姚顺雨讲AI下半场核心逻辑：以场景落地定义长期竞争

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。

责编：陈丽湘

校对：刘星莹