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。

姚顺雨，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。

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。

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。

杨植麟——大模型企业月之暗面（Moonshot AI）创始人

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。

林俊旸——现任阿里巴巴集团通义千问大模型负责人，系阿里巴巴最年轻P10级技术专家

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。

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。

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。

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。

本文头图及尾图为AI制图

本文首发于南风窗旗下财经新媒体盐财经