原标题：美国为何留不住杨植麟？专访杨植麟美国博导：他毅然拒绝苹果，选择回国创业，Kimi K3 最独特优势在开源，但判断其实际能力还为时过早
Kimi K3 的发布，给硅谷 AI 圈带来" DeepSeek 2.0 "时刻。
卡内基梅隆大学计算机科学教授、前苹果公司 AI 主管 Russ Salakhutdinov 在 X 上发了一条祝贺帖，却在美国引发了一场讨论：
元股证券:ygzq.hk杨植麟这样的人才，为什么没有留在美国？
Russ Salakhutdinov 正是月之暗面创始人杨植麟的博士生导师。
8 月 1 日，Russ Salakhutdinov 接受了《每日经济新闻》记者（以下简称 NBD）专访。他透露说，杨植麟博士论文获得 2 万次引用，以他的研究水平，完全可以先进入顶尖院校从事博士后研究，再成为高校教授，但他更想创办自己的公司，甚至拒绝了苹果抛出的橄榄枝，毅然决然地选择回国创业。"他曾对我坦言，若不尝试创业，一定会遗憾。"
但对于 Kimi K3 的能力，Russ Salakhutdinov 认为，行业仍需更多应用，才能判断它与其他模型的真实差距。但 Kimi 的开源路线值得肯定，"不希望未来行业完全走向闭源"。
Russ Salakhutdinov 图片来源：受访者 X 账号
谈 Kimi K3："一个拥有越多开源模型
的世界会是更好的世界"
7 月 27 日晚，月之暗面在全球开源社区 Hugging Face 正式发布 Kimi K3 完整模型权重，同步公开的还有详细技术报告。
Hugging Face CEO Clem Delangue 发文称，Kimi K3 在 30 分钟内以超过 4000 个赞登顶趋势榜，创迄今为止最快的发布增长速度。
虽然 Kimi K3 在海外出圈，但从全球 AI 大模型调用量看，它面临着一众国内开源模型的竞争。据 OpenRouter 的最新数据，上周（7 月 27 日至 8 月 2 日），也是正式开源首周，Kimi K3 的调用量为 1.42 万亿 Token，环比上涨 16%，在全球 AI 大模型周调用量榜单中仅排名第十。排名前五的均为中国 AI 大模型，分别是 DeepSeek-V4-Flash、小米 MiMo-V2.5、腾讯 Hy3、DeepSeek-V4-Pro 和智谱 GLM-5.2。
NBD：您认为 Kimi K3 与其他主流顶尖模型相比，有哪些差异化特点？
Russ Salakhutdinov：Kimi K3 最独特的优势在于开放权重。从目前的测试结果来看，行业仍需通过更多实践应用，对比研判该模型与各团队研发模型的真实差距。
但我认为，Kimi K3 是业内较早跻身前沿技术水平的开源模型之一。现阶段已有多款开源模型能够比肩顶尖闭源模型的性能，这一突破实属不易。
当然，现在下结论还为时过早。模型发布后，行业还会持续对其进行调优，进一步提升其表现。
我预计，未来美国、中国、印度、日本等多国的实验室，将持续推出智能化水平更高的 AI 模型。后续不同模型之间的差距，将更多聚焦在运行速度、智能程度与使用成本上。
NBD：您如何看待当前美国关于开源和闭源的争论？
Russ Salakhutdinov：我非常支持开源。开源社区为 AI 行业发展作出了重要贡献。
在卡内基梅隆大学，我们对谷歌 Gemma、Meta Llama 等模型开展研究，依托其开放特性，我们的科研工作得以顺利推进。
倘若行业模型全部采用闭源模式，科研人员无法接触模型底层内容，既难以开展系统性研究，也无法基于现有模型迭代。
因此，我很高兴看到越来越多的模型开放权重。需要说明的是，开源与开放权重并非完全等同，但二者的核心价值一致，都是让更多从业者、研究者能够获取并使用模型。
