主持人： 月球大叔
嘉宾： 孟子立

来源：中文字幕。正文依据字幕合并分段并补充标点，保留口语、重复与片头摘录。

说话人依据上下文推定，尚未逐段核对音频；标有 † 的段落存在归属疑点。时间戳对应原字幕，同一条字幕中的短问答可能使用同一个时间戳。

目录

片头摘录

孟子立（嘉宾） (00:00:00)

这个当时我参加一个社团，去工地去打工。到时候我也打不了，说我是童工。

月球大叔（主持人） (00:00:04) †

哎呀你这么一个有梗的说话方式，搞得我这个主持人都没法接了。

孟子立（嘉宾） (00:00:07) †

哈哈哈对。你的洞察力，你的 timing，可能比很多时候你埋头苦干要重要很多倍。对这个社会发展太快了，我都天天学都跟不上。就真的是每年的标准可能都会不一样。怎么让让学生戴上眼镜一看题，就跟科幻电影似的，啪答案就出现在眼镜上面。

月球大叔（主持人） (00:00:25)

这个算力全外包给这个你们这个设备。

孟子立（嘉宾） (00:00:27)

或者说我们希望它不仅是机器人，所有设备都外包出来算力。你得求爷告奶去求人帮你，你不求没人会来主动帮你。

开场与嘉宾介绍

月球大叔（主持人） (00:00:37)

在硅谷采访 100 个清华的人。这里是月球大叔。今天我们请来了孟子立：15 岁考上清华，在清华读完了本科和博士，23 岁变成香港科技大学最年轻的助理教授，今年又成立了自己的公司 WiCi。有请孟子立！

孟子立（嘉宾） (00:00:53)

哎你好你好，月球大叔。大家好这个很高兴能过来唠一唠之之前的这些事。

15 岁上清华：成长、心态与大学生活

月球大叔（主持人） (00:00:59)

咱们直接进入主题。先说一下怎么 15 岁能考上清华这件事情。

孟子立（嘉宾） (00:01:04)

这个事其实不能算是说是跟清华的这个少年班，而是说我之前高中跟初中他们有这种少年班的这个机制。然后小学初中高中，它会有这一个招生的方式：就是小学五年级招，招完之后你没有小升初，没有中考，你就一路学，学到高考。所以说白了，省掉的就是小升初那一年跟中考那一年。我们学的也没差啥，然后加上我上学早一点，所以说可能就这样了。当然这个班我听说好像去年已经这个黄了，这好像不怎么招生了，因为教育局掐尖，所以说这个现在可能这种机制也比较少，但我们那个年代还是有这种东西的。

月球大叔（主持人） (00:01:38)

对这个就是最近也看到了吗，大家就呃拿到菲尔兹奖的王虹老师也是 16 岁上的北大吗是吧？对吧你们异曲同工吗？

孟子立（嘉宾） (00:01:46)

这个这跟人家比不了。那王老师这个天赋大家有目共睹，取得成就也是世界瞩目的，我们只能说向他学习。

月球大叔（主持人） (00:01:53)

过去一段时间，咱们也采访了很多清华的人嘛。就是有的是靠过目不忘，有的一目十行，反正各种各样的特异功能考上了清华。你觉得在你的整个学习生涯当中，你和其他人最不一样的是什么？

孟子立（嘉宾） (00:02:05)

哎呀这个问题咋说呢？我觉得哪怕是清华里边有这种特异功能的人基本都上最强大脑了。就你在电视里边能看到，那可能可以。我觉得大部分也就是大家勤勤勉勉学习，认认真真刷题，然后一点考上来的。我觉得没有特殊的东西。我当时考上清华的时候，也就比分数线高了一分。我们当时分数线 682 我考 683，稀里糊涂就滚进来了，所以说应该算是比较巧合。

月球大叔（主持人） (00:02:31)

看到没有？这个成功的人就是如此的谦虚哈。那么还有一个说法就是前一段时间听到了一个 podcast 说：考上清华北大的人内心都有一种黑暗原力，就是特别特别的要强，其实跟什么家庭教育啊跟什么其他都没有关系，就生下来野心就特别大，然后自己的驱动能力就特别特别强。你认同这种看法吗？

孟子立（嘉宾） (00:02:49)

哎这个我认同一半。咋说呢就比方说你说内驱力强，我觉得清华的学生多少内驱力都是比较强的。因为你要是内驱力不强，你在国内高考环境下你都嗯生存不到不了 18 年我觉得。但是你说是不是大家就是特别要强，或者特别去想去把一件事做好呢？这不一定。我们身边就是有同学就是可能可能比较随随意意的就就考上清华了，也真的有这种事情出现。所以说我觉得大家肯定都是完美主义，但是不见得特别要强。

月球大叔（主持人） (00:03:18)

整体来看就是还是挺多元的是不是？

孟子立（嘉宾） (00:03:20)

对对对整体还是很多元的。

月球大叔（主持人） (00:03:21)

那刚进清华之后，你发现你的舍友们都比你大个三四岁，然后怎么相处呢？

孟子立（嘉宾） (00:03:26)

哎呀这个确实是这样。因为之前我前面说嘛，我高中是少年班，所以其实一个班都是一边大的。上清华之后才是第一次跟比自己大的同学在一起去交流。怎么说呢？确实有一些困难。因为毕竟说实话，年龄在咱们国家这个法律法规情况下，有时有时候是一道门槛。比如说人去银行开户，我开不了。比如说我们当时有社会实践调研，去这个当时我参加一个社团，去工地去打工，到时候我也打不了，说我是童工，不让我打。就这种东西确实都有。但是大家慢慢就磨合来，一点一点来的嘛对吧其实，待个半年之后基本就适应了。大家还是好事，群众里边还是好人多。

月球大叔（主持人） (00:04:05) †

哎呀你这么一个有梗的说话方式，搞得我这个主持人都没法接了。

孟子立（嘉宾） (00:04:08) †

哈哈哈对。

月球大叔（主持人） (00:04:11)

那你那么继续说你清华的趣事吧。我看你的报道里边说你大一的时候选了高年级的课程，然后微积分只考了 70 多分。能跟大家分享一下这个故事不？

孟子立（嘉宾） (00:04:20)

这这是俩事。这高年级课程当时选了大学物理。

月球大叔（主持人） (00:04:23)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:04:24)

我怎么说呢？我高中那会儿是搞物理竞赛的，但是很可惜没搞出来，然后最后就混了个省一等奖。所以说到大学之后，当时有几个同学，我们新生群里说唉：想选那个。

月球大叔（主持人） (00:04:35)

没搞出来考了个省一等奖？

孟子立（嘉宾） (00:04:37)

就是搞出来肯定就是省队嘛，然后你去拿什么金牌对吧？像我们那届有什么这个亚赛金牌，然后这个 IPhO 金牌，这人是搞出来的，是真真真是厉害的大哥。

月球大叔（主持人） (00:04:46)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:04:46)

然后当时就新生群里说，想选大二的大学物理。我就是搂了一眼，当时也是比较虎，可能是刚上清华啥也不知道，然后就去选了。然后就是这么回事。然后微积分呢，这个是应该说是电子系传统。不是说我考 70 多分，应该说电子系微积分在清华每年都是这个水平，就好像是带给大家一个下马威似的。我们当时那个老师，三年前还是两年前挂过 100 多个人，在二字班那一届。

月球大叔（主持人） (00:05:11)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:05:11)

所以说其实我觉得就是让大家适应一下过程吧。那其实就是大家都考差不多的分数，也没有内心太多的波澜。咋说呢厉害的真厉害。我们当时平均分 50 多，完我考了 70 多，但是那厉害的人就是能拿将近满分，9899 所以说我觉得就是。第一件事情就让大家认识可能是对吧大家这个山外有山，人外有人。但是对于我，我本身压线上来的，我早就认识到这一点了。所以说可能对于我来说就还好。有的同学可能比如一直都是这个高中啊什么大学成绩一直都是特别特别好，那可能就是有一定这个心理波动的过程。

月球大叔（主持人） (00:05:45)

所以说只比清华录取线高 1 分儿上来，这个时候变成了一种优势。

孟子立（嘉宾） (00:05:50)

哈哈哈这个咋说呢？抗挫折能力比较强。就是看你是不是在预期之内嘛，还是比较意外的情况。因为我记得我当时在高三的时候吧，就可能之前学习成绩还行，但是越临了越临了，越到高考前，这个成绩就直线下降。最后一次我记得一个月前一次模拟考试，那都已经，我们班才 30 个人，考到全班前十开外去了都已经。所以说我觉得这个事带来意思就是，在做一个事之前，只要你别抱有太大的期望，那任何结果其实都是一个比较开心的结果。

月球大叔（主持人） (00:06:19)

哦这个和那个黄仁勋好像在斯坦福的一次那个毕业典礼的演讲上讲的差不多。就是你的期望低一些，然后你的韧性强一些，你的成就或者人生的幸福指数会更高一些。是这么回事？

孟子立（嘉宾） (00:06:32)

这个确实是。尤其是到后边越来越发现，尤其是当很多事情不是你能控制的了的时候，你韧性强一点，期望低一点，起码能保证自己平安度过每一个低谷。

月球大叔（主持人） (00:06:43)

我们刚才讲了很多降低期望的事情，但是弹幕里边一定会有人说我们在凡尔赛，但是这个就是每个人有每每个人自己的看法了。我们还发现你在本科的时候辅修了工商管理。这个是一个怎样的考虑呢？

孟子立（嘉宾） (00:06:57)

哎这个也是说来很惭愧。我本来念的是双学位，工商管理二学位，最后学分没修够没毕了业就变成辅修了。工商管理是这么来的。然后当时就是在大二的时候，在清华大家可以去选说辅修专业之类。其实我觉得我的经历还真是我本人是一个很喜欢折腾的人，所以我经历也挺多元的。呃就是基本上是啥东西都想试一试。所以大二当时有双学位，自然就想着去试一试。我们寝室学经双管双什么美院的双学位其实都有，然后包括什么各种第二外语之类的，大家都想学都试一试。这我觉得这就是怎么说呢，上大学之后解放天性的一个表现吧。到其实到现在，我后边可能这么多年过来也都是遇到新鲜东西就想去试试看到底怎么回事，也是这次为什么创业的一个初衷。

月球大叔（主持人） (00:07:40)

哎呦身边清华的人很多，第一个说在清华解放天性的竟然是你。大多数人都说在北大解放了天性 OK！

初入科研与 MIT 暑研

月球大叔（主持人） (00:07:49)

那我继续进入你后边的读博生涯吧。就是你实际上在本科结束之后选择了读博。这是一个怎样的考虑呢？

孟子立（嘉宾） (00:07:58)

哎呀这个怎么说呢？其实我觉得主要一个原因是在于我当时进实验室比较早。我当时是大一下学期就开始进实验室跟跟老师搞科研，然后先做了一点这个神经信号处理相关的这个科研。

月球大叔（主持人） (00:08:15)

哎呀你这个弹幕里边肯定又要飘来：你要卷死大家，大一就开始搞科研！

孟子立（嘉宾） (00:08:19)

呃这就是就是其实当时机缘巧合，真机缘巧合。清华电子系有门课叫电电：电子电路与系统基础。这门课应该所有清华电子系的同学都印象深刻。因为他嗯，比较有渊源，比较难比较复杂。因为最开始的时候我记着，这事也比较搞笑。我们这门课有一个说法，就是教材是老师自己印的，印的讲义。电电这门课是融合了模拟电路，数字电路电路原理好几门课在一起，所以教材两本加起来这么厚。然后当时我们就有个同学就其实就是我们内部开玩笑说，拿一张学生卡这么一放，说比一张学生卡还要薄。

月球大叔（主持人） (00:08:55)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:08:55)

但他说的比一张学生卡的高度还要薄。就跟当时当年正好雷军有一个 1 元硬币那个梗，就说的那个梗。这你们捡不捡随意啊，有这么一个梗。然后就说说的就是这个内容特别多。然后当时很多就是我觉得可能我比较喜欢挑战吧。当时那课老师就在那个网络学堂上发公告说哎呀：某某老师正在招这个就是想做科研的同学。然后我一想哎那挺好，这别的老师我去也不一定要我啊，对吧这有招的，那我就去呗。然后去干了 3 个月，他大概就是这么一个回事。然后其实这是大一下第一段科研。然后之后干了三个月之后，我觉着可能这个，这后边我会详细说啊，为啥会做系统做网络这个事。但是反正基本上就是大二上学期开始就开始做计算机网络的科研了一直做到今天。对呀，所以说做博主也是一个正常的选择。因为做到那之后，你觉得挺有意思挺喜欢，就接着做下去了。随心所欲，就感觉喜欢就做就好了。

月球大叔（主持人） (00:09:46)

嗯。后来的话，你在本科期间去了 MIT 做访问学者。

孟子立（嘉宾） (00:09:51)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:09:52)

但其实我那个时候就读过你的论文了。基本上我的论文一半是读江鋆晨的，一半是读你在 MIT 和 Hongzi Mao 做的那些论文。对非常有渊源。那个时候为什么选择的是 MIT，没有选择 Stanford 呢？

孟子立（嘉宾） (00:10:03)

我觉得还是看老师看教授。因为其实大家在暑研找暑研的过程当中啊，第一个随机性会比较大。当时我记得有学长跟我们说，嗯应该就是学生会的学长，跟我们说说你首先套词：基本上可能是发 100 封邮件可能有那么 10 个 8 个回你的，然后然后可能会有这么几个面试的，最终能去一个就不错了。我当时因为成绩还算不错，我正好当时是清华的年级第一，所以说就基本上比较顺利套到了一些老师。那其实这时候你就看方向的匹配度了。斯坦福其实做网络的老师说实话不是特别多。MIT 的网络的组是有历史渊源比较比较久的，尤其我当时去的穆罕默德他们组，其实当时做了很有名的工作，什么 DCTCP 之类的工作其实都是他们在思科做出来的。所以自然就想跟大佬去学一学怎么做科研，然后就去了。

