Tencent’s Tang Daosheng in conversation with Yao Shunyu: What do you think makes others believe that we are falling behind in AI?

Zusammenfassung der Kerninhalte

Dieses Gespräch ist eine öffentliche Diskussion zwischen Tang Daosheng, dem Senior Executive Vice President von Tencent Group, und Yao Shunyu, dem Chef AI-Wissenschaftler. Es dreht sich hauptsächlich um die Rolle von Yao Shunyu nach seinem Eintritt bei Tencent, das Wesen der zweiten Hälfte der AI-Entwicklung, die neuen Strategien von Tencent AI (Koordination von Modellen und Produkten, Upgrade von Hunyuan 3) sowie die Reaktion auf die Behauptung, dass „Tencent AI langsam vorankommt“. Yao Shunyu hat durch konkrete Aktionen (z. B. die Anpassung von Yuanbao an DeepSeek) das Vertrauen zwischen den Teams gewonnen und somit die Entscheidungsgewalt bei der Koordination von Tencent-AI-Modellen und -Produkten erlangt. Er ist der Ansicht, dass es in der zweiten Hälfte der AI-Entwicklung darum geht, „die richtigen Fragen zu stellen“ – nicht um technische Methoden – und dass die Produkt-Szenarien von Tencent genau das sind, was ihn angezogen hat. Tencent AI hat sich von einem Wettbewerb zwischen den verschiedenen Geschäftsbereichen auf eine koordinierte Zusammenarbeit umgestellt, bei der Produktfunktionen miteinander integriert werden. Der Fokus des Upgrades von Hunyuan 3 liegt auf der Infrastruktur, den Daten und der Entscheidungsfindung basierend auf Erfahrung. Schließlich beantwortet er die Kritik bezüglich der Geschwindigkeit: AI ist ein langfristiger, vielfältiger Marathon, der gerade erst begonnen hat.

1. Yao Shunyu bei Tencent: Hinter der Entscheidungsgewalt in AI steht Vertrauen

Nach seinem Eintritt bei Tencent übernahm Yao Shunyu die Verantwortung für die Erweiterung von AI-Modellen sowie die gesamte AI-Infrastruktur und wurde zum zentralen Ansprechpartner für die Koordination von AI-Modellen und -Produkten (mit Ausnahme von WeChat). Der Schlüssel zu seiner Position war, durch konkrete Aktionen das Vertrauen zwischen den Teams aufzubauen:

• Als das eigene Vortrainingsmodell von Hunyuan noch nicht fertig war, schickte er das beste Nachtrainings-Team, um Yuanbao (Tencents Chatbot) an die Anpassung an DeepSeek zu helfen. Viele Teammitglieder verstanden das nicht – „Warum helfen wir anderen, wenn unser eigenes Modell noch nicht gut genug ist?“
• Yao Shunyu argumentierte jedoch, dass es wichtig sei, die Nutzerzahlen von Yuanbao (DAU) zu erhalten, um zukünftige Modelleiterungen und eine langfristige Zusammenarbeit zu fördern. Diese Maßnahme zeigte den Produktteams, dass das Modellteam aus einer produktorientierten Perspektive handelt, was die Grundlage für das Vertrauen in Hunyuan 3 legte.
• Dieses Gespräch sendet auch ein Signal an die Öffentlichkeit: Yao Shunyu genießt das Vertrauen der höchsten Ebene und ist einer der Schlüsselentscheidungsträger im Bereich AI.

2. In der zweiten Hälfte der AI-Entwicklung mangelt es nicht an „Werkzeugen“, sondern an „Fragen“ – genau darin liegt Tengues Vorteil

Yao Shunyu ist der Meinung, dass in der zweiten Hälfte der AI-Entwicklung zu viele Werkzeuge vorhanden sind, aber die richtigen Fragen fehlen:

• In den letzten Jahrzehnten ging es bei der Entwicklung von AI darum, geeignete Methoden zu finden (z. B. AlphaGo für Go, spezielle Modelle für Übersetzungen);
• Heute sind Vortrainings- und Nachtrainingsverfahren ausgereift, und große Modelle haben sich zu „allgemeinen Werkzeugen“ entwickelt, die für verschiedene Anwendungen geeignet sind. Doch das wirklich Knappste sind gute Fragen – Unternehmen müssen klar definieren, welche konkreten Probleme sie mit AI lösen wollen und welchen Wert sie dadurch erzielen möchten.
• Der Hauptgrund für seinen Wechsel zu Tencent war, dass das Unternehmen viele solche guten Fragen hat: WeChat, Yuanbao, WorkBuddy und andere Produkte stellen echte AI-Herausforderungen dar (z. B., wie Chatbots die Nutzer besser verstehen oder Bürowerkzeuge intelligenter gestalten können). Genau das ist in der zweiten Hälfte der AI-Entwicklung am wichtigsten.

