• 95后MIT博士用AI研發(fā)新材料,高瓴、祥峰搶著給錢

    2024年11月06日 14:41:03   來源:創(chuàng)業(yè)邦公眾號

      1492年,哥倫布帶著臨時組建的船隊(duì)和船員,從西班牙巴羅斯港出發(fā),歷時70天橫渡大西洋,到達(dá)巴哈馬群島中的一座小島,在世界地圖上首次標(biāo)下了美洲大陸的位置。

      事實(shí)上,哥倫布的航海計(jì)劃最初并不被看好,他曾在十幾年里輾轉(zhuǎn)多地,向葡萄牙、英國、法國等多個國家尋求資助,但均被拒絕。各國王室認(rèn)為他提出的航海計(jì)劃太不切實(shí)際,地圓說理論也不足以讓人信服。

      直到哥倫布來到西班牙,一番游說后,終于得到了女王伊莎貝拉一世的支持,她甚至愿意動用私人資金來資助哥倫布的航行計(jì)劃。最終,哥倫布以西班牙國王和王后的名義宣布占領(lǐng)新發(fā)現(xiàn)的小島,并將其命名為“圣薩爾瓦多”。

      數(shù)百年后的今天,AI與科學(xué)的交界處也產(chǎn)生了一片新海域,無數(shù)科學(xué)界的“哥倫布”整裝待發(fā),試圖在其中找到屬于自己的彼岸。

      其中,「深度原理」是一支國際化背景的95后華人團(tuán)隊(duì),成立不足一年,已在學(xué)術(shù)界和創(chuàng)投圈引起不小的關(guān)注。近日,公司宣布已完成最新一輪融資,由祥峰投資中國基金(Vertex Ventures China)獨(dú)家投資。

      這支年輕的團(tuán)隊(duì)如何在啟航之初就在AI for Chemistry領(lǐng)域嶄露鋒芒,并獲得數(shù)家資深科技投資機(jī)構(gòu)的青睞?這段創(chuàng)業(yè)故事給出了答案。

      “你們準(zhǔn)備好all in了嗎?”

      2023年10月,深度原理創(chuàng)始人、CEO賈皓鈞還是MIT化學(xué)工程系博士五年級在讀生。但此時他的微信通訊錄里,已經(jīng)有好幾位投資人的聯(lián)系方式。

      同門師兄段辰儒是他的合伙人。讀博期間,段辰儒是MIT的學(xué)術(shù)明星,共發(fā)表50多篇論文,其中有20篇是一作。同時,段辰儒和賈皓鈞也是很好的“學(xué)術(shù)搭子”,二人曾合作發(fā)表文章十余篇。

      2023年,二人正式成為“創(chuàng)業(yè)搭子”,準(zhǔn)備成立一家AI for Chemistry(化學(xué))領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司——深度原理。對商業(yè)更感興趣且善于和人打交道的賈皓鈞出任CEO,學(xué)術(shù)成果豐厚且擁有獨(dú)特技術(shù)洞察力的段辰儒出任CTO。

      “你們準(zhǔn)備好all in了嗎?”

      這是線性資本投資前,向他們拋出的一個問題。對此,兩位年輕的創(chuàng)始人并無遲疑。

      在賈皓鈞看來,創(chuàng)業(yè)融資的過程就像哥倫布航海前籌集資金一樣,在沒融到錢時,創(chuàng)始人們需要想各種辦法見投資人,說服投資人相信自己;一旦拿到錢,公司就必須起航了。船開之后,創(chuàng)始人就是這趟旅途最后一個下船的人。

      “創(chuàng)業(yè)者要面臨的結(jié)果基本就是兩個,要么找到新大陸,功成名就;要么就是船沉了,運(yùn)氣好點(diǎn)還能再找塊木板漂回去,說不定還能再來一次,運(yùn)氣不好就只能喂魚了,”賈皓鈞說,“創(chuàng)業(yè),是一種向死而生的生活態(tài)度。”

      當(dāng)然,二人更大的底氣,來自于多年的專業(yè)積淀。

      段辰儒曾組織了許多AI for Science的社群活動和學(xué)術(shù)會議。過去兩年,段辰儒明顯感受到來參加活動的人變多了。“我從本科到博士階段始終專注于這一研究方向,親歷了AI在短短幾年內(nèi)的飛速發(fā)展。”段辰儒表示。

