真正的竞争壁垒已不再仅仅是模型本身，而在于你是否掌握着最原始、最核心的数据输入。

财闻 曹井雪 发自北京

6 月 5 日，初夏的北京透着难得的清凉。国家会议中心外晴空万里，中心内则人潮涌动，以 "Agent 进场、效能生长 " 为主题的 AI 产业应用大会在此拉开帷幕。

上午 9 点刚过，主论坛大厅已座无虚席。过道与入口处被人流挤得水泄不通，不少参会者只能踮起脚尖，在攒动的人头中勉强望向舞台。

2026 AI 产业大会场馆内外对比，曹井雪摄

腾讯 AI 的最新成果和腾讯首席 AI 科学家姚顺雨的首次公开亮相，是吸引人群到场的主要原因。

在大会上，姚顺雨重新定义了 AI 时代的快与慢。相比于短期的竞速，他强调：" 无论是企业还是个人，我觉得越来越重要的事情是 Context，因为模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成一个输出。"

01

从 " 漏水 " 到 " 进场 "

2025 年底，姚顺雨加入被质疑 " 慢了 " 的腾讯，着手对混元大模型的预训练和强化学习基础设施进行系统性重构。2026 年 2 月，混元完成底层重建。4 月，全新旗舰模型 Hy3 preview 发布。

相比于参数和技术升维，在本次交流中，这位带领腾讯 AI 进行底层重建的人将对话的重心放在了 " 实用性 " 之中，并强调了 Co-Design 的研发思路。

" 我当前最核心的要素无疑是 Context。无论是企业还是个人，这一趋势都愈发显著。随着大模型处理复杂输入并转化为输出的能力日益精进，真正的竞争壁垒已不再仅仅是模型本身，而在于你是否掌握着最原始、最核心的数据输入。" 姚顺雨在与腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生对话时强调。

而场景，恰恰是输入的关键。他坦言，选择腾讯的原因，是因为这里有许多好 " 问题 "，这样才能催生出好 " 产品 "。

汤道生、姚顺雨同台对话 图片来源：腾讯

姚顺雨认为，在 AI 下半场从寻找方法转到寻找问题转向的过程中，其核心在于 Foundation（基础模型）、Product（产品）、Frontier（前沿模型）构成的均衡三角。

他进一步指出，LLM 的本质区别在于泛化性，不同场景的数据需相互赋能；而 Agent 的崛起，让环境、评测与推理行动协同变得比单一模型能力更关键。

基于此，混元模型走了产品深度 Co-Design 之路，通过多产品数据回流与体系化训练，在优化模型尺寸的同时持续提升性能。

02

追参数，更追场景

回顾 2026 年上半年全球 AI 的发展情况，主流厂商之间出现了有趣的分野——有的向上追模型参数的天花板，有的向下找应用场景的接地口。腾讯显然是后者。

本次大会，腾讯云发布 " 效率智能体工具集 " ——针对不同人群、20 多个垂直场景，提供差异化、个性化的智能体解决方案。

以用户需求为主线，将智能体能力封装成多层次产品体系——从开箱即用的轻量工具，到深度适配的企业级平台和行业解决方案，满足不同人群的使用需求。

面向个人用户，腾讯云升级 QClaw、WorkBuddy、元宝、ima、腾讯文档等 " 开箱即用 " 的 AI 工具；面向企业客户，全新发布 WorkBuddy 企业版 AI 工作台，并同步升级 ClawPro、腾讯云智能体开发平台（ADP）、企点营销云等产品。

腾讯云首发效率智能体工具集

这也使得在主会场之外，Co-Design 的两端——模型与应用也成为本次大会的主角。在近百米的展区中，30 种模型及应用悉数亮相。在与产品经理的交流过程中，财闻注意到，Agent 的加入，打通了各类应用之间的生态，实现从 " 个体 " 到 " 团队 " 的 AI 进化。

