編輯：前沿在線 編輯部

就在最近的北京國(guó)家會(huì)議中心，被圍得水泄不通。

過(guò)道里都站滿了人，只為親眼見(jiàn)到那個(gè)傳說(shuō)中的“AI天才”。

他就是姚順雨。

這位2015年以704分優(yōu)異成績(jī)拿下安徽高考理科前三，清華姚班出身、普林斯頓計(jì)算機(jī)博士、ReAct框架提出者以及前OpenAI核心研究員，在2025年底以“騰訊AI首席科學(xué)家”的身份低調(diào)加入騰訊，直接向總裁劉熾平匯報(bào)，負(fù)責(zé)混元大模型及整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

這是他入職180天來(lái)的首次線下公開(kāi)亮相。

一上臺(tái)，姚順雨說(shuō)了句很生動(dòng)的話：“我平時(shí)都是在海淀區(qū)，很少來(lái)朝陽(yáng)區(qū)。”

這句帶著技術(shù)宅色彩的調(diào)侃，無(wú)意間隱喻了這場(chǎng)對(duì)話的本質(zhì)：一個(gè)長(zhǎng)期浸淫在硅谷前沿學(xué)術(shù)界、習(xí)慣了海淀式純粹算法研究的技術(shù)少帥，終于要在迎來(lái)他與中國(guó)本土商業(yè)落地場(chǎng)景的首次近身肉搏。

在這場(chǎng)40分鐘的深度對(duì)談中，姚順雨與騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群（CSIG）CEO湯道生一起，系統(tǒng)闡述了對(duì)AI發(fā)展的全新判斷，直面騰訊AI“慢了”的行業(yè)質(zhì)疑。

這場(chǎng)70后大廠掌舵人與95后硅谷極客的交鋒，不僅扯下了國(guó)內(nèi)大模型行業(yè)諸多心照不宣的“遮羞布”，更點(diǎn)燃了業(yè)內(nèi)、媒體關(guān)于AI下半場(chǎng)怎么落地的密集討論。

別再推銷錘子了，下半場(chǎng)缺的是“釘子”與Context

過(guò)去兩年，大模型行業(yè)的主旋律基本就是“炫技”。

今天卷參數(shù)，明天發(fā)榜單，后天宣布超越GPT。但在姚順雨看來(lái)，這種拼方法論的“上半場(chǎng)”已經(jīng)徹底到頭了。

“去年之前AI已經(jīng)發(fā)展了幾十年，最重要的是去尋找好的方法。但現(xiàn)在，方法論已經(jīng)變得非常成熟，尋找問(wèn)題反而變得更加困難。”

姚順雨直言，預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練技術(shù)的成熟，讓大模型現(xiàn)在就像一把“萬(wàn)能的錘子”，它可以砸任何釘子。“現(xiàn)在的問(wèn)題不再是‘我們有沒(méi)有方法解決這個(gè)問(wèn)題’，而是‘什么問(wèn)題值得被解決’。”

技術(shù)本身已經(jīng)不再是絕對(duì)瓶頸，競(jìng)爭(zhēng)的壁壘正在向兩端轉(zhuǎn)移：一端是誰(shuí)擁有最值得被解決的真實(shí)場(chǎng)景（釘子），另一端是誰(shuí)能提供驅(qū)動(dòng)這把錘子的最原始輸入（Context，上下文）。

姚順雨在現(xiàn)場(chǎng)直接挑戰(zhàn)了當(dāng)前行業(yè)“以ChatGPT和Claude Code為終極形態(tài)”的主流認(rèn)知。“我不認(rèn)為ChatGPT和Claude Code會(huì)是唯一的Super App，如果真是那樣，那將是一個(gè)非常灰暗的世界。”

在他看來(lái)，Coding Agent（編碼智能體）只是通用Agent能力的試驗(yàn)場(chǎng)，它驗(yàn)證了長(zhǎng)程規(guī)劃、工具調(diào)用、錯(cuò)誤修復(fù)和多輪推理，但這些能力未來(lái)會(huì)遷移到更廣泛的多元化場(chǎng)景中。而這些場(chǎng)景的本質(zhì)壁壘，就是Context。

“模型越來(lái)越擅長(zhǎng)把一個(gè)非常復(fù)雜的輸入變成一個(gè)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)人他到底在干什么，你知不知道這個(gè)企業(yè)各種各樣的信息。”姚順雨強(qiáng)調(diào)。

