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      90 后正在掌管中國 AI,憑實(shí)力活成了「爽文」主角

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      清華姚班、普林斯頓博士、前 OpenAI 核心成員、27 歲、首席 AI 科學(xué)家……當(dāng)這些標(biāo)簽堆砌在一個(gè)人身上時(shí),你很難不感受到一種來自智商層面的壓迫感。

      但就是這種類似的標(biāo)簽組合,正在中國 AI 賽道上頻繁出現(xiàn)。

      置身于 2026 年回望,在中國 AI 過去三年的狂飆突進(jìn)中,昔日叱咤風(fēng)云的互聯(lián)網(wǎng)大佬似乎已退居幕后;取而代之站在舞臺(tái)中央,是以梁文鋒、姚順雨、林俊旸、楊植麟為代表的 80 后乃至 90 后。

      他們之中,有人仰望星空,有人極致務(wù)實(shí),甚至無意遵循上一代巨頭立下的江湖規(guī)矩,卻殊途同歸地站在了 AGI 的大門口。

      與此同時(shí),他們既有硬剛海外 AI 巨頭的硬氣,也不乏算力捉襟見肘時(shí)的窘迫。風(fēng)浪極大,舵手極年輕,但這種反差,恰恰將是 2026 年中國 AI 最真實(shí)的切面:

      姚順雨(1998 年):騰訊 CEO/總裁辦公室首席 AI 科學(xué)家 林俊旸(1993 年):通義千問系列模型研發(fā)主導(dǎo)者、阿里 P10 楊植麟(1992 年):月之暗面創(chuàng)始人 羅福莉(1995 年): 小米 MiMo 大模型負(fù)責(zé)人 梁文鋒(1985 年):DeepSeek 創(chuàng)始人 閆俊杰(1989 年):MiniMax 創(chuàng)始人 張鵬(1980 年):智譜 AI 創(chuàng)始人 張祥雨(1990 年):階躍星辰首席科學(xué)家 ……
      80/90 后,站在了 AGI 的大門口

      風(fēng)險(xiǎn)投資公司 Antler 曾公布一項(xiàng)數(shù)據(jù):2024 年,AI 獨(dú)角獸創(chuàng)始人的平均年齡已經(jīng)降到了 29 歲,而其他行業(yè)還在 34 歲徘徊。甚至像 Mercor 這樣的百億美元估值公司,三位創(chuàng)始人今年才剛滿 22 歲。

      視線轉(zhuǎn)回國內(nèi),這種「低齡化」情況屢見不鮮。大象雖然轉(zhuǎn)身慢,但巨頭們做了一個(gè)極其聰明的決定:既然打不過年輕人,那就把年輕人變成自己人。

      比如,騰訊選擇了 27 歲的姚順雨。

      1998 年出生,清華姚班,普林斯頓博士,前 OpenAI 核心成員,專注于「讓 AI 像人一樣思考和行動(dòng)」的課題。他提出的 ReAct 框架和(Tree of Thoughts)決策框架,被業(yè)內(nèi)奉為 AI Agent 的教科書級(jí)理論。

      2025 年,騰訊直接將其招致麾下,任命為「CEO/總裁辦公室首席 AI 科學(xué)家」的頭銜,也將 AI Infra 和大模型研究的重任交給這位 95 后。

      在最近的 AGI-Next 峰會(huì)上,我們也能看出姚順雨對(duì)于 ToC 和 ToB 的大模型路徑均有深刻見解:他指出 ToC 要依賴「上下文」提供情緒價(jià)值,而 ToB 比拼「生產(chǎn)力」,企業(yè)只愿為最強(qiáng)模型付費(fèi) 。

      他強(qiáng)調(diào)在 ToC 側(cè)充分利用微信等生態(tài)的海量上下文,在 ToB 側(cè)發(fā)揮大公司真實(shí)場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),以此破局 AI 應(yīng)用。這不僅僅是技術(shù)路線的選擇,更是在為騰訊龐大的社交生態(tài)尋找 AI 時(shí)代的出口。

      同樣打破大廠晉升紀(jì)錄的,還有阿里的林俊旸。

      1993 年的北大才子,在阿里達(dá)摩院一路狂飆,2025 年,32 歲的他成了阿里史上最年輕的 P10。

      他曾參與研發(fā)阿里達(dá)摩院的千億參數(shù)多模態(tài)模型 M6,主導(dǎo)通義千問系列模型研發(fā),涵蓋多模態(tài)、模型優(yōu)化訓(xùn)練、代碼生成、數(shù)學(xué)推理等領(lǐng)域。

      作為通義千問(Qwen)開源策略的一手推動(dòng)者,他不僅在全球開發(fā)者社區(qū)撕開了一道口子,更讓阿里在激烈的模型競賽中穩(wěn)住了身位。

      如果說巨頭內(nèi)部的年輕化是由于生存焦慮,那么 AI 創(chuàng)業(yè)戰(zhàn)場上的廝殺,則更多了幾分個(gè)人英雄主義的色彩。月之暗面的楊植麟大概是這個(gè)群體里最像拿到爽文男主劇本的那一個(gè)。

