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Fonte immagine: Visual China

Autore collaboratore |. Zhou Zihao

Editore |. Wang Weikai

Nota dell'editore:

DaIA aperta Il vaso di Pandora dell'intelligenza artificiale generativa è stato aperto. I modelli di grandi dimensioni saranno ancora la tendenza più in voga nel 2024. Luogo di nascita della tecnologia, la Silicon Valley è inondata di talenti. Qualsiasi organizzazione eccellente deve aver trovato un metodo e gli strumenti corrispondenti per stimolare al massimo la creatività di ciascun individuo. Ma ancora più importante, cattura quei fugaci momenti di genio. "AI Lightyear" registra i cambiamenti attuali nelle grandi aziende modello in patria e all'estero intervistando i dipendenti di alcune aziende di intelligenza artificiale: dove sono i talenti che controlleranno il futuro? E' per il secondo articolo.

Percorrendo quasi 40 miglia da Sunnyvale al centro di San Francisco, Zhao Ming, uno studente di master presso l'Università di Stanford, parteciperà a un evento di venture capital sull'intelligenza artificiale. Questa è la traccia delle attività di Zhao Ming in una sera del fine settimana di giugno.

L'evento è stato ospitato dai partner di un fondo locale in dollari della Silicon Valley. Tra i partecipanti figurano i fondatori di dozzine di startup di intelligenza artificiale e quasi 50 investitori in rappresentanza di diverse capitali. Durante l'evento, gli imprenditori sono saliti sul palco per vendere le loro idee agli investitori, mentre gli ingegneri dell'intelligenza artificiale osservavano il "mercato" tra il pubblico.

"Una scena del genere accade ogni settimana nella Silicon Valley", ha detto Zhao Ming all'autore di "AI Lightyear". Con l'aiuto di un amico, ha ottenuto un biglietto. Zhao Ming si è laureato in informatica alla Stanford University ed è ora determinato a entrare nel settore dell'intelligenza artificiale.

Non vede l'ora di conoscere più professionisti della tecnologia in questo evento per ottenere informazioni all'avanguardia nel settore. Tuttavia, ciò che lo ha sorpreso è stato che la metà degli oltre 400 partecipanti erano cinesi.

Mentre chiacchieravano, le identità di queste persone divennero gradualmente chiare: c’erano venture capitalist che volavano da Pechino per cercare opportunità di investimento; c’erano anche ingegneri informatici cinesi che avevano lavorato per Google, Microsoft, ecc.; alcuni cinesi che studiavano intelligenza artificiale nelle migliori università degli Stati Uniti.

Sono l’epitome del popolo cinese nella Silicon Valley. Un rapporto (2022) dell’americano McCropolo Think Tank mostra che tra i migliori ricercatori di intelligenza artificiale che lavoravano negli Stati Uniti a quel tempo, i ricercatori provenienti dalla Cina rappresentavano il 38% e gli americani rappresentavano il 37%. Nel 2019, queste due cifre erano ancora al 27% e al 31%.

I cinesi sono sempre stati la “spina dorsale” del circolo tecnologico della Silicon Valley. Ora, sotto la nuova ondata di intelligenza artificiale, che tipo di alti e bassi stanno vivendo i giovani cinesi nella Silicon Valley?

"Vai nella Silicon Valley, vai nel luogo più vicino alle nuove forze produttive."

"Molti dei tecnici dell'intelligenza artificiale nella Silicon Valley sono cinesi", ha detto Qin Tian all'autore.

È un Machine Learning Engineer (MLE) presso una nota azienda tecnologica nella Silicon Valley. Dopo aver conseguito un master in informatica in un'università TOP30 negli Stati Uniti nel 2019, ha iniziato a impegnarsi nella ricerca sugli algoritmi legati all'intelligenza artificiale nella Silicon Valley. Nel suo team, gli ingegneri cinesi rappresentano quasi il 40%. “Gli altri provengono principalmente dall’India, e alcuni sono europei dell’Est, dalla Romania e da altri paesi”.