過(guò)去兩年行業(yè)都在鼓吹“數(shù)據(jù)是新的石油”，但在智能體時(shí)代，沒(méi)經(jīng)過(guò)具體業(yè)務(wù)流包裹、清洗的裸數(shù)據(jù)，根本無(wú)法咬合落地。

真正能產(chǎn)生壁壘的，是高凈值的Context。它包括客戶信息、業(yè)務(wù)流程和權(quán)限體系，這注定是樁臟活、累活，也注定會(huì)成為大廠的護(hù)城河。

這恰恰解釋了騰訊為什么不急于搶跑。當(dāng)獨(dú)立大模型公司還在為找不到落地方向而焦慮脫發(fā)時(shí)，騰訊正坐在微信、QQ、騰訊會(huì)議、騰訊文檔這些高頻、海量的優(yōu)質(zhì)上下文金礦上。

AI下半場(chǎng)是個(gè)長(zhǎng)跑，拼的不是誰(shuí)的錘子大，而是誰(shuí)手里的釘子和Context多。

刷榜的虛火，與算力的明白賬

在這場(chǎng)對(duì)話中，騰訊展現(xiàn)出了互聯(lián)網(wǎng)大廠少有的實(shí)事求是，而這些大實(shí)話也成了社交平臺(tái)和行業(yè)社評(píng)里被瘋轉(zhuǎn)的焦點(diǎn)。

最先被戳破的是全行業(yè)“刷榜”的泡沫。

姚順雨在現(xiàn)場(chǎng)沒(méi)有任何客套：“中國(guó)大家有個(gè)不好的傾向是大家喜歡刷榜，但是我覺(jué)得更重要的是如何實(shí)事求是的基于產(chǎn)品，基于真正的應(yīng)用，構(gòu)造更加真實(shí)的Eval（評(píng)估體系）。”

為了應(yīng)對(duì)各大Benchmark（考卷）被嚴(yán)重過(guò)度擬合（Overfitting）、甚至被“特異性優(yōu)化”的現(xiàn)狀，騰訊這次推出了混元Hy3 preview版。

姚順雨入職180天來(lái)，在騰訊內(nèi)部首先重建了預(yù)訓(xùn)練和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)施，重新梳理了數(shù)據(jù)流，砍掉大量貌似可以堆量但實(shí)際有害的“刷榜飼料”，轉(zhuǎn)而專注于數(shù)據(jù)質(zhì)量。

其核心目的，就是希望通過(guò)真實(shí)世界的用戶體驗(yàn)反饋，去修復(fù)和凈化那些在考卷上發(fā)現(xiàn)不了的底線漏洞。

除了刷榜的虛火，湯道生在面對(duì)算力這個(gè)敏感話題時(shí)也沒(méi)打太極。

他大方坦承，目前GPU算力資源受限，內(nèi)部的微信、元寶、騰訊會(huì)議等產(chǎn)品存在巨大的吞吐需求，算力必須優(yōu)先傾斜內(nèi)部，“云上給外部客戶的算力，還不能完全覆蓋所有客戶需求”。

這番大實(shí)話在雪球和知乎上引發(fā)了巨大討論。

在一眾大廠還在畫(huà)“算力無(wú)限、B端狂飆”的大餅時(shí)，騰訊克制外售、優(yōu)先供內(nèi)的清醒，反而向外界證明：他們已經(jīng)放棄了盲目擴(kuò)張B端云服務(wù)幻覺(jué)，轉(zhuǎn)向了“用自家核心場(chǎng)景倒逼模型”的嚴(yán)謹(jǐn)打法。

基于這種務(wù)實(shí)，姚順雨順理成章地幫企業(yè)算了一筆隱性成本賬：企業(yè)不能只看Token單價(jià)，而要看“任務(wù)閉環(huán)效益”。

“很多人最后發(fā)現(xiàn)用頂級(jí)模型比用更差的模型更省錢，因?yàn)楦斓匕堰@個(gè)事情做對(duì)了，也省了人的精力。一次把相對(duì)簡(jiǎn)單任務(wù)做對(duì)，這才是性價(jià)比更關(guān)鍵的部分。”

如果底層模型性能不過(guò)關(guān)，導(dǎo)致Agent在實(shí)際業(yè)務(wù)流程里反復(fù)報(bào)錯(cuò)、需要人工不斷介入修正，那么再便宜的Token單價(jià)也只是一場(chǎng)自欺欺人的財(cái)務(wù)游戲。

從“預(yù)制菜”到“開(kāi)放式輸入”的生產(chǎn)力重構(gòu)

