最近，DeepSeek 接連上了幾次熱搜。
先是因為一張實習(xí) offer 引發(fā)圍觀。一位清華學(xué)生在社交媒體曬出錄用信息，崗位是 DeepSeek 實習(xí)生，稅前日薪 5500 元。按每月 22 個工作日計算，月薪超過 12 萬元。
緊接著，就在本周，「梁文鋒四小時投資人會議實錄」「梁文鋒格局」等詞條也登上熱搜。
兩次熱搜看起來毫不相關(guān)，但背后指向的卻是同一種變化：在 AI 競爭進(jìn)入深水區(qū)后，外界開始把一家公司的技術(shù)實力，越來越多地投射到少數(shù)關(guān)鍵人物身上。
750 個人，撐起 AI 圈的半壁江山？
想要拿到日薪 5500 元的 offer 顯然并不簡單，它的答案，藏在這名學(xué)生的另一個身份里——清華姚班學(xué)生。
清華姚班全名「清華學(xué)堂計算機(jī)科學(xué)實驗班」，由圖靈獎得主姚期智于 2005 年創(chuàng)辦，目標(biāo)是從本科階段培養(yǎng)世界級計算機(jī)人才。
嚴(yán)苛的篩選機(jī)制和優(yōu)異的培養(yǎng)機(jī)制，也讓清華姚班涌現(xiàn)出一批批技術(shù)人才。比如陳立杰是其中一個典型。
他高中時獲得 IOI 世界第一，進(jìn)入姚班后研究理論計算機(jī)，后來在 MIT 攻讀博士，長期從事計算復(fù)雜性和細(xì)粒度復(fù)雜性研究，并多次獲得 FOCS、STOC 最佳學(xué)生論文獎。
2026 年，他加入 OpenAI，開始研究大模型數(shù)學(xué)推理。
一位在純理論領(lǐng)域積累十余年的學(xué)者，最終進(jìn)入大模型競爭最激烈的前線。模型推理能力繼續(xù)提升，需要更扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法設(shè)計和復(fù)雜性分析。
首屆姚班學(xué)生鬲融的經(jīng)歷，則代表另一種能力。
讀博第四年時，他判斷深度學(xué)習(xí)即將興起，放棄已經(jīng)積累多年的研究方向，轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)理論，后來獲得斯隆研究獎。
姚班培養(yǎng)出來的人，通常不只擅長考試和發(fā)表論文。他們還需要識別技術(shù)變化，并在缺少成熟路徑的領(lǐng)域里繼續(xù)研究。
類似的人還有很多。
陳丹琦成為普林斯頓大學(xué)教授，后加入 Thinking Machines，長期研究自然語言處理和閱讀理解；吳佳俊進(jìn)入斯坦福大學(xué)，研究計算機(jī)視覺、三維理解和認(rèn)知科學(xué)；馬騰宇創(chuàng)辦 Voyage AI，開發(fā)面向垂直領(lǐng)域的 Embedding 模型；胡淵鳴開發(fā)了圖形學(xué)編程語言 Taichi。
姚順雨在普林斯頓讀博期間提出 ReAct、Tree of Thoughts、WebShop 等工作，參與 OpenAI Operator 和 Deep Research，后來加入騰訊，負(fù)責(zé)混元大模型團(tuán)隊。
楊植麟是 Transformer-XL 和 XLNet 第一作者，這兩篇在 NLP 圈的分量不用多說。2023 年，他創(chuàng)辦月之暗面，推出 Kimi，成為中國大模型創(chuàng)業(yè)浪潮中最受關(guān)注的公司之一。
人稱「樓教主」的樓天城也是首屆姚班學(xué)生。他曾長期位居 TopCoder 中國區(qū)榜首，并在 ACM/ICPC 全球總決賽獲得第二名。2016 年，他創(chuàng)立小馬智行，并于 2024 年赴美上市。
DeepSeek R1 的研發(fā)團(tuán)隊中，也有吳作凡、任之洲等姚班畢業(yè)生參與底層算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究。
能夠涌現(xiàn)出如此多的人才，清華姚班培養(yǎng)方式同樣特殊。
姚期智親自設(shè)計課程體系，25 門全英文專業(yè)課覆蓋理論計算機(jī)、人工智能等前沿領(lǐng)域。前兩年集中訓(xùn)練數(shù)學(xué)與計算機(jī)基礎(chǔ)，部分課程難度接近海外頂尖高校的研究生課程。
課堂很少要求學(xué)生背誦現(xiàn)成結(jié)論。學(xué)生需要閱讀原始論文，理解一個理論或算法如何被提出，又如何一步步完成推導(dǎo)。
