Поколение, сформировавшееся после 90-х, берет на себя управление ИИ в Китае, проживая жизнь «позитивного» героя благодаря своим способностям.

Цинхуа Яо Класс, доктор философии Принстонского университета, бывший ключевой член OpenAI, 27 лет, главный научный сотрудник в области ИИ… Когда на одного человека навешивают такие ярлыки, трудно не почувствовать давление, исходящее от уровня его интеллекта.

Однако подобные сочетания терминов часто встречаются и в сфере искусственного интеллекта в Китае.

Оглядываясь назад в 2026 год, на фоне стремительного развития искусственного интеллекта в Китае за последние три года, некогда доминирующие интернет-гиганты, кажется, отошли на второй план; вместо них на сцене оказались поколения, родившиеся после 80-х и даже 90-х годов, представленные Лян Вэньфэном, Яо Шуньюй, Линь Цзюньяном и Ян Чжилинем.

Среди них были те, кто смотрел на звезды, те, кто был крайне прагматичен, и те, кто даже не намеревался следовать установленным правилам предыдущего поколения гигантов, и все же все они в итоге оказались у врат ИИ.

В то же время, они обладают как смелостью противостоять зарубежным гигантам в области ИИ, так и сложной задачей, связанной с недостатком вычислительных мощностей. Ветра бушуют, а рулевые крайне молоды, но именно этот контраст станет наиболее реалистичным аспектом китайского ландшафта ИИ в 2026 году:

Яо Шуньюй (родился в 1998 году): генеральный директор Tencent/главный научный сотрудник по искусственному интеллекту, президент компании.

Линь Цзюньян (1993): Ведущий разработчик серии моделей Tongyi Qianwen, Alibaba P10.

Ян Чжилинь (1992): Основатель «Тёмной стороны Луны»

Ло Фули (род. 1995): руководитель подразделения Xiaomi MiMo по выпуску крупной модели.

Лён Ман-Фун (родился в 1985 году): основатель DeepSeek.

Ян Цзюньцзе (родился в 1989 году): Основатель MiniMax.

Чжан Пэн (родился в 1980 году): основатель компании Zhipu AI.

Чжан Сянъюй (1990): главный научный сотрудник Цзеюэ Синчэнь

…

Люди, родившиеся в 80-х и 90-х годах, стоят на пороге искусственного общего интеллекта.

Венчурная фирма Antler однажды опубликовала данные, показывающие, что в 2024 году средний возраст основателей компаний-единорогов в сфере искусственного интеллекта снизился до 29 лет, в то время как средний возраст в других отраслях колебался около 34 лет. Даже для таких компаний, как Mercor, оцениваемых в десятки миллиардов долларов, трем основателям в этом году было всего 22 года.

Возвращаясь к Китаю, следует отметить, что феномен «молодых участников» встречается слишком часто. Хотя гиганты и не спешат менять свою позицию, они приняли чрезвычайно мудрое решение: поскольку они не могут победить молодежь, они превратят ее в свой собственный народ.

Например, компания Tencent выбрала 27-летнего Яо Шунью.

Родился в 1998 году, окончил факультет Яо в ​​Университете Цинхуа и получил докторскую степень в Принстоне. Он был одним из ключевых членов OpenAI, где занимался вопросом «обеспечения способности ИИ мыслить и действовать подобно человеку». Его фреймворк ReAct и система принятия решений (Tree of Thoughts) считаются теоретическими основами для разработки ИИ-агентов в отрасли.

В 2025 году Tencent напрямую пригласила его на работу, назначив «главным научным сотрудником по искусственному интеллекту в офисе генерального директора/президента» и поручив ему важную задачу по развитию инфраструктуры ИИ и исследованию крупномасштабных моделей.

На недавнем саммите AGI-Next мы увидели, что Яо Шуньюй продемонстрировал глубокое понимание основных направлений развития моделей как для теории ограничений (ToC), так и для теории бизнес-моделей (ToB): он отметил, что ToC опирается на «контекст» для обеспечения эмоциональной ценности, в то время как ToB конкурирует по «производительности», и компании готовы платить только за самую сильную модель.

Он подчеркнул важность использования огромного контекста экосистемы WeChat на стороне ToC и применения реальных сценариев и преимуществ данных крупной компании на стороне ToB для преодоления ограничений приложений ИИ. Это не просто выбор технологического пути, а скорее поиск выхода для обширной социальной экосистемы Tencent в эпоху ИИ.

