迈克·施罗普费尔

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美国商人

✨ AI贡献：他作为Facebook早期核心工程师与首位CTO，领导开发了开源大数据处理框架Apache Cassandra，为AI时代的海量数据存储与处理奠定了基础。来源：Wikidata，公开资料

商业人士企业家软件工程师

理学硕士

斯坦福大学

1999 - 1999

员工

Mozilla Corporation

员工

Facebook

学生

Spanish River Community High School

🏆 成就

从科技巨头CTO到气候科技投资者的重大转型

迈克·施罗普费尔在2021年决定辞去Meta首席技术官一职，将全部精力投入到应对气候变化这一长期挑战中。这一决定源于他在疫情期间的反思：人类善于应对急性危机，却拙于处理像气候变化这样的“慢动作灾难”。他意识到，利用自己的技术专长和财务资源，可以加速关键研究，帮助社会开发必要的理解和工具来应对不断升级的危险。

职业转型气候变化使命感长期主义

从数字巨头到气候科技：施罗普费尔的转型洞见

迈克·施罗普费尔认为，在Meta（前Facebook）扩展基础设施的经验可以直接应用于气候科技领域。他在Meta期间领导建设了超过1000万平方英尺的清洁能源数据中心，证明了大规模硬件部署和系统集成的能力。这种将软件公司的敏捷性与大规模硬件工程相结合的经验，正是解决气候问题所需的核心能力——需要快速迭代、大规模部署和成本优化。

职业转型气候科技规模化经验基础设施

持续学习是科技领域长寿的秘诀

施罗普费尔强调，计算机科学教育最重要的价值是教会人们如何学习。科技领域变化迅速，不可能学会一项技能就应用30年。想要在这个领域保持长期竞争力，必须不断学习新的语言、框架和技术。他本人从初创公司到Meta再到气候科技投资的职业生涯，正是这一理念的实践——始终保持着高频实验和快速获取数据的学习心态。

终身学习职业发展科技行业适应能力

🚀 项目

识别突破性技术的三个核心问题

施罗普费尔在评估早期技术时使用三个关键问题：1）这项技术是否有可能带来数量级的改进（10倍以上）？2）它是否解决了根本性的瓶颈问题？3）是否有清晰的路径从实验室走向规模化应用？这套框架帮助他在AI、虚拟现实等领域的早期阶段识别出变革潜力，现在也应用于气候科技投资决策。

技术评估投资框架创新识别决策方法

高频实验与快速获取数据的执行哲学

施罗普费尔推崇“高频实验”的工作方法，始终问“获取数据的最快方式是什么”。无论是在初创公司、Meta还是现在的投资工作中，他都强调通过快速、小规模的实验来验证假设，而不是等待完美方案。他认为这是科技公司能够快速迭代和规模化成功的关键，也是“生活的秘诀”之一。

执行方法实验驱动快速迭代数据决策

💬 名言

“技术很重要，但人更重要”

在总结领导Meta工程团队和现在与创始人合作的经验时，施罗普费尔强调：“技术很重要——但人更重要。”他认为，无论技术多么先进，最终的成功取决于团队的能力、协作和执行力。这一观点反映了他从纯粹的技术专家向领导者和投资者的演变，认识到人力资本在创新和规模化中的核心作用。

领导力团队建设人才观管理哲学

📝 简介

在压力下为Facebook构建可扩展的骨干网络

施罗普费尔于2008年加入Facebook，并领导其工程团队超过十年。他主导开发了支撑公司服务全球数十亿用户的基础设施、技术和团队。一个关键转折点是2009年，Facebook开始自建数据中心。在十余年间，他领导扩展了1000万平方英尺的清洁能源数据中心，将Meta从一家软件公司转变为拥有庞大物理基础设施的科技巨头，这为他后来投资气候科技提供了宝贵的规模化经验。

领导力基础设施规模化 Meta成长史

面对基督城枪击案直播的技术与情感挑战

2019年，在讨论Facebook如何利用AI技术清除平台上的有害内容时，施罗普费尔谈到了基督城枪击案。枪手在清真寺杀害51人并在Facebook上直播，公司花了大约一个小时才删除视频，但血腥画面已在社交媒体上传播。谈及此事时，施罗普费尔情绪激动，几乎落泪，这凸显了科技高管在应对平台内容治理这一复杂、艰巨且充满情感挑战的任务时所承受的压力。

内容审核人工智能平台责任情感挑战

从IBM PC启蒙到斯坦福CS的科技之路

施罗普费尔在佛罗里达州博卡拉顿长大，那里是IBM PC的诞生地。学校职业日总有人来谈论计算机，邻居的父亲在IBM工作，因此他通过PC Junior和电子游戏很早就接触了电脑。后来在斯坦福大学学习工程时，他上了一门计算机科学入门课，并迷上了构建事物的速度。他认为CS教会人如何学习，因为领域发展太快，必须不断学习新语言和框架才能保持长久。

早年经历教育背景兴趣起源斯坦福大学