出品｜搜狐科技

作者｜常博硕

编辑｜杨锦

硅谷的AI圈里，有两个名叫“Yao Shunyu”的年轻人。一个是前OpenAI成员、现腾讯首席AI科学家姚顺雨，执掌腾讯混元大模型。另一个，则是本科毕业于清华基科班、在斯坦福斩获高能物理博士，从Anthropic的强化学习核心团队又去Google DeepMind的姚顺宇。

近日，姚顺宇接受了一次公开访谈。在将近四小时的访谈中，他解构了前沿AI实验室的技术泡沫、硅谷大公司的组织架构，以及那个正在远去的个人英雄主义时代。

姚顺宇称自己是一个“著名的悲观主义者”，在他身上，我们还能看到一种不依附于任何学术门阀、随时准备自我折磨与自我颠覆的反叛精神。

“光脚不怕穿鞋”的“Underdog”

姚顺宇出生在宁夏一个因煤矿而存在的小城市——大武口。直到小学后半段，他才随父母举家搬迁到了上海。

“我小时候挺菜的。”姚顺宇回忆，自己读的初中上南中学东校完全是个无名之辈，整个大环境比较躺平，竞赛这类词汇在当时根本不在他的考虑范围内。中考前，上海的高中实行预录取制度。面对当时高高在上的“四大名校”，他做出了人生中第一个令人费解的决定，放弃名校普通班，义无反顾地去稍逊一筹的格致中学竞赛班。

他喜欢当一个“光脚不怕穿鞋”的“Underdog(不被看好的弱者)”。

“我这个人的个性就是总是爱干一些自己不太会的事”，他喜欢困难带给他的兴奋感，也喜欢和自己较劲，“我之前从没搞过竞赛，但我觉得没干过，一定要找机会干一下，因为它难。”

在竞赛保送制度开始锐减的当年，他没能杀入国家集训队。高三那年，姚顺宇阴差阳错地参加了清华大学的一个夏令营，偶然得知学校正在搞针对北京学生的自主招生。一个上海的高中生，突发奇想地开始给清华招生办老师疯狂发短信：“你给北京的同学考，为什么不给上海的考？大家都在一条线上进行竞争。”

这种“光脚不怕穿鞋”的精神，竟然撬开了机会的大门。招生办老师被说服了，统一组织了考试，姚顺宇拿到了降至一本线录取的自主招生名额，迈进了清华大学的校门。

他回忆道：“人生最重要的道理就是胆子要大。你不争取是永远得不到的，争取了也有可能得不到，但不争取就绝对得不到。”

“为什么要把时间浪费在伺候老登身上？”

在清华，姚顺宇进入了基础科学班（基科班）。大二那年，受杨振宁先生创立的高等研究院氛围影响，他一头扎进了王忠老师的课题组，开始研究一种被称为“非厄米系统”的开放量子体系。

那是他科研生涯的第一个巅峰。在这个极其考验量子力学和统计力学理解深度的前沿方向上，他与导师系统性地建立了一套描述方法，颠覆了过去用布洛赫波描述非厄米系统的传统范式。由于实现了一次“范式级别的更新”，他的工作在国际上引发了大量的跟进研究。

然而，当所有人觉得这位物理新星将在凝聚态理论领域大放异彩时，他又选择逃跑，去斯坦福读高能理论物理学博士。

“抓住一次范式变化确实能让你名声大噪，获得更多引用和好的教职，但对我来说，它已经不令人激动了。”

虽然都属于物理学，但姚顺宇本科与博士的两个方向几乎没有任何联系。“我觉得说难听了就是爱折磨自己，说好听的是挑战自己。”

他很享受被折磨，他说：“如果一个人是为了学习更多的东西，丰富自己的精力和能力而被折磨，我觉得是值得的。”

但斯坦福的五年博士生涯，带给他的是一场深刻的幻灭。高能理论物理已经发展到了实验设备完全追不上的尺度，这导致理论的对错无法被客观验证。

“当这个领域完全没有实验和客观标准的时候，谁做的好，谁做的不好，其实就依赖于领域内一些老登的主观判断。你在那个领域呆的时间越长，就越觉得这件事儿蠢。人这一辈子也没多长，为什么要把自己的时间浪费在伺候老登身上？”

