6月5日，騰訊云AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大會(huì)主論壇上，騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁湯道生與騰訊首席AI科學(xué)家、混元大語(yǔ)言模型及AI Infra負(fù)責(zé)人姚順雨展開(kāi)了深度對(duì)談。姚順雨分享了他在加入騰訊一年后對(duì)行業(yè)趨勢(shì)、模型演進(jìn)與產(chǎn)品協(xié)同的核心判斷。

“下半場(chǎng)”是姚順雨去年在一篇博客中提出的概念，最近這個(gè)詞有點(diǎn)被濫用。在他看來(lái)，下半場(chǎng)最核心的競(jìng)爭(zhēng)壁壘在于Context（上下文），誰(shuí)擁有最原始的輸入，無(wú)論是企業(yè)信息還是個(gè)人場(chǎng)景數(shù)據(jù)?！澳Ｐ驮絹?lái)越擅長(zhǎng)把一個(gè)非常復(fù)雜的輸入變成輸出，很多時(shí)候你的競(jìng)爭(zhēng)壁壘就在于你有沒(méi)有最原始的輸入，你知不知道這個(gè)人到底在干什么，你知不知道這個(gè)企業(yè)各種各樣的信息。”姚順雨認(rèn)為，騰訊擁有豐富的產(chǎn)品矩陣和海量場(chǎng)景，這構(gòu)成了天然的Context優(yōu)勢(shì)。

但他特別強(qiáng)調(diào)，這“只是他加入騰訊的第二大的原因”。最大的原因是文化，“我第一次跟Dowson（湯道生）聊天，包括和其他總辦老板聊天的時(shí)候，第一印象大家都非常誠(chéng)實(shí)，哪里做的好哪里做的不好，非常直白不會(huì)掩蓋。”姚順雨說(shuō)，騰訊是一個(gè)基于Trust而非Metric去運(yùn)轉(zhuǎn)的公司，這種文化對(duì)于長(zhǎng)期做AI組織至關(guān)重要。

對(duì)談中，姚順雨給出了對(duì)AI下半場(chǎng)的兩個(gè)核心判斷。

第一，AI是一個(gè)長(zhǎng)期游戲，而非短期窗口。 他直言，硅谷部分從業(yè)者中蔓延著“趕快賺兩年錢(qián)退休”的心態(tài)并不可取。他不認(rèn)為ChatGPT和Claude Code會(huì)是唯一的超級(jí)應(yīng)用，他相信未來(lái)將持續(xù)誕生新的產(chǎn)品機(jī)會(huì)?！敖裉炜赡芫拖?0年代PC剛剛產(chǎn)生的時(shí)候，還有很多很多事情需要做。”

第二，AI將走向多元而非單一路徑。 過(guò)去幾年，行業(yè)沿著預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、Agent的清晰主線(xiàn)推進(jìn)，Coding Agent幾乎成了所有人的共識(shí)方向。但姚順雨判斷，這個(gè)格局正在改變。Coding Agent之外，多模態(tài)、具身智能等大量新方向正在發(fā)生或即將發(fā)生。

在具體的模型研發(fā)策略上，姚順雨分享了三個(gè)方向。

其一，即便Coding已成為最重要賽道，仍需強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)體系的全面化?！鞍袰oding做好，其實(shí)需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止Coding的數(shù)據(jù)，也需要聊天、推理、各種各樣不同的東西，因?yàn)榇竽Ｐ妥詈诵牡膬?yōu)勢(shì)是泛化性。”

其二，產(chǎn)品線(xiàn)上回流數(shù)據(jù)的作用越來(lái)越重要。他以混元與元寶的Co-Design為例：混元團(tuán)隊(duì)曾派出后訓(xùn)練最強(qiáng)的骨干力量幫助元寶做訓(xùn)練，在當(dāng)時(shí)自己的預(yù)訓(xùn)練還未準(zhǔn)備好的情況下，優(yōu)先保障了產(chǎn)品的DAU。這個(gè)決策當(dāng)時(shí)讓很多算法同學(xué)不理解，“但是現(xiàn)在看起來(lái)這些努力都是值得的”，它讓產(chǎn)品和模型團(tuán)隊(duì)建立起了互信，也為混元3 Preview在元寶上的成功上線(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。姚順雨總結(jié)，Co-Design最難的部分不是技術(shù)，而是“建立信任、換位思考”。

其三，需要更多想象力。除了技術(shù)演進(jìn)和產(chǎn)品演進(jìn)，還要探索下一個(gè)范式。“我們需要做探索性甚至不確定性的工作?！边@與他在博士論文中列出的未來(lái)方向：訓(xùn)練面向Agent的模型、安全穩(wěn)健部署、科學(xué)發(fā)現(xiàn)、幫助人類(lèi)，一脈相承。七年前他寫(xiě)博士論文時(shí)，GPT-2還只能做Next Token Prediction，產(chǎn)生的文本“不太連續(xù)，有很多毛刺”；而今天，他當(dāng)年提出的ReAct框架已經(jīng)成為Agent技術(shù)的基石，SWE-bench所定義的Coding Agent方向正帶來(lái)數(shù)萬(wàn)億乃至數(shù)十萬(wàn)億的價(jià)值。“可能想的還是不夠大。”姚順雨感慨。

