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ChatGPT背後的中國工程師曝光!不是清華姚班的...
在華人如雲的OpenAI,不少人或許聽過清華姚班大神陳立傑或姚順雨的名號,但鮮少有人知曉翁家翌的名字。他不是競賽金牌得主,也不是清華姚班神話,在博士遍地的AI圈裡,他是極少數碩士生。近日,他在一個播客採訪中首次講述求學經歷和在OpenAI工作細節,外界才知道到,如此低調的他,竟是OpenAI各大核心模型的幕後推手。翁家翌拒絕DeepSeek,在2022年加入OpenAI,全程深度參與了ChatGPT系列幾乎所有關鍵大模型的強化學習、後訓練和基礎設施搭建。從我們熟知的爆款ChatGPT初始版本上線(基於GPT-3.5),到GPT-4、GPT-4V、GPT-4o,再到GPT-5等,都有這位中國工程師的貢獻。(圖源|翁家翌個人網站)在成為OpenAI研發工程師之前,他就潛水在各大技術論壇,用開源資料和自研工具默默影響過無數人。疫情期間刷屏網路的美簽網站tuixue,正是出自他之手。兩個多小時的播客聽下來,許多人被他思考的深度、表達的克制和謙虛的態度圈粉,更重要的是,翁家翌的成長之路,也給無數中產家庭的孩子點亮了燈。在AI圈天才少年的光環下,求學期間的翁家翌顯得格外慢熱。回想小時候,翁家翌說:“我學新東西,經常要花別人兩三倍的時間。”這個福建95後,小時候被爸媽拉去聽了某進修校的奧數課和語文課,此後一發不可收愛上奧數,從小學一年級到中學從未停止過。小翁家翌是數學口算小神童,同齡人剛做到一半,他不過腦就能得到正確答案。但他又是個龜速學習者,遇到新概念,需花大量時間和精力建構知識樹,徹底理解過後才能上手實踐。小學語文背誦,別人早背熟了,他還在琢磨記憶法,磕磕巴巴。但一旦掌握了,一覺睡醒也能倒背如流。“因為慢,我練習跆拳道時,一到上場實戰就被別人揍。”他笑著回憶。圖源unsplash正所謂笨鳥先飛,提前學成了翁家翌生存策略。他初中時自學高中數學,遇到難題追著老師問,初二把高中數學啃完,初三又開始攻微積分。“數學給了我巨大成就感和正反饋...提前學就是在投資未來,與其刷題,不如學更多對未來有用的東西,收益會更高。”初中在福建私立校就讀,因為學校有程式設計興趣班,加上父母支援,他便抱著玩的態度學了程式設計。沒專業程式設計裝置,他就用普通iPad敲程式碼,活脫脫一個程式設計苦行僧。(圖源|YouTube)高中因升學壓力,他正式進入競賽體系。起初,他同時沖數學和資訊學競賽,高一數學競賽小有成績。但再往上衝,資源和天賦門檻越來越高,學起來相當困難的他果斷放棄,轉攻資訊學競賽。但資訊學競賽這段經歷也一波三折。高一參加省選時,翁家翌幾乎不會做題。但高二,他就靠摸索出來的解法拿到全場最高分,進了省隊。後來在清華夏令營表現出色,翁家翌拿到高考加60分及有條件一本線錄取資格。但真正全國賽時,他嚴重失利,僅摘得福建省銅牌,省內排倒數第一。競賽失利對他心態影響很大,因為高二沒系統學文化課,他擔心高考沒把握,反覆權衡之後,他選了風險更高的路。2016年按清華降60分的協議,翁家翌進了自動化系。入讀後因自動化高年級課程不符合他的預期,2017年他轉到了電腦系。(圖源|知乎@Trinkle)本科一開始,翁家翌就按照電腦博士申請來規劃未來。大一找圖形學老師,但讀論文時發現水平不夠,外加對方向不感興趣,就不了了之了。大二報名學術新星計畫,加入清華朱軍教授的TSAIL實驗室,起初他什麼都不懂,誤打誤撞選了喜歡的強化學習領域,惡補知識後,在程式設計和AI方面才有了質的飛躍。