太浩湖的雪夜，赌场酒店内一场秘密竞拍正悄然进行。湖面如蓝宝石般闪耀，雪道蜿蜒，这里不仅是北美最大的高山湖泊，更是硅谷后花园——太浩湖距旧金山湾区仅200多英里，扎克伯格、埃里森等科技巨头在此圈地建豪宅。竞拍对象是一家成立仅1个月、仅有3名员工的公司——DNNresearch，创始人是多伦多大学教授杰夫·辛顿及其两名学生。这家公司虽无有形资产，却引来Google、微软、DeepMind和百度四大巨头的角逐。
65岁的辛顿瘦削苍老，腰椎间盘疼痛折磨着他，他坐在酒店703房间的地板上为竞拍定下规则：起拍价1200万美元，每次加价至少100万美元。几个小时后，价格飙升至4400万美元，辛顿头晕目眩，”感觉像在拍电影”，最终将公司卖给Google。这场竞拍的缘起，竟来自6个月前Google的”谷歌猫”项目。
2012年6月，Google Brain公开了”谷歌猫”研究成果——用算法识别YouTube视频中的猫。项目由斯坦福转投Google的吴恩达发起，Jeff Dean参与，并获得Larry Page巨额预算。他们搭建神经网络，从YouTube下载海量视频让模型自主学习，动用16000个CPU训练，最终实现74.8%识别率，震惊业界。吴恩达在项目尾声离职创办教育项目，推荐辛顿接替工作。辛顿虽婉拒大学邀约，却以64岁高龄成为Google史上最年长的暑期实习生。
作为深度学习宗师，辛顿敏锐发现”谷歌猫”存在缺陷：”他们运行了错误的神经网络，并使用了错误的计算能力。”他找来两名学生Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky，创建新神经网络，在ImageNet图像识别比赛中以84%准确率夺冠，彻底震撼学术界和产业界。2012年10月佛罗伦萨会议上，辛顿团队展示的AlexNet，仅用4块GPU就超越谷歌的16000个CPU，成为计算机科学史上最 influential 论文之一。
DNNresearch的余凯读完论文后激动不已，立即与辛顿联系合作。辛顿提议将团队打包成公司，邀请巨头竞拍，最终Google以4400万美元胜出。这场竞拍开启了更大竞赛：Google乘胜追击收购DeepMind，后者推出AlphaGo震惊全球；百度虽败却决心押注AI，十年投入千亿，请来吴恩达；微软虽慢却赢得OpenAI，其创始人之一正是Ilya Sutskever。辛顿则继续在Google工作至2023年，荣获ACM图灵奖。
从”谷歌猫”到AlexNet，再到太浩湖竞拍，AI浪潮的伏笔在6个月内埋下。2012年6月至12月的180天，碳基人类的命运被永远改变，却只有少数人意识到。李飞飞正是其中之一，她创办ImageNet数据集，推动深度学习发展。
ImageNet的诞生源于李飞飞观察三岁孩子学习世界的启示：孩子通过大量接触标注图片掌握概念。2006年，她开始搭建ImageNet数据集，用亚马逊众包平台解决标注难题。2009年，包含320万张图片的ImageNet数据集诞生，但规模仍显不足。李飞飞举办ImageNet图像识别大赛，吸引参赛者自带算法，推动深度学习成为主流。
AlexNet采用卷积神经网络（CNN）算法，模拟人脑识别机制。相比传统方法，CNN能处理非结构化数据，如”液体猫”。AlexNet用6000万个参数和65万个神经元，在两块GPU上完成262千万亿次浮点运算，震惊产业界。GPU的崛起始于2006年，英伟达发布Tesla架构和CUDA平台，大幅降低深度学习算力门槛。
2012年ImageNet挑战赛后，人工智能领域面临严重人才短缺。科技公司不惜高价挖人，如百度挖辛顿团队、Facebook挖杨立昆、苹果挖Ruslan Salakhutdinov。这场人才争夺战推动AI产业化进程，从人脸识别到自动驾驶，从GPU订单到大模型时代，AI理论大厦日复一日浇筑。
2017年，Google提出Transformer模型，开启大模型时代。ChatGPT横空出世，一切可追溯到2012年的ImageNet。而推动这场”大爆炸时刻”的历史进程，始于2006年。辛顿提出解决梯度消失问题的方案，李飞飞搭建ImageNet数据集，英伟达发布GPU，深度学习上空的三朵乌云消散。
2006年之前，深度学习的大厦虽已建成，却因算法、算力、数据三座乌云而无法发光。2006年发生的三件事改变了这一切：辛顿提出梯度消失解决方案，李飞飞开始搭建ImageNet，英伟达发布GPU。这三件事吹散乌云，并在2012年交汇，改写高科技产业乃至人类命运。
AI革命启示我们：产业厚度决定创新高度，人才重要性越前沿技术领域越突出，创新难度在于面对不确定性。深度学习先驱们面对质疑和自我怀疑，坚持到黎明前的黑暗，最终创造伟大。推动历史的人往往猜不到自己在历史进程中的坐标，但他们的孤独和汗水终被铭记。