姚顺宇对“老登”这个词有着纯粹的学术性痛恨。在他眼中，人老了会分裂成两种状态：一种是德高望重的长者，甘愿为年轻人铺路；另一种则是自己不懂、却偏偏极度渴望指手画脚。

“我以前可能没有这么恨老登，可能就是当你自己有越来越多判断的时候，那些蠢的人就显得更蠢。”姚顺宇表示，他觉得自己可能有厌蠢症。

他说，他花了五年学了很多知识，买了一个大教训，那就是要做有客观评价标准的事，做对这个世界能产生影响的事。

目前的AI领域对姚顺宇来说是客观的：“你其实不用太担心，因为自己的观点惹到什么人，只要你的观点是自洽的，最终你在这个领域做的怎么样，是有客观的评价标准的。”

从Anthropic到Google，做AI“不需要脑子”

2024年秋天，在伯克利做博士后仅仅两个星期的姚顺宇向校方递交了辞呈，他决定去和硅谷最炙手可热的AI独角兽Anthropic谈谈。

他踩中了大规模强化学习（RL）爆发的末班车尾巴，作为Horizon团队的核心研究员，完整地参与了Claude 3.7乃至后续模型的后训练（Post-training）过程，亲手用代码将Claude的Agent能力推上了神坛。

后来，在政治纠纷闹的沸沸扬扬的时候，他选择了离开。“你看到文化的稀释以及一些不干活的人的激增是非常明显的。而且在一些非技术层面的公共立场上，CEO达里奥（Dario Amodei）个人的一些情绪和倾向，甚至影响到了整个公司的战略风向。”

从Anthropic离职后，他并没有选择回国，“那时候我离开了Anthropic，之后决定要去哪的时候，最大的动机是我想学一些不一样的东西。对我来说，我可能就没有更着重的去考虑说能够我去领导一个项目之类的。我更多的是在那个时候优先去学习一些东西，所以那个时候我选择去了（Google DeepMind旗下的）Gemini。”

目前，业内流传着Scaling Law已经撞墙的说法，但姚顺宇表示：“预训练依然在过去的几个月里疯狂变强，未来四个月我看不到任何到头的迹象。那些说撞墙的人，多半是因为自己工作里有 Bug 没找出来。”

在DeepMind，姚顺宇正在推进的两个方向是ML Coding（让AI自动做AI研究）和Long Horizon（长周期任务执行）。

ML Coding的目的是让AI能够自己研究自己，能自己跑实验、分析结果、提出新假设，完成全链路闭环。长周期任务执行是让模型学会像人一样选择性遗忘，能够在有限的上下文窗口里，处理近乎无限的任务。这是Agent走向实际应用的必经之路。

在他看来，目前AI的原生场景只有Coding，聊天框本质上是搜索的延伸。

为什么AI能够在Coding上率先实现突破，在他看来第一是因为在这个场景下反馈信号非常清晰。代码能不能跑通、输入输出对不对，是非常容易量化和测试的事情。这对强化学习来说，是最理想的训练土壤。其次是数据底座得天独厚。在GitHub等平台上沉淀了过去几十年人类最优秀程序员留下的高质量代码，这是任何其他领域都难以企及的先发优势。

姚顺宇是一个悲观的人，即使在AI风暴中心，他依然认为未来AI会替代掉软件工程师。“AI会让少部分人变得更强，但会让大部分人失去他们的独特价值。所以说我觉得对于传统的软件工程来说，最后的结果可能就是现在千分之一的人干了过去所有人的工作，拿着现在100倍的工资。”

现在，一个顶级AI研究员的薪水已经十分高昂，整个行业不断把技术突破，叙述为天才推动历史。但姚顺宇却说：AI这个事儿本来也不太需要脑子。“我觉得这个行业最重要的特质就是靠谱，就是做事细，然后对自己做的事负责任。那些东西我觉得都是一些本科生就能干的活。”

他不断强调：“AI本身才是那个浪。”他说，任何一个项目，少了自己都不会停止。“大家现在每个人都是冲浪的人，而不是那个浪本身。”在他看来，真正推动一切的，其实是整个时代性的技术浪潮。

个体只是站上了浪尖，而浪本身，不会因为任何一个人的缺席而停止。