Bojie Li (李博杰)

9 月 20-21 日受邀参加 2024 云栖大会，花了接近两天的时间把三个展馆都逛了一遍，几乎每个感兴趣的展位都做了交流。

• 一号馆：基础模型的突破与挑战
• 二号馆：算力与云原生，支撑 AI 的核心架构
• 三号馆：应用落地，AI 赋能千行百业

我之前的研究方向是二号馆的计算基础架构和云原生，现在主要做 AI 应用，对一号馆和三号馆的内容也很熟悉，所以聊了两天下来，真的有把云栖大会玩通关的感觉。

会后我对着录音机讲了两个多小时，然后让 AI 整理出了这篇近 3 万字的文章。9 月 22 日没能整理完，平时工作又忙，国庆节期间就抽了点时间跟 AI 一起修改，加上录音总共花了大约 9 个小时。以往没有 AI 的时候简直不敢想象 9 小时能写出 3 万字。

全文提纲：

• 一号馆（基础模型）：AI 的第一推动力

  • 视频生成：从单一生成到多样化场景的突破
    • 从单一文本生成视频到多模态输入生成
    • 动作参考生成：从静态图像到动态视频
    • 基于口型同步与视频生成的数字人技术
  • 语音识别与合成
    • 语音识别技术
    • 语音合成技术
    • 音乐合成技术
    • 未来方向：多模态端到端模型
  • Agent 技术
  • 推理技术：百倍成本下降背后的技术推动力

• 三号馆（应用）：AI 从 Demo 走向千行百业

  • AI 生成设计：生成式 AI 的新范式
    • PPT 生成（通义千问）
    • 图文并茂的聊天助手（Kimi 的 Mermaid 图）
    • 用图片形式展示生成内容（汉语新解）
    • 设计稿生成（Motiff）
    • 应用原型生成（Anthropic Claude）
  • 智能消费电子：期望高，进展慢
  • AI 辅助运营：从热点信息推送到粉丝互动
  • AI 在教育中的颠覆性应用：从个性化到场景化学习

• 二号馆（计算基础设施）：AI 的算力基础

  • CXL 架构：云端资源的高效整合
  • 云端计算与高密度服务器：算力集群的优化
  • 云原生与 Serverless
  • 机密计算：AI 时代的数据安全与信任转移

• 结语：基础模型、算力与应用的两个 Bitter Lesson

  • 云栖大会的三个展馆体现两个 Bitter Lesson
  • 第一课：基础模型是 AI 应用的关键
  • 第二课：算力是基础模型的关键

为啥美国互联网公司不需要 996，人均产出还更高？

很多人只是简单归结于社会文化 “内卷”、八小时工作制执行力度不足，但我觉得这些并不是主要原因。很多做出海业务的公司，海外团队不实施 996，甚至不用打卡，但国内团队仍然要 996。这是为什么呢？

作为一个对国内和美国公司都有一定了解的程序员，我认为主要是以下几个原因：

1. 美国公司的客户单价较高
2. 美国客户对人工服务时限要求较低
3. 美国公司基层程序员的代码质量较高
4. 美国公司的管理成本较低
5. 美国公司更善于使用工具和 SaaS 服务
6. 美国公司目标和边界更清晰
7. 美国公司也有少数 007 大神在负重前行

美国公司的客户单价较高

一个各方面能力接近的人，投入相同的工作时间，在美国公司创造的收入和利润大概率是比中国公司高的。原因就在客户单价上。

从 IDE 和 Vim 切换到 Cursor

我之前开发比较大的项目一般是用 JetBrains 系列 IDE（PyCharm、CLion），开发比较小的项目一般就用 vim 了。开发比较大的项目最烦的就是写胶水代码，大部分时间都不是在思考功能的设计或者算法，而是花在胶水代码上了。

Cursor 是一个类似 GitHub co-pilot 的 AI 辅助编程 IDE，界面跟 VS Code 比较类似。2023 年 Cursor 刚开源发布不久，我就开始试用了，但当时由于基础模型能力不足，并不是特别好用。今年 5 月 GPT-4o 发布后，我重新开始用 Cursor，发现比在 ChatGPT 里面问代码问题更方便，首先不用来回切换窗口，其次 Cursor 有上下文，问的效率更高。