我认为，一个拥有越来越多开源模型的世界，会是一个更好的世界。
当然，业界对于安全、护栏机制以及滥用风险的担忧是合理的。这些问题确实存在，例如不法分子可能利用模型实施攻击，因此，我们需要持续深耕模型安全，研发完善的安全护栏机制。我不希望未来行业完全走向闭源。
NBD：您认为 AGI 大概何时会实现？
Russ Salakhutdinov：我比较保守。2015 年至 2016 年，在谈到自动驾驶汽车时，业内普遍预判将在两年内全面落地。但一项技术从 0% 迭代到 80%、再从 80% 提升到 90% 进程相对较快，但要从 90% 精进到 99%，难度会攀升。
目前的 AI 技术在某些方面，已经展现出接近 AGI 的能力，显著提升了编程、文案创作和工具类工作的效率，但业界定义的真正的 AGI，不仅涵盖文本和图像生成能力，还包括在物理世界、真实世界中的行动能力。在这些领域，我们仍然有很长的路要走。
"杨植麟可能是当时卡内基梅隆大学最优秀的学生之一"
杨植麟 1992 年出生在广东汕头。2011 年，他被清华大学热能工程系录取，大二转入计算机系，2015 年以第一名的成绩毕业。
之后，杨植麟前往美国卡内基梅隆大学攻读博士，导师是时任苹果首任 AI 研究负责人的 Russ Salakhutdinov 和时任谷歌首席科学家的 William Cohen。卡内基梅隆大学计算机博士通常要读六年，而杨植麟仅用了四年。
期间，他进入谷歌大脑和 Meta 实习，并作为核心成员参与了 Transformer-XL 和 XLNet 两项开创性研究。
NBD：杨植麟攻读博士时期，为他创办月之暗面并打造出 Kimi 奠定了什么基础？
Russ Salakhutdinov：杨植麟在卡内基梅隆大学求学期间，始终对自然语言研究抱有极高的热忱，其研究工作长期聚焦语言领域，覆盖语言理解、预测、情感分析等方向。但他始终关注 Transformer 和语言模型。
早期大语言模型的发展，核心依托于 Transformer 架构的规模化拓展，而这也正是他博士阶段的核心研究课题。
他与谷歌合作研发的 XLNet 以及 Transformer-XL 等模型，核心目标是对大规模语言数据进行预训练。
ChatGPT 问世之后，他或许意识到，自己长期深耕的技术方向具备落地商业化的巨大潜力。
杨植麟 图片来源：视觉中国 -VCG111519258850
NBD：您对杨植麟最深刻的印象是什么？
Russ Salakhutdinov：多数博士生入学前均已取得硕士学位或具备相关工作经验，而杨植麟加入课题组时年纪尚轻，刚从清华大学本科毕业。他仅用四年时间便完成常规需要六年左右的博士学业，可能是当时卡内基梅隆大学最优秀的学生之一。
他的学术成果也极具影响力，他的两篇论文 Transformer-XL 与 XLNet，引用次数均突破了 2 万次，对于在读博士生而言，如此高的学术引用度实属罕见。
NBD：您曾师从杰弗里 · 辛顿，后来杨植麟又师从于您，三代人是否一脉相承？
Russ Salakhutdinov：辛顿本人虽不专攻自然语言，但毕生都在研究神经网络，探索神经网络的优化。我也完整继承了这一科研理念，整个职业生涯也一直在不同领域研究深度学习和深度神经网络。我希望这种科研传统也传递给了杨植麟。
不过，每一名学生最终都会根据自己的热爱选择研究方向，导师要做的就是帮助学生找到真正有热情的领域。杨植麟始终深耕自然语言领域，专注钻研语言模型架构的各类核心细节。
杨植麟拒绝苹果："倘若不主动尝试创业
以后一定会遗憾"
杨植麟的创业故事始于 2016 年，当年他与几位朋友联合创办了 AI 企业服务公司循环智能（Recurrent.AI）。2020 年，该公司获得了由红杉中国领投的 1200 万美元融资，后来与华为云联合研发了盘古大模型。
