## 703｜27岁成为腾讯首席科学家，从姚顺雨的“开挂”看AI时代的人才密码

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2025年4月，AI研究领域有一篇技术博文传播很广，标题叫《AI下半场》。作者在文章里提出一个观点：AI的竞争重心，正在从“解决问题”转向“定义问题”。这个观点在业内引起不少讨论，因为它说出了很多人隐约感觉到、却没说清楚的事——当AI已经能解决大部分技术问题时，真正稀缺的能力变成了“知道该让AI解决什么问题”。

这篇文章的作者叫姚顺雨，27岁，当时是OpenAI的研究员。而就在前两天，12月17日，他再次成为关注的焦点——他刚被任命为腾讯首席AI科学家，直接向总裁刘炽平汇报。

27岁，腾讯首席科学家，这两个词放在一起，怎么看都有点不真实。

但更不真实的是，从博士毕业到加入OpenAI，再到成为腾讯首席科学家，他只用了一年多时间。这个速度，放在传统职业路径里，几乎是不可能的。但在AI时代，这种“不可能”正在变成新常态。

今天，我想从姚顺雨和他那篇《AI下半场》出发，和你聊聊AI时代关于人才的几个洞察。当然，这不是让你也去当科学家，毕竟他那种犹如开挂的人生是无法复制的。但我们每个人都可以看看，这个时代对“什么是人才”的定义，到底发生了什么变化。

先说说那篇《AI下半场》到底讲了什么。姚顺雨在文章里把AI的发展分成两个阶段，上半场和下半场，分界点在2022年前后，也就是ChatGPT出现的那段时间。

在上半场，AI研究者们在做什么？大家都在“创造新的模型和方法”，然后拿这些方法去各种基准测试上刷分。那些AI论文的标题基本都是“在XX任务上超越了之前的最好成绩”。这个阶段的逻辑很简单：谁的模型在标准测试上分数高，谁就牛。

但到了下半场，游戏规则变了。姚顺雨发现了一个关键转折：AI从“每道题都要从头学”变成了“掌握了做题的通用方法”。这是什么意思？就像你学数学，一开始是一道题一道题地背答案，后来突然开窍，掌握了解题思路，遇到新题也能举一反三。AI也是这样，通过大规模语言预训练，它获得了一种“通用能力”，不用再针对每个具体任务从零开始训练。

这个转变带来了什么？它让研究重心从“怎么解决”转向“该解决什么”。当AI已经有了解决问题的基本能力，真正稀缺的就不再是“怎么让模型在某个任务上提高0.5个百分点”，而是“什么样的问题才真正值得AI去解决”。

姚顺雨在文章里特别提到，现在的AI评估方式有两个大问题：一是假设所有问题都是独立的，但现实中问题是连续的，需要长期记忆；二是假设AI可以自动运行，但现实中需要持续的人类互动。换句话说，过去的AI研究者像是在参加标准化考试，大家都在同一张试卷上比分数。现在的AI研究者更像是在出题，你得想清楚，什么样的考题才能真正衡量AI在现实世界的价值。

说完理论，咱们看看姚顺雨具体是怎么做的。他在普林斯顿读博期间提出的几个方法，现在已经成了AI Agent领域的基础框架。

先说ReAct。这个方法的核心思想特别简单：让AI学会“边想边做”。你想想人是怎么解决问题的？比如你要订一张去上海的机票，你不会一口气把所有步骤都想好再开始行动，而是“查一下航班时间，发现太早了，再查下午的，价格有点贵，看看高铁，对比一下时间”。ReAct就是让AI也用这种方式工作。

这个方法在2022年提出后，很快就被应用到各种AI Agent框架里。为什么？因为它解决了一个真实问题：AI不能只会推理，也不能只会执行，而是要把两者结合起来。当然，我这里说得简单是为了方便理解，姚顺雨提出这个方法并让AI成功执行，这可是非常不简单的一个过程。

再说Tree of Thoughts，也就是“思维树”。这个方法更直观地展示了姚顺雨的研究思路。24点游戏你可能玩过，就是用四个数字通过加减乘除算出24。这个游戏的难点在哪？你需要同时尝试多种可能的组合，线性思考很容易走进死胡同。用传统的思维链方法，GPT-4只能解决4%的问题，但用了思维树方法后，成功率直接提升到74%。

这个差距是怎么来的？不是因为模型变强了，而是因为姚顺雨重新思考了“AI该怎么思考”——不是线性地一步步推理，而是像人一样同时探索多条可能的路径，权衡利弊后再做选择。

更关键的是，这些研究不只是停留在论文层面。姚顺雨在OpenAI期间，是Operator和Deep Research这两款全球大热智能体的核心贡献者。Operator能自动操作浏览器，帮你填表单、订外卖、买东西；Deep Research能像经验丰富的研究员一样，自动搜索资料、整理信息、生成报告。如果你用过ChatGPT帮你自动操作浏览器或者做深度研究，背后就有他的贡献。

