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Fuente de la imagen: Visual China

Autor colaborador |

Editor | Wang Weikai

Nota del editor:

desdeIA abierta Se ha abierto la caja de Pandora de la IA generativa. Los modelos grandes seguirán siendo la tendencia más candente en 2024. Como cuna de la tecnología, Silicon Valley está inundado de talentos. Cualquier organización excelente debe haber encontrado un método y las herramientas correspondientes para estimular al máximo la creatividad de cada individuo. Pero lo más importante es capturar esos fugaces momentos de genialidad. "AI Lightyear" registra los cambios actuales en las grandes empresas modelo nacionales y extranjeras entrevistando a empleados de algunas empresas de IA: ¿Dónde están los talentos que controlarán el futuro? Es para el segundo artículo.

Conduciendo casi 40 millas desde Sunnyvale hasta el centro de San Francisco, Zhao Ming, estudiante de maestría en la Universidad de Stanford, participará en un evento de capital de riesgo de IA. Esta es la actividad de Zhao Ming en una noche de fin de semana de junio.

Los socios de un fondo local en dólares de Silicon Valley fueron los anfitriones del evento. Entre los asistentes se encuentran los fundadores de decenas de nuevas empresas de inteligencia artificial y casi 50 inversores que representan diferentes capitales. Durante el evento, los empresarios subieron al escenario para vender sus ideas a los inversores, mientras los ingenieros de inteligencia artificial observaban el "mercado" entre la audiencia.

"Una escena así ocurre todas las semanas en Silicon Valley", le dijo Zhao Ming al autor de "AI Lightyear". Con la ayuda de un amigo consiguió una multa. Zhao Ming se especializó en informática en la Universidad de Stanford y ahora está decidido a ingresar a la industria de la inteligencia artificial.

Espera conocer más profesionales de la tecnología en este evento para obtener información de vanguardia en la industria. Sin embargo, lo que le sorprendió fue que la mitad de los más de 400 participantes eran chinos.

Durante el intercambio, las identidades de estas personas se fueron aclarando gradualmente: había capitalistas de riesgo que volaron desde Beijing en busca de oportunidades de inversión, también había ingenieros de software chinos que habían trabajado para Google, Microsoft, etc. Algunos estudiantes chinos que estaban estudiando IA en las mejores universidades de los Estados Unidos.

Son el epítome del pueblo chino en Silicon Valley. Un informe (2022) del McCropolo Think Tank de Estados Unidos muestra que entre los principales investigadores de inteligencia artificial que trabajaban en Estados Unidos en ese momento, los investigadores de China representaban el 38% y los estadounidenses el 37% de ellos. En 2019, estas dos cifras seguían siendo el 27% y el 31%.

Los chinos siempre han sido la “columna vertebral” del círculo tecnológico de Silicon Valley. Ahora, bajo la nueva ola de IA, ¿qué tipo de altibajos están experimentando los jóvenes chinos en Silicon Valley?

"Vaya a Silicon Valley, vaya al lugar más cercano a las nuevas fuerzas productivas".

"Muchos de los técnicos en inteligencia artificial de Silicon Valley son chinos", dijo Qin Tian al autor.

Es ingeniero de aprendizaje automático (MLE) en una reconocida empresa de tecnología en Silicon Valley. Después de graduarse de una universidad TOP30 en los Estados Unidos con una maestría en informática en 2019, comenzó a participar en la investigación de algoritmos relacionados con la IA en Silicon Valley. En su equipo, los ingenieros chinos representan casi el 40%. “Los demás son principalmente de la India y algunos son europeos del este de Rumania y otros países”.

Según un informe de Silicon Valley Indicators, la población de Silicon Valley está compuesta principalmente por asiáticos y blancos, y entre la población asiática, los chinos representan la mayor proporción. En 2022, los chinos representaban el 31% de la población asiática, convirtiéndose en uno de los grupos asiáticos más importantes de Silicon Valley. Antes de eso, muchos de los amigos chinos de Qin Tian eran ingenieros de software.

Pero a principios de 2022,IA abiertaDespués del lanzamiento de las últimas versiones de GPT3 y DALL-E 2, esta situación se resolvió y muchas personas comenzaron a transformarse a la IA.

Tomemos como ejemplo a Qin Tian. Anteriormente, su línea de negocios todavía estaba desarrollando una aplicación de cámara móvil con funciones de inteligencia artificial. En junio de 2022, la compañía anunció repentinamente un ajuste estratégico, cortando su línea de productos de casi cinco años y pasando al campo de modelos grandes.

