张小珺商业访谈录-对姚顺宇的4小时访谈:在Anthropic和Gemini训模型、技术预测、英雄主义已过去


核心观点

AI个人英雄主义时代已过去,现在是集体主义的故事。模型能力趋同后,核心挑战从”能不能做到”转向”问题定义是否清晰”。Pre-training Scaling Law 仍未到头,模型学习能力持续增强。

1. 两个姚顺宇的区分

维度姚顺雨(另一位)姚顺宇(本集嘉宾)
背景清华姚班 → 普林斯顿 CS清华物理 → 斯坦福理论物理
轨迹OpenAI → 腾讯首席AI科学家Anthropic → Google DeepMind
特点关注人机交互、产品思维半道出家,物理背景
关系本科同级,硅谷时期频繁见面

2. AI行业发展阶段判断

核心转变:从能力焦虑到定义焦虑

时间关注点特征
2025年初”追不追得上”OpenAI reasoning 太强,担心被甩开
2026年Q1”做什么”三家(Gemini/OpenAI/Anthropic)都不担心追不上,更难的是想明白做什么

模型差异化现状:

维度观察
Benchmark纸面差距缩小,SweeBench 高低只差1-2个百分点,主要是噪声
用户体验实际使用仍能感受区别
能力侧重Claude:工具使用类 agent 最强;Codex:纯 coding 追上;Gemini:reasoning 和日常使用好,coding/agent 在接近
差异来源过去是意愿(优先投入哪个方向),现在意愿+能力两方面都有

3. OpenCloud/Manus 现象解读

关键洞察

业内比业外讨论少——大公司内部早有人做类似实验,只是未作为产品宣发。

为什么”壳”最终都卖给了模型公司:

路径策略案例
逃得够快增长速度 > 模型公司反应速度,同时自研模型Cursor(已与 Anthropic 进入竞争关系)
市场够小小到模型公司懒得管Mid-Journey

壳的生存困境: 壁垒目前仍在模型侧,数据飞轮尚未在任何场景真正形成。唯一成功的 AI 原生场景是 agentic coding。


4. Pre-training Scaling Law 未到头

为什么有人觉得到头了:

可能原因本质
适用范围到头假设 Scaling Law 无法无穷延展
条件无法满足数据撞墙
有 bug(最常见)实验/代码中的问题未被发现
核心判断

姚顺宇的个人体验:预训练在过去几个月仍在变强,未来四个月也没看到到头迹象。模型学东西的能力越来越强——以前让模型学会一件事要动很多脑筋,现在最重要的是定义问题、构建合适数据。

驱动力分析:

驱动力特点
算力+数据强关联,互相促进
算法有相变:完全不清楚→发现关键→平滑提升

5. 2026年技术预测

核心方向:Train with finite context, use as infinite context

能力意义
有限 context 训练,无限 context 使用解锁个人助手——持续交互、持续获取信息、动态丢弃不重要内容
技术路线多条路线可能都行,当前在验证哪条效率最高

6. 行业哲学:AI 不需要脑子

姚顺宇原话

“AI 这个事本来也不太需要脑子——最重要的特质是靠谱,做事细,对自己做的事负责任。”

“没有哪个老登是你的亲属,你觉得他傻就是傻,可以直接说他傻。”

“AI 个人英雄主义时代已经过去了,现在都是集体主义的故事,要对神话个体的叙事充满警惕。”

方法论要点:

  1. 信念与系统:遇到 bug 时,信念决定你觉得到头还是可解;关键是系统性地排除各种可能性的能力
  2. Anthropic 优势:top-down 机制独特,其他公司难复制
  3. 大公司包袱:产品公开要负责——法律风险、品牌风险、资源投入

7. 创业者启示

选择几率策略
赌一票大的万分之一生存率通用场景,如 Cursor
先吃小的百分之一生存率选择有想象空间的小市场

姚顺宇的选择: 内心想吃大的,但理性选择先吃小的——第一步不能一步登天。


8. 访谈信息

项目内容
时长3小时48分钟
录制时间2026年3月
嘉宾背景清华物理 → 斯坦福理论物理(非厄米系统、量子物理、高能物理)→ 伯克利 postdoc → Anthropic(Claude 3.7、4.5)→ Google DeepMind(Gemini 3)
后记变化

录制后发生:Meta 对 Manus 收购被撤销、Cursor 可能被 SpaceX 收购、xAI 终止独立运营并入 SpaceX。