作者 | 常棣

編輯 | 葛覃

關于騰訊AI，有一個被反復問起的問題——它是不是慢了？

與其說這是一種判斷，不如說更像一種情緒，每當新一代模型發布、每當一家友商宣布新的基建投資數字，甚至每當某個AI應用又跑出一段驚艷的演示，這種情緒就會重新發作一次。

暫且不論這個命題是否成立，我們先假定騰訊AI慢了，它會走向何處？

過去三年，支撐大模型行業最主流敘事的，是一條幾乎不曾被質疑的因果鏈，誰先訓出更強的大模型，誰先囤到更多的卡，誰先把Benchmark刷到最高，誰就站在AI浪潮的頂端。

這條邏輯幾乎是硅谷所有巨頭的共謀，最初由OpenAI和Anthropic確立，緊接著被AWS和Google接過去，國內廠商照單全收，再亦步亦趨地復制，在匆忙追趕的的過程中低頭前行。

幾乎沒有人停下來問一句，三年或者五年后，大模型行業的第一性原理是什么。或許也有人問過，只是很快被淹沒在喧囂的共識里。

非共識是稀缺的，不論是好的還是壞的，提出非共識本就是一件不容易的事，何況還是騰訊這樣一家公司，在外受到資本市場、輿論的審視，對內有客戶和員工不斷的追問，騰訊哪怕努力在走自己的步調，也難免陷入到外界的評估坐標系里。

直到Agent元年的兌現。

模型是起點，而非終點

大模型是AI行業的基石，但不再是唯一的敘事。必須明確的是，模型依然至關重要，包括騰訊在內，大模型公司在底層大模型研發與算力上的投入持續加碼，但一家僅有模型的公司，在當下已難以被視為絕對的領先者。

在Chatbot模式下，模型幾乎決定了大部分效果；而在Agent模式下，模型的重要性正在被重新定義：它從“唯一的主角”，變成了支撐復雜任務執行的“強大引擎”。巨頭們最先想清楚這件事。以微軟為例，當OpenAI模型獨占權松動時，行業一度斷言微軟會失去AI競爭力，但微軟用一套不同的邏輯回應了質疑，微軟真正想賣的從來不只是模型，而是Harness、Azure算力，和Office、Teams、Outlook、Windows 所構成的入口，以及長期沉淀的協作數據。

微軟CEO納德拉認同一個觀點，未來一家公司最大的IP，可能是它的私有評測集，衡量主動權的標準是，今天Evals（評估）在模型A上爬坡，哪天能不能換成模型B接著往上爬。

這套邏輯并非微軟獨有，蘋果靠設備OS、Siri和隱私構成封閉的智能體驗，Meta把WhatsApp、Instagram和Messenger做成商業消息入口，谷歌圍繞Search、Android、Workspace和Gemini API搭建分發網絡。

這些巨頭殊途同歸地指向一個方向，隨著大模型持續演進，真正稀缺的反而是好問題和好場景，能把Agent放進用戶每天已經在用的入口，并獲得權限、上下文和執行機會，才有發揮Agent價值的空間。

聚焦騰訊，無論是微信、企業微信、元寶、騰訊會議、騰訊文檔、QQ瀏覽器，還是正在崛起的效率智能體，都讓騰訊得以始終貼近用戶的真實問題與具體場景。

在2026騰訊云AI產業應用大會上，騰訊首席AI科學家姚順雨也表示：我覺得越來越重要的事情是context，因為模型越來越擅長把一個非常復雜的輸入變成輸出，很多時候你的競爭壁壘就在于你有沒有最原始的輸入，你知不知道這個人他到底在干什么，你知不知道這個企業各種各樣的信息，這一點騰訊有非常強的優勢。

騰訊云的明牌：三個能力，一個共識

本次大會上，騰訊云針對不同人群，提供差異化、個性化的效率智能體工具集，升級發布20多款AI產品。其中，面向個人用戶，騰訊云升級了QClaw、WorkBuddy、元寶、ima、騰訊文檔等“開箱即用”的AI工具；

面向企業客戶，全新發布WorkBuddy企業版，內置了“專家、助理、團隊“三項核心能力，不同專家團/助理還可以相互配合，人和AI可以實現高效率地協作配合；騰訊云智能體開發平臺ADP升級成為企業級AgentOps平臺，打通企業級Agent從開發構建、效果評測、分發集成、權限管控、安全治理到觀測優化的全生命周期。此外，騰訊樂享全面升級，讓企業知識成為Agent可理解、可調用、可追溯的上下文。

若說最大的變化，應該是騰訊把過去幾年散落在不同團隊里的AI能力，從模型、Agent Runtime到入口、技能和生態，重新組織成一張可以被一線員工和企業客戶直接調用的網，模型和產品的距離由此更近，效果也就更好。