如果說(shuō)上半場(chǎng)AI只是打工人的輔助工具，那么下半場(chǎng)的關(guān)鍵，就是Agent進(jìn)入企業(yè)創(chuàng)造絕對(duì)的效能。

這種底層技術(shù)范式的激變，很快在湯道生的產(chǎn)品直覺(jué)上得到了印證。他順著這個(gè)趨勢(shì)提出了一個(gè)深刻的產(chǎn)品斷代論：

在PC和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，做產(chǎn)品像做“預(yù)制菜”，功能是固定的，產(chǎn)品經(jīng)理把菜單寫(xiě)好，用戶只能在既定框架內(nèi)點(diǎn)菜；而大模型時(shí)代的AI產(chǎn)品則是“開(kāi)放式輸入”，用戶用自然語(yǔ)言或語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)，產(chǎn)品方根本無(wú)法預(yù)知用戶的下一個(gè)需求。

因此，產(chǎn)品必須全面通過(guò)邏輯推理去調(diào)用工具、提供Context，來(lái)應(yīng)對(duì)這種帶有無(wú)限可能的開(kāi)放式需求。

騰訊在會(huì)上發(fā)布的效率智能體工具集，核心產(chǎn)品包括WorkBuddy企業(yè)版（提供專家數(shù)字員工、團(tuán)隊(duì)協(xié)作管理）和原生集成騰訊文檔、網(wǎng)盤的辦公智能體套件。

騰訊云不把Agent看作簡(jiǎn)單的效率工具，而是看作有職責(zé)范圍和工作流程的“數(shù)字員工”。

這些產(chǎn)品并不是PPT上的概念，而是基于騰訊內(nèi)部研發(fā)的肉搏數(shù)據(jù)：CodeBuddy已覆蓋騰訊超95%的工程師，整體編碼時(shí)間縮短了40%；升級(jí)后的架構(gòu)更是將智能體迭代周期從季度大幅壓縮。

然而，發(fā)布會(huì)上的熱鬧，很難在一夜之間熨平市場(chǎng)的真實(shí)焦慮。

在開(kāi)發(fā)者社區(qū)和CIO的私密群聊里，另一盆關(guān)于成本與現(xiàn)實(shí)的冷水已經(jīng)潑了下來(lái)：“功能成熟度參差不齊，有些工具感覺(jué)還處于玩具階段”；“價(jià)格和生態(tài)閉環(huán)程度相比傳統(tǒng)成熟協(xié)同軟件，遷移成本仍然很高”。

不少傳統(tǒng)企業(yè)IT負(fù)責(zé)人直言：進(jìn)企業(yè)創(chuàng)造效能聽(tīng)起來(lái)很美，但如果Agent的運(yùn)行成本和遷移成本算不過(guò)賬，它就永遠(yuǎn)無(wú)法替代人工。

中國(guó)企業(yè)協(xié)同軟件的胃口早就被免費(fèi)或低配的傳統(tǒng)軟件養(yǎng)刁了，下半場(chǎng)要讓老板掏錢，不僅要卷智能，更要卷“單位Token的極致性價(jià)比”和極其復(fù)雜的舊系統(tǒng)打通能力。

API時(shí)代已死，大廠如何“肉搏”部門墻

要讓Agent在企業(yè)生根發(fā)芽，不僅是技術(shù)活，更是組織架構(gòu)的針線活。

姚順雨在對(duì)談中拋出了一個(gè)極具組織學(xué)創(chuàng)新意義的概念——協(xié)同設(shè)計(jì)（Co-Design）。

他指出，大模型時(shí)代和過(guò)去AI最本質(zhì)的區(qū)別就是泛化性。過(guò)去做翻譯或圍棋程序，只需要準(zhǔn)備垂類數(shù)據(jù)，模型團(tuán)隊(duì)出個(gè)API，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)調(diào)用一下即可。

但在下半場(chǎng)，要做一個(gè)好用的Agent，需要聊天、搜索、指令遵循、推理等極其復(fù)合的體系能力。“模型團(tuán)隊(duì)與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)絕不能只是API的機(jī)械組合，而必須是深度協(xié)同設(shè)計(jì)。”

騰訊如今推行的“Co-Design”，本質(zhì)上是在革傳統(tǒng)大廠生產(chǎn)關(guān)系的命。

它要求模型團(tuán)隊(duì)與前端產(chǎn)品打通數(shù)據(jù)與Eval的回流，形成一個(gè)相互泛化的網(wǎng)絡(luò)體系。

姚順雨在現(xiàn)場(chǎng)坦言，Co-Design最難的部分不是技術(shù)，而是建立信任和換位思考：“模型人希望能力越強(qiáng)越好，產(chǎn)品人希望用戶需求越滿足越好，天然有不齊（align）的部分。”

