月之暗面創辦人楊植鱗的博士導師 Russ Salakhutdinov 接受專訪透露：楊植鱗博士論文獲 2 萬次引用，拒絕蘋果橄欖枝毅然返臺創業，「若不嘗試創業，一定會遺憾」。Kimi K3 最獨特的優勢在開源，但判斷真實實力還為時過早。
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（背景補充：月之暗面剛開源 Kimi K3 就預告：引數量更大的 K4 已在排隊，正尋求更多算力）
月之暗面創辦人楊植鱗的博士導師、卡內基梅隆大學電腦科學教授 Russ Salakhutdinov 在接受《每日經濟新聞》專訪時表示，Kimi K3 最獨特的優勢在於「開放模型權重」，但業界仍需要更多實際應用來對比，才能判斷它與其他頂尖模型之間的真實差距。
拒絕蘋果，毅然回國創業
Salakhutdinov 透露，楊植鱗的博士論文獲得超過 2 萬次引用，以他的研究水準，完全可以先進入頂尖院校擔任博士後研究員，再成為高校教授。但他更想創辦自己的公司，甚至拒絕了蘋果拋出的橄欖枝，毅然決然選擇回國創業。
「他曾對我坦言，若不嘗試創業，一定會遺憾。」Salakhutdinov 說。
楊植鱗 1992 年出生於廣東汕頭，2011 年進入清華大學熱能工程系，大二轉入計算機系，2015 年以第一名成績畢業。之後前往美國卡內基梅隆大學攻讀博士，導師為 Salakhutdinov 與時任 Google 首席科學家的 William Cohen。卡內基梅隆大學的計算機博士通常需要六年，楊植鱗僅用四年便完成學業。
求學期間，他進入 Google Brain 和 Meta 實習，作為核心成員參與了 Transformer-XL 和 XLNet 兩項開創性研究，論文引用次數均突破 2 萬次。Salakhutdinov 形容他是「當時卡內基梅隆大學最優秀的學生之一」。
Kimi K3 最獨特優勢：開源
對於 Kimi K3 的能力，Salakhutdinov 認為現在下結論還為時過早。他指出，模型發布後，業界還會持續進行調優，進一步提升表現。
但他同時肯定了 Kimi 的開源路線，「我希望未來業界不會完全走向閉源」。
Salakhutdinov 表示，他非常支援開源，因為開源社群為 AI 產業發展作出了重要貢獻。在卡內基梅隆大學，他們的研究依賴 Google Gemma、Meta Llama 等模型的開放特性才得以順利推進。
「倘若業界模型全部採用閉源模式，研究人員無法接觸模型底層內容，既難以開展系統性研究，也無法基於現有模型迭代。」
同一天的平行訊號：月之暗面拿下阿里算力大單
就在 Salakhutdinov 接受專訪的同日，彭博社報導月之暗面已與阿里巴巴達成算力合作協議，可使用約 2 萬顆輝達晶片叢集，佔 Kimi 模型整體算力的相當大一部分。阿里巴巴盤初大漲 7%，創 6 月 3 日以來新高。
這也印證了 Kimi K3 開源後迅速擴張的背後，其實需要龐大的算力支撐——而這些晶片正來自出口管制的另一端。
AGI 何時實現？
Salakhutdinov 也談及了他對 AGI（人工通用智慧）的看法。他預估，美國、中國、印度、日本等國的實驗室將持續推出更智慧的模型，後續模型之間的差距將更多聚焦在執行速度、智慧程度與使用成本上。
「我比較保守。一項技術從 0% 迭代到 80%、再從 80% 提升到 90% 相對容易，但要從 90% 精進到 99%，難度會攀升。」
他認為，目前的 AI 技術在某些方面已展現接近 AGI 的能力，顯著提升了程式設計、文案創作和工具類工作的效率，但真正的 AGI 還包含在物理世界與真實世界中的行動能力——在這些領域，仍有很長的路要走。
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