阿里云周文超：放棄“終身教職”，站在技術(shù)與商業(yè)的交匯處丨“浙里”青年科學(xué)家

周文超覺得，AI離實(shí)現(xiàn)真正的變革很近了，但還差一層窗戶紙。

這個(gè)判斷來自于他在行業(yè)一線的觀察和經(jīng)驗(yàn)。周文超在阿里云負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫和AI搜索兩條線，每天在技術(shù)和商業(yè)之間來回切換。作為浙江省青年高層次人才協(xié)會(huì)的副理事長，他也是少數(shù)同時(shí)站在技術(shù)前沿和商業(yè)一線的人。

在他的視野中，數(shù)據(jù)庫正在從一個(gè)傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施，變成AI時(shí)代最關(guān)鍵的底座之一。

而他要做的，是讓這個(gè)底座真正為AI而生。

放棄終身教職的人

周文超是上海人，高中畢業(yè)后保送清華，讀的是計(jì)算機(jī)。他在中學(xué)時(shí)就是計(jì)算機(jī)競賽的國家隊(duì)成員。清華畢業(yè)后赴美讀博，博士畢業(yè)后留在美國做教授，一待就是十幾年。2018年，他拿到了終身教職，那一年他34歲。

圖丨2015年周文超在美國喬治城大學(xué)（Georgetown University）任教時(shí)期（來源：受訪者提供）

在美國大學(xué)的體制里，拿到終身教職之后可以申請一年的學(xué)術(shù)休假，當(dāng)時(shí)擺在周文超面前的選項(xiàng)很多，Berkeley、Princeton都有靠譜的合作者，微軟研究院也拋出了橄欖枝，但他想去一個(gè)“最不一樣的地方”，從學(xué)術(shù)到工業(yè)，從美國到中國，兩個(gè)維度同時(shí)切換。

他環(huán)顧了當(dāng)時(shí)的中國工業(yè)界，覺得真正在做研究的地方不多，比較突出的有兩個(gè)：華為和阿里。

權(quán)衡之下，2019年下半年，周文超帶著兩個(gè)年幼的孩子回到上海，加入達(dá)摩院做訪問學(xué)者。他給自己定的比例是50%做研究、50%做商業(yè)化。

在他看來，如果在工業(yè)界只做研究，“缺點(diǎn)意思”，也沒有把這個(gè)平臺(tái)最值得學(xué)的東西學(xué)到。

然后疫情來了。各種意想不到的事情接踵而至，中美之間的頻繁往返變得不可能。他開始面對一個(gè)選擇：留在中國，還是回美國？

這很艱難，放棄終身教職，意味著放棄十幾年積累起來的學(xué)術(shù)聲譽(yù)、研究資源和生活方式。他猶豫了。

就在這時(shí)，他那位在耶魯做教授的朋友說了一番話，朋友的意思很明確：終身教職是你上了一個(gè)臺(tái)階，但不應(yīng)該因?yàn)檫@個(gè)臺(tái)階就把自己鎖死。很多人拿到終身教職之后，反而把它當(dāng)成去看更大機(jī)會(huì)的起點(diǎn)。

“如果對自己還有信心，在哪里做得好，都是通向更大舞臺(tái)的機(jī)會(huì)。”周文超被說服了，他辭掉了美國的教職，正式留在阿里。

從老師到管理者

在阿里，周文超經(jīng)歷了兩次跨越。

第一次是看技術(shù)的視角變了。在學(xué)術(shù)界，評價(jià)一項(xiàng)研究的核心標(biāo)準(zhǔn)是創(chuàng)新性，“前無古人”是寫論文的基本門檻。但真正困擾他的是另一個(gè)問題：為什么要做這個(gè)技術(shù)？這項(xiàng)創(chuàng)新到底解決了什么實(shí)際問題？在學(xué)術(shù)界，這個(gè)問題有時(shí)候并不容易回答。

來到工業(yè)界之后，周文超發(fā)現(xiàn)衡量尺度完全不同。一項(xiàng)技術(shù)的價(jià)值不看它有多新，而看它的影響力有多大。

他最初設(shè)定的比例是50%研究、50%商業(yè)化，后來重心逐漸往商業(yè)化傾斜，事業(yè)部的團(tuán)隊(duì)規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，幾年里增長了好幾倍。他自己也在商業(yè)化方面獲得了巨大的成長。