實驗室期間,他參與了AI競賽ViZDoom項目,憑藉紮實工程和演算法能力,他所在團隊獲得多個獎項,也是賽事歷史上首個中國區冠軍。2020年疫情隔離在家的翁家翌自己重新寫了一套強化學習訓練流程,Tianshou(天授)框架誕生,開源之後迅速出圈,在GitHub上獲得幾千星標。後來,他成功加入圖靈獎得主Yoshua Bengio的實驗室,深入研究強化學習和自然語言處理,接觸到了全球頂級學術資源。申請碩博申請時,因競爭激烈,外加外語分數不高,翁家翌只拿到了美國卡耐基梅隆大學碩士Offer。他也是後來極少數以碩士應屆生直接進入OpenAI核心團隊的人。(圖源|翁家翌個人網站)播客採訪中,翁家翌多次提到,追求影響力是自己初心和動力。他喜歡且想做賣鏟子的人,創造價值,幫助他人,實現自我。這一想法是高三突然從他腦海裡蹦噠出來的:“如果人生是一場遊戲,遊戲的結算分數就是有多少人記得你的名字。”得益於人生遊戲結算的靈感,之後,他的每一步都在踐行自己的價值追求。剛進清華時翁家翌就做起了「慈善」。他把收集到的所有無版權課程作業、項目程式碼、實驗材料和筆記等全部放到了GitHub上,公開分享給了全世界,讓所有人站在同一起跑線。“我想打破資訊差,不想讓後人重蹈覆轍,不想讓大家花十幾二十小時鑽牛角尖。很多人能力強,只是不擅長收集資訊。如果我能做到資訊平權,學弟學妹們可能會在清華活得更好。”圖源unsplashOpenAI現在員工數千人,但它依然保持著小團隊的人才密度,擁有硬核的創新。翁家翌認為這背後因為資訊平權,它讓每個人都能發揮出最大潛力,而不是自掃門前雪。但他也因曾經的開放原始碼專案而遭到想要盈利者的蛋糕。有人認為他破壞了傳統規則,遭到不少網路惡評。但無數同學靠它完成了任務,節省了大量時間,對他而言這就是最好的回報。“去清華隨便抓個電腦系的學生問,你認識捐樓的人嗎?他們大機率不認識。但你問認識翁家翌嗎?他應該認識。因為大家都看過我的作業。”這是翁家翌在播客中的原話。圖源unsplash2019年2月,大三的翁家翌還心血來潮買了阿里雲伺服器,註冊了tuixue.com的域名。命運的齒輪就在那一刻慢慢啟動了。他起初只是做一些愚人節惡作劇、放課程答案、資料庫作業、演算法模擬器等網頁。誰知道2020年三月,因為疫情美國突然傳出暫停簽證的消息,全球留學生一片恐慌。當時翁家翌在網上刷到某中介整理的5個城市未來三天美簽預約情況,他覺得這個資訊很實用,等待簽證的留學生肯定迫切需要。於是他利用自己的爬蟲技術,做了個即時監控美簽預約名額的網站,高峰期時該網站每日訪問量破百萬,服務了數千萬人,成了留學生的救命稻草。圖源unsplash業餘時間他還搞過許多網路安全的東西,甚至修了不少校園網的漏洞。強化學習框架開源Tianshou(天授)也是放大他影響力的典型案例,這個由他主導的項目,降低了強化學習研究的門檻,讓新人快速上手實驗。再到如今OpenAI貢獻列表裡,翁家翌的名字頻繁出現,比如ChatGPT原始團隊第六作者、GPT-4o的RLInfra主要作者等。這意味著大家都在用他底層架構的鏟子,這遠比單一的演算法研究起到的作用更明顯。所有技術發展到終局都將是普及,翁家翌認為:“做技術是為了讓自己能影響到更多的人,做更有意義的事情,技術只是手段,不是目的。”(圖|翁家翌簡歷部分)從國內頂級學府到海外頂級大廠,往往是天才敘事的經典範本。但最為可貴的是,在翁家翌的自我描述裡,這一切靠的不是天賦。他認為,除了找到了喜歡且擅長做的領域,最重要的是清楚自己的目標,並建立了一套獨屬於自己的評價體系。翁家翌有著超乎同齡人的哲學深度,他說:“人生可算作是種體驗,既然你已經來到這個世界上了,那就不要浪費這段旅程。