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(姚顺)宇4小《时深》度访谈，我们概括为30句话
来源：东北网 编辑：奇兵天降 2026-05-21 05:56:14

把与(姚顺)宇4小《时深》度访谈，我们概括为30句话相关的情况拆开来看，重点主要集中在几个方面。

本文来自微信公众号：字母 AI。

放到整体脉络里看，28. 人这一辈子也没多长，为什么要把自己的时间浪费在伺候老登身上。

需要注意的是，26. 量子计算和 AI 是两条，我觉得给年轻人、给小登机会比较多的路。

从细节来看，24. 未来程序员可能很重要的一件事，是怎么和 AI 去有效地协作。

换个角度看，22. 在 GenAI（生成式人工智能）这个领域，没有谁可以养老，除非你已经完全对技术没有兴趣了，对自己没有追求了。

需要注意的是，21. 壳（AI 产品）在目前这个情况下活下来，有两种我大概能想象的方式一种是逃得足够快，就是我增长速度足够快，以至于在模型公司反应过来的时候，我其实已经占领了大量的用户心智然后在模型公司追你产品形态的时候，我又自己演化出了自己的模型……另一种方式就是这市场足够小，小到模型公司根本懒得去管。

需要注意的是，19. 我说实话觉得，做一个好的产品经理，是一个我现在想不明白该怎么训练 AI 去做的事。

进一步说，17. 一个人觉得一个规律到头了，无非有几种情况：一个是他觉得这个规律的适用范围到头了另一种是他觉得这个规律其中的一个条件不能满足了但其实还有第三种可能性，就是他这个工作哪里有一个 bug，他自己没发现，所以他觉得到头了从我的观感上来说，可能绝大多数撞到墙的人，是因为第三种，是因为有 bug。

需要注意的是，15. 纸面上大家都看起来差不多，更难的事情是你该怎么去定义你的问题、定义你想要的行为在这个事情没有定义的那么清楚的时候，模型的很多差异其实来自于一些你想象不到的事。

从细节来看，三、真正重要的问题。

需要注意的是，12. 从研究人员的角度来说，理论和实验其实不太分家你有一个理论假设，你能不能做实验去验证它，这个是很关键的。

需要注意的是，10. 经验规律和科学规律之间的界限是很模糊的热力学的各种不一样的定律，在当年被发现的时候也都是经验规律，只是后来随着时间的发展，我们慢慢知道了它的微观机制，那它可能变成了一个科学规律。

进一步说，8. 物理对后来做 AI，硬实力上其实没什么帮助纯工具性的技能上来说，从物理到 AI 的转化是非常非常少的非要问的话，我觉得可能主要是性格吧做物理的人会更想刨根问底，更想理解一个事儿，然后更想做事很系统。

需要注意的是，7. 我觉得（在现在这个时代）如果一个研究员做不到对全局去考虑的话，他就不是一个好的研究员。

换个角度看，5. 人要变成一个更可信可靠的系统的组件。

放到整体脉络里看，3. 在这个时代其实谈每一个人个体的影响，是一个很虚无缥缈的事情。

从细节来看，1. 现在每个人都是冲浪的人，本质上是一个浪，而不是你那个冲浪的人。

进一步说，我们听完了整场播客，整理出了 30 条最值得关注的观点，尽量保留姚顺宇的原话表达。

换个角度看，在这场对话中，这位 DeepMind 研究员，也许是世界上最 " 有脑子 " 的一群人中的一员，却说："AI 这个事，本来也不太需要脑子"。

进一步说，硅谷 AI 业界有两位 Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生。

放到整体脉络里看，29. 你其实不用太担心因为自己的观点而惹到什么人，只要你的观点是自洽的，就是你有一套自己观点的理论——不是说随便喷人，那肯定是会惹到别人——你是有一套自己的理解，我觉得其实大家是会尊重你的。

放到整体脉络里看，27. 在学校里的时候，你还可以有一个学生的心态离开学校之后就是自己的 career，你得给自己找一条路。

需要注意的是，25. 有很多事情是 AI 可能做得不是那么好的，比如说怎么去合理地设计一个事情的实现方案怎么样设计，让它可能跟这个公司未来的发展比较契合，那些东西可能你很难去告诉一个模型，让它理解这些事儿那些事儿可能还需要人去做……但是像具体的，像过去很多程序员做的工作，比如你的经理告诉你 " 实现这个方案，下周五之前给我 "，我觉得这样的工作未来可能就不会再存在了。

放到整体脉络里看，23. AI 是一个很中心化的技术，它会让少部分人变得更强，但会让大部分人失去他们的独特价值。

需要注意的是，四、给别人的建议。

放到整体脉络里看，20. 一个东西如果要长久地生存，还是需要考虑一些壁垒至少目前来说，很多壁垒都是在模型侧目前没有哪一个场景真正形成了数据飞轮甚至 AI 纯粹原生的应用场景，目前除了 Agentic coding，就是写代码之外，没有哪个场景是 AI 真正原生的场景，变得非常成功。

从细节来看，18. 很多时候，修好一个 bug 带来的进展，远大于一些很神奇的技巧。

换个角度看，16. 对我来说更重要的一件事是做事系统，就是当一个事情和你预测的不一样的时候，你能不能系统性的排除各种可能性。

进一步说，14. 现在 AI 进入到了一个阶段，大家都已经开始不那么担心 AI 是不是能够做得到，而是担心这件事是不是被良好定义。

换个角度看，13. 高能理论已经发展到了实验完全追不上的这个阶段了。

放到整体脉络里看，11. 我现在能够做任何我能想到的实验，只是可能说，我需要一些时间去把这个计算量提上来，或者把这个基础设施准备好。

放到整体脉络里看，9. AI 本质上简单的点在于，它能做实验它和比如说本质上难的东西，比如说物理，它的区别在于，那个东西你没有那个能标下的实验数据，你就是理解不了那个能标下的理论但是 AI 不被这个所约束，你理解不了没关系，我也可以往前发展。

换个角度看，二、从物理到 AI。

进一步说，6. 你可能可以做一个算法，出来效果比别人好，但是可能更关键的问题是，你要去问：在真正大的尺度下，我是不是能够保持稳定性、做得一样好……这其实需要研究员自己对于这个系统怎么运作，有一个好的理解，以及对公司负责任才能做到。

进一步说，4. 从组织情况下来说，从人的情况下来说，其实需要很负责任的人每一个系统、每一个评价的框架，都是很容易被 hack 的，因为你总可以做一些事，让你的指标看起来很好看一个值得信赖或者踏实的人，他其实是会想，自己做的这件事如果效果好的话，是不是真的。

换个角度看，2. AI 这个事，本来也不太需要脑子，这个行业最重要的特质就是靠谱，就是做事细，然后对自己做的事负责任。

进一步说，一、个人与集体。

放到整体脉络里看，张小珺评价他 " 一点也不 nerd"，是一个 " 有点疯 "、但又不失谨慎的人从理论物理走向 AI 研究给姚顺宇带来了不一样的视角和心态，他的话总是非常直白。

换个角度看，在清华学计算机的姚顺雨 2025 年从 OpenAI 跳槽到腾讯，执掌混元技术体系学物理的姚顺宇则跨向 AI，先后在 Anthropic 和 Google DeepMind 担任研究科学家。

进一步说，30. 因为最终你在这个领域做得怎么样，是有客观的评价标准的。

后续如果继续跟进(姚顺)宇4小《时深》度访谈，我们概括为30句话，更有参考价值的往往是新增细节、现实反馈以及持续变化。

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