De hecho, este tipo de ajuste no será infrecuente en 2022. Ese año, muchos gigantes tecnológicos de Silicon Valley, como Meta, Adobe y Google, realizaron importantes ajustes comerciales y desarrollaron el campo de los grandes modelos de IA, siguiendo los pasos de OpenAI. Este cambio también ha provocado que un gran número de ingenieros de software se incorporen al sector empresarial de la inteligencia artificial, muchos de los cuales son chinos.

Zhang Yu, graduado de la Universidad Carnegie Mellon, trabaja actualmente en la empresa matriz de Google.Piloto automáticocompañíaWaymo Trabajo, responsable de la investigación y desarrollo de sistemas de IA montados en vehículos. Zhang Yu presentó,ChatGPT-4 Tras su aparición, Waymo experimentó una ola de dimisiones y algunos colegas chinos también optaron por marcharse. "La tasa de rotación es variable y algunos grupos pueden perder una persona por semana", dijo Zhang Yu.

La mayoría de estos colegas se han pasado a empresas de tecnología dedicadas a la investigación y el desarrollo de grandes modelos de lenguaje, o han regresado a Google para ser responsables de la investigación y el desarrollo de IA de otros productos. Zhang Yu se lamentó: “En Silicon Valley,GPT Se ha convertido en un campo más popular que la conducción autónoma. "

A esta ola de IA se unen no sólo los "viejos ingenieros" que han trabajado duro en Silicon Valley durante muchos años, sino también los "recién llegados" que vienen de China para ponerse al día con la tendencia.

Shi Qi, de 25 años, es uno de ellos. En mayo de este año, voló desde China a San Francisco y decidió unirse a una empresa de nueva creación centrada en la IA. Shi Qi no está seguro de cuántas personas como él han venido desde China este año, pero cree: "El talento y el capital siempre fluirán hacia los lugares con mayor productividad".

La decisión de Shiqi de venir a Silicon Valley no fue impulsiva. Antes de eso, fue ingeniero de software. Después de graduarse de la universidad en 2021, trabajó en una importante empresa nacional de Internet. Al principio, Shi Qi, que era nuevo en el lugar de trabajo, quería "mostrar sus talentos de manera flexible" tanto como fuera posible en la línea comercial. Pero más tarde sintió cada vez más que el trabajo real se desviaba de sus expectativas.

Alrededor de 2022, la línea de productos de Shi Qi cayó en un crecimiento estancado: no importaba cuánta optimización de la experiencia del producto se hiciera, la cantidad de usuarios ya no experimentaría un crecimiento revolucionario. "La era de las acciones parece haber llegado realmente". Shi Qi siente que ha entrado temprano en un "estado de jubilación". Mantiene el sistema todos los días y realiza algunas modificaciones en el código según las necesidades, y eso es todo.

Los días de trabajar de 10 a 6 y salir del trabajo a tiempo, ya no 996, hicieron que Shi Qi se sintiera amenazado. Aunque soy "libre", también significa que "es lo mismo contigo o sin ti".

Esta situación le impulsó a tener la idea de trabajar a tiempo parcial. Por casualidad, Shi Qi pasó una entrevista con una nueva empresa de inteligencia artificial en Michigan, EE. UU., y comenzó a trabajar de forma remota para ella. En la primavera de 2022, el jefe de la compañía de repente envió un mensaje a Shi Qi, diciéndole que la compañía había obtenido un nuevo modelo, el último InstructGPT lanzado por OpenAI, y lo invitó a unirse a la prueba interna.

"Esto es completamente diferente de la IA que he visto antes", suspiró Shi Qi. Aunque GPT-3 salió a la luz ya en 2020, InstructGPT utiliza el aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para generar respuestas que sean más consistentes con las preferencias e intenciones humanas. Shi Qi tuvo una intuición: "Podría aportar algo diferente".

Desde entonces, la empresa de Shi Qi ha comenzado a acceder a este modelo de lenguaje a gran escala para desarrollar nuevos productos. Esto también hizo que Shi Qi sintiera la brecha en la promoción de la IA entre China y Estados Unidos: en ese momento, pocos de los ingenieros de software alrededor de Shi Qi habían estado expuestos a GPT y nadie en la oficina hablaba sobre el papel transformador. Pero en Estados Unidos, OpenAI se ha convertido en un tema candente entre las principales empresas de tecnología.

