Stark, Tsinghua AI-Truppe
In Chinas KI-Branche ist die Tsinghua-Universität ein unvermeidbarer Name.
Yang Zhilin, Gründer von Moonshot AI, Tang Jie, Gründer von Zhipu AI, Wang Chuan, Gründer von Baichuan Intelligence, Liu Zhiyuan, Mitbegründer von Mianbi Intelligence … Sie sind entweder Professoren der Tsinghua-Universität oder haben dort studiert.
Auf einem anderen Wettbewerbsfeld der KI, dem Bereich der verkörperten Intelligenz, gibt es ein ähnliches Bild: Chen Jianyu, Gründer von Starward Era, Zhao Mingguo, Mitbegründer von Accelerate Evolution, Gao Jiyang, Gründer von StarMap, Wang He, Gründer von Galaxy General … Sie alle sind Professoren und Absolventen der Tsinghua-Universität.
Noch bemerkenswerter ist die Beziehung zwischen diesen Personen.
Yang Zhilins Einstiegsbetreuer war Tang Jie, Liu Zhiyuans Betreuer war Sun Maosong, Professor an der Tsinghua-Universität, und die Fakultät für Informatik der Tsinghua-Universität, an der Sun Maosong tätig ist, zählt Zhang Bo, den Pionier der chinesischen KI-Forschung.
Dies ist kein Alumni-Verzeichnis, sondern ein Stammbaum: Vier Generationen, eine durchgehende Kette – die Geschichte der chinesischen KI ist die Geschichte dieser Kette.
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In den Augen der meisten Menschen ist die KI in China erst in den letzten Jahren populär geworden, als ob zuvor nichts passiert wäre.
Aber das ist nicht der Fall.
1978 wechselte Zhang Bo, Professor an der Fakultät für Automatisierungstechnik der Tsinghua-Universität, zur Fakultät für Informatik und legte sich ein Forschungsgebiet fest: Künstliche Intelligenz und intelligente Steuerung.
Daraufhin eröffnete er ein neues Fach namens „Einführung in die Künstliche Intelligenz“ – selbst das Lehrbuch hat er anhand ausländischer Materialien Seite für Seite selbst verfasst und gedruckt.
Während seiner Forschungsaufenthalte im Ausland erkannte Zhang Bo nach und nach, dass die Entwicklung der KI mathematische Werkzeuge nutzen muss, um die Effizienz von Algorithmen zu steigern. Also arbeitete er mit Professor Zhang Ling von der Fakultät für Mathematik der Anhui-Universität zusammen. Die beiden kommunizierten über den Ozean hinweg per Post, nutzten das dünnste Papier und schrieben die kleinsten Buchstaben, nur um Portokosten zu sparen.
1984 veröffentlichten Zhang Bo und Zhang Ling gemeinsam eine Arbeit in einer der international führenden Fachzeitschriften für KI – dies war die erste wissenschaftliche Arbeit chinesischer Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Danach wurde er der erste chinesische Wissenschaftler, der auf der Internationalen Föderation für Künstliche Intelligenz eine Arbeit vorstellte.
In den folgenden Jahren erlebte die KI mehr als einen Tiefpunkt. In den 1980er Jahren platzte die Blase der Expertensysteme, die weltweiten Mittel für KI-Forschung wurden drastisch gekürzt und die Forschung geriet in einen „Winter“; von den 1990er Jahren bis Anfang der 2000er Jahre wurden neuronale Netze angezweifelt und die KI wurde wiederholt als totgesagt. In jedem Winter gab es Menschen, die das Feld verließen, sich umorientierten und glaubten, dass dieser Weg nicht gangbar sei.
Aber Zhang Bo blieb immer an der Tsinghua-Universität, betreute Studenten, forschte, wurde vom Professor zum Akademiemitglied und blieb der KI treu.
2015 stellte der fast 80-jährige Zhang Bo das theoretische Rahmenwerk der „dritten Generation der Künstlichen Intelligenz“ vor – es plädiert dafür, datengesteuertes Deep Learning mit wissensgestützter symbolischer Schlussfolgerung zu kombinieren, um die grundlegenden Probleme der KI-Systeme zu lösen: Nicht-Erklärbarkeit, Unsicherheit und Unzuverlässigkeit.
