本文来自微信公众号： 秦朔朋友圈 ，作者：水姐
一个人在麻省理工的实验室里，一片一片地磨硅。那是本科生干的活，没有名字，磨完交给别人去用。
另一个人在网上把一千多万张图，一张一张地分门别类。那是当年学术圈看不起的活，评职称的时候不好看。
那两样东西都叫片。一个是圆的，晶圆。一个是方的，图片。
9月28日，AMD宣布收购World Labs，全股票交易，作价约82亿美元。交易要等监管批准，预计年底前完成。完成以后，李飞飞将出任AMD的执行副总裁兼首席科学家，直接向董事长兼首席执行官苏姿丰汇报。
一个57岁的女人，把一家二十年前快死掉的芯片公司做成了今天这个样子。一个50岁的女人，十五年前定义了这一轮人工智能的起跑线。而现在，她们在同一张组织架构图上。
我好久没写双人物系列了。哇，又是“五十岁之后还能做什么”的绝好选题。
两个人都生在华人家庭，都在很小的年纪被父母带到美国，都在一个女人少数派的行业里做到了头部。
按照我的惯例，华人先拆名字。
苏这个字，最要紧的意思在《尚书》里。《仲虺之诰》记商汤的军队所到之处，百姓的话是，“徯予后，后来其苏”。等着我们的君主，他来了，我们就活过来了。
苏是复活。死过一回，又醒过来。后来这个意思留在了苏醒、复苏这些词里。
姿，《说文解字》说，姿，態也。丰，《说文》写作豐，豆之豐满者也。豆是古代盛祭品的高脚器皿。豐，是那个器皿里装得满满当当的样子。
苏姿丰这三个字，是活过来，是样子，是满。
李是果木。《说文》说，李，果也。而这个姓最有名的一句，出在《史记·李将军列传》的末尾。太史公说，“桃李不言，下自成蹊”。
李飞飞的第一身份是斯坦福的教授。她带出来的学生现在散在这一行的各个要害位置上。ImageNet那批人，后来一个一个都成了名字。
至于飞飞两个字。中国人给孩子起叠字的小名，图的是好养活，是亲昵，是叫起来顺口。飞飞、明明、丹丹，一听就知道是家里人喊的。
父母开了一家干洗店，她在中餐馆打过工，做过清洁，周末回家看店。家里人喊的那两个字，后来印在了这一行最重要的论文上。
我们古人说，“君子之道，或出或处，或默或语。二人同心，其利断金。同心之言，其臭如兰。”君子有时候出来做事，有时候待着不动，有时候不说话，有时候说。两个人同心，那股锋利可以把金属切断。同心的人说出来的话，气味像兰花。一个是兵器，一个是香草。一刚一柔。
真好，这个年代让常用在古代男人们身上的美妙句子，在现代女人们那里有了更具象的、有灵魂及外在香气的运用。
接着写苏姿丰的故事。
1969年11月生在台南，三岁跟父母去美国。她小时候不在加州，在纽约皇后区。父亲是搞统计的，母亲后来做生意。
她七岁那年，父亲开始每天考她乘法表。十岁那年，她把哥哥的遥控车拆了，又修好了。那是她头一次碰电子的东西。
中学念的是布朗克斯科学高中，纽约那所出过好几位诺贝尔奖得主的公立高中。一个移民家庭的女儿，在纽约的公立体系里长大。这跟硅谷那套车库神话完全是两回事。
十七岁进麻省理工。她当年为什么选电机，她自己说过原因，因为那看起来是最难的专业。她后来在各种场合讲朝最难的问题跑过去。
她在那里从本科一路念到博士，1994年拿到电机工程博士，做的是极深亚微米的绝缘体上硅场效应管。
本科的时候她就在磨硅片。在麻省理工做本科研究助理，干的活就是做硅片。暑假去亚德诺半导体实习。
她是一个动过硅片的人。
1995年她进IBM，参与把铜互连推到量产，1998年出货，芯片比原来快了两成左右。
值得着重提及的是，她做过郭士纳的技术助理。郭士纳是把IBM从悬崖边上拉回来的那个人。技术助理这个位置，说白了是跟在首席执行官身边，替他把技术的事情翻译成商业的事情。