如果你不喜歡被外部評價推著走,那就建立自己的標準。”圖源unsplash在全省狀元聚集的清華,周圍人幾乎都在為GPA、競賽、科研、論文拚搏。「博士強過碩士、學歷越高越好」的固有認知也在校園蔓延開來,無數人為直博耗盡心血。初置身其中,翁家翌不可避免承受了巨大壓力,他坦言花了好長時間才從這個框架裡跳出來。方法簡單卻殘酷,那就是先把該做的事用最低限度的時間達到標準,而後把全部注意力投入到自己長期想做、真正重要的方向。受導師影響,本科期間他把電腦系的成功指標總結為,論文+比賽+GitHub三位數以上的Star,後來又進一步演化為做對現實世界人有沒有幫助、有沒有作用的東西。這套自己的評價體系後來也得到了OpenAI聯合創始人John Schulman的讚許,在面試時特意提到他的GitHub很乾淨、工程質量很好。(圖源|知乎)讀研期間,他敏銳捕捉到AI行業的風向,相比學術能力,工程的價值越來越大,於是便把自己的重點放在了工程能力的培養上,為進入工業界打好基礎。他在播客中尖銳地指出,如果想進工業界,讀博就是浪費生命,因為工業界看重的是你能否規模化,解決現實複雜問題,而非發論文。“教一個研究員(researcher)如何做好工程(engineering),遠比教一個工程師如何做好研究要難。”在他看來,現在這個時代不缺創新和好的想法,真正稀缺的是能在單位時間內驗證更多正確有效的想法,成功率和迭代次數成正比。圖源unsplashCMU碩士畢業後,他海投18家公司,順利拿到了Google、OctoML、幻方浩方(後來的DeepSeek)、OpenAI、輝達等Offer。因為對頂級研究方法的追求以及想在成熟工業級研究體系中訓練,他選了OpenAI,放棄了DeepSeek。(圖源|Github)去年科技領域的諮詢顧問Ram Srinivasan判斷稱,AI軍備競賽的人才之爭已進入2.0階段。1.0階段是圍繞那一小撮最聰明的人的戰爭,企業靠天價薪酬招收高度學術化的頂級研究者。而2.0超越了單純燒錢留人的階段,高薪只是入門票。真正拉開差距的是基礎設施、機會和願景。從這個角度看,翁家翌的選擇恰好踩中了這場轉變的節點,堅守初心,利用模型和工程工具快速迭代落地,將技術的價值帶入千萬家。(圖源|Ram Srinivasan)不管是翁家翌走過的路,還是人才之爭進入2.0階段的判斷,這都預示著傳統精英教育的劇本正在一步步失效。卷名校學歷、刷高GPA、競賽和論文等也很重要,但絕大多數人捲到極致也到不了頂端,只落得個分母的下場,跟他人之間沒有差異。在這樣的大背景下,未來的教育最重要的或許是,鼓勵孩子去定義自己的成功,不能被別人家孩子牽著走。這是一個個性越發凸顯的時代,成功樣本也會層出不窮,每個孩子都有機會去找到的閃光點。也正是如此,不能因害怕孩子失敗或是偏離主流賽道,亦或者走得太慢、走了彎路而放棄追求自己的路。圖源unsplash那又該如何找到孩子的成功之路呢?答案往往藏在那些日常生活中。比如孩子對那門學科感興趣、平時喜歡談論什麼話題、每天會把時間花在那裡...這些長期穩定的關注點都是打開成功的一把鑰匙。但這一切都有個更為根本的大前提,那就是讓孩子找到「為什麼要做這件事」的內驅力。今天的孩子常被形容為空心一代,究其根本是他們太早為分數、排名和名校奔命,從未真正有時間思考自己為什麼出發?一旦這個外在的評價標準消失了,他們的內心就會迅速坍塌。當孩子知道自己在為何而努力,即便沒有掌聲和鮮花,即便身邊牛人一堆,Ta依然不受干擾,能保持自我,持續向前。 (INSIGHT視界)
Manus 向上,智譜向右:中國工程師紅利,只有出海才能兌現價值?
