騰訊大調整

昨天騰訊發布了一項重要人事任命，姚順雨出任「CEO/總裁辦公室」首席 AI 科學家，直接向騰訊總裁劉熾平匯報。

光聽這個頭銜，你可能覺得這個叫姚順雨的人一定非常資深了。

可如果我告訴你，他去年才博士畢業，今年剛剛 27 歲，你會不會覺得很驚訝？

他的同齡人可能剛進入鵝廠工作沒幾年，還在基層摸爬滾打，而他已經和馬化騰、張小龍、劉熾平這個層級的人一起共事了。

還覺得 AI 不是生產力革命么？

但凡不是一個歷史級的機會，不可能出現這種超出常規速度和認知的倒掛情況。

再說下姚順雨的另一個身份，前 OpenAI 研究院，早期 Agent 產品組核心成員，深度參與了 Operator 和 Deep Research 項目研發。

沒錯，就是那個搞出震驚世界的 ChatGPT 的 OpenAI。

當然，這種人一定是開掛的，他當年不僅以 704 分進入清華，而且還是清華姚班聯席會主席，同時還聯合創辦了清華說唱社。2024 年從普林斯頓大學博士畢業，直接就進了 OpenAI。

他在學術上的能力也是全業界認可的，推動了 LLM（大語言模型）從「對話系統」向「任務執行系統」的轉變。

也就是說，我們現在用的這些 AI 產品越來越強，離不開他對業界的貢獻。

27 歲，98 年出生，已經是世界級人物了，真是別人家孩子。

這次，騰訊在內部做了一次大調整，整合了集團內的 AI 部門和資源，新成立 AI Infra 部、AI Data 部、數據計算平臺部。

其中，姚順雨兼任 AI Infra 部和大語言模型部負責人，向技術工程事業群總裁盧山匯報。

先不說人家收入怎么樣，剛進入職場沒兩年就獲得了別人需要一二十年才能取得的地位，屬于典型的開局即巔峰。

之前還有傳言，說騰訊花過億重金挖姚順雨加盟，但后來也進行了辟謠，結果昨天就官宣了。

不知道你們發現沒，在這一輪 AI 機會爭奪戰中，騰訊并沒有像字節和阿里一樣那么激進。

字節有豆包、即夢 AI、火山引擎，阿里有千問、夸克、靈光、螞蟻阿福以及阿里云。

而騰訊，似乎只有一個元寶。

包括全廠希望的微信，在過去一年多時間里也只上線了 AI 搜索。

那么，騰訊在 AI 上到底是怎么想的呢？

我覺得，騰訊的 AI 殺手锏一定是在微信上，而且微信是最有機會和潛力成為國民 AI 產品的那一個。

騰訊總裁劉熾平曾經公開說過，「微信最終會推出 Agent。但現在，AI 市場仍然非常早期」。

其實，騰訊和微信根本不需要急于去在 AI 領域爭奪什么，又或者怕被別人競爭。

對于微信來說，從來不存在防守這一說，他們更不需要去進攻誰，他們只需要做好自己的事。

后發優勢一直被微信在重演，微信支付和視頻號就是典型的例子。

微信要找的，是那個「平衡點」。

作為一款承載國民用戶的產品，任何一個動作都得考慮基本盤，而不是為了創新或者炫技。

一方面是 AI 技術的成熟度，一方面是用戶認知和習慣到位，還有就是需求的命中率和場景成熟度。

當這些因素達到綜合平衡態時，我們會在微信上看到深度的 AI 落地。

而我認為，微信會變成一個超級 Agent，會把通信、社交、媒體、交易、服務、商業等環節串起來。

要做到這一點，目前的大模型能力還有所欠缺，而微信在等 AI 技術的成熟度。

同時，用戶認知和習慣還沒有到位，除了互聯網圈的人群之外，微信的絕大多數用戶對 AI 的了解和擁抱還不成熟。此時著急推出，其實是在挑戰廣泛用戶的接受度。

另外，微信一向看重自然增長，而不是靠強運營和推資源式的推廣，他們希望看到用戶自發使用產品，而核心邏輯就是產品對用戶需求的命中率。

簡單說，就是產品恰好大范圍解決了大多數用戶的問題，而不是局部自嗨，或者大投入小價值。

最后就是場景。

凡是需求，皆有場景。

場景的存在和成立是需求被命中的前提，如果 AI 應用還無法在真實場景中有實際價值增量和提效空間，那就屬于實驗室驗證階段。

對于一個無法落在真實場景中的產品，對于一個無法自發增長的產品，對于一個挑戰用戶傳統認知和習慣的產品，微信不會著急做。

更何況，微信壓根不需要考慮來自外界的競爭，因為就沒有人對手能和他們競爭。

因此，這就是我認為騰訊和微信在 AI 上并不著急的原因。

元寶作為落地產品去打磨模型能力，集團內其他一些 AI 應用去探索場景落地，然后等待市場不斷完成用戶教育，接下來就等一個時機。

這個時機，就是我前面說的平衡點。

