[腾讯] 汤道生姚顺雨对谈:腾讯AI的下半场
6月5日，腾讯云AI产业应用大会上，腾讯集团高级执行副总裁汤道生和首席AI科学家姚顺雨同台对谈。这是姚顺雨加入腾讯后第一次在公司活动中公开亮相。
这场对谈的主题叫《腾讯AI的下半场》。2025年4月，姚顺雨曾在个人博客发表《The Second Half》一文，在技术社区广泛传播。文章的核心判断是：AI正站在中场分界线上，上半场的核心在于训练方法和模型的突破，下半场的重心将从“解决问题”转向“定义问题”，评估体系的重要性将超过训练本身。他提出，未来的赢家不再只是造出更强的模型，而是能定义什么问题值得解决、如何衡量真实进展。
八个月后，2025年12月17日，腾讯内部公告正式任命姚顺雨为“首席AI科学家”，直接向总裁刘炽平汇报，同时兼任新设立的AI Infra部和大语言模型部负责人。他是ReAct智能体范式的提出者，也是OpenAI旗下Operator和Deep Research两个Agent产品的核心贡献者。
姚顺雨到任后，混元团队从2026年2月起重建预训练和强化学习基础设施，4月发布Hy3 preview——一款总参数295B、激活参数21B的混合专家模型，这个版本明确以“实用性”为导向。据腾讯披露，Hy3 preview在内部产品CodeBuddy和WorkBuddy上首token延迟降低54%，已能稳定驱动最长495步的复杂Agent工作流。上线OpenRouter后，该模型一度拿下周榜调用量与市场份额双第一。
刘炽平在最近的财报电话会上表示，混元团队已完成组织方式和工作流程的重构，重点在数据质量和模型与产品的协同上。腾讯云则在去年首次实现规模化盈利，企业AI需求是主要驱动力。
在这场约45分钟的对谈中，姚顺雨提出了他加入腾讯的核心逻辑：AI方法论已趋成熟，难的不再是怎么训练模型，而是找到好的问题去解决，腾讯拥有丰富的产品场景和高质量的上下文数据（context），这在Agent时代将成为关键壁垒。
他同时给出了对“腾讯慢了”这一问题的直接回应：如果AI是长期游戏，下半场才刚刚开始，那现在并非晚了；ChatGPT和Claude不会是唯一的超级应用，coding agent之外还有大量新的产品范式等待探索。
汤道生以“产品老兵”的视角，谈到AI时代做产品与PC互联网、移动互联网时代的本质不同：过去的产品像预制菜，通过功能菜单满足需求；AI产品则面对开放式的用户输入，产品方甚至不知道用户会问什么，必须依赖模型能力来理解和响应。这种变化倒逼组织形态走向小团队化、实验驱动，工程师更像“驱动多个coding agent的产品leader”。
对谈最后，汤道生宣布腾讯将发布一套“效率智能体工具集”，背后是场景连接、Harness工程体系和混元模型Co-Design三重能力的整合。
以下为对谈实录的关键内容梳理：
01 为什么选择腾讯？Context、文化与AGI组织
姚顺雨：过去AI的核心是寻找好的方法，但最近很明显，方法论已经变得非常成熟，寻找问题反而变得更加困难。举个例子，过去我们做下围棋，会发明像AlphaGo这样的方法，但它可能只适合下围棋或者下各种棋类。你会为了翻译做一个特别的模型，但它只能用来做翻译，不能做其他事情。
但是有了预训练和后训练之后，我们发现我们像有了一个万能的锤子，它可以去砸任何钉子，是一个通用的方法论，可以去解决各种各样的问题。那么反而更困难的是怎么去寻找好的问题去解决。
所以我觉得加入腾讯很重要的一点就是这里有很多好的问题，有很多很多产品，我觉得这一点会在接下来变得越来越重要。一方面好的产品能够解决第一个问题：我们做了预训练和后训练之后，到底要把它应用在什么地方产生价值？第二就是环境非常重要。如果没有好的环境，Agent就没有办法去做各种各样的事情。比如你没有一个点外卖的tool，你就没有办法去点外卖，很多事情做不到。但我觉得可能最重要的是context。
