浪花一朵朵

汤道生回应腾讯AI“步调偏慢”质疑：大模型竞赛刚跑“头一公里” 场景是最厚底牌_我的网站

一 |     　　近日，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群（CSIG）CEO汤道生在腾讯内刊发表署名文章《和AI一起长跑：这两年的一些思考》，系统性回答了外界关心的很多话题，包括腾讯AI 应用到底怎么落？WorkBuddy 是怎么长出来的？以及元宝接下来往哪个方向走等等。    (ECNS) -- China’s third medical expert team to assist the Democratic Republic of the Congo (DRC) in fighting Ebola arrived in Kinshasa, the DRC capital, on Aug. 1, Foreign Ministry spokesperson Lin Jian said on Tuesday.         Since the latest outbreak, China has dispatched multiple medical teams to support the DRC and other African countries, earning positive feedback internationally.    The latest team includes experts in epidemiology, health quarantine, clinical treatment and laboratory testing. They will build on earlier efforts and continue cooperation with local authorities and international organizations.    China will continue providing medical support to African countries and helping them combat the outbreak, Lin added.    (By Helen Mo, intern Liu Shuangjing)                    。　　汤道生坦诚回应了外界对于腾讯AI“步调偏慢”的疑虑，他并不讳言焦虑，但更倾向于将这场竞赛视作一场漫长的马拉松，强调“起得早固然重要，熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇”。　　面对市场格局未定、商业模式尚在演进的AI下半场，汤道生明确指出，场景才是腾讯最厚的底牌，“对腾讯来说，我们本来就有大量 to C 和 to B 产品，每一个都连着真实用户、具体的场景需求或业务流程。”　　以下是文章部分内容（有删减）：　　如何看待AI的发展节奏？　　文章开头，汤道生坦承，"前一阵子，一些媒体舆论普遍认为，腾讯做AI慢了。要说一点不焦虑，那不可能。"他写道，全球大模型市场竞争激烈，每天都有新消息，ToB 客户也非常关注，过去几年，友商在 AI 的声势上的确比较占优。　　汤道生：AI的下半场才刚开始，新机会不断出现，市场格局正在变化，商业模式与产业链的价值分配还没定型。　　哪怕是苹果，也是经历了十多年、多种产品形态的探索与迭代，才真正抓住移动设备的市场；有更多起得早的品牌如诺基亚、摩托罗拉与黑莓等玩家，在市场竞争中掉队，最终成为历史。重要的从来不是谁最早走出第一步，而是谁能更坚定地长期投入，在技术突破与迭代过程中冷静地思考事情的本质，针对具体场景解决问题与痛点，在市场噪音中识别出真实信号，保留实力与灵活性，才能穿越周期。　　大模型这场竞赛，我更愿意把它看成一场马拉松，现在可能才跑完头一公里。起得早虽然重要，但熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇。　　腾讯AI的竞争策略与优势是什么？　　在大模型投入上，汤道生态度明确："对腾讯这样的平台公司来说，必须确保大模型的投入、紧跟最前沿的基础技术研究，这一点毫不含糊。"与此同时，在他看来，更重要的是 AI 能不能真正落到应用场景里、给用户带来价值。　　汤道生：对腾讯这样的平台公司来说，必须确保大模型的投入、紧跟最前沿的基础技术研究，这一点毫不含糊。

二 | 在顺雨与研究团队的努力下，Hy4将会迎来更多突破与更大的进步，大家可以拭目以待。但眼睛也不能只盯着模型这一层。这就好比移动时代，如果说只有做智能手机的企业才算拿到船票，这显然太狭窄。

三 | 　　更重要的是AI 能不能真正落到应用场景里，给用户带来价值。对腾讯来说，我们本来就有大量 to C 和 to B 产品，每一个都连着真实用户、具体的场景需求或业务流程。

四 | 　　AI应用的落地应该是算法与工程的结合。

五 | 也许算法决定天花板，工程能力决定你多快触达它——从数据整理、训练、推理到场景落地，每一步都需要AI Infra的工程加持，才能把大模型构造出来。　　场景，是腾讯做 AI最厚的底牌。场景中的数据，不管是用户生成的，还是专业机构提供的，都为大模型提供了上下文；场景中的历史互动，也能被提炼成个人记忆，或打造成可复用的技能。　　当然，让更多企业应用(场景）的数据，通过skills与MCP接进大模型智能体，丰富的企业应用生态可能更是长期的护城河。　　WorkBuddy 是怎么长出来的？　　文章用较大的篇幅回顾了腾讯“明星产品”WorkBuddy 的成长过程。汤道生写道，"大家可能以为，CodeBuddy/WorkBuddy 团队早就预料到办公智能体的机遇，提前做好布局，其实不是。

