腾讯AI下半场启程：姚顺雨回应慢不慢

今天聊一个有意思的话题：腾讯在AI这件事上，到底是慢了，还是根本没打算跟别人抢跑？

在2026腾讯云AI产业应用大会上，汤道生和姚顺雨来了一场近50分钟的对谈。一个细节挺有意思——汤道生穿着正装，姚顺雨一件白T恤就上台了。汤道生让他跟观众打个招呼，他笑着说：“大家好，我平时都在海淀区，很少来朝阳区，很高兴。”全场气氛一下就松了。

但聊的内容，一点不轻松。汤道生最后看似不经意地问了一句：“很多人提到腾讯慢，说我们在AI上没有及时抓住机会，你觉得我们真的慢了吗？到底下半场是什么？”姚顺雨马上接了一句：“怎么感觉这个问题应该是我问你的？”两人哈哈大笑。

这其实恰恰是整场对谈的“题眼”，也是外界最想知道的答案。而姚顺雨的回答，基本代表了腾讯AI内部的一个清醒判断：“AI是一个长期游戏，下半场才刚刚开始。我不认为ChatGPT和ClaudeCode会是唯一的super App，如果那样，那世界就太灰暗了。肯定会有源源不断的新机会。”

所以与其纠结于“快慢”的表象，不如来看看这场对谈背后，腾讯到底在用什么逻辑打AI这场仗。

AI下半场比拼“解决问题的能力”

一上来，汤道生就把话题锚定在姚顺雨为什么选择腾讯，以及他最早提出的“AI下半场”这个说法上。姚顺雨在现场还吐槽了一句：“我最近感觉这个词有点被滥用。”

他解释，所谓下半场，核心不是说AI已经发展到头了，而是之前几十年的方法已经成熟了，接下来的关键是怎么用这些成熟的方法去解决真问题。他举了个例子：早年的AI产品，像AlphaGo或者早期的翻译模型，都是“一个钉子配一把锤子”——下棋的不能翻译，翻译的不能看图像。但今天的大模型不一样，它是万能工具，技术门槛在持续降低。算力、算法不再是稀缺资源，真正稀缺的是真实场景、原生用户的上下文数据。

这也是为什么他接了腾讯的offer。在他看来，腾讯手里有QQ、微信、企业微信、元宝、办公协作的全链路产品生态，海量的用户交互和行业落地痛点，这就是一个行业里最稀缺的“待解问题库”。

汤道生追问，那到底AI下半场是什么？姚顺雨给了两个判断：

第一，AI是一个长期游戏，下半场才刚刚开始。如果超级应用只有ChatGPT和ClaudeCode，世界就太灰暗了。第二，AI会是一个更多元的“游戏”，Coding Agent的生产力会变得越来越重要，而且这只是个开始。多模态、具身智能……很多新的事情正在发生，或刚刚开始。

如果对照一下历史，姚顺雨的判断很像上世纪70年代的PC萌芽期——Coding Agent是生产力变革的起点，AI领域还有大片的蓝海等着被填满。而腾讯手里横跨C端、B端、办公软件的不同产品线，都在按自己的节奏落地AI。汤道生也强调，只有能沉淀独有的场景上下文，才可能真正形成长期竞争力。

Co-Design内核是什么？

整场对谈中，篇幅最长、信息量最大的其实是Co-Design这个话题。

汤道生问了一个很实际的问题：像元宝、AI搜索、CodeBuddy、WorkBuddy这些产品，对模型的依赖那么深，到底怎么理解Co-Design？姚顺雨不假思索，直接说了三点。

第一，Co-Design的前提是模型本身要做扎实。预训练工作要产品无关，是一个可泛化的学习过程，这样它的进步才能带动下游任务的价值提升；而后训练最重要的，是设立正确的模型评测。

他坦率地说了一个行业通病：“大家有个不好的倾向，就是喜欢刷榜。但更重要的是怎么实事求是地基于产品、基于真实的应用，构造更真实的评测。”

第二，实用性价值远远大于刷榜价值。

第三，大模型时代和过去AI最本质的区别就是泛化性。今天你哪怕只做一个Coding Agent，也需要聊天能力、搜索能力、指令遵循能力、推理能力——所有能力都需要，模型得有一套非常复合的数据分类体系。

汤道生也从自己角度分享了对Co-Design的体会：“Co-Design给我的感觉，是项目组里不同角色参与到产品设计，定好目标和方向，然后怎么让多个角色对一些开放式问题有比较好的对齐。如果没有做到对齐，你会发现产品的行为不可预测，有时候甚至会有随机性，因为模型训练的过程也被混淆了。”

按照姚顺雨的规划，腾讯内部通过Co-Design，能把原有的产品互相泛化，最终形成一个网状体系，爆发出惊人的AI协作能力。这张网什么时候成形，才是外界对腾讯AI信心的最核心关切点。

混元3没有秘密

姚顺雨的履历，业内都很熟悉：清华姚班本科、普林斯顿计算机博士，前OpenAI核心研究员，2025年12月正式入职腾讯，全权掌舵混元大模型底座和AI基础设施全链路研发。他入职后重构了腾讯大模型研发体系，主导了混元Hy3 preview的迭代和WorkBuddy智能体的落地。可以说，他是腾讯AI下半场战略的核心操盘手。

汤道生在现场直接问他，混元3到底做了什么改变？姚顺雨的回答非常务实：“其实没什么秘密。今天做大模型，从某种程度上说是比较trivial的事情。Infrastructure要做好，数据要做好，算法的部分反而是比较简单的。”

具体做了两件事：第一，重构混元大模型的AI底层基建，包括预训练和强化学习。第二，改变数据和模型评测的方向，更趋向于定义更真实的问题、提高数据质量。

如何缓解“Token焦虑”？

还有一个绕不开的话题是“Token焦虑”。全球Token成本持续暴涨，中小企业落地AI的成本高企，行业里很多人都在疯狂堆超大参数模型，靠算力堆性能。

姚顺雨对此的判断是：“性价比第一是性能。如果性能不好，性价比无从谈起。”

第二点则是成本。在这一块，中国其实是领先全球的。但他强调，仍然需要大量工作去优化成本，“成本可能是最重要的事情。怎么用更小的模型把更高价值的任务做好？在此基础上做架构创新，包括长文管理、脚手架，很多细节都需要解决。”

换句话说，做一个相对较小的模型，但性能却可以比肩甚至超过大模型——这在今天的中国会更有价值。

这套轻量化思路一旦跑通，腾讯的AI产品逻辑将会从固定功能预制转向开放式交互。这也是腾讯适配AI下半场产品变革的一个核心答案。

整场对谈下来，汤道生和姚顺雨用一种松弛却信息量极大的方式，消解了外界贴在腾讯身上的“AI慢”标签。近50分钟的对谈，让外界看清楚了一件事：在姚顺雨到来之后，腾讯AI下半场的整套布局逻辑已经摆在了桌上。

可能一句话总结最到位：AI下半场才刚刚开始，别急着给腾讯贴“快或慢”的标签。不如来看看，腾讯到底已经做成了哪些事，接下来又要做什么——那才是硬道理。

来源：互联网