AI“大神”李沐，亲述创业第一年的进展、纠结和反思

2024-08-15

观点

创业一年，人间三年。

近期，被许多 AI 从业者称作“启蒙导师”的华人 AI 学者、BosonAI 联合创始人李沐，重新回归到大众视线。

李沐是人工智能框架Apache MXNet作者之一。本科就读于上海交通大学，卡耐基梅隆大学博士毕业，并先后在香港科技大学、加大伯克利、斯坦福大学担任研究助理、助理教授、兼职教师，2016年加入亚马逊成为首席科学家，并在AWS带领团队全职开发MXNet。李沐也热衷于人工智能的普及，著有《动手学深度学习》，并在B站开设直播课程。

8月14日晚上，李沐在他自己运营的B站和知乎专栏里发布了一篇创业一年的复盘文章：《创业一年，人间三年》，分享了他大模型创业第一年的进展、纠结和反思。以下是复盘文章的全文：

给小伙伴汇报一下 LLM 创业第一年的进展、纠结和反思。

在 Amazon 呆到第五年的时候就想着创业了，但被疫情耽搁了。到第 7 年半的时候，觉得太痒了，就提了离职。现在想来，如果有什么事这一辈子总要试下的，就蹭早。因为真开始后会发现有太多新东西要学，总感叹为啥没能早点开始。

名字：BosonAI 的来源

创业前做了一系列用 Gluon 命名的项目。在量子物理里，Gluon 是把夸克绑在一起的一种玻色子，象征这个项目一开始是 Amazon 和 Microsoft 的联合项目。当时项目经理拍拍脑袋名字就出来了，但取名对程序员来说很困难，我们每天都在纠结各种文件名和变量名。最后新公司干脆就用玻色子（Boson）来命名了。希望大家能 get 到 “Boson 和费米子组成了世界” 这个梗时会会心一笑。但没料到很多人会看成 Boston。

“我来波士顿了，找个时间碰碰？” “哈？可我在湾区呀

融资：签字前一天领投方跑路

22 年年底的时候想到两个用大语言模型（LLM）做生产力工具的想法。碰巧遇到张一鸣，就向他请教。讨论之后他反问：为什么不做 LLM 本身呢？我的下意识退缩：我们之前在 Amazon 的团队做了好几年这个，得上万张卡，和 blabla 这么一大堆困难。一鸣呵呵表示：这些都是短期困难，眼光得看长远点。

我的优点是听劝，真就去做 LLM 了。凑齐了数据、预训练、后训练、和架构各方向负责人的创始团队，就去融资了。运气不错，很快拿到了种子投资。但钱还不够买卡，得去拿第二轮。这一轮领头是一家非常大的机构，做了几个月文档、商讨条款。但在签字前一天，领头说不投了，直接导致了跟投的几家退出。很感激剩下的投资方，还是做完了这一轮，拿到了做 LLM 的入场券。

今天反思的话，当时蹭着资本市场热情还在，其实可以继续融资，说不定也跟其他友商一样，现在十亿现金在手。当时担心融资太多，会不好退出，或者被架到天上去了。现在想来，创业就是想逆天改命，想什么退路呢？

机器：第一批吃螃蟹的人

有了钱后就去买 GPU。问各个供应商，统一回复是 H100 交货得一年以后了。灵机一动，直接给老黄写邮件。老黄秒回说他来看下。一个小时后超微的 CEO 就打电话过来了。多付了些钱，插了个队，20 天后拿到了机器。很荣幸早早的吃到了螃蟹。

螃蟹吃到怀疑人生，遇到了各种匪夷所思的 bug。例如 GPU 供电不足导致不稳定，后来靠超微工程师修改 bios 代码打上补丁；例如光纤的切开角度不对，导致通讯不稳定；例如 Nvidia 的推荐网络布局不是最优，我们重新做一个方案，后来 Nvidia 自己也采用了这个方案。至今我都不理解，我们就买了不到一千张卡，算小买家吧。但我们遇到的这些问题，难道大买家没遇到吗，为啥需要我们的 debug？

同时我们还租了同样多的 H100，一样是各种 bug，GPU 每天都出问题，甚至怀疑是不是这个云上就我们一个吃螃蟹的。后来看到 Llama 3 的技术报告说他们改用 H100 后，训练一次模型被打断几百次，对字里行间的痛苦，很是共情。

