Tian Keyu ha giurato che mentire avrebbe causato «contrasti di ricerca permanenti».

Titolo originale: «Tian Keyu giura che, se mente, la sua ricerca subirà “contrasti permanenti”». Autore originale: Sonnolento.

La notte del 12 ottobre, Tian Keyu, in un programma tenutosi altrove, ha raccontato per la prima volta nel dettaglio il caos avvenuto due anni fa presso ByteDance.

Secondo il suo racconto, l’intera vicenda è durata non più di circa dieci giorni e lui avrebbe semplicemente usato uno script per interrompere il programma di uno stagista «circa cinque volte». Alla fine del programma, il conduttore gli ha chiesto di giurare e lui ha dichiarato che, anche solo per mezza menzogna, la sua ricerca avrebbe subito «contrasti permanenti».

Meno di 13 ore dopo la pubblicazione del podcast, è stata rilasciata una dichiarazione pubblica di oltre 10.000 parole, alla quale, in calce, hanno apposto la propria firma reale cinque colleghi che all’epoca facevano parte del suo stesso gruppo.

Dichiarazione pubblica di 10.000 parole | Fonte immagine: GitHub

Il resoconto contenuto in tale dichiarazione è completamente diverso da quello da lui riferito. Secondo la dichiarazione, il sabotaggio umano sarebbe durato da marzo a luglio 2024, quasi cinque mesi in totale; egli avrebbe manomesso il codice sorgente di PyTorch alla base del cluster di addestramento, mascherando con cura il sabotaggio malevolo come guasti sporadici. Nella cronologia finale della dichiarazione si afferma che le dichiarazioni di Tian Keyu nel podcast erano «un ulteriore tentativo di depistare e capovolgere la verità».

Quattro giorni fa, la sua azienda specializzata in modelli mondiali aveva appena annunciato un round di finanziamento di quasi 30 milioni di dollari, con una valutazione post-money di 200 milioni di dollari.

Due anni fa era ancora stagista presso ByteDance, licenziato e citato in giudizio. Meno di tre settimane dopo l’avvio della causa, il suo articolo VAR, di cui era primo autore, ha vinto il premio per il miglior articolo alla conferenza NeurIPS.

Riguardo a questa vicenda, il tribunale, ByteDance, la comunità accademica, gli investitori, i suoi ex colleghi e lo stesso Tian Keyu continuano tuttora a fornire versioni contrastanti.

Una cosa però è chiara: un avviso interno che lo accusava di attacco malevolo, unito a una sentenza di primo grado per violazione del contratto, non gli ha comportato alcun costo sul mercato dei capitali.

Il fatto che una persona che ha compiuto tali azioni possa tornare così rapidamente e rispettabilmente al centro dell’attenzione due anni dopo è, secondo me, la tragedia di questa epoca. Metà della tragedia riguarda lui, l’altra metà chi gli ha comunque fornito fondi.

Seme casuale

Prima di diventare il fulcro di una tempesta mediatica, Tian Keyu era stato un «giovane genio» modello.

Nel 2018 fu ammesso all’Università di Beihang, inizialmente iscritto al corso di materiali, poi trasferitosi alla Facoltà di Informatica; già dal secondo anno effettuò uno stage presso SenseTime e, durante la laurea triennale, pubblicò due articoli consecutivi alla conferenza NeurIPS come primo autore. L’elaborato per l’esame di strutture dati scritto al primo anno si classificò al primo posto in un test di efficienza su 800 partecipanti; nella relativa spiegazione egli scrisse che, per massimizzare l’efficienza, aveva utilizzato numerosi trucchi, hack e ottimizzazioni.

Estremamente orientato all’efficienza ed estremamente abile nel trovare scorciatoie nelle falle delle regole.