她说过，郭士纳把时间花在学习上，还有，他极度地向外看，看市场，看客户。她在三十岁上下，贴身看了一个人怎么救一家公司。十几年以后，轮到她自己救一家。
她救AMD的第一招，是她在IBM做砸过的事。在IBM的后半段，她管过新兴产品部门，跟索尼和东芝一起做PS3的Cell处理器。那颗芯片在技术上极其野心勃勃，而后来公认它有个大问题，太难编程了。游戏开发者用不顺手。
她自己讲过从那件事学到的东西，就是“可编程性”。一颗芯片再厉害，别人用不了，就不成立。
2012年她去AMD，管的正是半定制这块。2013年PS4和Xbox One出来，里面都是AMD的芯片。那几年这块业务是AMD最实的一笔现金流，是它撑过最难那两年的地板。而这一次的做法，是兼容，是好用，是让开发者顺手。
2014年10月，她做首席执行官。那时候的AMD是什么样子，今天的人已经想不起来了。市场份额被英特尔压得极薄，产品线散，负债重，股价掉到过两三美元，第二年更低。外头认真讨论的是这家公司要不要拆开卖掉，或者干脆破产。
后来其苏。
她做的最要紧的两件事，一件是把赌注压在Zen架构上，另一件是把大芯片拆成小芯片再拼起来。第二件事在当时是逆着行业走的，大家都在做更大的单片。她选了拆。
拆这件事，所有人都当技术写，而它底下是一笔成本账。
一片晶圆上总会有缺陷，分布大致是随机的。一颗芯片的面积越大，它身上落到缺陷的概率就越高，而且不是按面积线性上升，是更快。做一颗巨大的单片，良率会掉得很难看。
拆成小块以后，一块坏了只扔那一块。
拆开以后，不同的部分可以用不同的工艺。算的那部分用最贵最先进的制程，管输入输出的那部分用便宜成熟的制程。
她自己说过，走这条路不是被工艺逼的，是主动选的，因为良率更高、核数更多、成本更低。
一个做过硅片的人去做首席执行官，她的技术判断和财务判断是同一个判断。
2017年Ryzen和EPYC出来，局面开始翻。她说IBM教给她的东西是，一个产品最后那百分之五，大概是最难的。良率，可靠性，从样品到几百万几千万颗的量产。
所有写她的文章都在写Zen，写小芯片，写她怎么押对了方向。而她自己反复讲的是最后那百分之五。方向是想出来的，那百分之五是熬出来的。
《庄子·天道》里有个做车轮的匠人叫轮扁。齐桓公在堂上读书，轮扁说你读的是古人的糟粕。桓公要他说出道理，他说自己砍木头做轮子，慢了就松，快了就紧，不松不紧那个分寸，得之于手而应于心，口不能言，有数存焉于其间。
“有数存焉于其间。”那个分寸里有一个说不出来的数。最后那百分之五，就是轮扁说的那个数。
还有几件事，这两天没什么人写。2021年她拿了IEEE的罗伯特·诺伊斯奖章，是这个奖第一次发给女性。2022年麻省理工把一栋楼以她的名字命名。三十多年前她在那里做本科生，干的活是磨硅片。
她练拳击。一个每天开会、看财报、跑客户的人，选的锻炼是拳击。
而诺伊斯那个奖章，值得再说两句，因为它是一段历史的扣子。诺伊斯是英特尔的创始人之一，也是集成电路的发明人之一。AMD的首席执行官，拿了一个以对手创始人命名的奖章。
这件事听着别扭，而它一点都不别扭，因为这两家公司是从同一棵树上掉下来的两个果子。
1957年，八个人从肖克利半导体出走，办了仙童半导体。这八个人在肖克利嘴里叫“叛逆八人帮”。一九六八年，其中的诺伊斯和摩尔从仙童出来，办了英特尔。
1969年，另一个仙童出身的人桑德斯出来，办了AMD。隔一年。
硅谷后来管这一支叫仙童的孩子们。英特尔和AMD打了五十多年，而两家公司的创始人当年在同一间公司里上班。AMD成立于1969年。她生于1969年。