Dieses Rahmenwerk hat viele heutige große Modelle tief beeinflusst und ist ein zentrales Prinzip in der KI-Theorie.
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Zhang Bo legte die Wurzel der chinesischen KI, aber damit die Wurzel zu einem großen Baum heranwächst, braucht es Menschen, die sie weiter pflegen.
Sun Maosong, Professor an der Fakultät für Informatik der Tsinghua-Universität, ist genau dieser Mensch.
Als erfahrener Professor der Tsinghua-Universität arbeitet Sun Maosong seit 46 Jahren im Bereich der Informatik. Wenn Zhang Bo der Gründer der KI an der Tsinghua-Universität ist, dann ist Sun Maosong die Generation, die die Vergangenheit mit der Zukunft verbindet. Sein von ihm geleitetes chinesisches Wortsegmentierungssystem CSegTag ist eine Infrastruktur für die natürliche Sprachverarbeitung, an der alle späteren Forscher im Bereich der chinesischen NLP nicht vorbeikommen.
Aber Sun Maosongs Beitrag liegt auch in den herausragenden Studenten, die er ausgebildet hat.
Zum Beispiel Tang Jie, der 2002 an der Tsinghua-Universität zu promovieren begann. Nach seinem Abschluss lehnte er Angebote von Großunternehmen ab, blieb an der Universität, um sich der Forschung zu widmen, und entwickelte die akademische Suchmaschine AMiner – eine KI, die Beziehungen in akademischen Netzwerken aufdeckt: Wer mit wem zusammengearbeitet hat, wen wer beeinflusst hat und welches Forschungsgebiet gerade an Bedeutung gewinnt.
Dieses Projekt scheint ein kleines Werkzeug zu sein, verfügt aber über die Schlüsselfähigkeiten großer Modelle – Datenauswertung und Wissensgraphen.
2019 gründete Tang Jie Zhipu AI. Das Ziel war klar: Ein eigenes großes Modell für China zu entwickeln, das mit OpenAI mithalten kann.
Ein weiteres Beispiel ist Liu Zhiyuan, der 2002 sein Bachelor-Studium begann. Er hatte keine nennenswerten Forschungserfahrungen, keine Wettbewerbserfolge und keine herausragenden Noten, aber Sun Maosong erkannte seinen Forscherdrang und nahm ihn in seine Promotionsgruppe auf.
Liu Zhiyuan ging einen anderen Weg als Tang Jie: Tang Jie entwickelte große Modelle für die Cloud, die mit Parametern und Rechenleistung punkten; Liu Zhiyuans Unternehmen Mianbi Intelligence entwickelte große Modelle für Endgeräte, die mit Effizienz und praktischer Umsetzung punkten.
Dieser Baum kann weiter wachsen und sich verzweigen.
Während Tang Jie an der Tsinghua-Universität lehrte, bildete er einen Studenten namens Yang Zhilin aus – von der Suche nach wichtigen Problemen über die Herangehensweise an Lösungen, Experimente, das Verfassen von Arbeiten bis hin zu Präsentationen: Tang Jie vermittelte Yang Zhilin alle Grundlagen der Forschung Schritt für Schritt.
Später ging Yang Zhilin an die Carnegie Mellon University, um zu promovieren, und lernte von KI-Experten von Apple und Google. Danach kehrte er nach China zurück, gründete Moonshot AI und entwickelte Kimi.
Von Zhang Bo über Sun Maosong, Tang Jie und Liu Zhiyuan bis hin zu Yang Zhilin – von 1978 bis 2026, vier Generationen, 48 Jahre. Jede Generation stand an der Spitze der KI und brachte das Forschungsfeld einen Schritt voran.
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Dass die KI aus dem Umfeld der Tsinghua-Universität zu einem riesigen Baum heranwachsen konnte, liegt neben der Weitergabe des Wissens an drei weitere Schlüsselfaktoren.
Erstens: Die Professoren beteiligen sich direkt am Unternehmertum.
