95后接管大厂AI：腾讯百度小米核心研发换了年轻面孔
同样是95后，有人还在为大厂晋升P7、P8发愁，有人已经开始负责腾讯、百度、小米最核心的AI研发业务。 以前在大厂，一个技术人员想坐上核心负责人的位置，往往要熬很多年。 腾讯的姚顺雨，1998年出生，负责混元大模型。 百度的孙天祥，1997年出生，负责基础模型研发。 小米的罗福莉，1995年出生，负责MiMo大模型。
同为95后，有人还在大厂里为晋升P7、P8发愁，有人已经挑起腾讯、百度、小米最核心的AI研发担子。
过去在大厂，技术人员想坐到核心负责人的位子，通常得熬上很多年。
腾讯的姚顺雨生于1998年，负责混元大模型。
百度的孙天祥生于1997年，负责基础模型研发。
小米的罗福莉生于1995年，负责MiMo大模型。
字节的曾妍生于1997年，已是
Seedance 2.0的技术负责人，近来还有扩大研发管理范围的迹象。
还有更让人意外的。智谱GLM预训练和基础设施负责人曾奥涵是00后，博士还没毕业。
这些人里随便挑一个，放进传统互联网公司的晋升体系，估计都会让不少干了十几年的老员工感到压力。
AI时代，大厂论资排辈的那套规矩，也开始松动了。
01 腾讯、百度、小米，开始重用95后
先看腾讯。
2025年12月，腾讯从OpenAI请来姚顺雨，出任首席AI科学家。之后他的管理范围一路扩大，从大语言模型、AI Infra，到基础模型、AI Data，腾讯混元最重要的模型、算力和数据研发体系，陆续交到了他手上。
图片来自网络公开信息
一个1998年出生的年轻人，开始统筹腾讯混元基础模型研发。
要知道，腾讯是国内互联网的老牌巨头，组织复杂，人才济济。在这种公司走到核心技术管理岗位，光有技术能力不够，管理经验、业务成绩、内部资历，哪一样都得拿得出手。
姚顺雨靠的却是自己在OpenAI的研发经历，直接进入腾讯AI核心管理层。
腾讯对他的重视，还有两个很明显的细节。
今年6月，腾讯云AI产业大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生与姚顺雨进行了一场公开对谈。
汤道生当场抛出一个很犀利的问题：“你觉得腾讯AI慢了吗？”
姚顺雨回应了外界对腾讯AI进展速度的疑问：在他看来，AI是场长跑，下半场才刚开场。ChatGPT和Claude Code在他看来也不会是仅有的超级应用，往后技术与产品的机会还多得很。
一个28岁的年轻人，已经能和腾讯云业务的一号位同台，公开讨论腾讯AI的竞争节奏。
更引人关注的是10月8日。
广东省委书记黄坤明到腾讯总部调研人工智能，马化腾带着姚顺雨一同出席。两人不只陪同参观展厅，还在座谈会上相邻而坐。
马化腾和姚顺雨同框的那张照片，随后在网上广泛传播。
加入腾讯还不到一年，就出现在这样的高规格交流场合，他在腾讯AI业务中的重要地位可见一斑。
1998年，马化腾创立腾讯；同一年，姚顺雨出生。
28年过去，这个1998年生的年轻人已经坐到马化腾身边，参与腾讯最核心的AI业务之一。
百度也做了类似的安排。
2026年7月，百度把1997年出生的孙天祥招了进来，让他出任基础模型研发部负责人，并进入百度模型委员会。
孙天祥此前最为人知的经历，是读博时参与主导开源大模型MOSS的研发。
文心大模型面临的竞争压力不小，百度把基础模型研发交到年轻人手上，显然是想引入新的技术思路。
小米这边同样有代表性。
图/罗福莉/来自百度百科
罗福莉生于1995年，北大硕士，参与过DeepSeek-V2的研发。到小米后她负责MiMo大模型，今年9月有报道称她已晋升至22级。
31岁，就进了小米的最高职级梯队。
在传统互联网公司，这个年纪的很多人可能还在为升到中层管理岗而使劲。
雷军显然明白，大模型领域人才稀缺，要追赶腾讯、阿里、字节、DeepSeek这些对手，全凭内部慢慢培养，时间上恐怕来不及。
02 字节动作更猛，00后已开始参与技术决策
腾讯、百度、小米是从外面招人，字节、智谱、MiniMax的年轻负责人则大多是在内部快速长起来的。
字节跳动的曾妍就是一个很典型的例子。
图片来自网络公开信息
2021年她通过校招进入字节，几年之间就成了Seedance 2.0的重要技术负责人。
据36氪报道，2025年底，曾妍提出要训练一个参数至少2000亿的视频生成模型。
当时内部意见并不统一。有研究员担心模型规模太大，训练风险和算力成本都难以承受。
曾妍坚持了自己的判断，最终拿到高层支持。
后来的Seedance 2.0，成了字节在视频生成领域的一张重要王牌。