Nel 2021 entrò come stagista nel team tecnologico per la commercializzazione di ByteDance. L’anno successivo, dopo la laurea triennale, proseguì gli studi magistrali all’Università di Pechino sotto la guida del prof. Wang Liwei, senza mai interrompere lo stage. Trascorse tre anni in questo gruppo, risultando lo stagista con la permanenza più lunga al medesimo posto.

Il gruppo era guidato da Yuan Zehuan, con Jiang Yi responsabile dei modelli fondamentali; molti progetti del gruppo erano condotti da stagisti.

Nel 2024, hanno puntato contemporaneamente su due strade: da un lato l'autoregressione, con il lancio ufficiale del progetto VAR per la generazione immagini-da-testo, guidato da Tian Keyu e addestrato su migliaia di GPU; egli dichiarò allora che il suo superiore lo aveva aiutato a 'implorare' molte risorse. Dall'altro lato, il progetto video Goku, avviato ad aprile dopo il rilascio di Sora, seguiva l'approccio della diffusione ed era un progetto collaborativo multipersonale.

Quell'anno, la potenza di calcolo era la risorsa più ricercata in ogni laboratorio di intelligenza artificiale. Secondo stime di istituti di ricerca di mercato, ByteDance acquistò quell'anno circa 230.000 chip Nvidia Hopper (incluso l'H20 esclusivo per il mercato cinese), pari a Tencent, con volume di approvvigionamento secondo solo a Microsoft. Meta scrisse nel paper su Llama 3 che 16.384 H100 furono impiegati per 54 giorni, subendo 419 interruzioni impreviste; Jan Leike, ex capo del team Superalignment di OpenAI, affermò al momento della sua uscita che il team aveva spesso 'lottato per ottenere potenza di calcolo' negli ultimi mesi.

Le GPU sono chip, e i chip sono tutto.

La dichiarazione riporta che, al lancio iniziale di Goku, i due progetti ricevettero un numero pressoché identico di GPU. A giugno, Kuaishou lanciò Kling e tre team interni a ByteDance lavoravano simultaneamente sulla generazione video. La direzione decise di consolidare gli sforzi e le GPU iniziarono a essere assegnate prioritariamente a Goku; anche le nuove GPU noleggiate furono assegnate per prime a tale progetto, e il team infrastrutturale di Seed fu trasferito per supportarne la stabilizzazione dell'addestramento.

Il 24 settembre ByteDance rilasciò i modelli video Doubao PixelDance e Seaweed.

Tuttavia, già ad agosto, Tian Keyu era stato licenziato ed espulso dall'area uffici.

Secondo la comunicazione interna aziendale diffusa il 5 novembre 2024, Tian Keyu, nel periodo da giugno a luglio, 'per insoddisfazione riguardo all'allocazione delle risorse del team, ha danneggiato intenzionalmente i compiti di addestramento dei modelli dei progetti di ricerca mediante scrittura e manomissione di codice, causando perdite di risorse'. Il suo accordo di stage fu risolto e la situazione fu segnalata all'Alleanza Sunshine per l'Integrità, all'Alleanza Aziendale Antifrode e all'università da lui frequentata.

Secondo questa dichiarazione testimoniata da cinque ex colleghi, il sabotaggio durò ancora più a lungo.

A marzo, il primo obiettivo fu LlamaGen, un altro progetto autoregressivo del gruppo, che allora utilizzava meno di 100 GPU. La generazione immagini-da-testo di LlamaGen dipendeva dalle caratteristiche T5 fornite da Tian Keyu, ma non riusciva a convergere bene. Chen Shu pubblicò quel mese su GitLab interno un frammento di codice da lui inviato, che introduceva rumore casuale nei pesi del modello T5, ripristinandone poi la scala numerica originale. Successivamente, l'autore scaricò nuovamente un set di pesi da Hugging Face e il problema scomparve. Allora nessuno sospettava un sabotaggio intenzionale. Qualche settimana dopo, VAR fu pubblicato su arXiv.