圖丨周文超（來源：受訪者提供）

第二次跨越更大。在很多公司，像他這樣的角色做的是CTO的事情，管好技術(shù)團(tuán)隊(duì)，把產(chǎn)品做到極致。但在阿里的事業(yè)部，周文超要管的遠(yuǎn)不止技術(shù)，產(chǎn)品的戰(zhàn)略規(guī)劃、銷售策略、資源投入、客戶拜訪，全部都在他的職責(zé)范圍內(nèi)。他做的，是產(chǎn)品一號位該做的事。

轉(zhuǎn)型過程并不輕松。周文超反復(fù)提到的一個(gè)挑戰(zhàn)，是老師與管理者之間的根本差異。

做教授時(shí)，他的角色是幫助每一個(gè)學(xué)生成功，基于個(gè)體的特點(diǎn)因材施教，不會(huì)放棄任何一個(gè)人。做管理者則不同，管理者首先要對集體負(fù)責(zé)。如果一個(gè)人不適合當(dāng)前的位置，為了整體利益必須做出選擇，“哪怕這意味著分開”。“這個(gè)差別非常大。”周文超說。

另一個(gè)顯著的不同是節(jié)奏。學(xué)術(shù)界的邏輯像孵化，寫一份申請書，基金會(huì)給你三年時(shí)間慢慢做。商業(yè)化不存在這個(gè)過程，客戶有一個(gè)當(dāng)下的痛點(diǎn)，需要三個(gè)月內(nèi)解決。帶出去的必須是成熟的產(chǎn)品，沒有緩沖，直接落地。

周文超用一個(gè)樸素的說法來形容這種差別：以前的KPI是論文和項(xiàng)目，那些東西總有辦法完成。但營收是錢，“沒有辦法糊弄”。

但也正是因?yàn)橐獙Y(jié)果負(fù)責(zé)，他被迫去想清楚一個(gè)問題：自己手里的技術(shù)，到底能在哪里產(chǎn)生最大的價(jià)值？這個(gè)問題把他引向了一個(gè)新的方向。

數(shù)據(jù)庫的新使命：為AI而生

在任何行業(yè)，AI帶來的第一個(gè)問題都是一樣的：AI能為我做什么？我又能為AI做什么？

在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，這兩個(gè)問題對應(yīng)著兩條不同的路線。

圖丨Data+AI（來源：受訪者提供）

第一條叫“AI for DB”，用 AI讓數(shù)據(jù)庫變得更好，比如讓查詢優(yōu)化器更智能、讓運(yùn)維更自動(dòng)化。學(xué)術(shù)界在這個(gè)方向上探索多年，CMU、MIT、清華都有團(tuán)隊(duì)投入其中。

方向沒有錯(cuò)，但周文超看到的問題是：場景太小了。這些功能在沒有AI之前已經(jīng)運(yùn)轉(zhuǎn)了三十年，改進(jìn)的空間和對應(yīng)的市場都有限。

第二條路線是“DB for AI”，讓數(shù)據(jù)庫的能力服務(wù)于AI，使AI變得更有效。這條路打開的空間顯然大得多。

周文超的分析邏輯很清晰：大模型在訓(xùn)練階段和數(shù)據(jù)庫的關(guān)系并不大，但光有模型沒有價(jià)值，AI要產(chǎn)生真實(shí)的效益，必須在推理端落地。

而一旦到了推理端，大模型就暴露出兩個(gè)關(guān)鍵缺口。

一是私有數(shù)據(jù)，企業(yè)不會(huì)把核心數(shù)據(jù)交給大模型訓(xùn)練。

二是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，大模型的訓(xùn)練周期以月計(jì)算，它不知道今天發(fā)生了什么。

這兩類數(shù)據(jù)，往往存放在數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)公共數(shù)據(jù)被反復(fù)使用，其邊際價(jià)值不斷下降，私有數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價(jià)值則持續(xù)上升。數(shù)據(jù)庫在AI時(shí)代的位置，正在被重新定義。

周文超提到李飛飛近期提出的一個(gè)概念：“AI-Native DB”，即從設(shè)計(jì)之初就為AI而生的數(shù)據(jù)庫。衡量標(biāo)準(zhǔn)是兩個(gè)“50%”：控制面上，50%的數(shù)據(jù)庫實(shí)例由Agent創(chuàng)建和管理；數(shù)據(jù)面上，50%的輸出以Token形式被AI消費(fèi)。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫的用戶不再只是人，而有一半是AI，整個(gè)產(chǎn)品邏輯都需要重構(gòu)。

