汤道生问腾讯AI慢不慢？姚顺雨：AI下半场才刚刚启程

文 / 杨雪健

来源 / 节点AI

“很多人都会提到腾讯慢，说在AI上面我们没有及时抓住一些机会，你觉得我们真的慢了吗？”汤道生真诚发问。

没想到姚顺雨幽默反问：“感觉应该是我问你的问题。”

两人哈哈大笑。

上述对话就发生6月5日上午，2026腾讯云AI产业应用大会的《腾讯AI下半场》对谈环节。这场对谈之所以引发全行业关注，不仅在于其内容有关腾讯AI下半场，更在于对谈双方为腾讯集团高级执行副总裁，云与智慧产业事业群CEO汤道生与腾讯首席AI科学家、腾讯混元大语言模型及AIInfra负责人姚顺雨。

接近50分钟的对谈，给《节点AI》留下深刻印象的是汤道生与姚顺雨的松弛感。对谈开始前，穿着白色T恤的姚顺雨在汤道生的介绍下快步上台，落座后，汤道生说：“顺雨，你要跟大家说声hello吗？”姚顺雨笑着回应道：“大家好，我平时都是在海淀区，很少来朝阳区，很高兴！”

这样一场重磅的对谈，就在如此轻松的氛围中展开。但实际上，对谈的内容一点也不轻松，汤道生在对谈中更多扮演着主持人的角色，在将近50分钟对谈的最后看似轻描淡写的向姚顺雨问道：“很多人都会提到腾讯慢，说在AI上面我们没有及时抓住一些机会，你觉得我们真的慢了吗？到底下半场是什么？”

正是应证了那句the last is not the least，这个问题不仅是外界关注讨论的热点，也是本场对谈的“题眼”，汤道生看似不经意的发问，姚顺雨的幽默接应，表现出了腾讯高层对“AI时代腾讯快慢”问题本身的松弛自信，正如姚顺雨在随后的正式回答中所言：“我们的判断AI是一个长期游戏，其实我觉得AI刚开始，下半场才刚刚开始，我不认为ChatGPT和ClaudeCode会是唯一的superApp，我觉得那是一个非常灰暗的世界，我觉得肯定会有源源不断新的机会诞生。”

《节点AI》也将跳出“腾讯快与慢”的争论，从这场对谈中的Co-Design（模型产品协同）底层逻辑为核心，从跨团队信任搭建、组织架构革新、行业范式破局三个维度，尝试拆解腾讯区别于同行“堆算力、刷榜单”的打法，揭秘混元3、WorkBuddy、元宝系列产品落地背后，腾讯全新的AI协作方法论。

AI下半场比拼“解决问题的能力”

整场对谈开篇，汤道生率先把话题锚定在姚顺雨为什么选择来到腾讯，以及姚顺雨最早提出的“AI下半场”概念上。

“AI下半场”这个概念，是姚顺雨2025年在个人博客中提出的，在《The Second Half》姚顺雨阐述了他的行业判断。

姚顺雨在现场直白吐槽道：“我最近感觉这个词有点被滥用。”在他看来，所谓下半场，其实觉得此前AI已经发展几十年，方法论已经变得非常成熟，但是接下来更加重要的是怎么去解决问题，去寻找好的方法。

现场他用AlphaGo、早期翻译专用模型举例，早年AI产品是“一个钉子配一把锤子”，下棋的AI不能做翻译，翻译模型无法处理图像任务；而如今通用大模型如同万能工具，技术门槛持续下行，算力、算法不再是稀缺资源，真实场景、原生用户上下文数据才是企业构筑壁垒的核心资产，“我觉得这里（腾讯）有很多好问题、有很多产品”，这也成为姚顺雨选择接住腾讯offer的核心驱动力。