如果对比自建和租卡的话，租三年成本和自建成本差不多。租卡的好处是省心。自建的好处有两个。一是三年后如果 Nvidia 技术还遥遥领先，那么它能控制价格使得 GPU 仍然保值。另一个是自建的数据存储成本低。存储需要跟 GPU 比较近，不管是大云还是小 GPU 云，存储价格都高。但一次模型训练可以用几 TB 空间存 checkpoint，训练数据存储是 10PB 起跳。如果用 AWS S3 的话，10PB 一年两百万。这钱用来自建的话，可以上 100PB。

商业：感恩客户，第一年收支平衡

非常幸运的，我们第一年收入和支出是打平的。我们支出主要在人力和算力上，感谢 Openai 的财力和 Nvidia 的遥遥领先，这两项支出都挺大的。我们的收入来源是给大客户做定制的模型。很早就上 LLM 的公司大都是因为 CEO 非常有决策力，他们没被高昂的算力和人力成本吓到，果断的去推动内部团队配合尝试新技术。非常感恩客户给了我们喘气的时间，不然这个几个月我又是奔波在各个投资人那里。

接下来应该会有更多公司才尝试使用 LLM，不论是自己产品的升级，还是降本增效。原因是一方面技术成本在降低，另一方面行业领先者（例如我们客户）会陆续放出基于 LLM 的产品出来，把行业卷了起来。

我们也在关注 LLM 在 toC 上的落地。上一波顶流例如 c.ai 和 perplexity 还在找商业模式，但也有小十来家 LLM 原生应用收入还不错。我们给一家做角色扮演的创业公司提供了模型，他们主打深度的玩家，打平了收入和支出，也是厉害的。模型能力还在进化，更多模态（语音、音乐、图片、视频）在融合，相信接下来还会有更有想象力的应用出现。

整体来说行业和资本还是急躁的。今年好几家成立一年多但融资上十亿的公司选择退出。从技术到产品就是一个很长的过程，花 2、3 年实属正常。算上用户的需求的涌现，可能得花更长时间。我们专注当下在迷雾中探路，对未来保持乐观。

技术：LLM 认知的四个阶段

对 LLM 的认知经历了四个阶段。第一阶段是 Bert 到 GPT3，感受是新架构，大数据，这个可以搞。我们在 Amazon 的时候也是第一时间进去做了大规模的训练和在产品上的落地。

第二阶段是刚创业的时候 GPT4 了放出来，大受震撼。大半原因来自技术不公开了。根据小道消息估算一次模型训练一个亿，标数据成本几千万。很多投资人问我复现 GPT4 成本得多少，我说 3-4 亿要把。后来他们中一家真一把投了大几亿出去。

第三阶段是创业的第一个半年。我们做不动 GPT4，那就想着从具体的问题出发吧。于是开始找客户，有游戏的、教育的、销售的、金融的、保险的。针对具体的需求去训练模型。一开始市面上没有好的开源模型，我们就从头训练，后来很多很好的模型出来了，降低了我们成本。然后针对业务场景设计评估方法，标数据，去看模型哪些地方不行，针对性提升。

23 年年底时，惊喜发现我们的 Photon（Boson 的一种）系列模型在客户应用上的效果都打赢 GPT4 了。定制模型的好处是推理成本是调用 API 的 1/10。虽然今天 API 已经便宜很多，但我们自己技术也同样在进步，仍然是 1/10 成本。另外，QPS，延时等都更好控制。这个阶段的认知是对于具体应用，我们是可以打赢市面最好模型的。

第四阶段是创业的第二个半年。虽然客户拿到了合同里要的模型，但还不是他们理想中的东西，因为 GPT4 还远不够。年初时发现针对单一应用训练，模型很难再次飞跃。回过头想，如果 AGI 是达到普通人类水平，客户要的是专业人士的水平。游戏要专业策划和专业演员、教育要金牌老师、销售要金牌销售、金融保险要高级分析师。这都是 AGI 加上行业专业能力。虽然当时我们内心对 AGI 充满敬畏，但感觉是避不开的。

年初我们设计了 Higgs（上帝粒子，Boson 的一种）系列模型。主打通用能力紧跟最好的模型，但在某个能力上突出。我们挑选的能力是角色扮演：扮演虚拟角色、扮演老师、扮演销售、扮演分析师等等。24 年年中的时候迭代到第二代，在测试通用能力的 Arena-Hard 和 AlpacaEval 2.0 上，V2 跟最好的模型打得有来有回，在测试知识的 MMLU-Pro 上也没差很远。

