Hat der chinesische KI-Wissenschaftler Shunyu Yao Google verlassen, um ein Startup zu gründen? Seine persönliche Stellungnahme.

Kürzlich kursieren Meldungen auf dem Markt, dass der chinesische KI-Wissenschaftler Yao Shunyuyu Google DeepMind verlassen hat, um ein Startup zu gründen, das sich auf rekursive Selbstverbesserung (RSI) konzentriert. Das Projekt wird mit bis zu 2 Milliarden US-Dollar bewertet. Gerüchte besagen sogar, dass das Gründerteam weitgehend fertiggestellt ist: Einer der Mitbegründer ist ein langjähriger Mitarbeiter von DeepMind, und das Team wirbt derzeit weitere Forschungs- und Ingenieurtalente von führenden KI-Labors wie DeepMind, Anthropic und OpenAI an.

Am 3. November berichtete die Nachrichtenplattform The Paper, dass Yao Shunyuyu dazu wie folgt reagierte: „Ich habe kein Unternehmen gegründet und bin nach wie vor Mitarbeiter von Google DeepMind.“ Er fügte hinzu: „Ich habe keine Ahnung, wo diese falsche Nachricht herkommt.“

Dies ist nicht das erste Mal, dass Yao Shunyuyu vom Markt ein „gezwungenes Startup“ zugeschrieben wird. Bereits am 12. Oktober verbreiteten sich ähnliche Finanzierungsgerüchte in inländischen Investment-Communities. Damals klärte er in einem Beitrag auf einer sozialen Plattform auf: „Derzeit habe ich keine Pläne, in China Finanzmittel zu beschaffen. Einige Berichte verwirren mich selbst, also verschwenden Sie bitte keine Zeit mit mir. Ich bin nur ein gewöhnlicher Forscher.“

Die beiden Widerlegungen von Gerüchten liegen nur etwas mehr als einen Monat auseinander. Dies zeigt, dass die Kapitalverfolgung von Spitzenkräften im Bereich des verstärkenden Lernens immer intensiver wird, da die Beliebtheit der RSI- und Agenten-Segmente steigt.

Der akademische Lebenslauf von Yao Shunyuyu ist ein wichtiger Grund dafür, dass die Öffentlichkeit bereit ist, die Gerüchte zu glauben. Yao Shunyuyu, geboren 1997, absolvierte sein Bachelorstudium an der Abteilung für Physik (Hochschule für fortgeschrittene Studien) der Tsinghua-Universität. Während seiner Studienzeit erhielt er den Sonderpreis-Stipendium für Bachelorstudenten der Tsinghua-Universität und den Ye Qisun-Preis für Physik. Er arbeitete mit seinem Betreuer Wang Zhong als Erstautor an einer Veröffentlichung in *Physical Review Letters*, in der der nicht-hermitische Hauteffekt vorgestellt und die nicht-hermitische topologische Bandtheorie aufgestellt wurde – ein grundlegendes Ergebnis auf diesem Gebiet, das einen neuen Zweig der nicht-hermitischen topologischen Physik eröffnet hat.

Nach seinem Abschluss an der Tsinghua-Universität promovierte er am Institut für Theoretische Physik der Stanford-Universität unter der Betreuung von Douglas Stanford und Stephen Shenker. Seine Forschungsgebiete umfassen Quantengravitation, Quantenchaos und das holografische Prinzip, und er entwickelte die Scramblon-Theorie. Nach Abschluss seiner Promotion absolvierte er eine kurze Postdoc-Forschung an der University of California, Berkeley.

Im Oktober 2024 wechselte Yao Shunyuyu offiziell in die KI-Branche, trat Anthropic als Forschungswissenschaftler bei und war tief an der Entwicklung der Agenten-Codierung von Claude 3.7 Sonnet, dem groß angelegten verstärkenden Lernen der Claude-4-Serie sowie der Forschung und Entwicklung im Zusammenhang mit der numerischen Stabilität des Trainings beteiligt, wobei er sich auf das Gebiet der „Lernwissenschaft“ konzentrierte.

Im September 2025 kündigte er an, Anthropic zu verlassen und zu Google DeepMind zu wechseln, um sich der neuen Generation des verstärkenden Lernens und der rekursiven Selbstverbesserung (RSI) zu widmen – also der Richtung der autonomen Iteration von Modellen, die in der Venture-Capital-Szene derzeit sehr beliebt ist. In seinem Blog erwähnte er, dass 40 % der Gründe für seinen Weggang von Anthropic Wertdifferenzen seien, und die restlichen 60 % interne Informationen beträfen, die nicht veröffentlicht werden könnten.

