當一位AI老兵決定“all in”大模型｜甲子光年

比上一輪AI浪潮更強勁的“推背感”。

作者｜蘇霍伊

編輯｜栗子

“你覺得，你比我更懂戰略方向？”2018年底的年會上，A科技公司的CEO對着眼前年輕人問道。

“我沒有這樣認為，但安防領域凜冬將至，我們應該收縮業務，繼續全面投入只會滿盤皆輸，我不能眼睜睜地看着公司往火坑裡跳！”

說這句話的年輕人叫蔣俊，現在是螞蟻雲科技集團的CEO。

而後在2019年，安防設備的價格果然發生了崩塌。一切正如蔣俊所推算的那般，原本每路攝像頭軟件授權價格一萬元的產品，降到了幾百甚至幾十元。千億的市場規模也迅速坍縮成了十幾億、幾億元，整個AI行業也因此被拖入寒冬低谷。當時的“AI四小龍”，虧損多則數百億元，少則數十億元。

時過境遷，褪去鋒芒的蔣俊每次回想起這一幕，都痛心不已。

四年後的今天，上海迎來斷崖式降溫。與寒冷天氣形成鮮明對比的，是上海火熱、濃厚的人工智能氛圍。尤其在作為上海創新中心重要承載的徐匯濱江板塊，彙集了上海人工智能實驗室、期智研究院等標杆性新型研發機構，每萬人高價值發明專利擁有量達72.2件。

螞蟻雲科技集團的AI大模型研究院及運營中心，就設立在徐匯濱江。

螞蟻雲科技集團是一家專註AI大模型研發、上下游應用開發及產業生態拓展的人工智能公司。2023年12月18日，蔣俊他們迎來了喬遷之喜。從一個人重新開始組建團隊，到此刻辦公室內座無虛席，蔣俊心中感概萬千：“一切終於又回到了起點。”

一路走來，有巔峰、有低谷。如今，蔣俊又一次站在大模型的起跑線上。他堅信：堅持做困難且正確的事一定沒錯。

1.未雨綢繆的“AI老兵”

作為一名AI行業老兵，今年已是蔣俊深耕其中的第10年。他始終堅持着一條行事原則，就是第一性原理：回溯事物本質，重新思考該怎麼做。

蔣俊親身參與了第一階段的AI浪潮，其中感覺用一句話概括：眼看他起高樓，眼看他宴賓客，眼看他樓塌了。

而在這一波浪潮中，蔣俊堅持以第一性原理做決策而非感性和通識，很多事情的選擇在當時都不被人理解。

2012年，他放棄華為銷售總監跑去做華為銷售管理部的文員；2016年，放棄上市公司管理70人的事業部總經理職位，去到幾十人的小公司從零組建事業部；2018年，在AI如日中天發展時，對身處“AI四小龍”位置公司的老闆，提出“公司業務全面收縮”的建議；而在2020年的“AI低谷”時，又提出“50億AI計劃”以突破當前壁壘。

和AI結緣要從2013年蔣俊在蘇州的一家安防公司負責公安監控業務算起。

當時，公司雖在安防業內排名第四，可日子並不好過。壓力主要來自安防大戶海康和大華。他們的硬件價格低廉，銷售團隊龐大且知名度高。

蔣俊認為，從核心技術來看，安防業務可分為三個階段：

第一階段的核心是硬件攝像頭。這一階段最鮮明的痛點是，用戶需要在數百個攝像頭中下載數千小時的視頻，對視頻內容進行人工識別。例如在排查可疑人員時，多位民警需要花費大量時間精力及人力，對視頻進行“地毯式”排查。

第二階段的核心是圖像應用軟件。通過安防圖像軟件、地圖GIS系統和攝像頭位置的接力追蹤，警方可在數小時內抓到犯罪分子。與第一階段相比實現了重大突破。

第三階段的核心則是人工智能。利用AI進行圖像搜索，用戶只需幾分鐘甚至幾秒鐘，就能找到小偷的身份和去向。

當時，蔣俊深知公司在第一階段落後于海康、大華等。因此他向上層提議，在第二階段時爭創第一，建立公司的“優勢護城河”。

於是在2014年至2015年間，蔣俊策劃以華為集團軍為作戰方式，以應用安防圖像軟件為宣傳和銷售重點，三個月公安巡展180場，迅速做到國內公安圖偵軟件第一。

未雨綢繆的行動為蔣俊他們帶來了豐厚的銷售利潤。但應用軟件的競爭優勢通常只有一年，為鞏固第一併通過軟件銷售推動硬件銷售趕超海康大華，在2016年準備更大規模的銷售計劃時，一件黑天鵝事件打斷了蔣俊的計劃。