Higgs-V2 是基于 Llama3 base，然后做了完整的 post-training。我们无法像 Meta 那样花大钱标注数据，所以 V2 比 Llama3 Instruct 好，原因应该还是主要来自算法的创新。

然后我们做了个评估角色扮演的评测集，包含按照人设扮演，和按照场景扮演。怪不好意思是自己的模型在自己的榜单上拿了第一。但模型训练中是没有碰评测用的数据。因为这个评测集一开始就是想自用，希望能真实反映模型能力，所以要避免模型 overfit 数据集。但做评测的同学想写技术报告，所以放出来了。有意思的是，按角色扮演的测试样本来自 c.ai，但他们家的模型能力是垫底的。

第四阶段的认知是，好的垂直模型通用能力也不能弱，例如 reasoning，instruction following 这些能力垂直上也是需要的。长远来看，通用和垂直模型都得朝着 AGI 去。只是垂直模型可以稍微偏科一点，专业课高分，通用课还行，所以研发成本稍微低一点，研发方式也会不一样点。

那第五阶段认识呢？现在仍在进行中，希望能很快分享。

愿景：人类陪伴

说来惭愧，我们蒙头做技术，给客户做定制，然后再慢慢想我们自己追求什么愿景。我们去看客户想要什么、我们自己想要什么、未来可能需要什么。我自己的话，多年前我憧憬有个机器人保姆能帮我带娃、陪他们，因为干这个我觉得很难，而且也不太理解娃当前的认知和想法。我希望工作上有个非常厉害的虚拟助手能跟我一起发明新的东西。等我老了也想有很有意思的机器人陪着。我对于未来的预测是，生产工具越来越发达，一个人完成之前一个团队才能完成的事情，导致人类更加个体独立，大家都忙着追求自己的事情，从而更加孤独。

这些综合在一起，我们把愿景定成了 “人类陪伴的智能体”。一个情商很高的，智商在线的智能体。算换成现实中的人的话，应该会是一个专业团队。例如你想让它陪你玩，那它是专业策划 + 演员。陪你运动，那么鼓励师 + 专业运动教练。陪你学习，那么能把你不懂的讲懂。模型的好处是，它能做长期的陪伴，真的了解你。而且可以 “真心为你”。

不过目前技术离愿景还挺遥远。当下技术就能陪着聊聊。很多场景下聊得也不是那么好，内容匮乏，智商情商有时都不在线。都是当下要解决的问题。如果有小伙伴做这一块的海外应用，欢迎联系我们。

团队：有挑战的事情得靠团队

创业之后才真正觉得团队的重要性。在大厂的时候，觉得自己是个螺丝钉，团队成员是螺丝，甚至团队也是个螺丝钉。但创业团队就是一辆车。车小点，但能跑，能载重，转弯灵活，各个角落都能去。公司成立不久的时候，米哈游老蔡来看了眼，看见所有人在一间房子里，他感慨说小团队真好。

不方便的地方当然也是有的，时刻要看有没有油，不好走的路得小心别把车震散架了。每个成员都很重要，没有冗余，一个人不给力，就可能是一个轮胎没气。人也宝贵，走一个人就可能少一个轮胎。

以前我选项目会选自己能主导开发的。但这也意味着问题不是很有挑战性。创业选了个很大的问题去做，只能全靠团队了。别看本文里用了大量的 “我”，其实工作都是团队做的。没了团队，我可能得转行去卖课了。

个人追求：名还是利？

到目前为止我都靠跟着内心的声音做决定，工作后再去读博、去做视频、去创业。创业需要强烈动机的支撑，才能克服层出不穷的困难。这需要对自己的动机做更深入的分析。

动机要么来自欲望，要么来自恐惧。十年前我可能更热衷名利，但到了现在的年纪，觉得金钱的边际效用已经不高，名声带来的情绪价值也已经很小。我深层的动机来自对生命可能没有意义的恐惧。先不说宇宙的浩瀚，就是在人类的历史长河，一个人也只是一粒沙。意外的到来，迅速的消失。地球上生活过一千亿人，绝大部分人不会在历史上留下痕迹。我家家谱上那上千人名，我几乎都不认识。

那么一个人的存在的意义是什么呢？小时候曾因为想不清这个问题而抑郁。所以潜意识里，我想去创造价值，获得存在的意义。我选择 “上进”，去提升自己的创造价值的能力；选择录长视频和写教材，创造教育价值；选择去写读博、工作、创业的总结，描述里面的纠结和困难，创造事例的价值；选择去创业，团结很多人的力量去创造更大价值。