AI 可以快速調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)知識，卻很難代替人定義新問題、提出新假設(shè)。姚班訓(xùn)練的核心，正是面對未知問題時的抽象、推演和研究能力。
師資也由姚期智親自參與選拔，包括搞計算機(jī)視覺和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高陽助理教授、搞深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、AIGC、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的黃隆波教授、搞三維計算機(jī)視覺與三維深度學(xué)習(xí)的弋力助理教授等等。
本科后期，學(xué)生通常會前往 MIT、斯坦福等高校交流，再進(jìn)入微軟亞洲研究院或國內(nèi)外高校實驗室參與科研。
結(jié)果就是，大量學(xué)生在本科畢業(yè)前已經(jīng)發(fā)表 CVPR、ICML 等頂會論文。
當(dāng)然，只談清華姚班，還解釋不了中國 AI 人才網(wǎng)絡(luò)的形成。許多人的履歷中，還會反復(fù)出現(xiàn)另一個名字：微軟亞洲研究院，MSRA。
MSRA 成立于 1998 年，長期連接高校研究、國際學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。它提供算力、數(shù)據(jù)和工程環(huán)境，同時允許研究人員探索長期課題。
張亞勤、沈向洋、洪小文、王堅、馬維英等人，都曾在這里工作。商湯創(chuàng)始人湯曉鷗做過視覺計算組負(fù)責(zé)人，曠視前首席科學(xué)家孫劍曾任首席研究員。
MSRA 還有一套長期開放的實習(xí)生制度，成為頂尖高校與產(chǎn)業(yè)界之間的重要橋梁。何愷明本科期間進(jìn)入 MSRA 實習(xí)，隨后成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域最具影響力的研究者之一。
姚班與 MSRA 最具代表性的交匯，發(fā)生在曠視科技。
唐文斌和印奇先后進(jìn)入 MSRA 實習(xí)，在孫劍團(tuán)隊參與人臉識別研究。2011 年，兩人與楊沐共同創(chuàng)辦曠視，將計算機(jī)視覺技術(shù)推向安防和產(chǎn)業(yè)市場。
類似路徑延續(xù)至今。
階躍星辰的核心團(tuán)隊中，不少人都擁有 MSRA 背景。團(tuán)隊覆蓋算法、數(shù)據(jù)和大規(guī)模算力管理，后來進(jìn)入多模態(tài)大模型競爭。
姚班提供理論訓(xùn)練和研究能力，MSRA 提供接近產(chǎn)業(yè)的科研環(huán)境。兩條人才管道交匯后，構(gòu)成了中國 AI 產(chǎn)業(yè)早期最重要的一批研究者、工程師和創(chuàng)業(yè)者。
從人才光環(huán)，到創(chuàng)始人光環(huán)
向個別姚班實習(xí)生開出日薪 5500 元，顯然屬于極端個例，無法代表 AI 行業(yè)的普遍薪資。
但這個價格代表的是解決未知問題的能力。
大模型進(jìn)入深水區(qū)后，普通代碼、資料整理和標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)，正在越來越多地交給 AI。企業(yè)真正缺少的，是能夠定義研究方向、解決訓(xùn)練瓶頸、提高算力效率和設(shè)計新算法的人。
此類人才通常同時具備數(shù)學(xué)、算法、工程和研究能力，培養(yǎng)周期長，數(shù)量又極少。一名核心研究者提出的新方法，可能直接影響模型訓(xùn)練成本、推理能力，甚至決定一條技術(shù)路線能否繼續(xù)推進(jìn)。
企業(yè)支付的，也不只是一個人的工作時間。價格中還包含他過去積累的研究能力，以及未來提出關(guān)鍵突破的可能性。
日薪 5500 元，只是最顯眼的一張報價單。
背后真正發(fā)生的，是國內(nèi) AI 公司開始用更高的薪資、更充足的算力和更大的研究自主權(quán)，爭奪過去主要流向海外高校和跨國研究院的頂尖人才。
早期姚班畢業(yè)生大量前往海外深造，原因并不復(fù)雜。當(dāng)時國內(nèi)缺少高水平研究崗位、算力設(shè)施和學(xué)術(shù)環(huán)境。如今，騰訊、阿里、字節(jié)、DeepSeek 等公司持續(xù)增加大模型投入，國內(nèi)研究條件明顯改善。