六 | "　　汤道生：CSIG一直有做一些开发者工具，但当时因为商业模式不太好，个人开发者也不愿意付费，这些产品一直处于亏损状态。

七 | 在降本增效的那几年，CSIG一度也要收缩对DevTools的投入，不过幸好没有砍掉这个项目。

八 | 　　2021年微软发布了GitHub Copilot，用AI写代码成为被广泛关注的新方向，一些企业客户对AI coding也抱有期待，因此我们在2024年推出CodeBuddy，通过私有化部署获得了一些项目收入，让团队可以继续探索与完善产品。　　到2025年底，Claude Opus 4.5发布，大模型已经能长时间执行各类编程任务，司内由AI生成的代码比例突然快速攀升，tokens消耗爆发式增长。到了2026年初，在龙虾爆火出圈之际，团队基于CodeBuddy底座打造出界面更简单、更适合非技术研发人员使用的WorkBuddy。正当我们需要加大WorkBuddy的投入时，腾讯文档团队重回了CSIG，两个团队快速融合，正好补齐了WorkBuddy所急需的文档编辑能力，让人机双写、资料库等能力快速上线，继续领先同行。　　WorkBuddy上线短短三个月，就迭代了四十多个版本，几乎是一天一小步地往前跑。这速度背后，是一套和以前很不一样的工作方法。过去做产品，往往要先写文档、评审、排期，再进入开发；而WorkBuddy团队是先让 AI 把东西做出来，大家围着一个能跑的原型看效果、提意见、再调整。

九 | 整个过程中，代码基本上都是由AI生成的，人更多地转向“做判断、调试和把关”。

十 | 白天，人和AI一起想、一起改；晚上，AI接着跑长任务。产品迭代自然就快了。　　所以，AI原生应用要真正跑出来，关键是要能够自由探索，基于对场景痛点的理解找机会，在变化出现时及时行动，快速做出可用的产品，重视用户反馈，验证想法，并持续迭代。

十一 | 　　元宝接下来怎么走？　　在Agent之外，Chatbot一直是腾讯非常在意的另一重要阵地。对于市场上"Chatbot 战役已经打完"的判断，汤道生并不认同。

十二 | 　　汤道生：很多人可能会觉得，Chatbot 的战役已经打完了，但我认为，信息搜索与问答是用户长期的刚需，只要把答案做得比竞品好，机会永远存在。做元宝的过程，积累了很多重要的基础能力，包括实验平台、评测体系和反馈闭环。这些基础能力，今天也在被 WorkBuddy 等产品复用。　　对于元宝本身，关键还是要回到问答产品的本质，用户最在意的，仍然是答案是否准确、信息来源是否权威可信、内容是否足够实时。元宝如果能够做好这些核心能力，仍然有很大的赶超机会。

十三 | 　　现在，公司的 AI 战略越来越清晰，多个产品齐头并进，元宝团队反而可以更有节奏地打磨产品体验，把基础能力继续做厚。　　最近在元宝与混元Hy3的Co-Design加持下，搜索体验在持续改善，留存率在不断提升，单位运营成本也在持续下降。就像前面说的，只要方向正确，耐心打磨产品，做时间的朋友，我对元宝的长期发展还是非常有信心。

十四 | 　　为什么不是只押一类Agent？　　在 Agent 产品路线上，汤道生在文中提出了一个重要判断，Agent会往两个方向同时发展，个人Agent向左，服务Agent向右。　　汤道生：刚刚讲到的WorkBuddy，很多时候扮演的是"个人助手"的角色，站在用户侧，理解用户个人的意图，高效地创造或完成任务。　　但在企业里，还有很多需求，发生在持续在线的服务场景中，比如面向用户的智能客服、面向销售的售前产品知识库、面向员工的人力资源或法务咨询入口等。　　这些场景，往往要连接企业内部系统，提供这些服务的组织，对于信息的准确性、时效性、数据格式、数据权限、流程约束、内容审核等都有严格的要求，也要满足高可用、7×24 小时的响应。

十五 | 这就引出了另一类重要角色：服务 Agent。　　对大多数传统企业来说，自己用开源组件拼装服务 Agent，若要做得很完善，工作量不小，管理与维护成本也不低。腾讯云也通过智能体开发平台，以开箱即用的配置方式，帮助企业快速打造稳定、安全、可扩展、可运维的服务 Agent。　　所以，个人Agent和服务Agent是并存与互补的关系。

十六 | 两者结合起来，才是企业Agent应用的完整架构。（文章来源：科创板日报）。

Current article:http://269.loukachunwenghongchuikui.shop/list_22n961/b8fanvm.html

Published on:21:44:34