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大模型时代的竞争,要赶紧占领用户心智。
来源:盐财经
作者:闰然 编辑:江江
近期,AI圈被一个奇妙的巧合刷屏:两位名叫“Yao Shunyu”的清华人,同时站在了全球智能革命的风暴眼。
他们都出生于1997年。
一位是姚顺雨,从清华姚班到OpenAI,再到腾讯史上最年轻的首席AI科学家。
另一位是姚顺宇,从清华物理系特奖得主到Anthropic核心研发,又转投谷歌DeepMind。
2026年2月3日,姚顺雨发布了加入腾讯后的首个研究成果:CL-bench。这篇论文揭露了一个尴尬的事实——即便给全球最强的AI模型提供完整上下文,它们的任务解决率也只有17.2%。
27岁的他曾说,AI接下来比拼的不是训练,而是“如何定义并评估真正有用的任务”。这句话既是他对行业的精准研判,亦是其自身的真实写照,而这,正是腾讯对他寄予厚望的关键所在。
而此刻33岁的月之暗面创始人杨植麟,也站在聚光灯下。那个在清华组建摇滚乐队Splay、写过《一夜暴富白日梦》的年轻人,如今更富了——最新的K2.5发布不到一个月,Kimi近20天累计收入已超过2025年全年总收入。
这位曾经的“投流狂魔”正在证明,在DeepSeek掀起的风暴之后,Kimi依然找到了属于自己的生存法则。
另一边,阿里的林俊旸则正迸发着另一种昂扬的斗志。这位浑身透着拼劲的年轻人,始终保持着冲锋的状态,一心要大干一场。
与其他人相对标准的路径不同,林俊旸的选择显得反常规。在北京大学完成计算机科学本科后,他出人意料地选择了语言学及应用语言学作为硕士方向。
“要让机器懂人类语言、理解人类意图,它首先要学会什么?”这一问题来自他对人类认知本质的好奇,驱动着他的学术探索。
这不是个别天才少年“后浪推前浪”的爽文叙事,而是一代AI探索者在无章可循的智能时代,躬身探路、笃定前行的真实征程。
01
入 场
2022年11月30日,ChatGPT发布的那天,这三位年轻人浮出同一个清晰的判断:这从不是一款简单的科技产品,而是新世界的敲门声。
但如何进门,三人选择了完全不同的路径。
杨植麟选的,是立刻翻窗——趁窗口期未闭,以最快速度破局入场。
2023年2月,距离ChatGPT发布不过两个月,杨植麟已经带着团队掐着秒表抢融资。“真正的窗口就一个月。”他后来回忆,月之暗面首轮融资的时间窗口非常短,如果拖到4月,基本没机会了。
这份紧迫感,让他踩准了所有时间节点。最终在2023年4月,杨植麟以他喜欢的英国摇滚乐队专辑名“月之暗面”命名,成立了AI公司,并在同年10月推出了世界首个支持输入20万字的智能助手 Kimi,一战成名。
在杨植麟看来,2023年是跟随并追赶GPT-4的一年——其核心在于实现了此前所有技术都无法企及的突破,而这一切,从来不是偶然。“技术的发展是非常神奇的,这是一个天时地利的结果。”
互联网二十余年的发展,不仅创造了海量商业价值,更悄悄为AI攒下了最核心的燃料——数据。与此同时,硬件的迭代、Transformer架构的诞生、半导体产业的进阶,又为AI的爆发铺好了技术底座。
此前,杨植麟在卡内基梅隆大学完成的Transformer-XL和XLNet研究,解决了大语言模型理解长文本和预训练范式的核心难题,这两篇论文引用超2万次,成为谷歌、Meta等科技巨头构建大模型的“基石”。
林俊旸选的,是卡位——在大厂庞大的组织缝隙里,踩准技术主线,站稳自己的生态位。
2019年从北京大学语言学与应用语言学硕士毕业后,林俊旸直接加入阿里AI研究机构达摩院,成为智能计算实验室的算法专家。
2022年底的ChatGPT风暴,给了林俊旸前所未有的机会。2023年一月份,他们就开始尝试研发自己的ChatGPT模型。2023年4月,通义千问正式发布,但在当时跟ChatGTP3.5还有比较大的差距。
在一档节目里他说,团队的大量资源,会投入1—2个模型当中去。但这一两个实验失败的几率其实是非常高的,最大的挑战和压力是在心理层面。
