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6月5日 ，在腾讯云AI产业应用大会上，腾讯首度对外发布了“效率智能体工具集 ” ，面向个人提效 、办公提效、企业提效三类需求 ，针对20多个垂直场景提供差异化智能体解决方案，意在争夺当下最火热的企业智能体市场。
这是腾讯一年之中最重要的AI大会 。除了与腾讯首席AI科学家姚顺雨开展对话之外，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生还久违地接受了媒体采访 。采访中 ，他回应了外界对腾讯AI的诸多追问——从商业化节奏 、模型策略到算力瓶颈 ，以及那个反复被提起的问题：腾讯在AI领域的动作是不是“慢”了。
他的回答透露出腾讯当下对AI的几个基本判断。
第一，智能体仍处投入期 ，腾讯没有给相关团队设商业化目标 。
面对屡屡被问及的ROI与考核 ，汤道生的回答是，WorkBuddy这类智能体目前仍是战略投入期 ，公司没有为团队设定商业化目标 。
但这并不意味着没有商业模式。他认为 ，企业场景里存在清晰的付费逻辑，并把WorkBuddy类比为几年前的腾讯会议：既有ToC属性 ，也有ToB属性 ，接下来要发挥的是C2B的能力 。一个背景是，腾讯云今年首次实现全年规模盈利 ，增长主要来自SaaS与PaaS业务 。
第二 ，混元重建初见成效，但腾讯坚持开放的模型策略。
谈及加入约半年的首席AI科学家姚顺雨，汤道生评价颇高 。在他看来 ，姚顺雨推动了模型与产品的co-design（共同设计） ，并把混元从过去在意外部benchmark（基准测试），扭转为以产品用户体验为关键衡量标准 。他指出 ，目前混元重建成效已经显现 ，约八成元宝用户已用上混元三（Hy3），留存率明显提升。
不过 ，腾讯并未把宝全押在自家模型上 。汤道生强调 ，腾讯对模型厂商保持开放 、把选择权交给用户，正如去年元宝与DeepSeek的融合 。
第三 ，算力仍是一道绕不开的真实瓶颈。
采访中 ，汤道生多次提到算力紧张 。资源有限的情况下，腾讯会优先满足内部需求——混元训练、微信 、腾讯会议 、元宝都在大量消耗算力 ，因此把GPU租给外部客户的优先级相对靠后 。他期待下半年更多国产算力到位 ，从而能够更好地支撑推理场景。
至于是否自己造芯片，他给出了否定：自研芯片设计并不能解决产能问题，腾讯更倾向以生态合作的方式 ，与更多芯片厂商协同。
第四 ，腾讯仍在积极拥抱新的AI机会 。
汤道生认为，AI竞争是一场马拉松 。腾讯业态多元 ，难保每块都行业最领先 ，阶段性有快有慢很正常。但他也补充，年初“养虾 ”热潮中 ，腾讯被公认反应最快 ，WorkBuddy也成了赛道里最受欢迎的产品 。拉长来看，腾讯近28年里那些成功业务也都走过高潮与低谷 ，关键是判断清楚一件事有价值 ，就坚持走过周期 。
以下为对话全文：
媒体：市场上说腾讯在做AI产品的赛马机制，你认可这个观点吗？如果过去腾讯通过赛马机制跑出来一些现象级的产品 ，这个策略在AI时代是否适用？
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，市场上很多AI产品都有各自定位 。公司内部有很多团队都在针对某些场景寻找新机会 ，希望能够服务好大家不同的需求 。
媒体： 混元模型每token的价格有所降低 ，与此同时DeepSeek和小米也在进行大幅降价，随着今年下半年国产芯片到位 ，能否判断一下大模型价格下降的曲线会是什么样的？对于腾讯AI产品的定价上会有什么样的影响 ，是否有降价的可能性？
汤道生：我不好点评其他模型厂商的价格策略，但是行业大的趋势肯定希望token的推理成本不断降低 ，这会有助于AI的普及。
但同时 ，我也看到一些趋势，根据Scaling Law ，参数越多模型越大?