      1992 年出生,清華學(xué)霸,卡內(nèi)基梅隆博士,2019 年提出 XLNet 模型的作者之一,這位理工男有著特有的浪漫,所創(chuàng)立的公司命名為「月之暗面」,源自 Pink Floyd 的專輯。在多次公開場合的露面中,他也熱衷于討論 AGI 理念,在信奉 Scaling Law 的道路上無比堅(jiān)決。

      而在光譜的另一端,梁文鋒則是另一種畫風(fēng)。

      雖然同樣都是名牌大學(xué)出身,本科就讀于浙江大學(xué)電子信息工程專業(yè),碩士繼續(xù)在浙大信息與通信工程專業(yè)深造,但背靠量化私募巨頭幻方量化,DeepSeek 自帶一股「帶資進(jìn)組」的硬氣。

      去年,幻方量化以 56.6% 的平均回報(bào)率躋身中國百億級(jí)量化基金業(yè)績榜第二,僅次于寧波靈均投資 70% 多的收益率,也為 DeepSeek 的發(fā)展填上了更充足的彈藥。

      從 2024 年 5 月的 DeepSeek-V2 開始,他們持續(xù)迭代并開源了 236B→671B 的 DeepSeekMoE 系列,在國內(nèi)最早系統(tǒng)地把「細(xì)粒度專家分割 + 共享專家隔離 + 無輔助損失負(fù)載均衡」等想法寫進(jìn)論文、放出了完整權(quán)重。

      此外,得益于在 AI Infra 等方面的持續(xù)優(yōu)化, DeepSeek 硬是靠著這種在螺螄殼里做道場的本事,用有限的算力打造了 DeepSeek V3 和 R1 這樣極具破壞力的產(chǎn)品。

      當(dāng) DeepSeek 以極低的 API 價(jià)格血洗市場時(shí),所有的 AI 模型創(chuàng)業(yè)者都感到了一陣寒意。

      甚至大模型 Xiaomi MiMo 的負(fù)責(zé)人羅福莉同樣出自 DeepSeek,2022 年加入幻方量化,負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)策略建模;也是 MoE 大模型 DeepSeek-V2 的核心開發(fā)者之一 。去年 11 月 12 日,她正式官宣加入小米,負(fù)責(zé)推進(jìn)小米 AGI 方向的研發(fā)落地。

      Leonis AI 100 報(bào)告顯示,大多數(shù) AI 創(chuàng)始人在創(chuàng)業(yè)時(shí)只有 20 多歲。Antler 的數(shù)據(jù)更驚人:AI 公司從成立到成為獨(dú)角獸,平均只需要 4.7 年,比其他行業(yè)快了整整兩年。

      MiniMax 和智譜就是這種「中國速度」的代表。

      技術(shù)的盡頭是商業(yè)化,1 月 9 日,MiniMax 在港股敲鐘,市值一度沖破千億,從創(chuàng)立到上市只用了 4 年。MiniMax 共計(jì)員工 385 人,但團(tuán)隊(duì)平均年齡 29 歲,人均 95 后,385 個(gè)人里 73.8% 是研發(fā),三分之一有海外背景。

      創(chuàng)始人閆俊杰在 2015 年畢業(yè)于中科院自動(dòng)化所獲博士,此后在清華計(jì)算機(jī)系做博士后研究,曾任商湯科技副總裁、研究院副院長兼智慧城市 CTO。

      除了閆俊杰,MiniMax 還有多位年輕核心人物:贠燁祎(31 歲,COO,前商湯戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人)、趙鵬宇(29 歲,大語言模型負(fù)責(zé)人)和周彧聰(32 歲,聯(lián)合創(chuàng)始人兼視覺多模態(tài)負(fù)責(zé)人)等等。

      以及清華系的智譜 AI,唐杰教授坐鎮(zhèn),80 后 CEO 張鵬沖鋒,是學(xué)術(shù)圈與年輕團(tuán)隊(duì)結(jié)合的典型代表。這家公司在 2026 年初搶了 MiniMax 的風(fēng)頭,成為全球「大模型第一股」,市值一度逼近 800 億港元。

      還有前微軟全球副總裁姜大昕創(chuàng)立的階躍星辰,核心團(tuán)隊(duì)全是 90 后,首席科學(xué)家張祥雨作為 ResNet 殘差網(wǎng)絡(luò)論文的作者之一蜚聲學(xué)術(shù)界,同樣也是 90 后 AI 新星,其論文總引用數(shù)超過 30 萬次。

      無論互聯(lián)網(wǎng)巨頭內(nèi)部,還是新興獨(dú)角獸企業(yè)中,35 歲以下的技術(shù)領(lǐng)袖已經(jīng)全面崛起。他們正走上核心崗位,掌握著關(guān)鍵決策和研發(fā)方向,成為中國 AI 大模型競賽的主力軍。

      名校+競賽+頂級(jí)機(jī)構(gòu)歷練,成了中國 AI 領(lǐng)軍人物的三件套

      上一代互聯(lián)網(wǎng)巨頭的創(chuàng)始人多為 60 后、70 后,對(duì)比之下,這一波 AI 浪潮的領(lǐng)導(dǎo)者整體年齡提前了至少 20 歲。

