姚顺雨讲AI下半场核心逻辑:以场景落地定义长期竞争
来源:证券时报网作者:余胜良2026-06-05 18:03
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6月5日,在北京举办的腾讯云AI产业应用大会上,腾讯AI技术负责人姚顺雨完成入职腾讯后首次线下公开亮相,与腾讯副总裁汤道生展开对话。姚顺雨表示,“AI下半场,稀缺的不再是‘解决问题的能力’,而是‘定义优质落地问题的能力’”,并强调“真实落地价值优先于榜单跑分”。

针对外界普遍热议的“腾讯AI发展节奏偏慢”的质疑,姚顺雨认为, “AI才刚刚开始。我不认为ChatGPT和CloudCode会是唯二的超级App,我觉得那是一个非常灰暗的世界,肯定会有源源不断新的机会诞生”。他认为,当前的AI发展阶段类似于上世纪70年代PC刚刚诞生的时候。短期上线速度、榜单排名、参数规模均不具备长期参考价值,头部厂商的短期领跑无法决定终局。在他看来,当下行业扎堆的单一技术突破、代码工具迭代只是阶段性风口,未来AI赛道将呈现多模态、具身智能、行业智能体多元分化格局,真正的核心竞争力,源于落地能力、场景积淀与长期组织能力,而非短期数据优势。

姚顺雨在对话中界定了AI上下半场的核心差异,他指出,AI上半场的核心是技术攻坚,行业集体聚焦预训练算法迭代、模型参数升级、榜单分数刷新,核心目标是打磨出更强的基础模型能力;而AI下半场的核心逻辑彻底反转,行业早已不缺算力、训练方案与基础模型技术,稀缺的不再是“解决问题的能力”,而是“定义优质落地问题的能力”。大模型已成为通用技术工具,唯有扎根真实场景、匹配真实需求,才能实现技术的有效价值落地。

基于这一判断,姚顺雨公布腾讯长期AGI建设的三层核心架构,明确未来腾讯AI的长期发展路径。第一层为基础底座,持续夯实混元大模型预训练、后训练体系与全链路AI基建,完成模型技术的持续迭代升级;第二层为产品落地,坚持将模型能力转化为用户可感知、企业可商用的实体产品,依托产品真实使用数据反哺模型迭代;第三层为前沿探索,持续布局智能体、多模态等前沿技术,提前储备下一代AI核心技术,构建长效技术壁垒。

针对行业愈演愈烈的AI榜单刷分,姚顺雨表态反对“唯榜单论”。他强调,市面主流Benchmark榜单存在天然局限性,考题标准化、场景理想化,极易通过技术优化刷分,完全脱离真实应用场景。用户日常提问多为短句、模糊需求、多轮追问,存在大量榜单题库无法覆盖的真实场景,也是暴露模型隐性漏洞、优化底层逻辑的关键。对此他明确,腾讯坚持真实落地价值优先于榜单跑分,以海量用户真实反馈作为模型迭代的核心标准,摒弃行业浮躁的“内卷式”竞争。

在技术落地层面,姚顺雨重点阐释了腾讯独有的“模型×产品Co-Design”协同打法。他表示,传统单点AI技术仅需垂直领域数据,而通用大模型需要推理、对话、长文本、指令遵循等复合型能力支撑。腾讯通过元宝AI助手、企业智能体等全系产品,沉淀海量真实交互数据,持续优化混元大模型通用能力,迭代后的模型能力再反向赋能全产品线,形成“模型赋能产品、数据反哺模型”的闭环生态,实现全链路持续进化。

谈及加盟腾讯的核心原因,姚顺雨表示,核心在于腾讯适配AI长期发展的核心优势。一方面,AI长期竞争的终极壁垒是真实场景与用户上下文数据,腾讯覆盖社交、内容、云计算、政企服务等全场景,拥有行业稀缺的完整真实数据生态,是AGI落地的优质土壤;另一方面,腾讯务实的企业文化摒弃短期KPI考核,不唯速度、不唯分数,容忍AI长周期研发与试错,坚持长期主义投入,契合他深耕通用人工智能的长期规划。

姚顺雨是当前国内AI产业最受关注的青年技术领军人物之一,1998年出生,2015年以704分、安徽省理科第三名的优异成绩,考入清华大学计算机科学“姚班”,本科毕业后进入美国普林斯顿大学攻读计算机科学博士学位,深耕大模型推理、语言智能体与交互式人工智能核心方向。读博期间,他先后在微软、IBM、谷歌等顶尖科技企业开展研究工作,主导推出ReAct、Tree of Thoughts(思维树)等多项AI算法框架,相关成果谷歌学术引用量超4000次,成为全球大模型智能体研发的核心基础范式,被业界广泛应用。

2024年博士毕业后,姚顺雨加入OpenAI担任研究员,深度参与Operator、Deep Research等核心产品与前沿技术研发。2025年12月,姚顺雨正式加盟腾讯,出任腾讯总裁办公室首席AI科学家,同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人,直接统筹腾讯混元大模型与AI基础设施核心研发工作。

责任编辑: 戎艾茵
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