Secondo un rapporto di Silicon Valley Indicators, la popolazione della Silicon Valley è composta principalmente da asiatici e bianchi e, tra la popolazione asiatica, i cinesi rappresentano la percentuale più alta. Nel 2022, i cinesi rappresentavano il 31% della popolazione asiatica, diventando uno dei gruppi asiatici più importanti della Silicon Valley. Prima di allora, molti degli amici cinesi di Qin Tian erano ingegneri del software.

Ma all’inizio del 2022,IA apertaDopo il rilascio delle ultime versioni di GPT3 e DALL-E 2, questa situazione si è interrotta e molte persone hanno iniziato a passare all'intelligenza artificiale.

Prendiamo ad esempio Qin Tian. In precedenza, la sua linea di business stava ancora sviluppando un'applicazione per fotocamera mobile con funzioni di intelligenza artificiale. Entro giugno 2022, l’azienda ha improvvisamente annunciato un aggiustamento strategico, eliminando la sua linea di prodotti vecchia di quasi cinque anni e passando al settore dei modelli di grandi dimensioni.

In effetti, questo tipo di aggiustamento non è raro nel 2022. Quell’anno, molti giganti della tecnologia nella Silicon Valley, come Meta, Adobe e Google, apportarono importanti modifiche aziendali e svilupparono il campo dei grandi modelli di intelligenza artificiale, seguendo le orme di OpenAI. Questo cambiamento ha anche spinto un gran numero di ingegneri del software a fluire nel settore dell’intelligenza artificiale, molti dei quali sono cinesi.

Zhang Yu, laureato alla Carnegie Mellon University, attualmente lavora presso la società madre di GoogleAutopilotaaziendaViaMo Work, responsabile della ricerca e dello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale montati su veicoli. Zhang Yu ha introdotto,ChatGPT-4 Dopo la sua apparizione, Waymo ha vissuto un’ondata di dimissioni e anche alcuni colleghi cinesi hanno scelto di andarsene. "Il tasso di turnover è variabile e alcuni gruppi potrebbero perdere una persona a settimana", ha detto Zhang Yu.

La maggior parte di questi colleghi sono passati ad aziende tecnologiche impegnate nella ricerca e nello sviluppo di grandi modelli linguistici, oppure sono tornati a Google per essere responsabili della ricerca e dello sviluppo dell’IA di altri prodotti. Zhang Yu si è lamentato: “Nella Silicon Valley,GPT È diventato un campo più popolare della guida autonoma. "

A questa ondata di intelligenza artificiale si uniscono non solo i “vecchi ingegneri” che hanno lavorato duramente nella Silicon Valley per molti anni, ma anche i “nuovi arrivati” che vengono dalla Cina per mettersi al passo con la tendenza.

Shi Qi, 25 anni, è uno di loro. Nel maggio di quest'anno è volato a San Francisco dalla Cina e ha deciso di entrare a far parte di una start-up focalizzata sull'intelligenza artificiale. Shi Qi non è sicuro di quante persone come lui siano arrivate qui dalla Cina quest'anno, ma crede: "Il talento e il capitale confluiranno sempre nei luoghi con la produttività più avanzata".

La decisione di Shiqi di venire nella Silicon Valley non è stata impulsiva. Prima di allora, era un ingegnere informatico. Dopo la laurea nel 2021, ha lavorato in un'importante azienda Internet nazionale. All'inizio, Shi Qi, che era nuovo sul posto di lavoro, voleva "mostrare il suo talento in modo flessibile" il più possibile nel settore degli affari. Ma più tardi sentì sempre di più che il lavoro reale si discostava dalle sue aspettative.

Intorno al 2022, la linea di prodotti di Shi Qi ha registrato una crescita stagnante: indipendentemente dal livello di ottimizzazione dell'esperienza del prodotto, il numero di utenti non avrebbe più registrato una crescita rivoluzionaria. "L'era delle azioni sembra essere davvero arrivata." Shi Qi sente di essere entrato presto in uno "stato di pensionamento". Mantiene il sistema ogni giorno e apporta alcune modifiche al codice in base alle esigenze, e basta.

