刘威杨：从SphereFace到无限模型，港教授的AI换道豪赌

2026年10月26日，深圳超球面科技宣布完成数亿元人民币天使轮融资，投资方为君联资本、中科创星、华山资本、商汤国香。这家公司成立才两个月，注册地深圳前海，注册资本117万出头，法定代表人就是创始人刘威杨本人。两个月、一件产品没有，资本给了数亿，四家风格完全不同的机构同时进场。时间差更微妙：8月5日注册，9月28日股东名单就出现这几家，10月26日才对外披露——机构买的不是产品，是这个人。履历：2016年前后他在佐治亚理工拿下计算机科学博士，只用了三年，毕业时论文引用量就破一万；随后又去剑桥拿下机器学习博士学位。七年两个博士。顶会顶刊论文八十余篇、一作二十余篇，谷歌学术引用超一万四。

工业界在谷歌大脑（现DeepMind）、NVIDIA做过研究，在马克斯·普朗克研究所做过博士后，导师是机器学习奠基人之一伯恩哈德·舍尔科普夫；还在计算机视觉泰斗迈克尔·布莱克创办的MeshCapade担任大模型训练科学顾问——该公司今年初刚被Epic Games收购。所以别给他包装成白手起家，那不客观。真正让资本买单的，是他十年没断过的那条技术线。2016年的SphereFace把人脸特征向量归一化到单位超球面上，用角度间隔替代欧氏距离做分类，这后来演化成CosFace、ArcFace的底层范式，至今仍是大量商用识别系统的地基。MetaMath数据集被Meta的Llama 3采用。

OFT正交微调用正交变换约束权重更新方向——只旋转不拉伸，参数谱不被意外放大压缩，微调常见的语义漂移和训练发散因此被按住，上限高于主流LoRA。这条线如今结出四个果子：POET-X被ICML 2026收录为Oral，单张H100就能预训练Llama-8B级别模型而无需模型并行（同样设置下AdamW直接显存溢出）；OrthoMerge在正交群流形上合并微调模型，专治灾难性遗忘；Orbit号称全球首个万亿参数单节点强化学习后训练框架，8张B200就能稳定跑1T至1.6T参数模型的端到端RL。

但得泼点冷水：前三项有论文、有代码、有仓库，谁都能复现；Orbit目前更多还是团队自述，第三方大规模复现并不多。10月17日GOSIM深圳站上他第一次公开讲这套方法——到今天为止，他还没完整交付过一次可验证的大规模成果。超球面主打的新范式叫Infinite Models（无限模型组合）。主流是"无限参数"路线：把参数堆大，OpenAI、Anthropic都走这条，但算力成本指数级上升、边际收益递减。超球面要再叠一层：养出专业化专家模型，靠路由与聚合组合起来，系统能力超过任何单一模型。理念源头是Minsky《心智社会》：智能的力量源于多样性，而非任何单一完美的原则。方向不是他们发明的。

2026年6月Sakana AI发布Fugu模型，多项基准超过单一顶尖模型；7月英伟达把Nemotron接入Fugu，官方原话是"最强大的AI不会来自任何单一模型，而来自多模型协同"。差别在于：Sakana解决怎么调度别人家的模型，超球面还想解决怎么更便宜地自己生出专家模型——前者握住编排层，后者想同时握住生产层，更难，走通了也更值钱。最扎手的是商业模式：训练框架这一层不按token计费也不按月订阅，Adam是谷歌的、Muon是Keller Jordan提的，常规生意模型套不上去。出口无非卖训练服务、卖工具链，或者被更大的模型公司收购。

刘威杨自己也清醒，他区分过"可靠同事型"和"顶尖科学家型"LLM，说后者商业价值难确定、但故事性更强——这话放在今天的资本环境里，几乎是标准话术模板。投中嘉川数据显示，今年新成立并获投的AI产业链企业182家，其中高校教职或研究员创办33家、成果转化或师生创业16家，合计约27%。每四家新公司就有一家出自学者之手，一级市场正在为"方法论的连续性"付钱。但反过来也提醒一句：学术声誉能换来第一笔钱，换不来第二笔，第二笔只看交付。一句话定性：这是一家用商业化极软的方式，承载方法论极硬的公司。资本买的是"换道权"——行业已经见过DeepSeek换道一次的价值，所以愿意在两个月大的公司身上下注。

但彩票不等于中奖。真正的分水岭是：什么时候能拿出一件被第三方复现、被客户付费的东西。

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