AI新浪潮觀察

5min read

騰訊大模型「變陣」：成立 AI Infra 部，姚順雨出任首席 AI 科學家

連然2025/12/17

摘要

在混元 2.0 發(fā)布兩周后，騰訊大模型研發(fā)體系完成了一次關(guān)鍵的「系統(tǒng)升級」。

頭圖視覺中國

大模型戰(zhàn)事進入深水區(qū)，騰訊正在通過調(diào)整陣型，來適應(yīng)更快的速度。

12 月 17 日，騰訊宣布升級大模型研發(fā)架構(gòu)。這次調(diào)整最核心的變化在于成立了三個新部門：AI Infra 部、AI Data 部、數(shù)據(jù)計算平臺部 。

這是騰訊在混元大模型步入 2.0 時代后，對研發(fā)體系的一次全面「提速」。

在人事任命上，技術(shù)派高管被推向了更核心的位置。Vincesyao 出任「CEO/總裁辦公室」首席 AI 科學家，直接向騰訊總裁劉熾平匯報；同時，他還兼任新成立的 AI Infra 部及大語言模型部負責人，向技術(shù)工程事業(yè)群（TEG）總裁盧山匯報。

一手抓算法（大語言模型部），一手抓算力基建（AI Infra 部），同時直通公司最高決策層，這一配置表明：在騰訊的戰(zhàn)略棋盤中，大模型的研究與工程落地正在完成深度耦合。

姚順雨，98年的AI頂尖青年科學家

據(jù)了解，Vinces Yao就是數(shù)月前傳聞入職騰訊的姚順雨，畢業(yè)于清華和普林斯頓大學，曾任OpenAI研究員。

據(jù)外媒報道，自今年 9 月從 OpenAI 離職加入騰訊以來，姚順雨被高層賦予了極大的權(quán)限，以推動內(nèi)部的文化與組織變革。過去幾個月里，騰訊一改往日在大模型人才戰(zhàn)中的守勢，開始以雙倍薪資激進地從字節(jié)跳動等競爭對手處挖角核心研究員，并為應(yīng)屆博士生開出高出行業(yè)標準 50% 的薪資溢價。

姚順雨10月在X上發(fā)帖｜X

更深層的變化在于「權(quán)力交接」。騰訊正在進行內(nèi)部重組，降級那些雖擅長工程落地和廣告算法、但缺乏前沿 AI 研究背景的管理者，將指揮棒真正交還給「研究派」。這種去肥增瘦的動作，旨在打破過去「產(chǎn)品經(jīng)理思維」主導大模型研發(fā)的局限。

姚順雨出生于1998年，是人工智能領(lǐng)域的頂尖青年科學家，本科畢業(yè)于清華大學計算機系（姚班），后赴普林斯頓大學攻讀計算機科學博士學位，2024年正式加入 OpenAI，專注于智能體（Agents）與深度研究（Deep Research）方向。

他在OpenAI任職及相關(guān)研究期間，主要在大模型推理、Agent（智能體）——及評估體系方面取得了核心成果：

提升推理能力：提出了著名的思維樹（Tree of Thoughts, ToT），通過讓大模型進行多路徑推理和反復思考，大幅提升了模型解決復雜問題的能力；

智能體研究：他是 SWE-bench（大模型代碼能力評估數(shù)據(jù)集）和 SWE-agent（開源AI智能體）的關(guān)鍵貢獻者，并參與了 ReAct（推理與行動結(jié)合）和 CoALA（智能體認知架構(gòu)）等開創(chuàng)性工作。

此外，他還在個人社交平臺發(fā)布了關(guān)于“AI 下半場”的思考，主張AI發(fā)展的重心應(yīng)從單純的訓練轉(zhuǎn)向定義問題與評估，提出要像產(chǎn)品經(jīng)理一樣思考“解決什么問題”，認為在當前階段評估比訓練更為重要。

為什么是 AI Infra？

在過去一年的「百模大戰(zhàn)」中，行業(yè)逐漸達成一個共識：大模型的競爭，早已超越了單純的算法層面，變成了算力、數(shù)據(jù)、工程化能力的綜合比拼。