Introduzione di rumore nei pesi T5 | Fonte immagine: dichiarazione pubblica

Dopo aprile, l'obiettivo passò a Goku. Con l'infrastruttura sempre più completa, l'addestramento di Goku divenne però sempre più instabile: inizialmente si arrestava una volta ogni uno o due giorni, poi non riusciva neppure a funzionare per due o tre ore. Le perdite aumentavano frequentemente, rendendo quasi impossibili esperimenti significativi.

Secondo la dichiarazione, modificò il codice sorgente di PyTorch sul cluster di addestramento.

Il seme casuale fisso per il campionamento dati fu sostituito con un timestamp in nanosecondi; il clipping del gradiente fu alterato per raddoppiare il gradiente a ogni iterazione, mentre i valori registrati nei log apparivano normali. Nella sua directory erano presenti quattro file chiamati 18, 19, 20 e 21, corrispondenti a probabilità da 1 su 2^18 a 1 su 2^21, inducendo un certo processo a fingere di non appartenere al gruppo durante le comunicazioni del cluster. I file PyTorch installati nel sistema furono sostituiti tramite sudo e le date di modifica ripristinate allo stato originale. Fu inoltre lasciato un backdoor sul drive condiviso, in grado di eseguire come comandi il testo contenuto in una specifica directory.

La formulazione originale della dichiarazione è che tali metodi mascheravano il sabotaggio intenzionale come 'guasti software casuali, anomalie numeriche o problemi infrastrutturali'.

Nei mesi più critici, colleghi di Pechino, Shanghai e Seattle lavorarono a turni continuativi, tenendo riunioni due volte al giorno, mattutine e serali, per i passaggi di consegna. La dichiarazione precisa che Tian Keyu stesso faceva parte del gruppo di troubleshooting e partecipava alle riunioni, modificando poi il proprio codice seguendo le indicazioni emerse dalle indagini dei colleghi. Nessuno immaginava che la persona alla radice del problema fosse presente alle riunioni. I continui fallimenti portarono molti a mettere in dubbio il proprio giudizio tecnico.

La mattina del 30 luglio qualcuno scoprì il seme casuale modificato nell'ambiente Docker di una macchina. Nei log di accesso, oltre al proprietario della macchina, risultava soltanto Tian Keyu. Quando il responsabile gli chiese cosa ci facesse, egli rispose di voler studiare il codice pertinente.

Il giorno successivo, un altro collega trovò quella serie di script numerati nella sua directory personale. Ad agosto intervenne il reparto sicurezza aziendale per gli accertamenti. La dichiarazione afferma che, durante gli interrogatori, egli apparve sempre molto calmo.

Fu quindi licenziato.

Giustizia semplice

Nel podcast, Tian Keyu ha ricostruito l’intera vicenda in una versione diversa.

In questa versione, è un eroe solitario che si oppone al bullismo. Nel 2024, un nuovo «stagista A» si è unito al team: dapprima ha monopolizzato risorse computazionali altrui (ad es. prenotando postazioni), poi ha spento direttamente i programmi degli altri, soprattutto quelli di colleghi introversi. Ha affermato che A avesse privilegi amministrativi. Tutti ne hanno informato il responsabile, ma il problema non è mai stato risolto.

Tian Keyu ha ricordato che una sera lui e un altro collega erano gli ultimi a lasciare l’ufficio. Lui aveva inviato molti task, mentre l’altro non ne aveva inviati alcuno, rimanendo seduto a scorrere il telefono, dicendo che anche se li avesse inviati, A li avrebbe comunque spenti.

Così Tian Keyu prese una decisione: chiese a ChatGPT di scrivere uno script per bloccare manualmente o spegnere i task di addestramento dello stagista A.

«Non ho mai toccato assolutamente gli esperimenti di nessun altro», ha detto nel podcast. Non si è trattato di avvelenamento né di attacco e difesa. La sua motivazione principale era non sopportare di vedere A bullizzare gli altri membri del team.

