这几天，“姚顺雨”这个名字突然频繁出现在公众视野。
27岁，腾讯首席 AI 科学家，大语言模型和AI Infra部的负责人，直接向总裁刘炽平汇报，网传年薪上亿元。
对大多数人来说，这是一个完全陌生的名字；但对熟悉 AI 圈的人而言，他并不是横空出世，而是而是早已在核心技术讨论中，被反复提及的人物。
清华姚班本科、普林斯顿计算机博士，曾在 OpenAI 从事研究工作：
姚班，每年只招30人左右，出了一批又一批顶尖人才，相当于提前进入国家队训练体系；
普林斯顿博士，是在世界顶级实验室里做最前沿的基础研究；
OpenAI 的工作经历，则意味着他的研究不止停留在论文层面，而是直接参与将这些方法推向真实系统。
Google Scholar显示，姚顺雨论文的总引用次数达到19977次，h-index为27，对于27岁的年龄来说，还是挺夸张的。
在 OpenAI 工作期间，姚顺雨是 ReAct、Tree of Thoughts 等多个重要 AI 方法的提出者之一。
如果把早期的大模型比作“只会在纸上演算的学生”，那么 ReAct 解决的是让它一边思考一边做的问题，而 Tree of Thoughts 解决的，是遇到难题时不只走一条路，而是像人一样同时比较多种解法。
只是，这些成绩往往是在事后才显得如此清晰。
在他真正做出关键选择的那些年里，AI 方向尚未形成明确共识，大模型也没有迎来爆发，没有哪条路径被证明一定通向今天的位置。
如果回头看，我们会说：姚顺雨几乎每一步，都踩在了时代与技术发展的关键点上。
但在当时，那些点并不显眼。
姚顺雨成长于安徽合肥，中学阶段就读于合肥四十五中、合肥一中，2014 年在全国信息学奥林匹克竞赛（NOI）中获得银牌；
那个时候，NOI是国内中学生编程与算法训练的重要体系，参赛规模达到数万级，并且在升学和保送选拔中具备实际影响力。
姚顺雨提前完成了“基础建设”：在风口来临前，先把底层的能力打牢。
2015 年，高考 704 分，以安徽省理科第三名的成绩进入清华大学交叉信息研究院“姚班”。
在以理工科著称的清华姚班，他没有把全部精力只投入到竞赛和算法训练中，期间不仅担任姚班联席会主席，还联合创办了清华大学学生说唱社，意味着策划、协调和公共表达能力的长期训练。
他就没有把自己锁定在“技术型学生”单一坐标上，而是同时发展着技术能力与组织、连接他人的能力。
信息技术本身迭代极快，具体工具和范式不断更新，但这种“与人连接起来”的能力，却很少过期。
这，正是他踩住的第一个关键点。
2019年毕业后，他去了普林斯顿读博，导师是Karthik Narasimhan，专注语言智能体和人机交互。
他曾在采访中提到，与很多人长期钻研一个很窄的技术方向不同，自己并不喜欢一直往一个点深挖，反而更倾向于去 “看很多数学、历史乃至各种各样乱七八糟的东西”。
他的多项研究工作，集中在一个当时仍在探索的方向：如何让语言模型不仅生成文本，而是参与到决策、行动与任务执行中。
随后几年，他陆续提出并参与了多个重要工作：让语言模型在交互环境中完成任务，提出 ReAct 框架，将“推理”与“行动”结合，提出 Tree of Thoughts（思维树），提升模型在复杂问题中的多路径探索能力。
在大模型还停留在“会不会更聪明”的阶段，他专注解决的是它能不能真正派上用场。
2024 年，姚顺雨加入 OpenAI，参与智能体相关研究与产品工作。
这一阶段，他处在全球 AI 研发最密集、最前沿的位置。
2025 年，他发表《AI 下半场》（The Second Half）一文，提出一个判断：AI 的核心竞争，正在从模型能力本身，转向真实世界中的应用与系统。
这是一个结构性的观察。
不久之后，他选择离开 OpenAI，回到中国。
2025 年底，腾讯宣布姚顺雨出任腾讯总裁办公室首席 AI 科学家，兼任 AI 基础设施部和大语言模型部负责人。
这一选择，发生在一个清晰的时间节点上：
国内互联网公司，全面进入 AI 深水区；
此时，真正稀缺的，已经不是单点技术突破，而是能将模型、系统、场景整合起来的人。
姚顺雨所处的位置，正是这一层。
回看姚顺雨的成长，很容易被总结成一句话：“他每一步都选对了。”
但这其实是一种事后视角。
在过往的时间里，他面对的，是方向模糊、反馈滞后、评价体系不断变化的现实。
很多选择，并不能保证回报。
对更多普通孩子而言，真正有价值的是理解一种更底层的逻辑：
社会正在往哪个方向移动？
自己现有的能力，能否在变化中继续使用？
当前选择，是在扩大可能性，还是让路越走越窄？
在一个不再保证“努力必有回报”的时代，真正稀缺的，可能不是更用力的人，而是那些能在变化中不断修正方向、与时代对齐坐标的人。
-End-
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