智谱的曾奥涵年纪更小。
这位00后博士还没毕业，就已经负责GLM模型的预训练和基础设施。
2025年初，DeepSeek-R1横空出世，国内大模型厂商压力骤增，智谱内部也在讨论下一步该重点押注哪个方向。
曾奥涵就是主张加强AI Coding能力的核心成员之一。
后来，智谱接连拿出GLM-4.5和GLM Coding Plan，AI编程也成了它争夺开发者市场的一块重要业务。
不过公司并没有完全按年轻人的提议来。不同技术路线被分头探索、验证。一个00后的判断，已经能摆进公司核心研发路线的讨论里。
还有MiniMax。
这家公司的大语言模型研究与工程负责人赵鹏宇，2026年29岁，北大计算机本硕。
2023年8月，他以研发工程师的身份进入MiniMax；2025年6月获任执行董事，同时负责大语言模型研发。
从入职到进入核心管理层，还不到两年。
这样的晋升速度，放到任何一家传统互联网大厂，恐怕都相当罕见。
03 大厂为什么突然不那么看重资历了？
我觉得原因有两个。
首先，大模型领域的顶尖人才实在太稀缺。
国内互联网大厂里，技术管理者和干了十几年的工程师都不少见。但能真正摸过顶级大模型研发、懂前沿训练方法、又带得动队伍的人，其实没多少。
AI技术更新太快，十几年的软件开发经验，也未必能直接变成大模型训练上的竞争优势。
有些人虽然才工作三五年，却已经完整参与过几代大模型的研发，甚至亲手推动过重要技术突破。
其次，AI竞争容不得大厂慢慢培养人才。
模型能力落后半年，用户可能就跑到竞争对手那里去了。一次技术路线选错，投入的算力、资金和研发时间，很可能打水漂。
腾讯、百度、小米选择从外部挖人，字节、智谱、MiniMax则敢于让内部年轻人承担重要研发职责。
路径不同，背后的逻辑却很相似：谁能做出有竞争力的模型，谁就有机会拿到更多资源和决策权。
但我觉得，这件事还有另一面。
技术能力强，就一定能管理好一家公司的AI研发组织吗？
训练模型和管理团队，是两件难度都很高的事。
当研究员，把技术问题啃下来就行。坐上负责人位子就不一样了：算力预算要协调，顶尖人才要去招，各团队技术路线得平衡，有时还得琢磨模型怎么商业化。
尤其大模型训练动辄投入巨额资金，一次重大决策失误，代价可能非常高。
年轻人快速掌权，对这些公司的管理体系也是一场巨大考验。
04 AI时代，工龄还值钱吗？
这批95后、00后开始冒头，我认为所有互联网从业者都该留意。
国内互联网大厂过去二十多年里，已经长出一套成型的职级和晋升体系。干上三年、五年、十年，对应的能力预期、薪资待遇和管理权限往往各不相同。
项目经验攒得越久越丰富，通常也越容易被公司认可。
不过，AI正在动摇这套长期形成的认知。
一个可能越来越常见的现象是：有些技能原本要五年、十年才能积累起来，如今借助AI，新人几个月就能摸到基本门道，甚至把相当一部分原本只有资深员工才做得动的工作也做完了。
软件开发、数据分析、产品设计、内容创作这些领域，AI已经能接手大量具体任务。
有经验的工程师，可能花了很多年才吃透某套技术框架；刚毕业的年轻人借AI之力，也有机会很快完成差不多的开发任务。
在复杂系统设计、质量把控这些方面，两者之间仍然有差距，但原本靠工作年限垒起来的技能门槛，确实在往下走。
更该警惕的是，技术迭代越来越快，工作经验的保质期也跟着越来越短。
你花十年练熟的某些技能，也许因为新技术冒出来，过几年就不那么吃香了。反倒是刚进职场、没什么历史包袱的年轻人，可能更快接受新工具、新技术。
AI领域冒出这么多年轻的核心负责人，原因或许就在这里。
他们赶上了新一轮技术变革，手里握着稀缺的前沿能力，也就拿到了超越传统资历的机会。
对普通打工人来说，这事恐怕没那么让人兴奋。
毕竟很多人的职场竞争力，就是一年一年攒出来的。工作经验要是开始加速贬值，往后还能靠什么保住优势？
我倒是觉得，经验仍然重要，只是得重新掂量哪些经验更值钱。
重复执行任务、熟悉固定流程、掌握某个工具的操作技巧，这类经验可能越来越容易被AI顶掉。
判断复杂问题、理解真实业务、协调利益冲突、为决策担责任，这些能力还是得靠长期积累。
AI也许正在让工作年限丢掉过去的光环。干了十年的人，未必就比干了三年的人更有竞争力。
对不少职场老员工来说，这个现实有些残酷。
可十几年攒下来的行业理解、业务判断和解决复杂问题的本事，依然有价值。只要肯学新技术，过去的经验也能变成用好AI的优势。
AI正在打破许多职场规则，也给了每个人重新证明自己的机会。
95后、00后已经成为职场主力军，其他年龄段的职场人也没必要提前退场。