      賈皓鈞說:“如今,運(yùn)算速度和準(zhǔn)確性大幅提升,之前的計(jì)算成本更多和時間因素有關(guān),但現(xiàn)在的變化是,原本可能需要幾個月的計(jì)算,如今幾秒內(nèi)就完成了,這種效率的提升已然成為推動量變到質(zhì)變的奇點(diǎn)轉(zhuǎn)折。”

      扎實(shí)的技術(shù)功底,加之頗有前景的創(chuàng)業(yè)方向,讓二人很快獲得了投資人的信任。

      2024年6月,深度原理順利拿下了第一桶金,近千萬美元的種子輪融資讓公司開始逐漸步入正軌。

      在官宣種子輪融資的同時,賈皓鈞也迎來了一次重要的身份轉(zhuǎn)換,5年的博士生涯畫上句點(diǎn),他也正式成為一名全職創(chuàng)業(yè)者。

      賈皓鈞說:“這是一個AI for Science的大航海時代,我們要把握住機(jī)會。”

      沒有一頓火鍋解決不了的問題

      事實(shí)上,創(chuàng)業(yè)的原動力,來自于二人心中一個樸素的愿望,他們希望自己的研究成果能在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界雙向開花,既能上得了“書架”,也上得了“貨架”。

      賈皓鈞本科畢業(yè)于吉林大學(xué)物理系,四年的學(xué)習(xí)讓他深感物理學(xué)的理論性研究“高處不勝寒”,便開始轉(zhuǎn)向更偏應(yīng)用的化學(xué)系,一路讀到MIT。2019年,賈皓鈞開始攻讀MIT化學(xué)工程系博士學(xué)位。

      眾所周知,比考上MIT博士更難的,是在MIT如期畢業(yè)?紤]到這一點(diǎn),賈皓鈞在選導(dǎo)師組前做了充分調(diào)研。入學(xué)后,賈皓鈞給段辰儒發(fā)了封郵件,了解導(dǎo)師組的情況。段辰儒很快回復(fù)了他,約賈皓鈞一起喝杯咖啡聊一聊。

      這頓看似平常的下午茶背后,雙方實(shí)則“各懷心思”。段辰儒覺得這個人有點(diǎn)“軸”, 博士生涯尚未開始,便已在權(quán)衡哪個研究方向更利于畢業(yè)、更具發(fā)展前景;賈皓鈞則清晰感受到了段辰儒對學(xué)術(shù)濃烈的熱愛,當(dāng)即決定抱緊這條“大腿”。

      最終,賈皓鈞加入了段辰儒的導(dǎo)師組。他們的導(dǎo)師是MIT化學(xué)工程系教授、AI化學(xué)設(shè)計(jì)領(lǐng)軍人物Heather Kulik。Heather Kulik和今年諾貝爾化學(xué)獎得主、Google DeepMind CEO Demis Hassabis是全球最早一批用人工智能做新材料研發(fā)的人。區(qū)別在于,Demis的方向是蛋白質(zhì),而Heather的方向是化學(xué)材料。

      隨著時間推移,段辰儒發(fā)現(xiàn),自己對賈皓鈞的第一印象被徹底顛覆。5年的博士生涯中,賈皓鈞一直在鉆研一個“前無古人”的方向,在賈皓鈞之前,從沒有人做出過成果。賈皓鈞表示,自己開始做這個課題后,中間一度有2年半的時間,幾乎毫無進(jìn)展。“當(dāng)時沒想那么多,就是很簡單地想把它做出來。”正是因?yàn)檫@個選擇,賈皓鈞也成為導(dǎo)師眼中“最勇敢的學(xué)生”。

      不知不覺,段辰儒和賈皓鈞的友情從實(shí)驗(yàn)室延伸到日常生活,一起做科研,發(fā)論文,即使后來段辰儒到微軟工作,二人基本每周也會約一次飯。

      但對于未來選擇,他們一度有著不同的追求。創(chuàng)業(yè)的想法在賈皓鈞心中不斷生長,而段辰儒則堅(jiān)定地想在高校任教、做研究。

      直到2020年,賈皓鈞聽導(dǎo)師說,有一個學(xué)生一篇文章產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量,比她在MIT過去9年的研究綜合還多。這讓賈皓鈞很受觸動,隱約感到在AI和化學(xué)材料的交界處,潛藏著尚未浮出水面的機(jī)會。