再看騰訊這次對姚順雨的招募，其實意圖已經很明顯了，聚攏資源、聚焦戰略、找全世界最優秀的人才來主導 AI 技術的落地。

之前有家媒體對姚順雨進行過一次采訪，當時主持人問他：「如果你是微信一號位，你會怎么做 Agent？」。

姚順雨說：「我可能會不急，先觀望觀望」。

他覺得，微信已經易守難攻，為什么要急著進攻？真正的威脅不是類似產品的競爭，而是顛覆性創新。就像當年微信打敗 QQ 那樣，危險的是「很不一樣的東西」。

所以，隨波逐流才是危險的。

都說看一家公司的戰略方向就看他的組織架構，如果一件事被重視，那就一定會在人員結構上做調整，這是所有公司的規律。

顯然，騰訊這次大調整就是那個回答。

可能有讀者會問了，這跟我們普通人有什么關系？

我在某招聘平臺隨便搜了一下 AI 崗位的關鍵詞，你們重點看一下崗位、年限、薪資情況。

如果單看年限和薪資情況，你會發現跟傳統崗位已經出現了比較明顯的倒掛。

沒辦法，這就是現實。

這里面有幾個認知我繼續跟你們展開說一下。

第一，放在未來 5 年看，現在是轉型和入門 AI 門檻最低的時候。

第二，未來互聯網公司的人才結構會發生大變化，不管是產品、技術、設計、運營，對 AI 含量的要求會越來越高。

第三，行業經驗、產品思維、AI 能力、商業思維，會成為未來高競爭力人才的標配。

作為普通人，如果你是互聯網從業者，不管是產品、技術、設計還是運營，深度擁抱 AI 已經不是選做題，而是必答題。

現在有一種學習 AI 門檻最低效果最好的方式，就是用 AI 去學 AI。

怎么理解？

比如，你要是想系統化理解大模型的底層技術原理和機制，你就可以用提問的方式問 DeepSeek、Gemini、豆包這些 AI 工具，通過層層提問并且讓它用通俗易懂的方式舉例來回答你。

同時你也要告訴它，你是個小白，讓它舉一些你能理解的例子幫你了解。我試過，效果很好。

另外，對市面上所有 AI 工具和產品的區別和優勢要做到心里有數，最好都深度使用一下，比如什么寫文檔比較強、什么作圖比較強、什么做深度分析比較強、誰適合做數據分析、哪家更擅長做 PPT 等。

然后，把這些 AI 生產力工具應用到工作中去，逐步提升自己的 AI 含量。

與此同時，了解一些專業領域的東西，以此為自己打開轉型窗口。

比如，跟大模型相關的 Transformer、RAG、MCP、Agent、微調、機器學習、強化學習、決策樹這類概念背后的原理，方式就按我前面說的用 AI 學 AI。

還有就是去研究一下市面上 AI 崗位的招聘要求，需求人家都寫在里面了，缺什么自己就補什么。

總之，一定要把自己往 AI 方向遷移，這是逃不過的趨勢，當井底之蛙或者掩耳盜鈴是不行的。

從去年開始我就全面擁抱 AI 了，也跟你們分享過很多 AI 產品以及我自己是怎么使用和實踐 AI 的。

我現在每天的工作中，AI Agent 至少能幫我節省 3 個小時時間，而我給企業做的一些項目里，已經有 4 成以上開始轉型 AI 了。

既然這就是未來，為什么不早點入局呢？

我經常聽到一種聲音，說自己還要準備一下，自己還沒調整好，需要系統性規劃和思考一下再行動。

在我看來，任何人都不會有完全準備好的時候，等你真正所謂的準備好，早就錯過了最佳時刻。

所以，動起來、上手干、干中學。

世界本就是個草臺班子，我們要做的就是立刻躬身入局。

最后，分享一段姚順雨在它的論文《The Second Half》里提到的一段描述：

從現在開始，把重心從「解決問題」轉向「定義問題」。在這個新階段，評估的重要性會超過訓練。我們不再只是問「能不能訓練出一個模型解決 X 問題」，而是要問「我們究竟應該讓 AI 去做什么？又該如何衡量真正的進展？」。要想在下半場脫穎而出，我們需要及時轉變思維方式和技能組合，更接近于產品經理的思路。

產品思維，才是 AI 時代的答案。

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安可時刻

2025 年還有不到兩周就結束了，這是 AI 加速狂奔的一年。

每年我都會給自己寫一篇年度總結，已經寫了 14 年了，今年的主題詞里一定會加一個，AI。

AI 或許是我們這代人這輩子能抓住的最后一輪時代級機會，2026 我會全力加碼 AI ，在這個方向上做出更多事情。

那么，我們就一起見證彼此成長吧！