Ha definito quell’azione «giustizia sommaria», ha chiamato A «il carnefice» e ha aggiunto che, a posteriori, anche lui aveva combattuto la violenza con la violenza. Ha ammesso ai media esteri che si è trattato di un atto da vigilante: «Ho usato il fuoco contro il fuoco».

Tuttavia, questa narrazione, che suona quasi da Robin Hood, non corrisponde all’account contenuto nella dichiarazione ufficiale. Se quest’ultima è vera, la sua azione ha avuto conseguenze ben oltre i soli task di A: a marzo, tra il rumore di fondo, sono stati compromessi i pesi su cui si basava LlamaGen, un altro progetto autoregressivo dello stesso team; dopo aprile, è stato alterato l’ambiente PyTorch condiviso dall’intero cluster di addestramento.

In effetti, la versione di Tian Keyu della storia è evoluta dinamicamente nel tempo: ogni volta che la raccontava, risultava un po’ più rispettabile della precedente.

Quando l’incidente emerse per la prima volta sui social network nell’ottobre 2024, in uno screenshot ampiamente diffuso nei gruppi WeChat, la sua versione era che avesse lasciato ByteDance dopo aver completato il suo articolo, e che un’altra persona avesse sfruttato una falla per modificare il codice, incolpandolo ingiustamente. Fonti interne a ByteDance riferirono allora che lui lo negava ripetutamente pubblicamente e aveva persino denunciato il fatto alle autorità, accusando diffamazione.

Nel podcast del 2026, quando il conduttore gli chiese se avesse incolpato qualcun altro all’epoca, rispose «assolutamente no» e aggiunse: «Non ho mai negato le mie azioni». Riguardo alla denuncia alle autorità, spiegò che la società gli aveva chiesto se sapesse chi avesse pubblicato online, e lui aveva richiesto un’indagine della polizia sul responsabile della pubblicazione, dopo averne confermato la possibilità con l’azienda. Giurando, aggiunse una frase: «Detesto profondamente chi attribuisce ad altri le proprie colpe».

Non accetta il termine «avvelenamento». Alcuni utenti online lo chiamano «Prigioniero Tian», definizione che lui considera tra le più miti. Ciò che trova più inaccettabile è l’accusa di aver «tradito i colleghi e incolpato altri».

Quando ByteDance ha intentato causa, ha chiesto 8 milioni di yuan per danni da violazione, 20.000 yuan per spese ragionevoli e delle scuse pubbliche. Il tribunale di primo grado ha riconosciuto la violazione contrattuale, ordinando a Tian Keyu di risarcire ByteDance con 500.000 yuan e confiscando tutti i salari percepiti durante i tre anni di stage. Secondo lui, tutte le altre richieste — comprese le scuse pubbliche — sono state respinte. I 500.000 yuan corrispondono esattamente alla somma dei suoi stipendi da stagista più le spese legali aziendali, definendola una sentenza «molto equa».

ByteDance ha presentato appello; la sentenza di secondo grado non è ancora stata emessa.

Nel podcast, il conduttore gli ha chiesto se ci fosse qualcuno a cui volesse chiedere scusa. Ha pensato a ByteDance, affermando di provare un profondo senso di colpa verso l’azienda: la tempesta mediatica le ha fatto spendere molte risorse e la causa legale ha comportato costi giuridici.

Città

La dichiarazione riferisce che, durante la revisione, alcuni membri del team trovarono strano che, in quei mesi, Tian Keyu mantenesse un insieme di codice offensivo, modificandolo continuamente per tenere il passo con i progressi dei colleghi nella risoluzione dei problemi, pur gestendo contemporaneamente un progetto di addestramento su oltre mille GPU — riuscendo comunque a riportare regolarmente i progressi nelle riunioni settimanali.

Questa dichiarazione ha fornito per la prima volta una risposta a tale quesito.