      究其原因,AI 是一個(gè)知識(shí)迭代極快的新興領(lǐng)域,需要顛覆性思維和快速學(xué)習(xí)能力,天然青睞年輕頭腦。

      Transformer 架構(gòu)提出不到 10 年,ChatGPT 爆發(fā)才 3 年。在 LLM(大語言模型)這個(gè)領(lǐng)域,大家的起跑線其實(shí)相差無幾。甚至年輕人因?yàn)闆]有「思維包袱」,反而更容易接受 Scaling Law 的暴力美學(xué)。

      此外,教育的伏筆其實(shí)早已埋下,中國在 2000 年前后啟動(dòng)的大批英才教育計(jì)劃(如清華「姚班」等)如今開始結(jié)出碩果。

      姚順雨獲 NOI 銀牌,楊植麟獲信息學(xué)奧賽省一等獎(jiǎng)。這些經(jīng)歷培養(yǎng)了他們優(yōu)秀的算法和編碼能力,也讓他們更早接觸高水平的計(jì)算機(jī)科學(xué)訓(xùn)練。

      憑借在競賽中脫穎而出,他們當(dāng)中也有不少人保送進(jìn)入清華、北大等名校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè) 。

      從學(xué)歷背景來看,姚順雨、楊植麟、張鵬均為清華系,閆俊杰在清華做博士后。其他人也多來自北大、浙大、上交大、北航等一流院校。

      這些名校背景幫助他們打下了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和視野,當(dāng) AI 迎來創(chuàng)業(yè)風(fēng)口,這批人順理成章地成為主角。

      更重要的是周期的更替。上一輪移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的紅利已經(jīng)見頂。大模型的范式轉(zhuǎn)移,為年輕人提供了一個(gè)巨大的超車機(jī)會(huì)。資本也樂于尋找新故事,這讓年輕創(chuàng)業(yè)者獲得了超越資歷的資源支持。

      當(dāng)然,一些專家學(xué)者指出,90 后、95 后創(chuàng)業(yè)者相較前輩更敢想敢干、也更強(qiáng)調(diào)自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

      比如在最近的 AGI-Next 峰會(huì)上,唐杰教授評(píng)價(jià)說:90 后、00 后更具冒險(xiǎn)精神,要為敢冒險(xiǎn)的年輕一代提供更好的創(chuàng)新環(huán)境 。相應(yīng)地,這一代創(chuàng)業(yè)者很多不滿足于在大廠按部就班升職,而是渴望掌舵核心項(xiàng)目或自主創(chuàng)業(yè)。

      唐杰、楊強(qiáng)、楊植麟、林俊旸和剛回國的姚順雨坐一起都聊了啥? - 知乎
      這種內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力,使他們?cè)跈C(jī)會(huì)來臨時(shí)果斷走向臺(tái)前,同時(shí)年輕一代普遍國際化視野更開闊,不少人有海外留學(xué)或工作經(jīng)歷(姚順雨、楊植麟等),更能直接對(duì)標(biāo) OpenAI、DeepMind 等全球標(biāo)桿,懷抱實(shí)現(xiàn)「中國版 OpenAI」的使命感。

      基于此,中國 AI 創(chuàng)業(yè)者年輕化并非偶然:既有 AI 技術(shù)迭代特性的必然要求,又有教育體系和環(huán)境支持的厚積薄發(fā),更有年輕一代勇于冒險(xiǎn)、不拘一格的精神使然。

      國際化技術(shù)視野、大規(guī)模工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、頂尖人脈資源,頂級(jí)機(jī)構(gòu)的背書也都為他們獨(dú)當(dāng)一面打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

      然而,年輕并非免死金牌,現(xiàn)實(shí)也遠(yuǎn)比外界想象更為粗礪。

      一方面,OpenAI 與 Google 在模型推理能力與多模態(tài)交互上構(gòu)筑的技術(shù)壁壘,仍在以月為單位不斷抬升;

      另一方面,如何在算力資源并不富裕的客觀條件下,通過架構(gòu)創(chuàng)新與工程優(yōu)化,榨干每一塊芯片的極限性能,成了擺在每一位年輕舵手面前必須直面的技術(shù)大考。

      而在技術(shù)之外,商業(yè)模式的模糊性依然懸在頭頂。盡管應(yīng)用層百花齊放,但在高企的訓(xùn)練與推理成本面前,如何找到可持續(xù)的造血機(jī)制,依然是全行業(yè)都在摸著石頭過河的難題。
      風(fēng)浪確實(shí)大,但這恰恰是年輕人的主場。他們還有時(shí)間去試錯(cuò),去推倒重來。

      在 AI 這個(gè)方興未艾、快速迭代的領(lǐng)域,既沒有論資排輩的規(guī)則,也沒有巨人的肩膀可以依靠。但這反倒成了一種自由——不用循規(guī)蹈矩,不用致敬前浪,他們走到哪,哪里就是路。

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