作者 | Echo Tang出品 | CSDNIDCSDNnews“以前有产品经理把 PRD 需求文档写出来然后由交互设计师想好用户应该怎么用然后由视觉设计师把界面的颜色质感弄出来然后到实现可能有前台开发、后台开发有架构设计才到程序编程后面有功能测试、压力测试等等以前的研发流程是一步一步滚动下去的。”汤道生在描述传统瀑布流开发模式时语气平静。“但是今天当 AI 能够生产大量的代码想法变得更重要。”此时作为腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO汤道生刚刚结束与腾讯 AI 首席科学家姚顺雨的公开对话接受了这场多家媒体的共同采访。2025 年腾讯云业务首次实现全年规模盈利。2026 年上半年从龙虾到 WorkBuddy腾讯在 AI Agent 赛道的反应速度让外界刮目相看。但与此同时算力紧张、商业模式探索、与友商的节奏对比这些问题也摆在眼前。这场采访中汤道生谈到了腾讯 AI 战略中那些更本质的问题什么是“好用的 AI”AI 原生的研发模式到底意味着什么为什么 WorkBuddy 不设商业化目标算力紧张如何破局以及腾讯在 AI 赛道上到底是快还是慢以下为对话实录精选“肯定不是在赛马”问今天出了很多腾讯 AI 产品市场上说腾讯就是做 AI 产品的赛马机制您认可这个观点吗汤道生首先我觉得肯定不是在赛马。因为现在智能体服务的场景是蛮多的大家的需求也是非常多元。现在公司内部有很多团队都在针对某些场景寻找一些新的机会所以大家今天在市场上看到的很多 AI 产品、智能体产品它们都有各自的定位希望能够针对它们重点要做的产品来服务好大家。腾讯一直有很多应用场景、应用产品在 AI 以前的时代大家也经常使用它们也一样在迭代 AI 的能力去场景化地使用人工智能通过使用外部的工具连接我们生态里面各种产品的能力。“产品、模型、评测、数据四个能够对齐”问咱们一直用“好用的 AI”的定义这个定义在 WorkBuddy 的 ToB 场景里面有没有具体的定义汤道生非常好的问题。我在这几年做 AI 产品也一直在想怎么定义好用当然我们都是用户用一个产品顺不顺手能不能解决问题、价格贵不贵心里都有自己的判断。但真正在产品执行过程早上我在跟顺雨的对话里面也提到好的 AI 原生产品需要产品、模型、评测、数据四个能够对齐。这四个维度就是我们在使用一个产品通过一些客观的指标尤其针对一些比较开放式的问题要能够既达成产品的目标有清晰的评估体系——其实就是评测部分怎么通过能满足这个要求的数据大家多方对齐才能训练出能满足这些要求的模型。所以我觉得好用一方面从主观的角度用户自己会用脚投票。WorkBuddy 的普及也不是靠硬推广很多用户给了非常正面的使用反馈都觉得好用所以用起来了。但实际我们从做产品研发的角度就会涉及到刚才说的一整套体系来保证大家从不同的角度去定义针对某一些问题到底这个模型的 response 好或者不好通过不同用户对于同样问题他喜欢哪个答案来做一些相对更泛化的评估。“想法变得更重要”问今天 AI 让腾讯的产品开发方式变得不一样了能以 QClaw、WorkBuddy 这类产品为案例讲一下吗汤道生现在 AI 原生的研发模式会比以前更扁平比以前多角色、有清晰边界、一环到一环的瀑布流式交付已经有挺大变化。以前有产品经理把 PRD 需求文档写出来然后由交互设计师想好用户应该怎么用然后由视觉设计师把界面的颜色质感弄出来然后到实现可能有前台开发、后台开发有架构设计然后才到程序编程后面有功能测试、压力测试等等以前的研发流程是一步一步滚动下去的。但是今天当 AI 能够生产大量的代码想法变得更重要。我们有很多角色的融合比如 WorkBuddy包括你提到的 QClaw 还有其他同类的产品都是小团队运作而且这个小团队都是既带一定的技术背景、很多时候能写代码但他们今天的工作不完全是敲键盘写代码了更多是写他想要的是什么或者要达到这样一个目的到底怎么去做架构设计会更高效、更能满足不同需求、更能规模化。这里过去有很多技术人员所积累的海量运营 know-how今天大模型生成的代码可能在这方面考虑不足所以有很多技术人员仍然会花精力在这个地方。但我也不会太意外再过一段时间很多产品的研发会更从“我想要什么结果”去驱动这样也让外面比较流行的“一人公司”成为可能——只要你有想法、你有创意也许你就可以跟 AI 协作来把一个完整的产品打造出来。我相信未来的团队应该会越来越小更多三五成群的 feature team 去完成一些产品研发的工作。