撰文 | 白麗

出品 | 勇礪商業(yè)評論 阿桶觀察 全球商業(yè)風(fēng)向

2026年6月5日，北京國家會議中心，2026騰訊云AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大會的現(xiàn)場爆滿。

在全天眾多硬核的技術(shù)發(fā)布與商業(yè)落地探討中，一場將近一個小時的對話成為了全場乃至整個科技圈矚目的焦點(diǎn)——

騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生，與騰訊首席AI科學(xué)家、混元大語言模型及AI Infra負(fù)責(zé)人姚順雨同臺，就“騰訊AI下半場”展開了深度對話。

外界之所以對這場對話投以極大的熱情與關(guān)注，原因有三點(diǎn)：

一、這是兩位在不同維度代表騰訊AI意志的核心人物的首次公開深度碰撞。

湯道生作為騰訊To B業(yè)務(wù)和云產(chǎn)業(yè)的資深管理者，看重的是AI如何與千行百業(yè)結(jié)合、如何實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地；而姚順雨作為1998年出生的清華姚班畢業(yè)生、技術(shù)頂尖人才，代表著騰訊在底層大模型和前沿技術(shù)上的突破力。

二、2026年的AI產(chǎn)業(yè)正處于從“百模大戰(zhàn)”向“超級智能體（Agent）應(yīng)用”演進(jìn)的關(guān)鍵分水嶺，行業(yè)充滿焦慮與迷茫。

三、也是最核心的——外界迫切想知道，面對狂飆突進(jìn)的硅谷以及國內(nèi)友商的激烈競爭，騰訊在這場屬于未來的戰(zhàn)役中，究竟處于什么位置？

通過對這場對談的深度拆解，我們可以清晰地看到，外界和媒體最聚焦的幾個核心問題，在此次對話中都得到了正面、犀利且極具信息量的回應(yīng)。

直面靈魂拷問：騰訊做AI，到底“慢不慢”？

在這場對話中，湯道生毫不避諱地拋出了一個外界乃至騰訊內(nèi)部可能都在反復(fù)審視的犀利問題：“你覺得騰訊AI慢了嗎？”姚順雨則笑著回?fù)簦骸斑@個問題應(yīng)該我問你?！彪S后，兩人分別從技術(shù)研判與組織業(yè)務(wù)的角度，給出了自己的答案。

外界之所以頻頻聚焦“騰訊慢了嗎”，根源在于過去兩年中，無論是在大模型的首發(fā)聲量，還是在各類AI應(yīng)用的炒作熱潮里，騰訊往往不是那個最先跑出來“搖旗吶喊”的選手。

硅谷的情緒更是加劇了這種焦慮：人們常常覺得幾個月內(nèi)AI就要顛覆一切，甚至蔓延著“一兩年后所有人都要失業(yè)，我們要趕快賺兩年錢退休”的極致恐慌。

面對這種“唯快不破”的焦慮，姚順雨給出了清醒的判斷：AI是一場長期游戲，現(xiàn)在的下半場才剛剛開始。

他將今天的AI發(fā)展階段比作上世紀(jì)70年代PC（個人電腦）剛剛出現(xiàn)的時期。

在那個時期，似乎有一條清晰的主線，所有人都試圖復(fù)制最初的想法。如果不把目光放長遠(yuǎn)，這會是一個“非?；野档氖澜纭?，如果大家認(rèn)為ChatGPT或者Claude等是唯二的Super App，那么創(chuàng)新的空間將被徹底鎖死。

但事實(shí)上，未來一定會變得更多元。Coding Agent（代碼智能體）、多模態(tài)、具身智能等諸多新事物才剛剛發(fā)生，這個世界還有巨大的空間沒有被填滿。

在這樣一個長周期里，初期的曲折與彎路是正常的，“慢”或者“快”不能用一兩款產(chǎn)品的發(fā)布節(jié)奏來衡量。真正的核心競爭力在于：能否誠實(shí)地面對自己，能否看到真實(shí)的反饋并持續(xù)改變，以及能否保持極大的耐心。

湯道生則從一個更具實(shí)操性的組織視角進(jìn)行了回應(yīng)。

他坦言，騰訊是一個擁有海量產(chǎn)品線和廣闊賽道的龐大組織，“有些地方做得快了，有些地方做得慢了，有些地方可能會做失敗，在探索?！边@種坦誠本身就是一種底氣。

湯道生強(qiáng)調(diào)，進(jìn)入2026年以來，騰訊在AI布局上的動作已經(jīng)明顯提速。重新出發(fā)的混元大模型憑借極致的實(shí)用性和性價比，持續(xù)在行業(yè)榜單中占據(jù)高位；各類AI助手和智能體的活躍度也在高速增長。

更重要的是，此次大會騰訊系統(tǒng)性地發(fā)布了“效率智能體工具集”，面向個人、辦公、企業(yè)三類提效需求，針對眾多垂直場景提供差異化解決方案。這說明，騰訊的“快”，不是快在追趕概念，而是快在業(yè)務(wù)的滲透與真實(shí)場景的落地。

