核心内容总结
这篇对话是腾讯集团高级执行副总裁汤道生与首席AI科学家姚顺雨的公开交流，核心围绕姚顺雨加入腾讯后的角色定位、AI下半场的本质、腾讯AI的新策略（模型与产品协同、混元3升级）以及对“腾讯AI慢了”的回应。姚顺雨通过具体行动（如帮元宝适配DeepSeek）建立了跨团队信任，拿到了腾讯AI模型与产品配合的“话事权”；他认为AI下半场的核心是“找好问题”而非技术方法，腾讯的产品场景优势正是吸引他的关键；腾讯AI从过去的“赛马”（各业务竞争）转向“协同”（产品能力互相迁移）；混元3的升级重点在基建、数据和经验决策；最后他回应“慢”的质疑：AI是长期多元的马拉松，现在才刚开始。
1. 姚顺雨在腾讯：拿到AI“话事权”的背后是信任
姚顺雨加入腾讯后，从负责模型扩展到整个AI基础设施，成为腾讯AI模型与产品配合的核心负责人（除微信外）。他能拿到这个“话事权”，关键是通过实际行动建立了跨团队信任：
- 早期混元自己的预训练模型还没 ready 时，他派后训练最强的团队去帮元宝（腾讯的聊天机器人）做DeepSeek的适配。当时很多模型团队的人不理解——“我们自己的模型还没做好，为啥帮别人？”
- 但姚顺雨认为，维护元宝的用户量（DAU）对后续模型迭代和长期合作很重要。后来证明这个动作让产品团队看到模型团队是“站在产品角度想问题”，为混元3在元宝上线打下了信任基础。
- 这场对话本身也是腾讯对外释放信号：姚顺雨获得了最高层信任，是AI方向的核心决策者。
2. AI下半场不缺“工具”缺“问题”，腾讯的优势就在这儿
姚顺雨说“AI下半场”被滥用了，他的理解是：
- 过去几十年AI是“找方法”：比如为围棋做AlphaGo，为翻译做特定模型——每个问题都需要专属工具；
- 现在预训练/后训练成熟了，大模型变成“万能锤子”（通用工具），能砸各种钉子，但真正稀缺的是“好问题”：企业要想清楚“用模型解决什么具体问题，产生什么价值”。
- 他加入腾讯的核心原因就是“腾讯有很多好问题”：腾讯有微信、元宝、WorkBuddy等大量产品场景，每个场景都是一个真实的AI问题（比如怎么让聊天机器人更懂用户，怎么让办公工具更智能），这正是AI下半场最需要的。
3. 腾讯变了：从“各干各的赛马”到“AI驱动的协同”
过去腾讯的打法是“赛马”：不同业务线做类似产品（比如多个聊天机器人），互相竞争，很少合力；现在AI时代，这种情况正在改变：
- 姚顺雨说LLM（大语言模型）的核心是“泛化性”：比如做Coding Agent（代码助手），不仅需要代码数据，还需要聊天、搜索、推理能力。
- 腾讯的多个产品场景开始“互相流通”：比如元宝的聊天和搜索能力，可以迁移到ima（腾讯的另一个产品）或WorkBuddy（办公智能助手）；不同产品贡献的数据又能反过来优化模型，形成“网络状的协同体系”。
- 这种协同让腾讯的AI能力不再是零散的，而是能体系化地发挥优势。
4. 混元3没秘密：基建、数据、靠“品味”做决策
姚顺雨说混元3（腾讯的大模型）的升级“没什么秘密”，核心做了三件事：
- 重建基础设施：把预训练和强化学习的底层系统彻底重做，让模型训练更高效；
- 优化数据：定义更真实的问题（不再用假数据）、丰富数据分类、提高数据质量——比如用户真实的模糊提问（“帮我写个报告”）比benchmark（评测榜）上的精确题目更重要；
- 经验驱动决策：很多关键选择（比如招什么人、模型迭代节奏、资源分配）没有固定公式，靠“taste”（经验和判断）做权衡。比如什么时候推预览版，什么时候投入更多资源在某类数据上，都是靠团队的“感觉”+实际反馈。
5. 腾讯AI真的慢吗？姚顺雨说这是场长期多元的马拉松
针对外界“腾讯AI慢了”的质疑，姚顺雨给出两个核心判断：
- AI是长期游戏：不是“赚快钱”的短期赛道，就像七十年代的PC时代，现在才刚开始。ChatGPT不会是唯一的“超级应用”，未来会有很多新机会（比如Coding Agent、多模态、具身智能）；
- AI是多元游戏：不会只有一条主线（比如只会聊天的机器人），而是会向多个方向发展。过去腾讯走了些弯路很正常，但关键是“诚实面对反馈，持续改变，保持耐心”。
- 汤道生补充：腾讯有丰富的产品场景（比如微信的context、元宝的用户数据），这些都是AI长跑的“燃料”，现在只是在调整节奏，不是真的慢。
这篇对话其实是腾讯对外传递的AI战略信号：我们已经找到核心负责人，建立了协同机制，正在用长期主义的方式布局AI下半场。对于普通用户来说，未来腾讯的产品（比如微信、办公工具）会越来越智能，因为背后有统一的AI模型和协同体系在支撑。