最近三个月，有了代码能力更强的 Claude 3.5 Sonnet，我已经完全从 PyCharm 和 Vim 切换到 Cursor，因为 Cursor 的开发效率比有 AI 补全功能的 PyCharm 高多了，整体开发效率提升了一倍，最近三个月 GitHub 也轻松保持全绿。

Cursor 可以帮助快速入门新语言和框架

Cursor 的用途不仅是提升开发效率，还能帮我们快速熟悉新的编程语言、框架和技术栈。例如用 Go 写后端，用 React 写前端，用 Solidity 写智能合约，我之前都不会，但有了 AI 辅助编程，这些都不难。如果我上学的时候就有今天这么强的 AI，可以多学会很多编程技术。

OpenAI o1 的传言从去年的 Q* 开始，今年的 Strawberry 又拱了一波火，除了 o1 这个名字没有人猜到以外，里面的内容其实已经被猜的七七八八了，主要就是用强化学习方法让大模型学会更高效的思维链（Chain-of-Thought）思考方式，大幅提升模型的推理能力。

OpenAI 官方的测试数据就不在这里重复了。我体验下来总体效果很好，牛皮没有吹破。

• 2024 年高考数学试卷可以做到 120 多分（满分 150），只用 10 分钟就完成了答题。
• 小学奥数题基本全能做对，列方程的标准解法和适合小学生的 “妙解” 都能想到。
• 之前让大模型困扰的一些问题，比如 3.8 和 3.11 哪个大，Pi 和 3.1416 哪个大，strawberry 里面有几个 r，都可以做对。
• 编程方面，可以独立完成一个 demo 项目的开发，目测比目前代码能力最强的 Claude 3.5 Sonnet 代码能力更强。
• OpenAI o1 System Card 里面有个例子，在做一道 CTF 题的时候，那道 CTF 题远程验证环境的容器坏了，o1-preview 就找到了比赛平台的漏洞，启动了一个新的容器把 flag 直接给读出来了。虽然 OpenAI 的原意是提醒 AI 的安全风险，但这也体现了 o1 主动与环境交互解决问题的能力。

有人说，OpenAI 搞出了这么强的模型，跟其他公司的差距又拉大了，小公司没有存在的必要了。我认为情况恰恰相反。对没有能力自己训练基础模型的 AI 公司和学术界、AI Infra 公司、AI Agent 公司来说，这都是一个乐观的消息。

我给老婆做的七夕礼物：一个 AI 生成的视频，由 25 个 AI 生成的 5 秒视频和一首 AI 生成的音乐构成。这些视频大多数是用我们的静态照片加上动作的文字描述生成的，其中一些是鬼畜动作；一些是用其他风景照贴上我们的照片生成的。

视频生成成本大约 10 美金。虽然效果比不上 Sora，也有很多明显的物理规律错误，但比去年的 Stable Video Diffusion 等开源模型好多了，跟参考图的人物一致性也比较好了。

（视频 02:02，44 MB）

Web3 最大的两个优势是通证经济（tokenomics）和信任（trust）。通证经济解决的是利益分配的问题。这篇文章主要讲信任问题。

传统 Web2 的信任本质上是对人的信任。我敢把数据放在苹果和谷歌，是因为我相信苹果和谷歌不会出售我的数据。我敢在脉脉上匿名吐槽公司，是因为我相信脉脉不会把我的身份信息泄露。但显而易见的是，在利益面前，人并不是那么可信的。

Web3 能够如何更好地解决信任问题？我认为，Web3 的信任有三大来源：密码学信任（Cryptographic Trust）、去中心化信任（Decentralized Trust）和经济学信任（Economic Trust）。