在他看来，腾讯坐拥QQ、微信、企业微信、元宝、办公协作全链路海量产品生态，海量的用户真实交互、各行各业落地痛点，是行业稀缺的优质“待解问题库”。

汤道生追问姚顺雨到底AI下半场是什么？姚顺雨先抛出了两个判断：

第一，AI是一个长期游戏，下半场才刚刚开始。如果super App只有ChatGPT和ClaudeCode，那将是一个非常灰暗的世界。

第二，AI会是一个更多元的“游戏”。Coding Agent的生产力会变得更加重要，并且这只是刚刚开始的事情，这个世界还有很多空间没有被填满。“多模态、具身智能，很多很多新的事情都在发生，或者刚刚发生，所以从这个角度来说，如果我们认为下半场刚刚开始，可能确实不是完了。”姚顺雨说道。

总结一下，在姚顺雨的预判里，当下AI所处阶段可以对照上世纪70年代PC萌芽期，Coding Agent会是生产力变革的起点，AI领域还有海量空白蓝海等待填补。

而在这样的预判下，腾讯整体业态横跨C端、B端、办公软件，不同产品线都在按各自节奏落地AI。汤道生也再次强调，能否沉淀独有的Context（场景上下文），才决定AI的长期竞争力。

Co-Design内核是什么？

回顾整场对话，实际上篇幅最长的话题是Co-Design。

现场，汤道生向姚顺雨抛出疑问，像元宝、AI搜索、CodeBuddy、WorkBuddy等产品，对于模型的依赖很深，那到底该如何理解Co-Design？姚顺雨不假思索地回应称：“有三点。”

第一，Co-Design的前提是模型本身要做的很扎实，基础工作要足够好。在他看来，预训练工作的扎实体现在产品agnostic（解耦），是一个可泛化的学习过程，它的进步可以带动下游任务的价值提升；而后训练最重要的，则是设立正确的Eval（模型评测）。

姚顺雨在现场坦诚行业通病：“大家有个不好的倾向是大家喜欢刷榜，但是我觉得更重要的是如何实事求是的基于产品，基于真正的应用，构造更加真实的Eval。”

对此，他也提到第二点：实用性价值大于刷榜价值。

第三点则是，LLM（大语言模型）时代和过去的AI最本质的区别就是泛化性。今天，即使只做一个Coding Agent，也需要非常好的聊天能力，非常强的搜索能力，非常强的指令遵循能力，非常强的推理能力，需要非常复合的数据的分类体系。

“Co-Design给我的感觉更多是在项目组里面不同的角色参与到产品的设计，定了一些产品的目标方向，怎么让多个角色能够对于一些开放式问题有比较好的对齐，如果没有做到这样一个对齐的话，你会发现产品的行为会不可预测。甚至有时候会有一些随机性，因为模型训练的过程可能也被混淆了。所以这是我这两年跟做产品跟模型团队做Co-Design的一个比较深的感受。”汤道生也分享了自己对于Co-Design的看法。

在《节点AI》看来，在姚顺雨的规划之中，腾讯内部通过Co-Design，能够将原有的产品互相泛化，最终形成一个网状体系，进而爆发出惊人的AI协作能力。不过对于姚顺雨和腾讯来说，这张网何时形成，将是外界对腾讯AI信心的核心关切点。

混元3没有秘密

被业内归为“基模四杰”的姚顺雨，履历十分光鲜：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月腾讯官宣正式入职。全权掌舵腾讯混元 LLM 底座、AI 基础设施全链路研发。入职后重构腾讯大模型研发体系，主导混元Hy3 preview迭代与 WorkBuddy 智能体落地。可以说，姚顺雨是腾讯AI下半场战略核心负责人。

在现场，汤道生也cue到姚顺雨介绍混元3，“大家都在说Hy3 preview是你腾讯的首秀，具体混元3做什么改变，你能给大家介绍一下吗？”汤道生提问道。

姚顺雨的回答依然务实真诚：“其实我觉得没有什么秘密，今天做大模型从某种程度来说比较Trivial的事情，我们应该把Infrastructure做好，我们应该把数据做好，算法的部分反而是比较简单的。”

具体来看，在模型层面，姚顺雨主要做了两件事。第一，将混元大模型的AI底层基建重构了，包括预训练与强化学习。第二，改变数据和模型评测，更趋向于定义更真实的问题、提高数据质量。