當姚順雨的巨臉降臨中國AGI

作者 ｜ 郭海惟
郵箱 ｜ guohaiwei@pingwest.com

1月10日，AGI-NEXT前沿峰會的主會場大廳里擠滿了人。

這是由清華大學基礎模型北京市重點實驗室發(fā)起的前沿峰會。三個小時的議程，四個演講和一個pannel，總計六個嘉賓，幾乎每一個都是時下關注的熱門人物：

比如，剛剛登陸港股的智譜創(chuàng)始人唐杰、不太愛出門參加活動的Kimi創(chuàng)始人楊植麟、正在向C端Super App發(fā)起沖鋒的阿里巴巴Qwen負責人林俊旸，以及近期在官宣加入騰訊后首次露面的前OpenAI研究員姚順雨。

其中前三位分別做了技術報告分享，而姚順雨則參加了隨后的AGI-Next圓桌對話。

在會議邀請函里，姚順雨的名字出現(xiàn)在了一個不那么起眼的角落里：沒有主題報告，名字被悄悄放在了楊強、唐杰和林俊旸后面。

但很快許多人都立刻意識到，這將是這位剛剛官宣加盟騰訊的前OpenAI研究員、網(wǎng)傳各種版本天價薪酬的合肥天才少年，作為中國估值最高的互聯(lián)網(wǎng)公司的AI一號位，在回國后的首次公開露面。

從一開始，會場上的觀眾席里仿佛就有一種默契。

主持人開始介紹嘉賓，在一眾領導之后，不少人都伸長了脖子張望，但都沒有聽到那個期待中的名字。

有人開始疑惑，但好像有些嘉賓的名字也沒有被提及，所以懷疑他可能是和其他人一同待在貴賓室里。當然，或者可能干脆未必真的會來——畢竟誰沒見過在活動當天爽約的“大佬”呢？

這種懷疑在圓桌開始的那一刻幾乎被坐實了。

圓桌原本有五個人，但舞臺只搬上了四張沙發(fā)。LED大屏幕上還打出了姚順雨的銘牌，但他的頭像下卻空空如也。

加拿大皇家科學院院士和工程院院士楊強、智譜創(chuàng)始人唐杰、Qwen負責人林俊旸和主持人、拾象科技創(chuàng)始人李廣密在臺上一一落座。

然后主持人開始對嘉賓講話。

坐在我側前方的中年大哥說了一句，“哦，沒來啊。”

主持人還沒提完問題，姚順雨巨大的騰訊會議頭像框就突然“閃現(xiàn)”在了三個嘉賓大佬的頭頂。那是滿滿一整屏的LED，把他的頭塑造得如此之大，以至于沒有一個嘉賓的高度能超過他的鼻尖。

唐杰、楊強、林俊旸

我上一次看到這樣的“奇景”，還是在《1984》。

沒有觀眾能接受這樣戲劇性的一幕，于是會場爆發(fā)出了一陣熱烈的笑聲。剛才那位扼腕的大哥又說，“果然是YaoShunYu啊。”

姚順雨似乎在視頻里比照片更好看。他臉上堆滿了1998年生年輕人該有的膠原蛋白，發(fā)量充沛，笑起來很有鄰家大男孩的親和力——尤其在小紅書里，大量的女性用戶涌入評論區(qū)稱贊他是“Hot Nerd”、“理想型之理想型”、“像許嵩”、“大臥蠶狗狗眼”，并為其“英年早婚”而深感惋惜。

可能是看到了現(xiàn)場的情況，姚順雨頭顱左右轉動、眼神里夾雜著一些迷茫。

我當時看著那場面，心想那簡直就是過去半年時間里，他本人在中國AGI江湖傳說的最佳側寫：

這個年輕人以不置可否的網(wǎng)絡傳聞方式，猝不及防地出現(xiàn)在了AI江湖里，掌控了一家市值約等于字節(jié)跳動（3500億美金）和阿里巴巴（3600億美金）之和的超級互聯(lián)網(wǎng)公司（5.5萬億港幣）的AI部門，最后無意間將那些年齡上能做他爺爺輩的研究者置于一種略顯尷尬的場面里。而這背后巨大的故事張力，又在AI圈外塑造了一種遠遠超出技術與商業(yè)本身的爽文敘事。

至于他本人的反應——他的理性非常清楚地知道自己的形象將處在一個巨大的會議廳里，但身體的反應卻完全沒有處于嘈雜人群中的實感。

面對身后的龐然大物，主持人選擇話頭扔給姚順雨。

姚順雨此時像是反應過來，然后笑著問所有人，“我現(xiàn)在是不是一張巨大的臉在（屏幕上）”。

所有人聽完又再笑。

而這就是1998年出生的騰訊AI一號位，在中國頂級舞臺首發(fā)亮相的第一分鐘。

其樂融融。

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姚順雨講了什么？

人們對姚順雨充滿好奇，除了對于年齡和網(wǎng)傳夸張年薪的反差感外，自然還包含了對騰訊接下來AI動向的好奇。

正如Qwen林俊旸在回答主持人問題時，拿姚順雨打趣說：

“一代一代的人塑造了這些公司，比如說今天順雨到騰訊之后，可能騰訊變成一個有著順雨基因的公司。”