姚顺雨走的是另一条路——跳出国内的技术赛道,先赴硅谷汲取最前沿的养分,再站到国内大厂的顶层舞台。
1998年出生的他,时间线比前两位晚了五年。17岁的姚顺雨以704分、安徽省理科第三的成绩考入清华大学交叉信息研究院“姚班”。这个由姚期智院士创立、旨在培养世界级计算机科学家的特殊班级,成为他认知AI世界的起点。
2015年进清华姚班时,AlphaGo还没战胜李世石,2019年姚顺雨赴普林斯顿读博,师从GPT开山论文作者之一Karthik R. Narasimhan。
姚顺雨在2020年提出的ReAct框架、2022年提出的思维树方法,成为AI智能体开发的主流技术。2024年博士毕业,他加入OpenAI,参与Operator和Deep Research的研发,直到2025年底被腾讯高薪挖回。
他用硅谷最前沿的经验,换取了国内大厂的顶层话语权。腾讯给他的头衔是“CEO/总裁办公室首席AI科学家”,直接向总裁刘炽平汇报,跳过了大厂复杂的层级汇报。同时,他还兼任腾讯AI Infra部和大语言模型部负责人,向技术工程事业群总裁卢山汇报。
这位“95后”青年,一跃站到了腾讯AI布局的核心位置。
02
招 数
同样的战场,三个年轻人站在三个截然不同的阵地上,打出了三种完全不同但都适合自己的风格。
杨植麟的风格是“快”,小团队、快迭代、敢烧钱。
这种“快”,是创业者的生存法则。 月之暗面团队始终保持精简灵活,没有大厂的层级桎梏,沟通直率、激烈,执行更快,所以大家都说“Kimi无闲人”。
Kimi的激进投流曾让杨植麟成为“烧钱狂魔”的代名词。根据APPGrowing数据,自2024年3月开始,Kimi每月广告投放都达到上千万元,10—11月更超过2亿元。这在当时被视为疯狂——一家创业公司,产品还没盈利,就敢这么花钱?
但他的逻辑很清晰:大模型时代的竞争,要赶紧占领用户心智。
他反复强调“长文本”这个差异化标签,聚焦产品时也不贪多、不分散。
市场从不讲情面,也不给创业者留体面。当DeepSeek凭着“零投流、纯靠产品力破圈”的打法异军突起,一下就分流了Kimi大量核心用户,给月之暗面来了一记措手不及。月之暗面暂缓投流后,Kimi的用户也在持续流失。
去年年初大家还在讨论DeepSeek,年末焦点又转到了Manus,仿佛Kimi已从AI赛道的聚光灯中心悄然隐退。
不过,隐退不代表沉寂。过去一年,Kimi的模型迭代路径,反倒比任何时候都清晰。2026年1月27日,月之暗面正式发布Kimi新模型K2.5,杨植麟带着这款产品,走到了一个关键的转折节点。
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2026年1月27日,月之暗面正式发布Kimi新模型K2.5
只是对Kimi而言,挑战依然艰巨,既要守住基础模型的第一梯队位置,又要把C端产品做得有品位、有辨识度。
林俊旸的“快”是另一种快,在庞大组织内部的快速晋升,靠的是对复杂系统的驾驭能力,踩准战略节点的能力。
从核心开发者升任项目主管,再成为通义千问技术负责人。32岁的林俊旸成为阿里史上最年轻的P10——从P6到P10,他只用了6年。
他做了一个关键决策,开源,此后模型进入密集更新期。当其他公司还在纠结“模型是不是护城河”时,林俊旸说,“如果能再有一次机会,我们可能会在开源方面做得更激进一些。”
开源给他们带来了一些惊吓,也带来了一些惊喜——反推大模型的商业化落地。用户和开发者对于大模型的理解更加深刻之后,会有想象力做出有趣的事情。
2025年10月,林俊旸在社交媒体上主动披露,已经在通义千问体系下,正式组建了“机器人与具身智能团队”,把目光投向了更遥远的未来。
他直言,多模态基础模型的下一站,是转变为“基础智能体”。这些智能体能利用工具和记忆,通过强化学习进行长视野推理,“它们绝对应该从虚拟世界走向物理世界”,从实验室走进现实,这才是AI真正的价值所在。