问这个会给内部的产品管理或者流程管理带来哪些挑战吗汤道生绝对是我们也都在适应所以一般这种试点的产品其实全流程都要用新的方式来做实践。我早上在台上提到甚至包括从质量、评测、测试的角度也不断在左移不断在往研发过程中更早的阶段——你在做需求描述的情况下已经要想最终怎么测试、怎么评估到底生成出来的代码有没有达到我的要求。这一系列的工作在以前可能是最后环节但是今天都会把它前置。“WorkBuddy 今天有点像几年前的腾讯会议”问在 AI 时代WorkBuddy 普及非常好用户也非常多咱们会对 AI Agent 产品做利润或 ROI 考核吗还是继续做战略性的推广和投入汤道生腾讯有多个赛道每个赛道都有很多不同的产品各自会在不同阶段。对于 WorkBuddy、CodeBuddy 这样的 AI 智能体现在还是投入期我们并没有给 Buddy 团队设商业化目标。不过同时因为我们收到大量企业客户对于 WorkBuddy 包括 CodeBuddy 非常感兴趣在企业的场景其实是有清晰的商业模式但那个更多的是云业务本来是服务企业是一个比较正常的延展。我觉得 WorkBuddy 今天有点像几年前的腾讯会议既有 ToC 属性也有 ToB 属性我们会继续发挥好它 C2B 的能力来搭建可持续发展的服务体系。“很难纯通过广告的模式支付用户的使用”问腾讯云怎么帮助 AI 应用公司避免用户越活跃、推理成本越高的毛利陷阱汤道生移动互联网的边际服务成本相对比较低所以我们能通过广告或者眼球经济、带货或者带动某些交易行为就能够建立起一种商业模式起码你的收入高于成本。但 AI 原生服务以今天的运营成本、推理成本还是非常高的情况下很难纯通过广告的模式支付用户的使用。尤其用户针对不同的问题、不同的任务可能有不同的消耗你更难有一个稳定的回报保证用户不付费的情况下让广告主为不确定的运营成本买单。所以以今天 token 的成本跟任务复杂度有很强关联的情况下ToC 收费——不管是订阅还是按输入 token 计还是更细化输入 token 多少、输出 token 的价格不一样、有 cache 没有 cache 价格不一样这些很复杂的交易对于成本的消耗差异太大很难用同样眼球的模式来变现。所以我想 AI 的产品如果它的推理成本仍然处于这个水平它还是很可能被使用在那些高商业价值、你能够算得过账或者它带来的新增生产力能够对标你在没有它的情况下还要花更高成本去完成的场景那你就可以有一个新的商业模式建立起来。“算力是处于一个不太够的状态”问目前腾讯 AI Agent 的业务是什么样的程度是偏 IaaS 层还是 SaaS、PaaS 层的订阅汤道生在过去几个季度的财报也有不少投资者问过相关问题。我们一直以来在基础设施的算力是处于一个不太够的状态所以有限的资源我们会倾斜内部的需求包括混元的训练、微信的需求、会议的需求等等元宝也都挺消耗算力资源。所以实际拿 GPU 算力放到云上服务各行各业的客户有标杆案例但是说实话还不能完全覆盖所有客户的需求。国内云市场的增长驱动和海外有所不同还是基于更多通算存储等基础服务在行业里面持续渗透为主要驱动。但今年从龙虾开始包括 WorkBuddy、CodeBuddy 的普及我们的 token 调用有一个爆发式增长。当然我们仍然受限于算力跟很多算力厂商、模型厂商在合作过程中有很多算力层面的合作。所以趋势来讲我们也很相信在 PaaS 层面、token 层面未来这里的机会是巨大的。在 IaaS 层面最近的财报 Martin 也有提到我们非常期待下半年有更多国产算力可以支持到我们的云业务起码把一些推理场景服务得更好。“我们非常愿意跟不同模型厂商合作”问在当前的战略之中基础模型的迭代速度和 Agent 的工程化落地能力哪一个对现阶段腾讯云 AI 的增长贡献更大第二个在办公协同这样的 ToB 通用场景和工业金融这种垂直场景之间腾讯云的精力和资源是怎么分配的哪些是必须自己下场去做哪些是交给商业合作伙伴的汤道生如果大家平时有用 WorkBuddy也会发现它的自动模式会针对不同的问题调用不同的模型。今天的智能体能到这个阶段帮我们解决很多办公场景所遇到的问题很大程度得益于模型的能力发展到今天这个水平。同样的工具你把两年前三年前的模型放进去肯定做不到今天这个效果。所以我仍然觉得模型的迭代对于智能体的发展至关重要。刚才我提到的自动模式会调用不同的模型这里有多种理由。腾讯在智能体的构造、AI 的产品解决方案一直采取一个开放的态度我们非常愿意跟不同模型厂商合作就像去年元宝跟 DeepSeek 有一个深度融合。