I giorni in cui lavorava dalle 10 alle 6 e usciva dal lavoro in orario, non più 996, facevano sentire Shi Qi minacciato. Sebbene io sia "libero", significa anche che "è lo stesso con o senza di te".

Questa situazione lo ha spinto a pensare al lavoro part-time. Per caso, Shi Qi ha superato un colloquio con una start-up di intelligenza artificiale nel Michigan, negli Stati Uniti, e ha iniziato a lavorare da remoto per essa. Nella primavera del 2022, il capo dell'azienda ha improvvisamente inviato a Shi Qi un messaggio, dicendo che la società aveva ottenuto un nuovo modello, l'ultimo InstructGPT lanciato da OpenAI, e lo ha invitato a partecipare al test interno.

"Questo è completamente diverso dall'IA che ho visto prima." sospirò Shi Qi. Sebbene GPT-3 sia uscito già nel 2020, InstructGPT utilizza l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF) per generare risposte più coerenti con le preferenze e le intenzioni umane. Shi Qi ha avuto un'intuizione: "Potrebbe portare qualcosa di diverso".

Da allora, l’azienda di Shi Qi ha iniziato ad accedere a questo modello linguistico su larga scala per sviluppare nuovi prodotti. Ciò fece anche sentire a Shi Qi il divario nella promozione dell’intelligenza artificiale tra Cina e Stati Uniti: a quel tempo, pochi ingegneri del software intorno a Shi Qi erano stati esposti al GPT e nessuno in ufficio parlava della carta del trasformatore. Ma negli Stati Uniti, OpenAI è diventato un tema caldo tra le principali aziende tecnologiche.

Shi Qi ha ricordato che il primo gruppo di ingegneri in Cina che ha prestato attenzione a GPT amava visitare GitHub (comunità open source). A quel tempo, alcuni ingegneri del continente iniziarono ad accedere all'API di GPT e a creare alcune applicazioni shell. Ma è stato solo con il rilascio di GPT-3.5 alla fine del 2022 che i grandi modelli domestici hanno cominciato a essere ricercati dal capitale. Nel 2023, i media dicono anche che sia entrato nella "Battaglia dei 100 modelli".

Alla fine del 2023, Shi Qi ha scelto di dimettersi. Vista la sua precedente esperienza nel lavoro a distanza, ha ricevuto un invito dalla sua attuale azienda. "Vai nella Silicon Valley, vai nel posto più vicino alla nuova produttività."

Modello di grande volume aziendale, la start-up lotta per il lato B

Da quando l’azienda ha puntato tutto sull’intelligenza artificiale, Qin Tian ha ritenuto che la pressione sul lavoro fosse aumentata.

Prima dell’estate del 2022, l’atmosfera lavorativa era relativamente rilassata. Secondo Qin Tian, ​​“ciò è dovuto alle barriere concorrenziali lasciate dalla precedente era dell’informazione”. È responsabile dello sviluppo del back-end e esce dal lavoro ogni giorno alla stessa ora. Non c'è molta pressione per rilasciare nuovi prodotti. "I vecchi prodotti Internet mantengono le entrate ed è normale che i nuovi prodotti vengano rilasciati dopo 2-3 anni."

Al giorno d’oggi, le principali aziende tecnologiche della Silicon Valley non osano rallentare nella competizione dell’intelligenza artificiale. L'adeguamento della linea di business ha reso la vita quotidiana di Qin Tian più compatta. Uscire dal lavoro alle 23 è diventata la norma e fare gli straordinari nei fine settimana è diventato inevitabile.

I progressi di OpenAI sull'AIGC sono stati troppo rapidi, esercitando molta pressione su altre aziende della Silicon Valley. Nel febbraio 2024, dopo che OpenAI ha rilasciato Sora, il prezzo delle azioni della società di Qin Tian ha subito un violento colpo. In una sola primavera il prezzo è sceso di oltre il 30%. Nell'ultimo anno il mercato dei capitali era ancora pieno di fiducia nell'adeguamento strategico dell'azienda. Per un certo periodo il prezzo delle azioni è addirittura aumentato di oltre il 60%.

