腾讯的AI到底还行不行？

今日，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生与腾讯首席AI科学家姚顺雨展开了一次对话，首次向外谈及腾讯AI下半场的核心战略、技术路线与组织思考。

这场对话直接回应了外界“腾讯AI太慢”的质疑，另外，也为我们理解当前行业的演变与未来的趋势，提供了一些视角。对此，证星研究院做了概括整理，分享给大家。

以下为主要内容：

一、AI下半场：找好问题胜过找方法

谈及对于下半场的理解，姚顺雨首先是明确了自己对于“AI下半场”定义。

在他看来，在去年之前AI已经发展几十年，更加重要的是怎么去解决问题，去寻找好的方法；最近方法论已经变得非常成熟，但寻找问题变得更加困难。

他用一个形象的比喻解释了行业的核心转变：“过去我们发明AlphaGo这样的方法去下围棋，但是这个方法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，但是它只能做翻译，不能做其他事情。

但是有了预训练和后训练之后，我们像有一个万能锤子，它可以砸任何钉子，它是一个通用方法论，可以解决各种各样的问题，反而更困难的是怎么寻找好的问题去解决。”

二、腾讯优势：场景、文化与AI三角

谈及选择加入腾讯的核心原因，姚顺雨直言如下核心优势：

1.真实场景与数据：环境是非常重要的，如果没有好的环境，那Agent没有办法做各种各样的事情，比如说如果没有一个点外卖的工具的话，就没有办法点外卖，很多事情做不到，觉得最重要的是context(专属信息)。

模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成输出，很多时候你的竞争壁垒就在于你有没有最原始的输入，你知不知道这个人他到底在干什么，你知不知道这个企业各种各样的信息，这一点我觉得腾讯有非常强的优势。

姚顺雨觉得这只是第二大的原因。

2.公司文化优势：第一次跟领导聊天，包括和其他总办老板聊天的时候，第一印象大家都非常诚实，哪里做的好哪里做的不好，非常直白不会掩盖，

另外，腾讯总体是一个基于信任，而不是基于指标去运转的公司，我觉得这一点对于做AI是非常重要的，包括我觉得我们的文化有非常谦逊、非常扎实的这一面。这些文化对于长期做一个AI的组织是非常重要的，包括我们对长期主义的坚持。(姚顺雨强调了文化的重要性)

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姚顺雨表示，AI下半场最重要的是在中国建立一个长期的基于AGI的均衡组织，形成“三角形”结构：

姚顺雨把这个结构分为基础部分、产品部分、前沿部分。

·基础部分：即把预训练和后训练最基础的东西做得非常可靠。认为核心是充足资源和正确的做事方式；这与其刚才说的文化吻合。

·产品部分：把技术真正转化为人和社会的价值，核心是优秀的产品人才与产品sense感知能力。

·前沿部分：探索新的研究范式和机会。但目前今天所做的前沿探索不够多，他希望能把更多前沿探索精神注入到组织中。

三、协同设计：模型产品三大原则

针对行业关注的“模型与产品如何协同”问题，姚顺雨提出了Co-Design(协同设计)的三大核心原则：

1.前提是模型本身足够扎实：预训练是一件与具体产品无关的事情，它的进步能为所有下游任务带来持续价值。

后训练的核心是设立正确的评估标准，姚顺雨表示中国大家有个不好的倾向是喜欢刷榜，但更重要的是如何实事求是的基于产品、基于真正的应用，构造更加真实的评估标准。

2.实用性价值大于刷榜价值：协同设计的关键是产生相互信任，做好产品数据回流与真实评测。姚顺雨表示这一点他们做了大量工作，跟各种各样产品进行了深度Co-Design。

3.重视大模型的泛化性本质：大语言模型时代和过去人工智能最本质的区别就是泛化性。今天即使你想只做一个编程智能体，需要的不仅是编程数据，还需要非常好的聊天能力、搜索能力、指令遵循能力、推理能力，是非常复合的数据分类体系。

姚顺雨强调了腾讯产品体系的网络效应：“我们和元宝的Co-Design使模型产生很强的聊天和搜索能力，这样的能力又可被迁移到ima和Workbuddy其他产品；这些产品能够提供不同的数据，数据之间又可以相互泛化，形成一个像网络一样的体系，这一点的价值越来越重要。”