今天CodeBuddy、WorkBuddy我们也采取一个开放模型的策略。因为这些通用的工具要支持不同企业、不同用户的各种场景我们希望把模型的选择权给到用户。当然混元也在持续迭代我们也有模型能力的目标方向很多时候客户在使用我们智能体的时候也会对混元的调用特别感兴趣。我们仍然会采取一个比较开放的策略去发展 AI 智能体业务。问混元 3 Preview 上市之后token 调用量比 2.0 时期提高了一倍正式版什么时候上线或者下一代新模型什么时候能跟大家见面汤道生敬请期待别给顺雨太大的压力其实是紧锣密鼓中。“Agent 会吃掉传统 SaaS 吗”问现在有一种声音说 Agent 会吃掉一部分传统 SaaS 的市场在腾讯云自身的产品矩阵里面Agent 业务和传统云服务之间是否存在左右手互搏的问题汤道生用户的使用习惯过去 30 年一直在改变。在企业市场今天的 SaaS 跟十年前或者二十年前的软件的形态一直在变化所以对于我们的产品团队包括企业办公协作的产品团队比如腾讯会议、腾讯文档其实它们也在充分拥抱用户习惯变化。比如腾讯文档最近这几个月的迭代其实是把它过去所积累的文档处理能力变成 Skill变成 WorkBuddy 可以调用的接口让办公用户仍然获得了多年积累的文档处理能力但同时也在一个智能体的新的载体上面——比如通过微信提交你的想法、需求到你的 PC 上面调用一些文档的能力来最终完成任务。所以我看到的是腾讯很多过去的 SaaS 产品或软件类的企业办公产品也在积极拥抱 AI 智能体浪潮带来的机会。“80%元宝的用户已经在用 Hy3 preview 了”问大家对元宝和混元三之间的 co-design 还是有很多期待的上午也讲了双方的磨合主要是建立信任想问一下双方的配合节奏是什么样的汤道生其实两边的合作越来越紧密最近大家还会搬到同一座楼更方便沟通跟对齐。我们看到大概 80%元宝的用户已经在用 Hy3 preview 了而且在产品的留存率上面都有明显提升。现在元宝里面很多不同的服务都是由 Hy3 preview 来支持包括最新的 AI 语音识别、方言识别都是以 Hy3 preview 的基模来做训练其他的模型。问元宝的 KPI 是什么汤道生一方面肯定是持续在增长希望能赢得更多的用户留存率要持续提升。比如我每天都在用元宝我对于元宝团队最期待的是把搜索的服务做得越来越好引入更多的数据源能跟生活里面各种疑惑大家可能会有的疑问能够很好地解答。甚至能够接入一些实时的数据让这个服务不再纯粹基于模型在什么时候训练过、它的知识就停留在那个地方。接入更实时、更有权威性的专业数据对于元宝提供有用的、好用的服务、准确的信息都有非常大的帮助。问此前元宝投入了比较多的资源进行增长接下来元宝的增长策略会是什么会不会有比较激进的投流投入汤道生我们有这么多 AI 智能体产品我最大的投入仍然是在元宝上面我们仍然觉得 chatbot 的形态、聊天机器人的服务形态仍然有非常普遍的需求是我们特别重要的赛道。但因为今天有更多的智能体在我们的工具集里面所以也有一些预算投到 CodeBuddy、WorkBuddy 这样新颖的智能体上面所以我相信 AI 赛道可以百花齐放腾讯也有很多不同类型的产品在服务不同的用户元宝毫无疑问是其中一个重要的产品。问为什么选择姚顺雨汤道生为什么选择顺雨应该没有什么悬念他是这个领域非常有影响力的专家也在哪怕他来之前的充分沟通中也充分感受他的专业确实 AI 原生的这一代的认知都跟我们过去有很多不一样。他来以后对元宝带来巨大的价值。他来后主动推动模型跟产品的 co-design他自己也提到从原来混元非常在意外部的 benchmark直接变成以产品用户体验作为北极星指标。同时我们的数据也许很多但是不够高质量所以其实早期他在训练混元三前的很多工作是把数据质量提升包括砍掉很多貌似可以堆量的、但实际对模型训练没有太大帮助甚至有害的数据识别出来不再使用。我觉得有正确的对于 AIGC 模型发展的认知很多的决策就能做得更到位。比如如果你不清楚数据质量的重要性只是盲目奔着有更多 T 的 token那你就做不了砍数据这个决策。scaling law你希望把模型做得特别复杂有很多 tricks技巧在里面那你就很难 scale扩展或者你要 scale扩展很多的复杂架构只能是把架构做得简单一些保证有足够的算力、足够的参数而你的数据能充分体现这些模型大小的潜在能力。