来源：猎云精选，文 / 韩文静

离开 Kimi 的 17 岁 AI 天才陈广宇，去向逐渐浮出水面。

10 月 21 日，据专门追踪硅谷 AI 人才流动的匿名账号 Arfur Grok 披露的一则消息，Kimi K3 大模型的核心贡献者陈广宇，下一站计划加入由谷歌前首席科学家 Jeff Dean 创办的 AI 初创公司 Discovery Loop。

截至发稿，陈广宇本人及 Discovery Loop 均未正式确认。但结合相关截图信息，以及陈广宇在社交平台表示打算前往美国湾区发展，这一去向已具备较高可信度。

从国内最顶尖的大模型独角兽，直接跨入硅谷 AI 前沿阵地，这位天才少年的经历，再次被推到聚光灯下。‌‌‌

下一站硅谷：" 教 AI 做科研 "

陈广宇的新东家，来头堪称 " 神仙级 "。

Discovery Loop 成立于今年 8 月，由 Jeff Dean 等四位谷歌老将共同创办。Jeff Dean 是谷歌第 30 号员工、前谷歌首席科学家，主导了 MapReduce、BigTable、TensorFlow、TPU 等核心基础设施，也是 Google Brain 的联合创始人。

离开谷歌后，Jeff Dean 并没有彻底切断联系。据报道，谷歌仍将作为 Discovery Loop 的创始投资者之一，为其提供云服务和早期算力支持，双方也将在研究领域展开合作。

能让这位传奇大佬亲自下场创办的公司，野心自然不只是做个聊天机器人。Discovery Loop 的目标，是让 AI 自主提出研究假设、并行运行数千项实验，再根据结果不断调整方案。

其重要性在于：推动 AI 走向 " 递归自我改进 "，也就是用 AI 研发 AI，极大提升科学发现的效率。最初，这支团队将聚焦于 AI 模型自身的研发，未来则将边界拓展到医疗、材料和能源等基础科学领域。

Jeff Dean 在离开谷歌后的访谈中提到，小团队的敏捷性让科研更加专注，而他的新公司 Discovery Loop 则致力于将科学发现的速度提升到新高度，甚至希望模型具备 "20 个博士 " 的能力。

今年 9 月，Discovery Loop 被曝正寻求新一轮融资，目标估值约 500 亿美元。交易条款仍可能发生变化，且公司能否以这一估值完成融资尚不确定。但方向已经足够清晰：市场押注的不是又一个 AI 应用，而是 "AI 研发 AI" 这条底层基础设施赛道。

为什么是他？17 岁天才的技术分量

这样一个由硅谷传奇带队、瞄准基础科学的公司，为什么向一个 17 岁的中国少年敞开大门？答案，可以从陈广宇的成长轨迹里找到线索。

2009 年，陈广宇出生于深圳，他没有走传统的刷题内卷路线，10 年级就打进了 USACO 美国计算机奥赛铂金组。真正的转折点发生在 2025 年初，在一场中学生黑客松上，他做了一个给人类打造 " 额外机械辅助手 " 的项目，被奇绩创坛看中。随后，在圈内引荐下得到了 DeepSeek 研究员的指导，正式踏入了大模型的世界。

2025 年 11 月，16 岁的陈广宇正式入职月之暗面，成为一名机器学习研究实习生。爆火全网的 Kimi K3 大模型，就出自这个未成年实习生之手。K3 总参数量 2.8 万亿，是全球首个开放权重的 3T 级模型。在 K3 宏大架构中起到关键作用的 AttnRes 技术，核心贡献者之一正是他，与他并列署名的全是圈内成名已久的博士和资深技术大牛。

值得注意的是，在踏入这个行业之前，他对大模型的了解并不算深。但仅用一年多时间，他就参与了前沿模型的核心工作，进步速度很快，不过长期研究能力仍需要更多项目和成果来检验。

前不久，硅谷投资人 Deedy Das 分享了一个案例，一个 17 岁的少年，手中已有 5 份来自旧金山顶尖前沿 AI 实验室的工作邀约，金额均在约 100 万美元以上。外界普遍猜测，主角就是陈广宇。

今年 10 月 15 日，陈广宇在 X 上宣布离开月之暗面，称过去一年是迄今为止最美好的时光，并感谢 Kimi 团队在他 16 岁时愿意给予工作机会。他表示，还有更多事情值得探索。

离职消息公布后，Anthropic 可扩展强化学习方向负责人 Sholto Douglas 现身评论区互动，并邀他去旧金山，陈广宇回复：" 我正准备去湾区 "，但随后在有人询问是否加入 Anthropic 时否认了这一说法。

而陈广宇的这次跳槽，或许并非偶然。陈广宇曾在分享硅谷实习经历时，谈到他曾几次几次和公司的天使投资人、OpenAI 早期投资人 Vinod Khosla 一起讨论方向。而由 Khosla 创办的 Khosla Ventures，正是 Discovery Loop 种子轮的联合领投方。

从 Kimi 的架构底层，到 Discovery Loop 的 "AI 科研闭环 "，陈广宇的下一步确实处在 AI 研发的前沿方向。他在新公司的具体角色、能否把 Kimi 的经验迁移到 " 让 AI 做科研 " 的新目标上、能否在新环境里继续做出可验证的研究成果，时间会给出答案。

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