腾讯高管唐道生在 6 月 5 日接受媒体采访时，回应了外界对其 AI 战略的批评，称竞争是马拉松而非短跑。唐道生是腾讯集团高级执行副总裁兼云与智慧产业集团 CEO，在系统回应市场关于“腾讯在 AI 发展上是否‘慢了’”的提问时作出了回应。他承认腾讯旗下不同业务板块在进展上存在阶段性差异，但强调公司的长期路径。此次采访涉及腾讯的 AI 代理部署、算力供应挑战，以及前 OpenAI 研究员姚舜宇的影响；姚舜宇于年末以 28 岁年龄加入腾讯。
唐道生称 AI 竞争为马拉松
唐道生开场时表示：“我记得舜宇在台上提到过，‘下半场’这个词有点用得过多；现在看起来更像是马拉松，是一场更长期的竞争。”他承认，自 ChatGPT 发布以来已经过去了三年多，在此期间行业发生了剧烈变化。“腾讯的业务生态非常多元，我们做很多事。我也认为很难确保每个领域都是行业最先进的。不同业务在不同阶段走得快或慢，这很正常，”唐说。
唐以腾讯对今年早期 AI 代理浪潮的回应为例，强调其快速执行。“换个角度看，比如今年的早期浪潮，腾讯也被认为是在国内市场响应最快的，现在 WorkBuddy 也是这个赛道里最受欢迎的产品，”他说。他补充称，腾讯的产品理念是“当你确定某件事有价值，就要穿越周期”。
姚舜宇带来模型-产品融合的侧重点
唐称，据他所述，姚舜宇的到来给腾讯 AI 带来了三项根本性变化。第一，推动模型与产品之间的协同。“此前当鸿鹄非常关注外部排名时，就直接改变为以产品用户体验作为核心指标，”唐解释道。
第二，姚舜宇显著提升了数据质量。“我们的数据似乎很充足，但质量不够。早期在训练鸿鹄 3 之前，他的工作里很大一部分就是提升数据质量，包括切掉大量看似能堆高规模、但实际上对模型训练帮助不大、甚至有害的数据，”唐说。
第三，姚舜宇引入了简化理念。唐表示：“如果你不理解数据质量的重要性，只是盲目追求更多 Tokens，那么你就无法做出取舍数据的决定。”他解释称，在缩放定律的影响下，具有许多技巧的复杂模型架构会让缩放更难，而拥有足够算力和参数的更简单架构，则能让数据充分展现模型潜力。唐认为，尽管鸿鹄 3 并不是一个非常大的模型，但姚舜宇对其进步“功劳很大”。
目前，大约 80% 的元宝用户正在使用鸿鹄 3，产品留存率呈现出明显提升。唐透露，元宝与鸿鹄团队将很快搬到同一栋楼，以便促进沟通与对齐。
腾讯发布 20+ 垂直场景 AI 代理工具
腾讯发布了覆盖 20+ 个垂直场景的效率型 AI 代理工具，其中 WorkBuddy 与 CodeBuddy 是旗舰产品。唐表示：“腾讯一直非常关注产品体验，满足用户需求，为用户提供价值。所有这些目标都需要产品作为载体，才能让用户获得这份价值，所以当大家看腾讯时，通常会说腾讯是一家产品公司。这也是我们团队基因；我认为在 AI 时代不会有太多变化。”
腾讯对 AI 代理采用开放模型策略。“今天对于 CodeBuddy 和 WorkBuddy，我们也采取开放模型策略。因为这些通用工具需要支持不同企业和用户的多种场景，我们希望把模型选择权交给用户，”唐解释道。
谈到 WorkBuddy 与企业微信的关系时，唐表示两者将共存并共同发展。“企业微信会更聚焦内部点对点沟通、点对服务沟通，或者直接调用 OA 并配一些审批流程。但我们也可以设想未来的工作模式会有更多的人机协作；我们希望 WorkBuddy 能提供更自然的 AI 原生产品体验，”他说。
腾讯面临 GPU 供给瓶颈