2016年初，A科技公司創始人奔赴蘇州，給在安防領域深耕十多年的蔣俊帶去了一份檢測報告。 報告顯示，在廣州一次人臉識別比賽中，從860萬市民中隨機篩選出4600張人臉，A科技公司準確識別出其中2100多人，首位命中率達47%，而過去此類比賽的最佳記錄僅為5.9%。

“十年未有進展的AI圖像識別技術有了數量級的提升。”蔣俊敏銳地捕捉到“行業即將洗牌”的趨勢。

在他看來，安防應用系統將基於AI重構，安防領域進入AI階段勢不可擋。公司剛剛形成的第二階段的護城河因為AI的發展會迅速消失。

所以，蔣俊當即向公司緊急提出收購AI公司的建議。但被堅持自主研發的老闆駁回了。

不想錯過時代機遇的他，果斷辭去待遇優厚的工作，決定加入當時還不到百人的A科技公司，擔任安防事業部總經理，從零開始組建安防團隊。

蔣俊按照第一性原理分析，AI在安防行業的主要作用是以圖搜圖。其關鍵在於，通過比對源圖片和比對庫圖片進行準確度匹配，源圖片的清晰度和比對庫的大小對系統準確率有着決定性的影響。因此，提高源質量並控制比對庫大小是提高AI系統準確率的關鍵。只有在實現30%至40%以上的識別準確率後，才能成為公安機關實戰業務的可用系統。

基於這個理念，蔣俊重新設計了AI安防軟件，並在2017年初推出了“火眼”系統。利用“人工智能+大數據技術”，可實時掌握目標人物行蹤，預判目標人物時空範圍等，拓展了人臉應用的廣度與深度。全面提高了公安機關事件精準處置、精準打擊犯罪的能力，實現案件快速處置、偵破的目標。

2016年被普遍認為是AI元年。

人工智能在喧囂和質疑中一路走來，在那一年終於迎來深度學習的關鍵性突破。最被人熟知的例子是，Deep Mind公司的AlphaGo在圍棋比賽中以3:0的傲人成績擊敗被稱為“人類最後希望”的中國棋手柯潔。

而到2017年的中國國際公共安全博覽會上，已有數百家安防公司投入到開發AI系統的大軍中，其中幾十家同時標榜“自研的AI算法最好”。所有的媒體都在大談AI，資本也在瘋狂傾注AI。

在這場AI算法的“軍備競賽”中，幾十家AI廠商在數百上千次的POC測試中展開角逐，算法以每月20%、30%的提升速度演進。最終，鏖戰出四位算法集大成者——“AI四小龍”。

蔣俊跳槽到的A科技公司正是“AI四小龍”之一。

當時，該公司規模從幾十人迅速擴張到上千人。而蔣俊所負責的部門業績每年以大約600%的速度增長。

一切都看起來是那麼美好！

以傳統安防產品生命周期的節奏衡量，此時正是全力擴大市場份額、爭取成為市場地位的重要關頭。

2018年，互聯網乃至整個中國產業都進入“下半場”，人工智能如何發展、如何在各個行業落地，以及它對人們的生活和工作產生怎樣的影響，已然成為業內關注的重點。

就在行業進入瘋狂衝刺時，蔣俊卻重新對安防市場後續的發展進行了思考。在火熱的表象背後，他捕捉到了絲絲“寒意”。

當時，安防行業的技術、數據都已經陷入瓶頸期。A科技公司和同行們都有數十億的資本支持，大家不計成本、不惜“自殘”地苦戰價格沙場。蔣俊認為，如此趨勢產品價格會一路下跌，直到徹底崩盤為止。

對此，他提出了“高築牆、緩稱王和連縱橫”策略。

蔣俊認為，首先應該放棄對“安防一哥”的執念。開源節流，精耕細作，將業務收縮到數個公安大客戶、省廳客戶的節點上；其次改變自己認知的角色，從與客戶直接簽單轉變成為集成商提供“彈藥”；此外，融合公司內部各個行業，如安防、金融、交通和商業等領域，以“智慧城市”、“城市大腦”為目標。