密码学信任的本质是信任数学，去中心化信任的本质是信任大多数人不会串通起来作恶，经济学信任的本质是信任大多数人不会做亏本的买卖。因此，这三种信任是可靠性递减的。

那为什么不只用密码学信任呢？因为很多问题是单靠密码学信任无法解决的。这三种信任虽然可靠性递减，应用范围却是递增的。

接下来，我们就逐一介绍这三种信任。

密码学信任

• 如何既不透露我是谁，又能证明我的身份？例如，脉脉需要验证我是某家公司的成员，但我又不希望把我的确切身份告诉脉脉，这可能吗？
• 有随机性的在线游戏如何保证公平性？例如，一个德州扑克的游戏平台如何证明自己的发牌是绝对公平的，没有庄家在悄悄看牌？

太空探索需要的燃料太多了

小时候院子里有一个搞航天的老爷爷，他经常给我科普一些航天知识。我印象最深的就是他家墙上贴着一幅太阳系航天地图，就类似下图的样子。

老爷爷跟我说，这个太阳系航天地图看起来是不是很像火车线路图？只是上面标的数字都不是距离，而是速度的变化量（Delta-V）。

他年轻的时候也希望建成像火车一样四通八达的航天网络，只是里面的车站不再是北京西、上海虹桥，而是地球表面、近地轨道、地月转移轨道、火星转移轨道、火星表面等等。但遗憾的是，人类迄今为止，这张图里大多数的车站都还没去过。

这里面最重要的原因就是人类的能源技术在太空面前太落后了。现在的火箭都是靠喷出推进剂来推进的，如今最快的喷出速度只有大约 4500 米/秒。这远比子弹的速度快，但在太空面前仍然不算一个很快的速度，例如第一宇宙速度就要 7900 米/秒，考虑到空气阻力和 250 千米轨道处的重力，需要大约 9200 米/秒的速度增量才能进入 250 千米高处的地球轨道。

更致命的是火箭所需携带的燃料质量是随所需速度变化量指数增长的。还在上小学的我不理解，推进剂的喷出速度不变，难道不应该是速度跟烧掉燃料的量成正比吗？比如汽车的油箱里面多一倍的油，就能多走一倍的路程啊。

科大 2024 值年返校有近 5000 人参加，我们 2010 级少年班学院的回来了大约 1/4。

尊敬的各位领导、各位老师，亲爱的校友们：

大家下午好！我是 2010 级 00 班的李博杰，非常荣幸能作为校友代表发言。转眼间，本科毕业已经十年了。

首先，我要向母校表达我最诚挚的感谢。从 2010 年到 2019 年，从本科到硕士、博士，我认识了一批优秀的同学和校友，至今都是我最好的朋友，也是创业中的合作伙伴。读博期间，我老婆实验室的谈老师邀请我做一个学术报告，我跟我老婆就是那时认识的。

（本文是我的知乎回答《事业心很强的男生适不适合做人生伴侣？》）

开始创业之后，认识很多创业者，大多数都是事业心很强的男生。

发现一个有趣的现象：这些创业者单身率明显比同龄人高。而且婚姻的稳定程度也比同龄人低。

单身率高

在 AI、移动互联网和 Web3 领域，创业成功的联合创始人，基本上身价至少一个小目标；创业没成功的联合创始人，基本上也有非常光鲜亮丽的履历，比如名校毕业，大厂高职级，各种头衔和奖项。他们/她们肯定是不愁找到很好的伴侣的。但为什么单身率这么高，婚姻稳定度这么低呢？

核心原因就是事业心很强的男生大多数时间和兴趣都在事业上，对生活、感情和家庭的投入比较少。

一个月前知乎《新人物》的访谈视频终于发布了。我还是第一次参加此类带生活内容的访谈，这绝对不是公司的 PR，因为全程都没有出现我们公司的名字和产品，甚至很少有人知道我们公司真实的名字。

感觉知乎还是挺有做媒体的操守的，采访之后没有让我看视频，就直接发布了，所有剪辑、标题和旁白都是知乎小编做的。

（04:16，215 MB）

视频拍摄地：

• 北京办公室
• 家里（访谈，跟老婆一起做饭，还有一些照片）
• 树村郊野公园（我经常跑步的地方，那个会飞的电动蝴蝶是我 2017 年做的，拍摄过程中被挂到了树上，还是我们非常强悍的摄影师小哥哥爬到树上给摘下来的）