6月5日，2026腾讯云AI产业大会现场，腾讯首席AI科学家、混元大模型及AI Infra负责人姚顺雨，给出了他对“AI下半场”的几组关键判断。这些判断不拖泥带水，值得逐条拆解。

先聊“下半场”的底层逻辑。姚顺雨认为，AI的方法论已经相当成熟，真正的瓶颈不在于技术本身，而在于能否找到“好问题”。大模型就像一把功能齐全的万能锤子，但锤子本身不是壁垒——谁手里握着最原始、最独特的输入数据，也就是企业或个人场景中的Context（上下文），谁才能真正把锤子用到刀刃上。

接着是两个核心判断。

第一，AI是一场长期游戏。ChatGPT也好，Claude Code也罢，都不会是唯一的超级应用。今天的行业阶段，大概相当于70年代的PC时代——真正的爆发还在后面，未来会不断涌现新的机会。别指望一招定乾坤，那是短视。

第二，行业将走向多元演进。除了眼下火热的Coding Agent，多模态、具身智能等大量方向还远远没有被填满。AI不会停留在单一路径上，谁过早押注单一赛道，谁就可能错过下一波浪潮。

面对外界对腾讯“慢”的各种议论，姚顺雨的态度很坦诚：最重要的是“诚实面对自己，看到反馈去改变，保持耐心”。这其实比任何技术策略都更难做到。

在模型研发策略上，他强调数据体系要全面化，充分发挥大模型的泛化优势。产品线回流数据、协同设计（Co-Design）正在变得越来越关键。与其拼命堆参数追性能，不如用相对小一点的模型实现强鲁棒性——在中国当前的环境下，这种做法可能比一味追求绝对性能更有实际价值。

最后是一个很有意思的性价比观点：用强模型反而比用差模型更省钱。为什么？因为更强的模型能更快把事情做对，减少反复试错的成本。性能不是成本的对立面，恰恰是性价比的前提。这个逻辑，值得所有正在做技术选型的团队好好琢磨。

6月5日，2026腾讯云AI产业大会现场，腾讯首席AI科学家、混元大模型及AI Infra负责人姚顺雨，给出了他对“AI下半场”的几组关键判断。这些判断不拖泥带水，值得逐条拆解。

先聊“下半场”的底层逻辑。姚顺雨认为，AI的方法论已经相当成熟，真正的瓶颈不在于技术本身，而在于能否找到“好问题”。大模型就像一把功能齐全的万能锤子，但锤子本身不是壁垒——谁手里握着最原始、最独特的输入数据，也就是企业或个人场景中的Context（上下文），谁才能真正把锤子用到刀刃上。

接着是两个核心判断。

第一，AI是一场长期游戏。ChatGPT也好，Claude Code也罢，都不会是唯一的超级应用。今天的行业阶段，大概相当于70年代的PC时代——真正的爆发还在后面，未来会不断涌现新的机会。别指望一招定乾坤，那是短视。

第二，行业将走向多元演进。除了眼下火热的Coding Agent，多模态、具身智能等大量方向还远远没有被填满。AI不会停留在单一路径上，谁过早押注单一赛道，谁就可能错过下一波浪潮。

面对外界对腾讯“慢”的各种议论，姚顺雨的态度很坦诚：最重要的是“诚实面对自己，看到反馈去改变，保持耐心”。这其实比任何技术策略都更难做到。

在模型研发策略上，他强调数据体系要全面化，充分发挥大模型的泛化优势。产品线回流数据、协同设计（Co-Design）正在变得越来越关键。与其拼命堆参数追性能，不如用相对小一点的模型实现强鲁棒性——在中国当前的环境下，这种做法可能比一味追求绝对性能更有实际价值。

最后是一个很有意思的性价比观点：用强模型反而比用差模型更省钱。为什么？因为更强的模型能更快把事情做对，减少反复试错的成本。性能不是成本的对立面，恰恰是性价比的前提。这个逻辑，值得所有正在做技术选型的团队好好琢磨。