Tang Jie gründete Zhipu AI nicht, indem er die Universität verließ, sondern als Professor der Tsinghua-Universität gründete er das Unternehmen direkt auf der Grundlage seiner Forschungsergebnisse. Die Grundlage des GLM-Modells ist seine langjährige Forschung an der Tsinghua-Universität; das Team von Zhipu AI besteht aus den ursprünglichen Mitarbeitern des AMiner-Projekts.
Genauso verhält es sich bei Liu Zhiyuan und Mianbi Intelligence. Er ist bis heute außerordentlicher Professor an der Fakultät für Informatik der Tsinghua-Universität und hat Mianbi Intelligence mitbegründet – seine akademische und unternehmerische Tätigkeit laufen parallel.
Auch im Bereich der verkörperten Intelligenz ist Zhao Mingguo, Gründer von Accelerate Evolution, Professor an der Fakultät für Automatisierungstechnik und erforscht bereits seit 2000 zweibeinige Roboter.
Chen Jianyu, Gründer von Starward Era, ist nach wie vor Assistenzprofessor am Institut für Interdisziplinäre Informationsforschung. Sein Unternehmen wurde direkt im Institut gegründet und ist das einzige Unternehmen für verkörperte Intelligenz, an dem die Tsinghua-Universität Anteile hält. Forschungsergebnisse aus dem Labor können direkt zu Produkten des Unternehmens werden.
Dies ist in Chinas Technologiebranche nicht üblich.
In den meisten Bereichen liegt ein „Tal des Todes“ zwischen Wissenschaft und Industrie: Professoren forschen und veröffentlichen Arbeiten; Studenten absolvieren ihr Studium und gehen in Unternehmen; Unternehmen nutzen die Ideen aus den Arbeiten, um langsam Produkte zu entwickeln. Dazwischen liegen oft Jahre oder sogar Jahrzehnte.
Auf dem Gebiet der KI hat die Tsinghua-Universität dieses Tal vollständig überbrückt. Professoren müssen die Universität nicht verlassen, Forschungsergebnisse müssen nicht übertragen werden, Doktoranden können direkt an Projekten mitwirken. Eine Arbeit wird heute veröffentlicht, das Modell ist morgen einsatzbereit – zwischen der Spitzenforschung und der praktischen Umsetzung in der Industrie gibt es fast keine Verzögerung.
Das ist einer der Gründe, warum KI-Unternehmen aus dem Umfeld der Tsinghua-Universität so schnell wachsen: Zhipu AI wurde 2019 gegründet und hat inzwischen einen Marktwert von 900 Milliarden Hongkong-Dollar; Moonshot AI erreichte in nur drei Jahren eine Bewertung von 30 Milliarden US-Dollar.
Das liegt nicht nur an der Unterstützung durch Kapital, sondern auch daran, dass der Weg von der Forschung im Labor zum Produkt auf ein Minimum verkürzt wurde.
Zweitens: Eine hervorragende Talentpyramide.
2005 kehrte Yao Qizhi, Preisträger des Turing-Preises, von der Princeton University zurück und gründete das „Informatik-Experimentalprogramm des Tsinghua-Studienhauses“, das als „Yao-Klasse“ bekannt ist.
Die Ausrichtung der Yao-Klasse ist klar: Sie soll Spitzentalente ausbilden, die genauso wettbewerbsfähig oder sogar stärker sind als Bachelor-Studenten des MIT oder der Princeton University. 2019 gründete Yao Qizhi die „Zhi-Klasse“ – eine Klasse für künstliche Intelligenz, die speziell Führungskräfte im KI-Bereich ausbildet. 2022 wurden die Yao-Klasse, die Zhi-Klasse und die Klasse für Quanteninformation des Instituts für Interdisziplinäre Informationsforschung zusammengelegt, mit den drei Fachrichtungen Informatik, Künstliche Intelligenz und Quanteninformation.
20 Jahre Yao-Klasse, 7 Jahre Zhi-Klasse: Das Institut für Interdisziplinäre Informationsforschung hat über 750 Bachelor-Studenten und 237 Doktoranden ausgebildet.
Diese Zahl mag gering erscheinen, aber die Qualität ist extrem hoch. Die Studenten der Yao-Klasse waren vor ihrem Studium Spitzenkräfte bei nationalen Informatikwettbewerben und erhalten danach eine weltklasse forschungsorientierte Ausbildung – sie sind die talentiertesten Nachwuchskräfte der chinesischen KI-Branche.