他透露了一個(gè)細(xì)節(jié)：當(dāng)時(shí)為了做大騰訊元寶的DAU，在自身預(yù)訓(xùn)練還沒(méi)完全準(zhǔn)備好、技術(shù)團(tuán)隊(duì)壓力極大的情況下，他就主動(dòng)派出了后訓(xùn)練最強(qiáng)的骨干力量去支援產(chǎn)品前端。這種把槍交出去的“換位思考”，才打下了大廠內(nèi)部跨BG協(xié)作的信任基石。

這種跨團(tuán)隊(duì)的肉搏，正在重塑互聯(lián)網(wǎng)公司的組織形態(tài)。

湯道生透露，新的原生AI產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)正在變得極度扁平化和微型化，三五個(gè)人組成的小分隊(duì)圍繞某一個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行高頻攻堅(jiān)與試錯(cuò)。

在這種新型組織里，工程師的工作被AI大量替代，每一個(gè)工程師都更像是一個(gè)開(kāi)車的Leader，驅(qū)動(dòng)多個(gè)Coding Agent去做研發(fā)，角色融合正在加速。

為了在Infra層面體系化地支撐這種組織進(jìn)化，姚順雨在現(xiàn)場(chǎng)首次勾勒出了他為騰訊AI設(shè)計(jì)的“戰(zhàn)略三角形”組織架構(gòu)：

• 底座要靠Foundation（基礎(chǔ)模型）把預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練做得足夠扎實(shí)，保持通用底座的厚度；

• 中段要靠Product（產(chǎn)品價(jià)值）把技術(shù)肉眼可見(jiàn)地轉(zhuǎn)化為用戶和社會(huì)紅利，解決現(xiàn)金流與用戶粘性；

• 頂尖則需要Frontier（前沿探索）去死磕多模態(tài)、具身智能等新的研究范式，為未來(lái)留出火種。

這個(gè)缺一不可的三角形，與其他大廠要么偏科研究、要么死卷商業(yè)的組織形態(tài)形成了鮮明的對(duì)比，也隱隱透露出騰訊在AI布局上的防線與野心。

慢就是快

走出國(guó)家會(huì)議中心的時(shí)候，北京的天空已經(jīng)暗了下來(lái)。但會(huì)場(chǎng)里的火爆與臺(tái)上的冷峻，依然在記者腦海里不斷對(duì)撞。

這次大會(huì)給行業(yè)留下最深刻印象的，不是騰訊發(fā)布了多少個(gè)名為“Buddy”的效率工具，而是湯道生和姚順雨身上那種難得的冷靜和定力。

在硅谷人人都在因?yàn)椤皟赡甏翱谄凇倍箲]暴躁、國(guó)內(nèi)大模型公司因?yàn)槿诓坏较乱惠嗁Y而瘋狂趕集的時(shí)候，騰訊的科學(xué)家和掌舵人卻坐在臺(tái)前，安安靜靜地跟市場(chǎng)探討“AI是一場(chǎng)馬拉松”、“企業(yè)級(jí)AI的終局是數(shù)字員工”。

外界常問(wèn)“騰訊AI是不是慢了”。

回看百模大戰(zhàn)最激烈的時(shí)候，它確實(shí)沒(méi)有急于在受污染的考卷上刷出一個(gè)速勝的第一名；在別人都在炒作熱點(diǎn)概念的時(shí)候，它卻在默默重構(gòu)底層基礎(chǔ)、死磕真實(shí)場(chǎng)景下的任務(wù)閉環(huán)成本。

但有時(shí)候，慢就是快。

當(dāng)概念泡沫破裂、全行業(yè)被迫走向清算ROI的產(chǎn)業(yè)深水區(qū)時(shí)，那些曾經(jīng)跑得最快、卻懸空在落地場(chǎng)景之外的PPT公司，可能會(huì)因?yàn)樗悴贿^(guò)賬而批量倒下；而那些一步一個(gè)腳印，誠(chéng)實(shí)面對(duì)真實(shí)反饋、手握高凈值Context的公司，反而更有耐力跑到終點(diǎn)。

AI的馬拉松才剛吹響下半場(chǎng)的哨音，騰訊的這本“清醒賬”，顯然給狂熱且虛火上升的行業(yè)潑了一勺最需要的冷水。

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