姚順雨入職騰訊后首次公開露面：最近忙著做模型、產品，吃的好很多（發言記錄來了）

今日，AGI-Next 前沿峰會在北京舉行，智譜創始人唐杰、月之暗面Kimi創始人楊植麟、Qwen負責人林俊旸出席，剛剛履新“騰訊CEO/總裁辦公室首席AI科學家”的姚順雨，也通過連線首度公開露面發言。

姚順雨透露，最近在忙著做模型和產品，回國的感覺很好，吃的好很多。

關于模型分化這個主題，姚順雨認為，有兩個大的感受，一個感受是 to C 和 to B 明顯發生了分化，另一個感受就是垂直整合這條路和模型應用分層也出現了分化。

姚順雨表示，我們今天用 ChatGPT 的時候，其實和去年用相比，對于大部分人、大部分時候，感受變化已經沒有那么強烈了，因為它能力變強大部分人感受不到，大部分人大部分時候其實不需要用到這么強的智能。尤其在中國，更多像是使用一個搜索引擎的加強版，很多時候也不知道該怎么樣去用，去把它的智商激發出來。

相反，Claude Code已經在重塑整個計算機行業。

對于 ToB 來說，很明顯的一點就是智能越高，就代表生產力越高，就代表你可以賺的錢越多，這些東西都是相關聯的。而且大部分時候，很多人愿意用最強的模型。

在姚順雨眼中，騰訊是一個To C基因更強的公司，會思考怎么樣能夠讓今天的大模型，或者AI的發展能夠給用戶提供更多價值。

以下是姚順雨主要發言內容：

主題：大模型的分化

[主持人] 開場給大家講一講，包括你最近在忙什么？

[姚順雨] 大家好，我現在是不是一個巨大的臉在會場？

[姚順雨] 不好意思，今天沒法親自來北京，但是很高興參加這個活動，最近就忙著做模型、做產品。

[姚順雨] 對，我覺得就是一個很正常的狀態。

[姚順雨] 回國感覺還是挺好的。吃得好很多。

[主持人] 哎，順雨，那個你能展開聊聊，就說你對模型分化這個主題的想法嗎？就說硅谷，你看也都在分化，比如說 Anthropic 做了 coding，中國的很多模型做了開源，對吧？

[主持人] 過去 coding 提的也很快，包括 Google Gemini 也沒有全都做，對吧？先把全模態這個做得很好，那你的老東家在重點做 ToC，對吧？

因為你是橫跨中美的這個體感，就是可以給大家講講你的這個體感，就是接下來不管是自己也好，各家也好，就是分化這個點你是怎么思考的？

[姚順雨] 對，我覺得有兩個大的感受，一個感受是 to C 和 to B 明顯發生了分化，另一個感受就是垂直整合這條路，以及模型和應用分層這條路也開始出現了分化。

[姚順雨] 我先說第一點，很明顯大家想到 AI 的 superior，現在想到的就是兩個，一個是 ChatGPT，另一個是 Claude Code。大家可以認為它們分別是做 ToC 和 ToB 的典范。但很有意思的一點是，我們今天用 ChatGPT 的時候，其實和去年用相比，對于大部分人、大部分時候，感受變化已經沒有那么強烈了。相反，Claude Code 可能一年前Coding的革命還沒有開始，但現在，夸張一點說，已經在重塑整個計算機行業，做事的方式變成人不再寫代碼，而是用英語和電腦去交流。

[姚順雨] 那我覺得很核心的一點就是，對于 ToC 來說，大部分人大部分時候其實不需要用到這么強的智能。對，就是說今天用 ChatGPT 和去年相比，它寫抽象代數或者做伽羅華理論的能力變強了，但大部分人大部分時候感受不到。大部分人其實可能還是在，尤其在中國，更多像是使用一個搜索引擎的加強版，很多時候也不知道該怎么樣去用，去把它的智商激發出來。

[姚順雨] 但是對于 ToB 來說，很明顯的一點就是智能越高，很多時候就代表生產力越高，就代表你可以賺的錢越多，這些東西都是相關聯的。那對于 ToB 來說還有個很明顯的點，就是大部分時候，很多人愿意用最強的模型。有可能一個模型是 200 美元一個月，第二強或者差一些的模型是 50 美元一個月或 20 美元一個月。

[姚順雨] 我們今天發現，起碼美國的很多人，會愿意花那個溢價去用最好的模型，因為可能他的年薪是 20 萬美元，他每天比如要做 10 個任務，一個非常強的模型，可能 10 個任務里八九個就直接做對了，而差的模型可能只做對五六個。

[姚順雨] 那問題就是，在你不知道這五六個是哪五六個的情況下，你就需要花很多額外精力去監控這個事情。

[姚順雨] 其實我覺得無論是人還是模型，在 ToB 這個市場上都發現了一個有意思的現象，就是強的模型和稍微差點或者弱的模型，它們的分化會變得越來越明顯。

[姚順雨] 對，我覺得這是第一點觀察，然后第二點觀察就是垂直整合這條路和模型應用分層這條路的區別，我覺得一個比較好的例子可能就是 ChatGPT agent 相對于用 Claude 或者 Gemini，再加上像 Manus 這樣的應用層產品，一方面就是說。

主題：大公司與創業公司做AI的差異

[姚順雨]我覺得騰訊肯定還是一個To C基因更強的公司，所以我覺得我們會思考怎么樣能夠讓今天的大模型，或者AI的發展能夠給用戶提供更多價值。

但我覺得一個很核心的思考就是說，我們發現很多時候，我們的瓶頸可能在ToC這一端，不是更大的模型或更強的強化學習，很多時候可能是額外的context（文本）和environment（場景）。

