今天的内容，我们再度聚焦腾讯。

近日，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在腾讯内部刊物《知点》发表文章《和AI一起长跑的这两年》，首次系统性复盘腾讯两年AI深耕之路。

不同于行业一味追逐模型参数、竞速出圈的浮躁心态，汤道生直面争议、坦诚短板，清晰解答了腾讯对AI节奏、竞争优势、WorkBuddy成功因素、元宝战略、双轨Agent布局等疑问。全文信息量十足，有助于我们进一步理解腾讯在AI布局的思路。

对此，证星研究院做了概括整理，分享给大家。

以下为主要内容：

1.直面质疑：AI是马拉松而非百米冲刺

针对外界“腾讯做AI慢了”的普遍声音，汤道生直言内部确实存在焦虑。

当前全球大模型竞赛白热化，新模型、新参数、新评测榜单层出不穷，同时友商在ToB AI赛道声量领先，客户感知明显，腾讯面临切实的行业压力。

在汤道生看来，外界的质疑并非空穴来风，腾讯在AI布局上确实存在亟待补齐的短板。尽管混元大模型历经多轮重构，Hy3架构化繁为简、聚焦高质量训练数据，同参数下效果突出。

但受制于公司整体算力不足的客观问题，模型训练进度、技术迭代效率以及AI产品落地节奏均被大幅拖慢，成为现阶段腾讯AI发展最核心的短板。

不过，短暂的节奏滞后、阶段性短板，并不代表赛道掉队。

汤道生始终坚持一个核心判断：起得早也许不是最关键，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。

为了印证这一观点，他复盘了移动设备行业的数十年发展历程：从上世纪80年代任天堂Game Boy手提游戏机、90年代苹果PDA设备问世，到功能机、传呼机、小灵通百花齐放。

再到iPod、电子书迭代，最终由iPhone、安卓手机整合所有功能、实现全民普及，移动终端行业用了十余年才完成最终定型。即便是如今稳居行业龙头的苹果，也经历了多轮产品形态探索、反复迭代才找准核心方向。

2.不止模型：场景才是腾讯最厚的底牌

生成式AI的加速始于ChatGPT，核心确是大模型能力的突破。但汤道生指出，只有当一般用户真正用上，社会和资本才感知到基础大模型的分量。

对腾讯这样的平台公司，紧跟最前沿基础研究"毫不含糊"，Hy4也将迎来更多突破。不过，眼睛不能只盯着模型这一层。他用移动时代类比：若只有做智能手机的企业才算拿到船票，显然太狭窄。

腾讯本就坐拥海量to C与to B产品，每一个都连着真实用户与具体场景——腾讯会议用大模型生成纪要，乐享用大模型做企业知识助手，混元已支撑公司内部数百个应用...

"场景，是腾讯做AI最厚的底牌。"

汤道生强调，场景里的数据为大模型提供上下文，历史互动能提炼成个人记忆或可复用技能；许多产品还会接入多个模型，按能力与价格把任务分类、选择性价比最高的。

他认为AI落地是算法与工程的结合——"算法决定天花板，工程能力决定你多快触达它"。当模型能规划、调用工具、验证结果、把一件事做完整，企业才真正愿意买单。

与此同时，企业AI的长期护城河，早已超越模型本身，延伸至数据安全、权限管理、Token成本管控、企业系统打通与完整应用生态建设，这也是腾讯重点布局的长期壁垒。

3.爆款并非赌风口：WorkBuddy成功，靠的是长期坚持

外界普遍认为WorkBuddy、CodeBuddy是腾讯精准踩中AI风口的结果，汤道生对此回应：两款爆款产品，并非提前规划的赛道布局，而是长期坚持技术沉淀的意外爆发。

早在AI风口来临前，腾讯云便通过收购coding.net布局开发者工具赛道，长期积累能力。汤道生表示，该业务常年亏损，一度拖累腾讯云盈利。

在公司降本增效、清理亏损业务的阶段，甚至面临收缩关停的风险，但最终团队坚持保留了技术底座。直到2021年GitHub Copilot爆火，AI编程赛道才迎来拐点。

