2026 年 6 月 29 日，半导体研究机构 SemiAnalysis 发了一条推文，把一个已在中国 AI 圈沉寂很久的名字重新推上风口：

  这是这位 41 岁的框架大神，距离被黄仁勋以数亿美元（SemiAnalysis 称约 7 亿美元）收编，仅一年。

  在中国语境里被称为Caffe 之父、在硅谷被称为AI 框架领域最厉害的华人科学家的贾扬清，到底是怎样一步步从浙江绍兴县的小镇青年走到被黄仁勋认可的位置，又为什么在一年后，掉头就走？

  1984 年，贾扬清生在浙江绍兴上虞县。父母都是中学语文老师，家就住在校园里。六点父母出门守早自习，他也跟着起床。三岁识两百多个字，五岁能独立读完整本《安徒生童话》。

  父母书架上文学类书多，他翻过《西方文学史》《荷马史诗》，看《十四行诗》跟中国古诗平仄的相互印证。

  初一那年他在学校机房里第一次看见奔腾Ⅱ，回家后用 BASIC 写了个小程序：输入年份，屏幕上显示出对应的生肖。这是他写的第一段代码，但他没有立刻上瘾。

  他把力气放在了高考上。全国物理、化学两科一等奖，英语综合二等奖，数学联赛二等奖。高考理综最后一题失误，痛失 27 分，总分 686。

  原本想进清华计算机系，招办老师劝他稳妥起见改填自动化系。父亲从书架上抽出钱钟书的《谈艺录》，看一会儿，又放下了。这种时候，文学这位旧情人需要让位。

  2006 年本科毕业，贾扬清免试升入本校读硕士，跟清华张长水教授做模式识别。这才正式走上人工智能研究。

  2008 年夏天，芝加哥一场国际学术会议。25 岁的贾扬清穿着短袖，被会议厅巨冷的空调吹得瑟瑟发抖。

  他要替实验室五位入围的同学，挨个讲 5 篇论文，其中 4 篇都不是他熟悉的领域。

  这次代讲对他冲击很大。欧美同行把会议室当成表达场，讲起自己正做的事便眉飞色舞、眼里放光。国内实验室普遍闷头做自己的科研，缺乏这种让别人看见自己的本能。

  2009 年，他申请了十几所美国大学的博士项目，加州大学伯克利分校给了全奖。导师是计算机科学家 Trevor Darrell。

  伯克利第一年，贾扬清在 NEC 实验室做稀疏编码研究。博士二年级暑假（2012年），他去 Google 实习，导师是华人韩玫。

  他在 Google 学到两件事：一是写代码时把单元测试写进流程规范；二是大型分布式工程团队怎么样才能做到几万人高效协作。

  从 Google 回来，他在伯克利的日常除了写论文，还有一份来自伯克利心理学系 Thomas Griffith 教授的合作课题：研究人在成长过程中如何形成类别概念。这个心理学项目本来不在他的 AI 主线上，但他需要一个图像特征提取的工具。

  贾扬清去找 Alex 要源代码，Alex 已经开了公司，知识产权原因不能直接给代码，但你在研究过程中遇上问题可以随时问我。

  恰好，2013 年下半年，NVIDIA 通过学术捐赠计划送了他一块 K20 GPU。对学生来说，GPU 是很贵的。

  2013 年 6 月，他动手写 Decaf。这是个图像特征提取的程序，名字Decaf（脱）是写给自己的戒咖啡提醒。他在 Google 实习那阵喝得太多。伯克利每天搭地铁去 Google 实习，他在座位上打开电脑摊在腿上，见缝插针地继续写框架。

  时间分配从 20%、40%、80% 一路倾斜。Decaf 上的时间把写毕业论文的时间挤掉了。他找导师 Trevor Darrell 谈，导师只问一句：

  “你是想多花时间写一篇大家估计不是很在意的毕业论文呢，还是多花时间写一个将来大家都会用的框架？”

  因为 GPU 训练飞快。伯克利小组跑去向导师申请了一笔费用，买来一台冰滴咖啡机放在研究室，困了就喝咖啡。结果以戒咖啡为目标的贾扬清，反倒喝得更凶。Decaf也被改名为 Caffe。

  接下来一周才是真正挑战。他要说服合作者把 Caffe 开源。这是写代码之外最大的挑战。每个合作者意见不同，有人想开公司，有人想做成纯科研的程序库。贾扬清挨个谈，前后谈了 7 天。最后终于说服了所有人。

  这是英伟达第一次走进贾扬清的世界。不是收购，是一笔 GPU 捐赠加长期派工程师合作的隐性默契。Caffe 成为工业界受欢迎的开源深度学习框架之一，GitHub star 数年稳居同类项目榜首。

  两年后，他参与 TensorFlow 创始，参与 GoogLeNet（首个在 ImageNet 分类任务上突破人类准确率的神经网络）。

  这是他学术履历最金光的两年。但 Meta 现 PyTorch 首席工程师王益多年后回忆，贾扬清在 TensorFlow 创始团队里常常说不上话。毕竟是刚刚毕业，在 TensorFlow 团队中线 月，贾扬清从 Google 跳到 Facebook（Meta），担任研究科学家。