姚顺雨的风格是“稳”和“准”。在OpenAI的八个月,他参与了Operator和Deep Research的研发,但他没有照搬,而是提出了“AI下半场”理论,重心从上半场的“解决问题”转向“定义问题”。
他甚至在一次播客中假设:“如果我是微信一号位,我不会急着做Agent,我会先观望、学习。真正的危险不是渐进式创新,而是颠覆式创新——一个很不一样的东西打败了微信。”
在他看来,今天中国想要突破新的范式或者做非常冒险事情的人,可能还不够多。因为其他,无论是商业还是工程,我们某种程度上已经比美国做得更好,我们要解决的是引领新的范式的问题。
腾讯AI一直被外界批评“保守”,混元大模型在推理能力、Agent化建设上相对落后。
2026年腾讯员工大会上,面对外界AI焦虑,马化腾也强调了“稳”——“每个企业的基因不同、体质不同,腾讯的风格就是稳扎稳打”,并试图把AI战局拉进自身最擅长的社交战场。
03
张 力
腾讯需要以更敏捷姿态应战。姚顺雨的到来,不是“接班”,而是一种重建。
这意味着,他需要用更激进的组织变革来弥补:直接向总裁汇报,绕过原有层级。这本身就是对旧体系的否定。
“在中国大家还是更喜欢做更安全的事情。”姚顺雨直言,预训练这种已经被证明可行的方向,即使技术难度很高,中国团队也能在短时间内攻克,但对于长期记忆、持续学习这类未知的领域,大家却很少愿意涉足。
某种程度上来说,他也在面对理想主义与现实主义的冲突——商业环境要求他加快速度。
林俊旸则认为算力的确是大的挑战。
他也曾坦言,这是一场富人和穷人的竞赛,“美国算力比我们大1—2个数量级。”林俊旸清醒地指出,即使乐观估计,三五年后,中国公司在全球领先的概率也只有20%。
但这20%的机会,正藏在那些“软硬结合”的缝隙与“笨笨的坚持”里。从中可以看出资源匮乏与野心勃勃之间的张力。
而杨植麟面对的,是先发优势与持续创新之间的赛跑。竞争环境严峻,互联网大厂和初创企业之间,也是两个完全不同量级的生态体系。
杨植麟在复盘创业第一年时说:“有点像开车在路上,前面有延绵的雪山,但你不知道里面是什么,你在一步一步往前走。”
当我们把视野从这三位“90后”身上拓宽时,会发现,中国AI的领军力量实际上是一个跨越“80后”与“90后”两个代际的共同体。
1985年出生的梁文锋,创立DeepSeek,以“史无前例的性价比”震撼行业;1989年出生的闫俊杰,带领MiniMax上市,上市首日市值破千亿港元;1995年出生的罗福莉,担任小米MiMo大模型负责人......还有像瞄准具身智能赛道的宇树科技创始人王兴兴,智元机器人彭志辉等都是“90后”。
无论创始人属于哪个代际,他们的团队都呈现出显著的年轻化特征。MiniMax平均年龄29岁的团队并非特例,在许多AI公司,“90后”甚至“95后”已成为研发中坚。
这一代AI领军人物的集体崛起,源于多重因素的共振:他们成长于中国互联网高速发展的时代,教育背景兼具国际视野与本土根基,对技术趋势极度敏感,能快速捕捉行业变化,也能努力去平衡技术理想与商业现实。
他们或许选择了不同的道路——学术研究、大厂晋升、创业冒险——但都指向同一个目标:在全球AI竞赛中,为中国构建不依赖外部技术的核心竞争力,这些年轻领军人物的选择将越来越具有决定性意义。
他们的处境不一样,但他们共享同一种感受:前方是无人区,没有地图,甚至没有确定的目的地。
正如平克·弗洛伊德专辑《月之暗面》(The Dark Side of the Moon)所描述的:
“There is no dark side of the moon really. Matter of fact it's all dark.”
月球背面,引人无限遐想。
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黑马精选
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