月球大叔（主持人） (00:10:53)

你觉得大佬们为什么选中了你呢？

孟子立（嘉宾） (00:10:57)

我觉得对于大佬们来说，选一个现在我也是老师了嘛对吧，招暑研的学生真的是成本很低的一个决策。他可能不是选中了我，可能就是诶，这小孩还不错，你可以过来试试。又又不是招你做过来读 PhD，因为 PhD 是一个长期的 commitment，你要你要攒钱给学生付工资。但暑研的学生我们当时确实也是 MIT 出的这个 RA 的钱，但是很便宜，便宜的不能再便宜，试错成本很低。过来试一试要是我，我估计我也是会让教学员来试一试。

月球大叔（主持人） (00:11:27)

那个时候你进了 MIT 这个组之后，做了一些工作，主要是用强化学习然后去做网络的一些性能提升。

孟子立（嘉宾） (00:11:34)

对是。当时就是跟着 Hongzi 师兄，然后 Hongzi 师兄当时在 MIT 这个是穆罕默德的博士生。然后我当时其实就是打杂，说白了那工作我基本上参与的就是去跑跑 baseline 啊这种实验性打杂的工作。但是确实学到了很多，当时也是第一次开始接触机器学习相关的科研。

月球大叔（主持人） (00:11:54)

那个时候因为我也刚开始读 PhD，那几篇工作对我的影响特别大真的。就是用强化学习的方式来做集群管理。然后现在的话其实大家也都知道，大模型和强化学习结合的也特别紧密然后当时的话你们主要怎么利用的强化学习，能跟大家用最通俗易懂的语言来说一下吗？

孟子立（嘉宾） (00:12:11)

就是发的早，我觉得就是发的早。就是其实当时应该是整个网络领域的发展比 AI 领域要有那么一两年的代差。其实我觉得这就是代差套利的一个方式。很多 AI 那边火的一些技术啊，比如说当时讲这 A3C，PPO 之类的，我们自然就会拿来解决一些网络问题试试看。可能这时候很多网络的学者还去就是硬啃网络里面硬骨头呢，比如说拥塞拥塞控制啊之类等等，我们当时就拿来试试看。然后其实这当时都是 Hongzi 师兄的 idea，其实我们当时进组的时候 idea 都已经都形成了，我就是可能实验性质的工作多一点。但是我觉得最重要的因素就是做的早。当然这里面有很多 system challenge，这个我相信每个做 system 的人都会知道。你拿一个算法过来，一套肯定是套不上的。因为毕竟你把它 scale up 到一个大的 cluster 到的一个 system 里面去，有各种各样的 challenge 出来，一个一个解决呗。

孟子立（嘉宾） (00:13:00)

其实当时干的就是脏活累活一个解决掉了，然后基本上成果也就出来了。

月球大叔（主持人） (00:13:06)

哎呀你这个说的有点太真实了哈。就是感觉每个读 PhD 的这是真读过 PhD 的，一看就是。对吧把把那个机器学习里边最先进的那些算法往自己的领域里边去应用。

孟子立（嘉宾） (00:13:17)

对。

月球大叔（主持人） (00:13:17)

然后应用的过程中一定会发现不适不太适配的地方。

孟子立（嘉宾） (00:13:20)

对。

月球大叔（主持人） (00:13:20)

然后这些不太适配的地方让它适配了，就变成了你的就是创新的点，然后这篇论文就能很好的发出去。而且因为发的比较早的话，这个论文的影响力肯定会比较大，因为解决的问题还比较初期。

孟子立（嘉宾） (00:13:31)

所以说我觉得我从这里面学到最大的 lesson 是什么？就是 timing 很重要。你这这个整个的你的洞察力，你的 timing，可能比很多时候你埋头苦干要重要很多倍。

月球大叔（主持人） (00:13:43)

哎时机大于一切。

孟子立（嘉宾） (00:13:45)

对。

月球大叔（主持人） (00:13:46) †

这个弹幕可以打在公屏上好吧？

孟子立（嘉宾） (00:13:48) †

哈哈哈。

系统研究、科研品味与 AI 编程

月球大叔（主持人） (00:13:49)

当时的时候，你已经做了强化学习，然后对于强化学习这些算法，你是个人有什么看法吗？

孟子立（嘉宾） (00:13:55)

这个也是另外一个有意思的故事。我其实说实话，那个年代 17 年 18 年 AI 特别火，那谁做科研都想来试一试对吧？都以为可能是未来比较大的一个趋势。我也不能免俗，肯定去试了试。强化学习这个当时就是一个例子。我当时觉得一个，后来我没有做 AI，这个大家从我经历就能看得到。我当时觉得 AI 这里边比较大的一个问题包括强化学习算法，就是大家都在打榜就是其实当时。比方说你做 CV 啊做 NLP 啊，包括现在可能也是一样，你会有一个固定的 Benchmark，或者一个固定 data set，大家就会去刷 accuracy，刷各种东西。我听起来现可能更像是一种解应用题的过程。但是网络或者系统方向的科研它是另外一个方向，就是没有一个 Benchmark，没有一个 fixed question，每一个 paper 是要你靠自己去 define 一个 question 出来的。所以说后边做着做着可能觉得还是后边这种更适合我，然后来做这个方向。

孟子立（嘉宾） (00:14:48)

所以我接下来在 AI 等于做解决的第下一个 paper 是啥呢？就是可解释性 interpretability。然后在网络里面做了另一篇 SIGCOMM paper，做的就是那个事情。这个是我觉得当时我对 reinforcement learning 或者对整个 AI 这个 community 当时可能个人不是很 prefer 的一点。但是后面做着做着做可解释性做到现在，其实你发现对吧，大家其实也不 care 可解释性。为什么不 care 呢？只要性能足够好对吧，你榜刷得足够高，真的能解决生活里面实际问题了，它有实际的价值了，那自然就有它具体应用场景出来了。

月球大叔（主持人） (00:15:19)

哎呀你刚才又说了很多 PhD 可能的心路历程啊。就是机器学习很多的问题和 research 就是在构建 Benchmark，打这个榜单，做应用题。然后但是你要想把这些东西应用在网络里边的话，你就会发现你要定义这个问题，就是讲故事。

孟子立（嘉宾） (00:15:35) †

对。网络系统里边最大的 PhD 的训练就是讲故事。

月球大叔（主持人） (00:15:39) †

就是讲故事。

孟子立（嘉宾） (00:15:40)

真的就是讲故事，没有第二我觉得。

月球大叔（主持人） (00:15:43)

对这就是看你读 PhD 的时候你更想去训练哪种方式了。但现在来看的话，各领风骚好几年嘛对吧？当年的时候网络是最火的。对吧 2000 年到 2010 年期间，PhD 最火的 topic 肯定是网络系统嘛。对吧那个时候各种各样的土豆 YouTube 优酷，百花齐放。但是从 2012 年，15 年到现在应该就是机器学习。

孟子立（嘉宾） (00:16:07)

没错。

月球大叔（主持人） (00:16:08)

对吧但是每个每个行业都有每个行业的周期，每个行业都有每个行业的特点。大家自己想读什么样的 PG 就自己去选就好了。

孟子立（嘉宾） (00:16:16)

没错真的是这样。我觉得这怀正你说的特别对为啥呢？原来我们还能吹水说这个网络系统的人除了会讲故事还有另外一个能力，就是 low level programming。你写代码写得很底层对吧？像我们天天之前写 kernel 代码，写 driver 代码，这个门槛很高，学习曲线这个客户非常陡。现在这 AI 一出来了，对吧大家拿这个跟一写，这能力完全就不是那么特别重要了。所以说 storytelling 跟这个 sense，可能就是网络系统领域 PhD 里边唯二重要的两个 feature 了。

月球大叔（主持人） (00:16:46)

对讲故事，然后自己的科研品味。

孟子立（嘉宾） (00:16:49)

对。

月球大叔（主持人） (00:16:49)

当然了其实刚才说的那些写科呢写网络底层那些东西，以我在硅谷的一个观察吧，这个东西练起来还是很困难。你虽然可以让 Codex 或者说让 Claude code 去写，但是真正的能够指挥它写得好，还是挺需要一个长时间的修炼。这也是最近机器学习系统里边就是能拿到工资比较高的人就是这些技能掌握的比较深。

孟子立（嘉宾） (00:17:11)

我觉得早晚的事。我个人感觉，个人观点哈，酒量早晚的事。就跟现在大家编程不会写机器码一样，也不会写汇编，也不会写底层的语言。早晚就是这种上层的 Web 前端就会代替底层的编程语言。大家总是要朝这种更方便的开发方式来进行。只是你可能现在 AI 能力没到那个 level 而已。嗯这是一个中间态，但最终肯定会被取代。

月球大叔（主持人） (00:17:31)

对。哎呀这个大家好好的去想一下之后应该干什么吧。哈哈。之前看到你很多报道说，对之前看你很多报道说，你最开始读网络计算机系统这些论文的时候也非常非常的痛苦。

孟子立（嘉宾） (00:17:45)

哎呀是啊，这是特别的痛苦。这个不好跟比方说其他领域去比。我给你举两个例子就知道了。大家比如是看什么这个 neurips 呀什么 ICML 之类的，大家论文可能就是 6 页 8 页，网络里边每个论文都是 12 页双栏。当时我这一看就非常头疼。然后我就跟一些同学聊，因为其实我本科电子系的嘛，有在通信所做的同这个同学，他们可能论文更长，可能 20 页。但他们好在哪呢？全是公式。你就跟着公式一个一个推一个一个推，论文可能也就下来了。我们这 12 页是相当于是你要进入他的一个新的 setup 里去理解一个故事，还得理解这里边精妙之处在哪，就是你得去理解审稿人说这东西到底好在哪。那我咋会知道呢？我一个本科生，我咋会知道审稿人咋想的？那个年代的 PC 还是比较专业比较就是高水平的一帮教授们，他们的 taste，不太高专业不太高水平的时候继续。他们的 taste 我怎么能学得到呢？其实难的是这一点。你说乐文能不能看懂呢？肯定都能看懂。

孟子立（嘉宾） (00:18:42)

但是你能不能理解说这个论文为啥能中 SIGCOMM 呢？这个就是 gap，这个花了很长时间才能理解的到。

月球大叔（主持人） (00:18:49)

哎呀因为我也是和你一个方向的嘛。这个东西我觉得我读完 PhD 又创了业，到今年我才理解到。不知道为什么，真的我感觉我花了 10 年时间才理解这个问题对。

孟子立（嘉宾） (00:18:58)

非常非常同意。

月球大叔（主持人） (00:19:00)

所以说你的整个 PhD 阶段，论文的重心，PhD 的 thesis 基本上是在网络视频传输和深度学习的结合这一块。能给大家用最通俗的语言解释一下吗？

孟子立（嘉宾） (00:19:10)

其实说实话，可能深度学习只是手段。我们当时做的事很简单，就一个事：让视频的卡顿变少。比如大家去打视频电话对吧？比如说 Zoom 或者打这种这个微信通话，然后这种 Whatsapp 等等，会有各种各样的时候你感觉到网络是卡的对吧？跟别人说话好像不那么特别流畅，这就是我们解决的事。我整个 PhD 的 thesis 就是一种从 top down 的角度来去一点一点把里边可能会导致卡顿的因素消掉的过程。如果大家知道计算机网络就知道，计算机网络里边有个分层结构：应用层传输层网络层链路层。我的 PhD 基本就是从应用层做到传输层，做到网络层，做到链路层，一路做下来的，然后解决里边延迟问题。所以说核心其实这么一个事，只不过里边可能用到了一些机器学习的算法或者手段而已。

留在清华读博的选择

月球大叔（主持人） (00:19:56)

呃那你整个 PhD 期间，其实你没有选择去国外读这个 PhD，而选择留在清华，是怎么考虑的呢？

孟子立（嘉宾） (00:20:04)

这个问题咋说呢？说实话有很大一部分是呃当时这个时代的因素。我是 15 年的本科，然后我的申请季是 18 年。18 年的时候有这么几个事情同时发生。第一个就是贸易战对吧？其实我们当时暑研可能还算顺利，我们下一届的暑研大家可能知道，有一批清华的签证都被 revoke 掉了。所以说其实像中美关系开始转为摩擦的第一年。同时当时我就要想说如果说我要去读 PhD 读到美国的 PhD，我其实我有一定的这个 cost。因为大家如果说学过经济原理就会知道，有个说法叫 rational people think at margins。你要知道做一件事情这个 marginal cost 和 marginal benefit 是什么。如果说我去美国读 PhD，marginal cost 是什么呢？我要学 GRE 对吧？我要准备语言考试，可能这会有小半年的时间。然后我的 marginal benefit 是什么呢？

孟子立（嘉宾） (00:20:56)

就你可能大家会觉得 MIT 或者美国有一个更好的一个科研环境。margin cost 这个很 clear，margin benefit 对我来说当时不是很 clear。所以我想去看一看，所以暑研就去了一段时间。当时就想说到底看有没有说从 research 这个角度本身比如你从发 paper 角度来看，会不会更好？因为当时在那个 17 年 18 年的时候，国内应该是几乎没有在网络方面顶会发过几个配分的，屈指可数，一只手两只手可能都数得过来。所以要去看看到底为啥。我去了之后，可能总体的感觉是确实好。但是这个好可能没有能够让我说我这半年就不做 research，来去准备语言考试，或者准备一些其他的东西，来帮帮助自己完成这个过程。因为当时刚才也说到了嘛，对吧做那个 cluster scheduling，包括做这个 interpretability，其实都已经是 ongoing projects，所以当时就决定还是继续做下去了，就没有出来。