Линь Цзюньян из Alibaba также побил рекорд по количеству повышений в должности внутри крупной компании.

Этот одаренный студент Пекинского университета, родившийся в 1993 году, добился быстрых успехов в Академии DAMO компании Alibaba, и в 2025 году, в возрасте 32 лет, стал самым молодым сотрудником, занявшим 10-е место в рейтинге Alibaba за всю историю компании.

Он принимал участие в разработке мультимодальной модели M6 от Alibaba DAMO Academy, насчитывающей сотни миллиардов параметров, и руководил разработкой серии моделей Tongyi Qianwen, охватывающих такие области, как мультимодальность, оптимизация и обучение моделей, генерация кода и математическое мышление.

Будучи движущей силой стратегии Qwen в области открытого исходного кода, он не только открыл канал связи с мировым сообществом разработчиков, но и помог Alibaba стабилизировать свои позиции в условиях жесткой конкуренции на рынке.

Если возрождение технологических гигантов проистекает из опасений за выживание, то ожесточенная конкуренция на арене стартапов в сфере искусственного интеллекта несет в себе более сильный элемент индивидуального героизма. Ян Чжилинь из «Темной стороны Луны», вероятно, больше всего похож на главного героя романа, исполняющего желания.

Родившийся в 1992 году, лучший студент Университета Цинхуа, доктор философии Университета Карнеги-Меллона и один из авторов модели XLNet, предложенной в 2019 году, этот человек из сферы STEM обладает уникальным романтизмом. Основанная им компания называется «Dark Side of the Moon», по аналогии с альбомом Pink Floyd. В своих многочисленных публичных выступлениях он также с энтузиазмом обсуждал концепцию искусственного общего интеллекта и непоколебимо верил в закон масштабирования.

На другом конце спектра находится Лян Вэньфэн с совершенно другим стилем.

Хотя и DeepSeek, и Humfong являются выпускниками престижных университетов (DeepSeek получила степень бакалавра в области электронной информационной инженерии, а степень магистра в области информационно-коммуникационной инженерии — в Чжэцзянском университете), DeepSeek, поддерживаемая гигантом прямых инвестиций Humfong Quant, демонстрирует явное стремление «вложить собственный капитал в команду».

В прошлом году Magic Square Quant занял второе место в списке наиболее успешных китайских количественных фондов с капиталом более 10 миллиардов евро, показав среднюю доходность в 56,6%, уступив лишь Ningbo Lingjun Investment с доходностью более 70%, что также предоставило DeepSeek дополнительные возможности для развития.

Начиная с DeepSeek-V2 в мае 2024 года, они постоянно совершенствовали и открывали исходный код серии DeepSeekMoE, увеличив его объем с 236 до 671 байта. Они были одними из первых в Китае, кто систематически включал в свои работы такие идеи, как «детальная сегментация экспертов + изоляция общих экспертов + балансировка нагрузки без вспомогательных потерь», и публиковал полные весовые коэффициенты.

Кроме того, благодаря постоянной оптимизации в таких областях, как инфраструктура искусственного интеллекта, DeepSeek удалось создать революционные продукты, такие как DeepSeek V3 и R1, с ограниченными вычислительными мощностями, продемонстрировав свою способность максимально эффективно использовать ограниченные ресурсы.

Когда DeepSeek покорил рынок своими чрезвычайно низкими ценами на API, все предприниматели, занимающиеся разработкой моделей искусственного интеллекта, почувствовали холодок.

Даже Ло Фули, руководитель подразделения крупномасштабных моделей Xiaomi MiMo, также пришла из DeepSeek. В 2022 году она присоединилась к Magic Square Quantization, где отвечала за моделирование политики глубокого обучения; она также является одним из основных разработчиков крупномасштабной модели MoE DeepSeek-V2. 12 ноября прошлого года она официально объявила о своем переходе в Xiaomi, где отвечает за продвижение исследований и разработок в направлении AGI (искусственного общего интеллекта) Xiaomi.

