck, dass der Arbeitsdruck zugenommen hat.

Vor dem Sommer 2022 sei die Arbeitsatmosphäre relativ entspannt gewesen, so Qin Tian, ​​„das liegt an den Wettbewerbshürden, die aus dem vorherigen Informationszeitalter übrig geblieben sind.“ Er ist für die Backend-Entwicklung verantwortlich und macht jeden Tag zur gleichen Zeit Feierabend. Es besteht kein großer Druck, neue Produkte herauszubringen, und es ist normal, dass neue Produkte nach 2-3 Jahren veröffentlicht werden Jahre."

Heutzutage dürfen die großen Technologieunternehmen im Silicon Valley im KI-Wettbewerb nicht nachlassen. Durch die Anpassung des Geschäftsbereichs ist Qin Tians Alltag kompakter geworden. Das Feiern um 23 Uhr ist zur Norm geworden, und Überstunden am Wochenende sind unvermeidlich geworden.

Die Fortschritte von OpenAI bei AIGC waren zu schnell und setzten andere Unternehmen im Silicon Valley stark unter Druck. Im Februar 2024, nachdem OpenAI Sora veröffentlicht hatte, erlitt der Aktienkurs von Qin Tians Unternehmen einen heftigen Einbruch. In nur einem Frühjahr sank der Preis um mehr als 30 %. Im letzten Jahr war der Kapitalmarkt noch voller Vertrauen in die strategische Ausrichtung des Unternehmens. Zeitweise stieg der Aktienkurs sogar um mehr als 60 %.

Angesichts der Konkurrenz durch große Hersteller wie OpenAI hat das Unternehmen von Qin Tian das Tempo der Produktaktualisierungen beschleunigt und den Veröffentlichungszyklus auf mindestens alle sechs Monate verkürzt, um sicherzustellen, dass das Unternehmen in dieser Welle technologischer Innovationen wettbewerbsfähig bleibt und nicht fotografiert wird der Strand. .

„Produkte müssen schneller iteriert werden und gleichzeitig müssen mehr innovative Veröffentlichungen erforscht werden“, sagte Qin Tian, ​​dass im Silicon Valley ein neues Technologie-Wettrüsten stattfindet. Qin Tian ist hauptsächlich für die Entwicklung multimodaler großer Modelle (MLLMs) verantwortlich. Einfach ausgedrückt ermöglicht es dem Modell, die Eingabe von Sprache, Video, Audio und anderen Daten gleichzeitig zu akzeptieren, um Inhalte besser zu verstehen und zu generieren umfassend.

Der Bereich der Multimodalität ist eine neue Mine, die darauf wartet, von KI-Ingenieuren erkundet zu werden. Ein im Mai veröffentlichtes Branchenpapier zeigte, dass die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs bei gleichzeitiger Erweiterung seiner Anwendbarkeit und Minimierung von Leistungseinbußen heute die wichtigsten Forschungs- und Entwicklungsziele von MLLMs sind.

Kürzlich hat MLVU, ein von China Wisdom und vielen inländischen Universitäten vorgeschlagener Benchmark zur Bewertung des Verständnisses langer Videos mit mehreren Aufgaben, 20 der neuesten beliebten multimodalen großen Modelle bewertet und festgestellt, dass die Genauigkeitsrate bei Einzelauswahl dem erstplatzierten GPT-4 entspricht 65 % unzureichend war, stehen bestehende Modelle immer noch vor großen Herausforderungen beim Verständnis langer Videos.

„Wir müssen ständig auf die Entstehung neuer Technologien achten, um diesen neuen Bereich zu bewältigen.“ Wenn beispielsweise die von Open AI verwendete DIT-Algorithmusarchitektur (Diffusion Transformer) bessere Videos generiert, werden Qin Tian und seine Kollegen dies sofort verfolgen, um die Richtung der Produktiteration zu bestimmen.

Große Unternehmen schreiten auf der großen Modellbahn rasant voran und auch die dicht besiedelten Start-up-Unternehmen im Silicon Valley errichten eigene KI-Camps.

Laut Shi Qis Beobachtung entwickeln viele Start-ups im Silicon Valley B-End-Produktlinien, was möglicherweise mit dem früheren Hintergrund der Chefs dieser Unternehmen in großen Unternehmen zusammenhängt. „Sie können die Kontakte, die sie bei der Arbeit aufgebaut haben, nutzen, um schneller Geschäftskanäle zu eröffnen“, sagte Shi Qi.

Heute entwickeln Shi Qi und sein Team ein End-to-End-Entwicklertool für Unternehmen, um die Arbeitseffizienz von Programmierern durch KI zu verbessern. Im September letzten Jahres startete Microsoft auch eine ähnliche Anwendung „Copilot“. Sie hoffen, ein Szenario zu realisieren, in dem Entwickler diese Programmierassistenten beim Schreiben von Code bitten können, ihre Arbeit effizienter zu erledigen.