兩條路徑,一種宿命清晨的科技圈被一條消息刷屏了:成立不久的 AI Agent 創業公司 Manus 被 Meta 以 20 億美金的價格收入囊中。創始人肖弘更直接獲封 Meta 副總裁。就在 Manus 在新加坡慶祝“技術套現”的同時,國內大模型領頭羊智譜清言也在同一時間啟動了香港上市的招股。招股書顯示,智譜預計市值超 511 億港元,但繁華背後卻是沉重的財務壓力——2025 年上半年虧損 17.5 億元,平均每月“燒掉”近 3 億。按此速度,帳上現金僅夠維持 9 個月。同樣是頂尖的華人技術團隊,一個在 Meta 的生態裡輕裝上陣,一個在資本市場的博弈中求生。這種巨大的體感差異,真的只是因為“出海”與否嗎?估值博弈:被“土壤”攤薄的價值我們將坐標拉長到全球視野。智譜即便頂著“中國 OpenAI”的光環,其市銷率(P/S)在 64 倍至 78 倍之間,相較於國內 AI 應用公司已是巔峰,但對比美國同行卻略顯落寞。大洋彼岸做企業服務的 Anthropic,2025 年營收預計超過 50 億美金,二級市場隱含估值高達 3500 億美金,更不用上篇文章提到的Palantir,市值已經突破4500億美金。就算有美股的泡沫和對AI價值的高估,可那又怎麼樣呢?泡沫的繁榮也是繁榮,總比理性的貧瘠強,普通人創業,首先要獲得市場和資本的認可,讓創始人和投資人先賺到錢。可為什麼智譜既有 Anthropic 的訂閱邏輯,又有 Palantir 的服務屬性,市值卻難以跨越數量級的鴻溝?答案不在技術指標,而在於中國企業級市場的“三大泥潭”:私有化部署、定製化開發、資料治理。這並非新鮮事,但為何難以破解?我曾經以為這不過就是中國企業現階段的無奈之舉,直到我無意中翻開一百多年前傳教士明恩溥的那本《中國人的性格》,才發現如今中國企服市場的每一個痛點,都能在百年前的社會心理中找到底層編碼。社會心理一:互相猜疑這種心理在企服市場中的體現就是猜疑的高牆與私有化的執念。明恩溥觀察到,中國民居最顯著的特點就是環城、環村、環房而建的高牆。這種防禦不是針對外敵,而是針對彼此。“據說,人與人之間之所以相互不信任,原因有兩個:一是不瞭解對方;二是太瞭解對方。”書中舉例:一個婦女聽到院內喧嘩便勃然大怒,認定人們在議論她;一個僕人被辭退,會固執地猜疑所有人都在背後中傷;中國人分錢時,大家很難相信既定方案,總覺得錢被別人剋扣了。這種深植骨髓的“不安全感”,完美對應在當下的數位化決策中。許多大中型企業不惜支付數倍溢價,也要搞私有化部署,理由如出一轍:“資料交給別人,我不放心。” 甚至有企業寧可雇上千人團隊從頭研發商業成熟產品,美其名曰“自主可控”,實則是擔心資料被外人窺視。在這些決策者心中,私有化部署等於絕對安全。這正如明恩溥描述的“高牆心理”——寧可把現金埋在自家的床底,也不願存入銀行。他們寧願相信月薪八千、三本畢業的自家維運,也不信大廠投入幾十上百億研發的技術能力和安全機制。這種心理帶來的效率損耗,正是中國企業軟體難以規模化增長的第一個病灶。