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许家印的一些工作细节： 住宿、出行、饮食、个人起居 2018年4月，许家印沈阳视察。 分公司成立专属顶级接待小组，全员停休待命，仅与总部总裁办反复对接就多达数十次，整套行程精准到每一分钟，同时联动省、市两级政府，协调交通封路、高层会晤、全域安保，接待规格堪比国事访问。 一、专车出行：跨省天价租借专属座驾 许家印出行有着硬性铁律，只乘坐劳斯莱斯加长幻影，其余任何豪车一概不接受。 沈阳本地没有顶配加长幻影车型，分公司不惜成本，专程从大连跨省调配车辆，单日租金就高达2.2万元。 同时搭配十余台黑色豪华奔驰、宝马组成护卫车队，全程警车开道、沿途封路清场，禁止社会车辆穿插靠近，路线反复演练，全程零拥堵、零干扰。私人飞机落地桃仙机场后，专属车队第一时间衔接，队形、车速、间距全部严格统一。 二、酒店住宿：包层管控，全屋精密定制 许家印入住沈阳万豪酒店，直接包下18层整层客房，为保证绝对安静私密，同时对17层、19层核心区域限流管控，禁止普通客人入住、随意通行。 每晚28880元的总统套房，被进行全方位精细化改造： 全屋空调风口深度拆解清洁，室内温度恒定23℃，空气湿度严格锁定50%，专人定时检测；专属静音空气净化器从总部空运而来，24小时不间断运行。 所有走廊、房间灯具统一更换3000K-3500K暖黄光，只为灯光下肤色更显健康上镜；地毯由专人用细毛刷单向梳理，纹理整齐无杂色。 酒店原装洗护用品全部撤换，改用许家印私人御用品牌，浴缸水温必须在抵达前15分钟调试完毕，精准恒温38℃。 所有保洁、服务、安保人员统一穿着特制软底静音鞋，走路踮脚慢行，全程不许发出脚步声与交谈声，套房门外全天候保镖值守，十米内严禁无关人员靠近。 三、天价饮食：进口鲜果层层筛查，饮用水苛刻到极致 分公司斥资近4万元，从日本空运顶级珍稀水果，包含千元一颗的静冈蜜瓜、黑皮西瓜，百元一颗的高端网纹瓜。 验收流程近乎苛刻：两名工作人员佩戴真丝手套，用高倍放大镜逐颗检查表皮，只要存在1毫米磕碰、色泽不均、纹路瑕疵，整颗水果直接丢弃销毁，绝不上桌。 指定饮用水为高端限量版法国依云，单价高达2700元一瓶，共计准备12瓶。 每瓶标签必须对准固定方向，贴合光线角度摆放，确保伸手就能正对品牌LOGO；水温严格控制在10℃-12℃，工作人员每隔半小时用红外测温仪检测，温差超标立刻更换。 雪茄、烟具摆放同样规矩森严：火柴盒开口朝右，与桌面呈45°夹角，雪茄剪、烟灰缸距离、角度固定不变，抬手即可取用，全程专人随时整理归位。 四、日常起居：午休、按摩、发型全程专人伺候 许家印午餐后拥有雷打不动的午休时段，房间全程遮光静音，不受任何外界打扰。午休结束后，固定20分钟专属专人肩颈背部按摩，按摩师手法经过严格筛选，全程静默不交流，力度精准适中。 他对外貌发型要求极高，随行专职发型师寸步不离，随身携带强力定型发胶与造型用品。沈阳春季大风天气，工地户外风沙不断，依旧要求发型全程纹丝不乱，无论走动、吹风、拍照，发丝一丝不能凌乱。日常胡须、仪容每日精细修整，着装永远平整笔挺，不允许半点褶皱瑕疵。

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

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