唐多次承认，腾讯目前遭遇严重的算力供给瓶颈。“在过去几个季度的财报里，不少投资人都问过相关问题。我们一直处于一种状态：基础设施的算力并不是完全够用。在资源有限的情况下，我们会更倾向于满足内部需求，包括鸿鹄训练、微信需求、会议需求等。元宝也会消耗相当多的算力资源，”唐表示。
他解释称，实际分配给面向各行业客户的云服务的 GPU 算力有基准案例，但无法完全覆盖所有客户需求。“过去两三年，我们依然把内部产品的服务放在更优先的位置。其实内部产品也在服务外部用户，所以对腾讯而言，这个优先级确实比把 GPU 外租要更高一点，”唐补充道。
唐表示期待今年下半年更多的国产算力。“我们非常期待今年下半年有更多国产算力进来，来支撑云业务。随着下半年国产算力增加，在满足内部需求的同时，我们也可以服务外部方。这就是我们的当前计划，”他说。
至于腾讯是否会增加自研芯片的投入，唐表示：“第一，自己做芯片设计并不能解决产能问题。因为我接触很多芯片厂商和合作伙伴，我认为今天没有哪一家公司有足够的产能来满足当下的市场需求，所以这两件事实际上是分开的。我们当前的做法，或者说这种生态组合策略，确实让我们能够和更多芯片厂商合作，并让大家都非常愿意把腾讯当作算力展示的标杆。”
腾讯为 AI 代理设定零商业化目标
唐明确表示，腾讯 AI 业务当前的优先级是打磨产品体验，而不是追求商业化收入。“对于像 WorkBuddy、CodeBuddy 这样的 AI 代理，我们仍处在投入期；我们还没有为 Buddy 团队设定商业化目标，”唐说。“代理调用量不是商业化指标，而是使用指标。商业化不是我们目前的重点；我们仍需要把产品打磨好，服务更多用户，并证明这是一个能够为每个人创造价值、提升工作效率的工具。”
他承认商业化起到一种必要的“筛选器”作用。“因为算力资源是有限的，如何筛选出最需要这个产品、也最认同它带来价值的那些人——价值值不值得付费以换取算力——我觉得这也是 Agent 产品在研发过程中需要考虑的事情，”唐解释道。
在行业的大模型价格战方面，唐表示，整体行业趋势希望 Token 推理成本持续下降，这有助于普及并把 AI 能力应用到更多场景。但不同模型规格会有不同的定价策略。“现在很多厂商会做不同规格的模型；参数相对更少的模型，能够满足对更高性价比要求的场景，但同时，一些特别难的问题需要更大、成本更高的模型，因此大家的定价策略也会不同，”他说。
唐承认在 AI 与云服务的竞争趋势中，腾讯仍处于投入与产品构建阶段。“竞争对手在商业规划上确实比我们更靠前，我们的风格非常不同，”他说。
FAQ
6 月 5 日唐道生对腾讯 AI 开发节奏说了什么？
唐道生在 6 月 5 日接受媒体采访时表示，AI 竞争是马拉松而不是短跑。他承认腾讯在其多元化业务板块间的 AI 进展存在阶段性差异，但强调公司的长期路径。唐以腾讯对今年早期 AI 代理浪潮的快速响应作为执行能力的证据，指出 WorkBuddy 成为其所在赛道里最受欢迎的产品。
姚舜宇加入腾讯后对腾讯 AI 带来了哪些变化？
据唐道生所述，姚舜宇带来了三项根本性变化：通过将鸿鹄的关注点从外部排名转向用户体验指标，推动模型与产品的协同；通过切除低价值训练数据显著提升数据质量；并引入简化理念，即在算力与参数足够的情况下，更优先选择更简单的架构，而不是带有许多技术技巧的复杂模型。目前，大约 80% 的元宝用户正在使用鸿鹄 3，留存率有所提升。
腾讯的 AI 业务面临哪些算力挑战？
唐道生承认腾讯面临严重的 GPU 供给瓶颈，基础设施算力持续不足。公司把满足内部需求，包括鸿鹄训练、微信、会议和元宝，放在租用 GPU 算力给外部云客户之前。唐表示期待今年下半年有更多国产算力，以同时满足内部需求和外部云服务需求。