姚順雨加入騰訊，楊植麟選擇創(chuàng)業(yè)，越來越多年輕研究者開始在國內(nèi)尋找機(jī)會。截至 2024 年，約 44.6% 的姚班校友選擇留在國內(nèi)深造或就業(yè)。
人才開始回流，圍繞人才的敘事也開始升溫。天才、名校、頂會論文，本身就是一套極具傳播力的故事。資本市場很快把同一套故事，拿去給 AI 公司定價。
生成式 AI 爆發(fā)后，智譜、MiniMax、百川智能、月之暗面、階躍星辰、零一萬物等公司迅速獲得高額融資。
早期大模型公司普遍缺少穩(wěn)定收入，產(chǎn)品路線和商業(yè)模式也沒有得到充分驗證。投資機(jī)構(gòu)很難只根據(jù)收入和利潤判斷一家公司，只能更加依賴創(chuàng)始團(tuán)隊的履歷。
姚班、MSRA、MIT、CMU、頂會最佳論文作者，逐漸成為融資材料中最醒目的標(biāo)簽。
一方面，他們負(fù)責(zé)解決訓(xùn)練效率、模型推理和算法創(chuàng)新等具體問題；另一方面，他們的名字和經(jīng)歷，也能向投資人證明，公司有能力參與最前沿的技術(shù)競爭。
但當(dāng)每家公司的融資材料里都寫著姚班、MSRA、頂會一作，履歷標(biāo)簽本身就不再構(gòu)成區(qū)分。投資人和公眾需要新的識別方式，創(chuàng)始人的性格、判斷和價值觀開始承擔(dān)這個功能。
一家 AI 公司販賣想象的，除了模型能力、研究團(tuán)隊和商業(yè)前景，還有一個足夠鮮明、足夠稀缺，也足夠容易被記住的人。
頂級風(fēng)投 a16z 已經(jīng)在系統(tǒng)性培訓(xùn)創(chuàng)始人經(jīng)營個人影響力。媒體對創(chuàng)業(yè)者的要求也發(fā)生變化。
傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)時代，創(chuàng)始人最重要的任務(wù)之一是避免負(fù)面新聞。社交媒體時代，有話題、有觀點、有鮮明性格的創(chuàng)始人，更容易獲得流量、人才和資本關(guān)注。
最近廣為流傳的「梁文鋒四小時投資人會議實錄」，就是一個典型案例。
一場持續(xù)四小時的會議，現(xiàn)場必然包含大量重復(fù)、停頓、追問、猶豫和臨時解釋。進(jìn)入公共傳播后，復(fù)雜的對話過程經(jīng)過篩選、歸類和編輯，最終留下的，往往是最適合截圖和轉(zhuǎn)發(fā)的句子。
原本涉及融資、產(chǎn)品、組織和技術(shù)路線的企業(yè)決策，被壓縮成一組高度人格化的金句。外界討論的重點，也從 DeepSeek 如何管理團(tuán)隊、配置資源和判斷技術(shù)方向，逐漸轉(zhuǎn)向梁文鋒是否克制、理想主義、淡泊名利。
創(chuàng)始人由公司的管理者，變成了一套價值觀的化身。
越是否認(rèn)天才、金錢和商業(yè)野心，人物形象反而越顯得稀缺。梁文鋒說自己喜歡「一群平凡的人做出不平凡的事」，傳播產(chǎn)生的結(jié)果卻是，更多人開始相信，能說出這句話的人一定不平凡。
類似敘事很容易形成一套自我強(qiáng)化的解釋體系。
每一個經(jīng)營選擇，都能被納入同一套人格敘事，成為創(chuàng)始人遠(yuǎn)見與品格的證明。梁文鋒未必主動把自己塑造成神，資本市場、媒體和輿論場已經(jīng)開始替他立下神像。
當(dāng)然，技術(shù)理想可以討論十年后的未來，商業(yè)競爭通常只給公司兩三年時間。
張亞勤曾判斷，當(dāng)前 AI 行業(yè)類似互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的早期階段，基礎(chǔ)設(shè)施仍在快速投入，未來兩三年將進(jìn)入商業(yè)化驗證期。國內(nèi)大模型公司最終可能只剩三到四家。
AI 仍會繼續(xù)發(fā)展，大模型公司卻會經(jīng)歷融資降溫、行業(yè)整合和商業(yè)化淘汰。今天備受關(guān)注的公司，幾年后未必還能保持同樣的位置。
未來依舊有人留在高校研究理論問題，有人加入大廠，有人創(chuàng)辦自己的公司，也會有人從一條熱門路線轉(zhuǎn)向另一條尚未被充分探索的方向。
技術(shù)路線會變，市場熱點也會變，但能夠定義問題、理解底層原理并持續(xù)學(xué)習(xí)的人，通常仍能找到新的位置。
日薪 5500 元的 offer 會被下一個更高的數(shù)字覆蓋，四小時會議實錄也會被下一份實錄取代。熱搜的周期以天計算，而一個研究者的成長以十年計算，一條技術(shù)路線的驗證同樣以十年計算。
把注意力從人的傳奇挪回真實問題本身，可能才是這個行業(yè)最需要的一次校準(zhǔn)。
