​​人工智能大模型的核心负责人通常由顶尖科学家或技术高管担任，他们兼具学术权威与工程实践能力，主导技术方向并推动产业落地。​​例如，百度CTO王海峰、字节跳动技术副总裁朱文佳、腾讯首席科学家张正友等，均以深厚的专业背景和行业影响力带领团队突破大模型研发的关键挑战。

1. ​​技术领军人物的双重角色​​：大模型负责人需平衡前沿研究与商业应用。王海峰作为百度文心大模型的总设计师，既是自然语言处理领域的国际权威（ACL首位华人主席），又主导了飞桨深度学习平台的产业级落地。这种“学术+工程”的双重背景，是确保技术可行性与市场竞争力的关键。

2. ​​跨领域协作能力​​：大模型研发涉及算法、算力、数据等多维度资源整合。字节跳动朱文佳从推荐算法转型大模型负责人后，快速协调NLP、视觉等多模态团队，推动云雀大模型迭代；阿里通义大模型则由达摩院周靖人统筹语言与多模态实验室的数百名研发人员，体现跨学科管理能力。

3. ​​行业生态构建责任​​：头部企业的大模型负责人往往需推动技术开放生态。例如，百度吴甜主导飞桨开源社区，降低行业应用门槛；腾讯张正友通过混元大模型连接内部多个事业群，促进技术协同。这种生态布局能加速技术渗透至金融、医疗等高价值场景。

4. ​​应对技术伦理挑战​​：随着大模型影响力扩大，负责人需直面数据安全、偏见消除等议题。李航（字节AI Lab总监）等学者型领导者通过参与国际学术组织，推动可信AI研究；而谷歌DeepMind出身的吴永辉加入字节后，也将Gemini项目的安全设计经验引入国内AGI研究。

当前，大模型竞争已进入“基础研究+场景深耕”阶段，负责人的战略视野与执行力将直接决定技术壁垒的高度。企业需持续吸引兼具学术声望与产业经验的复合型人才，同时通过产学研合作强化长期技术储备。