对此，腾讯云DevTools团队顺势研发AI编程能力，搭建Coding Agent早期框架，并与TEG工蜂团队合作内部验证。2024年腾讯正式推出CodeBuddy，通过私有化部署落地企业场景，跑通商业闭环，支撑产品持续迭代。

2025年底，大模型已可独立完成复杂编程、算法优化、漏洞排查、结果校验，腾讯内部AI生成代码比例暴涨，研发模式彻底革新。

2026年初，依托CodeBuddy成熟底座，腾讯快速孵化出面向非技术人员的WorkBuddy，覆盖方案撰写、数据复盘、会议处理、文书创作等全办公场景，通用办公智能体雏形成型。

结果WorkBuddy上线后获得了意想不到的市场关注，接住了逐步衰减的龙虾热，团队也用着他们最熟悉的AI Coding工具快速迭代——以原生AI工作方式疯狂迭代产品，以前所未有的速度解决各种问题；上线短短三个月，团队就迭代了四十多个版本，几乎是一天一小步地往前跑。

4.反思元宝：AI战略越来越清晰，对长期发展有信心

针对市场关注度不高的元宝，汤道生专门复盘其战略价值。

他认为Chatbot赛道从未落幕，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。

虽然市场上主要竞品，在拟人化和语音体验上做得不错，但如果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。

汤道生反思，过去一年，元宝在巨大的用户增长压力下，花了较多精力去做推广与引流，当时模型与产品都还没ready，其实效果并不满意。

但现在，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。

汤道生表示，只要方向正确，耐心打磨产品，做时间的朋友，他对元宝的长期发展还是非常有信心。

5.双轨Agent架构：个人与服务智能体双向互补共生

谈及对腾讯双轨Agent布局的看法，汤道生表示个人Agent和服务Agent是并存与互补的关系，而并非替代。

个人Agent（WorkBuddy）：面向个体用户，精准理解个人意图，写邮件、查资料、做分析、写报告、写代码等，把繁琐的事情为我们一口气做完。这类Agent站在用户侧，理解用户个人的意图，高效地创造或完成任务。

服务Agent：面向企业组织，对接CRM、知识库、工单、OA、ERP等系统，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，

汤道生的看法是，和个人Agent不同，服务Agent遵循服务提供者与管理者的意图，对于所有数据输出要承担责任，也要避免使用者的滥用。

但是对大多数传统企业来说，自己用开源组件拼装智能体，若要做得很完善，工作量不小，管理与维护成本也不低。

这时候，腾讯云智能体开发平台ADP，可以提供开箱即用的配置方式，帮助客户快速打造稳定、安全、可扩展、可运维的服务Agent。

汤道生称，假如一个员工，正在做一份客户分析报告，WorkBuddy会帮他理解目标、拆解任务、整理资料和生成初稿。

但当任务需要调用客户数据、产品知识、报价规则、合同模板时，就可以发请求给对应的服务Agent来承接，由服务Agent核实身份，对数据权限把关，防御攻击行为...两者结合起来，才是企业Agent应用的完整架构。

6.两个不变：长期主义与以人为本

面对AI行业极速迭代、风口频出的现象，汤道生分享了两个不变的核心准则。

第一是长期主义：就像前面说的，AI这场马拉松才刚起步，真正决定终局的不是谁起跑最快，而是谁能穿越周期、持续把耐心和资源押在长期价值上。

第二是以人为本：认为技术只是手段，人才是目的。腾讯做AI，不是为了追求最酷的技术，也不是为了证明自己站在风口上，而是希望用技术解决真实问题，让产品更好用、服务更贴心、效率真正提升。

汤道生表示，当腾讯抱着纯粹的、以人为本的心态去做产品时，产品口碑和商业回报，自然水到渠成。

真正能够make a difference的，往往不是最勤快抓风口的人，而是那些了解自己的优劣势，把精力聚焦在自己喜欢的事与自己可以改变的地方，低谷期仍然能坚定投入的长跑手。

PS:本文内容仅为观点分享，不做投资建议。