重新定義“AI下半場”：從“如何解決”走向“解決什么”

外界關(guān)注的第二個核心問題是：到底什么是“AI的下半場”？作為這個概念的提出者，姚順雨在對話中給出了教科書級別的拆解。

在姚順雨看來，過去幾十年的AI發(fā)展，甚至包括大模型爆發(fā)的初期，整個科技界都在致力于解決一個問題：怎么尋找好的方法論？ 例如，為了下圍棋，業(yè)界發(fā)明了AlphaGo；為了做翻譯，開發(fā)了專門的翻譯模型。每個模型都是為了特定的任務(wù)量身定制的。

但在預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練技術(shù)日臻成熟的今天，方法論已經(jīng)高度統(tǒng)一。大模型就像是一把“萬能的錘子”，它可以用來砸任何釘子。當(dāng)“怎么解決”不再是最大的技術(shù)壁壘時，行業(yè)的痛點(diǎn)發(fā)生了徹底的轉(zhuǎn)移——最困難的事情，變成了怎么尋找好的問題去解決。

這也正是這位年輕的技術(shù)領(lǐng)軍者選擇加入騰訊的最核心驅(qū)動力。騰訊不僅擁有海量的優(yōu)質(zhì)用戶，更擁有中國互聯(lián)網(wǎng)最為豐富的社交、辦公、內(nèi)容、娛樂等產(chǎn)品矩陣，這意味著騰訊擁有源源不斷的“好問題”。

在這個下半場，姚順雨提出了一個頗具洞察力的觀點(diǎn)：AI的競爭壁壘在于“Context（上下文/語境）”。

大模型越來越擅長將極其復(fù)雜的輸入轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的輸出。因此，誰擁有最原始的輸入、誰最了解用戶在干什么、誰掌握了企業(yè)運(yùn)行的真實(shí)信息，誰就能構(gòu)建起不可逾越的護(hù)城河。如果AI是一個超級特工（Agent），但它脫離了具體的環(huán)境（比如沒有點(diǎn)外賣的接口、沒有連接企業(yè)數(shù)據(jù)庫的權(quán)限），它就毫無用武之地。

湯道生對此深表贊同，這也是騰訊云在產(chǎn)業(yè)AI應(yīng)用中的核心方法論：“扎根場景”。真實(shí)的業(yè)務(wù)場景里不僅藏著用戶最迫切的需求，更孕育著模型迭代最稀缺、最真實(shí)的數(shù)據(jù)。騰訊不再單純糾結(jié)于參數(shù)規(guī)模的數(shù)字游戲，而是將大模型深深扎根于千千萬萬的用戶和B端客戶場景中，用高質(zhì)量的Context喂養(yǎng)出真正好用的AI。

打破技術(shù)與產(chǎn)品的孤島：Co-Design（協(xié)同設(shè)計(jì)）的深度實(shí)踐

在AI的落地過程中，技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品運(yùn)營之間的割裂，是困擾無數(shù)科技企業(yè)的頑疾。外界非常關(guān)注，騰訊這個體量龐大的公司，如何讓底層大模型與前臺應(yīng)用實(shí)現(xiàn)緊密耦合？這場對話給出的答案是“Co-Design（協(xié)同設(shè)計(jì)）”。

傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)模式往往是“流水線式”的：算法團(tuán)隊(duì)把模型訓(xùn)練好，封裝成API接口扔給產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)再基于接口去開發(fā)功能。

但在大模型時代，這種模式徹底失效了。

姚順雨在對話中指出，做模型和做產(chǎn)品必須互相成就。產(chǎn)品要解決特定方向的問題，這就需要模型提供支撐；而模型迭代需要數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從哪里來？標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)是什么？什么是好的用戶體驗(yàn)？如果產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)認(rèn)為某項(xiàng)設(shè)定是好的體驗(yàn)，而模型評測團(tuán)隊(duì)卻不認(rèn)同，最終模型的行為就會變得不可預(yù)測，甚至南轅北轍。

為了打破這種孤島，騰訊在內(nèi)部進(jìn)行了深度的組織與流程重構(gòu)。

姚順雨透露了一個關(guān)鍵細(xì)節(jié)：在混元大模型還沒有完全準(zhǔn)備好、技術(shù)仍在攻堅(jiān)的階段，團(tuán)隊(duì)就已經(jīng)把負(fù)責(zé)后訓(xùn)練的最強(qiáng)骨干力量派去支援核心產(chǎn)品的研發(fā)。一開始，很多算法工程師對此表示不理解，認(rèn)為自己的本職工作是訓(xùn)練參數(shù)，而不是去搞產(chǎn)品。為此姚順雨花了非常大的精力去解釋和推動。

這種深度的“Co-Design”帶來了立竿見影的效果。

算法工程師直接感受到了用戶的真實(shí)痛點(diǎn)，產(chǎn)品經(jīng)理也理解了模型的能力邊界。大模型的研發(fā)不再是閉門造車，而是與用戶體驗(yàn)緊密咬合。

