在由清华大学基础模型北京市重点实验室、智谱AI发起的AGI-Next前沿峰会上，姚顺雨履新腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家后首次公开发声，围绕AI行业分化趋势分享了一些看法。

关于模型分化这一主题，姚顺雨分享了两个大的感受，一是To C（面向消费者）和To B（面向企业）明显发生了分化，二是垂直整合和模型应用分层也出现了分化。

To C端的体验正在趋于平缓，而To B端的生产力革命已经发生。

姚顺雨以ChatGPT为例，进行了深入阐述。他指出，对于To C来说，大部分人大部分时候其实不需要用到这么强的智能，也感受不到ChatGPT和去年相比的提升。

“但对于To B来说，智能越高，很多时候就代表生产力越高，很多人愿意花溢价用最强的模型。”姚顺雨判断，在To B市场上，强的模型和稍微弱些的模型，分化会变得越来越明显。

他还提出，模型层和应用层需要的能力是不一样的，尤其是对于To B或者生产力这样的场景来说，更大的预训练是非常关键的。姚顺雨认为，腾讯是一个To C基因更强的公司。“我们会思考怎么样能够让今天的大模型，或者AI的发展能够给用户提供更多价值。”

关于今年最重要的AI趋势，峰会上的专家学者们达成一致为 Agent（智能体）。姚顺雨认为，智能体在To B方向的发展呈一条不断上升的曲线，且看起来没有变慢的趋势。他说：“只要预训练不断地变大，后训练不断地把这些真实世界的任务给做好，会越来越聪明，它就会带来越来越大的价值。”

智能体如何能真正产生经济价值？姚顺雨则表示，瓶颈往往不在模型本身，而在环境和教育。他分享了自己在Scale AI实习时的感悟，即使模型能力不再提升，仅靠将现有模型部署到各种企业环境中，就能产生巨大的经济效益。

“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，而是会使用工具的人在替代不会使用工具的人。”他认为，当下中国最有意义的事情之一，就是教育公众如何更好地使用AI工具，填平这道认知鸿沟。

姚顺雨还表示，接下来中国 AI 团队跻身全球领先的概率较高，制造业、电动车等领域的案例已证明，中国在技术复现与局部优化上具备优势。

同时指出，中国AI团队还需突破三大关键：一是光刻机等算力相关技术瓶颈，二是To B市场成熟度与国际化布局，三是冒险精神与前沿探索文化的培育。

其中，姚顺雨认为，硬件（如光刻机）的瓶颈是客观且可解决的，真正的差距在于主观的冒险精神和研究文化。“在中国，大家更喜欢做安全的事情。如果这个事情已经被证明可以做出来，我们几个月就能复现并做到极致。但如果去探索一个未知的领域大家就会犹豫。”姚顺雨说。

谈到未来创新的可能性，他认为，OpenAI仍是新范式诞生的最大可能者，“尽管创新基因受商业化影响，但基础优势仍然存在。”