社會心理二:“順而不從”與定製化黑洞為什麼中國企業的個性化需求如此之多?是因為業務真的特殊嗎?未必。更多時候,是為了遷就不合理的舊流程和人的操作習慣。明恩溥將其總結為“順而不從”。書中寫道:給苦力一把快鐮刀,他笑著接過,轉身卻繼續用那把鈍滯的舊刀,理由是“舊的更好用”;給洗衣工脫水機,他棄之不用,寧可手搓得破爛不堪;園丁不按吩咐修牆,反而插滿樹枝,被質問時還能講出一堆優越性。有位地方官命僕人去遠方取水,僕人卻私自到近處取甜水,只要結果滿意,官員便不追究其抗命這種“會捉老鼠就是好貓”的實用主義,在企業數位化中演變為對標準化軟體的天然抵制。管理層呼籲標準化,下級表面尊重,實際操作中卻繞過規則。如果上級持續施壓,壓力便逐級下移,直至消解,一切恢復如初。這種博弈導致廠商不得不針對每個企業、甚至每個部門開發特定的補丁。定製化開發不是在適配業務,而是在適配那些不願改變的“舊習慣”。社會心理三:漠視精確帶來的“資料負債”“大數對得上就行”,是中國企業資料治理的隱秘真相。明恩溥提到,中國人對數字的敏銳度往往讓位於“模糊的體面”。AI的底層邏輯是資料,而資料要求的是絕對的精確。但我們的傳統心理中,似乎自帶一層“模糊濾鏡”。明恩溥發現:說老人七八十歲,可能才滿七十;去看戲花了173弔錢,口述時一定是“兩百吊”,因為“沒區別”。這種對數字的無所謂,直接導致了企業內部的資料斷層。當年我代表就職的企業與合作方簽署了一個970萬的軟體合同,於是對方在簽約喜報中就體現了合作金額“千萬大單”,反正看起來接近1000萬就行,實際上還差了整整30萬。我服務過一家年營收數百億的集團,不管是集體總部還是眾多二級單位之間,的資料幾乎沒有一個能完全對上。真正用的好就一個財務系統,做核算出報表,你搞你的我搞我的,對不上就對不上,以財務資料為準。這種對精確性的漠視,導致了國內企業普遍面臨極高的“資料債務”。當 AI 進入這些企業時,面對的是一堆邏輯混亂、口徑不一的髒資料。為了讓 AI 說句“人話”,廠商不得不投入大量精力在底層治理上,這種苦活累活,讓任何業務都變得沉重且低效。結語:在鹽鹼地外尋找“增長範式”鹽鹼地裡固然能種出莊稼,但需要極高的改良成本。Manus的成功,本質上是利用了中國的工程師紅利,但在產品設計之初就對準了規則明確、生態成熟的海外市場。這為新一代軟體創業團隊提供了一個極其清晰的生存指南:跑出原型,然後快速融入國際化生態。而對於像智譜這樣根植本土的先行者,真正要獲得商業上的成功,還需要極大的戰略定力和資本支撐。未來相當長一段時間內,國內市場或許會繼續維持這種“高投入、慢回報”的常態,這是由社會心理和商業環境共同決定的。而那些希望快速兌現技術價值的團隊,出海不再是選項,而是必然。無論如何,還是要祝福Manus,他們證明了本土教育背景的技術團隊一樣能做出世界頂尖的產品,同時還能賺到錢;同時也要致敬智譜,走入資本市場,迎接更大的挑戰。 (岩聊數位化)
富士康,突發!
