本月17 日，中國 AI 圈出現了一個“巧合”般的同日亮相。

這一天，兩家頭部科技公司，都把各自最重要的 AI 人物推到了臺前——小米大模型核心負責人羅福莉公開亮相；騰訊則正式官宣前 OpenAI 科學家姚順雨，出任“總裁辦公室首席 AI 科學家”，并同時負責 AI Infra 與大語言模型相關團隊。

關于兩人加入對應公司的傳聞，過去數月中行業內早有傳聞。如果說羅福莉的亮相是和小米生態大會同步的節奏，姚順雨的官宣的時間點則更加耐人尋味。

在此之前，中國AI 產業的C位，基本上由阿里和字節輪流坐莊，而騰訊除了在DeepSeek橫空出世時發力了一波AI2C之后，似乎總是蓄勢不發。

但以騰訊的地位和體量，必然難以接受長期遠離舞臺中央的局面，尤其是在兩個老對手輪流發大招刺激下，鵝廠做出調整和回應勢在必然。17 日這一天所做的人事任命和架構調整，顯然是騰訊試圖重返舞臺中央的標志性一步。

伴隨姚順雨亮相的，是一整套圍繞大模型研發重構的組織調整——AI Infra、AI Data、數據計算平臺等部門被明確拆分與強化，原本分散在不同團隊中的基礎能力，被拉回到一個更集中的中樞。

不過，問題也隨之而來，這場高調的人才引入，究竟意味著什么？在字節、阿里不斷放大模型與應用聲量的當下，姚順雨會是騰訊 AI 當下的“及時雨”嗎？

A

姚順雨與騰訊的交集，并非從官宣那一刻才開始進入公眾視野。

最早的信號出現在 9 月。彼時，業內突然流傳出“前 OpenAI 研究員姚順雨已加入騰訊”的消息，并迅速被附加上“上億年薪”“頂級科學家回國”等的標簽。

騰訊隨后通過官方渠道進行了辟謠，但辟謠的內容卻有些偏離重點——只否認的是“上億元薪酬”的說法，而并未就是否入職這件事作出正面回應。

幾個月后，答案正式揭曉，姚順雨的“空降”不僅僅是一次人才引進，而是直接引發了騰訊大模型業務的組織架構調整。

根據近期報道披露，騰訊對內部大模型相關業務進行了系統性的重組：原本相對分散的模型研發、數據與工程能力，被重新整合為三條更清晰的主線，分別聚焦 AI 基礎設施建設、數據與評測體系，以及面向機器學習的數據智能融合平臺。

在這一輪重組中，姚順雨被賦予了核心位置。他以 CEO首席 AI 科學家的身份進入騰訊技術序列，同時兼任 AI Infra 與大語言模型部兩個關鍵方向的負責人。這意味著其職責并不局限于單一模型或研究項目，而是直接覆蓋算力基礎設施、訓練框架以及模型能力演進等多個關鍵環節，承擔起跨團隊的統籌責任。

值得注意的是，在正式官宣之前的數月里，姚順雨已經在 X上發文：“如果你收到裁員影響，歡迎私信我。”

此舉曾被一些業內人士解讀為其正在為新團隊搭建班底。頂尖研究者本身所具備的號召力，往往是人才戰略中最有效的一張牌。

這樣的案例，今年以來一直在騰訊的競爭對手身上上演，過去一年，中國頭部科技公司幾乎同步加大了對頂尖 AI 人才的爭奪力度。字節跳動在年初引入前 DeepMind 副總裁吳永輝，并讓他領導Seed團隊，強化基礎研究與模型能力建設；阿里則引入知名 AI 科學家許主洪，負責 AI To C 與 Agent 相關研究，試圖在消費級智能體方向重新建立技術節奏。

從業務層面來看，騰訊選擇在下半年引入姚順雨并非心血來潮。過去一年，騰訊在大模型領域并非沒有動作，其優勢更多體現在視頻生成、3D 建模、多模態內容理解等方向，并在部分評測榜單中取得過可觀成績。這些能力與騰訊長期積累的內容生態、游戲與社交業務高度相關。

根據騰訊官方披露的信息，混元已累計開源十余項模型與組件，覆蓋文本、圖像、視頻與 3D 方向。其多模態能力已接入視頻號、騰訊游戲與廣告生產體系，逐漸形成規模化應用。

