2021，各家大厂 AI Lab 现状如何？
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2021-08-04 19:36
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一句话，名存实亡。
阿里的达摩院自负盈亏，腾讯优图沦为内部算法外包，百度自从Andrew走后再也没有恢复元气，字节则干脆直接把lab名字改成了业务中台。国内互联网大厂无一例外，纷纷挂羊头卖狗肉，所有的“实验室”几乎全部做着业务上的脏活累活。不厌其烦的标数据加数据洗数据，然后雇几个实习生来回砍模型上tensorRT再试试trick。昔日挂着各类fancy title的科（tiao）学（can）家（xia）们如今做着跟富士康中的工艺师没什么区别的工作，无非是从研究手机边角到底该设多少度比较防摔变成研究这个weight decay到底该设大点还是小点才能变的更好。
同时国外AI lab也面临不小压力，但是好歹还是出了一些划时代的工作。这期间Google整出了Transformer跟BERT，产生巨大学术impact的同时也优化了搜索和机翻体验。Deepmind从AlphaGo整到了AlphaZero再到AlphaFold，每一次都是学术界海啸级的存在。虽然目前还是看不到商业上这些玩意能有什么卵用，但是产生的PR效应也是难以估量的。相比之下FAIR这期间的大工作也许要逊色一些，但是学术上在其子领域也有不少seminal work。PyTorch也基本已经坐稳第一深度学习框架。
反差似乎大的有些夸张，但是这些也的确从侧面反映出了一些行业现实，sad but true。一直以来，我们都习惯了追随者的身份，但是却从来不知道如何在未知中探索未来。最近新闻上最喜闻乐见就是某厂声称要做中文的BERT，另一个厂又要做中文CLIP，还有的厂又要建立中国的Deepmind，但却鲜见土生土长的中国企业里能做出来世界级的划时代工作。
前一阵和朋友们聊起这个话题，大家最大的感触是国内其实不缺钱也不缺人，缺的是有远见的领导者，无畏的决心和健全的AI工业体系。而国内业界现状，是从要求三五年立马盈利上市割韭菜的投资人，到只愿意各个赛道里大批量生产incremental工作的paper machine教授们，最后再到一线对着屏幕夜以继日调参烧香求涨点的调参侠，整个行业从上到下弥漫着一股焦虑且急功近利的气氛。从顶层设计开始，大家考虑的问题都是两三年后是否有钱赚，有饭吃，于是无一例外地选择了小步快走的模式，把所属麾下所有研究员化整为零，每个人负责一个小赛道，平均每人分几台服务器配几个实习生然后开始了作坊式的生产模式。
更让人绝望的还是国内的一些决策层，对于这种现象不以为耻，反以为荣。我面谈过的很多title为总监乃至VP级的国内大厂负责人，其中大多喜欢吹嘘的东西无外乎我们今年又跟政府签了几个单，我们有什么流量渠道，我们嫖的github代码加上内部数据整了个产品又赚了多少钱，我们的团队多牛逼今年又灌了多少paper。对于Deepmind OpenAI这种模式，他们中的很多人都表示这种无法落地的企业不值一提，觉得无非是资本的游戏和一时的泡沫。几乎没有人愿意为了长期收益组织力量冒哪怕稍微大一点的风险。我们手握屠龙刀，却不再是当年踌躇满志的屠龙少年。
也许我们还需要时间去适应身份的转变，也许当下的量变终会产生质变。
希望一切都会好起来吧。
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