Nel 2024, Tian Keyu era responsabile dell’estensione di VAR alla generazione testo-immagine. In quei mesi, ha distribuito un modello dimostrativo su Discord interno, disponibile quotidianamente per i test del team; il responsabile del progetto lo aveva provato personalmente più volte. A ogni aggiornamento settimanale, riferiva puntualmente i nuovi progressi nell’addestramento.

La dichiarazione precisa che, durante la revisione successiva al licenziamento di Tian Keyu, il team scoprì che il modello distribuito sulla rete interna per i test era in realtà il modello open source PixArt.

La pipeline di inferenza era impacchettata in un file binario consegnato ai colleghi ingegneri per la distribuzione — questi ultimi non potevano vedere la logica interna. Qualsiasi prompt inserisse l’utente nell’interfaccia, il backend vi anteponva automaticamente la parola «Città».

La dichiarazione sosteneva che ciò mirava a impedire a chiunque di usare lo stesso prompt per confrontarlo con il modello open source e scoprire che i risultati erano troppo simili.

In precedenza i tester si erano chiesti perché le immagini generate mostrassero sempre silhouette di edifici urbani fluttuanti nello sfondo.

La dichiarazione precisava che il modello effettivamente addestrato presentava gravi problemi nello stato di addestramento e nella funzione di perdita, risultando ben al di sotto dei risultati già dimostrati. Il team ha dovuto ricominciare da zero, impiegando mesi per la ricostruzione prima di produrre l’ultima versione, Infinity.

Primo autore

Va riconosciuto che VAR è un articolo eccezionalmente straordinario.

Prima di allora, l’approccio autoregressivo nella generazione di immagini era stato fortemente soppiantato dai modelli diffusivi. L’autoregressione tradizionale comprimeva immagini bidimensionali in sequenze unidimensionali di token, prevedendole una alla volta — risultando lenta e inferiore.

VAR ha infranto questa maledizione proponendo la Prevista della Scala Successiva, trasformando il processo generativo in un’emergenza multilivello, dai bozzetti grezzi ai dettagli fini. Sul benchmark ImageNet, ha ridotto direttamente la metrica FID da 18,65 a 1,73, con una velocità di inferenza aumentata quasi 20 volte, offrendo per la prima volta un barlume di speranza che il dominio visivo potesse seguire leggi di scala analoghe a quelle dei grandi modelli linguistici.

Prevista della Scala Successiva | Fonte immagine: schema ufficiale VAR

Alla fine del 2024, VAR ha vinto il premio per il miglior articolo alla conferenza NeurIPS 2024. In risposta ai dubbi esterni sul primo autore, NeurIPS ha chiarito che la valutazione del premio considera esclusivamente il valore scientifico dell’articolo, non gli autori individualmente.

I cinque autori dell’articolo, nell’ordine, sono Keyu Tian, Yi Jiang, Zehuan Yuan, Bingyue Peng e Liwei Wang.

Prima pagina dell’articolo VAR | Fonte immagine: arXiv

Sebbene il secondo autore dell’articolo, Yi Jiang, abbia scritto sul proprio sito personale: «Ho guidato lo sviluppo di VAR dal concetto iniziale all’implementazione»;

Sebbene il codice open source di VAR rimanga ospitato sull’account open source di ByteDance FoundationVision;

Sebbene, dopo la partenza di Keyu Tian, il team di ByteDance abbia iterato su questa base producendo Infinity e InfinityStar, ottenendo consecutivamente accettazioni orali di livello top a CVPR e NeurIPS;

Ma nella logica altamente standardizzata delle transazioni venture capital, ogni rumore di fondo complesso viene automaticamente filtrato. Il quadro cognitivo del capitale è semplice e grezzo: il nome di Keyu Tian appare per primo, quindi è il primo autore di questo miglior articolo.