孟子立（嘉宾） (00:21:46)

所以其实怎么说呢，有时候呃现在回过来看的话，可能有两个 lesson。第一个就是如果在做决策的时候，你可能要考虑 marginal cost 跟 marginal benefit。只要你觉得这一刻的 marginal cost 小于它的 marginal benefit，那它就是一个 reasonable decision。但是第二点同时也是可能还要考虑更多其他的因素。比方说当时我们没有看的因素可能就是你可能会去一个新的学校有一个新的 alumni network。这个说实话，我相信这个大家现在工作了之后越来越多的能认识到这个 alumni 的重要性。但当时其实学生是很难意识到这一点的。但是在清华你可能就是 the same set of connections，但是你去一个新的地方，就有一大堆新的 connection。这个是当时我我现在回过来看的两个 lessons。所以 research 角度这个我觉得没问题。

孟子立（嘉宾） (00:22:30)

这个印证了过去 10 年网络方向的发展。你看这这两年在网络方向的顶会上，基本上国内的高校已经不能说 dominate，但是已经说已经有非常大的一个 significant presence 了。所以说其实这个事看起来也不难。我当时就是觉得，当时我在的国内那个导师的组，呃跟当时 MIT 的组这个科研做科研的这个氛围，可能差的不是特别多。甚至可能感觉在国内更有奔劲。大家跟大做大作业似的，对吧大家一起就是 all in on the same project，可能会有很多人一起来 work，这种感觉我当时比较 enjoy。

月球大叔（主持人） (00:23:01) †

哎呀清华最好的招生广告，在竟然出自你这里太棒了！

孟子立（嘉宾） (00:23:04) †

哈哈哈。

月球大叔（主持人） (00:23:05)

对所以说你刚才其实跟大家说了很多很多你的一个思考的一个路径。啊。第一个就是你用经济学原理，这个真的是很棒的一个思考问题的方式。然后你能够对比出来，你当时其实留在清华的话，你要做科研的话，其实一样顺风顺水。然后你的思考方式就是，你只要做出牛逼的科研，然后之后肯定是每个人都是用作品说话的嘛。

孟子立（嘉宾） (00:23:25)

对。

月球大叔（主持人） (00:23:25)

去 MIT 去其他任何地方都无所谓。只要你在一个地方能够做出牛逼的东西就好了。但是同时呢，你在后边也能反思出来，你会发现除了牛逼的东西之外，还需要 connection connection。所以说人生就是一要自己牛逼，二是要别人说你牛逼。然后这个是当时没有考虑到的。

孟子立（嘉宾） (00:23:43)

是。

月球大叔（主持人） (00:23:43)

虽然你一直在说你什么降低自己的期望呀一系列这些话，但是你思考的路径和整个你的行为方式都太有理有据了。说句实在话真的。

孟子立（嘉宾） (00:23:53)

没有这个我觉得是自然的过程。因为其实毕竟读书读 PhD 这是一个很 critical 的一个一个人生的选择，所以你必须得好好想。不是说我选一门课，对吧大家 drop 一门课，add 一门课，可以很轻易的去选。那这种东西肯定是好好想的。

博士期间的实习与产业经验

月球大叔（主持人） (00:24:08)

刚才你说了，就是说当时在准备 PhD 或者说读 PhD 期间，对于 connection 的这个问题没有考虑到位。那除了这个问题之外，你觉得 PhD 还容易犯的最大的错误是什么？

孟子立（嘉宾） (00:24:18)

另外一个最大错误就是只做 research，只做 research。这个其实说实话我觉得至少在 CMU 来看不是一个特别好的 decision。这点我当时注意到了，也是当时我选择清华的另外一个原因。为什么呢？当时我去 summer Intern 的时候发现，其实在美国，当那当年那个年代哈，学生在美国是有签证身份的困扰的。其实也就意味着你很难在读博的过程当中出去实习 summer intern 这个可能大家比较常见我 CPT 出去就好了。但是你在其他过程当中可能比较受限。我是那种就是比较喜欢折腾的人，就总想到一个地方就搞一搞试试，到另外地方再搞一搞试一试。所以我觉得可能反倒留在国内没有这方面的这个 concern 会更好一些。所以其实你看我 PhD 读了 4 年，我可能在清华的时间加起来可能也就是半年或者一年。大部分时间都是在外边。我之前在腾讯实习过一年，在阿里实习过半年，也去过一个 startup 实习过几个月，同时还在 CMU 待过一年。

孟子立（嘉宾） (00:25:17)

然后加起来，PhD 总共也就四年。所以说其实这种我觉得能够给我一个更好的折腾环境，也是我我个人现在看来比较受益的地方。

月球大叔（主持人） (00:25:26)

其实你想表达的就是也不是什么犯的错误，就是要注意的点，就是不要光做 research，要行万里路，或者是更 diverse 一点，你要尝试不同的人生。对 PhD 期间实际上是自己在学校的最后一段。

孟子立（嘉宾） (00:25:40)

没错这个我跟我学生都反复说，就是 PhD 是你最好的不断试错的机会。你干啥都有 PhD 这个 degree 兜底。你要是工作之后，你可能就很少这种勇气去走出舒适圈，换一个新的东西，但 PhD 不是。

月球大叔（主持人） (00:25:55)

但说实话吧哈，因为我也接触过很多 PhD 包括我自己看来，就是很多学校和老师实际上是不支持学生出去的。这是大有人在。其实能够找到一个非常非常支持自己的导师，非常非常支支持自己的团队，能够不断的去遨游天地间，这个其实我我我站在我的角度，运气真的需要非常非常好，实力也需要非常非常强大。

孟子立（嘉宾） (00:26:18)

没错这个也确实是这样。我导师对我也非常支持。

月球大叔（主持人） (00:26:22)

是我们后边再说一下。你说你博士期间去了腾讯啊，去了各种各样的公司，那在每一个这些去的地方，你觉得你学到的最重要的 lessons 是什么？

孟子立（嘉宾） (00:26:33)

每个地方 lesson 都不一样。

月球大叔（主持人） (00:26:35)

嗯分别说一下吧。

孟子立（嘉宾） (00:26:36)

哎呀那我分别说一下好了。腾讯我们当时去的是一个 production 的 team，一个业务部门。当时我们做的是 cloud Gaming。我觉得在那里学到的最重要的两一点因素就是：如果你要做一个能够上线能够上 production 的东西，你就必须要有非常细致的 consideration。你要考虑的方方面面都特别周到，因为毕竟总有东西是你 AB test test 不到的，总有东西是你在最开始设计这个想法之初考虑不到的东西。这个细致的细心程度是非常重要的东西。它跟发个 paper 不一样，发个 paper 是你在一个 case 里跑通了，它就 work 了。那但是如果说你要让一个东西上 production，你需要确保它没有什么 corner case 让它坏掉。这个我觉得需要一种匠心，匠人精神。这是当时第一段 experience。然后当时还去了阿里，阿里做的是阿里当时去了达摩院。

孟子立（嘉宾） (00:27:28)

达摩院这个组当然现在也黄了，这个也不知道为什么，好像我去过很多组现在都黄了。说实话，腾讯那个组也基本上现在没有了。然后阿里去的那个组做的是偏 research 多一点达摩院，我觉得学到的最重要的一点 lesson。这个也是比较有意思的事情。

月球大叔（主持人） (00:27:41)

你给大家讲一下。

孟子立（嘉宾） (00:27:42)

这我我说一下哈。

月球大叔（主持人） (00:27:43)

继续说好好说，就想听故事。

孟子立（嘉宾） (00:27:45)

比较比较有意思的事情。就是当时去阿里做了一个什么事呢？其实我们当时做了一个 Wi-Fi 的 router。这个 Wi-Fi router 它其实能够给你提供一个比较 stable 的 latency。因为大家知道说我们用 Wi-Fi 的时候，可能 99% 的情况下 latency 都没问题，但 1% 的时候的 latency 可能就会波动。当时我们就做了这么一个东西，有个 idea，这个是当时一个 paper，啊还没有发，只是只是有个雏形。我们想去找我们想去找说找一公司试试看。因为找试试看这个说实话，不是说你这个楞头青联系小米啊什么这种路由器公司人就搭理你的。还得找师兄。正好是我之前本科跟的那位师兄，他在阿里，然后我们就聊，然后他说诶，挺好可以过来做这个事。阿里可能也有这个需求，因为毕竟当时也在做硬件尝试，然后就去了做这个事。然后去了之后还真找到一个场景，说阿里什么情况下会做路由器？

孟子立（嘉宾） (00:28:36)

我们就合计啊，因为毕竟你想，不可能说让用户我看手机淘宝直播卡了，你就换个路由器，用户没这动力。商业模式行不通。然后钉钉，对吧你说可能会有这个动力，但钉钉这个太大了，我们一个小的测试基本也撼不动。当时找这个场景，就是 2021 年在线教育。说可能这个上网课网课卡了诶，家长说不定有这个动力来搞这路由器，然后我就去阿里了。为什么说认识到 timing 很重要呢？我去阿里 3 个月之后就赶上国家一个政策叫双减，就是在线教育这个行业就就没了。我们这个最后也没有上线，但是这个当时一个 research paper，后来发了个 paper，发的还不错。但是我觉得整体来说这个是我在阿里这边最大的 lessons。

月球大叔（主持人） (00:29:17)

哎呀你看你的所有的故事，刚才说了找 connection，对吧这些地方有各种各样的结识到各种各样的人去推销这件事情。然后又有 timing，对吧时机，又发现这种时机的对与错，能够对人生的一些各种各样的 project 产生多大的影响。

孟子立（嘉宾） (00:29:32)

是。

月球大叔（主持人） (00:29:32)

对吧你发现没有？读博也好，你的实习也好，就反反复复的在自己的实力 connection timing，不断的再去找一些点。

孟子立（嘉宾） (00:29:41)

没错我觉得就是这样。应该至少我现在感觉，哪怕工作之后都是这样。你说找工作，大家也大部分都是机缘巧合对吧？所以说这个东西实力当然得有，你得有一个非常 basic 的一个 level，让大家去认可你。但在于此之上，就是另外的因素更重要了。

月球大叔（主持人） (00:29:58)

对这东西真的太随机了。就是大家每个人的工作，每个人现在所处的自己的环境。

孟子立（嘉宾） (00:30:03)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:30:03)

往从前往后看，全是觉得自己的运气和努力。从后往前看，实际上全是时机运气。

孟子立（嘉宾） (00:30:10)

对。

月球大叔（主持人） (00:30:11)

对。

导师毕军、健康与长期主义

月球大叔（主持人） (00:30:12)

嗯在清华的时候你也说到嘛，你觉得你们组和 MIT 其实整体的氛围啊都已经差不多了，没什么太大的问题，能够持续帮助你成长。然后你当时跟随的是毕军老师。

孟子立（嘉宾） (00:30:23)

对。

月球大叔（主持人） (00:30:24)

我看到你还是把他挂在你自己的网页上，而且他已经去世了。

孟子立（嘉宾） (00:30:28)

对。

月球大叔（主持人） (00:30:28)

你觉得毕军老师对你最大的影响是什么？

孟子立（嘉宾） (00:30:31)

我觉得最大的影响就是他做科研的这种精神。当时嗯怎么说呢？他去世之后，这个当时网络研究院还写了一篇报道，就叫什么，就大概意思是与时间赛跑的人。就说他怎么怎么努力怎么怎么努力。其实作为学生的大家一般都是很叛逆的。我之前会看到很多这种就是歌颂某个个人就是英雄的事迹，可能看完之后也就觉得就一笑而过了，可能没有觉得太多很重要的东西在里面。但是当时看完毕老师的报道之后，我就觉就立刻联想到之前跟他在一起的这个点点滴滴，每件事都是真的。比方说他真的就能做到说可能基本上一周大部分时间睡在办公室，好多天都不回家。可能比方说一个 deadline 凌晨 8 早上 8 点，他能在凌晨 2 点过来给我们发咖啡，凌晨 5 点又发一轮咖啡。就这种东西，这种精神，是我当时特别 admire 的一种精神。

月球大叔（主持人） (00:31:21)

他当时给你们发咖啡的时候多少岁啊？

孟子立（嘉宾） (00:31:24)

他去世那年是 46 岁，所以发咖啡应该也就是四十四五的时候。

月球大叔（主持人） (00:31:29)

他真的是太热爱这件事情了。

孟子立（嘉宾） (00:31:30)

没错。

月球大叔（主持人） (00:31:31)

太奋斗了。

孟子立（嘉宾） (00:31:32)

对所以说另外一个 lesson 也就是一定要注意身体健康。

月球大叔（主持人） (00:31:37)

哎呀这个真的是。尤其现在这个最近各种各样的这个诱惑浪潮这么火，大家肯定要持续的往自己的梦想去努力，但是同时一定不能忘记身体健康。

孟子立（嘉宾） (00:31:48) †

哎呀还是得，这投资人可能不一定愿意听啊。哈哈哈哈。

月球大叔（主持人） (00:31:53)

我觉得还是你说的很对。就是这是一个长期的事情，无论是创业也好，还是做科研也好，还是一切事情也好，长期主义嘛。

孟子立（嘉宾） (00:32:01)

对长期主义。

月球大叔（主持人） (00:32:02)

把这个创业也好，把做学术也好，都变成生活的一种方式，一步一步来，往十年往二十年往三十年来做。

孟子立（嘉宾） (00:32:09)

没错。因为你首先要做到一点是要 sustainable。你做一个东西如果是 bursty 地来做，那肯定就哪怕。

月球大叔（主持人） (00:32:16)