Auf die Frage nach seinem Wechsel von der theoretischen Physik zur KI gab er in seinem persönlichen Blog folgende Erklärung ab: „Hauptsächlich deshalb, weil ich ein Gebiet finden möchte, das jungen Menschen mehr Chancen bietet.“ Seiner Meinung nach ist die theoretische Physik ein erstaunliches Ausbildungsfeld voller intellektueller Herausforderungen, aber diesem Bereich fehlen seit Jahren Experimente. In einem Bereich ohne Experimente ist es schwierig, die Bedeutung einer theoretischen Arbeit objektiv zu beurteilen und Meinungsunterschiede durch systematische Experimente zu beseitigen.

„Ich habe auch über Quantencomputing nachgedacht, aber derzeit liegt der Engpass des Quantencomputings in der experimentellen Plattform. Nach umfassender Abwägung habe ich mich schließlich für künstliche Intelligenz entschieden.“ Er verwendete auch ein weit verbreitetes Gleichnis: Die aktuelle Forschung an großen Sprachmodellen ist wie die Erforschung der Thermodynamik durch die Menschen im 17. Jahrhundert – es gibt keine ausgereifte vollständige Theorie, aber durch fortlaufende Experimente kann man ständig neue Erkenntnisse gewinnen.

Das Kernziel des verstärkenden Lernens und der RSI-rekursiven Selbstverbesserung, an denen Yao Shunyuyu derzeit arbeitet, besteht darin, KI-Modelle dazu zu bringen, ihre eigene Optimierung selbstständig durchzuführen. Die meisten aktuellen großen Sprachmodelle werden hauptsächlich mit menschlich annotierten Daten und künstlich festgelegten Belohnungssignalen trainiert. Die rekursive Selbstverbesserung soll es dem Modell ermöglichen, während des Betriebs selbstständig bessere Trainingsaufgaben zu generieren, die Ausgaben selbst zu bewerten und seine Fähigkeiten iterativ zu verbessern, wodurch die Abhängigkeit von menschlicher Annotation verringert wird und es näher an die allgemeine Intelligenz herangeführt wird.

Das Segment des verstärkenden Lernens und der RSI-Rekursion befindet sich derzeit noch in einem frühen Erkundungsstadium ohne ausgereifte marktfähige Produkte, wird aber von vielen Institutionen als zentraler Durchbruch für die nächste Generation großer Sprachmodelle angesehen. Weltweit investieren OpenAI, Anthropic und DeepMind Ressourcen in diesen Bereich, und viele inländische Startups und Labors großer Unternehmen folgen diesem Trend. Die hohen Erwartungen an das Segment haben auch den Marktwert der beteiligten Kernforscher gesteigert.

Hinter diesem irrtümlichen Gerücht verbirgt sich die seit Jahren andauernde große Welle des Personalwechsels bei Googles KI-Mitarbeitern. Viele chinesische Forscher aus dem DeepMind- und dem Google-Gemini-Team haben sich dafür entschieden, zu großen inländischen Unternehmen zu wechseln, um die aus dem Ausland stammenden fortgeschrittenen Erfahrungen im Bereich des verstärkenden Lernens, des Vortrainierens und der multimodalen Technologien in die inländischen eigenentwickelten Systeme einzubringen.

Zhou Hao, ehemaliger leitender Forschungswissenschaftler bei Google, trat im Januar dieses Jahres unbemerkt zu Alibaba und ist derzeit Leiter des Bereichs Nachtraining von Tongyi Qianwen, der direkt an Zhou Jingren, CTO von Alibaba Cloud und Leiter des Tongyi-Labors, berichtet. Tian Yonglong, der früher bei Google DeepMind tätig war, wechselte zu Tencent, um die multimodale Forschung und Entwicklung des Hunyuan-Großmodells zu leiten. Tian Yonglong absolvierte seinen Abschluss an der Tsinghua-Universität und war auch bei OpenAI tätig. Seine Hauptforschungsgebiete umfassen Computer Vision, visuelles Repräsentationslernen und generative Modelle.

Einige weitere KI-Talente aus dem Google-Umfeld haben sich für eine unabhängige Gründung entschieden und zielen auf Bereiche wie Agenten, Weltmodelle und die Infrastruktur für große Sprachmodelle ab. Solche Projekte werden allgemein von führenden VC-Gesellschaften bevorzugt, und einige Projekte erhalten bereits in der Phase ohne kommerzielle Produkte hohe Bewertungen. Zum Beispiel gründete Chen Yongchao, ein chinesischer Forscher mit Hintergrund bei Google DeepMind, Chaoyan Intelligence, das sich auf die autonome wissenschaftliche Forschung durch KI und rekursive iterative Modelle konzentriert. Weniger als ein halbes Jahr nach seiner Gründung, noch vor der Entwicklung ausgereifter kommerzieller Produkte, erhielt das Unternehmen fast 400 Millionen Yuan an Finanzmitteln aus den Angel-Runden und Angel+-Runden. Chaoyan Intelligence ist auch eines der wenigen Startups in China, das Finanzmittel erhalten und ein RSI-Modell veröffentlicht hat.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Jiemian News“, Autor: Song Jianan, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.