张小珺最近用 4 个小时聊了姚顺宇。
这个人履历挺杂。清华本科做非厄米系统，斯坦福博士做高能理论物理，博后只干了两个星期就辞职，先去了 Anthropic 参与 Claude 3.7 的训练，一年后又跳到 Google DeepMind，做了 Gemini 3、Gemini 3 DeepThink。
硅谷有两个姚顺宇。另一个从 OpenAI 去了腾讯，主要做计算机方向。本文这位，是其中那个半道出家的物理人。
我把 4 个小时听完，挑出 10 个我觉得普通人也值得留意的点。不是技术爆料，是一个一线的人，对这个行业的判断。
1. AI 不太需要脑子，最重要的特质是「靠谱」
张小珺问他，AI 这行业要什么特质。他说：
真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质就是靠谱，做事细，对自己做的事负责任。
他后面又补了一刀：「都是一些本科生就能干的活。」
这话从一个训过 Claude 3.7 又训 Gemini 3 的人嘴里说出来，分量不一样。他想说的是，AI 这一行已经过了「靠一两个绝顶聪明的人想出惊天动地的 idea」的阶段。剩下的事，是把每一个琐碎的细节抠对。
他自己原话：「Idea is cheap，难的是怎么把它实现，怎么把它变成一个一个小的可实现的步骤把它做出来。」
2. 现在没有英雄，每个人都是浪，不是冲浪的人
姚顺宇说，AI 个人英雄主义的时代已经过去了。
我觉得大家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。
什么意思？这个浪会往前走，不管你冲不冲，它都会拍到岸上。有人冲上了浪尖，有人晚了一点。但浪本身的存在，跟具体哪个人没关系。
他自己也这么看自己：「我参与过的任何一个项目，不管在 Google 还是 Anthropic，没有我都会发生，效果也不会变差。」
英雄什么时候存在？Transformer 出现之前。那个时候找到关键技术的人是英雄。进入大规模训练之后，一切都是集体工程。
所以现在所有给个人贴金的事，他都觉得「有点炒作的嫌疑」。
3. 觉得 Scaling Law 撞墙的人，多半是代码里有 bug
最近半年「Scaling Law 撞墙」的论调到处都是。姚顺宇的回答是：完全没有。
他给的解法挺简单。一个人觉得一个规律到头了，无非三种情况：一是规律的适用范围真的到头了，二是数据撞墙了，三是「他这个工作哪里有一个 bug，他自己没发现」。
他的结论是：「绝大多数撞到墙的人，是因为第三种。」
很多时候修好一个 bug 带来的进展，是远大于一些很神奇的技巧的。
我们做项目卡住的时候，第一反应往往是「这条路是不是不通」。听完这一段，我下次准备先怀疑自己的代码。
4. 90% 的代码是 AI 写的，但工作时间反而变长了
他给了一个具体数字。在 Google 当研究员，他现在写代码，保守估计 90% 是模型产生的，不保守估计 99% 甚至 100%。剩下 10% 不是 AI 写不了，是「给我自己点面子」。
更夸张的是效率：「从做实验、实现 idea 的效率上来说，可能比一年半以前是 20 倍甚至 50 倍的加速。」
但你猜怎么着？他的工作时间反而变长了。
开发速度变快之后，就越试越想试，有越来越多的想法要去试。
以前看不懂一段代码，去找作者要预约几个小时；现在 5 秒钟就有答案，接着干。工作密度一下子上去了。
Google 已经不是那个 work-life balance 的 Google 了。
5. 程序员的未来：千分之一的人，拿一百倍的工资
姚顺宇是一个「著名的悲观主义者」（他自己承认）。
他对程序员未来的判断挺冷：
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。
对于传统的软件工程来说，最后变成的结果可能就是，千分之一的人干了过去所有人的工作，拿着现在一百倍的工资。
那这千分之一是什么样的人？他说三种能力。一是技术上一定要强（必要条件）。二是能理解自己的工作在大组织里怎么适配进去。三是规划能力强，能把复杂事拆解成小事交给不同的 AI。
但他自己也补了一句：「可能六个月之后这三件事 AI 也能干了，那回答就更悲观了。」
6. 聊天机器人这个产品形态，「很蠢」
国内最近不少人在讨论谁会成为 AI 时代的 Super App。