據悉，姚順雨來到騰訊之后，主動推動模型跟產品的Co-Design，直接將產品用戶體驗定位為北極星指標，并增派后訓練的骨干團隊去支持元寶。

此外，在持續加碼大模型底層能力的基礎上，騰訊已經將部分模型和產品的團隊集合到一棟樓辦公，作為騰訊加強模型和產品交互的正反饋實證，管中窺豹，可見一斑。

好處顯而易見，據湯道生披露，今天已經有大約80%的元寶用戶在使用HY3，留存率明顯提升。過去相對獨立的模型團隊愿意把Benchmark的虛名讓位給產品的真實體驗，本身就是Co-Design能跑通的最重要前提。

除此之外，騰訊云的整套工具集之所以成立，來源于湯道生在大會上明確點名的三種核心能力。

第一種是場景連接，依賴的是微信、企業微信、元寶、QQ瀏覽器等高頻觸點，騰訊這次同步把騰訊文檔、騰訊地圖、微信讀書等多款產品Skill化上架SkillHub，目前已沉淀超過7萬個技能，用戶一句自然語言就能跨產品調用能力，讓Agent天然長在那些已經被用戶高頻訪問的位置上。

第二種是工程駕馭，體現在底層基礎設施的整體更新，升級后的Agent Runtime通過彈性調度和按需伸縮可釋放70%閑置算力，Memory服務在長任務場景下讓Token消耗降低60%、任務成功率提升30%。

第三種是模型驅動，Hy3 Preview不是最強的刷榜模型，但它專為Agent場景做了優化，接入WorkBuddy后首次響應速度提升54%、任務平均完成時間縮短47%、任務成功率維持在99.99%，在全球大模型API調用平臺OpenRouter上也連續多周位居Token消耗量與市場占有率前列。騰訊云大模型服務平臺TokenHub依托多元芯片適配、潮汐調度和FlexKV分布式緩存，把整體算力利用率提升40%、緩存命中率提升至85%，并已經面向全球開放。

把這三條能力放在一起看，騰訊云真正想講的故事其實非常清晰，衡量AI快慢的指標不是Benchmark排名、參數規模和資本開支節奏，未來更值得關注的是場景滲透率、上下文密度和Agent調用量。

漫長的下半場，長跑的騰訊

把視野再拉長一點，姚順雨在這次對話里給出的兩個判斷，可以作為評價騰訊AI快慢的新坐標。

第一個判斷關于時間，AI到底是一場短期游戲還是長期游戲。

他說，硅谷如今彌漫著一種短期情緒，認為兩年之內所有人都會失業、AI將取代絕大多數人類工作，因此要趁這兩年抓緊賺錢退休。

但騰訊的判斷截然不同，AI是一場長期游戲，所謂的"下半場"才剛剛開始。他并不認為ChatGPT和Claude Code會是僅有的super App，那將是一個非常灰暗的世界。新的機會必然會源源不斷地涌現。今天的AI，更像是上世紀70年代PC剛剛出現的那一刻，前面還有大量事情有待完成。

第二個判斷關于形態，AI到底會走向單一還是多元。過去幾年，從Pre-training、post training一直到Agent、Coding Agent，行業沿著一條非常清晰的主線推進，所有人都在做同樣的事情、彼此復制，這同樣是一種灰暗的圖景。

未來究竟會走向更單一，還是更多元？他個人的判斷是后者。Coding Agent作為新生產力的重要性毋庸置疑，但它也只是剛剛起步；這個世界還有大量空白等待被填補，多模態、具身智能等新事物正在發生，或者剛剛發生。

回到開頭那個問題，假如騰訊慢了，會怎樣？結論是不會怎樣。

騰訊并沒有按照外界期待的激進姿態去做AI，更多按照自己的判斷和節奏推進，在C端把元寶定位為持續增長與留存提升，在企業市場把WorkBuddy企業版、ADP 等產品打磨好，讓AI從一個被孤立評價的模型，變成一個個嵌入業務流的Agent。

換而言之，一個平臺值不值錢，從來不取決于它自己拿走多少，而取決于它能讓別人在它之上創造出多少價值。騰訊也并不著急從這波AI浪潮中掙到足夠多的錢，照舊把自己做成一個不可或缺的平臺底座。

騰訊先一步站在了Agent時代的主賽道上，Agent被入口、上下文、工程化和模型協同重新定義，騰訊所謂的“慢”是在做一件自己最擅長的事，把判斷、組織、產品和耐心捆在同一條時間線上，等待復利發生。

騰訊的節奏在外人看起來也許"不夠卷"，但放在一個三年起步、十年長跑的賽道里，恰恰可能是更經得起復盤的選擇。

The End