Di fronte alla concorrenza di importanti produttori come OpenAI, l'azienda di Qin Tian ha accelerato il ritmo degli aggiornamenti dei prodotti e accorciato il ciclo di rilascio ad almeno una volta ogni sei mesi per garantire che l'azienda rimanga competitiva in questa ondata di innovazione tecnologica ed eviti di essere fotografata su la spiaggia. .

"I prodotti devono essere iterati a un ritmo accelerato e, allo stesso tempo, devono essere ricercati documenti più all'avanguardia." Qin Tian ha affermato che nella Silicon Valley è in corso una nuova corsa agli armamenti tecnologici. Qin Tian è principalmente responsabile dello sviluppo di modelli multimodali di grandi dimensioni (MLLM). In poche parole, consente al modello di accettare input di linguaggio, video, audio e altri dati contemporaneamente, in modo da comprendere e generare più contenuti. in modo completo.

Il campo della multimodalità è una nuova miniera in attesa di essere esplorata dagli ingegneri dell’intelligenza artificiale. Un documento di settore pubblicato a maggio ha dimostrato che la riduzione del consumo di risorse, l’espansione della sua applicabilità e la riduzione al minimo del degrado delle prestazioni sono oggi i principali obiettivi di ricerca e sviluppo dei MLLM.

Recentemente, MLVU, un benchmark di valutazione della comprensione di video lunghi multi-task proposto da China Wisdom e molte università nazionali, ha valutato 20 degli ultimi modelli multimodali di grandi dimensioni popolari e ha scoperto che il tasso di precisione a selezione singola del GPT-4 al primo posto era insufficiente al 65%, i modelli esistenti devono ancora affrontare enormi sfide nella comprensione dei video lunghi.

"Dobbiamo prestare costantemente attenzione all'emergere di nuove tecnologie per affrontare questo nuovo campo", ha affermato Qin Tian. Ad esempio, quando l’architettura dell’algoritmo DIT (Diffusion Transformer) utilizzata da Open AI genera video migliori, Qin Tian e i suoi colleghi lo seguiranno immediatamente per determinare la direzione dell’iterazione del prodotto.

Le grandi aziende stanno avanzando rapidamente sulla strada dei grandi modelli e anche le startup densamente popolate della Silicon Valley stanno allestendo i propri campi di intelligenza artificiale.

Secondo l’osservazione di Shi Qi, molte start-up della Silicon Valley stanno sviluppando linee di prodotti di fascia B, che potrebbero essere legate al background passato dei capi di queste aziende nelle grandi aziende. "Possono utilizzare le connessioni accumulate sul lavoro per aprire canali commerciali più rapidamente", ha affermato Shi Qi.

Oggi, Shi Qi e il suo team stanno sviluppando uno strumento di sviluppo end-to-end per le aziende per migliorare l’efficienza del lavoro dei programmatori attraverso l’intelligenza artificiale. Nel settembre dello scorso anno, Microsoft ha lanciato anche un'applicazione simile "copilot". La speranza è quella di realizzare uno scenario in cui gli sviluppatori possano chiedere a questi assistenti di programmazione di completare il proprio lavoro durante la scrittura del codice.

"Migliorare l'efficienza tecnologica è la direzione competitiva di molte start-up negli Stati Uniti", ha affermato Shi Qi, e end-to-end significa creare un flusso di lavoro automatizzato. L'intero processo è completamente implementato dall'intelligenza artificiale e i clienti devono solo prestare attenzione se i risultati finali generati soddisfano le aspettative. "Se vogliamo superare in curva, dobbiamo pensare di più alla concorrenza differenziata con queste grandi aziende", ha detto Shi Qi.

Ma alcuni problemi tecnici devono ancora essere affrontati dagli ingegneri della Silicon Valley. Dal punto di vista di Shiqi, migliorare l’accuratezza del prodotto è un punto tecnico che deve urgentemente superare. Diversi scenari utente hanno standard di accuratezza diversi.

Per i prodotti di fascia C incentrati sulla compagnia emotiva dell'utente, un tasso di precisione del 70% potrebbe essere sufficiente. Ma per le esigenze a livello aziendale, l’80% è l’obiettivo che stanno perseguendo. Ciò li costringe anche a trovare dati della knowledge base più accurati per l'addestramento del modello.

