IPD Q&A
导言
- IPD 流程在 AI 里过于厚重和低效，所以华为AI产品线的IPD流程已经进化了：工作内容和方向已经支持灵活的随时变化了，但是需求只落小范围的，确定的，快做完的东西，来应付人力分配说明流程。
- IPD流程貌似更强调流程，弱化个人影响。甚至还有三个臭皮匠顶个诸葛亮的说法。在AI研究领域或者其他领域这方法对吗？公司应该花大价钱招一个强人，还是招多个能力稍差的人
- IPD关于培养人才梯队还有独特的观点：高手的能力是可以被拆解复制的，被下面的人继承。但是这一方面涉及到老师愿不愿意教、会不会教；也涉及到学生愿不愿意学，学得会吗？就好像清华毕业生也不是能量产一班的清华高考生。
为什么 IPD 思想在 AI 研究里会失效
在 AI 研究（尤其是前沿研究）领域：
“多个一般人”很难顶得上“一个强人”。
在工程化、规模化、长期交付领域：
“多个中等水平的人”往往比“一个强人”更可靠。
所以：
“三个臭皮匠顶个诸葛亮”在 AI 前沿研究里，大多数情况下是不成立的。
IPD 的隐含前提是三点：
- 问题可分解
- 路径大致已知
- 个人差异可以被流程吸收
这三点，在 AI 前沿研究里往往不成立。
1. AI 研究关键不是“执行”，而是“判断”
在很多 AI 突破里，决定成败的不是：
- 实验跑得够不够多
- 文档写得全不全
而是：
- 这个方向值不值得做？
- reward / loss 这样设计对不对？
- 这是不是一条死路？
👉 这种判断能力，极度集中在少数人身上。
流程无法替代判断。
2. 强人的“非线性产出”
AI 研究领域的人才分布，不是线性的。
更像这样：
- 普通研究员：1x
- 好研究员：5x
- 顶级研究员：50x–100x+
一个真正强的人，往往能做到：
- 少做 90% 的无效实验
- 直接跳过错误方向
- 把“隐性假设”显性化
这不是三个中等人“平均一下”能得到的。
3. 流程对探索型工作的副作用
在研究早期：
- 失败是常态
- 方向随时要推翻
而 IPD / 重流程的系统：
- 天然惩罚失败
- 鼓励“看起来合理”的方案
- 压制“直觉型跳跃”
结果是：
流程成功，研究失败。
只招强人的风险
- 不可复制
- 组织脆弱
- 个人偏见被无限放大
- 规模化能力差
所以最优解从来不是极端。
“强人 + 小团队 + 弱流程”
更真实、在顶级 AI 组织结构是这样的：
- 1 个非常强的 TL / PI / Chief Scientist
- 3–7 个 solid（不一定顶级）的研究员 / 工程师
- 流程只做三件事：
- 记录决策
- 暴露分歧
- 防止明显错误
注意：
流程是护栏，不是方向盘。
什么时候“三个臭皮匠”是对的？
下面这些场景里，这句话是成立的：
工程交付
- 推理框架
- 系统稳定性
- 成本优化
已知方向的扩展
- scaling 已被验证
- 架构成熟
- 指标明确
容错率极低的系统
- 金融
- 通信
- 医疗设备
在这些领域：
- 去个性化
- 去英雄主义
- 强流程
是正确选择。
探索阶段：放大个体差异
收敛阶段：压平个体差异
IPD 本质上是一个“收敛工具”，
而不是“探索工具”。
“公司决策”的角度
0 → 1（研究 / 原型）
- 花大价钱招强人
- 给自由度
- 少 KPI
1 → 10（工程化 / 产品化）
- 扩充中等水平人才
- 引入 IPD / 流程
10 → 100（规模化交付）
- 去英雄化
- 强流程
很多公司失败的原因不是
- 请不起强人
而是： - 请了强人，却用 IPD 把他“流程化”了
这比没请还糟。
个人能力成长 in IPD
IPD公司的技术发展
我在IPD 很重的公司，我很看重个人的能力成长，但是繁琐的IPD流程和会议在我看来意义很小。同时华为公司关心的技术是确定的，和一线AI公司字节关心的也有区别。让我怀疑我到底在学习研究关键的技术问题吗？
不做先驱，做落地者
“工程化 AI”
华为更关心的是：
- 确定性可落地的 AI
- 成本、稳定性、可控性
- 与既有产品线强耦合
- 多年规划可预测
“探索型 AI”
字节 / 一线 AI 公司更关心的是：
- 模型能力边界
- scaling / 架构 / 数据飞轮
- RL / alignment / emergent behavior
- 能不能比别人早半年知道答案
能力成长
在 IPD 很重、技术方向高度确定 的组织里（你点名的华为正是典型）：
顶级工程型专家
你一定能学到（执行型能力）：
- 大规模工程协同
- 深耕系统工程：实现系统可靠性
- 复杂约束下的实现能力：在多约束条件下交付，做不可替代的复杂交付
- 在组织内长期发展
前沿 AI 研究 / 核心算法人才
但你很可能学不到/很难学到（技术判断力）：
- 判断力 > 执行力：前沿 AI 研究中最稀缺的判断能力，“什么问题值得研究”的能力
- 探索不确定性：高度不确定性下做技术决策的能力
- 对方向负责
这不是你个人的问题，而是组织设计决定的结果。
IPD会议的意义
IPD 会议的目标不是“发现真理”，而是“降低组织风险”。
所以你会发现：
- 真正有技术价值的问题 → 不适合在会上说
- 会上讨论的 → 往往是“已知安全区间内的问题”
当你追求的是个人技术成长时，这种会议自然显得“空”。