PODCAST · 人工智能

贾扬清:我所经历的「人工智能已死」到「AI 颠覆世界」的数年巨变丨串台「声东击西」S10E24

作者:What's Next|科技早知道 来源:What's Next|科技早知道 2026-08-06 20:45 5 分钟 400 阅读 1080 字
AI发展史深度学习创业CaffeAI Agent
一语总结

AI 科学家贾扬清亲述从 Caffe 到 Lepton AI 再到二次创业的完整历程,深度复盘 AI 在过去十年间如何从被判定“已死”的边缘概念,演变为颠覆世界的核心力量。

AI 总结

本期节目是「声东击西」十周年特别系列的开篇,主播徐涛在硅谷深度访谈了全球最具影响力的 AI 科学家和连续创业者贾扬清。贾扬清以其亲历者的视角,生动复盘了 AI 领域过去十多年的结构性巨变:从 2005 年“人工智能已死”的业界共识,到深度学习在 ImageNet 上的惊人突破,再到 GPT 时刻引发的行业范式革命。他详细分享了自己职业生涯的四个关键乐章——在伯克利因一个 side project 创造出开源框架 Caffe;在 Google Brain 见证并参与了巨头的前瞻性研究;在 Meta 完成了从学术研究到工业应用的产品化转型;以及在阿里云学会如何将技术思维转化为业务思维。在访谈的后半段,贾扬清深入探讨了关于创业的底层思考,包括中美创业环境的差异、创业公司与大厂在决策速度上的较量,以及 AI 如何赋能小团队。最后,他对 AI 的未来做出了深刻展望,指出当前的核心挑战已从单纯的模型能力转向 AI Agent 间的协作与组织机制,并预言未来公司结构将演变为“人”在上、“AI”在下的新形态,而人类最核心的竞争力将在于沟通、探索与建立信任。

核心要点
  1. AI 的发展史是一部从“显学已死”到“技术跃迁”的逆袭史

    从 2005 年业界判定人工智能是历史概念,到 2012 年 AlexNet 以近乎腰斩的错误率震惊学界,再到 GPT 时刻后的行业井喷,AI 经历了一场持续十多年的认知反转与价值重估。

  2. 从科研到产业的转型核心在于解决“脏活累活”

    将科研成果转化为产品,需要应对 2% 的性能回归等严苛挑战。从 Google 的纯科研,到 Meta 的应用落地,再到阿里的业务管理,每一步都在将技术的不确定性转化为产品的确定性。

  3. GPU 的出现是 AI 浪潮爆发的关键物理变量

    2012 年,两张消费级 GPU 在训练上击败了谷歌的数万张 CPU 集群,这不仅是一个技术突破,更成为了决定英伟达与 AI 产业命运的历史性转折点。

  4. AI 时代的创业公司凭借决策速度与灵活性,足以抗衡大公司

    大公司存在复杂的内部利益纠葛和‘代理人问题’,而创业公司结构紧凑、利益一致,能更快地对技术拐点做出反应,结合 AI 工具的小团队在生产力上拥有前所未有的竞争力。

  5. 未来的核心挑战不是单个 AI 的智能,而是 Agent 间的协作与组织机制

    单个 AI 已经足够聪明,但一群 Agent 还无法像一个团队那样工作。引入类似于人类团队的职责、验证和自运营机制,是构建可靠 AI 劳动力的关键。

贾扬清:我所经历的「人工智能已死」到「AI 颠覆世界」的数年巨变丨串台「声东击西」S10E24

本期节目是「声东击西」十周年特别系列的开篇,主播徐涛在硅谷深度访谈了全球最具影响力的 AI 科学家和连续创业者贾扬清。贾扬清以其亲历者的视角,生动复盘了 AI 领域过去十多年的结构性巨变:从 2005 年“人工智能已死”的业界共识,到深度学习在 ImageNet 上的惊人突破,再到 GPT 时刻引发的行业范式革命。他详细分享了自己职业生涯的四个关键乐章——在伯克利因一个 side project 创造出开源框架 Caffe;在 Google Brain 见证并参与了巨头的前瞻性研究;在 Meta 完成了从学术研究到工业应用的产品化转型;以及在阿里云学会如何将技术思维转化为业务思维。在访谈的后半段,贾扬清深入探讨了关于创业的底层思考,包括中美创业环境的差异、创业公司与大厂在决策速度上的较量,以及 AI 如何赋能小团队。最后,他对 AI 的未来做出了深刻展望,指出当前的核心挑战已从单纯的模型能力转向 AI Agent 间的协作与组织机制,并预言未来公司结构将演变为“人”在上、“AI”在下的新形态,而人类最核心的竞争力将在于沟通、探索与建立信任。

文章金句

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今天我发现,人工智能已经是所有知识工作者不可或缺的一个伙伴了。但在我刚接触它的时候,当时至少整个业界是判定它的死亡了。大家认为人工智能是一个历史概念。

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我们开玩笑说,doing AI before it was cool。

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在所有人都在涌向 AI 研究的时候,很有意思一点是我有点逆潮流而上的,开始从 AI 的科研走向 AI 的工程、AI 的业务……而不是做一个旁观者。

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创业公司与大公司最大的区别在于,创业公司里个人的利益与公司的命运是紧密相连的,这让决策和转向都极快。而大公司内部的利益纠葛和代理人问题,会大大拖慢节奏。

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单个 AI Agent 已经足够聪明,但一群 Agent 为什么还不是一个团队?这需要在它们之间引入职责、验证和自运营机制,这才是下一个突破点。