没错 exactly。

孟子立（嘉宾） (00:32:17)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:32:18)

行我们已经说完了你的本科和 PhD 的一些经历。你这密度太高了，太强大了，你这太强大了！

孟子立（嘉宾） (00:32:27)

我觉得还是怀正你总结的到位。因为我说一大堆，你啪长期主义，哎我觉得特别好。这你说我就想不出来这种词。

月球大叔（主持人） (00:32:33)

我每天和我太太讨论的基本上就是时间就能力时间，那个和那个 connection，能力时间 connection。

成为年轻教授：选择、育人与论文

月球大叔（主持人） (00:32:40)

我们刚才讲完了你的本科和 PhD 都是在清华度过的。之后你毕业之后变成了香港科技大学最年轻的助理教授，当时应该是 23 岁？

孟子立（嘉宾） (00:32:49)

嗯其实快 24 了。我 99 年的，只是 23 岁多吧可能。

月球大叔（主持人） (00:32:54)

你当时有了这么多选择对吧？去过大厂实习，然后去过 CMU MIT 做访问学者呃，最终怎么选择了去当教授这条路呢？

孟子立（嘉宾） (00:33:03)

哎这个说实话，我学生也都问过。就其实当年大家得放到当年那个视角。就当年我前两天邦华来讲，对吧在 22 年看到了 AI 崛起的趋势，那很不幸我就没看到。我当时我还试了试 chatgpt，因为 22 年我一年都在 CMU。然后当时其实我整个招 market 都是在美国度过的。我在美国这边就是准备的这个 portfolio，然后去投的各种 package，然后这个去做 onsite interview 等等，都是在这边没看到。当时看到了什么呢？22 年是 pandemic，大厂都在 lay off 对吧？如果大家看 22 年的那个一亩三分地或各种这个就是这个论坛，就能看到每天是今天谁 lay off 百分之几，明天他 lay off 百分之几。这种情况下，industry 有没有 opening 呢？有但能不能做 research 呢？就很难。

月球大叔（主持人） (00:33:49)

对。我非常理解。因为我是 22 年 7 月份我和我太太拿的 PhD 毕业证书。我完全和你共情，我知道那一段时间真的是一片荒芜。

孟子立（嘉宾） (00:33:57)

没错当时的 industry 真的是特别惨淡。说实话我我其实一进 PhD 开始，我是奔着去一些 research lab，一些这个 industry research lab 来去的。

月球大叔（主持人） (00:34:07)

对当方面的。

孟子立（嘉宾） (00:34:08)

没错 exactly 这种地方。但是当年在 22 年就基本上就是一片荒芜。当年现在回来看你有 OpenAI 的崛起，对吧它会崛起，那当时我这眼界也没看到，所以说当然就不行。

月球大叔（主持人） (00:34:18) †

我也没看到。所以当时看这个事，那为什么就选择来港科大，来港科大当 faculty 呢？

孟子立（嘉宾） (00:34:23)

也是很偶然的事情。我当时想对吧，既然当我跟 Justin 就是我在 CMU 的老板，跟他聊我说那既然这样的话，他说我想试试，看看能不能找 faculty，找不到我就做 postdoc 对吧？先苟一苟，等这个年景好了，我再出来混呗对吧？然后当时就试了试，大概投了一些二三十个学校。然后比较幸运，当时港科大给我发 offer 了然后。港科大发了 offer 之后，我立马其他的 onsite 我都没有去，我就直接去了。我觉得哎，终于有地方要我了太好了！然后屁颠屁颠就去了。港科大发 offer 为什么接呢？另外一个吸引我的因素就是港科大这个创业氛围真的是特别浓。我当时去做 interview，就什么意思呢？网络这个领域其实说实话，大佬很多。因为网络这刚才咱们讲，对吧互联网 20 年 30 年都是大佬。但是能让你跟现在的工作 connect 起来大佬不是特别多，因为很多工作它都有这个时代的局限性。

孟子立（嘉宾） (00:35:16)

当时我去港科大面试，有一位老师就是当年做 wireless 芯片 atheros 这个芯片的 co-founder，然后他后来卖给高通了，然后来港科大当老师。我就用过这个 driver，我们搞 wireless 都知道这个东西。我说哇塞居然！因为大家知道就是 interview 肯定要准备嘛对吧？要查有哪些 faculty member。一查居然是他，然后我说那太牛了，这种地方我一定要来试一试。来了之后发现确实是，整个这个氛围特别的怎么说呢 diverse 活跃。创业的啊，什么这个走这个 PR 路线的，然后有这个搞 research 的呀，然后做教育的，各行各业都有，所以说当时就比较吸引我。

月球大叔（主持人） (00:35:55)

你这个说话，你太谦虚了。你不是混一混就是苟一苟的真的是，你让其他这些弹幕里边的同学们怎么看待你？就是。所以说你整个去港科大的这一个过程，在你看来也是那么的随机是吗？

孟子立（嘉宾） (00:36:08)

呃真是比较随机。因为其实当时就港科大要了我之后，我后边的 onsite 我都没有去，我觉得有地方要就就可以了。

月球大叔（主持人） (00:36:16)

对但是你还说了一下，就是香港科技大学这个创业氛围比较浓厚。

孟子立（嘉宾） (00:36:20)

对。

月球大叔（主持人） (00:36:20)

但是以我们这些没怎么在香港待过的人的视角就感觉香港的创业科技创业氛围真的那么浓厚吗？

孟子立（嘉宾） (00:36:25)

呃我举个例子，大疆就是我们系一位老师的公司。

月球大叔（主持人） (00:36:28)

哦我知道那个，就是那个呃，泽湘老师，泽湘老师的。

孟子立（嘉宾） (00:36:31)

没错。

月球大叔（主持人） (00:36:32)

哦对，香港科技大学确实不太一样。

孟子立（嘉宾） (00:36:33)

对对对。

月球大叔（主持人） (00:36:34)

对它香港科技大学和深圳，大疆还孵化了无数的那种硬件公司。

孟子立（嘉宾） (00:36:39)

没错。

月球大叔（主持人） (00:36:39)

对。

孟子立（嘉宾） (00:36:39)

所以说其实当时，有港三这个时候吧，港大跟港中文当时我都其实没有没有投简历，只投了港科大。有一部分原因就是这个。

月球大叔（主持人） (00:36:47)

所以说你当时在申请港科大的这个教职拿到这个职位的时候，你已经考虑到创业这个事情了？

孟子立（嘉宾） (00:36:53)

这说实话肯定没考虑到，但是想多一个选择。

月球大叔（主持人） (00:36:56)

哦。

孟子立（嘉宾） (00:36:56)

不一定是啥，但是就港科大，它的选择特别多。就老师干什么都是能够被学校所包容的。

月球大叔（主持人） (00:37:04)

你的思考问题的方式一直非常的连贯。就是能够海阔凭鱼跃，天高任鸟飞，让你多多选择的地方，你就去选。

孟子立（嘉宾） (00:37:11)

嗯，是。

月球大叔（主持人） (00:37:12)

你在 23 岁成为了港科大的最年轻的教授。你招的 PhD 如果比你大的话，你怎么和他们相处呢？

孟子立（嘉宾） (00:37:18)

其实大小都差不多嘛。这应该是每个新 AP 都面临的问题。哪怕说说你 AP 比学生大，也就是大个几岁而已。更核心的还是想来分析说，你过来读 PhD 的时候，你的目的是什么？大家一起来去合作，合作比其他都重要的多。

月球大叔（主持人） (00:37:32)

那你选择学生的标准是什么呢？

孟子立（嘉宾） (00:37:36)

哎呀这个说实话，标准每年都在变化，因为这个社会变化太快了。二三年的时候，我们是刚刚开始用 copilot 时代，那个时候 AI 编程还不是那么特别强。那作为我们一个 system researcher，最看重的是什么呢？就是编程能力。所以我当时在主页里面就在有一个这个 join us 的配置就有写：你要想来我们 lab，你首先你起码要写过 1,000 行代码以上的 project。这个其实很多 CS 本科学生他不见得写过。所以说最开始看的就是 system 能力。后来会看一些其他的东西。因为随着 AI 的发展，这个 system 能力，你可能不见得需要你写 1,000 行代码了，但是你需要有 system sense。你可能需要知道说哎，冥冥之中我觉得这东西就能解，冥冥之中我觉得那个东西就能解。这种 sense 其实是支撑一个没有 Benchmark 的领域，这种 open，你说自己 define problem 的领域，很重要的一个因素。

孟子立（嘉宾） (00:38:27)

所以说这个我觉得后来是越来越重要的东西。所以说每个时代都有每个时代不同的点。对这个社会发展太快了，我都天天学都跟不上。就真的是每年的标准可能都会不一样。

月球大叔（主持人） (00:38:39) †

哎呀这又又开始谦虚起来了，这个真的是。

孟子立（嘉宾） (00:38:42)

我相信应该绝大部分人都有这感觉。

月球大叔（主持人） (00:38:44)

是这样的。每三个月 AI 的发展就是耳目一新，日新月异的变化。

孟子立（嘉宾） (00:38:48)

哎呀谁能想到一个 22 年毕业的人，到现在为止，25 年写代码的时候全是用口说呢？

月球大叔（主持人） (00:38:54)

没错。

孟子立（嘉宾） (00:38:54)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:38:55)

就是，那你在整个当了 3 年教授这期间，你觉得和自己之前当学生的时候思维方式最大的转变是什么呀？

孟子立（嘉宾） (00:39:03)

最大的转变就是嗯，这么说可能不见得合适，就是老板跟学生的差距。其实当了 professor 之后，你就会意识到，可能更多时候你不会去想就是说发一篇 paper 或者说是要完成一个 project。你可能更多想的是我做哪些东西会比较有意思，或者是做哪些东西可能会给其他的人有经济学里叫外部性正外部性，带来比较 positive 的价值。这个是可能 faculty 会考虑更多的东西。这是第一。第二当然就是 faculty 跟学生最大差异就是得搞钱。就是 faculty 其实很多是在就跟创业差不太多，是在拉项目，各种就 grant，我去 apply，然后去拿到一些 funding，然后去 support 自己学生的这个这个 step。这样一个过程其实跟学生比有很大的不同。你可能要 pitch 的对象不再是你 paper 的 reviewer，而是一些很很大的大同行。

月球大叔（主持人） (00:39:56)

嗯所以说就两点。第一点你刚才说的，就是要从一个发论文，挣自己的名声。

孟子立（嘉宾） (00:40:04)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:40:04)

到一个怎么去构建就圈地。

孟子立（嘉宾） (00:40:06)

对。

月球大叔（主持人） (00:40:07)

然后变成一个更具有影响力的就说研究大组。

孟子立（嘉宾） (00:40:10)

没错。

月球大叔（主持人） (00:40:11)

到怎么让这个大组持续的有钱来供养这个大组。

孟子立（嘉宾） (00:40:14)

没错。

月球大叔（主持人） (00:40:15)

那么你自己认为你的培养风格是怎样的？有些导师是那种 ok，我定一个方向，你们全是按这个方向来做。有些导师就是哎呀，咱们商量着来，然后你出，你去好好的去探索，我帮你去完成你想完成的。你觉得你是哪种？

孟子立（嘉宾） (00:40:28)

我觉得我应该介于其中。因为其实我个人感觉这两种方式都不是我特别 prefer 的方式。因为第一种大包大揽的方式会导致一个什么样的问题出现呢？就是他可能会让学生脱离导师之后就不知道干啥了。对比如说我 idea 给你想好，paper 给你写好，然后整个东西你就相当于你就是一个 agent。那我干嘛还招学生呢？现在的你这 2026 年招个 agent 就完事了，执行就好了。可能学生他没有学到这种 system mindset。第二种的问题在于什么呢？学生最开始会很痛苦。如果你最开始商量来放养，其实学生的很多最开始刚开始做这测试 idea 它不是很成熟，它可能这个 taste 或者这个 sense 也没那么到位。你由着他来，或者说你让他自由的探索，可能也会有很多坑。所以我觉得这个不同学生不同来看。有的学生他的能力或者他之前的这个 training 已经比较好，你可以去 let it go，让他去做一些他更想去 explore 的东西，这个没问题。

孟子立（嘉宾） (00:41:21)

但有的学生他可能还比较懵的，啥也不知道，对吧我就来读 PhD 了，那我怎么发 paper 呢？那就是得有一些比较 clear，比较明确的指令才行。

月球大叔（主持人） (00:41:30)

哎呀你这个说话方式真的有一种扑面而来的高质感。就是你说的东西就太，对一个读过 PhD 的人来说真的太贴心了。然后太想得周到了，太有逻辑了，真的真的是这样。

孟子立（嘉宾） (00:41:42)

也是都是血泪教训，真是这样。

月球大叔（主持人） (00:41:44)

嗯那现在还有一种说法嘛，就是其他老师的一些说法。有一个我特别特别尊重的老师说呃别发论文了。五年之后，这个论文这个题材都已经不存在了。应该直接就就是和 agent 交流，和 agent 做实验，把整个的那些交流过程和实验放出来给大家看一下就好了。你怎么看待就是说发论文这件事情？

孟子立（嘉宾） (00:42:06)

我觉得这个事有两方面的东西。发论文在学术上，其实我部分认同这个老师的说法。因为其实现在大家可以看，作者拿 a AI 去写 paper，审稿人用 AI 去审 paper，那可能最后读者还是用 AI 去读 paper。那这种情况下，你这论文作为一个文字的载体，可能不见得那么重要。所以其实我今年，我之前给 SIGCOMM 就我们这领域的这个 community，提过一个 proposal 我就说：还交啥论文呢？别交论文了。你应该交代码库。到时候每个人官方给你配个 agent，审核人想问啥，你就上代码库里去问去。然后没写到论文没写到的地方，那你代码库有，那你自然是有，没有就是没有，就立正挨打。然后作者呢，你就去好好去 maintain 这个这个 codebase，让代码库里面的 README 啊，让代码库里面的东西能更能被 AI 去去爬到。有点类似于之前比如说做 SEO，对吧就像一种 GEO 的东西，这个可能会反倒更有价值一点。所以这部分内容我是认可的。