富士康又傳來大消息!據彭博援引知情人士報導,富士康科技集團(Foxconn Technology Group)要求數百名中國工程師和技術人員離開其在印度的iPhone工廠,這給蘋果(Apple)公司在印度擴大生產的努力造成了打擊。彭博稱,目前尚不清楚富士康讓這些員工回國的原因。知名電子行業分析師郭明錤表示,中國大陸員工回國這件事的影響幾乎可忽略。首先,富士康在印度iPhone工廠的中國大陸員工本來就很少;其次,富士康在印度iPhone工廠的產能是由台灣地區員工建立的,而不是大陸員工;在印度iPhone工廠的中國大陸員工陸續回國是早已規劃的,蘋果也完全知情。今天,富士康旗下A股——工業富聯股價大漲超8%。富士康的大消息彭博社報導稱,富士康要求數百名中國工程師和技術人員離開其在印度的iPhone工廠,這給蘋果公司在這個南亞國家擴大生產的努力造成了打擊。據彭博報導,從兩個月前開始,富士康的許多中國員工被告知要飛回國。目前尚不清楚富士康讓這些員工回國的原因。富士康是蘋果公司最大的iPhone組裝商。一位蘋果公司的代表不予置評。富士康亦未回應彭博的電郵置評請求。彭博社報導稱,這一變動對蘋果而言來的不是時候。因為這家公司正準備與印度製造夥伴聯手擴大新款iPhone 17的產能,而富士康也正在印度南部新建一座iPhone工廠。蘋果計畫到2026年底在印度生產面向美國市場的大部分iPhone,但此舉遭到美國總統川普的多次批評。5月,川普再次發出威脅,要求該公司在美國境內製造iPhone,否則須繳納至少25%的關稅。影響多大?蘋果執行長庫克曾讚許中國大陸組裝勞工技術和專業知識,強調這是蘋果生產線大多設在中國大陸的一大原因。不過,也有知情人士指出,中國大陸人力撤出印度不會衝擊生產質量,但可能影響組裝線效率。《紐約時報》早前曾報導稱,蘋果公司雖已加速在印度生產iPhone,但仍在中國組裝iPhone中大部分的複雜元件,包括螢幕和面容識別技術模組。這些元件經過一個被稱為“預裝配”的過程後再運往印度,最終在那裡組裝成一部iPhone。因此,最終產品可以聲稱是在印度組裝的,但其實大部分工作是在中國完成的。郭明錤發文稱,這件事的影響幾乎可忽略,因為富士康印度iPhone工廠的中國大陸員工回國早就規劃好了,蘋果也完全知情。郭明錤分析,原因有三點:第一,富士康在印度iPhone工廠的中國大陸員工本來就很少;第二,富士康在印度iPhone工廠的產能是由台灣地區員工建立的,而不是大陸員工。第三,在印度iPhone工廠的中國大陸員工陸續回國是早已規劃的,蘋果也完全知情。近年,富士康已在印度逐步建立了相當規模的組裝業務。該公司還曾派遣大量經驗豐富的中國工程師前往印度,以加速其業務擴張。據悉,中國管理人員在培訓富士康印度員工方面發揮了關鍵作用。印度僅在四年前才開始大規模組裝 iPhone,如今已佔全球產量的五分之一。值得一提的是,今天工業富聯A股表現非常出色。截至午間收盤,股價漲幅超過8%。據中郵證券研報,資料流量的增長使得交換器市場從100G/200G過渡到400G/800G的產品,並將逐步邁向1.6T。根據Dell'OroGroup預測,2025年800G交換機連接埠將有望超越400G成為主流配置。公司憑藉在智能製造、響應速度等方面的優勢,市場份額不斷提升。目前公司高速交換機產品組合涵蓋Ethernet、Infiniband和NVLinkSwitch的多元部署,產品結構逐步向高階邁進,800G交換機陸續出貨,高階產品佔比持續提升。 (券商中國)