Drittens: Ein effizienter Mechanismus zur Wissensvermittlung zwischen Wissenschaft und Industrie.
Im Dezember 2020 wurde das Institut für Intelligente Industrie der Tsinghua-Universität gegründet, geleitet von Zhang Yaqin, ehemaliger Manager von Microsoft und ausländisches Mitglied der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften.
Zhang Yaqin, der die Spitzen der Industrie kennengelernt hat, kehrte nicht zurück, um zu lehren, sondern um eine Brücke zu bauen.
Die Ausrichtung des Instituts für Intelligente Industrie ist klar: Die KI-Technologie soll die industrielle Modernisierung unterstützen. Es ist kein traditionelles Labor und auch kein Gründerzentrum, sondern eine „Drehtür“ zwischen beiden: Universitäts-Professoren können hier industriebezogene Forschung betreiben, Unternehmen können hier auf Spitzentechnologie aus der Wissenschaft zugreifen, und Doktoranden können gleichzeitig an wissenschaftlichen Arbeiten und Produkten arbeiten.
Im Internet gibt es die Frage, warum die Tsinghua-Universität im KI-Bereich so viele hervorragende Talente hervorbringt?
Es gibt viele Antworten, aber einige Gründe sind unvermeidbar.
Erstens die Wissenschaft. Seit Zhang Bo 1978 das KI-Forschungsfeld festlegte, ist die akademische Weitergabe über Generationen ununterbrochen geblieben. Zhang Bo entwickelte das theoretische Rahmenwerk, Sun Maosong schuf die NLP-Infrastruktur, Tang Jie forschte an Wissensgraphen – jede Generation stand an der Spitze der Forschung und hat das Ziel nie aus den Augen verloren.
Zweitens die Technologie. CSegTag, AMiner, GLM – über Jahrzehnte aufgebaute technologische Grundlagen sorgten dafür, dass die Tsinghua-Universität beim Boom der großen Modelle nicht von Null anfangen musste. Als andere noch nach dem richtigen Weg suchten, waren sie bereits auf dem Weg.
Drittens die Industrie. Professoren können gleichzeitig Wissenschaft und unternehmerische Tätigkeit ausüben, Labore können Unternehmen gründen, und die Tsinghua-Universität kann Anteile halten. Das AIR-Institut hat diesen Mechanismus der Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie institutionalisiert – der Weg von der Forschung im Labor zum Produkt wurde auf ein Minimum verkürzt.
Diese drei Faktoren sorgen dafür, dass die KI-Tradition der Tsinghua-Universität ununterbrochen weiterlebt und sich stetig verzweigt.
Der KI-Bereich hat schon so viele Umwälzungen erlebt: Die Blase der Expertensysteme platzte, neuronale Netze wurden totgesagt, Deep Learning tauchte plötzlich auf und große Modelle veränderten alles – bei jedem Paradigmenwechsel gab es Menschen, die ausgeschieden sind, zurückgeblieben sind oder von vorne anfangen mussten.
Wenn die Industrie abbricht, muss man den Weg neu suchen, von vorne anfangen und neu aufbauen. Viele Bereiche in China sind so: Man jagt zehn Jahre lang einem Ziel hinterher, und wenn sich die Richtung ändert, ist die vorherige Arbeit umsonst.
Aber die KI-Forschung an der Tsinghua-Universität erlebte diesen Verlust nicht – es gab immer Menschen, die dabei waren. Wo Menschen sind, bleibt das Forschungsfeld erhalten; wo das Forschungsfeld ist, bleibt die gesammelte Erfahrung.
Das ist der Grund, warum Chinas KI mit OpenAI mithalten kann – nicht nur, weil die Rechenleistung aufgeholt hat, und nicht nur, weil Kapital hereingeströmt ist, sondern weil seit über 40 Jahren immer Menschen am Tisch geblieben sind und immer neue Menschen dazugekommen sind. An diesem KI-Tisch der Tsinghua-Universität war in 48 Jahren kein einziger Platz frei.