原文来源：量子位

图片来源：由无界 AI? 生成

从AI制药全面转向大模型领域！

这是蚂蚁集团原副总裁，复旦大学AI创新与产业研究院院长漆远正在做的事。

他创办的公司无限光年，现在从AI制药领域，转向专注于生成式AI和AGI研发。

量子位获悉，这家公司规划自研百亿千亿大模型搭建底座，最终构建行业应用落地医疗、游戏和教育场景。

2021年年底，时任蚂蚁集团副总裁漆远重返学界，任复旦大学AI创新与产业研究院院长；次年上半年，漆远成立无限光年。

成立之初，公司对外定位是一家AI制药公司，主营“医学研究和试验发展（除人体干细胞、基因诊断与治疗技术开发和应用）”。

当时，漆远的领英主页添加了“AI for drug design”的相关描述，不过现在这句话已经从他的主页删除。

公司此前拿下启明创投千万级别的第一轮注资。启明创投今年的论坛上，已将无限光年列为自家生成式AI的被投项目之一，其余项目还有智谱AI、衔远科技等。

无限光年的大模型之路

2022年5月，无限光年成立，专注AI制药。

目前，该公司在招聘平台上的制药直接相关技术岗位全面关闭，现有的招聘方向多与算法、infra架构有关。

那么，从AI制药转型，调整定位后，无限光年会怎么聚焦大模型领域？

市场传来的消息，无限光年现在员工规模五、六十人上下，成员以阿里出身为主，也有微软、腾讯、字节背景的成员加入，产研占比在85%左右。

而针对创业大模型的第一道门槛——算力资源，据传该公司拥有丰富的集群资源，并不发愁。

最新消息是，该公司规划自研百亿千亿大模型搭建底座，还会着手领域自适应的智能体的研发，通过模拟人类的学习和行为方式，让机器在复杂环境中解决问题。

如此看来，择定路线似乎与AutoGPT、BabyAGI等项目掀起的AI Agent风潮有所关联。

而具体会采用的差异化打法，漆远在此前一次论坛上有过透露：

基于垂直场景，在业务中沉淀、优化完整的算法工程产品体系。

量子位获悉，这里所指的“垂直领域”，目标之一就是与公司原本赛道有关联的医疗大健康领域。无限光年或将针对医疗领域推出行业大模型以及相关应用。

其次则是金融、电商营销等领域。

这样的定位可能有训练成本和算力需求的考虑，也可能有对行业服务能力的考量。漆远5月在杭州的一次论坛上曾发言称，训练通才成本极高，对行业应用的大模型，也许需要训好“高中生的”理解和推理能力后，再聚焦一个或几个相关专业学习。

漆远是谁？

漆远，本科毕业于华中科技大学自动控制专业，在中科院取得模式识别硕士学位后，于MIT媒体实验室进行机器学习工作，并取得博士和博士后学位。

他最早从1998年开始接触AI，MIT毕业论文也与机器学习中的贝叶斯推理和概率图模型有关。

按照他早期“自动控制、模式识别还是机器学习都是AI分支”的理念，漆远的本硕博研究都与AI相关。

MIT工作期间，谷歌和Facebook都曾对他伸出过橄榄枝，但漆远最终还是选择留在学术界，后来离开MIT来到普渡大学，担任计算机科学系和统计系的助理教授，并于2013年拿到副教授这一终身教职。

就在1年后，漆远归国加入阿里，并在1年后见证了公司上市。

漆远曾经表示，这个选择里既有技术成果能被亿万用户直接使用的“学以致用”意义感，也有技术上的挑战感。

进入阿里，漆远与涂子沛、金榕等人联合创立了达摩院前身——iDST，漆远负责带领中国的研究团队。

并且从基础设施开始，领导构建了阿里巴巴集团的第一个大规模分布式机器学习平台，如今已经迭代为PAI 3.0。

此外，他还主导建立了阿里第一个专业的基于深度学习的语音识别团队。

后来，他又担任蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家，达摩院金融智能负责人，蚂蚁AI首席科学家等职位。

2021年，漆远重返学界，加入复旦大学（外界透露是因个人和家庭原因）：

任复旦大学浩清特聘教授、博士生导师及人工智能创新与产业研究院院长。

现在，漆远再度从学界出发，创业于大模型潮流中。

究其原因，或许可以从漆远在复旦大学经济学院的“从ChatGPT到AI for Science”主题讲座中窥见一斑。

他在讲座上表示，基于ChatGPT的发展现状，AI for Science在各个领域都会有更长远的发展前景，如AI与生命科学大模型、气象大模型、流体大模型的结合等。

言辞间提到的内容生产密集型行业，如医疗健康、金融等，正是无限光年AI大模型瞄准的落地领域。

但更深层次的原因，或许还是AI的潮水又涨起来了。