Nel settore dell’IA, dove contano enormemente prestigio e pedigree, «primo autore del miglior articolo NeurIPS» è il passaporto più difficile da ottenere. Il peso di un singolo nome in copertina basta a oscurare tutto ciò che una persona ha fatto al di fuori di esso.

Si potrebbe addirittura dire che lo scandalo che ha scosso il settore si è trasformato, in questa frenesia valutativa, in un asset commerciale unico.

Durante il podcast, il conduttore gli chiese apertamente se la controversia con ByteDance avesse oggettivamente accresciuto la sua notorietà nel settore.

Keyu Tian non ha esitato: «Realisticamente, sì. Si riceve un’attenzione particolarmente elevata e, unita al riconoscimento del miglior articolo, è come un doppio bonus.»

200 milioni di dollari

Nei mesi successivi al licenziamento, lo descrisse come «una notte senza fine». Una grande azienda di modelli gli aveva offerto un posto, poi ritirato.

Tuttavia, la logica dei fondi di venture capital non è mai stata identica a quella dei dipartimenti HR delle grandi tech.

All’inizio del 2025, aveva incontrato pochissimi investitori. Il primo a finanziarlo fu Meng Xing, partner di 5Y Capital. Meng Xing era stato cofondatore e COO dell’unità di guida autonoma di Didi e in precedenza aveva gestito investimenti in hard-tech presso Shunwei Capital, entrando in 5Y Capital soltanto nel settembre 2024. Meng Xing lo presentò in seguito al fondatore e partner di 5Y Capital Liu Qin, il quale osservò che aveva una certa determinazione.

C’era anche un fondo che gli piaceva molto, che, nell’ultima riunione online, lo tempestò di domande sul caso ByteDance per poi non investire.

A febbraio 2026, fu costituita in silenzio la Beijing Blue Carbon Network Technology Co., Ltd., con capitale sociale di 100.000 RMB, Tian Keyu detentore del 60% e altri cinque azionisti ciascuno con l’8%; alcuni erano suoi ex compagni di corso alla Beihang University. A maggio fu creata un’altra società nazionale interamente controllata da un’entità offshore, con capitale sociale di 1,9 milioni di dollari.

Entro ottobre, questa startup — che non aveva ancora rivelato neppure una demo pubblica né un nome ufficiale — avrebbe raccolto quasi 30 milioni di dollari, con una valutazione post-finanziamento di 200 milioni di dollari. L’investitore principale fu 5Y Capital, con la partecipazione di IDG.

Il settore dell’azienda coincide anche con quello in cui, negli ultimi dodici mesi, si è concentrata la frenesia più costosa dell’intero ecosistema VC: i world model.

I world model sono diventati l’ultima speranza per tutti i fondi che cercano di andare oltre la narrazione tradizionale degli LLM. La World Labs di Fei-Fei Li vide la propria valutazione salire rapidamente; a settembre di quest’anno AMD annunciò l’acquisizione totale con azioni per 8,2 miliardi di dollari. AMI Labs di Yann LeCun raccolse 1,03 miliardi di dollari in seed funding. Bai Zongyi di Yaotu Capital scherzò al Zhongguancun Forum: «Non appena menzioni i world model, la valutazione parte da centinaia di milioni di dollari».

Anche Yuan Zehuan, autore corrispondente di VAR, lasciò ByteDance per fondare una società specializzata in world model; e alla Douyin Wonderful Night dell’11 ottobre, il world model sviluppato internamente da ByteDance fece una comparsa di grande impatto, con Zhang Yiming personalmente responsabile del progetto.

World model di ByteDance svelato | Fonte immagine: QbitAI

Meng Xing ha parlato all’Università di Zhejiang a settembre di quest’anno dei propri criteri per valutare gli imprenditori. Apprezza una passione che lasci «tracce verificabili» prima dell’avvio dell’impresa e stima anche cognizioni e giudizi «confermati dai comportamenti». Questa volta però il risultato della verifica comportamentale è chiaramente riportato in una sentenza civile, eppure questo pesante debito morale non è stato considerato nel term sheet da 200 milioni di dollari.

