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旧金山 —— 人工智能之都的崛起
2023年ChatGPT-4横空出世带给人们的震撼依然历历在目,它预示着人工智能的时代已然来临,而创造ChatGPT-4这一里程碑式产品的人工智能公司——OpenAI,位于旧金山。
人工智能淘金热
19世纪中叶的淘金热让旧金山积累了大量的财富,发展出了一座伟大的城市。而今天人工智能的兴起,为旧金山带来了科技时代的淘金热。大量的资金涌入旧金山,无数的人工智能初创公司应运而生。
投资AI和机器学习公司今年在旧金山达到了新的高峰。根据PitchBook的数据,“初创公司在第一季度筹集了185亿美元,占美国该行业投资的约82%。这种投资潮流不仅使新的初创公司受益,也使那些已经在行业中的公司受益,进一步推动了城市的复兴。”
根据NFX Venture Firm公司的《NFX生成技术开源市场地图》(NFX’s Generative Tech Open Source Market Map)提供的数据(下图),截止2023年5月,旧金山湾区AI产业得到的总投资达到了五百多亿美元,占采集到的人工智能领域投资总额的24.8%,位居榜首。
(NFX’s Generative Tech Open Source Market Map)
当我们把目光投向人工智能产业的地理分布时,我们毫不意外地再次发现,总部位于旧金山湾区的人工智能企业占比77.03%,呈绝对多数。并且,除了在旧金山新成立的初创公司,很多在疫情期间离开旧金山的公司也在重返旧金山。“风险投资公司Shine Capital的创始人莫·科伊夫曼(Mo Koyfman)表示:‘像旧金山这样在过去50多年里建立起来的科技生态系统,不会因为几年的疫情就轻易衰落。‘”(《网易科技报道》)
(NFX’s Generative Tech Open Source Market Map)
为什么是旧金山 ?
当你惊讶于以上的数据时,可能这个问题会接踵而至:到底旧金山有什么魔力能够吸引如此多的科技人才和资本力量?
- 创业文化:旧金山是创业文化的代名词,它是全世界最富创业精神的地方,无数的世界级企业在这里诞生比如Twitter、Uber/Lyft、Airbnb、Salesforce、Craiglist、Yelp、Cruise、OpenAI等。作为西海岸自由开放之风的代表性城市,这里的文化包容开放,容纳各种不同的人和思想,鼓励创新、开拓和冒险,从而让这座城市成为全世界创业者的沃土,在软件、生物技术、金融科技和医疗保健等各个领域出现了无数成功的初创公司。
- 高等教育:旧金山湾区拥有众多优质的高等学府如斯坦福大学、旧金山大学、加州大学伯克利分校等世界级学术机构,它们通过尖端研究、人才开发和技术转让为该地区的技术生态系统做出贡献。同时,它们也为当地储备了大量的年轻职业人才。《福布斯》有关”年轻职业人士最佳城市排行榜“中,旧金山市排在第二位。
- 风险投资:旧金山是众多风险投资公司的所在地,这些公司在资助和支持创业公司的发展方面发挥着至关重要的作用。
- 科技巨头:旧金山湾区是一些世界上最大和最有影响力的科技公司的总部,包括谷歌、脸书、苹果和Salesforce等。这些科技巨头不仅推动创新,还充当当地科技生态系统的锚,吸引人才和资源到该地区。
- 技术中心和孵化器:旧金山拥有大量的技术中心、合作空间和创业孵化器,为早期公司提供基础设施、资源和网络机会。这些中心,如Galvanize、WeWork和RocketSpace,是技术生态系统中合作、思想交流和社区建设的中心。
- 产业多元化:旧金山的技术生态系统涵盖多种产业,包括软件开发、生物技术、医疗保健、金融、交通和娱乐等。这种多样性促进了思想和专业知识的相互融合,推动了多个部门的创新。