      2022年夏天,賈皓鈞考慮正式啟動創(chuàng)業(yè)想法。此后,賈皓鈞開啟了為期一年的市場調(diào)研,他給自己定了一個目標(biāo):在工業(yè)界聊夠100個人,找到真正的行業(yè)痛點(diǎn)切入。

      與此同時,賈皓鈞也在尋找自己的合伙人。最初,賈皓鈞沒想拉段辰儒合伙創(chuàng)業(yè)。當(dāng)時,段辰儒即將博士畢業(yè),來自伯克利大學(xué)的計(jì)算化學(xué)界泰斗Martin Head-Gordon向他拋出了橄欖枝。這對任何做計(jì)算化學(xué)的博士生,都有著極大的吸引力。

      然而,段辰儒的深造計(jì)劃被“意外”打斷了。

      當(dāng)時,由于段辰儒博士期間成果出眾,微軟主動發(fā)來Offer邀請其擔(dān)任研究科學(xué)家,并表示免去繁雜的面試流程,邀請段辰儒到微軟體驗(yàn)工業(yè)界的氛圍。這是段辰儒的第一份工作邀約,他沉浸在在學(xué)術(shù)界多年,一直好奇AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,思考再三,最終改變計(jì)劃動身去微軟總部。

      命運(yùn)的齒輪悄悄轉(zhuǎn)動。

      真正在工業(yè)界泡了一段時間后,段辰儒發(fā)現(xiàn),自己的研究成果真的能夠解決實(shí)際問題,只是目前的時間點(diǎn)下使用壁壘還比較高,他認(rèn)為微軟采用的PaaS的模式并不是最優(yōu)的商業(yè)模式,這讓他開始思考繼續(xù)深挖AI在化學(xué)材料研究領(lǐng)域的應(yīng)用機(jī)會。

      “某種程度上,創(chuàng)業(yè)和我最初想做學(xué)術(shù)的初衷是一致的。我熱愛的是研究和解決問題的過程,而創(chuàng)業(yè)更適合實(shí)現(xiàn)它。另外,在工業(yè)界接觸了很多化學(xué)材料公司,看到了他們的變化和需求,也讓我看到了這個機(jī)會窗口。”段辰儒曾對媒體表示。

      于是,2023年4月的一天,賈皓鈞和段辰儒例行約了一頓火鍋,一口氣從中午聊到晚上,最終決定一起創(chuàng)業(yè)。二人根據(jù)過往研究和在工業(yè)界的所見所聞所想,敲定了大致的切入方向以及四大核心算法思路。

      留美還是回國?

      公司團(tuán)隊(duì)初步建成后,首先要做一個重要抉擇——留美還是回國?要回答這個問題,還要從深度原理的定位說起。

      深度原理聚焦AI for Chemistry領(lǐng)域,希望將人工智能、量子化學(xué)(Quantum Chemistry)和高通量實(shí)驗(yàn)(HTE)技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)材料領(lǐng)域,讓材料創(chuàng)新的工作流程得以改善,加速化學(xué)材料研發(fā)創(chuàng)新效率。

      然而,在AI for Science的大方向下,AI和化學(xué)材料的結(jié)合一直是相對“冷門”的存在,而AI制藥的發(fā)展更快,也更成熟。“整體來看,AI在化學(xué)材料領(lǐng)域的應(yīng)用幾乎比AI制藥晚了10年。目前主流的高通量計(jì)算和高通量實(shí)驗(yàn)等技術(shù)變革,最初都是從Biotech領(lǐng)域遷移過來的。”賈皓鈞說。

      造成這種差異的原因有三:

      首先,2018年,DeepMind推出AlphaFold猶如劃破行業(yè)夜空的一道閃光,為同行指明了一個已經(jīng)被證明的方向。作為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測商業(yè)落地的重要方向,AI制藥也順勢而起;其次,藥企們對新技術(shù)的態(tài)度更開放、也更主動地?fù)肀录夹g(shù);另外,醫(yī)藥巨頭們過往在數(shù)據(jù)方面的積累更豐富,也更規(guī)范,為訓(xùn)練AI模型提供了更好的養(yǎng)料。

