躺在風口上的硅谷教授，身家180億不離講臺，捧出7家AI創企

這位擁有25億美元（約合人民幣179億元）身家的大學教授，為何還堅守在一線課堂？

智東西9月2日報道，近日，AI數據平臺Databricks在最新一輪融資后，估值突破1000億美元（約合人民幣7162億元），有望成為全球估值第四高的AI獨角獸，這也讓外界關注到其聯合創始人兼董事長、加州大學伯克利分校（后簡稱UCB）教授Ion Stoica，以及他橫跨產業與學術界的傳奇經歷。

Stoica現年60歲，自2000年起開始在UCB任教，此后25年來均未離開這一校園。2010年至今，Stoica在UCB計算機學院參與了3所重要實驗室的創辦和管理。這些實驗室在大數據、雲計算和AI時代貢獻了118個科研項目，其中不乏影響力廣泛、幾乎成為AI領域核心基礎設施的項目，如大數據框架Spark、分佈式執行框架Ray、大模型推理框架vLLM等。

Ion Stoica（圖源：YouTube）

他還通過親自參與創業、指導創業或是提供人脈與資金支持的方式，創辦或孵化了至少7家知名創企，分佈於數據基礎設施、生成式AI等行業。

除了估值已經突破1000億美元的Databricks，Stoica聯合創辦了估值10億美元的AI託管計算平臺Anyscale、估值6億美元的LMArena（大模型競技場）和估值3億美元的視頻流分析技術公司Conviva等企業。

Stoica是高性能AI與數據分析平臺Alluxio創始人李浩源、數據中心操作系統創企Mesosphere創始人Benjamin Hindman的博士生導師，這兩家創企均發源於開源項目，曾得到Stoica的指導。目前，Stoica還在大模型記憶技術創企Letta擔任顧問。

儘管取得了商業上的成功，但Stoica仍然心繫教育、科研。今年秋天，Stoica將繼續留在課堂，教授操作系統和系統編程的本科課程。

通過在硅谷的人脈，Stoica給自己的實驗室拉來了極為豪華的贊助商陣容，包括英偉達、Meta、螞蟻集團、AMD、谷歌、亞馬遜、華為等知名企業。他還給將自己創業獲得的資產投入科研，給實驗室提供資金支持。

在向《福布斯》分析自己成功的原因時，Stoica稱，這要歸功於他對科研的專注：「這是一種創造的過程，不斷探索新想法。」在本文中，我們將回顧Stoica傳奇的創業與科研經歷，並瞭解他對自己成功經歷的思考和總結。

01.

師從北大計算機校友張暉

06年首次開啟創業

Stoica於2000年在卡耐基梅隆大學（后簡稱CMU）完成博士學業，導師是該校史上最年輕的終身教授張暉（北大計算機學院84級院友）。

同年，他加入UCB，並從教至今。UCB地處硅谷，有極為濃厚的創業氛圍，Stoica也在2006年了自己的第一個創業項目——Conviva。

Conviva的創始團隊（圖源：Conviva官網）

2006年，流媒體內容逐漸興起，YouTube已經成為主流平臺之一。Stoica與他的導師張暉看到了市場對在線視頻體驗優化的需求，並在CMU和UCB的科研成果基礎之上開始創業，聯合創辦了Conviva。

早期，Conviva專注於實時視頻流分析，成為全球最早實現視頻播放自適應的平臺之一。該公司通過AI技術識別視頻平臺的播放質量問題，並收集用户的觀看數據（包括正在觀看的內容、用户喜好等），形成分析報告。

Conviva的主要客户包括美國福克斯公司（FOX）、NBC環球集團旗下的流媒體平臺Peacock等。

Stoica原本在Conviva擔任CTO一職，但目前已經不在Conviva擁有正式管理層職位。他仍然留在董事會，每周都會與團隊見面。

成立以來，Conviva已經完成了7輪融資，總融資額為1.1億美元。其上一輪融資於2017年完成，當時投后估值約為3億美元。

02.

給大數據時代打造核心基礎設施

成果轉化為千億估值創企

在創辦Conviva的同時，Stoica也沒有停下學術與科研的腳步。UCB計算機科學學部有每5年成立一個合作實驗室的傳統，Stoica深度參與了該學部近15年來成立的三大實驗室，帶領成員做出了頗具學術與行業影響力的成果。

2011年，UCB成立了AMP（算法、機器與人）實驗室。在官宣實驗室成立的演講中，Stoica稱，AMP實驗室希望通過緊密集成算法、機器和人力，實現對大數據的理解。

在其存續的5年間，AMP實驗室打造了25個科研項目，包括開源分佈式資源管理框架Apache Mesos、開源分佈式大數據處理框架Apache Spark、開源分佈式數據編排平臺Alluxio（原名Tachyon）等，成為大數據基礎設施領域的重要貢獻者。

這三大開源項目，最后都轉化為創企：

Databricks（總融資208億美元，估值超1000億美元）

Databricks是Stoica參與創辦的第二家創企，主營業務是AI數據分析平臺。其創始團隊由七位加州大學伯克利分校的教授和研究生組成，大都來自Stoica所管理的AMP實驗室。

Databricks創始團隊，Stoica為左數第二位（圖源：Databricks）

2009年，Databricks的創始團隊開發出開源分佈式大數據處理框架Spark，並不斷維護、更新這一項目，還一度創下了數據排序速度的世界紀錄。

在將Spark作為開源項目運營一段時間后，Databricks的聯合創始人、UCB副教授的Matei Zaharia稱，Stoica希望將Spark變成一家初創公司，以鼓勵用户更認真地對待此類來自高校實驗室的研究。

2013年，Databricks正式成立。憑藉着開源項目Spark的成功，Databricks在A輪融資時便獲得來自a16z的1400萬美元融資。2013年-2016年，Stoica擔任Databricks CEO一職，深度參與公司日常管理與決策。

他在2016年將CEO一職交棒給了曾在AMP實驗室擔任訪問學者的Ali Ghodsi。對於這一決定，他在接受《福布斯》採訪時説道：「超過這個時間就意味着離開伯克利，所以我必須做出選擇，我選擇了回去。」

如今，Databricks已經成長為估值超過1000億美元的超級獨角獸，服務超過60%的財富500強企業。Stoica仍在這一公司擔任董事會執行主席的職務。

Stoica擔任Databricks董事會執行主席（圖源：Databricks）

Alluxio（總融資額7300萬美元，估值暫未披露）

Alluxio原名Tachyon，是一個以內存為中心、容錯的虛擬分佈式存儲系統，旨在解決Apache Spark生態系統內的數據共享挑戰。

2015年，Alluxio正式成立，早期投資者為a16z——這是一家與Stoica關係密切的投資機構。其創始人兼CEO李浩源在AMPLab完成了相關研究，論文指導者便包括其博士生導師Stoica。

Alluxio目前的管理團隊，上排左一為李浩源（圖源：Alluxio官網）

隨着技術趨勢轉向混合雲和多雲架構以及AI，Alluxio不斷發展，為AI和數據密集型工作負載的數據訪問提供解決方案。如今，Alluxio的AI加速平臺為全球十大互聯網公司中的九家提供支持。

Alluxio已經完成4輪融資，其最近一輪融資於2021年底完成，由高瓴創投領投，融資額達5000萬美元。不過，其估值暫時未對外披露。

Mesosphere/D2iQ（總融資2.5億美元，最高估值7.75億美元）

Mesosphere成立於2013年，Stoica的學生Benjamin Hindman在其中擔任CIPO（首席知識產權官）的職務。這家公司的主要技術來自於開源項目Apache Mesos，而Benjamin Hindman是這一項目的核心作者。

DCOS（數據中心操作系統）是Mesosphere的核心產品。Mesosphere將數據中心抽象為「單一大機器」，通過分佈式內核調度和資源管理，為大規模計算與數據密集型工作負載提供統一的運行平臺。

2015年，Mesosphere宣佈獲得a16z等頂級風投的投資。隨着容器化、微服務和雲原生趨勢的興起，Mesosphere后續在產品上逐漸轉型，支持Kubernetes，並在2019年正式更名為D2iQ。D2iQ的解決方案主要面向混合雲與企業級Kubernetes平臺，幫助客户簡化雲原生應用的部署與運維。

迄今為止，D2iQ融資總額接近2.5億美元，投資方包括a16z、Khosla創投、惠普等，其估值曾經在2018年完成的D輪融資后達到7.75億美元。微軟、谷歌等都曾傳出有收購D2iQ的意向，但因D2iQ管理層反對而未能完成交易。

2023年底，D2iQ宣佈終止運營，公司資產將進行清盤，並分配給債權人。

03.

指導高性能分佈式執行框架Ray科研

衍生創企估值已達10億美元

2017年初，Stoica參與到了UCB RISE（實時智能安全執行）實驗室的創建與管理工作中。當時，Stoica等人已經意識到，數據生成、計算和執行之間的循環正在閉合，AI已成現實，計算的影響正在擴展到世界的每一個角落。

RISE實驗室與AMP實驗室一脈相承，期望能在大數據分析的基礎上，進一步發展相關技術棧，幫助應用程序實時地、智能地且安全地與環境進行交互。

在大規模機器學習和強化學習領域，RISE實驗室貢獻了超41個開源項目，其中影響力最大的當屬高性能分佈式執行框架Ray，這一項目成功轉化為創企Anyscale。

Anyscale（總融資2.59美元，估值10億美元）

2019年，Anyscale成立，創始團隊包括Stoica、Philipp Moritz（Stoica的博士生）和Robert Nishihara等人。Stoica目前在Anyscale擔任董事會執行主席的職位。

Philipp Moritz和Robert Nishihara是Ray的主要作者，這一項目大幅度提升了分佈式計算的易用性，讓開發者能夠用簡單的API，把單機Python程序擴展到大規模分佈式環境。Stoica指導這兩位作者完成了Ray的相關研究。

Stocia與Anyscale其他聯合創始人的合影（圖源：Anyscale官網）

Ray提供了統一的編程方式，開發者不必關心底層分佈式細節。相比於傳統的Spark、Hadoop，Ray更靈活，支持低延迟的任務調度和多種計算模式（批處理、流式、在線推理等）。

這一項目在AI/ML領域影響力尤其大，業內許多流行的庫都是基於Ray構建的，如Ray Tune超參數調優框架、Ray RLlib強化學習庫等。

在此基礎上，Anyscale為Ray提供了完全託管計算平臺，添加了優化、可觀察性、數據治理和開發人員工具等，使其成為運行Ray工作負載的最佳平臺之一。

目前，Uber、OpenAI、Shopify和亞馬遜等頭部企業的開發人員正在使用Ray構建機器學習平臺。Anyscale成立6年來共完成4輪融資，總融資額達2.59億美元。2022年完成C輪融資后，其最新估值為10億美元。

04.

實驗室3年貢獻52個項目

幫大模型造擂臺、記憶庫

2022年，Stoica又推動了天空計算實驗室（Sky Computing Lab）的成立。天空計算是雲平臺之上的一層，其目標是實現雲之間的相互協作，讓應用程序能夠在任何雲提供商上實現「一次寫入，隨處運行」。

天空計算實驗室近年來已經貢獻了52個項目，打造了本輪生成式AI浪潮中重要的基礎設施，包括大模型推理引擎vLLM、AI作業框架SkiPilot、大模型評估平臺Chatbot Arena（現名LMArena）、視頻生成模型評估平臺Video Arena、智能體記憶系統MemGPT等，其中，LMArena和MemGPT已經實現公司化運作。

LMArena（總融資1億美元，估值6億美元）

LMArena由Stoica和他的學生Wei-Lin Chiang、Anastasasios N. Angelopoulos等人聯合創辦，Stoica擔任LMArena的董事長。

這一平臺通過「人類偏好投票」方式，公開評估大語言模型性能。當用户在這一平臺上提交提示詞后，會有兩個匿名模型作答，然后基於用户選擇判斷哪個模型表現更佳。LMArena的數據與排行榜廣受業界關注，甚至成為不少模型發佈前的重要參考。

目前，LMArena託管了400多個AI模型，平臺用户投票數達到350多萬張。今年年初，LMArena完成1億美元的種子輪融資，領投機構為a16z，投后估值達6億美元。

融資完成后，LMArena團隊發佈了全新設計的平臺，優化了界面和投票流程，並逐步加入登錄、聊天記錄保存、WebDev Arena等功能模塊。

Letta（總融資1000萬美元，估值7000萬美元）

Letta成立於2024年，由天空計算實驗室的兩位博士生Sarah Wooders和Charles Packer創辦。其中，Stoica是Sarah Wooders的博士生導師，並在該公司擔任顧問。

Letta創始團隊（圖源：Letta）

Letta的核心技術源自MemGPT，后者是天空計算實驗室的一個開源項目。MemGPT提出了「大模型操作系統」的概念，專注於大模型的上下文管理和長期記憶能力，讓大模型變得「有狀態」（Stateful）。

2023年10月，MemGPT項目在正式發佈論文和代碼之前，就憑藉一份白皮書迅速走紅。該項目正式發佈在GitHub上后，已經收穫1.8萬星標收藏，有近2000個分支項目。

Letta目前的主要產品包括Letta雲（打造和部署有狀態Agent的雲平臺）和用於增強Agent處理外部文件能力的Letta文件系統。

2024年9月，Letta獲得1000萬美元種子輪融資，估值達7000萬美元。

05.

靠拉贊助和創業反哺科研

80多名學生從中受益

Stoica過去15年內主持工作的三所實驗室，擁有不少共同的特點：開源、前沿、與產業密切結合。這些特點讓它們不止停留在學術機構的層面，還擁有孵化器般的能力。

自2011年的AMP實驗室以來，Stoica就特別注重與產業界的密切合作。AMP實驗室拉來了谷歌、SAP、亞馬遜、華為、IBM、英特爾、微軟、VMWare等企業作為贊助商。

此后，Stoica的實驗室還獲得了英偉達、Meta、螞蟻集團、AMD、博通、三星、Lambda等企業的支持。

同時，通過不斷創業，Stoica的創業項目還使他成爲了億萬富翁，現資產大約有25億美元，他將一部分個人資產投入實驗室的運營工作中。

這些真金白銀的支持讓Stoica的實驗室擁有資金和資源，得以同時開展大量研究項目。

目前，Stoica在UCB擔任研究資金削減問題工作組的主席。他鼓勵其他教授向他一樣通過創業獲取資金，在美國政府削減科研資助的大背景下繼續科研。

但成為億萬富翁並非Stoica的目標。Stoica在接受《福布斯》採訪時稱：「我仍然是一名學者，如果賺錢是唯一的驅動力，那我就去IPO了。這是最簡單的方法，但我不是出於這一目的而創業，我想創造有意義的東西。」

他還認為，自己在創業中獲得的成功，得益於對科研的專注：「這是一種創造的過程，不斷探索新想法。」此外，大學的科研項目大多具有開源性質，能吸引企業使用，而大部分公司不會開源最佳系統。基於開源項目打造的企業，在起步階段就能獲得不少聲量。

將Stoica留在學術界的原因，可能是他的學生們。他向《福布斯》説道：「這些處在成長期的年輕人不知道什麼做的成，什麼做不成，但他們有信念，能做出讓人出乎意料的解決方案。」

由Stoica親自指導的80多名學生從他的資源和關係網中受益，他們絕大多數都在學術界、大公司就職，或是擁有自己的初創公司，其中包括在Databricks工作的至少7名學生。

06.

結語：高校前沿探索仍有望轉化為巨大商業價值

當今的AI浪潮中，有越來越多頗具影響力的成果，誕生在產業界，這也讓外界一度懷疑：在計算資源要求越來越高、規模效應越來越強烈的AI領域，學術界的價值何在？

而Stoica教授的成功經歷證明，在高校進行的開源、前沿探索項目，往往能對產業界起到極為重要的補充和啓發性作用。在以適當的方式轉化為企業后，仍然可以貢獻巨大的產業和商業價值。

本文來自微信公眾號「智東西」（ID：zhidxcom），作者：陳駿達，編輯：雲鵬，36氪經授權發佈。