Per competere è inevitabile bruciare denaro. Per l'azienda di Shi Qi, ogni volta che serve un'azienda, anche se si tratta di un progetto su piccola scala, il costo mensile di inferenza è di migliaia di dollari. "Il costo di un singolo progetto di questo tipo, in un paese in via di sviluppo, equivale allo stipendio mensile di un ingegnere di algoritmi a tempo pieno."

Di fronte ai costi elevati, Shi Qi ha dichiarato francamente che la società non ha ancora raggiunto la redditività, ma recentemente un certo numero di aziende considerevoli hanno firmato contratti di servizio con loro e si aspettano di raggiungere la redditività in un anno. "Almeno pagare è un segno positivo", ha detto Shi Qi.

Licenziamenti, imprenditorialità e ritorno in Cina: il trio della Silicon Valley

Secondo le statistiche del Silicon Valley Index, dal 2019 al 2023, nella Silicon Valley e nell’area di San Francisco sono nate quasi 3.000 startup, raggiungendo un livello record. Tra questi si possono vedere i nomi di molti amministratori delegati cinesi. Attualmente, quattro società di intelligenza artificiale fondate in Cina – Scale AI, Cognition AI, Imbue e Cresta – si sono aggiunte ai ranghi degli unicorni, con una valutazione totale di oltre 18 miliardi di dollari.

Nella Silicon Valley non sono mai mancati i miti sulla ricchezza imprenditoriale, ma di fronte alla concorrenza spietata, l’imprenditorialità significa anche rischi. Nella cerchia di amici di Qin Tian, ​​c'è ancora un piccolo numero di ingegneri cinesi che hanno lasciato le grandi fabbriche per avviare un'attività in proprio, e molte persone scelgono ancora di aspettare e vedere.

Allo stesso tempo, la Silicon Valley ha vissuto un’ondata prolungata di licenziamenti negli ultimi due anni, proprio mentre l’intelligenza artificiale ha suscitato una nuova ondata di entusiasmo nei mercati dei capitali.

Aria, che lavora nella Silicon Valley, ha rivelato all'autore di "AI Light Years" che molti colleghi cinesi intorno a lei sono stati colpiti da questa ondata di licenziamenti. Secondo lei, gli ingegneri licenziati sono principalmente impegnati nella scrittura di codici di base o nel debugging e in altri lavori di debug. Ovviamente, questo è un tipo di lavoro che può essere facilmente sostituito dall’intelligenza artificiale.

Secondo le stime dell’employee tracker Layoffs.fyi, dall’inizio del 2022 sono stati tagliati più di 400.000 posti di lavoro nel settore tecnologico. Un altro dato è che tra il 2022 e il 2023, il numero totale di licenziamenti globali da parte delle aziende tecnologiche statunitensi supererà i 500.000. Si tratta del più grande numero di licenziamenti nel settore tecnologico dalla crisi finanziaria del 2008.

Anche Qin Tian ritiene chiaramente che ci saranno molte meno opportunità di lavoro nella Silicon Valley nel 2024 rispetto al 2019.

Alla fine dello scorso anno, il tasso di inflazione statunitense era inferiore al 3% su base annua, ovvero quasi la metà rispetto al 6% dell’inizio del 2023. CGC, una società di analisi occupazionale della Silicon Valley, ha spiegato che dopo il calo del tasso di inflazione, le aziende tecnologiche non avranno spazio per aumentare i prezzi e non saranno in grado di migliorare le prestazioni attraverso l’aumento dei prezzi. I licenziamenti diventeranno l’opzione più diretta per controllare le spese.

"Un ingegnere cinese licenziato da Google una volta venne nella nostra azienda per un colloquio", ha detto Shi Qi all'autore di "AI Lightyear", ma alla fine la sua azienda non lo ha assunto. Secondo Qin Tian, ​​nella Silicon Valley, lo stipendio medio annuo di un ingegnere ricercatore di algoritmi di intelligenza artificiale che ha lavorato per circa tre anni è di circa 450.000 dollari, una spesa considerevole per molte start-up.