我觉得他做了很多化繁为简的事情而对于混元 3 Preview虽然今天看不是很大的模型但是对比以前已经有很大的进步毫无疑问有非常大的功劳。所以元宝跟混元过去大半年的合作获得的进展比过去更长的时间要更多。“腾讯在哪方面是慢的哪方面是有优势、有信心的”问今天会场很热是因为顺雨比较少公开露面谈话过程中也提到一些外界的声音大家关注腾讯是不是慢了。您坦诚聊聊腾讯在哪方面是慢的哪方面是有优势、有信心的您认为下半场能称为标志性胜利的维度或者目标是什么汤道生我记得顺雨在台上提到“下半场”这个词有点被滥用了现在看更像是一个马拉松、更长时间的竞赛。从 ChatGPT 发布到今天完整走了三年多我们在过程中看到非常多的变化。腾讯的业态非常多元做的事儿也很多我也觉得很难保证每一个板块都是行业最领先的所以阶段性、不同的业务走得快一点、走得慢一点这也很正常。反过来看比如今年年初这波龙虾热腾讯也是公认在国内市场上反应最快的现在 WorkBuddy 也是这个赛道上面最受欢迎的产品。所以市场不断会有新的机会涌现哪怕是同一条赛道可以有不同的产品形态腾讯不同的团队也都在积极拥抱这些机会。我相信有的团队阶段性会跑得快一点有的团队阶段性受限于资源、受限于不同的因素但如果把时间拉长尤其你看过去腾讯近 28 年时间里面成功的业务今天来看成功的业务也不都是一帆风顺的也都走过高潮走过低谷。我觉得腾讯做服务、做产品的一个理念是当你判断清楚它是有价值的话我们是能够坚定坚持走过这个周期。“一年前是想象不到的”问腾讯往后面的发展有各种各样潜在的条件包括在模型层面可以做混元整体方面做 AI Agent 有 CodeBuddy、WorkBuddy 和 QClaw它分三个方向我想问一下未来这三个方向哪个方向投入更大一点让它更加地破圈汤道生我很难对于十年后去做一个终局的判断也许不一定是一个终局可能就是一个阶段性的结果。有意思的是我在行业也做了很多年往往大家前期特别看好、特别期待的十年过后也不一定就跟原来想象的一模一样有一些大家没有意识到的产品机会也会带给大家惊喜所以我们会保证不同的赛道、不同的产品都有充分的资源去迭代同时也不断地观察市场的变化。如果有更多的人对某个产品认可腾讯也会非常及时做调整来加大投入。我觉得一个很好的案例是 CodeBuddy三年前也有这个团队但是做的是一个面向开发者的产品。后来随着 AI 的能力加强公司内部也有 coding 智能体的需求我们就承担起 CodeBuddy 的产品。最早大家只是觉得是给程序员用的一个产品但是到今年大模型的能力进一步提升我们看到更多的可能CodeBuddy 就演化成今天的 WorkBuddy内核都是一样harness 里面设计的产品都是一样的。你突然发现一个产品形态打开了一个巨大的机会不仅限于程序员而非程序员的很多企业员工都发现 WorkBuddy 是一个特别能帮助他们工作提效的工具这个我们在一年前是想象不到的。WorkBuddy 今天的普及、受欢迎的程度并不是我们两三年前规划出来的。所以及时响应市场变化是一个更重要的能力。问WorkBuddy 是跟着龙虾热火起来的现在更多的关注热点是 Claude Code 或者 Codex 上面它更像咱们的 CodeBuddy有没有想过 WorkBuddy 会往 Codex 那样进行一个极化汤道生它们这几个产品在同一个赛道。同时我也期待 WorkBuddy、CodeBuddy 今年开始做一些国际化服务我们海外的客户这里我们也会搜集到更多的海外用户的反馈来迭代这个产品。“关注产品体验”刻在腾讯的基因里问上半年大家都在谈论 token 焦虑我看腾讯更注重的是产品的场景化落地。今天也发布了智能体的工具集涉及到 20 多个垂直场景这背后是怎么考量的为什么更注重产品化的落地汤道生腾讯一直非常关注产品体验满足用户的需求为用户提供价值。这些目标都需要通过产品作为载体让用户获得这些价值所以大家看腾讯一般都会说腾讯就是一个产品公司。这是在我们团队的基因里我不觉得在 AI 时代会有太大的变化。只不过因为运营成本、边际成本的不一样我们需要不一样的商业模式来承载这种服务。我相信只要你创造的价值足够大、能量化用户或者客户还是会为它买单。采访结束时汤道生分享了一个自己使用 WorkBuddy 的细节把日报整理成趋势分析报告以前要找研发同事排期现在几分钟就能完成。甚至把日报沉淀成 Skill在北京出差时用微信 claw bot 就能调用。“所以要达到同样的效果需要同样的报表需要的人力、需要时间的等待是会让我不干这个事儿的所以效率的提升体现在方方面面。”【END】