我最近經常舉的一個例子，比如我跟我老婆聊了很長時間天，那其實我們可以把聊天記錄轉發給元寶，反而會給用戶帶來很多額外價值。

然后我覺得ToB確實是一個非常難的事情，我們會思考怎么去把自己給先服務好。像創業公司做比如coding（編程）這個事情和大公司相比，可能大公司本身就已經有很多應用場景，各種各樣的 需要生產力變得更好的地方，很重要的一點就是說，對于真實世界更豐富的場景的數據的捕捉，是一個很有意思的事情。

主題：大模型應該思考的下一代概念是什么？

[姚順雨] 自主學習幾乎已經形成了一個共識，我根據我的觀察，可能每個人對這個東西的定義和看法都不一樣。

[姚順雨] 我講兩點，我覺得第一點就是說我覺得這個事情的瓶頸其實不是方法論，而是數據或者任務。

[姚順雨] 就當我們在談論自主學習的時候，它到底是在什么樣的一個場景下，基于什么樣一個獎勵函數去做？

比如說你在聊天的時候變得越來越個性化了，是一種自主學習；在寫代碼的時候就是越來越熟悉每個公司獨特的環境或者文檔，是一種自主學習；你去探索這個新的科學，然后在這個過程中就像一個博士一樣，從完全不了解這個有機化學是什么，到變成這個領域的專家，這也是一種自主學習。

[姚順雨] 但我覺得每一種自主學習其實挑戰或者說方法論可能都不太一樣。

[姚順雨] 然后我覺得第二點就是說，我不知道這是不是個非共識，但我覺得這個事情其實已經在發生了，對吧？

很明顯的 chatgpt，它是在利用這個用戶數據在不斷的擬合人的這個聊天的風格，使聊天的感覺越來越好，那這是不是一種自主學習。

[姚順雨] 那今天Claude Code，他已經寫了Claude Code這個項目的 95%，在某種程度來說他在幫助他自己變得更好，這是不是一種自我學習？

[姚順雨] 我記得我們當時 2022 年 23 年的時候做思維 agent，其實我去各個 AI house 去宣傳這個工作，我當時寫了一個第一頁，這個 introduction ，就是說這個 ASI 的這個最重要的點就是自主學習。

那今天的 AI 系統其實本質上它都像是一個，它都有兩部分，它首先它有個 New recode，它是一個一個模型，其次它有代碼庫，就是你怎么去用這個模型，是用來做推理還是用來做 agent？

它的相應的代碼庫，比如說我們今天看 Claude code 這個系統，它本質上有兩部分，一部分是 open 這個 New recode，另一部分是怎么樣去使用這個 New recode的一大堆相應的代碼，無論是這個 GPU 的，還是更往上的這個部署環境的，或者說它的這個前端，或者它的這個環境，它的這個 interface 應該什么樣的？

[姚順雨] 那當時我們想說的點就是說，那其實你做思維agent最大的一個初衷就是說，如果有一天思維agent他能自己去 improve 思維agent recode，那他是不是就是這種理解？

[姚順雨] 我覺得今天Claude code 做的也在大規模的在做這個事情，但可能人們意識不到，或者說這些自主學習的例子可能還局限在每一個特定的場景下，沒有讓人感覺到這個非常大的威力，但我覺得就是說這個事情已經在發生了，只是說可能他學習的效率，或者說他受他場景的限制，有各種各樣的問題，那可能這個事情我個人的看法是他可能會更像一個漸變，而不像一個突變。

[主持人] 誒，我再 follow 順雨一個問題，就是有一些人對自主學習這個比較樂觀，那個覺得 2026 年是能看到一些信號的，那從你看來，你覺得自主學習看到信號還有哪些實際的問題要突破呢？

比如說 long context 也好，這個模型的這個并行采樣也好，或者其他從你看來，你感覺接下來還有哪些的關鍵條件具備了這個信號才會發生？

[姚順雨] 那很多人說 2026 年才能看到一些信號，但我覺得 25 年其實已經有了信號。

比如說 Cursor 他們現在做的他們的 model，其實就是每幾個小時就會用最新的用戶數據去進行學習，包括他們現在新的 composer model 其實也是在使用我們這些真實環境下的數據去訓練，當然大家覺得這個東西可能還沒有特別石破天驚，是因為他們受限于他們沒有預訓練能力。

但我覺得這個很顯然已經是一個信號，那我覺得其實最大的 bottleneck（瓶頸）是想象力，就是說假設有一天就我們可以很容易想象，比如說強化學習或者推理這個范式，它如果實現大概是什么樣的？

我們可以想象一個o1這樣的老伙計，我們在這個數學題上面本來是 10 分，現在變成了 80 分，然后我通過這個強化學習，有非常長的詞表去做這個事情。

[姚順雨] 但比如說如果 26 年或者 27 年我們有一個范式的發生，對吧？

就是說一個，包括說我宣布了一個這個新的模型，新的系統，它實現了這個東西，那我們應該用一個什么樣的任務？然后它應該是個什么樣的效果？

你會相信它實現的，比如說它會是一個賺錢的交易系統，它開始賺很多錢，就像這個 Trading bench ，還是說它真的解決了一個就人類之前沒法解決的科學問題，還是別的，對吧？

那我覺得可能先要想象到那個 black box 是長什么樣的。

[主持人] 順雨那個因為OpenAi已經立了兩次范式的這個創新了，你覺得如果 26、27 年有新的范式出來，全球范圍內你感覺哪一家公司繼續立的這個范式創新的概率最大？如果說一家公司。

[姚順雨] 可能 OpenAi 還是會概率更大，但是我覺得因為它商業化各種各樣的變化，我覺得它的這個創新的基因已經被削弱，但是我覺得它可能還是最有可能誕生新范式的地方。

[主持人] 多謝，多謝順雨。