從 Qwen 技術主導到創業者：Pragmatik Labs 折射中國 AI 權力重心轉移

Pragmatik Labs 不只是又一家募到大筆資金的中國 AI 新創。它的出現，更像是一個清楚訊號：能打造前沿模型、招募稀缺研究人才，並決定大型 AI 預算與算力如何配置的人，正取得更大的影響力。

2026 年 8 月 12 日，前阿里巴巴 Qwen 模型技術主導林俊旸宣布在上海創立 Pragmatik Labs。公司聚焦可跨越數位與實體環境運作的下一代 AI 智能體（agent）。高榕創投與 HSG 共同領投，騰訊亦參與投資；報導稱，公司在尚未公開產品之際，投後估值已約為 20 億美元。410

這個估值應視為市場的報導性判斷，而非成功保證。不過，它確實說明投資人眼中的稀缺資產是什麼：不只是某個 AI 應用或流量入口，而是一位曾主導大型模型計畫、具備研究判斷與執行紀錄的技術領導者。

為何 Pragmatik Labs 是重要觀察點？

林俊旸在阿里巴巴時，是成熟平台企業內的重要技術人物；成為 Pragmatik Labs 創辦人後，他取得的是另一種權限：可自行設定研究優先次序、招募團隊、支配資金、選擇基礎設施，並決定智能體研究如何走向產品。

公司鎖定的「數位與實體世界智能體」也是 AI 市場中難度很高的方向。這類系統不僅需要流暢介面，更仰賴模型能力、評測、可靠性、基礎設施，以及與真實世界工具或機器的整合。413

因此，早期融資某種程度是在投資技術判斷與落地能力。尤其值得注意的是，Pragmatik Labs 在成立時尚未揭露具體產品，仍獲得上述市場定價。710

「科學家時代」究竟是什麼？

這個說法並非指每一位重要 AI 領導者都是學院派科學家，也不代表商業執行不再重要。它描述的是一項組織變化：前沿 AI 研究愈來愈直接決定產品能力，因此研究人員與技術主管更容易接觸高階決策權、預算、基礎設施與投資資本。

過去網路平台的競爭優勢，往往來自通路、營運、變現能力與消費產品執行力；這些能力仍然關鍵。但在基礎模型與智能體領域，模型架構、訓練方法、資料、評測、推論基礎設施與研究人才招募，往往先決定了「哪些產品做得到」。

因此，企業會把能影響這些投入的人才推向更靠近最高管理層的位置。Pragmatik Labs 則是最集中的版本：一名大型模型計畫的前技術主導者，從企業內部的技術權威，轉為可直接支配研究方向與資本的創辦人。

中國大型 AI 組織的同類變化

騰訊：姚順雨進入決策核心

騰訊任命前 OpenAI 研究員姚順雨為首席 AI 科學家。據彭博報導，他直接向騰訊總裁劉熾平匯報，並領導新成立的 AI 基礎設施部門。18

匯報關係本身便有意義：AI 基礎設施與模型工作不再只是後勤工程職能，而是與最高管理層直接連結。其他報導指出，姚順雨畢業於清華大學姚班，並取得普林斯頓大學電腦科學博士，反映企業對高階 AI 研究訓練的重視。19

字節跳動：吳永輝主導基礎研究

字節跳動延攬前 Google DeepMind 研究副總裁吳永輝，負責 Seed 團隊的基礎研究。報導稱，他直接向字節跳動執行長梁汝波匯報。53

吳永輝曾在 Google 任職 17 年，並曾獲 Google Fellow 頭銜，之後加入字節跳動從事基礎 AI 研究。5253 這顯示中國平台公司競逐的不只是消費型 AI 的分發能力，也包括具備前沿模型研究與大規模技術系統經驗的人才。

百度：基礎模型研發直通創辦人

有關中國 AI 領導層調整的報導指出，百度讓其基礎模型研發負責人吳甜直接向創辦人兼執行長李彥宏匯報。19

這不能單獨說明百度每項決策如何形成，但至少顯示基礎模型研究在正式組織架構中被放到更高層級，正是這波轉變的重要特徵。

月之暗面：楊植麟兼具研究者與創辦人權限

Kimi 背後的月之暗面（Moonshot AI）則呈現新創版本的同一模式。楊植麟是月之暗面共同創辦人兼執行長；他先後就讀清華大學與卡內基美隆大學並取得博士學位，且曾有 Meta 與 Google 的經驗。45

在這個案例中，技術背景直接與創辦人控制權結合：與模型研究密切相關的人，同時也能主導招募、產品優先順序、募資與長期技術策略。

MiniMax：閆俊傑擔任技術型創辦人 CEO

MiniMax 共同創辦人兼執行長閆俊傑，也是受過技術訓練的 AI 領導者走上最高營運職位的例子。現有生平資料顯示，他取得東南大學學士學位，以及中國科學院自動化研究所博士學位。23

重點並非一紙學歷本身決定權力，而是 AI 新創愈來愈將技術可信度置於創始團隊的核心，而不是把研究工作與公司的方向決定者分開。

當研究人才取得更大影響力，改變的是什麼？

最關鍵的變化，是對幾項稀缺資源的掌控：

• 研究方向：決定優先投入基礎模型、推理、多模態、智能體、具身系統或部署。
• 算力與基礎設施：模型訓練與推論都需要大量硬體與系統投資，因此配置決策屬於策略問題，而不只是營運問題。
• 人才：頂尖研究人員與工程師難以招募；受敬重的技術領導者更有能力圍繞有野心的計畫組建團隊。
• 資本：像林俊旸這樣的創辦人，可透過創投資金獨立推進研究議程，不必在大型企業內部爭取資源。
• 產品定義：在前沿 AI 中，技術限制與能力經常直接塑造產品，尤其是預期能採取行動、而非僅生成文字的智能體。

Pragmatik Labs 將這些要素匯集在一起。投資人據報正支持一間由 Qwen 資深技術人士領軍、尚未公開產品的公司，去開發跨數位與實體環境的智能體。410 這實際上是一種押注：研究領導力本身可以成為公司誕生與市場價值的主要來源。

技術權威不等於商業成功

高估值並不能解決未來的硬問題。智能體公司仍須證明可靠性、安全性、產品與市場契合度、成本控制，以及如何從技術展示走向可重複部署。大型平台仍具備通路、雲端基礎設施、資料與客戶關係等重要優勢。

因此，「科學家時代」不應被理解成商業領導的終結，更準確的說法是談判與決策權的重新分配。在中國 AI 產業裡，能推進模型、建設基礎設施、招攬前沿團隊，或將研究轉化為高能力智能體的人，正愈來愈接近 CEO——或乾脆成為 CEO。

林俊旸與 Pragmatik Labs 特別醒目，正因為這個轉換極為直接：一名來自大型模型計畫的技術領導者，在第一項產品公開前，已成為獲得大量資金支持的智能體實驗室創辦人。410