"L'ondata di licenziamenti ha scoraggiato molti cinesi che nutrono sogni imprenditoriali dall'agire", ha detto Qin Tian.

D'altro canto, le rigide norme sui visti fanno sì che manchi loro anche la "libertà di scelta". Secondo le norme statunitensi sull’immigrazione, prima di ottenere la carta verde, i disoccupati titolari di un visto di tirocinio OPT o di un visto di lavoro H-1B devono trovare un nuovo lavoro entro 60 o 90 giorni, altrimenti correranno il rischio di essere rimpatriati nel loro paese d’origine. Paese.

Se l’impresa fallisce, la disoccupazione potrebbe impedire loro di rimanere nella Silicon Valley. Aria ritiene che questo non sia il momento adatto per avviare un'attività di intelligenza artificiale. Similmente alla situazione affrontata da molte aziende cinesi di intelligenza artificiale, nella Silicon Valley "come ottenere una buona commercializzazione dei prodotti di intelligenza artificiale è ancora un problema".

Oltreoceano, in Cina, l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale sembra aver appena raggiunto il suo apice. Non molto tempo fa, si è appena conclusa a Shanghai la Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale. Trovandosi in un paese straniero e limitato dalla sua energia lavorativa, Qin Tian presta meno attenzione ai nuovi sviluppi nello sviluppo dell'industria nazionale dell'intelligenza artificiale, ma ritiene che gli studiosi nazionali siano già molto avanzati nella ricerca sugli algoritmi di intelligenza artificiale.

Nelle classifiche mondiali dei modelli open source pubblicate da Hugging Face, la più grande comunità di modelli open source di grandi dimensioni al mondo, un certo numero di modelli open source provenienti dalla Cina un tempo occupavano la prima linea.

Tuttavia, Qin Tian non ha intenzione di tornare in Cina per lo sviluppo a breve termine. Crede che la potenza di calcolo sia fondamentale per l’addestramento di modelli di grandi dimensioni e che la mancanza di potenza di calcolo avanzata è sempre stata un problema per le aziende cinesi di intelligenza artificiale. risolvere.

Nell'agosto 2022, Nvidia ha ricevuto un avviso dagli Stati Uniti che richiedeva di interrompere l'esportazione di chip A100 e H100 in Cina.

Il 17 luglio di quest’anno, Bloomberg ha riferito che l’amministrazione Biden stava valutando se introdurre regolamenti rafforzati che consentissero controlli sui prodotti stranieri che utilizzano qualsiasi tecnologia di fabbricazione americana. Mirerà alle operazioni in Cina di aziende come la giapponese Tokyo Electron e ASML, che rendono i macchinari per la produzione di chip cruciali per il settore.

Fattori geopolitici hanno reso molti talenti tecnici dell’intelligenza artificiale nella Silicon Valley dubbiosi sul loro sviluppo occupazionale dopo il ritorno in Cina.

"Anche se la concorrenza per il lavoro è feroce, non puoi rinunciare ad andare nella Silicon Valley." Zhao Ming, uno studente di master presso l'Università di Stanford, si è lamentato con l'autore del fatto che molti studenti di master di intelligenza artificiale negli Stati Uniti considerano studiare negli Stati Uniti. come prima scelta. Per questo motivo, molti studenti seguiranno le ultime attività di scambio del settore su piattaforme di attività come "luma". A suo avviso, trovare lavoro attraverso i social network è attualmente la scorciatoia più realistica nella Silicon Valley.

Nel maggio di quest’anno, allo Yabuli Forum, Ding Jian, amministratore delegato e partner di Jinshajiang Venture Capital, ha affermato che in passato oltre il 70% degli studenti laureati in IA della Silicon Valley poteva tornare in Cina, ma ora non ce n’è quasi più.

"Anche se non puoi garantire una carta verde, avere esperienza di lavoro nella Silicon Valley non è sicuramente una brutta cosa", ha detto Zhao Ming.

(Zhao Ming, Qin Tian, ​​​​Zhang Yu Shiqi sono tutti pseudonimi)