正如湯道生所言，AI需要豐富的上下文信息，騰訊多年積累的產(chǎn)品和場景數(shù)據(jù)為大模型提供了最具價值的養(yǎng)料；反過來，深入理解產(chǎn)品的算法團(tuán)隊(duì)，也能開發(fā)出更貼合甚至超越用戶預(yù)期的底層能力。

構(gòu)建中國本土的AGI長期組織：Foundation、產(chǎn)品與Frontier的“鐵三角”

外界對騰訊的最后一個重大關(guān)切在于：在通往通用人工智能（AGI）的宏大愿景中，騰訊的整體戰(zhàn)略藍(lán)圖是什么？姚順雨在對話中描繪了一個清晰的、著眼于未來的“鐵三角”組織架構(gòu)。

他提出，最重要的事情是“在中國建立一個長期的、基于AGI的組織”。這個組織必須由三個核心部分均衡構(gòu)成：

首先是Foundation（基座/基礎(chǔ)模型）。這是大廈的地基，核心是如何將預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練等最基礎(chǔ)的技術(shù)做得非常扎實(shí)（Solid）。這需要公司層面投入充足的算力與研發(fā)資源，更需要正確的做事方式和極具耐心的工程文化。

其次是產(chǎn)品（Product）。技術(shù)不能束之高閣，必須轉(zhuǎn)化為能夠?yàn)閭€人和社會產(chǎn)生實(shí)際價值的應(yīng)用。這需要團(tuán)隊(duì)擁有敏銳的“產(chǎn)品嗅覺”，讓那些懂產(chǎn)品、懂人性、懂商業(yè)的人走到前臺，將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為極致的用戶體驗(yàn)。

最后，也是尤為關(guān)鍵的一點(diǎn)，是前沿探索（Frontier Exploration）。面對全球競爭，目前中國AI界在真正顛覆性的前沿探索上仍需發(fā)力，很多時候容易陷入模式的跟隨和同質(zhì)化內(nèi)卷。騰訊必須將探索新研究范式、尋找新機(jī)會的極客精神注入到組織的血液中。不能只盯著眼前的商業(yè)轉(zhuǎn)化，必須有人仰望星空，去探索大模型的下一個能力躍升點(diǎn)。

這樣一個“基座+產(chǎn)品+前沿探索”的均衡架構(gòu)，不僅展現(xiàn)了騰訊穩(wěn)扎穩(wěn)打的作風(fēng)，更彰顯了其不甘于只做“應(yīng)用層搬運(yùn)工”，誓要在底層原創(chuàng)技術(shù)和未來路徑上爭奪全球話語權(quán)的雄心。

告別跟風(fēng)熱潮：騰訊的務(wù)實(shí)與野望

一場由資深管理者與年輕技術(shù)領(lǐng)軍人物聯(lián)袂呈現(xiàn)的對話，徹底打透了外界對于“騰訊AI下半場”的諸多猜想與疑慮。

在這場干貨滿滿的交流中，觀眾沒有聽到盲目夸大的技術(shù)吹捧，也沒有聽到對競品的刻意拉踩，更多的是關(guān)于技術(shù)第一性原理的深度思考、關(guān)于產(chǎn)品落地的持續(xù)死磕，以及關(guān)于組織架構(gòu)變革的坦誠復(fù)盤。

如果說AI的上半場，是一場屬于實(shí)驗(yàn)室的參數(shù)狂歡與百模大戰(zhàn)；那么AI的下半場，則是一場屬于真正擁有海量用戶場景、擁有強(qiáng)大商業(yè)閉環(huán)能力、且具備極高技術(shù)耐心的科技巨頭們的“大兵團(tuán)作戰(zhàn)”。

騰訊并沒有“慢”。

當(dāng)外界還在為一兩個基準(zhǔn)測試的跑分而陷入焦慮時，騰訊已經(jīng)拿著大模型這把“萬能的錘子”，一頭扎進(jìn)了社交、辦公、云服務(wù)等無數(shù)個真實(shí)的“釘子”堆里。通過將底層基礎(chǔ)模型、深度協(xié)同的產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及長遠(yuǎn)的前沿探索融為一體，騰訊正在悄然構(gòu)筑一條堅(jiān)固的護(hù)城河。

正如姚順雨所言：“AI最終是一個長期游戲。”在這場注定漫長的技術(shù)馬拉松里，起跑時的一時喧囂固然搶眼，但在決定勝負(fù)的下半場中，真正能定義未來的，是那些擁有極致上下文壁壘、能夠持續(xù)解決真實(shí)痛點(diǎn)，并且永遠(yuǎn)保持耐心與進(jìn)化力的長期主義者。

2026年的這場產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大會，無疑宣告了騰訊在AI戰(zhàn)略上的全面發(fā)力與重構(gòu)——他們不僅立足于當(dāng)下的應(yīng)用戰(zhàn)局，更在系統(tǒng)性地籌謀屬于中國科技產(chǎn)業(yè)的AGI未來。（白麗）