中国AI的半壁江山，走路十分钟就逛完了

本文来自微信公众号： TOP创新区研究院 ，作者：新兴产业研究组 上周《华尔街日报》登了一篇长文，讲中国AI是怎么追上来的；主角是两个人， 唐杰和杨植麟。 十几年前，他们是清华的师生， 唐杰自从2006年获得清华大学计算机科学与技术专业工学博士学位后，留校任教； 2014年11月2日，在清华大学本科生特等奖学金的答辩现场，唐杰站在台上推荐杨植麟：“他是我这几年见过最优秀、最有天赋的学生。”当时，唐杰是杨植麟的科研导师。 今天，唐杰的智谱和杨植麟的月之暗面，各自估值几百亿美金， 让OpenAI和Anthropic都不敢轻视。 故事讲得挺好。 更吸引我们的是副标题的说法： 一间大学实验室，孵化出了这批人。 University lab nurtured computer scientists…… 智谱是清华知识工程组出来的。 月之暗面的创始团队是清华同学。 百川的王小川，清华计算机系96级，从搜狗做到百川，物理位置基本没离开过五道口，江湖上管他叫"清华东门守门员"。 MiniMax的创始人闫俊杰是中科院自动化所的博士，商汤出来的，看着像个外人，但他2016年在清华计算机系做过博士后，导师是张钹，老爷子九十多岁。2025年6月智谱上市前夕，他接替唐杰出任智谱的首席科学家。 这个行业的尖子生与关系网差不多全在一个地铁站走路能到的范围里。 这事儿值得我们反复研究。 集群的科斯定理 我们之前就说到过科斯定理，它源于在罗纳德·科斯在1937年问的傻问题。他问： 既然经济学告诉我们市场是最有效率的资源配置方式，那为什么这个世界上还要有公司？ 按理说，福特造车，应该每天早上去市场上买一小时的焊工、买一小时的车间、买一副轮胎，价高者得，多灵活呀。可当时福特把几万人签成长期合同关在一个厂里，这不是明摆着跟市场对着干吗？ 科斯对这个反常给出的答案是： 用市场是要花钱的。 你要找到合适的人，要打听他到底行不行，要谈价，要签合同，要提防他半路撂挑子，出了事还得打官司，这个都是钱，只是这些钱不出现在任何一张发票上，但它是真金白银。 他管这个叫交易成本。 公司存在的全部理由，就是把这些成本挪到内部去消化。 好，现在我们同理把这个问题，换个主语再问一遍。 既然公司这么有效率，那为什么创新还要扎堆？为什么不能一家在成都一家在合肥，反正信息沟通都可以做到“即时”？ 我们可以给出类似的答案—— 一个创新集群，本质上是一家没有法人资格的公司。它替所有成员干的活，就是把找人、认人、信人这三笔钱，压到接近于零。 咱们做个对照实验。 你现在要在某个新区做一家AI公司。 第一步是找联合创始人，一个能扛训练的CTO。你会怎么找？猎头、朋友介绍、行业会议上加微信。运气好，三个月锁定一个人。然后是六个月的试用期——不是他试你，是你俩互相试。这六个月里你发现他PPT做得比模型好，或者他发现你根本不懂技术只会画饼。 散伙，重来。 第二轮再来九个月。加起来一年半，你的公司还没写下第一行训练代码。而这一年半里，行业已经发了三代模型。 现在再看杨植麟这边。 2023年3月，大模型浪潮爆发后，他决定开公司。联合创始人周昕宇、吴育昕，清华同学。其中周昕宇跟他一起在校园乐队里演出过——那乐队叫Splay，伸展树，一种数据结构，杨植麟打鼓兼写歌。三年过去，这几个人一个都没走。 从"我想干这件事"到"团队齐了"，中间几乎没有时间。 省下的那一年半，值多少钱？可以值多少钱？ 钱能买算力，但买不了合伙人。 还有一笔更贵的，是"认人"。 唐杰2014年在清华特奖答辩上，用一句话给杨植麟做了背书。