科学家有了钱以后,真是挺吓人的——D.E.Shaw的牛逼人生

科学家有了钱以后,真是挺吓人的——D.E.Shaw的牛逼人生

来源 | 知乎

作者 | Zheng Sullivan

黑科技,还是要提 D.E.Shaw Research 这个奇异的存在。

要讲这个黑科技,我们可能要扯远一点,先讲讲 D.E. Shaw 这个人是怎么学术赚钱通吃,成为彻底的人赢的

D.E.Shaw 是个学霸,是 PhD 们的偶像:斯坦福大学计算机专业的博士, 30 岁不到就进入哥伦比亚大学做教授,专门研究超大规模并行计算。这已经是优秀的学术人生了。

但是 Shaw 觉得无聊。哥伦比亚大学地处纽约,遍地暴发的对冲基金男各种花天酒地,游嬉于各种 model 之间,作为一个同样聪明的教授,却只能坐在冷板凳上写计算机 model。虽然在科学家眼里,后者甚至还要更性感一些,但是时间长了也……扯远了,总之,Shaw 不干了。

于是他 1986 年放弃了钻牛角尖的教授生涯,进入华尔街着名投行摩根斯坦利做 quant trading(可以通俗地理解为用计算机自动炒股、债和外汇)。果然, 呆博士不是搞政治斗争的料子,在摩根斯坦利这种钱多是非多、政治斗争和技术斗争同样激烈的地方,仅仅 2 年之后他就在政治斗争中失败,被迫离开摩根斯坦利(欢迎 quant trading 方面的达人来八卦补全这一段故事)。但是这厮本来就不是池中物,同年,他就开办了自己的对冲基金 D.E. Shaw & Co. LP.,专注 quant trading,利用高速计算机网络和市场瞬间的有效性缺陷来进行高频统计套利。

和今天高频交易人满为患的情况不同:当时计算机很破,内存上兆的就是中型服务器了,计算机语言和组件也比较晦涩,不像今天这么普及和丰富,不会冒出来个 12 岁少年就能写一个网站编一个游戏,然后对着 80 后的老头子们说你们不行之类的。因此,能掌握高速网络编程和大型并行计算的人,除了能算弹道和模拟核爆之外,还能成为第一批做高频交易的人,干的事情基本就是无风险套利——利用市场无效性,剪市场的羊毛,赚钱的速度仅仅取决于你能剪多快。

作为专门研究超大规模并行计算的顶级专家的 Shaw,率先杀入高频交易,完全是流氓会武术,谁也挡不住,剪羊毛速度世界一流,很快人生进入了新的高峰。到 2015 年,他的个人净值已经 41 亿美元(David Shaw - Forbes),杀入全球财富榜前 500.

说了这么多,怎么还没有谈到计算化学?你别走,我现在就要说这事了。

David Shaw 大叔 40 出头财务自由,依照常人的想法,自然可以不再写 model,而一头扎进纽约的花天酒地,去约会真的 model 了。但是,正如网络上着名的牛顿生平文章《牛逼顿》所说:

出乎世俗想象的是,科学其实远比任何娘们儿都风骚,玩科学比玩女人爽得多,得到一个成果所获得的高潮强烈而持久,不仅有快感,更有巨大的自我认同感,远胜于那几秒寒颤之后无边的空虚与落寞。所以陈景润其实是沉溺于美色不能自拔,身体弱架不住高潮过度被爽死了。

Geek 的基因在身体深处摇撼 Shaw 大爷功成名就之后的空虚神经。他一个回马枪杀回了科学世界,脱下西装,露出了 Geek 的本色:

和屌丝 geek Sheldon 不一样,这是一个破坏力惊人的土豪 geek。Shaw 现在再也不用跪舔 NIH,NSF 的官员,去讨一点可怜的科研经费了。他想干什么就干什么;他觉得什么是前沿什么就是前沿。他拿出大规模并行计算的大砍刀,想找一个最需要计算但现今最不给力的领域一刀砍下去。

这里有个背景:计算化学发展了很多年,都处在有点尴尬的位置,说得直白点——计算机还太弱,计算化学用于实际问题中算不准,精度还不如做实验。因此,无论在化学还是生物领域,做计算化学的不管是教授还是 PhD,要么选择和实验的组合作,活在鄙视链的下游,要么躲到角落里小富即安地画圈圈。

因此,Shaw 的大砍刀就落到了萎靡的计算化学上:他想制造一台专门用于做计算化学的超级计算机,比现有的超级计算机强大几千倍几万倍。

很多人可能要问,现在超级计算机动辄就是几十万个 cpu 核心什么的,运算能力很强大啊,为什么还要造计算化学的超级计算机呢?