还有一条。AMD能做x86芯片，是IBM逼出来的。八十年代初，IBM要做个人电脑，向英特尔买芯片，而IBM有一条规矩，关键零件必须有第二家供应商，不能被一家卡住。于是英特尔把x86授权给了AMD。
AMD作为英特尔对手的那个身份，是IBM要出来的。三十多年以后，一个在IBM待了十二年、给IBM首席执行官当过技术助理的人，去救了AMD。
当年逼出这个对手的那家公司，后来养出了救这个对手的那个人。
还有一条，更像小说。英伟达的黄仁勋，和苏姿丰是亲戚。按台南那边的家族辈分，她要叫他一声表舅。
两个人生在同一个地方，隔着六岁，一个做出了英伟达，一个救活了AMD，在同一个战场上打了十年。
她公开讲过对这位表舅的看法，说有很大的敬意，他建立了一家了不起的公司。
AMD攻了英伟达很多年，攻不下来。而这些年它自己变成了另一样东西。
所为“乘其墉，弗克攻”，她爬过那堵墙很多次。
轮到写李飞飞了。
她1976年生在北京，在成都长大。16岁那年跟父母去了美国，落在新泽西。
家里开干洗店。她一边念书一边在店里帮忙，也在中餐馆打过工。她的母亲身体不好。这些年她讲过很多次那家干洗店，她的自传里也写。
1999年普林斯顿物理系毕业。她本科念的是物理，不是计算机。她后来讲过为什么会从物理走到智能上去。她读那些物理学家的东西，发现二十世纪最厉害的那几位到了晚年，关心的都转向了生命、意识、什么是活着。
她顺着这几个人的目光看过去，看到了智能这个问题上。毕业那年她有去华尔街的机会。她去念了博士。
2005年加州理工博士，导师是佩罗纳。她做的是单样本学习。让机器只看一两个例子就学会认一样东西。
2007年前后，她开始做ImageNet。当时这一行的主流想法是算法为王，大家相信只要模型更聪明，喂什么数据都能学好。
她的判断反过来。她认为问题在数据。真实世界有多杂，训练的数据就得有多杂，不然机器学到的永远是实验室里那点东西。
一个做单样本学习的人，转过身去做了世界上最大的数据集。
这个判断在当时不受欢迎。做数据集在学术圈里不算高级活，评职称的时候不好看。她自己讲过那几年的孤立。而真正的麻烦在于工程。上千万张图，两万多个类别，要一张一张分门别类地标出来。
她最初想的办法是雇本科生来标。算了一下，按那个速度，标完要十九年。
后来有人提醒她有个叫Mechanical Turk的平台，可以把活拆成几百万个小任务，发给全世界任何一个愿意干的人。
于是四万九千个人，散在一百六十七个国家，在自己家里的电脑前，一张一张地点。两年多，标完了。
这中间还有一层工程，她的学生们要做统计模型来验证标注者靠不靠谱，一个人标错了怎么办，几个人标的不一样怎么办。
一个数据集的底下，是四万九千个陌生人，和一套判断这些陌生人说的话对不对的办法。
2009年ImageNet发布。2010年开始办比赛。2012年，AlexNet在这个比赛上把错误率砍掉一大截。那一年常被算作这一轮人工智能的起点。
我很喜欢Mechanical Turk这个名字的来历。1770年，一个叫肯佩伦的匈牙利人给奥地利女皇造了一台会下棋的机器，做成一个穿土耳其服装的人形，坐在一个柜子后面。
它赢过很多人。据说拿破仑跟它下过，富兰克林跟它下过。它骗了欧洲八十四年。柜子里一直藏着一个真人。1854年，它在费城的一场火里烧掉了。
亚马逊用这个名字开了一个平台，意思很直白，机器干不了的活，柜子里还是得有人。ImageNet的柜子里，藏着四万九千个人。
而就在9月30日，这个平台关停了。开了21年。
亚马逊给的理由读起来有点冷。现在的模型自己就能干很多当年要人干的活；有专做这门生意的新平台起来了；还有，平台上一些接活的人，开始用人工智能来替自己完成标注。