孟子立（嘉宾） (00:42:57)

但是论文还有另外一个很重要的价值，就是对学生自我认同的培养。学生中个论文是很开心的对吧？比如说咱想，咱们最开始的时候，中第一篇论文，那我这是乐的都不行。我第一次来美国就是 17 年。当时我就大二，中了一个会的 poster。然后就在其实就在湾区，当时在 3 克拉开了一个会，然后来的时候特别高兴。当时高兴不仅是这个论文能够被其他人认同，另外一个就是很直接的东西。当时你想在清华，清华的国家奖学金一年是 8,000 块钱，一个系可能就几个名额。我当时来开会出差，一个礼拜，一天补助就是 100 刀，然后一个礼拜就基本上顶上半个国奖了。我这不仅是从这个金钱上的这个激励，还是说是从这个成就上的激励，我觉得都特别爽。我就一条道干到黑，就觉得开始做 research 了。这个论文的价值还是不能替代的。

月球大叔（主持人） (00:43:46)

嗯是这样。有点那一瞬间的小名利双收的感觉，还是很不错的对吧？

孟子立（嘉宾） (00:43:50)

是的。

月球大叔（主持人） (00:43:50)

其实我刚才在你描述的时候也想到另外一个点就是，其实论文是一个训练你大脑的过程。

孟子立（嘉宾） (00:43:57)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:43:57)

就是人其实说话也好，做事也好，只有你把那个文字给说清楚的时候，你这件事情才算是真正的做到位了。

孟子立（嘉宾） (00:44:05)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:44:05)

就是可能一开始读 PhD 的时候，大家会花很多时间的去训练论文的逻辑写作能力。对吧这个东西的话我感觉，就是说如果说你没有这个写作的话，你的脑子不会那么清晰。

孟子立（嘉宾） (00:44:17)

对这个我觉得跟论文本身可能是独立的。如果是训练写作能力，大家其实教一下 abstract，或者教个 introduction 就足够了。

月球大叔（主持人） (00:44:25)

哦。

孟子立（嘉宾） (00:44:25)

对吧？

月球大叔（主持人） (00:44:26)

把故事讲好。

孟子立（嘉宾） (00:44:26)

没错因为大课里面 story line 已经足够清晰了。

月球大叔（主持人） (00:44:29)

是这样后边都是一些八股文了。

孟子立（嘉宾） (00:44:31)

没错。

月球大叔（主持人） (00:44:31)

是这样。

AI 时代的大学与香港科研环境

月球大叔（主持人） (00:44:32)

那还有一个说法吧。就是因为你现在是在做老师嘛，有有有一个我特别尊重的一个老师说，他觉得现在的大学已经失去了意义，他都不太想在大学呆了。是一个非常出名的老师。你怎么看待这个观点？

孟子立（嘉宾） (00:44:46)

这个咋说呢？其实我们之前去年当时做了一个用 AI 眼镜作弊的一个 case，当时有记者采访，就有问过类似的问题。我当时这么说的，我说其实我们作为教育工作者啊，大学的目的主要有两个：第一个是培养，第二个就是筛选。培养是什么呢？就是说怎么样把一个学生从不懂培养到懂的过程当中。筛选其实就是说我大学的出口可能总是有限的。比如说 MIT 每年从清华招的就那么几个人，你要是没有一个筛选的机制，那 MIT 怎么招你呢对吧？在有限的社会资源情况下，必须得有一个类似于筛选的系统。就这两个功能。就包括之前王虹老师也说对吧，可能我看有很多网友的评论，说在本科的时候可能筛选更多了些，培养少了些，反倒在海外培养更多了些。我觉得这个确实就是大学的目的，就是培养。但是随着 AI 的发展，培养的目的变得越来越弱了，尤其是对于最 top 的学生。最好的学生他其实不用老师教，可能百分之二三十的学生都不用老师教，他反倒觉得上课浪费时间。

孟子立（嘉宾） (00:45:49)

所以我可能我课上都有学生在写作业，这都很正常的事情。或者他不来听课，这都是非常正常的事情。我们老师的目的就是：去拯救后边的学生。有一些学生其实他可能你知道 AI 好，他都不会想去用一用。可能到时候大家有用 AI 抄作业，有人就带着 AI 眼镜进考场，我觉得这种学生反倒已经尝试是用办法来解决问题了。尽管这个办法可能不见得是当下公序良俗认可的办法，但是已经尝试解决问题了。这种学生不需要担心，你上社会上肯定有用完饭吃。那有学生是知道 AI 就摆在那，他都不愿意注册个账号用一下。这种人其实就是我们教育工作者的目的，得争取能够把他培养成一个更能够跟时代接轨，更能够有自我学习能力，更能够把自己之前所没有尝试的事情去试透，并且把这个能力带到未来工作当中的一个呃过程。

月球大叔（主持人） (00:46:40)

能听懂你的意思。就是在大学就是在一个有一个入口，这个入口肯定是筛选的。

孟子立（嘉宾） (00:46:46)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:46:47)

然后学生有一定的水平，然后希望就是说能够把这个学生的上限就是说把这个差值拉的大一些，等他出去的时候，有有有这种感觉对吗？

孟子立（嘉宾） (00:46:56)

嗯或者是你把他下限提的高一点，其实我想说的是对。

月球大叔（主持人） (00:46:59)

对 OK。哎呀这个一个就是一个冉冉升起的就是大学好老师的形象跃然纸上。对。呃那在做了教授 3 年左右之后，你又选择出来了创业。这是一个怎样的考虑呢？

孟子立（嘉宾） (00:47:17)

这个我觉得也是自然而然的。其实呃网络系统这个方向本身其实就是非常贴近产品的一个方向。它这种跟现在这种 new Labs 啊什么之类的其实不见得很一样。大家看我之前 research 经历就知道，哪怕我做 PhD，刚才我们讲阿里那故事，我做的是啥呀？我做了个路由器对吧？这本身它就是已经是一个类似于 product 东西了，只是它可能会是一种比较 deep Tech 的 product，它不是一个简单的一个 product，仅此而已。所以说其实一直有有各种各样的想法，我们想拿出来出来试一试。今年可能觉得我们这个 research project 可能已经到了一个比较好的 timing，所以决定来出来试一试看看。

月球大叔（主持人） (00:47:55)

那我们后边再聊一下你们具体在做什么。那其实从 2023 年当教授到现在这三年，正好是大模型日新月异蓬勃发展的三年。你看到外边这么的激荡，自己在当教授的过程当中有什么，就是心情有什么波动吗？

孟子立（嘉宾） (00:48:12)

没波动肯定是假的。尤其是对吧，当年你看这个作业同学一个一个都已经房子买了，车也买了对吧，我们高校教师还是很苦逼的状态，这肯定是有心理波动的。

月球大叔（主持人） (00:48:23)

对你们你们当时那一波儿如果选择了工业界的某些 research lab 的话，现在的年薪和你们应该是百倍差距哈。

孟子立（嘉宾） (00:48:30)

哦，这个其实我觉得说实话也要看胎名。

月球大叔（主持人） (00:48:33)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:48:33)

这个每个人的这个判断真的是很有价值。能挣到百万年薪真的是他们自己的本事。

月球大叔（主持人） (00:48:39)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:48:39)

他们敢于在比较早的时候去 all in 这个事情。像比较火的前面说 conviction 对吧？他敢去相信，去 believe 这个事情，那这个东西你只能说佩服。

月球大叔（主持人） (00:48:49)

那我们下一个问题就想了解一下，在香港去做教授和创业是具体什么感受？能跟大家分享一下你每天的日常吗？

孟子立（嘉宾） (00:48:57)

香港做教授我觉得，其实我个人感觉啊，比内地和北美都要更 relax。我给大家举几个例子，大家就能明白是为什么。因为其实教授在他去申方鼎拿 grant 的过程当中，很大有一部分因素就是 connection。所以我们会看到内地学术圈的一些呃可能不是很积极的形象，就北美也有。你办的各种 NSF workshop 可能也是类似的东西。但是香港是有个好处是什么呢？香港太小了。香港如此小，以至于我们每次写的这个 grant proposal 都是送到世界各地去 review 的。你想要 connection，你都不知道跟谁去 connect，反倒逼迫大家去专注于 research 本身。这是我觉得我比较 enjoy 的香港做 research 的一个点。所以我觉得整体香港老师这点还是比较幸福的。创业就是另外的事情。创业因为大家知道香港其实是一个比较偏金融的一个城市，隔壁的深圳可能在创业科技方面创业都比香港要活跃的多。

孟子立（嘉宾） (00:49:54)

呃所以说我觉得香港本身的创业，可能如果你跟金融结合的比较紧一点，会比较适合。否则的话，还是应该到比如说湾区或者说呃深圳啊，北京啊这种比较呃 Tech 密度高的地方会更适合一些。

月球大叔（主持人） (00:50:08)

Tech 密度高，然后热钱愿愿意冒险，愿意投资给这种 deep Tech。

孟子立（嘉宾） (00:50:13)

对或者更主要的是人才去 appreciate 当前做 Tech 的价值。

月球大叔（主持人） (00:50:18)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:50:18)

香港可能是 appreciate 你做金融的价值，这是 different story。

月球大叔（主持人） (00:50:22)

哎我觉得你整个对于香港在做教授和创业的评价非常非常的客观。

孟子立（嘉宾） (00:50:26)

嗯。

AI 考试眼镜与适应变化的能力

月球大叔（主持人） (00:50:27)

我们进入下一个篇章，开始了解一下你的创业经历。第一个就是你之前做过一个 AI 考试眼镜，看起来被很多的媒体报道过，大概给大家介绍一下这个东西吧。

孟子立（嘉宾） (00:50:39)

哎呀这个说实话也是 timing，就是做的早。说实话呃我们做了一个什么事呢？给不了解的观众朋友们介绍一下。我们当时是呃在 25 年，就是去年去年秋天的时候，其实很简单。去年春天的时候，我当时监考。我教计算机网络原理，以及高等计算机网络原理，就是本科研究生课。然后当时监考的时候就看说当时我有一学生戴一墨镜在考场里边。因为我本人做这方面研究嘛，对吧我们做 RTC，就会做到 VR AR，就会做到很多这个呃可穿戴的设备。然后他就想看说诶，这学生戴的是啥呀？是不是一个什么 AR 眼镜之类的？然后就去瞅了瞅，发现不是。我说好那不是那没关系。那不是我就自己搞一个，看考场里边能不能带个 AR 眼镜过来试一试。所以我们从去年的 7 月份左右，应该是七八月份的时候开始去做这个项目。然后就核心就是很简单，怎么让让学生戴上眼镜一看题，就跟科幻电影似的，啪答案就出现在眼镜上面。

月球大叔（主持人） (00:51:35)

所以说一个之前考试里边一直成功的人，做了一个让大家考试作弊的产品。

孟子立（嘉宾） (00:51:41)

我们这个可能更多想证明一种可行性。其实我觉得更多的就是如果这东西真的可行，那其实我们反过来要反思的是教育应该怎么学怎么教育的问题，而不是说去拆了现有的考考试模式。因为这个东西哪怕我们不做，别人也会做的，只是晚几个月的时间的问题。

月球大叔（主持人） (00:51:57)

YC 就特别喜欢这样的创业者嘛，就是你 hack 过什么样的系统？前一段时间不还是有一个做那种帮助大家在面试里边作弊的一个系统拿了好几千万的融资。都是异曲同工的。

孟子立（嘉宾） (00:52:08)

对。

月球大叔（主持人） (00:52:09)

这种东西就是说，对你不做，其他人有人做。然后你做出来之后，可能还发现了更多其他人看不见的价值。

孟子立（嘉宾） (00:52:14)

没错。

月球大叔（主持人） (00:52:15)

嗯。

孟子立（嘉宾） (00:52:16)

我们当时做其实也是当 research 来做的，解决很多 system challenge。因为你想，你作为一个眼镜，你正常来说你拿手机拍个照，把这题拍到网上去，GPT 给你解题啊，完全没问题。但你眼镜这个视角，很大上下左右，你这里边卷子可能就是占了很小的一个地方，角度也不对，清晰度也不对。所以说这里面其实有一些 research 东西在里面。包括怎么样让答案快速的回来，跟你卷子里面这个题能够对上，这个对延时要求也很高。所以其实当时完全是当着这个 RTC 就刚才我们说视频通话这种呃超低延迟的视频传输这种 research 来做的。后来没想到它的社会价值可能比它研究价值要大得多。

月球大叔（主持人） (00:52:51)

但是无论如何，我个人觉得这个研究价值也特别特别大的一个原因是因为硅谷现在有很多那种可穿戴 AI 设备。

孟子立（嘉宾） (00:52:57)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:52:58)

能很直观的感觉到你当时研究的这些技术，逐步的一定会都会迁移到这些可穿戴 AI 设备当中，然后发光发财了。

孟子立（嘉宾） (00:53:06)

是的是的。

月球大叔（主持人） (00:53:07)

嗯。做整个产品的过程当中，有什么其他有意思的事情分享吗？

孟子立（嘉宾） (00:53:14)