Shi Qi recordó que al primer grupo de ingenieros en China que prestaron atención a GPT les encantaba visitar GitHub (comunidad de código abierto). En ese momento, algunos ingenieros del continente comenzaron a acceder a la API de GPT y a crear algunas aplicaciones de shell. Pero no fue hasta el lanzamiento de GPT-3.5 a finales de 2022 que el capital empezó a buscar grandes modelos nacionales. En 2023, los medios también lo llaman haber entrado en la "Batalla de los 100 Modelos".

A finales de 2023, Shi Qi optó por dimitir con su experiencia previa en trabajo remoto, recibió una invitación de su actual empresa. "Vaya a Silicon Valley, vaya al lugar más cercano a la nueva productividad", dijo.

Modelo de gran volumen de empresas y empresas de nueva creación luchan por el lado B

Desde que la empresa apostó por la IA, Qin Tian ha sentido que la presión laboral ha aumentado.

Antes del verano de 2022, el ambiente de trabajo era relativamente relajado. Según el entendimiento de Qin Tian, ​​“esto se debe a las barreras de competencia que quedaron de la era de la información anterior”. Es responsable del desarrollo back-end y sale del trabajo a la misma hora todos los días. No hay mucha presión para lanzar nuevos productos. "Los productos antiguos de Internet mantienen los ingresos y es normal que se lancen nuevos productos después de 2 o 3". años."

Hoy en día, las principales empresas de tecnología de Silicon Valley no se atreven a aflojar en la competencia de la IA. El ajuste de la línea de negocios ha hecho que la vida diaria de Qin Tian se vuelva más compacta. Salir del trabajo a las 11 de la noche se ha convertido en la norma y trabajar horas extras los fines de semana se ha vuelto inevitable.

El progreso de OpenAI en AIGC fue demasiado rápido, lo que ejerció mucha presión sobre otras empresas de Silicon Valley. En febrero de 2024, después de que OpenAI lanzara a Sora, el precio de las acciones de la empresa de Qin Tian sufrió un violento golpe. En tan solo una primavera, el precio bajó más del 30%. El año pasado, el mercado de capitales todavía estaba lleno de confianza en el ajuste estratégico de la empresa. Durante un tiempo, el precio de las acciones incluso subió más del 60%.

Frente a la competencia de los principales fabricantes como OpenAI, la empresa de Qin Tian ha acelerado el ritmo de las actualizaciones de productos y ha acortado el ciclo de lanzamiento a al menos una vez cada seis meses para garantizar que la empresa siga siendo competitiva en esta ola de innovación tecnológica y evite ser fotografiada en la playa. .

"Los productos deben iterarse a un ritmo acelerado y, al mismo tiempo, se deben investigar más artículos de vanguardia". Qin Tian dijo que se está llevando a cabo una nueva carrera armamentista tecnológica en Silicon Valley. Qin Tian es el principal responsable del desarrollo de grandes modelos multimodales (MLLM). En pocas palabras, permite que el modelo acepte entradas de idioma, video, audio y otros datos al mismo tiempo, para comprender y generar más contenido. exhaustivamente.

El campo de la multimodalidad es una nueva mina que espera ser explorada por los ingenieros de IA. Un artículo de la industria publicado en mayo mostró que reducir el consumo de recursos mientras se expande su aplicabilidad y se minimiza la degradación del rendimiento son los principales objetivos de investigación y desarrollo de los MLLM.

Recientemente, MLVU, un punto de referencia de evaluación de comprensión de video largo multitarea propuesto por China Wisdom y muchas universidades nacionales, evaluó 20 de los últimos modelos grandes multimodales populares y descubrió que la tasa de precisión de selección única del GPT-4 clasificado en primer lugar fue insuficiente, el 65%, los modelos existentes aún enfrentan enormes desafíos en la comprensión de videos largos.

"Necesitamos prestar atención constantemente a la aparición de nuevas tecnologías para abordar este nuevo campo", afirmó Qin Tian. Por ejemplo, cuando la arquitectura del algoritmo DIT (Diffusion Transformer) utilizada por Open AI genera mejores videos, Qin Tian y sus colegas lo rastrearán inmediatamente para determinar la dirección de la iteración del producto.

Las grandes empresas están avanzando rápidamente en la vía de los grandes modelos, y las empresas emergentes densamente pobladas de Silicon Valley también están estableciendo sus propios campos de inteligencia artificial.