      相比之下,化學(xué)材料領(lǐng)域雖有著比藥物市場更大的市場規(guī)模,但全球的各大頭部企業(yè)因?yàn)樾虏牧习l(fā)現(xiàn)的長周期和高難度,較少利用新技術(shù)來賦能新材料品類的開發(fā),研發(fā)所涉及的數(shù)據(jù)種類也更冗雜。

      此外,在陶氏化學(xué)核心研發(fā)部門實(shí)習(xí)期間,賈皓鈞也對大公司內(nèi)部的各種拉扯深有感受。他給創(chuàng)業(yè)邦做了一個假設(shè):陶氏化學(xué)有99%的人都在做實(shí)驗(yàn),1%的人做AI研發(fā),如果董事會撥來一筆錢,公司讓做AI研發(fā)的人用,剩下99%的人能同意嗎?退一步講,即使真的分給1%的人開發(fā)AI,他們真的懂AI嗎?“其中的問題很復(fù)雜。你很難讓1%的人面向99%的人發(fā)起‘革命’,這不現(xiàn)實(shí)。”

      在此背景下,一邊是熱火朝天的AI制藥,一邊是相對“冷門”的AI for Chemistry,如果按照行業(yè)發(fā)展成熟度來看,賈皓鈞和段辰儒選擇AI制藥切入創(chuàng)業(yè),似乎是一種更“合時宜”的選擇。但他們考慮再三,選擇了更“冷門”的材料領(lǐng)域。

      為什么?

      在此前的市場調(diào)研中,賈皓鈞得出兩個結(jié)論:

      首先,AI制藥和AI for Chemistry有著不同的行業(yè)瓶頸。

      藥物從一個新化合物從最初的發(fā)現(xiàn)到申請上市,大約需要經(jīng)過15年的時間,期間最大的瓶頸是臨床試驗(yàn),而不是找藥物分子的過程。

      而化學(xué)材料研發(fā)的瓶頸則在于如何找到一個合適的材料配方。當(dāng)分子結(jié)構(gòu)與配方確認(rèn)后,通過實(shí)驗(yàn),小試就能知道這個材料性能是否可以滿足需求,也意味著科學(xué)性風(fēng)險(xiǎn)被完全釋放,后續(xù)的中試放大與規(guī);慨a(chǎn)更多對應(yīng)工程類風(fēng)險(xiǎn),而這正是中國制造業(yè)領(lǐng)先全球的地方。從這個角度來說,用AI解決材料研發(fā)問題相對更容易些,也更能解決行業(yè)內(nèi)的痛點(diǎn)。

      而這些AI for Chemistry方向蘊(yùn)藏的關(guān)鍵挑戰(zhàn),也和賈、段二人的研究方向十分匹配。

      其次,選定創(chuàng)業(yè)方向后,在設(shè)計(jì)商業(yè)化路徑時,賈皓鈞和段辰儒達(dá)成一個共識,即不能拿著錘子找釘子,要緊貼產(chǎn)業(yè)需求做事。

      “科技創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)在于挖掘生產(chǎn)力顯著提升所帶來的商業(yè)價(jià)值,無論采取什么樣的商業(yè)模式,我們的產(chǎn)品必須要和工業(yè)界的客戶協(xié)同迭代,這樣才能保證我們的產(chǎn)品是好用的,真正有產(chǎn)業(yè)價(jià)值的。”賈皓鈞說。

      而AI for Chemistry領(lǐng)域通常有三類商業(yè)模式:一是做SaaS,直接把AI工具賣給客戶;一類是AI+CRO,幫客戶解決研發(fā)需求;一類則是自己或與客戶共同搭建管線,生產(chǎn)最終產(chǎn)品賣給終端客戶。

      賈皓鈞和段辰儒首先排除了純粹的SaaS模式。

      首先,SaaS模式或PaaS模式均要求產(chǎn)品有很高的可擴(kuò)展性和更強(qiáng)的普適性。要做到這一點(diǎn),便需要投入大量人力做工程優(yōu)化,這對于尚在早期的初創(chuàng)企業(yè)而言,可能會造成較大的負(fù)擔(dān)。