- 社交人脉和行业活动:旧金山科技领域非常活跃,各项活动如社交、会议和聚会进行的如火如荼,技术、创业和创新是这些活动的重点关注内容。这些活动为技术社区内的知识共享、协作和业务发展提供了机会。
坐落于旧金山的领袖级人工智能公司
世界最具价值的人工智能公司前十名里面有七家都位于旧金山,得到风投最多的前四家同样不约而同选择了旧金山。
(截图来自The San Francisco Standard)
- OpenAI:位于旧金山,成立于2015年12月的一家人工智能研究实验室,其目标是开发“安全有益”的通用人工智能,它将其定义为‘在大多数经济价值工作中超越人类的高度自主系统’(维基百科)。OpenAI引领了人工智能领域的前沿研究,并开发各种人工智能技术和模型,包括著名的GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列语言模型。ChatGPT模型的发布被认为是人工智能之春的开始。
- Anthropic: 位于旧金山,成立于2021年,是一家研究人工智能及其安全性的公司,以“构建可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”为宗旨,专注于“开发通用AI系统和语言模型,并秉持负责任的AI使用理念。截至2024年3月,Anthropic已筹集到73亿美元的资金”。 Anthropic 开发的 AI 聊天机器人名为 Claude,被称之为“合宪人工智能”(维基百科)。
- Scale AI:位于旧金山,成立于2016年,公司主要开发人工智能驱动的数据标记和注释工具,用于训练机器学习模型。这些工具可以帮助公司高效地注释大量数据,这对于构建高性能人工智能系统至关重要。Scale AI的平台提供各种注释服务,包括图像标记、文本转录和3D点云分割,满足从自动驾驶汽车到自然语言处理的各种AI应用。
- Dialpad: 位于旧金山,成立于2011年,为用户提供一套全面统一的通信工具,包括语音、视频、消息和会议,所有这些都可以通过一个平台访问。其旗舰产品Dialpad利用人工智能和机器学习等先进技术,在通话中提供实时转录、分析和见解,使团队能够更有效地沟通并做出数据驱动的决策。
- Grammarly: 位于旧金山,成立于2009年,是一家领先的人工智能写作助理公司,提供一系列旨在提高写作清晰度、正确性和有效性的产品和服务。其旗舰产品Grammarly Editor在各种平台(包括web浏览器、桌面应用程序和移动设备)上提供实时语法和拼写检查、风格建议和可读性增强。此外,Grammarly为企业提供专业的解决方案,包括团队协作工具以及与Microsoft Office和Google Workspace等流行平台的集成。
- GitHub Copilot: 位于旧金山,由微软子公司GitHub开发的人工智能代码完成工具。GitHub Copilot于2021年推出,通过直接在Visual Studio code等集成开发环境(IDE)中提供实时代码建议和完成,彻底改变了编码体验。通过分析代码模式和自然语言注释,GitHub Copilot加速了软件开发工作流程,提高了代码质量,并帮助开发人员更有效地克服编码挑战。因此,GitHub Copilot已迅速成为各行业程序员的宝贵工具,有助于提高软件开发过程中的生产力和创新。
人工智能促进商业繁荣
人工智能的繁荣, 不仅正在重新激活城市的科技社区,而且还带来了商业的繁荣。人工智能企业租赁了更多的办公空间,同时带来了更多的人流和商业。例如ChatGPT开发者OpenAI、AI安全研究初创企业Anthropic 以及越来越多的新兴AI公司正在扩大规模和办公室的存在,筹集数十亿美元,吸引科技工作者来到城市。在旧金山市中心,你经常能看到的一个场景是人工智能爱好者和从业者聚集在一间办公室,一边享用着披萨、啤酒,一边参与关于人工智能的讨论。