然而，這個策略與CEO的規劃方向完全背道而馳。CEO希望繼續全面進軍安防行業，爭取市場佔有率第一。

激烈的意見衝突不可避免。最終，蔣俊在2019選擇退出A科技公司。而結果也如本文開頭所描述的一般，“凜冬”摧垮了不可一世的安防市場，也催垮了資本對AI商業化的信心。

“當時許多投資機構認為這群‘搞AI’的人就是在吹牛騙錢。”蔣俊對「甲子光年」無奈地說道。

2.“瘋狂”的深度學習信徒

對於深度學習，蔣俊形容自己是它的信徒。他對人工智能的情懷遠大於其他追求。

離開A科技公司之後，2020年，蔣俊加入阿里巴巴擔任視頻和AI行業負責人，希望背靠阿里巴巴的勢能做出真正改變AI行業現狀的事業。

在蔣俊看來，當時AI技術的發展速度已經開始放緩，甚至陷入停滯。

“從AI三要素的角度看，我們能獲取的訓練數據已達上限。如何再獲得更多的數據？其次，在行業市場崩塌和資本寒冬的情況下，企業不可能花費巨量資金購買算力，或者重新構建比以前複雜數倍的模型。”蔣俊解釋道，“想要突破這一難題，就需要量增算力、數據和算法規模更多的資源。在2018、2019年，當‘AI四小龍’動用數億的AI研發資金，AI算法的進步卻停滯變緩時，就需要1個甚至2個數量級才能突破，這至少需要數十億的投資。”

由此，蔣俊提出了“AI城市”的計劃。他獨立設計了50億人民幣的AI大模型平台，規劃全城市級海量的數據採集訓練池和算力，主導阿里達摩院聯合五十餘家AI公司一起推進中國AI大模型的突破。

他希望在政府和產業資本的合力推動下，讓城市中的AI數字化從5%提升到70至80%。他計劃通過至少十年的“強制性”推動，讓AI數字化覆蓋整個城市，整合的到視頻、音頻和文本感知神經元中。

同時，政府將開放智慧城市中的行業應用，並邀請數十家AI公司基於數據來開發AI算法訓練和行業應用。

蔣俊清楚，項目越大，牽涉的環節越多，失敗的風險就會數級增長。但為了實現突破，這樣的資源和規模是不可或缺的。

最初，蔣俊拜訪了許多城市，受訪人都覺得他在描述一個“天方夜譚”，甚至某位區長在聽完蔣俊的設想後，直言不諱地向推薦人表達：“他是瘋了吧！”

但功夫不負有心人，最終某市的領導班子在反覆探討、研究後，同意他們在當地開展這一計劃。

只是在2020年11月底，由於阿里巴巴某些不可抗的因素，他們無法與政府合作完成超級項目，蔣俊也黯然離場。

直到今年，所有人都看到，OpenAI歷時三年，投入數十億美元將模型參數從一億參數逐步升級到千億級的超級大模型，並最終實現了AI行業的突破。

時間可以證明，當時蔣俊的瘋狂是正確的。他心中充滿遺憾，三年前這一超前計劃，哪怕知道機會渺茫，他也像孤身沖向風車的唐吉柯德，無所畏懼地追求着自己的信仰。

正如蔣俊在阿里巴巴的花名——銳武，銳意十足的武將。他一直以“AI老兵”自稱，問及原因，蔣俊解釋道：“雖然我叫將軍（蔣俊），但近十年一直在做從零到一、開拓創新的工作。這讓我必須身先士卒，帶領大家在一線一起向前沖。”

3.All in AI：重啟征途

離開阿里巴巴後，蔣俊蟄伏了三年，他也終於在今年9月重啟征途，加入了螞蟻雲科技。

10年AI行業的浮沉，讓蔣俊有把握在這次AI大潮中，站在更高的維度指揮更精彩的戰役。從只關心業務本身，到需要考慮政府的方向、聯合業務夥伴的力量等，蔣俊肩上的責任也越發重大。他明白，自己必須擔起“將軍”的重任統攬全局。