„Die Verbesserung der Technologieeffizienz ist die Wettbewerbsrichtung vieler Start-up-Unternehmen in den Vereinigten Staaten, und End-to-End bedeutet die Schaffung eines automatisierten Arbeitsablaufs.“ Der gesamte Prozess wird vollständig durch KI umgesetzt und Kunden müssen lediglich darauf achten, ob die letztendlich generierten Ergebnisse den Erwartungen entsprechen. „Wenn wir in Kurven überholen wollen, müssen wir mehr über einen differenzierten Wettbewerb mit diesen großen Unternehmen nachdenken.“

Doch einige technische Probleme stehen den Ingenieuren im Silicon Valley immer noch bevor. Nach Ansicht von Shiqi ist die Verbesserung der Produktgenauigkeit ein technischer Punkt, den sie dringend durchbrechen müssen. Verschiedene Benutzerszenarien haben unterschiedliche Genauigkeitsstandards.

Für C-End-Produkte, die sich auf die emotionale Begleitung des Benutzers konzentrieren, kann eine Genauigkeitsrate von 70 % ausreichend sein. Aber für den Bedarf auf Unternehmensebene sind 80 % das angestrebte Ziel. Dies zwingt sie auch dazu, genauere Wissensdatenbankdaten für das Modelltraining zu finden.

Um wettbewerbsfähig zu sein, ist es unvermeidlich, Geld zu verbrennen. Für Shi Qis Unternehmen betragen die monatlichen Inferenzkosten jedes Mal, wenn es einem Unternehmen dient, selbst wenn es sich um ein kleines Projekt handelt, Tausende von Dollar. „Solche Einzelprojektkosten entsprechen in einem Entwicklungsland dem Monatsgehalt eines Vollzeit-Algorithmus-Ingenieurs.“

Angesichts der hohen Kosten erklärte Shi Qi offen, dass das Unternehmen noch keine Rentabilität erreicht habe, aber kürzlich eine Reihe größerer Unternehmen Serviceverträge mit ihnen unterzeichnet habe und sie damit rechnen, innerhalb eines Jahres profitabel zu sein. „Zumindest das Bezahlen ist ein positives Zeichen“, sagte Shi Qi.

Entlassungen, Unternehmertum und Rückkehr nach China: das Trio des Silicon Valley

Laut Statistiken des Silicon Valley Index wurden von 2019 bis 2023 fast 3.000 Start-ups im Silicon Valley und im Raum San Francisco gegründet und erreichten damit einen Rekordwert. Darunter sind die Namen vieler chinesischer CEOs zu sehen. Derzeit sind vier in China gegründete KI-Unternehmen – Scale AI, Cognition AI, Imbue und Cresta – mit einer Gesamtbewertung von mehr als 18 Milliarden US-Dollar in die Riege der Einhörner eingestiegen.

Im Silicon Valley hat es nie an Mythen über unternehmerischen Reichtum gemangelt, doch angesichts des Verdrängungswettbewerbs birgt Unternehmertum auch Risiken. Im Freundeskreis von Qin Tian gibt es immer noch eine kleine Anzahl chinesischer Ingenieure, die große Fabriken verlassen haben, um ihr eigenes Unternehmen zu gründen, und immer noch mehr Menschen entscheiden sich dafür, abzuwarten.

Gleichzeitig erlebte das Silicon Valley in den letzten zwei Jahren eine anhaltende Entlassungswelle, obwohl KI eine neue Welle der Begeisterung an den Kapitalmärkten ausgelöst hat.

Aria, die im Silicon Valley arbeitet, verriet der Autorin von „AI Light Years“, dass viele chinesische Kollegen in ihrem Umfeld von dieser Entlassungswelle betroffen seien. Ihrer Meinung nach sind die entlassenen Ingenieure hauptsächlich mit dem Schreiben oder Debuggen von grundlegendem Code und anderen Debugging-Arbeiten beschäftigt. Offensichtlich ist dies eine Art von Arbeit, die leicht durch KI ersetzt werden kann.

Nach Schätzungen des Beschäftigungstrackers Layoffs.fyi wurden seit Anfang 2022 mehr als 400.000 Stellen im Technologiesektor abgebaut. Eine weitere Daten besagen, dass zwischen 2022 und 2023 die Gesamtzahl der weltweiten Entlassungen durch US-amerikanische Technologieunternehmen 500.000 überschreiten wird. Dies ist die größte Entlassungswelle in der Technologiebranche seit der Finanzkrise 2008.

Auch Qin Tian ist klar davon überzeugt, dass es im Silicon Valley im Jahr 2024 deutlich weniger Jobmöglichkeiten geben wird als im Jahr 2019.

Ende letzten Jahres lag die Inflationsrate in den USA auf Jahresbasis einmal unter 3 %, was fast der Hälfte gegenüber 6 % zu Beginn des Jahres 2023 entspricht. CGC, ein Beschäftigungsanalyseunternehmen aus dem Silicon Valley, erklärte, dass Technologieunternehmen nach dem Rückgang der Inflationsrate keinen Spielraum mehr für Preiserhöhungen haben und nicht in der Lage sein werden, ihre Leistung durch Preiserhöhungen zu verbessern. Entlassungen werden die direkteste Option zur Ausgabenkontrolle sein.