  他自己后来给了两个理由：一是这里有更偏向工业级 AI 应用的场景，二是伯克利同实验室的好友 Ross Girshick、Bharath Hariharan 也在 Facebook，增加了一份亲切感。

  Facebook 给他的命题清晰：搭建支持广告、Feed、搜索推荐、计算机视觉、自然语言处理、AR/VR 的统一 AI 底座平台。

  他的团队很小，4 个人。2016 年 11 月，Caffe2Go 发布。这是深度学习网络首次跑进 10 亿台手机。扎克伯格亲自发了一条动态，官宣了艺术家风格转换功能。这是当年最有 PR 价值的一条工程师成果。

  2017 年 4 月，Caffe2 开源。2017 年，他成为 Facebook AI 架构总监。同年，他写了 ONNX 的最初代码（联合微软、亚马逊、AWS 把多种框架模型互通）。

  PyTorch 1.0 之后，深度学习框架从群雄割据进入TF 与 PyTorch 双雄的时代。这背后，是贾扬清。

  2018 年下半年开始，贾扬清在 Facebook 内部的两支团队，因企业内部派系斗争逐渐被边缘化。Caffe2 让位给 PyTorch，而 PyTorch 的主导团队以印度裔工程师居多。

  决定离开 Facebook 时，贾扬清写了一封告别信。信的开头照例感谢了一众人。但末尾留了一句锋利的话，大意是：

  “对那些挑衅的人，如果你们认为我只会说不会做、没有真才实干，那我们就直接比一比代码吧。”

  时任阿里云总裁张建锋（行癫）向贾扬清抛来橄榄枝。他决定换一条完全不同的路，去中国。

  2019 年 3 月 18 日傍晚，阿里巴巴达摩院通过知乎账号官宣：原 Facebook AI科学家贾扬清已正式加入阿里巴巴，担任技术副总裁岗位。

  知乎上如何评价贾扬清离职 Facebook的提问，几小时内被浏览近 10 万次。

  贾扬清那年 35 岁，空降阿里达摩院，职级 P11（仅次于 CTO 的 P12），是阿里最年轻的技术副总裁之一。

  阿里是全球少数的几个把大数据和人工智能放在一起的部门，他在接受各个媒体采访时这样解释这个选择，这种融合很具有前瞻性。

  2021 年 5 月，阿里与清华大学联合发布 M6。这是中文社区首个千亿参数多模态预训练模型。M6 在犀牛新制造服装设计场景中落地，能根据潮流趋势文本描述自动产出符合生产标准的服装图。

  后来贾扬清离开阿里，M6 的迭代延续成了通义系列，通义千问、通义万相、通义听悟一路铺开。但 M6 的奠基，贾扬清在场。

  这是阿里云历史上第一次把离线大数据计算平台（ODPS）和机器学习平台（PAI）在工程层做实时离线一体的重构。这是个苦活，动的是阿里最底层的基础设施，他完成了。

  2019 年 9 月 27 日云栖大会上，他正式接手。阿里内部的开源从部门零散贡献进入集团统一策略。

  2021 年 5 月，贾扬清在一场媒体沟通会上说：对企业来说，业务要创新提高效率，仅仅把数据管的好、用的好还不够，还需要 AI 技术的加持。大数据和 AI 密不可分，结合在一起，更能帮企业在数字时代从容应对不确定性。

  这是他在阿里语境里说得最远的一段话。也是四年里他在中国产业圈留下最重的一个判断。

  2022 年 4 月，上海疫情期间。贾扬清在 Facebook 上发了一篇英文长文，记述自己凌晨 4 点从面包车后座穿过静默城市、前往浦东机场飞美国的经历。

  这件事和他此后的技术工作无关，但在中文舆论场上留下了一道擦痕。贾扬清在中国的产业声望，正是从这一年开始松动。

  “阿里这段旅程，最吸引我的是云计算给社会带来的独献：Al，Big data， Compute，Developer，and Ecosystem。有幸能够带领计算平台事业部，一起建设大数据和AI的平台，建设从技术到产品到解决方案的团队，把大数据和AI业务做到行业领先的位置，为云上的客户创造价值。

  白驹过隙，我也计划走向职业生涯的下一个挑战。祝愿团队的兄弟姐妹们再创辉煌，祝愿阿里云能够越走越好。”

  显然，贾扬清的下一步已经在筹备：第一轮融资已经投好，资方是国内超头部投资机构。

  联创阵容很豪华。白俊杰是 ONNX 联合发起人、PyTorch 框架的核心开发者，与贾扬清同在 Meta AI 一起推动了 PyTorch；李响是 Kubernetes 生态关键组件 etcd 的创始人。

  2026 年 6 月 29 日，SemiAnalysis 的推文刷屏：贾扬清已从英伟达离职。截止至发稿前，贾扬清 X 平台和领英的就职信息仍停留在英伟达阶段，这是一种典型的悄悄离开信号。

  “站在整个 AI 业界的角度我想说，降价是个拍脑袋就可以做的简单策略。但是真正的 To B 商业成功更难。也许不是最便宜地赢得商战，而是最能落地的赢得利润。”