柜子里的那个人，开始用柜子外面的机器替自己干活。
9月28日，一笔82亿美元的交易。9月30日，那个柜子关门。
ImageNet的骨架，是一部词典。她用的是WordNet，一部把英语词按类属关系编起来的词库，正好是普林斯顿做的，她念本科的那所学校。她把WordNet的类目拿过来，给每一个类目配上足够多的图。
给万物分类命名这件事，人类做过三次大的。一次是《尔雅》。中国第一部按类编的词典，一般认为成书在战国到西汉之间，后来进了十三经。它把所有的词分成十九篇。
第二次是林奈。1735年《自然系统》初版，他给每一样生物两个拉丁词，一个属名一个种名。那套命名法到今天还在用。
第三次是ImageNet。2009年，两万多个类目，上千万张图。
三次的重心都落在活物上。《尔雅》最后七篇是草木虫鱼鸟兽；林奈干的就是动植物；ImageNet两万多类里动植物也占了极大的一块。人要认世界，第一眼总是落在会动的东西上。
她这些年最爱讲的一个东西，讲的是眼睛。她常引一个古生物学上的说法。五亿四千万年前的寒武纪，地球上的物种突然爆发，短短几千万年里长出了今天绝大多数的动物门类。有一种解释是，那段时间生物长出了眼睛。
能看见以后，追和逃就都变了。你要认出那是猎物还是天敌，要判断远近，要在三维的空间里动。一场军备竞赛就此开始，而智能是被这场竞赛逼出来的。
她的意思是，视觉不是智能的一个分支，视觉是智能的起点。语言比这个晚得多。
2024年她出来创业，做World Labs，做的是空间智能，接着这条线往下走。让机器懂一个东西在空间里怎么摆、怎么动、被挡住的那一半长什么样。
最近，她在一档播客里讲怎么用AI，说要紧的本事是会提问，而苏格拉底是最好的prompter。她认为这个本事该从中小学就练起来。苏格拉底一辈子没有写过一个字。我们读到的他，是柏拉图写的。而他在《泰阿泰德篇》里说过自己是干什么的——他说自己是个接生婆，他本人不生孩子，也没有智慧可生，他只是帮别人把心里已经有的那个东西接出来。
产婆术。李飞飞做的事也是这个。ImageNet不是一个模型，她自己没有去造那个把错误率砍掉一大截的网络。那是多伦多那几个人用她的数据集训出来的。
而我们普通人，重要的是会追问！
《国语·郑语》里记了一段，西周末年，史伯跟郑桓公说的话。
“夫和实生物，同则不继。以他平他谓之和，故能丰长而物生。若以同裨同，尽乃弃矣。”
和能生出东西来，同就接不下去了。拿不一样的东西去平衡不一样的东西，这才叫和，所以能长得丰、能生出万物。要是拿一样的东西去加一样的东西，加到头就完了。
“以同裨同，尽乃弃矣。”一样的东西堆在一起，堆到头就废了。
这是中国人论组合最深的一段话，比二人同心其利断金还深一层。同心讲的是方向一致，和讲的是成分不同。
这句话后来有一个人人都会背的版本。《论语·子路》里，“君子和而不同，小人同而不和”。
史伯讲的是宇宙怎么生出东西，孔子讲的是人怎么相处。同一个道理，一个说物，一个说人。
古希腊的赫拉克利特，说的是相反的东西互相成就，不同的音调才生出最美的和谐。
一张弓，一把琴，都靠两端相反方向的拉力才能工作。弦松了，弓射不出箭，琴发不出声。
现在回头看这两个人。一个是工程师，一个是科学家。
亚里士多德把人的智性分成几种。一种叫科学的知识，讲的是普遍必然的东西，要能证明。一种叫技艺，讲的是把东西做出来，而做出来这件事里有许多说不清的分寸。
他还有第三种，叫实践智慧，讲的是在具体的情形里做对的那个决定。苏姿丰身上是后面两种，李飞飞身上是第一种。
以他平他谓之和。这两个人身上没有一样是重合的。她们凑在一起有用，恰恰因为不一样。
