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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?