Según la observación de Shi Qi, muchas empresas emergentes de Silicon Valley están desarrollando líneas de productos de gama B, lo que puede estar relacionado con los antecedentes de los jefes de estas empresas en las grandes empresas. "Pueden utilizar las conexiones que han acumulado en el trabajo para abrir canales comerciales más rápidamente", afirmó Shi Qi.

Hoy, Shi Qi y su equipo están desarrollando una herramienta de desarrollo de extremo a extremo para que las empresas mejoren la eficiencia del trabajo de los programadores a través de la IA. En septiembre del año pasado, Microsoft también lanzó una aplicación similar "copilot". Esperan implementar un escenario en el que los desarrolladores puedan pedir a estos asistentes de programación que completen su trabajo de manera más eficiente al escribir código.

"Mejorar la eficiencia tecnológica es la dirección competitiva de muchas empresas emergentes en los Estados Unidos", dijo Shi Qi, y de extremo a extremo significa crear un flujo de trabajo automatizado. Todo el proceso se implementa completamente mediante IA y los clientes solo deben prestar atención a si los resultados finales generados cumplen con las expectativas. "Si queremos adelantar en las curvas, debemos pensar más en una competencia diferenciada con estas grandes empresas".

Pero los ingenieros de Silicon Valley todavía enfrentan algunos problemas técnicos. En opinión de Shiqi, mejorar la precisión del producto es un punto técnico que deben superar con urgencia. Los diferentes escenarios de usuario tienen diferentes estándares de precisión.

Para los productos de gama C que se centran en el compañerismo emocional del usuario, una tasa de precisión del 70 % puede ser suficiente. Pero para las necesidades a nivel empresarial, el 80% es el objetivo que persiguen. Esto también los obliga a encontrar datos de base de conocimientos más precisos para el entrenamiento de modelos.

Para competir, es inevitable quemar dinero. Para la empresa de Shi Qi, cada vez que presta servicios a una empresa, incluso si se trata de un proyecto de pequeña escala, el costo de inferencia mensual es de miles de dólares. "El costo de un proyecto así, en un país en desarrollo, equivale al salario mensual de un ingeniero de algoritmos a tiempo completo".

Ante los altos costos, Shi Qi declaró con franqueza que la empresa aún no ha logrado la rentabilidad, pero recientemente varias empresas importantes han firmado contratos de servicios con ellos y esperan lograr la rentabilidad en un año. "Al menos pagar es una señal positiva", dijo Shi Qi.

Despidos, emprendimiento y regreso a China: el trío de Silicon Valley

Según las estadísticas del Silicon Valley Index, de 2019 a 2023, nacieron cerca de 3.000 nuevas empresas en Silicon Valley y el área de San Francisco, alcanzando un récord. Entre ellos se pueden ver los nombres de muchos directores ejecutivos chinos. Actualmente, cuatro empresas de IA fundadas en China (Scale AI, Cognition AI, Imbue y Cresta) se han unido a las filas de los unicornios, con una valoración total de más de 18 mil millones de dólares.

En Silicon Valley nunca han faltado mitos sobre la riqueza empresarial, pero frente a una competencia despiadada, el espíritu empresarial también implica riesgos. En el círculo de amigos de Qin Tian, ​​todavía hay un pequeño número de ingenieros chinos que abandonaron las grandes fábricas para iniciar sus propios negocios, y más personas todavía optan por esperar y ver.

Al mismo tiempo, Silicon Valley ha experimentado una ola sostenida de despidos en los últimos dos años, incluso cuando la IA ha provocado una nueva ola de entusiasmo en los mercados de capital.

Aria, que trabaja en Silicon Valley, reveló al autor de "AI Light Years" que muchos colegas chinos a su alrededor se han visto afectados por esta ola de despidos. Según ella, los ingenieros despedidos se dedican principalmente a la escritura o depuración de códigos básicos y otros trabajos de depuración. Evidentemente, este es un tipo de trabajo que la IA puede sustituir fácilmente.

Se han eliminado más de 400.000 puestos de trabajo en tecnología desde principios de 2022, según estimaciones del rastreador de empleo Layoffs.fyi. Otro dato es que entre 2022 y 2023, el número total de despidos globales por parte de empresas tecnológicas estadounidenses superará los 500.000. Se trata de la mayor tanda de despidos en la industria tecnológica desde la crisis financiera de 2008.

Qin Tian también siente claramente que habrá muchas menos oportunidades laborales en Silicon Valley en 2024 que en 2019.

