腾讯混元大模型负责人姚顺雨首次公开亮相，揭示了腾讯AI战略的深层变革。从组织架构的AGI化转型到模型与产品的Co-Design实践，这位首席AI科学家正推动腾讯放弃刷榜思维，转向场景驱动的实用主义路线。当WorkBuddy的敏捷开发遇上元宝的深度协同，腾讯如何重构AI时代的组织与产品逻辑？

今天各大媒体的头条无疑都是给姚顺雨的。

为什么加入腾讯，腾讯AI下半场的机会，腾讯AI是否慢了……感觉是腾讯热点问题与腾讯焦点人物的一次集中碰撞。

去年12月17日，姚顺雨加入腾讯，成为腾讯首席AI科学家，腾讯混元大语言模型及AI Infra负责人。可以理解为是，腾讯大模型业务的一号位。

今年4月，姚顺雨交出加入腾讯的第一份答卷，Hy3 preview。

今天是他头顶腾讯Title，第一次现身公开场合，在腾讯AI产业大会发声。

这就是你看到满屏关于「姚顺雨与汤道生对谈实录」的背景信息。但我们更想知道，姚顺雨加入腾讯这半年，究竟带给腾讯哪些变化？

首先可能涉及到腾讯向AI组织形态进化的部分。

在谈及AI下半场最重要的事情，姚顺雨提到，应该建立一个长期基于AGI的组织，其中涉及预训练和后训练的基础部分；产品以及新的研究范式，围绕这三部分要构建均衡的、三角形一样的组织。

AI 叙事下，组织进化是一个宏大命题，姚顺雨的角色只是顶层设计的一个关键卡位。具体到不同业务和产品的组织形态进化，甚至个体职能变化，更为关键。

对此，汤道生给出了一些当前腾讯正在进行的转变：以WorkBuddy产品为例，三五个人组成的小分队，围绕某个领域攻坚，快速迭代。

而具体到个人，大家的角色和职能都在发生变化：过去工程师要花大量时间写代码，今天大家更像一个有想法的Leader，人人都是产品经理，要了解透彻用户需求，驱动多个Coding Agent做研发，同时还要参与评测……打造AI原生产品的整个流程都在被重新设计。

汤道生还指出一个问题，今年腾讯大部分的代码都由AI生成，「我们的工程师可能会花更多的时间去做架构设计，写代码的工作都交给AI了。」

姚顺雨带给腾讯的第二个明显变化是，Co-Design，即模型跟产品做更紧密的结合。他来到腾讯拍板的一个重要决策就是，混元大模型不再打榜，而是更多考虑场景和实用性。

加入腾讯不足一月，姚顺雨曾以线上连线的方式，参加AGI-NEXT——一场由清华大学基础模型北京市重点实验室发起的前沿峰会。那次峰会，外界对姚顺雨最显著的记忆是，屏幕显示的一张他的「巨脸」；他提出的AI toB和toC 分化的观点。

以及，会上姚顺雨就隐晦地提到，「中国对于刷榜或者数字看的更重一些……我觉得还是需要大家能够走出这些榜单的束缚，能够坚持自己觉得是不是正确的过程。」

今天上午的对谈中，姚顺雨终于对外明确地解释，模型的实用性价值大于刷榜价值。「这点我们做了大量工作，跟各种各样的产品进行了深度Co-Design，很关键一点就是要相互信任，怎么把产品数据用好，怎么把回流，怎么把Eval做好……」

据我们所知，混元大模型迭代跟元宝产品的结合最为紧密。模型但凡有新的版本迭代，都是先交给元宝使用，如果有问题再及时反馈。

姚顺雨在会上讲了一个跟元宝细节Co-Design的细节：

我们当时派了后训练最强的骨干力量，去帮助元宝把后训练做好。当时我们自己的预训练还没有准备好，但是我们知道维护元宝这样的产品以及它的DAU会对我们接下来做模型也非常非常重要，而且对于创新的合作非常重要。

当时其实很多算法同学不理解，我需要去很努力解释，但是现在看起来这些努力都是Trade off，我觉得这样一个动作让产品意识到模型的同学是真的在为产品着想，这个其实对于我们之后的合作，包括Hy3 preview在元宝成功上线起到了非常重要的作用。当然有很多技术的部分可以探讨，但是最难的部分反而是怎么样建立信任，怎么样换位思考。

本质上，打榜的意义就在于对模型能力的评分，是一种外部Eval，但最终还是要回归现实世界，能否通过产品解决真实问题和需求。

放弃打榜，相当于是将大语言模型研发直接跟现实世界相连接：「我们先发一个Preview模型最主要的目的之一是，希望能够获得真实世界反馈，能修复各种各样榜单中没有发现的问题，这个会在正式版有很大的改进。」

他还提出，产品和模型的互相成就是越来越重要的一个AI的话题。

比如，和元宝的Co-Design使混元大模型产生很强的聊天和搜索能力，这种能力又被迁移到ima和Workbuddy等其他的产品，而这些产品产生的不同数据，彼此又可以相互泛化，形成像网络一样的体系。这种价值会被越来越深刻认识和发现。

除了姚顺雨带给腾讯的两大变化，我们还想说说，腾讯AI下半场的机会。这是上午汤道生与姚顺雨对谈的主题。

能确定的是，腾讯AI接下来的核心战略，会基于场景且扎根场景，让AI为用户提供更多价值，解决更多真实问题。

汤道生在现场说，腾讯做AI 始终坚持以实用、好用、可规模化为目标，而最核心的经验就是扎根场景。真实场景里既有用户需求，也有模型迭代最需要的数据。腾讯丰富的产品场景、交互数据和生态连接，既能为模型提供高质量上下文，也能让模型调用工具、连接系统，真正完成任务闭环。

尤其在Agent趋势成为行业共识的前提下，腾讯广阔的应用场景就成为先天优势。年初的龙虾潮，腾讯积极布局甚至可以说是全面开火，就是一个有力证明。WorkBuddy 已经是普及率很高的一个桌面应用产品。

以及最后关于腾讯AI是不是慢了的问题。

上午的对谈中，这个话头本是汤道生抛给姚顺雨的，姚顺雨第一反应是，「感觉应该是我问你的问题。」现场一片笑声。

姚在做了一些铺垫陈述之后，比如AI是长期游戏，下半场刚刚开始，最后还是给出了自己的观点：

「过去模型、产品做了很多探索，走了很多弯路，我觉得这是正常的。如果没有做过一个事情，第一次做肯定有曲折，更重要的事情是，能不能诚实面对自己，能不能Be Real，能不能够去看到feedback然后去改变，能不能够保持耐心，这是下半场最重要的事情。」

腾讯AI战略过去一直是被外界热议关注的重心。2025年度财报披露的时候，腾讯股价一度大跌。老登觉得腾讯在AI投入过于激进，小登认为腾讯过于保守。一种矛盾情绪在左右人们对这家中国市值最高的互联网公司的判断。

2026马年春节前夕，国内互联网公司还在因为Chatbot而纷纷豪掷千金，发起AI红包大战；春节假期结束，这股浪潮就变成「养龙虾」。如果AI产品形态和趋势变化是这种变化速度，究竟是速度快慢还是方向正确，才是那个正确的问题？

就像姚顺雨开场所说的那样：有了预训练和后训练之后，我们像有一个万能锤子，可以砸任何钉子。这是一个通用方法论，可以解决各种各样的问题。这种时候，更困难的事情反而变成了，怎么寻找好的问题去解决。

腾讯有没有找到那个「好问题」才是关键。