3. Tencent hat sich verändert: Von einem Wettbewerb zu einer koordinierten Zusammenarbeit

Früher arbeiteten die verschiedenen Geschäftsbereiche von Tencent unabhängig voneinander (z. B. mit mehreren Chatbots), aber in der AI-Ära ändert sich dies:

• LLMs (Large Language Models) zeichnen sich durch ihre Allgemeinheit aus – sie benötigen nicht nur Code-Daten, sondern auch Kommunikations-, Such- und Schlussfolgerungsfähigkeiten.
• Die Produkt-Szenarien von Tencent beginnen, miteinander zu interagieren: Die Chat- und Suchfunktionen von Yuanbao können in andere Produkte wie ima oder WorkBuddy integriert werden; die dabei gesammelten Daten verbessern wiederum die Modelle, was zu einem vernetzten Kooperationssystem führt.
• Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Tencent, seine AI-Fähigkeiten systematischer einzusetzen.

4. Das Upgrade von Hunyuan 3: Keine Geheimnisse – der Fokus liegt auf Infrastruktur und Daten

Yao Shunyu betont, dass das Upgrade von Hunyuan 3 (Tengues großes AI-Modell) keine großen Geheimnisse birgt. Es wurden drei Hauptaspekte verbessert:

• Neue Infrastruktur: Die Grundsysteme für Vortrainings und Reinforcement Learning wurden komplett überarbeitet, um das Modelltraining effizienter zu gestalten.
• Verbesserte Daten: Es werden realistischere Fragen definiert (anstatt künstlicher Testdaten), die Datenauswahl erweitert und die Datenqualität verbessert – z. B. echte, unklare Nutzeranfragen sind wichtiger als präzise Testfragen aus Benchmarks.
• Entscheidungen basierend auf Erfahrung: Für entscheidende Entscheidungen (z. B. Personalbeschaffung, Modelliterationen, Ressourcenverteilung) gibt es keine festen Regeln; die Entscheidungen werden anhand von Erfahrung und Urteilsvermögen getroffen.

5. Ist Tencent AI wirklich langsam? Yao Shunyu: Es ist ein langfristiger Marathon

Auf die Kritik, dass Tencent AI langsamer vorankommt, antwortet Yao Shunyu mit zwei zentralen Punkten:

• AI ist ein langfristiges Projekt: Es geht nicht um schnelles Geldverdienen – ähnlich wie in den 1970er Jahren mit dem PC-Boom; ChatGPT wird nicht die einzige „Superanwendung“ sein. In Zukunft werden viele neue Möglichkeiten entstehen (z. B. Coding Agents, Multimodalität, Körperliche Intelligenz).
• AI ist vielfältig: Es gibt keine einheitliche Entwicklungslinie; es wird sich in verschiedene Richtungen entwickeln. Es ist normal, dass Tencent im Laufe der Zeit Umwege gemacht hat – wichtig ist, auf Feedback zu reagieren, kontinuierlich zu ändern und Geduld zu haben.
• Tang Daosheng ergänzt: Tencent verfügt über viele Produkt-Szenarien (z. B. WeChat-Kontexte, Nutzerdaten von Yuanbao), die als „Kraftstoff“ für den langfristigen AI-Entwicklungsprozess dienen. Derzeit passt das Unternehmen nur den Tempo an – es ist nicht wirklich langsam.

Dieses Gespräch sendet ein klares Signal von Tencent hinsichtlich seiner AI-Strategie: Wir haben die richtigen Entscheidungsträger gefunden, einen koordinierten Ansatz etabliert und arbeiten mit einem langfristigen Blick auf die Zukunft. Für die Nutzer werden sich die Produkte von Tencent (z. B. WeChat, Bürowerkzeuge) zunehmend intelligenter entwickeln – hinter allem steht ein einheitliches AI-Modell und ein koordiniertes System.