在性?xún)r(jià)比問(wèn)題上，姚順雨給出了一個(gè)犀利的觀點(diǎn)：性能是性?xún)r(jià)比的前提?！昂芏嗳烁艺f(shuō)，他最后發(fā)現(xiàn)用強(qiáng)模型比用更差的模型更省錢(qián)，因?yàn)楦斓匕咽虑樽鰧?duì)了。”他認(rèn)為，用相對(duì)較小的模型比肩大模型性能、在大部分任務(wù)上實(shí)現(xiàn)強(qiáng)魯棒性，“可能在今天的中國(guó)更有價(jià)值?！?/p>

面對(duì)外界對(duì)騰訊“慢”的質(zhì)疑，姚順雨稱(chēng)，“過(guò)去做模型和產(chǎn)品，確實(shí)走過(guò)很多彎路。但這是正常的”。他認(rèn)為，下半場(chǎng)最重要的事情不是比誰(shuí)跑得快，而是“能不能誠(chéng)實(shí)面對(duì)自己，能不能Be Real，能不能看到反饋然后去改變，能不能保持耐心”。

湯道生對(duì)此表示認(rèn)同。他說(shuō)，騰訊在很多賽道同時(shí)有多個(gè)團(tuán)隊(duì)在推進(jìn)不同項(xiàng)目，“在這樣一個(gè)復(fù)雜的組織里面，有一些地方可能我們做得快了，有的地方做得慢了，有的地方可能會(huì)做失敗。”騰訊過(guò)去多年在不同產(chǎn)品、不同賽道的積累，都可以為模型提供Context來(lái)發(fā)揮價(jià)值。“我覺(jué)得這些提醒都非常好，確實(shí)有一些地方我們可以做得更好?！?/p>

當(dāng)天一個(gè)來(lái)自業(yè)務(wù)端的數(shù)據(jù)同樣值得關(guān)注。騰訊云總經(jīng)理、TokenHub負(fù)責(zé)人高航在大會(huì)期間披露，騰訊云大模型服務(wù)平臺(tái)TokenHub上線(xiàn)3個(gè)月，保持每月翻倍的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，目前日Token消耗量已突破5萬(wàn)億。這個(gè)數(shù)字從側(cè)面印證了姚順雨的判斷。

與主論壇對(duì)談同步，騰訊云當(dāng)天還發(fā)布了ADP 4.0智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)和WorkBuddy企業(yè)版，從不同維度回應(yīng)了“下半場(chǎng)怎么打”的問(wèn)題。

騰訊云副總裁吳運(yùn)聲在接受采訪時(shí)表示，智能體在企業(yè)場(chǎng)景中的落地已經(jīng)從“想用”進(jìn)入了“能用”，現(xiàn)在正在解決“敢用”的問(wèn)題。ADP不只是智能體的構(gòu)建平臺(tái)，它覆蓋了從構(gòu)建、使用，到監(jiān)控、運(yùn)維、管理的全生命周期，這被定義為AgentOps。 吳運(yùn)聲強(qiáng)調(diào)，在企業(yè)場(chǎng)景里智能體是一件“非常嚴(yán)肅的事情”，所有調(diào)用都應(yīng)該是安全、可追溯的。為此，ADP在權(quán)限管理、數(shù)據(jù)隔離、日志追蹤等方面建立了多層防護(hù)體系。

CodeBuddy和WorkBuddy負(fù)責(zé)人劉毅則分享了一組數(shù)據(jù)：騰訊大部分團(tuán)隊(duì)90%以上的代碼已由AI生成，程序員個(gè)人編碼時(shí)間縮短了40%。 但他同時(shí)指出，個(gè)體提效不等于組織提效。騰訊內(nèi)部將“需求吞吐率”作為AI Coding的北極星指標(biāo)，以此衡量一個(gè)團(tuán)隊(duì)能否快速響應(yīng)市場(chǎng)和用戶(hù)需求?！靶枨笸掏侣蚀硪粋€(gè)組織的創(chuàng)新速度，這是我們一直在觀察的核心指標(biāo)。”

劉毅還分享了打造超級(jí)團(tuán)隊(duì)的四步路徑：先培養(yǎng)超級(jí)個(gè)體，再將超級(jí)個(gè)體的經(jīng)驗(yàn)沉淀為技能、專(zhuān)家和AI助理，然后將這些AI資產(chǎn)融入組織的生產(chǎn)流程，最后配套AI治理?！叭耸亲詈蟮呢?zé)任主體：AI可以產(chǎn)出，但人在流程中的review和把關(guān)，是AI代替不了的?！保ń皤_璠）