2026 AI 产业大会展区，曹井雪摄

03

从 " 上船 " 到 " 造船 "：产业 AI 的落地样本

To C 是腾讯一直以来的优势，To B 是当前 AI 服务重点发力及盈利的方向。在 To B 的角逐中，腾讯走的是 Claw 模式，让创建生产级智能体的方法尽可能简化。

找钢网就是一个生动的例子。这家年交易额 1515 亿元的钢铁 B2B 平台，在 AlphaGo 让 " 人工智能 " 一词被大众熟知的 2016 年，便开始了 AI 的探索以及与腾讯的合作。从最早将 NLP 融入 QQ 界面结合，提升交易员沟通与查找效率，到 2018 年双方成立合资公司 " 腾采科技 "，解决询报价场景，再到 2023 年大模型爆发后全面拥抱 AI ——找钢网的 14 年也是产业 AI 落地的缩影。

找钢网集团管理合伙人兼副总裁张晓坤对财闻具体分享了当下在 AI 上的使用场景：" 在应用腾讯云 ADP 后，我们更聚焦在两件事：一是知识萃取，二是把岗位分得足够细。岗位细分后，技能容易被提取、蒸馏，然后逐步把活交给 AI。"

在他看来，AI 带来的不是裁员，而是 " 技术平权 "。依托 AI 的学习能力，找钢网在钢铁之外，也将行业触角伸向电子元器件、物流等多个领域。" 真正有壁垒的是闭环数据和私域数据。" 张晓坤坦言。

腾讯云 ADP 生态负责人王摇琴对 Agent 的发展感受到的变化更为直接：" 去年见客户，第一个问题往往是‘ AI 到底能干什么’；今年第一句话直接就是‘我有个具体场景，你能不能给我跑通’。" 这种从 " 是什么 " 到 " 怎么做 " 的转变，比她预期快得多。

5 日当天，腾讯云智能体开发平台 ADP 正式发布 4.0 版本，升级成为企业级 AgentOps 平台。新版本新增支持 Agentic Loop 的 Claw 模式，并通过 Connector、Skills、知识库、MCP 和 Agent Portal，助力 Agent 规模化产业落地。

" Claw 模式是一个面向 Agentic Loop 的拟人化形态。以找钢网为例，其 AI 交易员会主动说‘我去问下老板’，而非机械执行固定流程。但企业大量业务仍需确定性 SOP，因此 ADP 支持 Agent 与 Workflow 双向互调：确定性环节交由 Workflow，非确定性场景唤起 Agent。" 王摇琴补充道。

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升级底座，" 卷 " 性价比

从应用回归到技术底座，当下 Token 成本爆发式增长是不容忽视的痛点。对此，腾讯的策略不是一味堆参数，增加成本，而是选择了一条更具性价比的路线。

" 性价比第一是性能，如果性能不好性价比无从谈起。在成本优化方面，当下的核心挑战在于：更小的模型把更高的价值任务做好。这对底层架构创新、长文本管理以及工程脚手架等关键环节有了更高要求。" 姚顺雨表示。

为支撑 Agent 在真实业务场景中大规模应用，腾讯云重构云产品体系，构建起覆盖模型、推理服务、Agent 基础设施与生态连接的全栈能力，以持续降低 Agent 开发与应用门槛。

在模型层面，全新推出的 Hy3 Preview 聚焦任务执行能力与性价比，已在 CodeBuddy、WorkBuddy、元宝等产品中规模应用；在推理服务上，依托多元芯片适配等推理优化技术，腾讯云大模型服务平台 TokenHub 实现整体算力利用率提升 40%，缓存命中率提升至 85%，有效降低 Agent 推理成本。

腾讯依托生态正在修补 " 漏水的船 "。但 AI 的赛场不只有性价比的比拼，也是想象力和技术的角逐。在这场充满未知的全球竞赛中，AI 的演进正逐渐蜕变为一艘不断重构、难以预测的 " 忒修斯之船 "。作为中国重要 AI 力量的腾讯，挑战与迭代还远未结束。