唉这个不瞒你说，那个项目当时我们也是想拿来创业的，只是没有去公开的去站出来。为什么呢？因为显然这有投资有投资他能看到它的价值嘛对吧？但是我们做着做着发现，其实整个这一套 pipeline 里边，它的包装在在于硬件。就眼镜是一个高度集成的电子器件，它的 challenge 在于怎么样续航更久。比如说我举个例子，我们当时其实呃在我们筛选了一些之后，包括开发性啊，包括他这个呃能力上，我们其实当时就发现三款眼镜能够做我们这个东西。一个是 Rokid，一个是 Meta 的 Ray-Ban Display，还有一个是个创业公司叫 Brilliant Labs 他的一个眼镜。就这三个能做，但是续航都是一塌糊涂。因为眼镜可能就是 200 毫安时，就很小的一个续航。那这种情况下怎么做？那这显然不是我的舒适区，不是我擅长的东西，所以后边儿这事儿就没做了。

孟子立（嘉宾） (00:54:03)

但是整体从产品的角度来讲，后来后来反过来看，发现一个产品，然后找到它的 bottleneck，明白你的优势在哪，这个东西我觉得还挺有意思的。

月球大叔（主持人） (00:54:13)

失败也是一种学习。

孟子立（嘉宾） (00:54:14)

对，失败也是一种学习。

月球大叔（主持人） (00:54:16)

这太反思能力太强了。那你在整个做眼镜的过程当中你发现这个东西咱们先不考虑这个续航的问题，你发现它确实能够很很明显的帮助作弊？

孟子立（嘉宾） (00:54:25)

啊这是 100%，毋庸置疑。

月球大叔（主持人） (00:54:28)

对你当时的考试能力这么强，然后你又发现一个新时代 AI 可以帮助人如此轻易的作弊那么，从这个角度来想的话，你觉得就是说这个时代最重要的学习能力或者最重要的就是人要培养能力是什么呢？

孟子立（嘉宾） (00:54:42)

我觉得就是适应性。咱先不说考试好了，我我给我给你举另外一个例子。我小时候特别记道认路就是，比如说看这个地图看什么东西，我可能不用看地图我就能知道从 a 到 b 怎么走，走哪条街。但导航一出来这能力你说有用吗？对吧现在大家都看 Google Maps 看各种各样的导航工具，当然就没用了。所以其实我觉得科技的发展必然会导致一些之前的固有能力它不再有社会价值。但是你要培养的是什么呢？要培养的是这些能力，在形成的过程当中会对你整个人的这个 mind set 有什么影响。比方说，你可能考试这个能力不再重要了你不需要去背题了，但是给你扔到一个新的环境里边，你怎么样快速学习新知识，这个能力依然重要。

月球大叔（主持人） (00:55:26)

非常的赞同。这个有点回到进化的这种感觉。人类为什么一直一直这么的强大就是因为从水里边的鱼然后变成两栖动物，不断的被环境产生适应能力。

孟子立（嘉宾） (00:55:38)

是。

月球大叔（主持人） (00:55:38)

然后这个时代在 AI 如此的日新月异的一个情况之下，感觉人的适应能力被提升到了一个无以复加的高度。

孟子立（嘉宾） (00:55:46)

嗯。

CallArena：如何评测 AI 视频通话

月球大叔（主持人） (00:55:48)

之后的话你又做了一个新的产品或者工具吧，叫做 CallArena。

孟子立（嘉宾） (00:55:54)

嗯。

月球大叔（主持人） (00:55:54)

这东西主要是干什么的？

孟子立（嘉宾） (00:55:55)

这个也是当时 research 做的。其实当时就是我们看到有很多这种评测的 Arena 都比较 popular 嘛对吧？所以我们就做了一个东西，我还是 follow 我之前的 research 这个整个这个 storyline，还是 RTC 我们当时发现说其实好，你跟大模型去做文字交互然后去生成视频生成图像，理解文本有很多评测的这个 Benchmark。但是我们发现，你跟大模型打语音通话打视频通话，其实它没有一个 Benchmark。这个当时也是港科大的一个，怎么说呢，比较机缘巧合的事情。当时我们就做了一个测试。港科大是什么样？我给大家讲一下。港科大办公楼是这样的，它有超长的走廊，跟那种比方说盗梦空间似的，超长的走廊，可能好几十个办公室。我们当时就做了这么一个 case，我们打开了几款通用的这种能跟 AI 打视频通话的这个软件，就从走廊的一头走到另外一头。走到另外一头就问他说，刚才总共多少扇门？就这种数数的问题。

孟子立（嘉宾） (00:56:48)

那其实这种情况下，当时绝大部分 AI 打的都不好。因为其实大家可能都是把图片作为一个一个独立的呃 image upload 到给 LLM 或 VLM 来进行处理。你前后在一起，突然这门上的门牌号可能很小，或者甚至于都没有，你看不到。那怎么能把它作为一个视频连在一起呢？不知道我们也不知道，因为我不搞 AI 这个基模训练。但我们想说，我们总能去看一看，到底什么样算好，什么样算不好。所以当时就搞了一个 CallArena，就是说你可以在网站上去跟这些大模型打视频通话，然后去看大家的各种各样的这个 response，看这个好还是那个好，来做 AB test，来帮助大家去形成一个结果。

月球大叔（主持人） (00:57:24)

这个确实挺有价值呀。你们做这个事情的时候是 GPT-4o 那个视频通话的 demo 出来之前还是之后？

孟子立（嘉宾） (00:57:29)

呃 GPT-4o 当时已经出来了，因为 GPT-4o 算是做得比较早的。当时国内有几家包括海外有几家，包括 Gemini Live，其实也出来了。我们当时都测了测，但只不过是可能希望的是，给他一个比较 quantitative metric。

月球大叔（主持人） (00:57:42)

啊我一直觉得这个东西是很重要的。而且最近那个 LM Arena 这个，

孟子立（嘉宾） (00:57:47)

没错。

月球大叔（主持人） (00:57:47)

榜单也融到了 1.5 亿美金嘛。

孟子立（嘉宾） (00:57:49)

是所以说博浩您之前做 DeepQoE，我相信做 QoE 的人都有这感觉，每一个 metric，就做 QoE 的人都有这个感觉，每一个 metric，其实它背后的 design 可能甚至会影响这个领域未来算法怎么发展。

月球大叔（主持人） (00:58:01)

哎呀，这可把我捧捧的太高了。有点有点惭愧，有点惭愧。不说我了，继续说你的故事吧哦。

WiCi：让设备通过 Wi-Fi 调用 GPU

月球大叔（主持人） (00:58:07)

接下来就到了你成立的一个新公司，WiCi。

孟子立（嘉宾） (00:58:11) †

WiCi。

月球大叔（主持人） (00:58:11)

这个 WiCi，啊这个好难念。对然后 WiCi 主要是干什么的呢？

孟子立（嘉宾） (00:58:16)

其实我们做的事很简单。我们就想做一块 wireless GPU，同时能够让用户方便，让所有设备都方便的使用 GPU。我们做这项目最开始时候还没想到用在 AI 上面，当时做的是 Gaming，就是游戏。当时出发点很简单，24 年有个游戏比较火，相信有观众可能知道叫黑神话悟空。

月球大叔（主持人） (00:58:35)

太火了！

孟子立（嘉宾） (00:58:35)

啊这个。

月球大叔（主持人） (00:58:36)

我通关了我通关了！

孟子立（嘉宾） (00:58:37)

对吧这个比较火然后，我之前在腾讯的时候我做的就是云游戏。然后但是云游戏如果大家关注领域发展知道它的发展可能比较受限，我们当时反思说，可能有一点很重要的因素在于什么呢？就是云游戏啊云电脑云手机啊，它背后的一个共同的特点在于它的前端跟后端都在云端。如果这种情况下传的是视频回来，那你对整个互联网的 reliability 要求很大。互联网是一个 best effort 网络，它做不到这一点，所以说其实性能没法保障。那我们当时是想就想 24 年既然这样，我能不能把前端还留在本地只把计算给 offload 出去？

孟子立（嘉宾） (00:59:14)

所以当时做这项目就是这个出发点，说你依然在你电脑上去玩你的 Steam，依然在你电脑上去跑一些比如 GPU 的一些 video editing 啊 rendering application whatever，但是我能够 somehow 把你这个计算的指令比如说 driver level function call 或者 API-level function call，给它 intercept 出来放到一个远端的地方来进行运行。这是当时做的一个出发点。因为当时就是注意到，我作为一个笔记本我 fundamental 里不可能放一块五零九零。五零九零一一张卡将近 600 瓦，然后重量 3 公斤。我一笔记本，咱不说笔记本，手机更不能对吧？就是这种 mobile device，大家都是对功耗跟重量有个上限的，同时算力也是因此有上限的。那如果这种情况下，如果是我想要用到最好的 GPU 怎么办？就只能按我刚才说的那么做，所以开始做了这个项目。

月球大叔（主持人） (01:00:02)

你一开始是为了游戏？

孟子立（嘉宾） (01:00:04)

对所以说核心就是其实是一个 wireless GPU。我们希望做的事情一句话来说，就是希望无论你是什么终端比如手机笔记本什么甚至于眼镜刚才说的 whatever，只要它支持 Wi-Fi，它连上这个 Wi-Fi 的 wireless GPU，它就以为会在本地有一块 GPU。

月球大叔（主持人） (01:00:21)

哦我其实之前一直想问一个你的一个问题，就是你要是做了这个东西是不是对每一个 APP 都要适配？那你刚才已经解答了，其实你不需要适配 APP，因为 APP 还是觉得这些东西是在某一个本地真实的 GPU 上运行。

孟子立（嘉宾） (01:00:37)

没错。比如说我们那里边现在用的是 5090，那 APP 看来就是一个本地的 5090。APP 可能会很惊讶说啊，我一个 MacBook Air，或者是我一个 ThinkPad 可能比较低的版本，怎么会有块 5090 呢？但是它不会管，它就会看到一个 5090。

月球大叔（主持人） (01:00:50)

哦你们是改的 driver 那一层，就是说做了一个 Wi-Fi driver。

孟子立（嘉宾） (01:00:54)

呃 Wi-Fi driver plus GPU driver，你可以这么理解。

月球大叔（主持人） (01:00:57)

然后所有的在本地的那些性能比较弱的那些计算都会外包给远端家庭里边这一块。

孟子立（嘉宾） (01:01:04)

对，这个也是当时我们做的另外一个出发点。你说远端到底远到哪？对吧？云游戏就是远到一个边缘的 data center。

月球大叔（主持人） (01:01:11)

嗯。

孟子立（嘉宾） (01:01:11)

但是我们发现，只要这个东西过了互联网，性能就会弱很多。所以我们最终的 solution 是希望能够把它变得像 Wi-Fi router 一样，在一个比较近的 physical coverage 之内，我连上它，可能就是通过一跳，很近的距离，然后它就能够很方便的使用一个 Router 里面的算力。这种情况下我们既把重量跟功耗给 offload 出去了，同时又能确保性能。

月球大叔（主持人） (01:01:33)

哦我个人因为一直在剪视频，所以说我是觉得这个产品是能够服务一些特定用户的。就比如说你剪视频有几百个 g，

孟子立（嘉宾） (01:01:41)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:01:41)

你传到那个 cloud 或者传到某一个什么 Codex 上去远端处理啊，这个过程简直不能接受。但如果说本地有一个远端的一个家庭的一个小数据中心，然后能够支持基本的这些开源模型，帮我把视频里边的画质呀，那些镜头啊，给我切好，我觉得我还是会买这样一个产品，因为我本身就是一个用那种 NAS 和那种本地存储的一个玩家嘛。

孟子立（嘉宾） (01:02:04)

对。您这个已经属于比较专业的用户了。或者其实我们当时看到另外观察是什么呢？这里可能说的另外一种意思是我的生产力跟我的算力的解耦。什么意思呢？比方说我们现在用 agent 用的很多，对吧最开始大家用的是 chatbot，一来一回，它其实这个没多少 context 没多少 memory。现在 agent 越来越多开始处理你本地的文件了。但是处理可能还很浅就是文件名，可能读点这种 accessibility tree，或者有一些这个 metadata that's it。但是未来，随着 AI 对于本地的越来越深入，你可能需要处理的本地文件会越来越多。我举个例子，大家知道像 cursor 啊这种 claudecode 或者 Codex 在代码领域很成功，这个没问题。那所有其他的非代码领域它跟代码领域有个什么差别呢？代码领域所有的文件都是纯文本，你能在本地通过 GREP 通过这种方式来处理。

孟子立（嘉宾） (01:02:53)

那纯非纯文本数据，比如说 Powerpoint word，甚至于说刚才你说视频或者图片，怎么办呢？你难道要把它们一个一个都 embedding 一遍吗？那这种情况下你 embedding 一遍这个 overhead 就会巨大。大家谁本地没个 100 个 g 的文件呢对吧？这种情况下我们就相信，未来一定会有很大的需求是我必须只能在本地跑的，就跟机器人这种一样。

月球大叔（主持人） (01:03:15)

对我刚才听你在描述的时候，我一直想说机器人这个环节就是我，因为我之前在调研你的那个官方网站那个产品的时候，就是接什么本地扫地机器人呀，各种各样的那种家用的那种设备。但你刚才在描述的时候给我一种感觉就是，如果说家里边有好几个，有个做饭机器人，有个扫地机器人，有各种各样的机器人，它们可以把这个大脑，这个算力全外包给这个你们这个设备。

孟子立（嘉宾） (01:03:36)

或者说我们希望它不仅是机器人所有设备都外包出来算力。因为 2 点原因。第一点是什么呢？只要你是 Mobile device，你就一定受限于重量跟功耗。而只要你是不 Mobile device，功耗就甚至可以越来越高对吧？大家看 3690 到 4090 到 5090，功耗从 300 瓦涨到了 600 瓦，你的算力的发展空间一定是比你那些 Mobile 或者是 on device 的 chip 要大得多的。那既然这样，为什么我们不能给用户或者给这 Mobile device 最好的算力呢？这就当时的出发点。

