在由清華大學基礎模型北京市重點實驗室、智譜AI發起的AGI-Next前沿峯會上，姚順雨履新騰訊“CEO/總裁辦公室”首席AI科學家後首次公開發聲，圍繞AI行業分化趨勢分享了一些看法。

關於模型分化這一主題，姚順雨分享了兩個大的感受，一是To C（面向消費者）和To B（面向企業）明顯發生了分化，二是垂直整合和模型應用分層也出現了分化。

To C端的體驗正在趨於平緩，而To B端的生產力革命已經發生。

姚順雨以ChatGPT為例，進行了深入闡述。他指出，對於To C來説，大部分人大部分時候其實不需要用到這麼強的智能，也感受不到ChatGPT和去年相比的提升。

“但對於To B來説，智能越高，很多時候就代表生產力越高，很多人願意花溢價用最強的模型。”姚順雨判斷，在To B市場上，強的模型和稍微弱些的模型，分化會變得越來越明顯。

他還提出，模型層和應用層需要的能力是不一樣的，尤其是對於To B或者生產力這樣的場景來説，更大的預訓練是非常關鍵的。姚順雨認為，騰訊是一個To C基因更強的公司。“我們會思考怎麼樣能夠讓今天的大模型，或者AI的發展能夠給用户提供更多價值。”

關於今年最重要的AI趨勢，峯會上的專家學者們達成一致為 Agent（智能體）。姚順雨認為，智能體在To B方向的發展呈一條不斷上升的曲線，且看起來沒有變慢的趨勢。他説：“只要預訓練不斷地變大，後訓練不斷地把這些真實世界的任務給做好，會越來越聰明，它就會帶來越來越大的價值。”

智能體如何能真正產生經濟價值？姚順雨則表示，瓶頸往往不在模型本身，而在環境和教育。他分享了自己在Scale AI實習時的感悟，即使模型能力不再提升，僅靠將現有模型部署到各種企業環境中，就能產生巨大的經濟效益。

“教育非常重要，人和人的差距正在拉大，不是AI替代了人的工作，而是會使用工具的人在替代不會使用工具的人。”他認為，當下中國最有意義的事情之一，就是教育公眾如何更好地使用AI工具，填平這道認知鴻溝。

姚順雨還表示，接下來中國 AI 團隊躋身全球領先的概率較高，製造業、電動車等領域的案例已證明，中國在技術復現與局部優化上具備優勢。

同時指出，中國AI團隊還需突破三大關鍵：一是光刻機等算力相關技術瓶頸，二是To B市場成熟度與國際化佈局，三是冒險精神與前沿探索文化的培育。

其中，姚順雨認為，硬件（如光刻機）的瓶頸是客觀且可解決的，真正的差距在於主觀的冒險精神和研究文化。“在中國，大家更喜歡做安全的事情。如果這個事情已經被證明可以做出來，我們幾個月就能復現並做到極致。但如果去探索一個未知的領域大家就會猶豫。”姚順雨説。

談到未來創新的可能性，他認為，OpenAI仍是新範式誕生的最大可能者，“儘管創新基因受商業化影響，但基礎優勢仍然存在。”