苏姿丰自己讲这件事的时候，说的意思是，要给下一代人工智能造计算平台，就得深深地懂模型正在怎么演化。这句话翻译过来就是，我造的东西要跟着你造的东西长。
李飞飞那边的说法是，要往前推，得靠研究、系统和算力三头一起走。
两个人说的是同一件事的两头。故能丰长而物生。
这里有一个问题要正面回答。
一个做模型的人，为什么要进一家做芯片的公司。从看不见的那一层，走到看得见的这一层，这算不算往下走。
《周易·系辞》有一句，形而上者谓之道，形而下者谓之器。
中国哲学吵了两千年的一个题目就是道和器哪个在先。多数人说道在器之上，器只是道的载体，是盛道的那个盘子。
而明末清初的王夫之把这句话顶回去了。他在《周易外传》里说，天下惟器而已矣。道者器之道，器者不可谓道之器。
天下只有器。道是器的道；不能反过来说器是道的器。
模型要在芯片上跑。不在芯片上跑的模型，哪里都不存在。
没有离开器的道。
天下惟器而已矣。
回到两人结合的这笔交易的结构。
全股票，意思是AMD不掏现金，用自己新发的股票付账。
一是AMD不想动现金，芯片这一行的现金要用来预付产能和研发。
二是摊薄，新发的股票摊薄了原有股东的权益，八十二亿按AMD的市值算，摊薄多少是可以算出来的，那是股东会真正关心的数字。
第三层最要紧。股票是用来锁人的。
股票有分期兑现的安排，通常三到四年。一个团队拿了股票，就得在里面待够年头才能全部拿到。
这不是在买一家公司，是在买一群人，并且用一张四年的绳子把他们绑住。
再看这82亿买的是什么。
World Labs是2024年成立的实验室，几乎没有营收。八十二亿美元买一个没有收入的实验室，用任何常规的估值办法都算不出来。市盈率没有，市销率没有，现金流折现没有东西可以折。
所以这笔钱在账上只能记成两样东西，无形资产和商誉。
商誉每年要做减值测试。如果三年以后这件事没长出东西来，这笔钱就要计提减值，一笔一笔打在利润表上。买的时候是一张漂亮的新闻稿，三年以后可能是一行很难看的减值损失。
那么为什么还要买。财经上的答案只有一条。
AMD这些年的瓶颈从来不在硬件。它的芯片纸面上够用，吃亏的地方在生态，在用的人手里那套软件工具。
而对手这些年做对的一件事，是把需求放进自己家里。自己做软件，自己做模型，自己做云，自己当自己的第一个客户。
AMD一直缺这一环。买一个顶级模型实验室，等于买进一个内部客户。你的芯片有人用，有人提需求，有人替你把软件写顺。
苏姿丰那句话在财务上翻译过来是，我要把我的需求买进家里来。而风险有四条。
一是整合。一个实验室进一家硬件公司，这一行里做砸的例子比做成的多。
二是人。股票锁三四年，锁不住第五年。
三是审批。全股票不动现金，而交易仍要过监管，时间表自己就是不确定性。
四是商誉减值。
还有一点真实的李飞飞的风险：一个一辈子带实验室、一篇论文可以等三年的人，进了一家每个季度要对着财报说话的公司。她上面那位的时间单位是季度，她自己的时间单位是十年。
一个三岁离开台南，一个十六岁离开成都。一个在麻省理工的实验室里磨硅片，一个在新泽西的干洗店柜台后面写作业。
两个人的姓合起来，正好是一草一木。
苏是草，紫苏。李是木，果木。一个草字头，一个木字旁。
而她们干的事，一个是让一棵快死的树活过来，一个是让树底下自己走出一条路。
后来其苏。桃李不言，下自成蹊。
这件事能不能成，现在谁都不知道。监管还没批，交易还没完成，82亿美元的东西要真长进一家公司的身体里，历来是极难的事。这个行业里买下来放着烂掉的例子，比成了的多。
两个人之所以值得写，不在于同心，在于她们身上没有一样东西是相同的。
一张弓，一把琴。
弦松了，弓射不出箭，琴发不出声。
以他平他谓之和，故能丰长而物生。