你看，姚顺雨做的事情有一条清晰主线：他不是在优化某个具体任务的性能，而是在重新思考AI该解决什么样的问题，以及该用什么方式解决。

现在回到最开始的问题：27岁成为腾讯首席科学家，这个速度是怎么做到的？更重要的是，从姚顺雨身上，我们能看到AI时代人才定义的哪些变化？

先看一组时间线。2019年，姚顺雨从清华姚班本科毕业，进入普林斯顿读博。2024年博士毕业，加入OpenAI。2025年12月，成为腾讯首席科学家。从博士毕业到首席科学家，只用了一年多时间。

而按照传统的职业路径，一个人要成为大公司的首席科学家，通常有两条路。走学术路线的话，是博士毕业到博士后，再到助理教授、副教授或教授；走企业路线的话，是博士毕业进入企业的研究团队，然后从初级研究员到高级研究员、首席研究员，最后才到首席科学家。这个过程少说也得十年以上，年龄、资历、工作年限，这些都是硬性门槛。

但姚顺雨的路径完全不同。从他身上，我能看到三个明显特征，而这三个特征可能就是AI时代人才的新标准。

第一，行业影响力取代了年龄资历。我前面提到的ReAct、思维树等，现在已经成了AI Agent领域的基础方法，被广泛应用在各种框架和产品里。2025年5月，他入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”榜单，评价是“为语言智能体方向的开启和发展做出了基础性贡献”。注意这个评价，不是说他在某个具体任务上做得好，而是说他“开启了一个方向”。当你的研究成果成为整个行业的基础设施，年龄和工作年限就不再是核心门槛了。

第二，理论到产品的快速转化。姚顺雨的研究从一开始就瞄准实际应用，ReAct和思维树这些方法不是为了在某个基准测试上刷分，而是为了让AI真正解决现实世界的问题。所以他的研究能直接应用到Operator和Deep Research这两款智能体里，一个能自动操作浏览器，一个能做深度研究，这两款产品都成了AI Agent赛道的标杆。这种转化的速度和质量，是传统学术路径很难做到的。

第三，愿意写博文、做分享的开放姿态。这一点特别有意思，我看到他写的《AI下半场》时，第一反应是：一个刚博士毕业的研究员，居然会花时间写这种技术博文，分享对整个行业的思考和判断。传统意义上的科学家，要么“两耳不闻窗外事”，埋头做研究，要么觉得写博文、做科普是“不务正业”。但姚顺雨不一样，他在主动建立影响力，主动参与行业讨论。在AI这个快速变化的领域，这种能力可能比闷头发论文更重要。

你看，把这三个特征串起来，其实就是一个AI时代人才成长的完整逻辑：用开放姿态参与行业讨论，用理论到产品的转化能力创造实际价值，最终建立起行业影响力。

就像姚顺雨提到的，“下半场的重心，从解决问题转向了定义问题。”其实不只是AI研究，人才的成长路径也是如此。

传统路径是在“解决问题”，比如怎么发更多论文、怎么拿到更高职称、怎么积累更多年限。但姚顺雨走的是另一条路，他在“定义问题”，比如什么样的研究方向值得投入、什么样的技术创新能产生实际价值、什么样的问题才是AI真正该解决的。

27岁成为首席科学家，这个故事的核心不是“年轻有为”，而是“定义问题的能力”。

当你能定义问题的时候，年龄就不再是门槛，资历也不再是必需品。你创造的影响力，就是你的简历。我们每个人都会面临这样的定义问题的时刻，比如我在持续日更这个广播站，追求的肯定不是出爆款文章，因为那样只会滑向标题党。我想做的，是把我自己每天的学习和思考通过日更分享出来，如果是自己都没兴趣的领域，哪怕再吸引眼球，我也不会去写。

那么对咱们大多数同学来说，我们可能不会去做AI研究，也不会成为首席科学家，但“从解决问题到定义问题”这个思路，其实适用于任何领域。你在工作中，是在解决老板布置的任务，还是在思考团队该做什么？你在学习时，是在刷课程完成度，还是在判断什么知识真正值得学？与其等待晋升机会，不如先想想，我能创造什么让别人无法忽视的价值？

我们公司经常给校招新同事做分享，我常对他们说，不要想着为公司做什么贡献、表什么忠心，不妨更“自私”一点，想想自己做点什么能积累行业里的个人品牌，能在一两年后被其他公司高薪挖走。

所以，AI时代人才的定义已经发生很大变化，年龄、资历、学历可能都没那么重要了。核心问题正在从“你积累了什么”转向“你定义了什么”。这可能对我这样的创业者和管理者，也提出了一个新挑战，当你的团队里有一个27岁的年轻人，你发现他的优点时，敢不敢重用呢？对了，这里还有一个有趣的巧合，马化腾创办腾讯时，正好也是27岁。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 《AI下半场》博文：
> https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/

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