      其次,工具賣給客戶后,一旦沒有產(chǎn)生明顯效果,客戶可能會把原因歸結(jié)為工具不好用,而工具廠商對此往往只能“啞口無言”,因?yàn)樗麄兒茈y自證自己的產(chǎn)品是否“好用”。如果要證明這一點(diǎn),便需要自建管線,這就涉及到更復(fù)雜的生產(chǎn)和商業(yè)鏈條,難度更大。

      因此,賈皓鈞和段辰儒希望盡早和產(chǎn)業(yè)方建立密切聯(lián)系,以便及時捕捉最新的需求變化,從而優(yōu)化自身的產(chǎn)品。“無論我們是定位為CRO還是新材料開發(fā)商,首要任務(wù)是讓我們的技術(shù)深度切入行業(yè)的痛點(diǎn),在場景中應(yīng)用與迭代。”賈皓鈞說。

      以此為出發(fā)點(diǎn)來看,中國化工制造產(chǎn)業(yè)鏈完整;在材料研發(fā)管線所需的相關(guān)配套設(shè)施方面,國內(nèi)建設(shè)效率也更高。而美國受“去工業(yè)化”的政策影響,產(chǎn)業(yè)應(yīng)用機(jī)會并不多,初創(chuàng)企業(yè)也更偏向于尖端研發(fā)。

      因此,考慮到未來的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用機(jī)會,深度原理核心團(tuán)隊(duì)所有成員共同決定,于今年6月回國創(chuàng)業(yè)。

      “我想做創(chuàng)造Alpha的人”

      雖然剛回國不久,但深度原理已經(jīng)獲得多家頭部投資機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)方的認(rèn)可。

      在剛剛過去的10月里,深度原理相繼完成分別由高瓴創(chuàng)投(GL Ventures)和祥峰投資中國基金(Vertex Ventures China)獨(dú)家投資的兩輪新融資。

      祥峰投資執(zhí)行董事姜如昕表示,過去幾年,她見了國內(nèi)大部分AI for Chemistry領(lǐng)域的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì),但深度原理真正讓她“眼前一亮”。

      原因是,深度原理是為數(shù)不多擁有國際領(lǐng)先技術(shù)水平,有機(jī)會實(shí)現(xiàn)國內(nèi)外市場兩手抓的團(tuán)隊(duì)。

      對于國內(nèi)的材料化工企業(yè)而言,一些企業(yè)并未意識到AI對于材料開發(fā)的實(shí)際作用;同時,國內(nèi)企業(yè)都把研發(fā)數(shù)據(jù)看作最寶貴的資產(chǎn)之一,不會輕易交給其他公司;此外,很多材料企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程仍在早期,很多關(guān)鍵數(shù)據(jù)并未積累下來。

      但現(xiàn)在,行業(yè)情緒已經(jīng)發(fā)生變化。越來越多的企業(yè)意識到,AI和計(jì)算正潛移默化地推動著材料研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)營,有些企業(yè)甚至成立了不小的團(tuán)隊(duì)專門研發(fā)AI如何在材料開發(fā)和生產(chǎn)中提效降本。

      這種情況下,國內(nèi)AI for Chemistry領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)便需要找到適合自己的切入點(diǎn)。姜如昕觀察到,AI for Chemistry領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)大概可分為兩類:

      一類偏向于研發(fā)的上游,從第一性原理出發(fā),提供更高效、更低成本的計(jì)算方案,以此避開較為敏感的數(shù)據(jù)問題,但解決的問題非常具象化,且很難觸及客戶真正的痛點(diǎn)需求。

      一類則向產(chǎn)業(yè)下游延伸,瞄準(zhǔn)一個專業(yè)領(lǐng)域單點(diǎn)的細(xì)分場景,以提供深度服務(wù)的方式切入市場 。但這種模式的弊端在于,進(jìn)入門檻和服務(wù)門檻都比較高,服務(wù)的泛化能力也不足,長期來看業(yè)務(wù)很難大規(guī)模增長。

      這兩類之外,還有很多企業(yè)依然處在探索階段,仍在尋找與自身能力相匹配的切入點(diǎn)。

      相比之下,深度原理的切入點(diǎn)有些與眾不同。

      技術(shù)方面,深度原理系統(tǒng)梳理了材料研發(fā)流程的痛點(diǎn)環(huán)節(jié),定義了AI for Chemistry的實(shí)現(xiàn)路徑與關(guān)鍵挑戰(zhàn),并針對性地開發(fā)了四大算法平臺,為工業(yè)客戶提供了產(chǎn)品化、系統(tǒng)化的“AI+材料”解決方案。

