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日期: 2026-06-05 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 專欄: 騰訊 | 字體: 小 中 大
6月5日，騰訊雲AI產業應用大會上，騰訊集團高級執行副總裁湯道生和首席AI科學家姚順雨同台對談。這是姚順雨加入騰訊後第壹次在公司活動中公開亮相。
這場對談的主題叫《騰訊AI的下半場》。2025年4月，姚順雨曾在個人博客發表《The Second Half》壹文，在技術社區廣泛傳播。文章的核心判斷是：AI正站在中場分界線上，上半場的核心在於訓練方法和模型的突破，下半場的重心將從“解決問題”轉向“定義問題”，評估體系的重要性將超過訓練本身。他提出，未來的贏家不再只是造出更強的模型，而是能定義什麼問題值得解決、如何衡量真實進展。
八個月後，2025年12月17日，騰訊內部公告正式任命姚順雨為“首席AI科學家”，直接向總裁劉熾平匯報，同時兼任新設立的AI Infra部和大語言模型部負責人。他是ReAct智能體范式的提出者，也是OpenAI旗下Operator和Deep Research兩個Agent產品的核心貢獻者。
姚順雨到任後，混元團隊從2026年2月起重建預訓練和強化學習基礎設施，4月發布Hy3 preview——壹款總參數295B、激活參數21B的混合專家模型，這個版本明確以“實用性”為導向。據騰訊披露，Hy3 preview在內部產品CodeBuddy和WorkBuddy上首token延遲降低54%，已能穩定驅動最長495步的復雜Agent工作流。上線OpenRouter後，該模型壹度拿下周榜調用量與市場份額雙第壹。
劉熾平在最近的財報電話會上表示，混元團隊已完成組織方式和工作流程的重構，重點在數據質量和模型與產品的協同上。騰訊雲則在去年首次實現規模化盈利，企業AI需求是主要驅動力。
在這場約45分鍾的對談中，姚順雨提出了他加入騰訊的核心邏輯：AI方法論已趨成熟，難的不再是怎麼訓練模型，而是找到好的問題去解決，騰訊擁有豐富的產品場景和高質量的上下文數據（context），這在Agent時代將成為關鍵壁壘。
他同時給出了對“騰訊慢了”這壹問題的直接回應：如果AI是長期游戲，下半場才剛剛開始，那現在並非晚了；ChatGPT和Claude不會是唯壹的超級應用，coding agent之外還有大量新的產品范式等待探索。
湯道生以“產品老兵”的視角，談到AI時代做產品與PC互聯網、移動互聯網時代的本質不同：過去的產品像預制菜，通過功能菜單滿足需求；AI產品則面對開放式的用戶輸入，產品方甚至不知道用戶會問什麼，必須依賴模型能力來理解和響應。這種變化倒逼組織形態走向小團隊化、實驗驅動，工程師更像“驅動多個coding agent的產品leader”。
對談最後，湯道生宣布騰訊將發布壹套“效率智能體工具集”，背後是場景連接、Harness工程體系和混元模型Co-Design叁重能力的整合。
以下為對談實錄的關鍵內容梳理：
01 為什麼選擇騰訊？Context、文化與AGI組織
姚順雨：過去AI的核心是尋找好的方法，但最近很明顯，方法論已經變得非常成熟，尋找問題反而變得更加困難。舉個例子，過去我們做下圍棋，會發明像AlphaGo這樣的方法，但它可能只適合下圍棋或者下各種棋類。你會為了翻譯做壹個特別的模型，但它只能用來做翻譯，不能做其他事情。
但是有了預訓練和後訓練之後，我們發現我們像有了壹個萬能的錘子，它可以去砸任何釘子，是壹個通用的方法論，可以去解決各種各樣的問題。那麼反而更困難的是怎麼去尋找好的問題去解決。
所以我覺得加入騰訊很重要的壹點就是這裡有很多好的問題，有很多很多產品，我覺得這壹點會在接下來變得越來越重要。壹方面好的產品能夠解決第壹個問題：我們做了預訓練和後訓練之後，到底要把它應用在什麼地方產生價值？第贰就是環境非常重要。如果沒有好的環境，Agent就沒有辦法去做各種各樣的事情。比如你沒有壹個點外賣的tool，你就沒有辦法去點外賣，很多事情做不到。但我覺得可能最重要的是context。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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