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问:最近资本最喜欢的女人是谁?
答案是AI教母李飞飞。
很多人对李飞飞的评价带着一种逆袭人生的色彩:曾经的洗衣妹,去年身价涨了300亿。
因为由她创办的AI公司World Labs,2月份完成最新一笔10亿美元(约合人民币70亿元)融资。
要知道,李飞飞的公司成立才仅仅16个月,估值已冲上50亿美元,背后还集结了英伟达和AMD两家超级巨头。有人保守估计,作为核心创始人,李飞飞的身价也水涨船高,至少10亿美元以上。
资本向来爱屋及乌。不光是李飞飞自己创办的公司被资本盯上,她的一群学生,也一个接一个地官宣融资,金额一个比一个大。
不久前,成立仅一年多的灵初智能宣布完成天使轮及Pre-A轮共计20亿元融资。别的公司天使轮、Pre-A轮一般融几百万,上千万都算多的,它直接融了20个亿啊!
灵初智能的联合创始人陈源培,2001年出生,曾就读于北京大学、斯坦福大学,师从李飞飞。据说他当时还放弃了华为的“天才少年”计划,选择自主创业。
如今灵初智能主攻机器人灵巧手,致力于攻克具身智能的灵巧操作难题,他的机器人已经学会了打麻将、提袋子、补货。
再看李飞飞的“大弟子”卢策吾,他创办的穹彻智能,今年2月也完成了数亿元融资。
卢策吾博士后就读于斯坦福大学人工智能实验室,李飞飞曾经还在推荐信中表示,很少有同龄人能达到卢策吾这个学术水平。现在,卢策吾还是上海交大人工智能学院副院长。
还有Pika的创始人郭文景,当年被称为大模型领域的天才少女。2024年Pika估值已达30亿,而郭文景在辍学创业之前,正是李飞飞的博士生。
今年3月,英伟达成立了一个与人工智能机器人相关的研究部门,主持的是两位90后,范麟熙和朱玉可。
他们也有一个共同的身份:李飞飞的学生。
资本的逻辑其实不难理解。在技术范式快速更迭、商业化路径尚不清晰的早期赛道,判断项目价值最直接的依据,往往回归到团队的学术背景与科研能力。
而李飞飞作为计算机视觉领域的奠基者之一,长期主导的ImageNet、斯坦福视觉实验室,本身就是行业的一座高峰。
但很多人不知道的是,这座高峰,是从一间干洗店里长出来的。
上世纪90年代,16岁的李飞飞随父母漂洋过海来到美国。语言不通,积蓄微薄,一家人为了生存开了一家干洗店。
李飞飞的青春是在隆隆作响的洗衣机边度过的,她得放学后钻进店里,帮客人一件件熨烫衬衫,收工后趴在柜台前写作业。那是她离“洗衣妹”这个标签最近的时刻。
后来,因为母亲身体原因,这间干洗店被无奈出售,一家人失去了唯一的收入来源。但正是这段在夹缝中求生的经历,让李飞飞比谁都清楚:想要改变命运,只能靠自己。
还有一个插曲,李飞飞当年做AI视觉标注的时候,AI研究已经停滞很多年,所有人都在死磕算法。李飞飞觉得不对,就像教孩子认东西,光讲理论没用,得让他看足够多的图片。
她当年带着几个本科生,想做一个数据集,却被泼了冷水:算法才是C位,谁关心数据?AI研究遇冷,做视觉更是没人看好。每天都有同行劝她:“飞飞,换个方向吧,这条路走不通。”
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2007年,在几位支持者的帮助下,李飞飞的ImageNet数据集正式启动,她准备做22000个类别,每类1000张图,总共2200万张。但找图、标注的工作量太大,得干十几年。她甚至想过去洗车,一边赚钱一边养项目。
幸运的是她遇到了一种“众包”模式,最多时有167个国家的4.8万人参与她的开发,开发时间从十几年缩短到两年。
2009年初,李飞飞和团队搬到斯坦福。那年6月,ImageNet正式问世——1500万张图片,22000个类别,全部手工标注、三重验证。人工智能史上最大的人工编辑数据集,就这样做出来了。
后来她想到办比赛,号召全球的AI算法从业者,用ImageNet训练模型,比一比谁的效果厉害。
直到2012年8月,是杰弗里·辛顿教授的神经网络算法团队在比赛中出现了,他的准确率更高。冷知识,这个辛顿教授,因为坚守人工神经网络的研究方法,熬过人工智能寒冬,最终在2024年获得诺贝尔物理学奖。
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辛顿教授(右)
神经网络这条路一直没走通,是因为缺两样东西——算力和数据。而李飞飞刚好在做的,就是给它喂数据。辛顿的算法、加上老黄做的英伟达GPU、再加上ImageNet,三个缺一不可的东西,在那一刻碰到了一起。
后来人脸识别的准确率超越人类,AI革命被彻底点燃,李飞飞那套“用大数据训练神经网络”的思路,从图像扩展到语音、文字、视频,被整个行业追着跑。
从普林斯顿到加州理工,从斯坦福教授到ImageNet的缔造者,她用二十多年时间,把那个在洗衣店里埋头读书的女孩,活成了今天AI世界里绕不开的名字。
所以,当资本排着队给她和她的学生送钱时,背后其实藏着一个朴素的逻辑:一个人吃过多少苦,走过多少路,带出过多少人,最终都会变成她身上最硬的背书。
对于投资人而言,李飞飞就是这些学生身后最大的确定性,这才是真正的“最强师门”啊。
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