此次騰訊成立 AI Infra 部，也是為了解決「算力效率」這一關(guān)鍵命題。

據(jù)官方信息，AI Infra 部將作為騰訊大模型體系的重要一環(huán)，聚焦于大模型分布式訓練、高性能推理服務(wù)等核心技術(shù)。其目標非常明確：構(gòu)建大模型 AI Infra 的核心競爭力，為算法研發(fā)和業(yè)務(wù)場景落地提供穩(wěn)定、高效的技術(shù)底座。

這符合大模型技術(shù)演進的規(guī)律——當模型參數(shù)量級不斷躍升（如騰訊近期發(fā)布的混元 2.0），如何讓龐大的 GPU 集群高效運轉(zhuǎn)，如何在大規(guī)模并發(fā)下保證推理速度和成本，已經(jīng)成為決定生死的「隱形戰(zhàn)場」。

騰訊方面表示，在過往混元大模型的訓練及海量業(yè)務(wù)實踐中，騰訊已積累了系統(tǒng)化的工程能力。此次獨立建制，意在進一步強化這一優(yōu)勢，提升 AI 大模型的整體研發(fā)效率。

除了算力基建，數(shù)據(jù)質(zhì)量和評測體系也被提到了新的高度。

此次升級中，新成立的 AI Data 部 將由劉煜宏負責，專注于大模型數(shù)據(jù)及評測體系建設(shè)；而數(shù)據(jù)計算平臺部則由陳鵬負責，聚焦大數(shù)據(jù)和機器學習的數(shù)據(jù)智能融合平臺建設(shè)。兩人均向公司副總裁蔣杰匯報。

這意味著，數(shù)據(jù)處理不再只是算法研發(fā)中的附屬流程，而是作為獨立且關(guān)鍵的環(huán)節(jié)被標準化和制度化。

與此同時，王迪將繼續(xù)擔任大語言模型部副總經(jīng)理，向姚順雨匯報，確保模型算法團隊與新成立的基礎(chǔ)設(shè)施部門保持緊密協(xié)同。

效率變革，從代碼到產(chǎn)品的「AI 化」

過去兩年，盡管擁有微信這樣的國民級應(yīng)用，騰訊在 AI 模型層卻一度被外界視為「旁觀者」。

一個標志性事件是，今年 2 月騰訊元寶率先接入 DeepSeek R1。雖然這一動作讓元寶的活躍用戶數(shù)實現(xiàn)了數(shù)量級躍升，但也給騰訊內(nèi)部敲響了警鐘：自有模型的缺位，甚至導致內(nèi)部部分業(yè)務(wù)團隊因混元競爭力不足而猶豫是否接入。

這種焦慮最終轉(zhuǎn)化為自上而下的壓力。據(jù)報道，騰訊總裁劉熾平今年早些時候曾對團隊下達硬指標，要求必須在技術(shù)水位上趕超對手。此次變革，正是為了解決此前因組織分散導致的資源內(nèi)耗，集中力量為算法團隊輸送「彈藥」。

架構(gòu)調(diào)整的最終目的，是為了支撐產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的快速奔跑。

在前不久的 12 月 5 日，騰訊發(fā)布了混元 2.0，在預訓練數(shù)據(jù)和強化學習策略上進行了顯著改進，其 3D 模型甚至保持著全球領(lǐng)先水準，在開源社區(qū)下載量突破 300 萬。

在應(yīng)用層，騰訊元寶上線初期保持了「一天一版本」的迭代頻率，目前用戶規(guī)模已穩(wěn)居國內(nèi) AI 應(yīng)用前三。而在騰訊內(nèi)部，一場靜水流深的 AI 效率變革正在發(fā)生：超過 90% 的騰訊工程師正在使用騰訊云代碼助手 CodeBuddy；50% 的新增代碼由 AI 輔助生成；代碼評審環(huán)節(jié)的 AI 參與度高達 94% 。

目前，騰訊混元大模型已在騰訊會議、微信、廣告、游戲等內(nèi)部超過 900 款應(yīng)用和場景中落地。

近期混元團隊的高密度人才引進與重組，本質(zhì)上正是為了支撐這種高強度的技術(shù)攻堅與業(yè)務(wù)滲透 。通過成立 AI Infra 等新部門，騰訊正在試圖打通從底層算力、數(shù)據(jù)處理到上層算法、應(yīng)用落地的任督二脈，為接下來的 AI 長期競賽備好糧草。

騰訊大模型混元