铁打的营盘，流水的兵。就在刚刚，姚顺宇（ Yao Shunyu ）在个人博客官宣从 Anthropic 跳槽到了 Google DeepMind。

姚顺宇，不是姚顺雨。

需要说明的是， 如今在大模型领域，叫 Yao Shunyu 的大名鼎鼎研究者其实有两位。今天这位主角，本科毕业于清华，研究兴趣横跨理论凝聚态、量子混沌与高能物理；至于另一位 Yao Shunyu（姚顺雨）的故事，可以翻看我们此前的报道。

2015 年，姚顺宇 进入清华物理系，2019 年本科毕业拿了凝聚态与材料物理学学士学位。本科期间直接把清华最高荣誉——特等奖学金收入囊中，顺便还拿了个叶企孙物理奖。

姚顺宇的本科期间的成绩单相当能打：第一作者发了 3 篇物理顶刊（2 篇 PRL + 1 篇 PRB）， 2018 年与团队合作突破非厄米拓扑问题研究瓶颈， 其研究成果更是被广泛引用。

2019 年本科毕业后，姚顺宇直奔斯坦福大学理论与数学物理系读博。导师是两位大牛——Douglas Stanford 和 Stephen Shenker。博士研究方向主要围绕量子场论与量子引力的动力学特性，以及它们与量子信息、数学的交叉领域。

2024 年 10 月，姚顺宇正式加入 Anthropic Claude 团队，开始搞大模型研究。结果干了不到一年，就官宣跳槽了。

截至 2025 年，其论文总引用次数达到 5020 次（其中 2020 年后积累了 4678 次），h 指数为 14。

在今天公开的博客信里，姚顺宇坦诚地阐述了转向 AI 的初衷。

理论物理虽然思想深邃，需要数学、计算机科学和物理的广博知识，但这个领域多年来几乎没有新的实验突破。一个缺乏实验的学科，很难客观判断研究的重要性，也很难通过系统化实验来化解分歧。

所以他最终在 AI 和量子计算之间选了前者。虽然量子计算未来会很重要，但目前瓶颈主要在实验平台上。相比之下，AI 更吸引他，因为和物理研究有某种相似之处。

用他自己的话说，做 AI 研究就像 17 世纪研究热力学——那时人们甚至还不知道「热」是什么，仍然相信「燃素说」，但这并没有阻止他们用科学方式做实验，逐步总结出定律，最终推动了热机的发明，彻底改变了世界。

大规模 AI 模型的研究和那种探索阶段非常相似：一方面还没有可靠理论来描述大型神经网络的行为，另一方面系统性研究已经开始带来宝贵经验，比如「缩放定律」(Scaling Laws)。

虽然姚顺宇认为 Anthropic 是物理学家进入 AI 研究的最佳起点之一，但他还是在 9 月 19 日从 Anthropic 正式离职，9 月 29 日加入 Google DeepMind。

他在博客里给出了两个原因：

他表示，能够见证 Claude 从 3.7 到 4.5 的进步是一种荣幸，个人也从中学到了很多。

但从个人角度来说，Anthropic 是他第一份也是此前唯一一份 AI 工作，他不希望自己的经验与认知被某个特定实验室局限，尤其是如今核心研究往往不再公开发表论文。

在博客最后，他表示：Anthropic，和你 共事的时光很棒，但没有你，也许会更好 。

附上博客原文：

https://alfredyao.github.io/posts/2025-10-06.html