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当基础模型变得越来越强，两三个人组成的创业团队，还有机会与谷歌这样的科技巨头竞争吗？
Jeff Dean 给出的答案是：有。“但创业者应该寻找模型成功率为 0% 或 1% 的事情，而不是 20% 的事情。”
Jeff Dean 是过去二十多年计算机系统和人工智能领域最具影响力的人物之一。1999 年，他加入当时规模尚小的谷歌。此后，他与长期合作者 Sanjay Ghemawat 共同设计了 MapReduce、Bigtable 等基础系统，为谷歌处理和检索海量数据提供了关键支撑，也深刻影响了此后的分布式计算和云计算产业。
进入深度学习时代后，他又参与推动了 TensorFlow、TPU、知识蒸馏以及谷歌早期大规模深度学习系统的发展，并于 2011 年参与创立并领导了 Google Brain。目前，他担任谷歌首席科学家，主要负责 Google DeepMind 和 Google Research 的 AI 研究方向。
最近，在 Y Combinator 举办的 Startup School 2026 活动中，Jeff Dean 与 YC 的管理合伙人 Diana Hu 展开了一场对谈。从专用推理硬件、长时间运行的 Agent，到小团队的创业机会、AI 时代的稀缺能力，两人的讨论试图回答一个正在困扰许多 AI 创业者的问题：当基础模型不断扩张能力边界，AI 的下一个瓶颈在哪里，创业公司又应该把有限的资源押注在什么地方？
当 AI 走向大规模使用，推理正在成为新的瓶颈
过去几年，AI 行业主要关注如何用更多数据和计算资源训练更强的模型。但随着模型进入大规模应用，怎样以更快的速度、更低的成本把模型能力交付给用户，正在成为新的问题。
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