姚順雨在回答問題時，有時顯得很謹慎，說話比任何人都慢，會字斟句酌地吐出幾個同義詞。但我想，我們依然能夠通過這次對談，瞥見未來姚順雨乃至騰訊AI未來的審美偏好和發(fā)力方向。

以下是對姚順雨相關表態(tài)的整理和分析：

（一）“騰訊肯定還是一家To C基因更強的公司。”

（1）我們會思考，怎么樣能夠讓今天的大模型或者說AI的發(fā)展給用戶提供更多價值——很多時候是額外的Context。

比如，今天我想去吃什么？這個事情不需要更大的模型能力，而是需要額外的Context，比如今天特別冷，需要吃暖和的。我和老婆聊了很多天，可以把聊天記錄轉發(fā)給元寶。

（2）對于To C來說，大部分人大部分時候不需要用到這么強的智能，可能今天用ChatGPT和去年相比，寫成交代數(shù)和伽羅瓦理論的能力變強的，但是大部分人大部分時候感受不到。

To C的問題是DAU等指標和模型智能不相關，甚至相反。

（二）“ToB 在中國很難。”

（1）生產(chǎn)力的革命，包括很多中國的公司做Coding Agent，需要打很多海外市場。我們會思考怎么把自己先服務好。

大公司本身就已經(jīng)有各種各樣的應用場景、各種各樣需要生產(chǎn)力變得更好的地方。

（2）“To B 的智能越高，代表生產(chǎn)力越高，值錢的也越來越多，大部分時候很多人就愿意用最強的模型——強的模型和稍微差點，或者弱的模型它的分化會越來越明顯。

（3）to B 的垂直整合未必成立，因為模型層和應用層需要的能力還是挺不一樣（比如ChatGPT Agent 相比于Manus）；但 to C 的垂直可能還是成立的，無論是ChatGPT還是豆包，模型和產(chǎn)品是非常強耦合去緊密迭代的。

（4）Anthropic不做什么創(chuàng)新，老老實實把事情做好，就會有價值；

（5）即便所有的模型訓練全部停止，to B也可以有很大的空間，為GDP提供5-10%的（正面）影響。

（三）“自主學習在硅谷是一個共識”（回答下一個范式的問題）

（1）自主學習不是一種方法論，而是數(shù)據(jù)或者任務，本質是討論基于什么樣的獎勵函數(shù)；

（2）ChatGPT在利用用戶的數(shù)據(jù)不斷彌合人聊天的風格；Claude 寫了Claude 項目95%的代碼，這可能都是一種自我學習；

（四）“中國對于刷榜和數(shù)字看得更重一些”

（1）DeepSeek做得比較好；Claude在榜單不是很高，但是大家都知道這個東西好用。

（五）“對于中國從跟隨者變引領者，我還是挺樂觀的”

（1）任何一個事情一旦被發(fā)現(xiàn)，中國就很快會復現(xiàn)；

（2）核心（變量之一）在于光刻機能否突破來解決算力優(yōu)勢；

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林俊旸疑似對姚順雨部分觀點的不同意見：

（一）關于自學習范式：

人類不能通過交互讓AI變得更厲害，只會讓它上下文變得越來越長，AI變得越來越笨。

自動化AI未必需要自主學習，AI訓練AI就會很強，但持續(xù)理解用戶會很重要。

AI自主性可能導致安全風險，“比如說今天主動產(chǎn)生一些想法，往會場里面扔一顆炸彈”。

拿我們自己獻丑，我們自己的Memory看起來知道我過去干了什么，但是只是記起來過去事情，每次叫一遍我的名字，其實并不顯得你很聰明（未來是否實現(xiàn)還要看更多時間和技術觀測）

（二）關于to B“垂直整合”邏輯未必成立：

當然Manus確實很成功，套殼是不是未來，這本身也是個話題。今天到這個環(huán)節(jié)，我比較同意“模型即產(chǎn)品”。

我們現(xiàn)在Agent已經(jīng)變的托管式的Agent，而不是我要不斷給你來來回回交互的那種形式。從這個角度來說，它對模型的要求是很高的——模型就是這是這個Agent本身，Agent就是這個產(chǎn)品本身，如果它們都是一體化的話，今天做基礎模型本身，其實也就是在做產(chǎn)品。

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總結

如果從姚順雨的發(fā)言，可以（不負責任地）大概猜到騰訊接下來的AI戰(zhàn)略：

第一，騰訊會發(fā)力圍繞社交應用做Agent，重視上下文工程和自進化的主打C端市場。

第二，B端市場繼續(xù)保守。

第三，不會太去沖榜。

姚順雨被官宣是他在騰訊漫長Landing的一個里程碑。但在如何把他的基因放進騰訊之前，可能先要想好，如何把騰訊的基因融進自己的身體里。而相比于姚順雨的降臨，我們大概更期待他能給騰訊龐大生態(tài)帶來嶄新的變化。

用姚順雨那篇知名的博客的話說，我們正處在AI的中場休息——

所以，“歡迎來到下半場”。

姚順雨和他的騰訊AI會成為那個開球人嗎？

點個“愛心”，再走 吧