在此基礎(chǔ)上，周文超負(fù)責(zé)的工作也從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫延伸到了“泛搜索”。聯(lián)網(wǎng)搜索、RAG、Deep Research，這些產(chǎn)品的底層能力是相似的：在大模型之外，從不同維度獲取更多信息并加以整合。區(qū)別只在于對響應(yīng)速度的要求。

Deep Research可以等十分鐘輸出一份深度報(bào)告，聯(lián)網(wǎng)搜索則需要在一兩秒內(nèi)給出結(jié)果。這是從數(shù)據(jù)庫到搜索的自然延伸，也是“DB for AI”邏輯的具體展開。

在所有這些技術(shù)判斷背后，周文超反復(fù)回到一個(gè)認(rèn)知：一項(xiàng)技術(shù)有沒有價(jià)值，最終要看它為社會(huì)創(chuàng)造了多大的效益。“你不能幫助客戶賺錢的話，你憑什么從客戶那里賺錢？”

技術(shù)人容易把創(chuàng)新本身當(dāng)作價(jià)值，但在工業(yè)界，創(chuàng)新只是手段，社會(huì)效益才是衡量標(biāo)準(zhǔn)。一項(xiàng)技術(shù)如果產(chǎn)生了真實(shí)的社會(huì)效益，它一定能以某種形式轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)回報(bào)。

還差一層窗戶紙

周文超對AI的判斷，和許多人不太一樣。他認(rèn)為AI已經(jīng)很成功，但還離完成變革還差一層窗戶紙。

“還缺一點(diǎn)。”缺的是一個(gè)真正的、沒有AI就無法實(shí)現(xiàn)的落地場景。

他用飛機(jī)來打比方。飛機(jī)剛問世時(shí)做的事情很簡單，縮短從A到B的時(shí)間。如果僅僅如此，它的價(jià)值有限，只是一個(gè)很好的效率工具。但正是這個(gè)效率的躍升，后來催生了商業(yè)航空、全球貿(mào)易和跨國供應(yīng)鏈，這些全新的商業(yè)形態(tài)在飛機(jī)出現(xiàn)之前根本不可能存在。

AI正處在類似的階段。它在提升效率方面已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的能力，但還需要催生出一個(gè)全新的、此前不可能存在的業(yè)態(tài)。那層從“效率提升”到“范式變革”的窗戶紙，尚未完全被捅破。

周文超覺得那個(gè)臨界點(diǎn)已經(jīng)不遠(yuǎn)了。而在此之前，他給年輕人的建議很直接：保持開放度，保持好奇心，保持創(chuàng)造力。

“按部就班地做事情，AI做得比人好，24小時(shí)不累。”在他看來，知識(shí)積累本身的價(jià)值正在下降。他自己是計(jì)算機(jī)競賽出身，但那些題目交給 AI，AI都能做。真正重要的不是一個(gè)人已經(jīng)知道多少，而是能不能問對問題，快速學(xué)習(xí)，跟上變化。

“單純的執(zhí)行已經(jīng)沒那么重了，”周文超說，“這個(gè)時(shí)代需要的，是能做判斷、做選擇的人。”

回看過去這些年，周文超的每一次轉(zhuǎn)折都是主動(dòng)選擇的結(jié)果。

他的導(dǎo)師是一位馬來西亞人。很早之前周文超問他，你更看好中國還是美國？導(dǎo)師說，中國。原因很簡單：中國人不比任何人笨，但比所有人都勤奮。

周文超覺得這話有道理。在美國，華人在技術(shù)領(lǐng)域拿著很高的薪水，但絕大多數(shù)人擔(dān)任的始終是技術(shù)專家的角色。真正負(fù)責(zé)整個(gè)商業(yè)決策的華人很少，有些圈子始終進(jìn)不去。

而在中國，他可以完整地經(jīng)歷從技術(shù)到商業(yè)的全部過程。

他選擇了杭州。在他看來，杭州自身是帶有創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新氣質(zhì)的城市。年輕人多，對新事物的接受度高，政府愿意支持創(chuàng)新，從政策到人才到產(chǎn)業(yè)生態(tài)形成了一個(gè)正向循環(huán)。“六小龍”都出現(xiàn)在杭州，不是偶然的。

而他自己，正站在數(shù)據(jù)庫與AI交匯的地方，等著那層窗戶紙被捅破。他不著急。他相信它很快會(huì)到來。

來源：省青年高層次人才協(xié)會(huì)

責(zé)編：葉　揚(yáng)

美編：陳路漫

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三審：王陸軍