腾讯汤道生姚顺雨对谈：AI下半场靠什么赢

背景

2026年，AI行业从“能不能做到”的技术验证阶段，正式迈入“靠什么赢”的落地应用下半场。在6月5日举行的2026腾讯云AI产业应用大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群（CSIG）CEO汤道生与腾讯首席AI科学家、腾讯混元大语言模型及AI Infra负责人姚顺雨进行了一场无PPT、无发布的深度对谈。

此次对话聚焦于腾讯在AI下半场的战略思考、组织变革及方法论。双方围绕模型与产品的协同设计（Co-Design）、基础设施重建、数据评估体系以及Agent时代的组织形态展开讨论，旨在揭示腾讯如何通过构建均衡的“三角形组织”和重塑产品逻辑，在激烈的AI竞争中建立长期壁垒。

核心内容

AI下半场的核心命题：从方法论创新转向问题发现

姚顺雨指出，预训练和后训练技术已使大模型成为通用的“万能锤子”，方法论本身已趋于成熟。当下的核心难点在于如何寻找好问题、好场景与好环境。他将AI下半场定义为三大支柱的均衡构建：

1. Foundation（基础）：扎实的预训练与后训练功底，确保模型能力的泛化性与稳定性。
2. Product（产品）：让技术真正为用户和社会创造价值，强调Context（上下文/环境）的重要性。
3. Frontier（前沿）：持续探索新的研究范式和新机会。

这三者构成一个稳固的“三角形组织”，缺一不可。姚顺雨认为，AI是一场长期游戏，正如70年代PC诞生初期，仍有大量空间未被填满，下半场才刚刚开始。

模型与产品的Co-Design：信任与换位思考是关键

汤道生与姚顺雨均认为，模型团队追求能力上限，而产品团队追求用户需求满足，两者目标天然存在张力。Co-Design的核心不在于流程，而在于建立信任与换位思考。

• 信任建立案例：混元团队曾派出后训练最强骨干支援“元宝”项目，尽管当时自身预训练尚未就绪。这一举动让产品团队感受到模型团队的诚意，为后续Hy3 preview在元宝上的成功上线奠定了信任基础。
• 评估体系重构：两人均强调，传统的Benchmark（榜单）容易过拟合，无法反映真实场景。真实世界中的Prompt分布、模糊追问、多轮对话才是模型进步的驱动力。产品反馈能帮助发现模型在榜单中未暴露的底线问题，并启发新的评估维度。

产品逻辑变革：从“预制菜”到“开放式厨房”

汤道生以自身从QQ空间到AI产品的经历为例，对比了不同时代的产品逻辑：

• PC/移动互联网时代：产品是“功能驱动”，用户像点“预制菜”一样在菜单中选择既定功能，流程清晰（瀑布式）。
• AI时代：产品是“开放式服务”，用户通过自然语言提出需求，产品方无法预知具体问法。这要求产品具备强大的理解、推理及工具调用能力。
• 研发流程重构：代码大量由AI生成，工程师角色转变为架构设计师和评测对齐者。测试左移，每个人都需兼具产品经理和架构师的能力，以应对开放式答案的不确定性。

混元3的变革：基础设施与数据Eval的重塑

姚顺雨直言，从算法角度看，做大模型已变得相对“Trivial”（琐碎/简单），真正的功力在于Infrastructure（基础设施）、数据和Eval。

• 基础设施重建：混元3对预训练和强化学习的基础设施进行了全面重建。
• 数据与Eval重塑：重新定义真实问题，丰富数据Taxonomy（分类体系），提高数据质量。
• 性价比逻辑：针对Token焦虑，姚顺雨提出反直觉观点——性价比的第一要素是“性能”。用更强的模型一次做对，比用弱模型反复试错更节省成本。中国团队在成本优化上全球领先，通过更小但性能比肩大模型的模型解决长程任务，是当下更有价值的方向。

Agent时代：扁平化组织与多元路线

• 组织形态：Workbuddy等AI产品的团队呈现“扁平+试错”特征。三五人小分队围绕特定领域攻坚，包容大量拿不到正向反馈的试验。工程师角色从写代码转变为驱动Coding Agent的“有想法的Leader”。
• 腾讯的壁垒：面对“腾讯慢了”的质疑，汤道生回应称，多业态组织中快慢并存，但丰富的场景和数据Context是腾讯的核心壁垒。
• 未来展望：姚顺雨判断，未来不会是单一主线的竞争，而是Coding Agent、多模态、具身智能等多元路线的展开。

关键要点

• AI下半场定义：核心不再是方法论创新，而是好问题、好场景与好环境（Context）的发现与落地。
• 三角形组织：AI成功依赖于Foundation（基础模型能力）、Product（商业价值落地）和Frontier（前沿探索）的均衡构建。
• Co-Design本质：模型与产品的协同关键在于建立信任（Trust）和换位思考，而非单纯流程优化。
• 评估体系差异：Benchmark易过拟合，真实场景中的模糊Prompt、多轮对话及用户反馈才是模型迭代的核心驱动力。
• 产品范式转移：从“功能驱动”的预制菜模式转向“开放式服务”模式，研发流程需重构，测试左移，角色融合。
• 混元3核心优势：不在于算法秘密，而在于Infrastructure重建、数据质量提升及更真实的Eval体系。
• 成本优化策略：高性能模型一次做对的性价比高于弱模型反复试错；中国团队在低成本高性能模型优化上具备全球竞争力。
• 组织变革方向：Agent时代需要扁平化、包容试错的团队结构，工程师角色向驱动AI Agent的管理者转变。
• 腾讯长期主义：依托多业态带来的丰富场景和数据Context，构建基于AGI的长期组织，而非短期博弈。

意义与影响

此次对谈不仅揭示了腾讯在AI下半场的战略定力，也为整个行业提供了关于模型落地与组织进化的重要参考。

首先，它重新定义了AI竞争的维度。行业焦点正从单纯的参数规模或榜单排名，转向对真实场景Context的掌控、数据质量的深耕以及基础设施的效率优化。这标志着AI产业从“技术炫技”阶段进入“工程与产品深水区”。

其次，对“Co-Design”的深入阐释解决了模型团队与产品团队长期存在的目标错位问题。通过强调信任建立和换位思考，为大型科技公司内部跨部门协作提供了可操作的方法论，有助于打破技术壁垒，加速AI能力的商业化变现。

最后，关于产品逻辑从“预制菜”到“开放式厨房”的转变，预示着软件交互范式的根本性重构。这将推动研发流程、人才结构及评估体系的全面升级，促使企业从传统的功能开发模式向以AI原生思维为核心的开放式服务体系转型。腾讯通过混元3及元宝、Workbuddy等产品的实践，展示了如何在保持长期主义的同时，通过多元路线探索应对AI未来的不确定性。