Per i VC che puntano a rendimenti centuplicati, i difetti morali sono semplicemente rischi estremi non quantificabili, mentre il premio di un «Best Paper» è denaro reale, monetizzabile direttamente nei round di finanziamento successivi.

La Silicon Valley ha già precedenti. Levandowski, ex ingegnere di Waymo, fu condannato a 18 mesi nel 2020 per aver rubato segreti commerciali di Google, ottenne la grazia a gennaio 2021 e, oltre un anno dopo, la sua nuova azienda raccolse fondi guidati da Slow Ventures.

L’opinione pubblica è anch’essa divisa.

Due anni fa, quando vinse il premio, alcuni commenti online sostenevano che l’eccellenza non può essere un salvacondotto per illeciti, altri ribattevano che non si trattava del suo unico lavoro. Questa volta, con la notizia del finanziamento, una risposta su Zhihu con 1.507 like lo definì «un genio nato per i tempi caotici». Trattare la violazione delle regole come prova di genialità, e ottenere tanti consensi, è essa stessa parte di questi tempi caotici. Un’altra risposta scriveva: «Una persona molto capace ha commesso un atto gravemente immorale, pagando un prezzo non così elevato, e ha continuato ad andare avanti».

Torniamo quindi all’affermazione iniziale: il fatto che Tian Keyu abbia potuto raccogliere questi fondi è la tragedia di questa epoca.

La sua metà di responsabilità sta nel fatto che, in oltre due anni, ha imparato a raccontare una storia sempre più gradevole, ma non ha mai risposto direttamente a cosa fosse realmente accaduto in quei mesi. Quando gli è stato chiesto a chi volesse chiedere scusa, ha pensato all’azienda. Lo scandalo è diventato il suo scudo.

La metà degli investitori è ancora più sconfortante. Nella frenesia valutativa intorno ai world model, l’etichetta di primo autore di un «Best Paper» è più facilmente quotabile di una comunicazione interna o di una sentenza. Le valutazioni dei ricercatori continuano a salire, il capitale teme di perdere il prossimo genio, afferma che investire significa scommettere sulle persone, ma questa volta il precedente penale di questa persona non ha influito sul suo ritorno al tavolo.

Leader

La nuova azienda di Tian Keyu prevede di espandere il team a venti persone entro la fine di quest’anno.

In un podcast ha descritto la sua filosofia manageriale: il pre-addestramento di modelli all'avanguardia non richiede effettivamente molte persone. Ciò che conta di più è unire la saggezza collettiva e creare un terreno tecnico in cui ognuno possa esprimere liberamente le proprie capacità.

Due anni fa era lo stagista con più anzianità nel suo gruppo. Secondo un avviso interno di ByteDance, insoddisfatto dell’allocazione delle risorse, aveva sabotato i compiti di addestramento di un collega; due anni dopo, con quasi 30 milioni di dollari in mano, è diventato la persona numero uno della sua azienda a decidere chi ottiene le GPU e a chi viene interrotta l’elaborazione.

Alla fine del podcast, il conduttore gli ha posto una domanda carica di fatalità:

«Se un giorno, nella tua azienda, comparisse un giovane come Tian Keyu del 2024, cosa faresti?»

Tian Keyu ha risposto che, da leader, rifletterebbe su come gestire il conflitto e intervenirebbe persino prima che si verifichi, per soffocarlo sul nascere.

«Certo, sia come individuo che come fondatore, bisogna comunque affrontare ogni cosa in modo più maturo.»

Solo che probabilmente ha dimenticato che, nell’estate 2024, in quell’area dell’ufficio di Pechino, c’era un gruppo di ingegneri in turno notturno e, a ogni riunione mattutina di cambio turno, nessuno di loro aveva mai pensato di guardare il collega seduto accanto come se fosse un ladro.

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