赴美学成的中国顶尖计算机专业人才大多选择在美国落脚，他们活跃于各类研究机构和科技企业，不少已成为推动美国科技进步的重要力量。
杨植麟却作出了截然不同的选择。
他萌生了一个大胆的想法：将美国硅谷的经验和理念移植到中国。近来，他的企业发布的这款尖端AI模型在全球范围内掀起了波澜。
这位年轻人的博士导师、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的著名计算机学者鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫(Ruslan Salakhutdinov)当时对他的决定并不看好。
「倘若是我，我不会这样做，」萨拉赫丁诺夫直言。他深知苹果公司(Apple)当时正欲揽下这位天才。「他的职业生涯正在上升阶段，我若处于他的位置，无论如何也不会放弃。」
如今这个赌注正在兑现回报。这位年仅33岁的创业者已成为国内顶级AI研究机构月之暗面(Moonshot AI)的联合创始人及首席执行官。根据《华尔街日报》(The Wall Street Journal)披露，该公司在最近的融资中被估值为500亿美元，并已秘密向香港交易所递交上市申请。其Kimi系列产品在全球开发者社区中声名鹊起，这些深度用户成为AI革新浪潮的中坚力量。
图为月之暗面于上海举办的全球AI大会期间展示Kimi K3模型。摄影：Go Nakamura/Reuters
这位北京初创公司的掌舵人致力于融入西方的企业文化。公司成立于2023年初，其中文名词源于英国摇滚传奇平克·弗洛伊德(Pink Floyd)的唱片，这恰好反映了杨植麟对该乐队的痴迷。企业特意打破了传统的职级等级，这种做法在中国商业环境中并不常见，但杨植麟认为这能有效清除组织中的冗余壁垒。「畅通无阻的表达」成为了他践行的准则。
「我相信，许多在美国完成研究生学业的人会支持这种崇尚自由、反抗等级制的理念，」科技公司Uniphore的管理人士齐鹏表示。他曾在斯坦福大学(Stanford University)攻读计算机科学博士，随后在Meta Platforms实习期间与杨植麟共事过。
这家企业拥有约300名员工，他们可以随意地着装办公，有时甚至穿拖鞋进出。各个会议厅以不同的音乐人物命名，如齐柏林飞艇(Led Zeppelin)、金属乐队(Metallica)、皇后乐队(Queen)、王子(Prince)和鲍勃·迪伦(Bob Dylan)，体现了独特的音乐审美。办公空间的一角展示着一件黑色皮衣和一双经典牛仔靴。
中国科技界对硅谷创意文化的学习和借鉴，是中美两地文化互动的重要体现。在OpenAI、Meta等美国科技巨头中，领导AI系统研发的核心团队里云集了大量华人精英，他们在模型开发、深度学习和技术工程等领域造诣深厚，属于国际最抢手的专业人才。
反过来，一些志在开创下一个万亿级商业帝国的美国新兴企业也开始采取「996」的工作模式，这种源自中国的极限工作制要求员工从早9点工作到晚9点，每周坚守六天。
这位创始人融合东西方企业文化的策略已见成效。7月时，月之暗面正式推出了其核心产品的升级版Kimi K3。不少从事AI研究的专家评价，这款模型的能力与美国同类产品相当，却只需付出极小的代价。
Kimi正代表了采用「开源权重」(open-weight)机制的新一代中国研发模型。相对于Anthropic和OpenAI的封闭式模型，这类产品往往具有更低的使用门槛，同时支持更灵活的个性化调整。
这类产品日渐热门，重塑了人工智能市场的竞争态势。Anthropic和OpenAI计划于本年秋季登陆资本市场，而中国模型的迅速发展已威胁到二者的巨额估值。某些商界领袖和政府人士建议对这类中国模型实施限制，他们认为之所以进展神速，关键在于一个叫做「蒸馏」(distillation)的技术路线——用美国先进AI输出的海量数据来驱动自有模型的训练。
对这些指控，杨植麟与月之暗面未作回应。公司代表建议记者查阅杨植麟最近接受中国媒体采访时的讲话。
「天纵奇才」
这位科技新贵出身于中国南方的广东省，少年时期就投身于严格的编程教育，并在全国性的青少年信息学竞技平台上崭露头角。
随后他就读于清华大学(Tsinghua University)，该校享有「中国版MIT」的美誉，也是培养了众多赴美成名的中国顶尖AI学者的摇篮。
大学时期，他创办了自己的摇滚乐团，负责鼓手及创意编写工作。该乐队至今保存的网站记录显示，团名叫Splay，灵感源自计算机领域一项数据结构技术——「伸展树」(splay tree)。
图为杨植麟亮相2026年中关村论坛年度会议（北京）。摄影：Imago/ZUMA PRESS
就读期间，他拜在学术成就卓著的唐杰教授门下。唐杰日后创办了国内一流的AI研究机构智谱(Z.AI)，而今已成为月之暗面的主要对手。
师生二人联袂发表了若干在学术界广受关注的机器学习研究论著，并在国际会议舞台亮相。卡内基梅隆大学的机器学习系教授、曾与萨拉赫丁诺夫一起指导杨植麟的威廉·科恩(William Cohen)指出，本科生能完成这样的工作实属稀有。
「在学术圈他已初具声名，」科恩回忆。他提及杨植麟以新生身份访校时的相遇。「他俨然是中国顶校的杰出代表，任何单位若能得到他，都堪称幸事。」
他于2015年开启了在卡内基梅隆大学的学业生涯，由于采取了本硕直读的路线，年纪上他远小于同龄博士。然而二位导师都提到，他无需传统的逐步指导，反而能快速明确自己研究的方向与内核。
同期攻读博士学位的布万·丁格拉(Bhuwan Dhingra)还记得，杨植麟性格温和却有几分内敛。虽然不太了解他的私生活，但对其聪慧才能印象深刻。
「某些难题需要他人耗费数周甚至更久才可能得到答案，」如今供职于杜克大学(Duke University)的丁格拉这样说。「而他却几乎不需思考就能给出结果。他径直来到黑板，笔走龙蛇地呈现答案。那个画面我记得非常清楚。」
博士学业临近尾声时，他在谷歌大脑(Google Brain)获得了实习机会，这是谷歌旗下一个具有开拓性的深度学习研究团队。
2019年，他与谷歌大脑元老级人物黎曰国(Quoc V. Le)联合撰写的两篇机器学习研究作品，至今已被引用超两万次。「博士阶段出版如此影响力的论文堪称罕见，」萨拉赫丁诺夫表示。
萨拉赫丁诺夫评价杨植麟是他职业生涯所教最卓越的学生之一。他的学生名单中还包括xAI（埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下AI企业）的联合奠基人吉米·巴(Jimmy Ba)，以及Mistral AI和Thinking Machines Lab的创始成员德文德拉·查普洛特(Devendra Chaplot)。
在学位完成前的就业座谈上，杨植麟向两位导师坦言他已决计返回中国做出创业尝试。此言一出，两人都感到吃惊，尤其是萨拉赫丁诺夫。
在萨拉赫丁诺夫指导的全部中国学生中，仅两位最终选择了回国发展，杨植麟名列其中。「他甚至没有经历传统的求职过程，」萨拉赫丁诺夫表示。
然而丁格拉对此早有心理准备。他还记得与杨植麟讨论过后者在谷歌实习期发表的学术成果。「他当时对我说，只要资金和计算力不成问题，他可以创造出超越OpenAI和谷歌全部产品的东西，」丁格拉回忆说。「那时起我就感受到了他对自己实力的坚定信念。」
