专业不是计算机，32岁的他怎么成了阿里最年轻的AI掌舵人？

最近离职引发AI圈集体告别

NOAI竞赛 · 2026年3月

2026年3月4日凌晨，一条英文推文刷爆了全球AI圈：

"Me stepping down. Bye my beloved Qwen."

发这条推文的人叫林俊旸，32岁，阿里巴巴通义千问（Qwen）的技术负责人，阿里史上最年轻的P10级技术专家。

在他的带领下，Qwen系列大模型全球下载量突破7亿次，衍生模型超过17万个，超越了Meta的Llama，成为全球最大的开源大模型家族。

Hugging Face的亚太生态负责人称他的离开是"巨大损失"，全球开发者社区自发致敬。

这是一个AI领域毫无争议的顶尖技术领袖。

但如果翻开他的学历，你可能会愣住——

他本科就读于国际关系学院英语系。硕士在北京大学外国语学院，专业是语言学与应用语言学。

没有计算机学位。没有数学学位。简历上的起点，是外交口译和跨文化交际。

从英语系到顶会论文：读研三年发生了什么？

国际关系学院是一所以培养外交外事人才闻名的院校，课表上是高级英语、外事口译、国际关系理论——和写代码没有半点关系。

2016年，林俊旸进入北京大学外国语学院攻读硕士。方向是语言学与应用语言学，听起来还是文科。

但关键在于，他选择了计算语言学方向。

计算语言学是什么？简单说，就是用数学和计算机的方法来研究人类语言。比如让机器理解一句话的意思、让AI做翻译、让程序分析文本情感——这些今天大模型在做的事情，正是计算语言学的研究领域。

这个方向要求扎实的数学基础和编程能力。林俊旸在读研期间系统学习了线性代数和概率论，熟练掌握了Python、Java，日常使用PyTorch和TensorFlow。

更关键的是，他赶上了一个时代节点。

2017年前后，深度学习在自然语言处理领域爆发。Google发表了著名的Transformer论文，神经网络在机器翻译任务上展现出惊人的准确率。林俊旸看到了这个趋势，没有犹豫——他选择直接去学习并编写神经网络算法。

不是"了解一下"，是真的动手写代码、跑实验、投论文。

结果是：硕士三年，他以第一作者或合作作者身份，在ACL、EMNLP、COLING、IJCAI、KDD等全球顶级学术会议上发表了十几篇论文。

这些会议是什么级别？ACL（计算语言学协会年会）是自然语言处理领域的"奥运会"，全球数千篇投稿中只录用几百篇。对于计算机科学专业的博士生来说，能发一篇ACL都值得写进简历。

而林俊旸，一个英语系出身、语言学硕士在读的学生，三年发了十几篇。

进入阿里：从算法工程师到千问掌舵人

2019年硕士毕业后，林俊旸加入阿里巴巴达摩院，岗位是高级算法工程师。

之后的几年，他参与了阿里AI发展史上几个关键节点：

M6大规模混合专家模型——当时中国最大的预训练模型之一

OFA多模态预训练统一框架——发表在ICML 2022，提出了统一的多模态学习方法

Chinese-CLIP中文视觉语言模型——GitHub上获得超过2000个星标，被大量研究者和开发者使用

2022年底，随着大模型浪潮到来，林俊旸被任命为通义千问技术负责人。

他不仅是核心技术决策者，还是中国AI开源项目中少有的、以个人身份活跃在国际开发者社群里的技术领导者。在GitHub、Hugging Face、X（Twitter）上，全球开发者认识的不是"阿里AI"，而是"Justin Lin"。

32岁，阿里史上最年轻的P10。P10是阿里技术职级体系中的高级技术专家，是大多数程序员整个职业生涯都触不到的天花板。

一个有趣的对照：DeepMind创始人哈萨比斯

林俊旸的故事让人想起另一个人——德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），Google DeepMind的创始人、Gemini大模型的总负责人，2024年诺贝尔化学奖得主。

他1997年从剑桥大学计算机科学专业毕业，拿了双一等荣誉学位，纯正的计算机科班出身。毕业后先去了游戏行业，做了几年游戏设计师。

然后他做了一个出乎所有人意料的选择：回到学校，去UCL（伦敦大学学院）读了一个认知神经科学的博士，研究人类记忆和想象力的神经机制。

一个计算机高材生，博士去研究人类大脑怎么回忆、怎么想象——在当时看来，这和林俊旸从英语系跨到AI一样，让周围的人觉得"你怎么不走寻常路"。

2009年拿到博士学位后，他创立了DeepMind。AlphaGo、AlphaFold——这些改变世界的AI突破背后，都有神经科学的影子。他后来说：理解人类大脑如何工作，才能启发我们设计更好的AI算法。

林俊旸和哈萨比斯，都在职业生涯中跨出了自己原本的舒适区。一个从语言学扎进了AI，一个从计算机绕道神经科学再回到AI。他们的共同点是：不满足于只懂一个领域，而是在学科的交叉点上，找到了别人看不到的东西。

为什么"不对口"反而成了优势？

林俊旸本科四年没写过一行代码，23岁才开始学编程，32岁成为全球最大开源大模型的掌舵人。他看到神经网络在机器翻译上的突破时，没有想"这不是我的专业"——他想的是：我比谁都懂语言，如果我再学会算法，我就是最懂语言的算法工程师。

林俊旸最大的优势，不是后来学会了编程——而是在学编程之前，他已经真正懂了语言。

孩子现在着迷的东西，不管是语言、生物还是音乐，都可能是将来走进AI时，别人没有的那张牌。