1月10日，在由清华大学基础模型北京市重点实验室、智谱AI发起的AGI-Next前沿峰会上，罕见集齐了腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家姚顺雨、Kimi创始人杨植麟、智谱创始人唐杰、阿里巴巴Qwen技术负责人林俊旸以及加拿大皇家学院院士、香港科技大学荣休教授杨强等AI界知名大咖，围绕AI新范式、Agent、中国大模型公司的挑战及机会等话题展开了讨论。

　　其中，杨植麟首次深度分享了Kimi的技术重点，他透露，2025年，月之暗面的两个技术进化主线是提升“TokenEfficiency”，以在有限的数据下冲击更高的智能上限；以及扩展“长上下文”能力，以满足Agentic时代越来越长程的任务对模型的记忆能力需求。

　　履新腾讯后，姚顺雨首次公开亮相

　　值得注意的是，此次峰会是姚顺雨加入腾讯后，首次对外界分享其对AI产业的观察。现年27岁的姚顺雨毕业于清华大学姚班和普林斯顿大学。他在2024年加入OpenAI后，迅速成为团队核心研究者之一，参与推动 AI Agent和任务执行系统方向的开发。

　　2025年12月17日，腾讯宣布升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部和数据计算平台部，旨在全面强化大模型的研发体系与核心能力。其中，姚顺雨出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报；同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人。

　　姚顺雨指出，当前中美大模型市场均呈现出明显的分化特征，其中To C与To B市场的底层逻辑已截然不同。“对于To C市场，大部分用户在大部分时间并不需要极强的智能。”姚顺雨表示，虽然当前模型在数学推导等高阶能力上显著增强，但对于普通用户而言，ChatGPT等应用更多是“搜索引擎的加强版”。在这一领域，为了提供更好的体验，厂商倾向于走“垂直整合”路线，即模型层与应用层紧密耦合、快速迭代。

　　而在To B领域，逻辑则完全相反。“智能越高，代表生产力越高，溢价空间也越大。”姚顺雨观察到，企业级市场对模型能力的付费意愿呈现极端的头部效应。他举例称，市场愿意为顶级模型支付200美元/月的订阅费用，而对次级模型（50美元或20美元/月）兴趣寥寥。对此，姚顺雨称在编程等高频且严肃的生产力场景中，较弱模型产生的错误需要人工耗费大量精力去排查和监控，其隐性成本远超模型差价。因此，To B市场正走向分化，强模型和较弱模型的差距将更加明显。

　　进一步来看，姚顺雨认为，单纯的模型参数竞赛已不是C端产品的全部，未来的核心竞争力在于对“语境”（Context）的捕捉。“比如问‘今天吃什么’，今年问和去年问，答案不应一样。”姚顺雨解释道，更好的回答不单纯依赖更强的推理能力，而在于模型是否掌握用户的实时状态、位置、历史偏好甚至社交关系等“额外的Context”。

　　在To B端，鉴于国内企业软件市场付费意愿较弱的现实，姚顺雨提出大型科技公司应利用自身庞大的内部场景进行验证。与初创公司依赖外部标注商不同，一家拥有10万员工的大厂本身就是巨大的实验场。“怎么把真实世界的数据利用好，而不是仅仅依赖于标注商或者外部采购。”

　　下一代AI范式是什么？

　　谈及自主学习的发展信号，姚顺雨提出了不同于普遍认知的观点...