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根据让互联网飞一会儿的报道，微软亚洲研究院前首席研究经理谭旭已于近期正式加入腾讯混元团队，负责多模态方向的前沿研究。

谭旭是一位在学术与产业界都颇具分量的研究者：在微软研究院任职期间，他的研究聚焦于生成式人工智能，以及语音、音频与视频内容生成，其论文引用量已超过万次，研究成果也被大规模应用于 Azure、Bing 等核心产品。他还多次担任 NeurIPS 等国际顶级学术会议的审稿人，在学术界有着较高声望。

值得注意的是，谭旭在去年 8 月才刚刚加入国内大模型创业公司“月之暗面”，负责研发端到端语音模型。据悉，该公司的多模态研究在他入职前已悄然展开数月。去年底，随着 DeepSeek 的横空出世，中国 AI 六小龙的光环迅速褪色，月之暗面也放缓了原先激进的投流步伐。

多模态的探索对算力与资金消耗极其庞大，这一点对创业公司来说几乎是不可承受之重。对比之下，即便是当下风头正盛的 DeepSeek，也仍然以文字与推理能力为主，尚未在多模态方向真正大规模突破。而像腾讯、字节这样的大厂，在资源、生态与算力上的优势更加明显，能够为多模态研究提供长期稳定的支持。从这个角度看，谭旭从创业公司转向腾讯混元，既是个人职业路径的自然延续，也是中国大模型版图中一个颇具象征意义的信号。

更深层的解读是，中国大模型赛道正在经历“由野蛮生长到资源集中”的转折。早期创业公司依靠故事、融资与速度抢占叙事高地，但随着竞争进入比拼数据、算力、落地生态的深水区，创业公司的先发优势正在迅速消退。大厂凭借资本实力、算力基础设施和应用场景，正逐步收拢最顶尖的人才与技术方向。

谭旭的选择，某种意义上也是这一趋势的缩影：当赛道进入淘汰赛阶段，个人要想继续在多模态领域做出成果，或许唯有依附大厂，才能确保研究的持续性与产业化的可能。