姚顺宇的回答是：「我觉得 Condition on 聊天机器人这个事儿就是 Super App，那可能可以争夺一下。但问题是，你这个形态是不是 Super App 的那个形态？」
他对 Chatbot 的评价非常直接：
模型明明有那么多能力，但居然用的方法是 Chatbot，不太 make sense。
那应该用什么去跟 AI 沟通？
他说：「没想明白，要想明白我就干了。」
这个回答没给答案，但提了一个真问题。今天习以为常的对话框，五年后回头看可能像当年的命令行一样过时。
7. 离开 Anthropic 的原因之一：CEO 的反华立场
姚顺宇 2025 年 9 月从 Anthropic 跳去 Google DeepMind。张小珺直接问他，离职里 Dario 反华这件事占多大比例。
他给的答案：
我在公开场合说百分之四十，但这个数字反正就是听听就好。它不是主要原因，但它确实是一个很大的原因。
他对这件事的态度，原话是这样：
作为一个公司的 CEO 来说，最大个人来说他做什么样的观点我觉得都无所谓。但作为一个公司的 CEO 来说，把这个观点推到这么极端的地步，是一个非常情绪化的体现。
翻译一下：你是 CEO，你的私人观点会变成公司的对外姿态。情绪化没问题，把它写进公司战略就有问题。
姚顺宇离开 Anthropic 之前，是直接参与 Claude 3.7 训练的研究员。他这种身份的人公开把这件事讲出来，本身就是个信号。
8. OpenAI 救了 Google
姚顺宇的视角：「我觉得 OpenAI 是救了 Google 一命。」
他的逻辑：在 ChatGPT 出现之前，Google 一直担心 Chatbot 会把搜索完全取代。这事真发生了，Google 就麻烦了。
但 OpenAI 做了什么？它先把 Chatbot 这件事做了，让 Google 意识到不能慢。但它又没把它做到极致，没把搜索完全吃掉。结果给了 Google 反应过来追上的机会。
现在难受的就是它（OpenAI）了。
姚顺宇还假设了一个反例。如果当年有家公司不光做了 Chatbot，还一路高歌猛进，真的把搜索完全吃掉，「完全没有给你反击的机会，那就很难受了」。OpenAI 没干到这一步。所以 Google 喘过来了。
9. 别相信老登
这是节目里反复出现的一个词。所谓老登，按他的说法，就是「自己也不懂还爱指手画脚」的人。
姚顺宇花了 5 年读高能理论物理博士，最后认定那个领域学了知识但「对世界没有什么贡献」。原因不在物理，在这个领域已经没有客观评价标准。实验完全追不上理论。
那谁说了算？「依赖于领域内一些老登的主观判断。」
他离开物理的最大教训：
要做有比较客观评价标准的事，或者说，要做对这个世界能够产生影响的事。
他后来评价自己博士那五年：「花了五年，学了很多知识，买了一个大教训。」
这个标准不只适用于物理。你做的事到底是几个权威说了算，还是世界本身会给你回馈，是两种活法。
10. 末班车已经发车
最后一个点，给想入行的年轻人。
我觉得纯做语言模型已经不是一个蓝海了。晚了，末班车已经发车了。
他说自己入行的时候，就是最后一班车。在他之后入行的人，「没有机会能接触那么好的机会，在一个还没有那么大的团体里做一件事情」。
那机会在哪？他给了几个方向：多模态生成、机器人、AI 辅助科学（比如量子调控）。
足够年轻的人来说，可能做现在最热火的事并不是一个正确的选择。做现在没有人做到的事，可能更多的是一个好的选择。
写在最后
姚顺宇在采访里讲过一个高中的故事。
他在上海读高中，本来要去最好的四个高中之一的普通班。但他想搞竞赛，于是去了一个差一点但有竞赛班的格致中学。后来一个偶然的机会，他跟着学校去清华参加夏令营，最后一天听说清华在搞自主招生，但只面向北京学生。
他给清华招生办的老师疯狂发短信，意思就一个：你给北京同学考，为什么不给上海的考？
老师答应了。他考上了清华的自主招生。后来他自己也没考到清华的分，但自主招生救了他。
他说，这件事教给他人生最重要的一个道理：
胆子要大。你不争取是永远得不到的，争取了也有可能得不到，但不争取就绝对得不到。
这样的经历，主动争取过机会的朋友都深有体会。
这个世界会奖励那些积极主动，且靠谱的人。
以上是我挑出来的 10 个点。整期播客有 4 个小时，信息密度远不止这些。强烈推荐去听原播客：张小珺《商业访谈录》第 140 期。