月球大叔（主持人） (01:04:06)

因为我在硅谷看到了很多那种世界模型啊，机器人呀，embodied AI 这种公司，然后我能感觉到，就是说你这个东西如果和这些有机的结合起来的话，还真可能加加速部署这些机器人在家庭的那个那种进展。

孟子立（嘉宾） (01:04:24)

这也是我希望的。因为现在比如说你机器人上带的一块比如 Jetson Orin 的 board，或者哪怕说现在未来可能会是 Jetson Thor 这样更强的 board，它由于功耗的限制，肯定跟五零九零六零九零或者甚至其他的专业显卡、GPU 比不了。所以我们特别希望能够跟机器人厂商做进一步的这种看看，如果说你的变得更大，大了 10 倍，大了 100 倍，你到底能给你的带来什么样的增益？

月球大叔（主持人） (01:04:47)

真的是这样。就是你们现在和这些公司在谈合作吗？

孟子立（嘉宾） (01:04:51)

尝试再接触一些吧，有一些初步的这个接触。

月球大叔（主持人） (01:04:54)

啊我觉得不知道投资人怎么看待啊。反正作为一个纯搞 research 的，我觉得这个东西还是真的很有未来。

孟子立（嘉宾） (01:05:03)

借你吉言。

月球大叔（主持人） (01:05:04)

希望就是投资人还有各种人看到咱们这个视频的时候，好好来联系联系，咱们好好讨探讨一下这个问题啊。

孟子立（嘉宾） (01:05:09)

对呃。

从原型机到商业化：求助、客户与合作

月球大叔（主持人） (01:05:10)

就是我看到你们官网已经有原型机了。

孟子立（嘉宾） (01:05:13)

啊对的。

月球大叔（主持人） (01:05:14)

但其实以我的一个个人的视角，就是原型机啊，需要你供应链啊，需要组装啊，需要一个很长的一个链路。你作为一个教授，你整个这个链路你是怎么跑通的呢？

孟子立（嘉宾） (01:05:23)

哎呀学呗。就说白了还是刚才前面说贵人相助。就真的是我觉得，如果说你真的要想做一件事情而不是说就是 follow 一个 daily routine，你需要很多贵人来帮助你，就各种各样的地方。首先第一你要是敢于 reach out 对吧？你得求爷告奶去求人帮你，你不求没人会来主动帮你。这个当时做这事儿也一样的。就我写最开始我我第一年第二年写连着写了 20 个，就中了一个，中的比例是 20 中一，非常的这个痛苦。后来总结到一点就是，你干在那待着，不会有大佬或者不会有有资源的人帮你，你要主动去 reach out。这其实也一样。那供应链没有对吧？那可能一些 investor 帮助我们去 bridge 了一些供应链的资源。然后硬件啊，软件啊包括整个这个 operation ads、marketing，包括我们的 cofounders，其实都是在这个过程当中，只要大家相信这件事，认可你做的是对的，只要你敢于去求助，都会有人来帮你的。

月球大叔（主持人） (01:06:15)

哎这个之前看过一个大佬的采访，勇于开口求助。

孟子立（嘉宾） (01:06:19)

哎对，说太对了。

月球大叔（主持人） (01:06:21)

哎呦。就是我其实在做这个 Podcast 的时候就是特别想跟大家呃一起探讨的一点就是，每个人的朋友圈也好，每个人的那种被采访的也好，都是一瞬间的那个就是灿烂。但其实每一个成功的或者说每一个拿到结果的人的背后，都是不断的在寻求帮助，不断在寻求合作，不断在拒绝的过程当中。

孟子立（嘉宾） (01:06:44)

没错没错。就是脸皮厚。我觉得我学到最大的就是脸皮厚，或者叫按照现在比较流行说法 EGO 要小。

月球大叔（主持人） (01:06:50)

EGO 要小，然后 resilience 要强。

孟子立（嘉宾） (01:06:52)

嗯对。

月球大叔（主持人） (01:06:53)

之前还看到一个纳达尔，不是纳达尔，之前还看到一个费德勒的访谈。

孟子立（嘉宾） (01:06:57)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:06:58)

就说他作为世界第一名的网球大师，他的赢球的概率是 54%，只要 54% 就好，然后另外 46% 都是在失败，在反复的去学习和提高。

孟子立（嘉宾） (01:07:12)

没错，就是这样。

月球大叔（主持人） (01:07:13)

嗯希望大家能够通过对吧？咱不说这个话嘿嘿嘿对。接下来我们继续继继续回到你的课啊。扯远了我们继续回到你的那个产品。你接下来打算走 to b 还是 to c 呀？

孟子立（嘉宾） (01:07:25)

我们是这样的，我们长期想做一家 to c 的公司。因为我们希望的是，为什么这名字叫 WiCi？其实也能看到我们的野心。我们这里就是把 Wi-Fi 的 Fi 换成了 Ci，就是 Computing Infrastructure。我们希望的是这个东西最后最终能够走进千家万户，代替掉大家家里面的 Wi-Fi router，来作为一种算力的 Router 被 deploy 到各个地方。那这种东西其实它肯定是一方面会进入你很多的 household，另外一方面也会进入 office。我们希望做这么一个东西。只不过短期来看，由于商业的策略，由于各种方案的考虑，我们得找一个很快的切入口。这个切入口可能不见得是纯的那种 general 的这个 consumer 来做我们的 customer，可能是一种比较有 professional 的这个 user，像刚才你说剪视频啊，或者说比较 geek 或者比较呃懂技术的人才会去抖用的事情。

月球大叔（主持人） (01:08:11)

明白你其实想先走一些专用的 ToC，然后可能之后还会向 ToB 发展。

孟子立（嘉宾） (01:08:17)

或者这说法一般叫大 c 小 b，就是你一些呃比较专业的他愿意有就是买新东西试一试的这些人，或者说可能就刚才比如刚才剪视频，对吧一个小的一个 video editing studio，这种小的 b 端用户，这是我们这阶段主要 target 的重点。

月球大叔（主持人） (01:08:31)

是，YC 也说了嘛，先找到那种死忠的那种发烧友用户，再慢慢的去扩张。

孟子立（嘉宾） (01:08:37)

是的。

月球大叔（主持人） (01:08:38)

其实在北美的话，我还看到了很多那种超市里边他们会部署那种比如说比价呀，或者说那种购物车呀，或者说那种那种机器人呀，等等我其实。发现你们这个产品的话也可以给提供这些，就是说饭馆，还饭馆还有扫，那各种各样的那个端盘的机器人。

孟子立（嘉宾） (01:08:55)

是的是的。这个场景其实如果大家开放的想会特别多。因为刚才我的界定已经很明确，能连 Wi-Fi 的设备都能这么连完之后用到一个本地的 GPU。但是场景多不代表应用多，应用多不代表付费意愿多。所以说这个事情就是得我们作为方案提供慢慢摸索，跟 go to market 一起来去尝试试错，然后解决，试错解决的过程。

月球大叔（主持人） (01:09:19)

呀你这创业多久了呀？这个场景多并不意味着付费意愿多，这个点是怎么就这么快就感悟出来了呢？

孟子立（嘉宾） (01:09:26)

没有，这个说实话也就是踩坑踩的比较多。

月球大叔（主持人） (01:09:29)

哎呀这个说，虽然这个东西真的有点凡尔赛，就你你们这些人学习能力真的太强了。反正我在旁边作为一个主持人一直在问你问题，我就感觉到，哎呀磅礴的那种成长和那种速度。真的真的是这样。呃那还有一个问题就是呃，以我的个技术视角，就是你们这个东西又要开发一些就是说系统软件，又要做 driver，还要做硬件，甚至可能未来的话是不是还要做搞一些 CPU，然后来控制这个一些芯片来控制这个东西。但是这个东西就很庞大嘛。

孟子立（嘉宾） (01:10:02)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:10:02)

你接下来的话，你的融资或者你的时间只允许你专注一点，接下来 18 个月你打算怎么打这个故事呢？

孟子立（嘉宾） (01:10:10)

我觉得两方面因素第一个，咱们做 system 的人天生就是为这种多 component 的 coordination 而生的对吧？咱们每个 paper 基本基本都是这样。但是我觉得你刚才说的也特别对，我们不可能什么都做，有 priority。所以其实正如我前面所说的，我们核心的优势其实就是在底层，在 driver 这一层，在 inference 这一层，在比如 inference 的这个 kernel，inference engine 以及 Wi-Fi driver，GPU driver 这一层来做。这是我们最大的技术壁垒。其他的地方我们做法就是能 offload 就 offload，能外包就外包。比如我们硬件是跟我们的 ODM 厂商来合作，我们没有很大的硬件的 team。然后应用呢？我们现在是跟很多开发者社区的人来合作。比如说刚才前面聊到这个机器人，那机器人开发者一定比我更懂说 GPU 大了之后能干啥。那我干嘛说班门弄斧跟他搞那个事情？

孟子立（嘉宾） (01:10:58)

我请他来跟我们一起来搞不就好了嘛对吧？所以我们的核心还是 focus 在这种底层类似于 infrastructure 的东西。所以说刚才其实我说了一半 WiCi，第二个 i，第一个 c 就是 computing，后边的 i 就是 infrastructure。我们希望做的是种 Wireless Computing Infrastructure。

月球大叔（主持人） (01:11:15)

哦但是你这个描述的话，给我一种感觉是你们要和社区一块发展。你们要和各种各样的机器人社区啊，和那种 OEM，那种各样，呃甚至说硬件厂家一起来发展。啊这个对于你这个 CEO 的呃挑战真的很大。哎，要培养一个生态其实。

孟子立（嘉宾） (01:11:32)

呃其实生态我觉得肯定不是说你故意能培养的出来的，一定是大家觉得有用。我们现在就是希望做到的是，能让越来越多的场景意识到这东西或许有点用，这个就知足了。可能这里边比如说 10 个场景里边，我我们描述的 vision 当然很大，但是说白了，10 个 vision 里面是有一个 vision 它是有用的，我可能就已经觉得这东西，诶能为社会做点贡献了。

月球大叔（主持人） (01:11:56)

是这样的。为社会做贡献，产生价值，一定不会有太差的结果。

孟子立（嘉宾） (01:12:01)

嗯。

竞争壁垒与无线 GPU 的技术难点

月球大叔（主持人） (01:12:02)

如果说一家大公司比如说一些 NAS 公司，或者说是一些 Wi-Fi 路由器的公司，开始抄你们的产品，你们怎么看待？或者说怎么避免，怎么能赢得竞争呢？

孟子立（嘉宾） (01:12:13)

这也是好问题。我觉得现在应该绝大部分 startup 都有这个问题。说白了，最真实的答案一定就是做得快，做得早只有我们认可的。因为毕竟这个事情如果要做，对于每个公司来说，它都是一个战略层面的决定，它不是一个可能 bottom-up 能做的事情。所以我们要做的事情就是做的足够快，然后把性能拉得足够好，把我们的这个领先优势做的足够大。让别人哪怕抄，唉能抄到我们的硬件，毕竟我们找到 ODM 嘛对吧？我们不做硬件。但是我们在这里面的性能能够做的比别人好很多，这就足够了。这是我们在短期的目标。长期肯定是刚刚您说的，我们要去依赖整个的这个生态的伙伴啊，以及它对整个应用的价值来去维护我们的护城河。但短期一定是性能。所以为什么这个事很难呢？这正好展开说一下。这个难点就在于，正常来说，GPU 怎么样跟 CPU 或跟怎么样跟这个 Mobile device 连接，或者跟 sorry，嗯。正常来说，GPU 怎么跟一个 device 来连接呢？

孟子立（嘉宾） (01:13:08)

它连的是 PCIe，那 PCIe 都是上百 Gbps 的带宽，

月球大叔（主持人） (01:13:14)

嗯。

孟子立（嘉宾） (01:13:14)

微秒级的延迟。我们现在相当于做的是用 Wi-Fi 代替 PCIe，那带宽跟延迟都弱了好多个数量级。那怎么办？这就我们这里最大的技术积累的地方。我们做 24 年做的项目时候，第一个解决的就是这个问题。因为刚才前面说的，我们做的 Gaming 最开始，Gaming 就是这里面最 intensive 的一个 application，它的带宽需求对 PCIe 要求很高，延迟的需求要求又很低。怎么办？所以其实我们相当于是把这个定义成一种新的 computer architecture，CPU 跟 GPU 通过一个弱链路而不是一个强链路来连接。这个事历史上有没有人做过呢？有在 20 多年前 PCIe 出来之前是有这个问题的。只不过 PCIe 出来之后，基本上这个通信就不是特别大的问题了。

孟子立（嘉宾） (01:13:55)

所以说大家慢慢开始就呃，当然 data center 这里边还是问题，我说的是这种 consumer 端，就是消费级的 motherboard 就不是问题了，所以说做的可能就越来越少。但是我们相当于是把这个问题重新提了出来。那解决办法自然就好办了。我们把过去几十年整个 computer architecture 这领域所有的，这个方向啊以及智慧啊，在这新场景下重新优化一遍，对吧也就可以了？比如说做 cache 呀，做各种预测呀，做各种调度啊等等，诶该做的做一遍，可能基本就差不多了。这是我们最骄傲的地方。

月球大叔（主持人） (01:14:26)

所以说短期你们打速度，打自己在过去 n 年吧，对于这个方向的积累。

孟子立（嘉宾） (01:14:33)

对。

月球大叔（主持人） (01:14:34)

然后做好速度和性能，长期的话慢慢培育社区。

孟子立（嘉宾） (01:14:38)