A finales del año pasado, la tasa de inflación de Estados Unidos alguna vez estuvo por debajo del 3% anualizado, casi la mitad en comparación con el 6% a principios de 2023. CGC, una empresa de análisis de empleo de Silicon Valley, explicó que después de que la tasa de inflación caiga, será difícil para las empresas de tecnología aumentar los precios y no podrán mejorar el desempeño mediante aumentos de precios. Los despidos se convertirán en la opción más directa para controlar los gastos.

"Un ingeniero chino que fue despedido por Google vino una vez a nuestra empresa para una entrevista", le dijo Shi Qi al autor de "AI Lightyear", pero al final su empresa no lo contrató. Según Qin Tian, ​​​​en Silicon Valley, el salario anual promedio de un ingeniero de investigación de algoritmos de IA que ha trabajado durante unos tres años es de unos 450.000 dólares estadounidenses, lo que supone un gasto considerable para muchas empresas de nueva creación.

"La ola de despidos ha disuadido a muchos chinos que tienen sueños empresariales de tomar medidas", dijo Qin Tian.

Por otro lado, las estrictas normas sobre visados ​​también les privan de "libertad de elección". Según las regulaciones de inmigración de los EE. UU., antes de obtener una tarjeta verde, las personas desempleadas que tengan una visa de pasantía OPT o una visa de trabajo H-1B deben encontrar un nuevo trabajo dentro de 60 o 90 días, de lo contrario correrán el riesgo de ser deportados de regreso a sus países. país.

Si la empresa fracasa, el desempleo puede impedirles permanecer en Silicon Valley. Aria cree que ahora no es un buen momento para iniciar un negocio de IA, similar a la situación que enfrentan muchas empresas chinas de IA, en Silicon Valley, "cómo lograr una buena comercialización de productos de IA sigue siendo un problema".

Al otro lado del océano, en China, el entusiasmo por la IA parece haber llegado a su clímax. No hace mucho, acaba de concluir en Shanghai la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial. Al estar en un país extranjero y limitado por su energía laboral, Qin Tian presta menos atención a los nuevos desarrollos en el desarrollo de la industria nacional de IA, pero cree que los académicos nacionales ya están muy avanzados en la investigación de algoritmos de IA.

En las clasificaciones de modelos de código abierto del mundo publicadas por Hugging Face, la comunidad de modelos grandes de código abierto más grande del mundo, varios modelos de código abierto de China alguna vez ocuparon la vanguardia.

Sin embargo, Qin Tian no tiene planes de regresar a China para su desarrollo en el corto plazo. Cree que la potencia informática es crucial para el entrenamiento de modelos grandes, y la falta de potencia informática avanzada siempre ha sido un problema que las empresas chinas de IA tienen que afrontar. resolver.

En agosto de 2022, Nvidia recibió un aviso de Estados Unidos que le exigía que dejara de exportar chips A100 y H100 a China.

El 17 de julio de este año, Bloomberg informó que la administración Biden estaba considerando la posibilidad de introducir regulaciones reforzadas que permitirían controles sobre productos extranjeros que utilicen cualquier tecnología de fabricación estadounidense. Se centrará en las operaciones en China de empresas como Tokyo Electron y ASML de Japón, que fabrican maquinaria de fabricación de chips fundamental para la industria.

Los factores geopolíticos han hecho que muchos talentos técnicos de IA en Silicon Valley duden sobre su desarrollo laboral después de regresar a China.

"Incluso si la competencia laboral es feroz, no puedes renunciar a ir a Silicon Valley". Zhao Ming, un estudiante de maestría en la Universidad de Stanford, lamentó al autor que muchos estudiantes de maestría en IA en los Estados Unidos consideran estudiar en los Estados Unidos. como su primera opción. Por este motivo, muchos estudiantes seguirán las últimas actividades de intercambio del sector en plataformas de actividades como "luma". En su opinión, encontrar trabajo a través de las redes sociales es el atajo más realista en Silicon Valley en este momento.

En mayo de este año, en el Foro de Yabuli, Ding Jian, director general y socio de Jinshajiang Venture Capital, dijo que en el pasado, más del 70% de los estudiantes graduados en IA de Silicon Valley podían regresar a China, pero ahora casi ninguno.

"Incluso si no se puede garantizar una tarjeta verde, tener experiencia trabajando en Silicon Valley definitivamente no es algo malo", dijo Zhao Ming.

(Zhao Ming, Qin Tian, ​​​​Zhang Yu Shiqi son todos seudónimos)