2023 年，杨植麟再次创业，与周昕宇等人共同创立月之暗面。
NBD：多数具备顶尖科研能力的博士生，毕业后可能会进入高校任教或入职大型科技公司。杨植麟当时的心态是怎样的？
Russ Salakhutdinov：与其他大多数博士毕业生不同，杨植麟从未参与过求职招聘。当时，他已经和几位联合创始人开启创业之路，创立了循环智能公司。他非常希望回到中国，继续运营公司。
他曾对我坦言，倘若不主动尝试创业，以后一定会遗憾。坦率地说，我当时有些意外。
以杨植麟的研究水平，他完全可以先进入顶尖院校从事博士后研究，再成为高校教授，但他更想创办自己的公司。
NBD：当时苹果也向杨植麟发出了邀请？
Russ Salakhutdinov：他与谷歌合作发表的 XLNet 相关论文，刷新了多项基准。论文发布时，我正在苹果任职。公司一位高管联系我，询问杨植麟的入职意向。
我告知对方，杨植麟已决定回中国创业。对方随即表示，苹果在北京设有办公室，如果杨植麟有意向，随时可以对接。如果他当时希望加入苹果，不存在任何阻碍。
NBD：您当时是否有劝说他改变决定？
Russ Salakhutdinov：我确实有让他慎重考虑，重新权衡，因为创业具备极高的风险，和纯粹的学术研究截然不同。
但他始终坚持创业的想法，认为可以先尝试，如果没有成功，未来依旧可以回归学界任教。
NBD：假如杨植麟选择留在美国，加入苹果、谷歌或者 Meta 等科技公司，您认为他能否成长为这些公司的高管？
Russ Salakhutdinov：完全有可能。以他扎实全面的技术功底，无论入职中美任何一家顶尖科技企业，都足以成长为一名极其优秀的高层管理者。
他的核心优势在于能力的全面性，既能深耕底层科研、深度思考问题，又精通代码编写、数学推演等技术细节，还具备宏观视野。
配资助手当时，我更希望他深耕学界、留校任教，这或许带有我的个人主观倾向。当时应该是 2019 年左右，ChatGPT 尚未问世，AI 行业虽已显现出初步发展趋势，但远不及当下。
"他是业内极少兼具顶尖技术能力与创业素养的创始人"
月之暗面日前完成 F 轮融资，估值涨至 350 亿美元，较去年 12 月 43 亿美元的估值增长 7 倍。
NBD：从博士生到明星 AI 企业创始人，杨植麟最让你感到意外的特质是什么？
Russ Salakhutdinov：在卡内基梅隆大学期间，杨植麟非常技术化，高度聚焦技术科研。很多技术能力出色的学生，并不会主动想到创业。我自身也在创业，深知创业与学术研究是两条完全不同的赛道。
杨植麟是业内极少兼具顶尖技术能力与创业素养的创始人。我在苹果任职期间，深刻体会过这类技术型管理层的优势。高级副总裁、技术总监均具备扎实的工程背景。
我上一次和他深入沟通，大概是在一年半到两年前。当时我们重点讨论了长上下文和其他一些研究想法。
NBD：目前您门下是否还有中国学生？您认为其中是否会出现如杨植麟一样的创业者？
Russ Salakhutdinov：从我的实验室走出去的学生中，不乏创业者。例如，我之前带的硕士生 Jimmy Ba 后来成为 xAI 的联合创始人之一，另外还有一名学生创办了一家机器人公司。
有很多优秀学生选择进入学术界，在麻省理工学院、普林斯顿大学、杜克大学等高校担任教授。例如，王若松目前就在北京大学担任助理教授。
我门下有杨植麟这样的创业人才持牌在线炒股配资，也有大量来自北京大学、清华大学"姚班"等的优秀学子，他们都是最顶尖的人才。学生的背景和选择非常多样，最终会根据自身追求走向不同的职业道路。
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