Отчет Leonis AI 100 показывает, что большинство основателей компаний, занимающихся ИИ, начинали свой бизнес в возрасте всего лишь 20 лет. Данные Antler еще более поразительны: компаниям, работающим в сфере ИИ, требуется в среднем всего 4,7 года, чтобы пройти путь от основания до статуса «единорога», что на целых два года быстрее, чем в других отраслях.

MiniMax и Zhipu — примеры этой «китайской скорости».

Конечная цель технологий — коммерциализация. 9 января компания MiniMax вышла на Гонконгскую фондовую биржу, и её рыночная капитализация на короткое время превысила 100 миллиардов гонконгских долларов. С момента основания до листинга прошло всего четыре года. В MiniMax работает 385 сотрудников, но средний возраст команды составляет 29 лет, причём все они родились после 1995 года. 73,8% из 385 сотрудников работают в отделе исследований и разработок, а треть имеют зарубежный опыт.

Основатель компании Ян Цзюньцзе в 2015 году получил степень доктора философии в Институте автоматизации Китайской академии наук. Затем он проводил постдокторские исследования на кафедре компьютерных наук Университета Цинхуа и занимал должности вице-президента, заместителя декана научно-исследовательского института и технического директора подразделения «Умный город» в компании SenseTime.

Помимо Янь Цзюньцзе, в MiniMax также работают несколько других молодых ключевых фигур: Юнь Еи (31 год, операционный директор, бывший руководитель отдела стратегии в SenseTime), Чжао Пэнъюй (29 лет, руководитель отдела больших языковых моделей) и Чжоу Юйцун (32 года, соучредитель и руководитель отдела визуальной мультимодальной рекламы) и др.

А еще есть связанная с университетом Цинхуа компания Zhipu AI, возглавляемая профессором Тан Цзе и генеральным директором Чжан Пэном, родившимся в 1980-х годах, — типичный пример сочетания академической среды и молодой команды. Эта компания перехватила инициативу у MiniMax в начале 2026 года, став первой в мире компанией, зарегистрированной на бирже и специализирующейся на крупномасштабных моделях, с рыночной капитализацией, когда-то приближавшейся к 80 миллиардам гонконгских долларов.

Существует также компания Leap Star, основанная бывшим глобальным вице-президентом Microsoft Цзян Дасинем. Основная команда полностью состоит из людей, родившихся в 1990-х годах. Главный научный сотрудник Чжан Сянъюй известен в академических кругах как один из авторов статьи о реципиентных сетях ResNet. Он также является восходящей звездой в области ИИ, родившейся в 1990-х годах, и его работы цитировались более 300 000 раз.

Как в интернет-гигантах, так и в развивающихся компаниях-единорогах, технологические лидеры моложе 35 лет занимают видное место. Они берут на себя ключевые роли, принимают важные решения и определяют направления исследований и разработок, становясь главной силой в китайском конкурсе крупномасштабных моделей искусственного интеллекта.

Ведущие университеты, конкурсы и опыт, полученный в лучших учебных заведениях, стали тремя важнейшими элементами для лидеров в области искусственного интеллекта в Китае.

Большинство основателей предыдущего поколения интернет-гигантов родились в 1960-х и 1970-х годах. В отличие от них, лидеры нынешней волны искусственного интеллекта в целом как минимум на 20 лет моложе.

Причина в том, что ИИ — это развивающаяся область с чрезвычайно быстрым накоплением знаний, требующая нестандартного мышления и способности к быстрому обучению, и, естественно, благоприятствует молодым умам.

Архитектура Transformer была предложена менее 10 лет назад, а популярность ChatGPT резко возросла всего 3 года назад. В области больших языковых моделей (LLM) отправная точка у всех довольно схожа. На самом деле, молодые люди, поскольку у них нет «ментального багажа», с большей вероятностью принимают эстетику грубой силы закона масштабирования.

Кроме того, семена образования были посеяны давно, и многочисленные элитные образовательные программы, запущенные в Китае около 2000 года (такие как «Класс Яо» в университете Цинхуа), сейчас начинают приносить свои плоды.

Яо Шуньюй завоевал серебряную медаль на Национальной олимпиаде по информатике (НОИ), а Ян Чжилинь получил первый приз на провинциальной олимпиаде по информатике. Этот опыт позволил им развить отличные навыки работы с алгоритмами и программирования и получить доступ к высокоуровневому обучению в области компьютерных наук в более раннем возрасте.