长期的话，一个伟大的产品，在最终肯定不是靠技术是来赢得市场的。

月球大叔（主持人） (01:14:44)

这又被你感悟到了吗？

孟子立（嘉宾） (01:14:46)

但短期肯定是要靠技术优势来打开市场。

月球大叔（主持人） (01:14:48)

对对。而且一定要让别人知道你们的技术。

孟子立（嘉宾） (01:14:51)

对。

月球大叔（主持人） (01:14:52)

一定要不断的去展示。

孟子立（嘉宾） (01:14:53)

对。

月球大叔（主持人） (01:14:53)

不断的去吆喝。

孟子立（嘉宾） (01:14:54)

没错。

月球大叔（主持人） (01:14:54)

不然的话这个酒香也怕巷子深啊，这个时代。希望大家能够看到这个视频之后多多支持一下子立啊。

深圳供应链与显卡价格波动

月球大叔（主持人） (01:15:01)

聊着聊着我突突然又想问到，就是你们的供应链的问题。

孟子立（嘉宾） (01:15:05)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:15:05)

对。就是你们是怎么就是把在深圳也好在哪个地方把这个供应链一步一步给跑通了？这我真的挺好奇的。

孟子立（嘉宾） (01:15:11)

这个说实话，像前面跟您说的，我也不懂。我最开始我们做眼镜的时候遇到的最大的问题就是硬件跟供应链。那供应链厂商谁认识我？一个大学老师来做这个事对吧？当时也没有投资人，也没有一个很成熟的一个体系。尤其我们量比较小，很难跑说实话就是很难跑。现在我们其实也在不断学习的过程当中。但是只要你有这个意念，你想做这个事，然后你去求爷爷告奶奶，肯定就有做过硬件的做过供应链的朋友，你就去问呗对吧？诶比如说这个厂子能给你对吧？那个厂子有一些出货的资源，那个厂子能帮你们做 ODM，我们一起来传这个事，总能传出来。这就是深圳的好处。深圳的好处是什么呢？就是其实比方说我要做一个硬件，我们这里做 GPU，我们做这盒子里边有 GPU。那这里边可能涉及到各种线的适配呀，这个各种这个版型的适配啊等等。深圳是你能快速试错不断去直接找到供应链的那个人的地方。比如说我们发现诶这根线插不上，或者空间放不下立马，你跑腿儿，一小时就能送来送来一根新的型号的线。

孟子立（嘉宾） (01:16:14)

这个我觉得对于我们开发来说，硬件这一侧效率会非常高。

月球大叔（主持人） (01:16:18)

那整个这个东西它包含那么多的组件，那怎么管理这么多的组件，怎么管理这个整个这个流程呢？

孟子立（嘉宾） (01:16:26)

呃其实我们组件不是特别多，因为我们不是一家硬件公司，我们主要做的还是驱动。所以说在组件这一侧，您可以理解为就是类似于一个 Mini PC 加 GPU 加 Wi-Fi router，把它们加到一块也就差不多了。我们不会去自己说做非常底层的加，这个 CPU 啊什么这些我们都不会做。所以相对来说这是给我们一个作为一个 startup 来看比较好上手，同时了解整个供应链系统的一个机会。

月球大叔（主持人） (01:16:50)

那大概多久时间完成这个供应链的这个组装呢？

孟子立（嘉宾） (01:16:54)

呃其实说实话，不瞒你说，现在也是在不断的优化迭代过程当中。只能说现在是能传出来一套相对来说能保障供应的一套体系了。但是你说会不会更好呢？这东西没头。我相信如果说你去问那些大的硬件厂商，他们的供应链也是在不断的迭代升级迭代升级的。比如说 apple，对吧这个前一阵 iPhone 的事情大家应该都知道对吧？供应链迁移啊以及这个转移，都是在一直发生的。这个不是说从 0 到 1。从 0 到 1 当然，很难但是后边也是一个动态的过程。

月球大叔（主持人） (01:17:25)

啊因为我没有做过应届这种事情，我就特别好奇这整个这个流程。那么在构建整个供应链的过程当中，你觉得踩的最大的坑是什么？

孟子立（嘉宾） (01:17:33)

说实话其实最大的困难就是我们量小。量小啊现在回过来看，你就很难做。

月球大叔（主持人） (01:17:40)

ok 那么在构建哦，重新问，在构建整个供应链过程当中，你们遇到的最大的困难和坑分别是什么？

孟子立（嘉宾） (01:17:52)

对我觉得最大的困难其实就是我们做一个 startup 它量小。它量小其实也就意味着你 bottom up 推一个事情很难推的成，所以说就必须要依赖于 top down 的资源。所以我们在这里面其实也是刚才我前面说靠各路贵人相助，各种人朋友啊，亲戚啊这个介绍，说唉，或许有这样的资源，或许有那样的资源。只要你敢于求助，呃早晚能传出来一套东西出来。那最大的坑其实也是呃类似的事情。我其实觉得我们现在现在回过来看啊，我们觉得最大的坑就是什么呢？就是显卡价格的波动啊。因为这个其实会直接影响我们，这里面会装一块最好的显卡。比如说我刚才其实想把最好的算力给大家讲，那现在在消费端，最好的算力就是 RTX5090。那这个价格波动相信大家前两天也看到前两天英伟达又调了一波价格，这个对我们产品影响都是很大的。所以说如果说后边能去找回头来看的话，可能能做的事就是多囤点货，签长期协议。

月球大叔（主持人） (01:18:47)

哎呀，这个真的是做硬件真的太不容易了。

性格、合作与向前看

月球大叔（主持人） (01:18:51)

好这个创业环节我们就告一段落，我们接下来展望一下未来吧。

孟子立（嘉宾） (01:18:57)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:18:59)

通过刚才这一两个小时的采访吧，我就觉得你整个人是太善于学习，太善于反思，太善于成长了。感觉你的人生基本上是一帆风顺呀。嗯你觉得你人生过去就是吃过的最大的苦遇到最大的困难是什么？

孟子立（嘉宾） (01:19:14)

我觉得说实话其实呃，大的节点上看，确实我觉得还算相对比较顺利，这个我不否认。呃但是相信每个人应该都有类似的感受，就是哪怕大的节点顺利，中间的这个过程也不是特别简单。所以我觉得我之前吃过的，或者说如果你看我过去，呃不能说从小以来吧，就是从上大学以来，可能很大一部分东西是在不断磨练成长的，就是自己的 personality。回到最开始的问题，最开始的时候可能上大学因为年龄稍微低一些，他的这个 mentality 跟 personality 肯定是不成熟的。这都是后面一点一点靠大家的包容理解跟支持来去不断走到今天的。这点我觉得是，我个人还是非常感谢大家，非常感谢所有亲朋好友们的一点，非常重要的事情。

月球大叔（主持人） (01:20:02)

呃能不能细说一下你的 personality 这一点？

孟子立（嘉宾） (01:20:04)

因为你想对吧？如果说大家可以想象自己的青春期，对吧我上大学的时候其实可能还属于青春期的阶段。这个时候其实也就意味着，很多你的性格可能是更张扬或者说更 aggressive 一点。那这个情况下，你怎么样能去找到跟别人拉到统一战线，共同做一件事情的能力呢？这个其实不简单。我相信现在其实可能很多人也有这个困惑说，唉怎么某某就是不愿意跟我一起做一个事呢对吧？其实可能这里边很大一部分内容在于你可能没有跟他 align 到一起，说我们共同的这个 common interest 是什么，然后你没有站在他的角度去想。这些东西都是在整个过去 10 多年过程中慢慢学来的。

月球大叔（主持人） (01:20:44)

不仅是创业，人际关系。

孟子立（嘉宾） (01:20:47)

搞 research，research 也一样啊对吧？你搞 research 时候，你给怎么跟别人去 collaborate？你怎么样去反思过去的某一个 past work？他当时的立场是什么？他为什么能发的出来？你如果站在你的角度去写，你不能把他喷的一无是处。对吧万一他审你呢？对吧咱们读 PhD 肯定会担心这个问题。尤其是 CS 怎么圈子这么小？那你就要去设身处地的想，到底哪里做比他做得更好？这个好的优势来自于什么？就所有的东西其实都归根于你要去换位思考，要去 build 自己一个比较好的 mental attitude personality，然后才能去支撑你把你最终的目标完成。而不是去比较，按照我们东北话就是比较容易上脸。对吧你不能比较容易啊，受情绪的波动影响，而导致自己做出一个错误的决策。

月球大叔（主持人） (01:21:30)

团结一切可能团结的人，把事情做成。

孟子立（嘉宾） (01:21:33)

没错。

月球大叔（主持人） (01:21:34)

懂得分割利益。

孟子立（嘉宾） (01:21:35)

是的。

月球大叔（主持人） (01:21:36)

分享利益。啊，之前——

孟子立（嘉宾） (01:21:38)

这总结太太精辟了，我自己说不出来这么好。

月球大叔（主持人） (01:21:42)

又又夸我了又夸。就之前真的和太多的创业者和投资人聊过了，就是嗯每个人其实，那这个这个就很难说，就是跟刺猬一样。

孟子立（嘉宾） (01:21:53)

对。

月球大叔（主持人） (01:21:53)

对是和其他人的相处永远是要呃找到一个合适的距离。

孟子立（嘉宾） (01:21:58)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:21:58)

然后找到合适的共同能够奋斗的那个点。

孟子立（嘉宾） (01:22:02)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:22:02)

然后一起去把那个利益拿到。那么刚才你说了你过去吃到的一些苦，就是 personality 的苦嘛。如果说你最想对过去的自己说一句话的话，你要说哪句话呢？

孟子立（嘉宾） (01:22:12)

我觉得其实哪怕吃到了苦，我觉得这苦早晚得吃。

月球大叔（主持人） (01:22:17)

嗯。

孟子立（嘉宾） (01:22:18)

哪怕我现在跟过去自己说，过去自己应该也不会听的。所以说要是说的话，可能就是，这个借用一句电视剧的最后一个词啊，就是“向前看，别回头”。

月球大叔（主持人） (01:22:30)

哎我太喜欢这个这个说法了。真的就是，你没法改变过去的自己。

孟子立（嘉宾） (01:22:35)

没错。

月球大叔（主持人） (01:22:35)

因为过去的自己就是造就了现在的你。

孟子立（嘉宾） (01:22:38)

没错。

月球大叔（主持人） (01:22:38)

有些亏你无论自己的长辈自己的朋友，所谓的贵人跟自己提醒多少次，你不自己真正的去疼一次，真的学不到这一点。

孟子立（嘉宾） (01:22:49)

没错，是的。

月球大叔（主持人） (01:22:49)

我们每个人都有极高的智商。

孟子立（嘉宾） (01:22:51)

嗯。

月球大叔（主持人） (01:22:52)

但是到最后的话，智慧是需要通过犯错来积累的。

孟子立（嘉宾） (01:22:57)

没错。

月球大叔（主持人） (01:22:58)

哎呀这个讲讲的真好。如果说咱俩明天都挂了，那么你最想给正在奋斗的大家，给其他人说的一个建议是什么？

孟子立（嘉宾） (01:23:11) †

你有什么建议吗？

月球大叔（主持人） (01:23:13) †

干就完事了。

孟子立（嘉宾） (01:23:16) †

嗯。

月球大叔（主持人） (01:23:16) †

往前走，别回头。

孟子立（嘉宾） (01:23:18) †

对，我回答一下。啊，我觉得要是我的话，我的建议可能就是说实话，嗯，其实可能之前要是放在两三年前，我可能会说像什么呃活在当下，或者说你可能同既要仰望的同时也要珍惜当下的自己。但我现在觉得其实真的就是这样，就是每一分每一秒，其实你要争取让自己是一个 enjoy 的状态。如果当前觉得 burn out，或者当前觉得比较 painful，那就停下来，给自己一个缓冲的空间。不然的话，哪怕你强行往下做，可能效果也不见得很尽如人意，或者至少你自己不会 enjoy 这个过程。我觉得无论做什么都是持久战，首先要 enjoy 当下的自己。

月球大叔（主持人） (01:23:56)

说的真好。我特别 enjoy 和你这段 podcast，非常非常的 enjoy 哇。听君一席话，胜读好多年书。

孟子立（嘉宾） (01:24:05)

感谢感谢。

月球大叔（主持人） (01:24:06)

and 再过若干年，当我们都离世之后，你希望你的墓志铭上怎么写自己？

孟子立（嘉宾） (01:24:12)

哎呀这个问题也是特别好。其实我希望写的就是我的一个代表性工作。我不知道会是什么，但是我希望大家通过这个工作记住我，而不是记住我这个人。就比方说其实嗯，就不说你了，比方说我们之前会看说唉，某某某这个工作是很好，但是可能不会意识到说哦这个人就原来就那工作的作者。这个是我希望达到一种状态。大家其实不必要知道我是谁，但是如果说发现某一天，在我的这个墓碑上看说唉，原来这人就是发明 WiCi 那个人，这我就知足了。

月球大叔（主持人） (01:24:45)

功成不必在我，只要能做出一件伟大的事情。

孟子立（嘉宾） (01:24:48)

对。

月球大叔（主持人） (01:24:49)

为社会做贡献即可。

孟子立（嘉宾） (01:24:50)

或者说其实我觉得，工作的价值本身更重要。

月球大叔（主持人） (01:24:54)

讲得实在是太好了。感谢孟子立，咱们今天的 podcast 到此结束。

孟子立（嘉宾） (01:25:01)

好，感谢月球大叔，非常开心能今天跟你聊一下。我这俩小时，哎呀妈呀，咋感觉都后面都形而上了？我这都不知道说啥，没准备呀哈哈哈！

† 该段至少有一处说话人切换或短应答需结合音频复核。