答案是,一般的计算机是很聪明,但是不适合干计算化学这行。学术一点说,是 general purpose computing 不能高效地来做分子动力学模拟。

打个比方,现在的电脑就仿佛是个全能的机器人,你可以让他去割麦子,做饭,踢球等等。让他去干很多事情,他什么都能干,干得也比人快,确实也很聪明。这就是所谓的通用计算机(general purpose computing):一个机器,写不同的软件,实现各种功能。

但是在割麦子这件事情上,这个全能机器人的速度很难超越专业的大型联合收割机。因为大型联合收割机虽然笨,但是完全为割麦子而生,因此硬件上量身定制,极度优化。这就是所谓的特种计算机(special purpose computing):专业定制机器,软件也是专门定制的,只实现一个功能,但是凶残而高效。

Shaw 就是要造一台计算化学中的“大型联合收割机”。这台收割机,叫做 Anton。

它很贵很贵,但这正是 Shaw 的优势,反正他不泡妞不包二奶,钱花不完。况且,科研人员其实很便宜。

这里有一个好笑又辛酸的事情:和大众的认识恰好相反,在美国,纯理科博士毕业之后大多数都找不到工作,虽然智商大都不低,但是如果想坚持科研,做博士后的薪水只能勉强维持生活。

而 David Shaw 横空出世,成为了纽约的孟尝君。他招了一群找不到工作的博士——这些人在经济上可以说是纯粹的屌丝——开出了 10 万美元一年的工资。

10 万美元一年是什么概念呢?这就是投资银行 21、2 岁小分析员的入门工资 + 奖金,在华尔街上就是底层,外面穿着西装,里面穿的可是开裆裤。但是对于这帮年届三十的科学屌丝来说,这是他们能找到研究岗位工资的 2-3 倍,是个做梦都想不到的包养价。

于是一时间最顶尖的计算化学、生物物理、电子工程博士趋之若鹜,求 David Shaw 包养。

从 2004 年前后开始(请知情人指正),Shaw 成立的 DE Shaw Research(DESRES)开始正式运营。在 David Shaw 的精心包养下,30 多个失业的博士屌丝们什么也没干,在优雅的环境里,足足读了一年半的论文,搞出了 Anton 的草图。之后,更多的屌丝加入,全身心专注于 Anton 的研发。

2007 年,比预期还早了快一年,来自五湖四海的屌丝和 geek 们发布了 Anton 的第一代。计算化学的最大黑科技诞生了:它比一般的超级计算机快约 10,000 倍。比最好的超算也快 1,000 倍。

对的。变态的 10,000 倍,四个零,四个数量级。

10000 倍是什么意思呢?计算化学里面,模拟分子运动轨迹的持续时间的长短是非常重要的。用模拟网球比赛来做类比:以前“超级计算机”算了一个月,我们只能模拟出击球的 1 秒钟的瞬间,而现在 Anton 出世,我们同样花一个月,就可以模拟整场球赛中网球的轨迹了。

这是前所未有的超算能力,变态的“大型联合收割机”,等于开了上帝视角啊亲。

从 2007 年起,D.E. Shaw 的团队声名鹊起,用这个收割机每年在国际顶尖的学术杂志《自然》和《科学》上灌水,学术声誉不可阻挡。Anton 在手,高枕无忧,仿佛别人在地面用卷尺画地图,他们在天上航拍做地图。现在他们又出了 Anton2,继续吊打“过去 8 年中取得了长足发展的”超级计算机。

也许纯学术派对这种硬拼计算能力的方法表示不屑,但 D.E. Shaw 和他包养的 geek 们正用变态的 Anton 计算机把分子动力学模拟大跨步地推向实用。

有钱就是任性。

希望有更多的科学家出现,也希望有更多类似D.E.Shaw这样的土豪科学家用黑科技摧枯拉朽地带动科学前进。

时间: 2024-10-11 05:06:31

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