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还没人说话啊，我想来说几句
这场对谈的主题叫《腾讯AI的下半场》。2025年4月，姚顺雨曾在个人博客发表《The Second Half》一文，在技术社区广泛传播。文章的核心判断是：AI正站在中场分界线上，上半场的核心在于训练方法和模型的突破，下半场的重心将从“解决问题”转向“定义问题”，评估体系的重要性将超过训练本身。他提出，未来的赢家不再只是造出更强的模型，而是能定义什么问题值得解决、如何衡量真实进展。
八个月后，2025年12月17日，腾讯内部公告正式任命姚顺雨为“首席AI科学家”，直接向总裁刘炽平汇报，同时兼任新设立的AI Infra部和大语言模型部负责人。他是ReAct智能体范式的提出者，也是OpenAI旗下Operator和Deep Research两个Agent产品的核心贡献者。
姚顺雨到任后，混元团队从2026年2月起重建预训练和强化学习基础设施，4月发布Hy3 preview——一款总参数295B、激活参数21B的混合专家模型，这个版本明确以“实用性”为导向。据腾讯披露，Hy3 preview在内部产品CodeBuddy和WorkBuddy上首token延迟降低54%，已能稳定驱动最长495步的复杂Agent工作流。上线OpenRouter后，该模型一度拿下周榜调用量与市场份额双第一。
刘炽平在最近的财报电话会上表示，混元团队已完成组织方式和工作流程的重构，重点在数据质量和模型与产品的协同上。腾讯云则在去年首次实现规模化盈利，企业AI需求是主要驱动力。
在这场约45分钟的对谈中，姚顺雨提出了他加入腾讯的核心逻辑：AI方法论已趋成熟，难的不再是怎么训练模型，而是找到好的问题去解决，腾讯拥有丰富的产品场景和高质量的上下文数据（context），这在Agent时代将成为关键壁垒。
他同时给出了对“腾讯慢了”这一问题的直接回应：如果AI是长期游戏，下半场才刚刚开始，那现在并非晚了；ChatGPT和Claude不会是唯一的超级应用，coding agent之外还有大量新的产品范式等待探索。
汤道生以“产品老兵”的视角，谈到AI时代做产品与PC互联网、移动互联网时代的本质不同：过去的产品像预制菜，通过功能菜单满足需求；AI产品则面对开放式的用户输入，产品方甚至不知道用户会问什么，必须依赖模型能力来理解和响应。这种变化倒逼组织形态走向小团队化、实验驱动，工程师更像“驱动多个coding agent的产品leader”。
对谈最后，汤道生宣布腾讯将发布一套“效率智能体工具集”，背后是场景连接、Harness工程体系和混元模型Co-Design三重能力的整合。
以下为对谈实录的关键内容梳理：
01 为什么选择腾讯？Context、文化与AGI组织
姚顺雨：过去AI的核心是寻找好的方法，但最近很明显，方法论已经变得非常成熟，寻找问题反而变得更加困难。举个例子，过去我们做下围棋，会发明像AlphaGo这样的方法，但它可能只适合下围棋或者下各种棋类。你会为了翻译做一个特别的模型，但它只能用来做翻译，不能做其他事情。
但是有了预训练和后训练之后，我们发现我们像有了一个万能的锤子，它可以去砸任何钉子，是一个通用的方法论，可以去解决各种各样的问题。那么反而更困难的是怎么去寻找好的问题去解决。
所以我觉得加入腾讯很重要的一点就是这里有很多好的问题，有很多很多产品，我觉得这一点会在接下来变得越来越重要。一方面好的产品能够解决第一个问题：我们做了预训练和后训练之后，到底要把它应用在什么地方产生价值？第二就是环境非常重要。如果没有好的环境，Agent就没有办法去做各种各样的事情。比如你没有一个点外卖的tool，你就没有办法去点外卖，很多事情做不到。但我觉得可能最重要的是context。
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