围绕人工智能的活动和会议也在不断增加,仅在2024年4月份,旧金山就有125场人工智能相关的活动举行。下图截取的是Cerebral Valley官网发布的活动列表四月份的一部分:
旧金山人工智能带来的兴奋度吸引着全世界渴望成为人工智能浪潮一员的人们,旧金山市中心“Hayes Valley“社区正在成为年轻科技从业者和爱好者的聚集地。
在遍布社区的各种“黑客之家”,AI 从业者们聚集在一起,热烈地围绕人工智能分享知识、交流心得、结识人脉,因而这个地方被人们昵称为”脑谷“,未来可望成为和硅谷齐名的人工智能产业基地。
来旧金山大学读计算机科学
旧金山大学位于人工智能浪潮的中心地,是这一浪潮的感受者、参与者和推动者。
在专业学习最后阶段有一个毕业实践项目(capstone project),同学们可以通过实习将所学付诸实践。学生与旧金山湾区的科技公司合作参与真实项目,还可以与学术组织合作科研项目。毕业实践项目启动时间在八月和一月。学生组成3到5人的团队,进行每周10-15小时、为期15周的实习。有的学生直接从所合作的公司或通过所结交的人脉找到工作——在戴上学士帽、穿上毕业服之前便启动了自己的职业生涯。
如果未来有兴趣攻读计算机科学硕士学位,那么可以考虑旧金山大学的计算机科学4+1 本硕连读项目。我们的计算机科学硕士原本是一个两年的项目。如果申请4+1本硕连读,则允许计算机科学本科生在最后两年整合研究生水平的课程,然后再用额外的一年完成硕士学位,可以极大节省时间和学费。
根据对2022届毕业生的调查,计算机科学专业毕业生起薪达到了$107,581美元。
旧金山大学计算机科学学生实习公司
旧金山大学计算机科学学生毕业后就业去向
旧金山大学计算机科学部分专业课
学生将学习在编程解决方案中使用过程、参数传递、块结构、数据类型、数组、抽象数据结构、条件控制、迭代和递归过程以及输入/输出来解决各种问题。
学生将学习如何制作高级编程主题,包括继承和多态、多线程编程、网络、数据库编程和 Web 开发。 调试、重构和审查代码的技术。
研究3D电脑游戏的设计与实现。主题包括3D建模和纹理、3D数学(包括旋转和平移矩阵和四元数)、碰撞检测、物理引擎和3D图形引擎。
本课程向学生介绍人工智能的基本思想和方法,包括搜索、知识表示和学习,以及有关道德和社会影响的背景知识。
算法分析和渐近运行时间计算。算法设计技术和实现细节。排序和搜索、树、图和其他选定主题的算法。
词汇分析、解析、语义分析和代码生成。优化技术。编译器设计工具和编译器编译器。
C编程语言简介。并行体系结构概述。为共享和分布式内存并行计算机编程。并行程序性能评估。
学生将学习操作系统的设计和实现。 研究进程、线程、调度、同步、进程间通信、设备驱动程序、内存管理和文件系统。
具有有界和无界内存的有限状态自动机。常规语言和表达式。上下文无关语言和语法。下推自动机和图灵机。无法确定的语言。P与NP问题和NP完备性。
机器学习和模式识别的广泛介绍。主题包括回归、分类、聚类和降维。学生使用机器学习组件完成大型项目或应用程序。
收集、探索、转换、建模和汇总数据集(包括结构化和非结构化的超大数据集)的技术概述。建模方法包括有监督和无监督机器学习技术。讨论数据清理和数据准备问题,包括噪声、缺失和不平衡数据、离散与连续特征以及特征选择。有些技术是从头开始实现的,而在其他情况下,诸如R、Weka或Python包之类的真实世界工具则应用于大规模数据集。
学生将学习性能分析技术、指令集设计、计算机算术、数字设计、处理器实现和内存系统。 使用流水线和高速缓存增强性能。
涵盖基本设计和评估原则,如何获取、解析和分析大型数据集,以及不同类型数据的标准可视化技术。使用Processing编程语言和环境进行快速可视化原型制作。
交互式计算机图形的理论和制作。主题选自图形编程和算法、建模、渲染、光线跟踪和动画。
未来的旧金山