你把这句话翻译成硅谷的语言：一位在这个领域干了二十年、带过上百个学生的人，公开说这孩子是他见过最好的之一。 一个顶级基金做尽调，砸三个月、访谈二十个人，也未必能拿到质量相当的判断。 "认识"和"知道对方的天花板"，是两种完全不同的信息。 "认识"靠社交，微信加一下就有了。 后者只能靠一起做过难事。 招聘网站能告诉你一个人干过什么，只有跟他一起熬过夜的人，知道他到底能干到哪儿——知道他扛不扛得住连续三个月不出结果，知道他被批评之后是改还是拧，知道他手里那点本事是真的还只是口嗨来的。 这种信息不流通。它只在小圈子里，而且出了圈就完全失效。 但在这清华这张网里，这种信息是流通的。 孙茂松教授的学生刘知远创办面壁智能，孙茂松自己跑去当首席科学家。张钹院士的学生朱军做了瑞莱智慧和生数科技。唐杰的智谱转头投了好几家师门后辈的公司。 外人看，哟吼，一堆关系，都是圈子。 但你换个角度：这帮人在互相下注，而且下的是自己的钱和名声。这是到了怎么样的信任才会发生的行为？ 圈子抄不走 因为信任，因为圈子，因为关系，创新集群很难复制，更具体来说，关系这个东西有三条属性： 第一条，它是复利，没法空投。 清华1978年成立"人工智能与智能控制"教研组。1985年建了国内第一个智能机器人实验室。1990年建成全国第一个以"智能"命名的国家重点实验室。张钹这一代打的底，带出朱军、唐杰这一代，唐杰再带出杨植麟这一代。 四十年，三代人。 如果一个地方2019年才挂牌，差距就是40年。 第二条，网是靠一起失败织出来的，不是靠一起成功。 智谱2019年成立，最早做知识图谱，做了两年不温不火，融资的时候还得费劲跟投资人解释大模型是什么。杨植麟在CMU读完博士，去Facebook、去谷歌，转了一圈才回来。 他们不是一步到位的天才组合。他们是在同一个地方待了足够久，久到彼此见过对方最狼狈的样子。 这个时候一个地方还能留住他们，同时他们还愿意继续干，就很稀缺了。 第三条，密度与偶遇。 在五道口，你出去吃碗面能撞见三个同行，这是一个每天都在发生的高频低成本接触。你在这种环境里一年撞见同一个人二十次，跟你在年度峰会上跟他加个微信、然后维系着朋友圈的点赞之交，产生的信任量级完全不同。 当然着不是说办论坛、办路演、办对接会这些碰撞没有用，这些交流内容很好，但它是低频率的碰撞，真正能让创新区“熟”起来的是，让同一批人在长时间尺度上反复共事、反复看见对方。 这可能是全中国最智慧的3平方公里…… 不过，高信任网络的另一面，是高排他性。 清华系互相投、互相背书、互相挖人，效率极高，但它同时也是一堵墙。你不在这张网里，你就一直在外面。 教授公司 关于这帮人做的公司，《华尔街日报》副标题也说了： 这帮人非常懂怎么把自己的工作变现。 这个评价有点意思，因为他们真正懂的， 是怎么让收入跟模型脱钩。 我们看看中国的AI公司在赚什么钱。 智谱四成左右的毛利，来自给国企做私有化本地部署——这是Palantir的生意，不是OpenAI的生意；它的API毛利在0到10%之间。 DeepSeek干脆一分钱不赚，1.27亿月活全是免费用户，成本几乎都是由幻方这家量化基金的报表扛着。 阿里的Qwen存在的意义是卖阿里云、是让淘宝支付宝变聪明，模型在财报里是个成本中心。 月之暗面是四家里最像美国打法的，今年四月ARR做到两亿美元——而同期Cursor的ARR超过二十亿。十倍。而Cursor的模型有一部分是在Kimi K系列上训练出来的。 就像是，你把权重免费送出去，然后别人拿它做了一家比你大十倍的公司。 正常商业逻辑下这叫灾难。 可这帮人无所谓，一点要改的意思都没有。