维度网讯，6月5日，在2026腾讯云AI产业应用大会上，腾讯集团高级执行副总裁汤道生对话腾讯首席AI科学家姚顺雨。谈及为何加入腾讯以及如何理解“AI下半场”时，姚顺雨表示，AI方法论已经变得更加成熟，真正困难的是找到值得解决的好问题;腾讯拥有大量好问题和好产品，这是其选择加入的重要原因之一。

这场对话的重点，不在于简单解释一次人才流动，而在于腾讯如何重新定义大模型进入产业阶段后的组织能力。过去一轮AI竞争中，行业注意力高度集中在模型参数、训练规模、榜单成绩、推理成本和单点能力上，企业更容易围绕“模型能不能做到”展开比较。姚顺雨提出的“好问题”逻辑，则把视角从模型能力本身转向真实应用场景：当预训练、后训练、智能体框架和工具调用等方法逐渐成熟后，技术团队面对的难题不再只是继续寻找一个更强算法，而是要判断哪些用户需求、业务流程和产品场景真正值得被AI重构。腾讯的特殊性在于产品线足够丰富，覆盖社交、内容、游戏、办公、云服务、金融科技、产业互联网等多个高频场景，这些场景中既有海量用户交互，也有复杂企业流程，还有大量需要长期打磨的产品体验。对AI团队而言，这类问题比抽象技术指标更接近下半场竞争的核心：模型能力要进入产品，必须找到具体任务、真实数据、稳定反馈和可持续迭代的闭环。

姚顺雨还提到，腾讯总体上是一家基于“信任”而非单纯“指标”运转的公司，这种文化对于建立长期主义AI组织十分重要。

这一判断对应的是AI组织建设中的一个现实矛盾。短期指标可以快速推动模型发布、产品上线和数据增长，但前沿AI研发往往需要更长周期，需要允许探索、试错和跨团队协同。尤其在智能体、基础模型、AI基础设施和复杂产品重构阶段，很多关键成果并不会立刻表现为单一指标增长，而是体现在底层能力积累、产品体验改善、工程系统稳定性和长期场景适配上。如果组织只围绕短期调用量、榜单分数或流量转化运转，AI团队容易陷入追逐局部最优;如果能够在明确方向下给予研究和产品团队更高信任度，就更有可能把模型、产品、数据和用户反馈放在同一套长期系统中打磨。腾讯当前推进混元大模型、智能体工具集、AI Infra和产业应用，正需要这种“模型与产品共同设计”的组织能力，让技术研发不脱离真实场景，也让产品团队能够理解模型能力边界。

姚顺雨对“AI下半场”的表述，也说明大模型产业正在从技术爆发期进入问题选择期。未来竞争未必只取决于谁拥有单次最强模型，而取决于谁能持续找到高价值问题，并把模型能力嵌入用户每天真实使用的产品中。对腾讯来说，这意味着AI不只是云服务、模型平台或智能体新品，而是要逐步进入社交沟通、内容生产、办公协作、游戏开发、企业服务和产业流程。好问题越多，模型迭代的反馈越丰富;好产品越多，AI能力落地的路径也越清晰。

后续观察重点，将集中在腾讯能否把姚顺雨所说的“好问题”转化为可规模化的产品结果。AI下半场的竞争会更考验组织耐心、产品理解、工程能力和场景密度，谁能把技术能力嵌入高频产品和复杂产业流程，谁就更有机会把大模型从能力展示推进到真实生产力。

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