作者 | 黄楠
编辑 | 陈彩娴
的火爆，不仅为 带来资本的关注、用户的青睐，在关于“ 为何能做出 ”的讨论中，其人员优势也成为外界瞩目的焦点。
近日，智谱研究联合 发布了一份 背后研究团队的统计报告。据报告显示，本次在 项目中做出贡献的人员共87人，其中包括了“年纪很轻”、“背景豪华”、“聚焦技术”、“积累深厚”、“崇尚创业”和“华人抢眼”等显著特征。
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报告链接：
在这样一个不足百人团队中，诞生了现象级的大型语言模型 ，这对谷歌、微软、百度、阿里等大厂而言都是不小的压力，纷纷紧随其后，发布、或预发布类 产品。
作为一家非盈利的人工智能研究机构，一直以来， 都被诸多有志于发展 AI 事业的青年人才视为技术天堂。在这里，他们可以直接参与最前沿、最具创造力的 AI 项目， 调用最核心的科研资源，心无旁骛地投身到技术创新中。
而近年来，边缘化、举棋不定使国内大厂中的 AI 研究院和科研人才面临着生存难题，但相信在这次 的冲击下，AI 人才重新回归大众视野，也将迎来新一轮的争夺和洗牌。
技术人员占比近九成
90后是主力军
从 团队职位分工（图1）来看， 在参与此次项目的87人中，研发人员的数量就达到了77位，占比88%，其中包括了公司联合创始人 ，他在此前被评选为 2023 年度 AI 2000 机器人领域最具影响力学者。
产品人员共4位、占比5%，此外还有6位参与者的职位信息无法获取。
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图 1： 团队职位分工
在成员年龄分布（图2）方面，90后是团队的主力军，其中，年龄区间在20-29岁的共28位，占比达到34%；30-39岁的成员数量最多，共50人，占比高达61%；此外，有3人年龄段在40-49岁区间，60岁以上仅1名。
经统计，这支研究团队的平均年龄为32岁。
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图 2: 团队年龄分布
“年纪很强”和“聚焦技术”是 团队成员的两大显著特征。
虽然平均年龄仅在32岁，但团队人员高度聚焦技术研发，基于他们对 AI 创新和研发极大的兴趣和全身心投入，创造出这个引爆全球新一轮技术的现象级模型。由此可见，被认为研发经验不足的年轻人，完全有可能在前沿科技领域取得重大突破。
当前，国内并不缺乏如 一样的年轻优秀人才。
问世之后，IDEA 研究院讲席科学家张家兴在去年底就迅速讲团队的大模型研发转向了 的对话任务路线。
据其透露，其团队中的研究主力也皆为90后优秀的年轻人才。当前，他们研发的类 模型效果与 相当，且仅有50亿参数，文本生成速度也很快，目前已在内测中，近期将公测。
名校学历、华人占9位
大厂不再是顶尖人才第一选择
团队成员的学历在本、硕、博的人数相对均衡，其中，27人具有本科学历，25人为硕士研究生学历，28人拥有博士研究生学历，占比分别为33%、30%、37%。
他们当中来自斯坦福大学的校友人数最多，共有14位，其次是加州大学伯克利分校10位，麻省理工排名第三，有7人。
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图 3： 团队成员毕业高校人数Top10
华人学者是团队中一支重要的科技创新力量，共9人，占比近10%。
其中，有5人曾毕业于中国高校，3人本科毕业于清华大学，分别是翁家翌、赵盛佳、袁启明，当前他们在团队中担任研发工程师的岗位；各有1人本科毕业于华中科技大学、北京大学/香港大学，分别是江旭和翁丽莲。
他们都是在国内顶尖院校毕业后赴美深造，获得硕士或博士学位。
图 4： 团队中的华人成员
从人员流动中可看到，大厂也不再是顶尖人才第一选择，如 这种更纯粹的研究机构反而更受他们青睐。
团队成员当中，共有5位被评为 2023 年度 AI 2000 全球人工智能学者。他们分别是：
1. 联合创始人 （入选领域及名次：机器人，第10名）
2. 研究员 （入选领域及名次：机器学习，第10名）
3. 联合创始人、 研究科学家 John （入选领域及名次：机器学习，第41名）
4. 研发工程师 Tomer （入选领域及名次：数据库，第52名）
5. 研究科学家 Zoph（入选领域及名次：机器学习，第95名）
来自外部公司、高校应届毕业生、科研机构和高校教职人员的占比分别是81%、13%、4%和3%，其中大多来自于谷歌、微软、Meta、英特尔、英伟达、苹果等顶尖或知名的科技公司，共10人就是从谷歌跳槽加入的，1人曾在百度任职过。
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图 5： 团队成员流动情况
统计还发现，与 有关的前七项技术项目研发中， 团队有较多人都曾参与到其研发中。
参与人数最多的是 CodeX 项目，共22人参与，占团队人数的25%；其次是 和 ，共有9人参与；GPT3 共有6人参与过，排名第三；排名第四的是 RLHF，有3人参与过。
图 6： 团队参与此前七大技术研发人数
可以说， 是 在大型语言模型领域多年技术积累、顶尖人才领导和优秀 AI 技术人员聚集的结果，为 的成功研发打下了坚实基础。
AI 人才迎来争夺战
事实上，过去几年里，AI 研究院和 AI 人才在大厂内部长期面临着边缘化、战略摇摆的困境，正如上述提到的谷歌，就已有不少人才流向 这样纯粹的科研圣地。
大厂内部的 AI 人员在企业的组织架构模式内，往往难以发挥其本该有的能力和成果。
但与传统的科技巨头不同，如果 等此类以“发展人工智能”为己任的公司中，AI 的研发和创新才是它们的使命所在，即近距离地参与到最前沿的 AI 项目中，调用最核心的资源做研发，背后更要能承受住长久不出成果的责任。其中 GPT 模型仅首发到完成训练，就长达三年时间，需要团队的一整套资金、技术和人才等体系化保障。
的出现，将 AI 人才重新拉回了大众视野，重申纯粹科学研究的重要性，势必将掀起一轮新的人才争夺战。同时，也会提高大厂对大模型、计算资源等基础设施的重视，加快底层技术能力的追赶和补齐。
正如前搜狗 CEO 王小川在微博中所说，“的成功，首先是技术理想主义的胜利。” 的成功，必然离不开产、学、研合力，其背后是团队成员对人工智能技术的兴趣和予以坚持的信仰。国内并不乏顶尖的科研力量，将目光投注前沿技术创新，稳扎稳打，对促进中国 AI 创新发展具有重要意义。
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