四、混元3的改变、下一步与Token

关于介绍Hy3 preview方面的变化，姚顺雨透露其核心改进并非算法创新。

在他看来，今天做大模型从某种程度来说比较简单的事情，我们应该把基础设施做好，我们应该把数据做好，算法的部分反而是比较简单的。

混元3主要做了三点改变：

第一，重建了预训练和强化学习的基础设施；

第二，大幅升级了数据和评估体系，定义更真实的问题、丰富数据分类体系、提高数据质量；

第三，很多决策是品味驱动的，包括招人、设立模型节奏、权衡各种取舍。他表示，这本质上是一个很品味鉴赏的过程。

谈及Co-Design(协同设计)最核心的难点，姚顺雨认为是“建立信任”，他表示：“做模型的人希望能力越强越好，但做产品的人觉得用户需求越满足越好，天然有很多不一致的部分，所以要有换位思考的能力。

当时我们派了后训练最强的骨干力量去帮助元宝把后训练做好，哪怕当时自己的预训练还没准备好。这个动作让产品意识到模型团队真的在为产品着想，为之后Hy3 preview在元宝上成功上线起到了决定性作用。”

对于混元下一代模型的研发侧重，姚顺雨也表达了他接下来的看法：

·强调体系全面化：要把Coding做好，需要远远不止Coding的数据，也需要聊天、推理等各种能力，大模型最重要的点是泛化性；

·用好产品线上回流：将此前积累的协同经验转化为核心竞争力；

·更多想象力：无论是技术演进，还是产品演进，甚至下一个范式演进，需要做探索性甚至不确定性的工作。

至于大家都在吐槽的“AI用起来太贵”的问题，姚顺雨说了一个反常识的观点——很多人觉得用便宜的模型省钱，但其实最贵的模型反而最省钱。因为它能更快地把事情做对，也节省了人的精力。

最重要的是性能，如果性能不好，性价比就无从谈起。

五、行业研判：AI是长跑，下半场刚开始

面对行业对“腾讯AI慢”的质疑，姚顺雨给出了两个核心判断：

1.AI是长期游戏，下半场才刚刚开始：硅谷有很多人觉得1-2年后所有人都要失业，要赶快赚2年钱退休，但我们的判断完全相反。

今天就像是70年代个人电脑刚刚产生的时候，还有很多很多事情需要做，ChatGPT和CloudCode不会是唯一的超级应用，肯定会有源源不断新的机会诞生。

2.未来会更多元而非单一：过去几年大家都在复制同一条主线：预训练、后训练、智能体、编程智能体。但未来一定会更多元，多模态、具身智能等很多新的事情都在发生或者刚刚发生。

姚顺雨直言：过去模型、产品做了很多探索，走很多弯路，这是正常的。但更重要的事情是能不能诚实面对自己，能不能保持真实，能不能看到反馈然后去改变，能不能保持耐心，这个是下半场最重要的事情。

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对此，汤道生也坦诚回应：腾讯是一个非常多业态的公司，有很多产品分布在很多赛道，同时有很多团队在推进不同的项目。

毫无疑问，在这样一个复杂的组织里面，有一些地方我们做得快了，有的地方做得慢了，有一些地方可能会做失败，在探索...今年年初对AI这一波热潮也反应比较快。我们也有像WorkBuddy这样的智能体产品，其实也是几年前开始做的产品，我们也能比较快去应对。

汤道生再度强调了腾讯的三个核心能力：

第一是场景联接的能力：通过腾讯的微信、企业微信、元宝等等高频的场景触点，来把大模型嵌到真实的业务流，跟用户、数据、生态能够深度联接。

第二是工程的驾驭能力：通过完整的工具链体系，让智能体能够稳定、可信、可持续运行，具备强大的人工智能基础设施，包括高速网络、高吞吐存储，以及高性能的智能体运行时，来保证图形处理器的高利用率。

第三是模型驱动力：依托混元大模型和模型产品协同设计，兼顾实用性、性价比和ROI。

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