„Ein chinesischer Ingenieur, der von Google entlassen wurde, kam einmal zu einem Vorstellungsgespräch zu unserem Unternehmen“, erzählte Shi Qi dem Autor von „AI Lightyear“, aber sein Unternehmen stellte ihn am Ende nicht ein.“ Laut Qin Tian liegt im Silicon Valley das durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Algorithmus-Forschungsingenieurs, der etwa drei Jahre lang gearbeitet hat, bei etwa 450.000 US-Dollar, was für viele Start-up-Unternehmen eine erhebliche Ausgabe darstellt.

„Die Entlassungswelle hat viele Chinesen mit unternehmerischen Träumen davon abgehalten, Maßnahmen zu ergreifen“, sagte Qin Tian.

Andererseits fehlt ihnen durch die strengen Visabestimmungen auch die „Wahlfreiheit“. Gemäß den US-Einwanderungsbestimmungen müssen Arbeitslose mit einem OPT-Praktikumsvisum oder einem H-1B-Arbeitsvisum innerhalb von 60 oder 90 Tagen einen neuen Job finden, bevor sie eine Green Card erhalten, andernfalls besteht die Gefahr, dass sie in ihr Heimatland abgeschoben werden Land.

Wenn das Unternehmen scheitert, könnte die Arbeitslosigkeit sie daran hindern, im Silicon Valley zu bleiben. Aria glaubt, dass jetzt kein guter Zeitpunkt ist, um ein KI-Unternehmen zu gründen. Ähnlich wie bei vielen chinesischen KI-Unternehmen ist es im Silicon Valley immer noch ein Problem, eine gute Kommerzialisierung von KI-Produkten zu erreichen.

Auf der anderen Seite des Ozeans, in China, scheint die Begeisterung für KI gerade ihren Höhepunkt erreicht zu haben. Vor nicht allzu langer Zeit ging die Weltkonferenz für künstliche Intelligenz in Shanghai zu Ende. Da Qin Tian in einem fremden Land lebt und durch seine Arbeitsenergie eingeschränkt ist, schenkt er den neuen Entwicklungen in der Entwicklung der heimischen KI-Industrie weniger Aufmerksamkeit, glaubt jedoch, dass inländische Wissenschaftler in der KI-Algorithmusforschung bereits sehr weit fortgeschritten sind.

In der weltweiten Rangliste der Open-Source-Modelle, die von Hugging Face, der weltweit größten Open-Source-Community für große Modelle, veröffentlicht wurde, standen einst mehrere Open-Source-Modelle aus China an vorderster Front.

Qin Tian hat jedoch nicht vor, kurzfristig zur Entwicklung nach China zurückzukehren. Er glaubt, dass Rechenleistung für das Training großer Modelle von entscheidender Bedeutung ist und dass der Mangel an fortschrittlicher Rechenleistung für chinesische KI-Unternehmen schon immer ein Problem war lösen.

Im August 2022 erhielt Nvidia eine Mitteilung aus den USA, in der es aufgefordert wurde, den Export von A100- und H100-Chips nach China einzustellen.

Am 17. Juli dieses Jahres berichtete Bloomberg, dass die Biden-Regierung erwäge, strengere Vorschriften einzuführen, die die Kontrolle ausländischer Produkte ermöglichen würden, die jede in den USA hergestellte Technologie verwenden. Es wird auf die China-Aktivitäten von Unternehmen wie dem japanischen Unternehmen Tokyo Electron und ASML abzielen, die Chipherstellungsmaschinen für die Branche von entscheidender Bedeutung machen.

Geopolitische Faktoren haben dazu geführt, dass viele KI-technische Talente im Silicon Valley an ihrer Beschäftigungsentwicklung nach ihrer Rückkehr nach China zweifeln.

„Auch wenn der Jobwettbewerb hart ist, kann man nicht darauf verzichten, ins Silicon Valley zu gehen.“ Zhao Ming, ein Masterstudent an der Stanford University, beklagte gegenüber dem Autor, dass viele KI-Masterstudenten in den USA ein Studium in den USA in Betracht ziehen als ihre erste Wahl. Aus diesem Grund werden viele Studierende die neuesten Branchenaustauschaktivitäten auf Aktivitätsplattformen wie „luma“ verfolgen. Seiner Ansicht nach ist die Jobsuche über soziale Netzwerke derzeit die realistischste Abkürzung im Silicon Valley.

Im Mai dieses Jahres sagte Ding Jian, Geschäftsführer und Partner von Jinshajiang Venture Capital, auf dem Yabuli Forum, dass in der Vergangenheit mehr als 70 % der KI-Absolventen aus dem Silicon Valley nach China zurückkehren könnten, aber jetzt sei dies fast nicht mehr der Fall.

„Auch wenn man keine Green Card garantieren kann, ist es definitiv keine schlechte Sache, im Silicon Valley gearbeitet zu haben“, sagte Zhao Ming.

(Zhao Ming, Qin Tian, ​​​​Zhang Yu Shiqi sind alles Pseudonyme)