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問:最近資本最喜歡的女人是誰?
答案是AI教母李飛飛。
很多人對李飛飛的評價帶著一種逆襲人生的色彩:曾經的洗衣妹,去年身價漲了300億。
因為由她創辦的AI公司World Labs,2月份完成最新一筆10億美元(約合人民幣70億元)融資。
要知道,李飛飛的公司成立才僅僅16個月,估值已沖上50億美元,背后還集結了英偉達和AMD兩家超級巨頭。有人保守估計,作為核心創始人,李飛飛的身價也水漲船高,至少10億美元以上。
資本向來愛屋及烏。不光是李飛飛自己創辦的公司被資本盯上,她的一群學生,也一個接一個地官宣融資,金額一個比一個大。
不久前,成立僅一年多的靈初智能宣布完成天使輪及Pre-A輪共計20億元融資。別的公司天使輪、Pre-A輪一般融幾百萬,上千萬都算多的,它直接融了20個億啊!
靈初智能的聯合創始人陳源培,2001年出生,曾就讀于北京大學、斯坦福大學,師從李飛飛。據說他當時還放棄了華為的“天才少年”計劃,選擇自主創業。
如今靈初智能主攻機器人靈巧手,致力于攻克具身智能的靈巧操作難題,他的機器人已經學會了打麻將、提袋子、補貨。
再看李飛飛的“大弟子”盧策吾,他創辦的穹徹智能,今年2月也完成了數億元融資。
盧策吾博士后就讀于斯坦福大學人工智能實驗室,李飛飛曾經還在推薦信中表示,很少有同齡人能達到盧策吾這個學術水平。現在,盧策吾還是上海交大人工智能學院副院長。
還有Pika的創始人郭文景,當年被稱為大模型領域的天才少女。2024年Pika估值已達30億,而郭文景在輟學創業之前,正是李飛飛的博士生。
今年3月,英偉達成立了一個與人工智能機器人相關的研究部門,主持的是兩位90后,范麟熙和朱玉可。
他們也有一個共同的身份:李飛飛的學生。
資本的邏輯其實不難理解。在技術范式快速更迭、商業化路徑尚不清晰的早期賽道,判斷項目價值最直接的依據,往往回歸到團隊的學術背景與科研能力。
而李飛飛作為計算機視覺領域的奠基者之一,長期主導的ImageNet、斯坦福視覺實驗室,本身就是行業的一座高峰。
但很多人不知道的是,這座高峰,是從一間干洗店里長出來的。
上世紀90年代,16歲的李飛飛隨父母漂洋過海來到美國。語言不通,積蓄微薄,一家人為了生存開了一家干洗店。
李飛飛的青春是在隆隆作響的洗衣機邊度過的,她得放學后鉆進店里,幫客人一件件熨燙襯衫,收工后趴在柜臺前寫作業。那是她離“洗衣妹”這個標簽最近的時刻。
后來,因為母親身體原因,這間干洗店被無奈出售,一家人失去了唯一的收入來源。但正是這段在夾縫中求生的經歷,讓李飛飛比誰都清楚:想要改變命運,只能靠自己。
還有一個插曲,李飛飛當年做AI視覺標注的時候,AI研究已經停滯很多年,所有人都在死磕算法。李飛飛覺得不對,就像教孩子認東西,光講理論沒用,得讓他看足夠多的圖片。
她當年帶著幾個本科生,想做一個數據集,卻被潑了冷水:算法才是C位,誰關心數據?AI研究遇冷,做視覺更是沒人看好。每天都有同行勸她:“飛飛,換個方向吧,這條路走不通。”
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2007年,在幾位支持者的幫助下,李飛飛的ImageNet數據集正式啟動,她準備做22000個類別,每類1000張圖,總共2200萬張。但找圖、標注的工作量太大,得干十幾年。她甚至想過去洗車,一邊賺錢一邊養項目。
幸運的是她遇到了一種“眾包”模式,最多時有167個國家的4.8萬人參與她的開發,開發時間從十幾年縮短到兩年。
2009年初,李飛飛和團隊搬到斯坦福。那年6月,ImageNet正式問世——1500萬張圖片,22000個類別,全部手工標注、三重驗證。人工智能史上最大的人工編輯數據集,就這樣做出來了。
后來她想到辦比賽,號召全球的AI算法從業者,用ImageNet訓練模型,比一比誰的效果厲害。
直到2012年8月,是杰弗里·辛頓教授的神經網絡算法團隊在比賽中出現了,他的準確率更高。冷知識,這個辛頓教授,因為堅守人工神經網絡的研究方法,熬過人工智能寒冬,最終在2024年獲得諾貝爾物理學獎。
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辛頓教授(右)
神經網絡這條路一直沒走通,是因為缺兩樣東西——算力和數據。而李飛飛剛好在做的,就是給它喂數據。辛頓的算法、加上老黃做的英偉達GPU、再加上ImageNet,三個缺一不可的東西,在那一刻碰到了一起。
后來人臉識別的準確率超越人類,AI革命被徹底點燃,李飛飛那套“用大數據訓練神經網絡”的思路,從圖像擴展到語音、文字、視頻,被整個行業追著跑。
從普林斯頓到加州理工,從斯坦福教授到ImageNet的締造者,她用二十多年時間,把那個在洗衣店里埋頭讀書的女孩,活成了今天AI世界里繞不開的名字。
所以,當資本排著隊給她和她的學生送錢時,背后其實藏著一個樸素的邏輯:一個人吃過多少苦,走過多少路,帶出過多少人,最終都會變成她身上最硬的背書。
對于投資人而言,李飛飛就是這些學生身后最大的確定性,這才是真正的“最強師門”啊。
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