      1.ReactGen:生成式人工智能對新型化學(xué)材料和反應(yīng)的主動生成和快速采樣,采用反向設(shè)計(jì),無需在10^60全化學(xué)材料空間進(jìn)行篩選;

      2.ReactBO:結(jié)合貝葉斯算法和主動學(xué)習(xí)來發(fā)掘化學(xué)材料和優(yōu)化反應(yīng)條件,在擁有3250萬大小的材料空間中發(fā)掘可合成的目標(biāo)材料并實(shí)現(xiàn)1000倍加速;

      3.Reactify:使用推薦算法引擎來進(jìn)行方法選擇和改進(jìn)決策,讓誤差減少六倍,使高通量DFT 計(jì)算首次達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度;

      4.ReactControl:使用多種ML模型進(jìn)行即時決策,實(shí)現(xiàn)成本和準(zhǔn)確性之間的最優(yōu)解,節(jié)省⼀半以上評估的時間和成本。

    圖片

      圖片來源:深度原理

      業(yè)務(wù)方面,盡管公司剛剛成立短短幾個月,但賈、段二人已經(jīng)充分感受到,各大產(chǎn)業(yè)龍頭都對AI賦能材料研發(fā)有著旺盛且具體的需求。

      “在目前的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀下,深度原理和客戶深度綁定的模式是比較巧妙的選擇。因?yàn)槌鮿?chuàng)公司首先要讓客戶知道你的能力邊界是什么,傳統(tǒng)的化學(xué)材料企業(yè)很難迅速get到這個新技術(shù)的價(jià)值有多大,所以他們可能希望先和供應(yīng)商合作一兩個項(xiàng)目,看一看具體的效果。對于初創(chuàng)企業(yè)而言,這種合作共創(chuàng)的方式也能一定程度降低和客戶的溝通門檻。”姜如昕表示。

      不過,姜如昕也坦言,見賈皓鈞和段辰儒之前,心里還有些忐忑,擔(dān)心兩位95后創(chuàng)業(yè)者如何面對有數(shù)十年產(chǎn)業(yè)積淀的工業(yè)巨擘,甚至要說服他們?yōu)樽约旱漠a(chǎn)品和服務(wù)買單。但實(shí)際接觸過后,姜如昕很快打消了疑慮。她發(fā)現(xiàn),賈皓鈞和段辰儒有著遠(yuǎn)超同齡人的成熟。“他們兩個人的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng),而且整個團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力都很高,這是超出我預(yù)期的。”

      事實(shí)上,賈皓鈞和段辰儒一直在不斷拓展自己的能力邊界。“有時候,為了做成一件事,我們可能需要去做100件不想做的事。”賈皓鈞說。

      創(chuàng)業(yè)以來,賈皓鈞的生活變化很大,一周工作80-90個小時是常態(tài),大部分時間都在推進(jìn)與全球材料領(lǐng)域龍頭公司建立技術(shù)與業(yè)務(wù)的合作。但最大的不同在于,之前做科研更像在一片固定的海域,逐步向更深處探索,而創(chuàng)業(yè)更像在一片未知海域自由探索,每一步都暗流涌動。

      對于公司的發(fā)展節(jié)奏,賈皓鈞和團(tuán)隊(duì)并未嚴(yán)格劃定時間線,而是以結(jié)果為導(dǎo)向,全力完成每個階段的目標(biāo),而這些小目標(biāo)最終都將通向深度原理的終極愿景——用AI決策模型和生成式AI,重塑化學(xué)和材料研發(fā)的格局。

      “金融行業(yè)常用Beta來代表行業(yè)的平均增長值,用Alpha來代表高于行業(yè)平均水平的增量。如果我能開辟一個增量市場,我們就會變成行業(yè)的‘Alpha’。我想做創(chuàng)造Alpha的人。”賈皓鈞表示。

      這個愿景似乎有些過于宏大。但正如賈皓鈞在朋友圈寫下的那樣:

      “人生要是沒有一些艱難的選擇,其實(shí)很難有什么亮點(diǎn)。如果碰到一些艱難的選擇,也恭喜你,你的人生可能因此精彩。”

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