今年7月，蔣俊與螞蟻雲科技集團董事長馮喬羽相遇。

短短一個月內，雙方合作的兩個訂單就高達一億人民幣。合作的順利讓馮喬羽格外看好蔣俊，兩人對大模型相關的看法也格外統一，他力邀蔣俊加入螞蟻雲科技：“我會全力支持你對大模型事業的計劃。”

蔣俊自己也認為，是時候重新開始“All in AI”了。三年前未曾完成的“藍圖”或許可以重新開啟。

與其他大多業內玩家“1+N”模式（1個基礎大模型+N個垂直領域小模型）不同的是，螞蟻雲科技上海AI大模型研究院主要基於市面上的開源大模型開發，以業務需求為嚮導，通過創新和研發，為各行各業提供專業的行業大模型，而對基礎大模型的開發只是使用開源或對接已有大模型。

“不是不做，時候未到。”蔣俊認為，現在入局大模型賽道雖然起步慢了，但“彎道超車”大有可為。

OpenAI花了三年時間開發了ChatGPT，而國內許多玩家在2023年才開始布局。他推算，或許在2024年，我們才會有大規模的算力需求。

“我對一些公司聲稱自主完成萬億模型的說法表示懷疑。在未來2~3年間，國內大模型領域的格局將分化清晰，在那時我們再考慮挖掘通用大模型人才和進行更深層次的開發。依照我的判斷，3~4年後，通用大模型大概率會發生和2019年視覺AI一樣的價格大崩潰。”蔣俊對「甲子光年」說，“所以我們要做大模型淘金浪潮的配套服務提供商，就像賣牛仔褲、賣鏟子和做金飾品加工的商家一樣。”

蔣俊認為，目前更為重要的是建立數據訓練和標註平台，將各行業數據切割成可用於AI訓練的形式，並與自身的算力平台結合。在為其他AI公司提供服務的同時，“反哺”螞蟻雲科技的行業大模型。

在他的規划下，螞蟻雲科技集團的核心業務可以簡要概括為“一個平台和兩個中心”。平台是指承接建設和運營的AI算力平台項目，而兩個中心包括數據標註中心和模型開發中心。

AI算力平台由螞蟻雲科技負責搭建和運維。不同於傳統的算力中心的構建者，螞蟻雲科技的核心在於幫助地方政府引入大量AI大模型生態，同時承諾AI生態落地企業營收，並對業績進行對賭。

數據標註中心構建在地方政府的算力中心之上，成為螞蟻雲科技牽引生態大模型公司進入的核心抓手。它不僅為眾多標註外包公司提供輔助標註工具和資源人力管理，降低成本並提高效率，同時也為大型模型企業和垂直行業模型企業提供數據收集和標註服務。

“一平台兩中心”的建立會為螞蟻雲科技的模型開發中心提供強勁的後備動力。

模型開發中心致力於開發基於開源的通用大模型和行業特定的垂直大模型。除上海AI大模型研究院外，螞蟻雲科技還成立了杭州數字人研究院等。目前，其AI Agent的重要組件已經開發完成。

蔣俊認為，教育、民政等行業是最有可能誕生顛覆性應用的，因此螞蟻雲科技會對上述領域進行獨立的AI大模型、應用等開發。對其他行業會的業務鋪展將與業內頭部玩家共同完成。當前，螞蟻雲科技已和十多家行業龍頭諸如第四範式、達闥、算能、浪潮、環球數科、天創等簽署戰略合作，將行業大模型全力做深做透。

業務進展的迅猛超出蔣俊的設想。用他自己的感受就是：有着比上一輪AI浪潮更強勁的“推背感”。

在搬遷儀式上，蔣俊望着團隊有些激動地講道：“隨着團隊的發展和業務的擴展，僅一個月的時間原來的辦公場地已經無法滿足需求，因此決定馬上搬至更大的辦公場地。但我們的AI大模型研究院註定要‘孟母三遷’了，3個月左右，我們的大模型研究院將突破百人團隊，屆時將明確總部所在地，並將再次搬遷至一個能容納300—500人的辦公場地。”

2024年，蔣俊計劃在長三角、大灣區等地尋找合適區域，陸續成立集團的AI行業全資子公司、和以AI算力建設為核心業務的運營全資子公司，以及和一兩家上市公司聯合成立的合資行業大模型公司。並將集團IPO上市總部搬遷至新地址，西安將繼續作為集團配套業務中心。

（封面圖來源：螞蟻雲科技集團）