Многие из них, отличившись в конкурсе, поступили в престижные университеты, такие как Цинхуа и Пекинский университет, на специальности, связанные с компьютерами.

Что касается академического образования, то Яо Шуньюй, Ян Чжилинь и Чжан Пэн — выпускники Университета Цинхуа, а Янь Цзюньцзе — научный сотрудник этого же университета. Остальные также в основном представляют ведущие университеты, такие как Пекинский университет, Чжэцзянский университет, Шанхайский университет Цзяотун и Пекинский университет авиации и космонавтики.

Благодаря престижному университетскому образованию они смогли заложить прочную теоретическую основу и расширить свой кругозор. Когда искусственный интеллект вызвал бум предпринимательства, эти люди, естественно, стали главными действующими лицами.

Что еще более важно, это смена цикла. Предыдущая волна дивидендов от мобильного интернета достигла своего пика. Этот сдвиг парадигмы в общей модели предоставляет молодым людям огромную возможность совершить скачок вперед. Капитал также стремится находить новые истории, что позволяет молодым предпринимателям получать ресурсную поддержку, выходящую за рамки их стажа.

Конечно, некоторые эксперты и ученые отмечают, что предприниматели, родившиеся в 1990-х и 1995-х годах, более смелые и предприимчивые, чем их предшественники, и они также уделяют больше внимания реализации своего потенциала.

Например, на недавнем саммите AGI-Next профессор Тан Цзе отметил, что люди, родившиеся в 1990-х и 2000-х годах, более склонны к авантюризму, и для этого поколения, готового к риску, необходимо создать более благоприятную инновационную среду. Соответственно, многие из этого поколения предпринимателей не довольствуются простым продвижением по карьерной лестнице в крупных компаниях, а стремятся возглавлять ключевые проекты или открывать собственный бизнес.

О чём говорили Тан Цзе, Ян Цян, Ян Чжилинь, Линь Цзюньян и Яо Шуньюй, только что вернувшиеся из-за границы, когда они собрались вместе? – Внутренняя мотивация Чжиху позволяет им решительно действовать, когда появляются возможности. В то же время, молодое поколение, как правило, обладает более широким международным кругозором, и многие из них имеют опыт обучения или работы за границей (например, Яо Шуньюй и Ян Чжилинь). Они лучше ориентируются на мировых лидеров, таких как OpenAI и DeepMind, и движимы чувством миссии – создать «китайскую версию OpenAI».

Таким образом, появление молодого поколения предпринимателей в сфере ИИ в Китае не случайно: это результат неизбежных требований итеративного характера технологий ИИ, накопленного потенциала системы образования и окружающей среды, а также авантюрного и неординарного духа молодого поколения.

Международный технологический кругозор, обширный инженерный опыт, первоклассная сеть контактов и рекомендации ведущих учреждений заложили прочную основу для того, чтобы они могли самостоятельно выполнять свои обязанности.

Однако молодость не является индульгенцией, и реальность гораздо суровее, чем кажется посторонним.

С одной стороны, технологические барьеры, созданные OpenAI и Google в отношении возможностей моделирования и мультимодального взаимодействия, продолжают расти ежемесячно;

С другой стороны, вопрос о том, как максимально эффективно использовать возможности каждого чипа за счет архитектурных инноваций и инженерной оптимизации в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, стал серьезным техническим испытанием, с которым должен столкнуться каждый молодой руководитель.

Помимо технологических аспектов, серьезной проблемой остается неопределенность бизнес-моделей. Несмотря на бурный рост числа приложений, высокие затраты на обучение и вывод данных делают поиск устойчивого механизма получения дохода сложной задачей, с которой до сих пор борется вся отрасль.
Бури действительно свирепы, но именно здесь молодые люди и расцветают. У них еще есть время попробовать, совершить ошибки и начать все сначала.

В бурно развивающейся и стремительно формирующейся области искусственного интеллекта нет правил, основанных на стаже, и нет гигантов, на которых можно было бы опереться. Но это стало своего рода свободой — нет необходимости следовать правилам, нет необходимости отдавать дань уважения предшественникам; куда бы они ни пошли, это их путь.

#Добро пожаловать на официальный аккаунт iFanr в WeChat: iFanr (идентификатор WeChat: ifanr), где вы сможете быстро найти еще больше интересного контента.

ifanr | Оригинальная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo