智东西（公众号：zhidxcom）作者 | 陈骏达编辑 | 云鹏
这位拥有25亿美元（约合人民币179亿元）身家的大学教授，为何还坚守在一线课堂？
智东西9月2日报道，近日，AI数据平台Databricks在最新一轮融资后，估值突破1000亿美元（约合人民币7162亿元），有望成为全球估值第四高的AI独角兽，这也让外界关注到其联合创始人兼董事长、加州大学伯克利分校（后简称UCB）教授Ion Stoica，以及他横跨产业与学术界的传奇经历。
Stoica现年60岁，自2000年起开始在UCB任教，此后25年来均未离开这一校园。2010年至今，Stoica在UCB计算机学院参与了3所重要实验室的创办和管理。这些实验室在大数据、云计算和AI时代贡献了118个科研项目，其中不乏影响力广泛、几乎成为AI领域核心基础设施的项目，如大数据框架Spark、分布式执行框架Ray、大模型推理框架vLLM等。
▲Ion Stoica（图源：YouTube）
他还通过亲自参与创业、指导创业或是提供人脉与资金支持的方式，创办或孵化了至少7家知名创企，分布于数据基础设施、生成式AI等行业。
除了估值已经突破1000亿美元的Databricks，Stoica联合创办了估值10亿美元的AI托管计算平台Anyscale、估值6亿美元的LMArena（大模型竞技场）和估值3亿美元的视频流分析技术公司Conviva等企业。
Stoica是高性能AI与数据分析平台Alluxio创始人李浩源、数据中心操作系统创企Mesosphere创始人Benjamin Hindman的博士生导师，这两家创企均发源于开源项目，曾得到Stoica的指导。目前，Stoica还在大模型记忆技术创企Letta担任顾问。
尽管取得了商业上的成功，但Stoica仍然心系教育、科研。今年秋天，Stoica将继续留在课堂，教授操作系统和系统编程的本科课程。
通过在硅谷的人脉，Stoica给自己的实验室拉来了极为豪华的赞助商阵容，包括英伟达、Meta、蚂蚁集团、AMD、谷歌、亚马逊、华为等知名企业。他还给将自己创业获得的资产投入科研，给实验室提供资金支持。
在向《福布斯》分析自己成功的原因时，Stoica称，这要归功于他对科研的专注：“这是一种创造的过程，不断探索新想法。”在本文中，我们将回顾Stoica传奇的创业与科研经历，并了解他对自己成功经历的思考和总结。
一、师从北大计算机校友张晖，06年首次开启创业
Stoica于2000年在卡耐基梅隆大学（后简称CMU）完成博士学业，导师是该校史上最年轻的终身教授张晖（北大计算机学院84级院友）。
同年，他加入UCB，并从教至今。UCB地处硅谷，有极为浓厚的创业氛围，Stoica也在2006年了自己的第一个创业项目——Conviva。
▲Conviva的创始团队（图源：Conviva官网）
2006年，流媒体内容逐渐兴起，YouTube已经成为主流平台之一。Stoica与他的导师张晖看到了市场对在线视频体验优化的需求，并在CMU和UCB的科研成果基础之上开始创业，联合创办了Conviva。
早期，Conviva专注于实时视频流分析，成为全球最早实现视频播放自适应的平台之一。该公司通过AI技术识别视频平台的播放质量问题，并收集用户的观看数据（包括正在观看的内容、用户喜好等），形成分析报告。
Conviva的主要客户包括美国福克斯公司（FOX）、NBC环球集团旗下的流媒体平台Peacock等。
Stoica原本在Conviva担任CTO一职，但目前已经不在Conviva拥有正式管理层职位。他仍然留在董事会，每周都会与团队见面。
成立以来，Conviva已经完成了7轮融资，总融资额为1.1亿美元。其上一轮融资于2017年完成，当时投后估值约为3亿美元。
二、给大数据时代打造核心基础设施，成果转化为千亿估值创企
在创办Conviva的同时，Stoica也没有停下学术与科研的脚步。UCB计算机科学学部有每5年成立一个合作实验室的传统，Stoica深度参与了该学部近15年来成立的三大实验室，带领成员做出了颇具学术与行业影响力的成果。
2011年，UCB成立了AMP（算法、机器与人）实验室。在官宣实验室成立的演讲中，Stoica称，AMP实验室希望通过紧密集成算法、机器和人力，实现对大数据的理解。
在其存续的5年间，AMP实验室打造了25个科研项目，包括开源分布式资源管理框架Apache Mesos、开源分布式大数据处理框架Apache Spark、开源分布式数据编排平台Alluxio（原名Tachyon）等，成为大数据基础设施领域的重要贡献者。
这三大开源项目，最后都转化为创企：
Databricks（总融资208亿美元，估值超1000亿美元）
Databricks是Stoica参与创办的第二家创企，主营业务是AI数据分析平台。其创始团队由七位加州大学伯克利分校的教授和研究生组成，大都来自Stoica所管理的AMP实验室。
▲Databricks创始团队，Stoica为左数第二位（图源：Databricks）
2009年，Databricks的创始团队开发出开源分布式大数据处理框架Spark，并不断维护、更新这一项目，还一度创下了数据排序速度的世界纪录。
在将Spark作为开源项目运营一段时间后，Databricks的联合创始人、UCB副教授的Matei Zaharia称，Stoica希望将Spark变成一家初创公司，以鼓励用户更认真地对待此类来自高校实验室的研究。
2013年，Databricks正式成立。凭借着开源项目Spark的成功，Databricks在A轮融资时便获得来自a16z的1400万美元融资。2013年-2016年，Stoica担任Databricks CEO一职，深度参与公司日常管理与决策。
他在2016年将CEO一职交棒给了曾在AMP实验室担任访问学者的Ali Ghodsi。对于这一决定，他在接受《福布斯》采访时说道：“超过这个时间就意味着离开伯克利，所以我必须做出选择，我选择了回去。”
如今，Databricks已经成长为估值超过1000亿美元的超级独角兽，服务超过60%的财富500强企业。Stoica仍在这一公司担任董事会执行主席的职务。
▲Stoica担任Databricks董事会执行主席（图源：Databricks）
Alluxio（总融资额7300万美元，估值暂未披露）
Alluxio原名Tachyon，是一个以内存为中心、容错的虚拟分布式存储系统，旨在解决Apache Spark生态系统内的数据共享挑战。
2015年，Alluxio正式成立，早期投资者为a16z——这是一家与Stoica关系密切的投资机构。其创始人兼CEO李浩源在AMPLab完成了相关研究，论文指导者便包括其博士生导师Stoica。
▲Alluxio目前的管理团队，上排左一为李浩源（图源：Alluxio官网）
随着技术趋势转向混合云和多云架构以及AI，Alluxio不断发展，为AI和数据密集型工作负载的数据访问提供解决方案。如今，Alluxio的AI加速平台为全球十大互联网公司中的九家提供支持。
Alluxio已经完成4轮融资，其最近一轮融资于2021年底完成，由高瓴创投领投，融资额达5000万美元。不过，其估值暂时未对外披露。
Mesosphere/D2iQ（总融资2.5亿美元，最高估值7.75亿美元）
Mesosphere成立于2013年，Stoica的学生Benjamin Hindman在其中担任CIPO（首席知识产权官）的职务。这家公司的主要技术来自于开源项目Apache Mesos，而Benjamin Hindman是这一项目的核心作者。
DCOS（数据中心操作系统）是Mesosphere的核心产品。Mesosphere将数据中心抽象为“单一大机器”，通过分布式内核调度和资源管理，为大规模计算与数据密集型工作负载提供统一的运行平台。
2015年，Mesosphere宣布获得a16z等顶级风投的投资。随着容器化、微服务和云原生趋势的兴起，Mesosphere后续在产品上逐渐转型，支持Kubernetes，并在2019年正式更名为D2iQ。D2iQ的解决方案主要面向混合云与企业级Kubernetes平台，帮助客户简化云原生应用的部署与运维。
迄今为止，D2iQ融资总额接近2.5亿美元，投资方包括a16z、Khosla创投、惠普等，其估值曾经在2018年完成的D轮融资后达到7.75亿美元。微软、谷歌等都曾传出有收购D2iQ的意向，但因D2iQ管理层反对而未能完成交易。
2023年底，D2iQ宣布终止运营，公司资产将进行清盘，并分配给债权人。
三、指导高性能分布式执行框架Ray科研，衍生创企估值已达10亿美元
2017年初，Stoica参与到了UCB RISE（实时智能安全执行）实验室的创建与管理工作中。当时，Stoica等人已经意识到，数据生成、计算和执行之间的循环正在闭合，AI已成现实，计算的影响正在扩展到世界的每一个角落。
RISE实验室与AMP实验室一脉相承，期望能在大数据分析的基础上，进一步发展相关技术栈，帮助应用程序实时地、智能地且安全地与环境进行交互。
在大规模机器学习和强化学习领域，RISE实验室贡献了超41个开源项目，其中影响力最大的当属高性能分布式执行框架Ray，这一项目成功转化为创企Anyscale。
Anyscale（总融资2.59美元，估值10亿美元）
2019年，Anyscale成立，创始团队包括Stoica、Philipp Moritz（Stoica的博士生）和Robert Nishihara等人。Stoica目前在Anyscale担任董事会执行主席的职位。
Philipp Moritz和Robert Nishihara是Ray的主要作者，这一项目大幅度提升了分布式计算的易用性，让开发者能够用简单的API，把单机Python程序扩展到大规模分布式环境。Stoica指导这两位作者完成了Ray的相关研究。
▲Stocia与Anyscale其他联合创始人的合影（图源：Anyscale官网）
Ray提供了统一的编程方式，开发者不必关心底层分布式细节。相比于传统的Spark、Hadoop，Ray更灵活，支持低延迟的任务调度和多种计算模式（批处理、流式、在线推理等）。
这一项目在AI/ML领域影响力尤其大，业内许多流行的库都是基于Ray构建的，如Ray Tune超参数调优框架、Ray RLlib强化学习库等。
在此基础上，Anyscale为Ray提供了完全托管计算平台，添加了优化、可观察性、数据治理和开发人员工具等，使其成为运行Ray工作负载的最佳平台之一。
目前，Uber、OpenAI、Shopify和亚马逊等头部企业的开发人员正在使用Ray构建机器学习平台。Anyscale成立6年来共完成4轮融资，总融资额达2.59亿美元。2022年完成C轮融资后，其最新估值为10亿美元。
四、实验室3年贡献52个项目，帮大模型造擂台、记忆库
2022年，Stoica又推动了天空计算实验室（Sky Computing Lab）的成立。天空计算是云平台之上的一层，其目标是实现云之间的相互协作，让应用程序能够在任何云提供商上实现“一次写入，随处运行”。
天空计算实验室近年来已经贡献了52个项目，打造了本轮生成式AI浪潮中重要的基础设施，包括大模型推理引擎vLLM、AI作业框架SkiPilot、大模型评估平台Chatbot Arena（现名LMArena）、视频生成模型评估平台Video Arena、智能体记忆系统MemGPT等，其中，LMArena和MemGPT已经实现公司化运作。
LMArena（总融资1亿美元，估值6亿美元）
LMArena由Stoica和他的学生Wei-Lin Chiang、Anastasasios N. Angelopoulos等人联合创办，Stoica担任LMArena的董事长。
这一平台通过“人类偏好投票”方式，公开评估大语言模型性能。当用户在这一平台上提交提示词后，会有两个匿名模型作答，然后基于用户选择判断哪个模型表现更佳。LMArena的数据与排行榜广受业界关注，甚至成为不少模型发布前的重要参考。
目前，LMArena托管了400多个AI模型，平台用户投票数达到350多万张。今年年初，LMArena完成1亿美元的种子轮融资，领投机构为a16z，投后估值达6亿美元。
融资完成后，LMArena团队发布了全新设计的平台，优化了界面和投票流程，并逐步加入登录、聊天记录保存、WebDev Arena等功能模块。
Letta（总融资1000万美元，估值7000万美元）
Letta成立于2024年，由天空计算实验室的两位博士生Sarah Wooders和Charles Packer创办。其中，Stoica是Sarah Wooders的博士生导师，并在该公司担任顾问。
▲Letta创始团队（图源：Letta）
Letta的核心技术源自MemGPT，后者是天空计算实验室的一个开源项目。MemGPT提出了“大模型操作系统”的概念，专注于大模型的上下文管理和长期记忆能力，让大模型变得“有状态”（Stateful）。
2023年10月，MemGPT项目在正式发布论文和代码之前，就凭借一份白皮书迅速走红。该项目正式发布在GitHub上后，已经收获1.8万星标收藏，有近2000个分支项目。
Letta目前的主要产品包括Letta云（打造和部署有状态Agent的云平台）和用于增强Agent处理外部文件能力的Letta文件系统。
2024年9月，Letta获得1000万美元种子轮融资，估值达7000万美元。
五、靠拉赞助和创业反哺科研，80多名学生从中受益
Stoica过去15年内主持工作的三所实验室，拥有不少共同的特点：开源、前沿、与产业密切结合。这些特点让它们不止停留在学术机构的层面，还拥有孵化器般的能力。
自2011年的AMP实验室以来，Stoica就特别注重与产业界的密切合作。AMP实验室拉来了谷歌、SAP、亚马逊、华为、IBM、英特尔、微软、VMWare等企业作为赞助商。
此后，Stoica的实验室还获得了英伟达、Meta、蚂蚁集团、AMD、博通、三星、Lambda等企业的支持。
同时，通过不断创业，Stoica的创业项目还使他成为了亿万富翁，现资产大约有25亿美元，他将一部分个人资产投入实验室的运营工作中。
这些真金白银的支持让Stoica的实验室拥有资金和资源，得以同时开展大量研究项目。
目前，Stoica在UCB担任研究资金削减问题工作组的主席。他鼓励其他教授向他一样通过创业获取资金，在美国政府削减科研资助的大背景下继续科研。
但成为亿万富翁并非Stoica的目标。Stoica在接受《福布斯》采访时称：“我仍然是一名学者，如果赚钱是唯一的驱动力，那我就去IPO了。这是最简单的方法，但我不是出于这一目的而创业，我想创造有意义的东西。”
他还认为，自己在创业中获得的成功，得益于对科研的专注：“这是一种创造的过程，不断探索新想法。”此外，大学的科研项目大多具有开源性质，能吸引企业使用，而大部分公司不会开源最佳系统。基于开源项目打造的企业，在起步阶段就能获得不少声量。
将Stoica留在学术界的原因，可能是他的学生们。他向《福布斯》说道：“这些处在成长期的年轻人不知道什么做的成，什么做不成，但他们有信念，能做出让人出乎意料的解决方案。”
由Stoica亲自指导的80多名学生从他的资源和关系网中受益，他们绝大多数都在学术界、大公司就职，或是拥有自己的初创公司，其中包括在Databricks工作的至少7名学生。
结语：高校前沿探索仍有望转化为巨大商业价值
当今的AI浪潮中，有越来越多颇具影响力的成果，诞生在产业界，这也让外界一度怀疑：在计算资源要求越来越高、规模效应越来越强烈的AI领域，学术界的价值何在？
而Stoica教授的成功经历证明，在高校进行的开源、前沿探索项目，往往能对产业界起到极为重要的补充和启发性作用。在以适当的方式转化为企业后，仍然可以贡献巨大的产业和商业价值。
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