深圳商报·读创客户端首席记者袁静娴

　　“过去几十年，AI最大的挑战是寻找解决问题的方法；而今天，方法论已经逐渐成熟，更困难的反而是找到值得解决的问题。”

　　6月5日，在2026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与腾讯首席AI科学家姚顺雨展开一场近一个小时的对谈。这位曾提出ReAct框架、参与OpenAI Operator和Deep Research研发的年轻科学家，首次系统阐述了自己对于“AI下半场”的理解。

　　在他看来，AI竞争正在从模型能力竞争，逐步转向场景、数据、上下文（Context）与组织能力的竞争。而对于外界关注的腾讯AI布局，姚顺雨也首次透露了混元3背后的研发逻辑，以及腾讯内部推动模型与产品协同设计（Co-Design）的最新实践。

　　AI下半场：从寻找方法到寻找问题

　　“AI下半场”这一说法最早便来自姚顺雨本人。

　　在对谈中，他解释称，过去几十年AI研究的重点是寻找有效的方法论。例如AlphaGo解决围棋问题、翻译模型解决翻译问题，但每一种模型往往只对应单一任务。

　　而大模型出现后，这种情况发生改变。

　　“预训练和后训练让我们拥有了一把几乎可以解决各种问题的‘万能锤子’，反而更难的是寻找值得解决的问题。”姚顺雨表示。

　　这也是他最终选择加入腾讯的重要原因。在他看来，腾讯拥有大量真实产品、用户场景和业务环境，这些能够为Agent提供成长所需的“Context”。“模型越来越擅长把复杂输入变成输出，未来竞争壁垒很大程度上在于谁拥有最原始、最真实的输入。”

　　他进一步提出，未来AI组织需要同时具备三种能力：基础模型（Foundation）、产品（Product）以及前沿探索（Frontier Exploration），形成一个均衡发展的“三角形”。

　　腾讯重新定义大模型研发：真实世界比刷榜更重要

　　谈及混元大模型的发展，姚顺雨多次提到一个关键词——真实。

　　在他看来，当前行业存在过度追求Benchmark排名的倾向，但很多榜单并不能反映真实用户需求。“更重要的是如何基于真实应用构建Eval体系。”他说。

　　为此，腾讯正在推动模型团队与产品团队进行深度Co-Design。例如元宝、搜索、智能客服、CodeBuddy、WorkBuddy等产品，都会直接参与模型训练和评测体系设计。模型团队不仅关注能力提升，也关注产品反馈如何反向进入训练流程。

　　姚顺雨透露，混元3研发过程中，腾讯已经重建了预训练与强化学习基础设施体系，并对数据体系和评测体系进行了大幅调整。

　　“我们把Infrastructure重建了，把数据和Eval做了很大的改变。”他说。

　　在他看来，真实世界反馈的重要性甚至超过部分公开榜单成绩。“Preview模型发布的重要目的之一，就是获得真实世界反馈，发现榜单上看不到的问题。”

　　回应“腾讯慢了吗”：AI下半场才刚开始

　　对谈最后，汤道生抛出了一个外界长期关注的问题——腾讯在AI上真的慢了吗？

　　姚顺雨的回答颇为直接。“AI下半场才刚刚开始。” 他认为，当前行业存在两种判断：一种认为AI是一场短期竞赛；另一种认为AI是长期游戏。

　　腾讯显然属于后者。

　　“我不认为未来只有ChatGPT和Claude这样的超级应用。”姚顺雨表示，如果未来所有人都在做同样的事情，那将是一个“非常灰暗的世界”。

　　在他看来，Coding Agent只是开始，多模态、具身智能以及更多尚未被定义的新方向仍在不断出现。未来AI产业将走向更加多元，而非更加单一。

　　对于腾讯而言，真正重要的不是短期快慢，而是在长期竞赛中持续积累场景、数据与产品能力。

　　正如汤道生在总结时所说，腾讯最大的优势依然来自长期积累的大量业务场景与上下文数据，而这些正是Agent时代最重要的基础设施之一。