但在推理能力、長文本處理以及更具系統性的 Agent 化能力建設上，騰訊尚未成為塑造行業心智的那個角色。相較之下，這些恰恰是當前大模型競爭中，逐漸被視為“通用能力底座”的方向，尤其是在需要走量的C端市場。

結合姚順雨的技術背景，不難發現與騰訊當前的“短板”形成了呼應。而與之同步發生的架構調整則表明，引入姚順雨，一方面是騰訊有借助頭部人才“樹大招風”之意，針對AI人才進行補強，同時也是對AI戰略調整的一次重要信號。

B

當前， AI 技術正處于從實驗室走向產品級落地的關鍵拐點上，單靠“模型更大、數據更多、算力更強”的路徑，正在顯露出邊際效用遞減的跡象。這是姚順雨此前在一檔播客中表達的觀點。

姚順雨在其文章《The Second Half》中提出，AI 已經進入一個新的階段：真正的分水嶺不再是模型是否足夠強，而是模型是否開始參與現實任務、是否能夠在真實環境中被衡量、被糾錯、被持續改進。他將這一變化概括為“從解決問題，轉向定義問題”，并強調在這一階段，評測的重要性正在超過訓練本身。

這位前OpenAI科學家的觀點，無疑是對當前AI產業競賽規則的一次界定。

過去幾年，AI行業的主要共識是“能力先行”——只要模型足夠大、足夠聰明，應用自然會隨之出現；但進入所謂“下半場”后，問題開始反轉：模型能力已不再稀缺，真正稀缺的是可被反復執行、可被量化評估、能夠穩定交付結果的任務體系。

把這一邏輯放回騰訊的現實語境中，不難發現，過去一年，混元在多模態、開源等技術層面持續積累聲量，也多次進入開源社區的討論視野；但在更廣泛的用戶感知中，混元長期卻有些“存在感不足”。

真正面向 C 端的窗口，更多落在元寶這一AI原生App上，但根據 QuestMobile 的 2025 年三季度 AI 應用行業報告，在原生 AI 應用的月活躍用戶（MAU）排名中，豆包以約 1.72 億領先、DeepSeek 約 1.45 億，而騰訊元寶的 MAU 僅約 3,286 萬，遠落后于頭部競品。

而在微信上，騰訊也先后作出一些嘗試。2025 年以來，微信開始對“搜一搜”進行 AI 化改造，多家媒體披露，AI 搜索正從二級入口被提到一級入口，用戶點擊頂部搜索框即可調用 AI 搜索能力。

但另一方面，騰訊對于通用Agent的態度也相對謹慎，反觀護城河的另一邊，字節方面已經嘗試將豆包推進到手機OS層面，阿里在近期推出夸克AI眼鏡，將模型能力的“有用”“可用”一面落地到更生活化的場景中。

這些嘗試本身并不存在對錯，但它們共同揭示了一點：當 Agent 走向執行層，技術問題會迅速轉化為產品、平臺與治理問題。

而在這一點上，騰訊面臨的約束條件更為復雜。作為中國最重要的超級入口之一，微信本身既是 Agent 的潛在舞臺，也是規則與邊界的制定者之一，這決定了騰訊在推進通用 Agent 能力時，很難像創業公司或單一硬件廠商那樣激進試錯。

也正是在這樣的背景下，姚順雨的加入，似乎意味著騰訊出現了一個潛在的方向轉移。騰訊總裁劉熾平曾經公開說過，“微信最終會推出Agent。但現在，AI市場仍然非常早期”。

作為Open AI Agent戰略的重要人物，姚順雨也許有望推動這一愿景更早實現。

但想要把Agent能力融入到現有的超級入口中，騰訊的問題還不只是模型側。

C

回到騰訊的AI戰略上，如果只把騰訊當前的處境，歸因于“模型不夠強”，顯然過于簡單。

過去一年，騰訊并非沒有在 C 端下注。以“元寶”為代表的獨立 AI 產品，在買量和投放層面并不保守：多份投放復盤顯示，2025 年以來，元寶的素材投放量持續攀升，長期位于頭部區間，但轉化效率并未同步改善。

與之形成鮮明對比的是，在同一時間段內，豆包已經在用戶規模上拉開明顯身位差距——到 2025 年 10 月，二者的 DAU 量級相差接近一個數量級，中間還隔著一個DeepSeek。這意味著，即便在“肯花錢”的前提下，元寶依然難以追上對手，問題很難只用“起步晚”或“模型差距”來解釋。

這一點，在騰訊對外的表述中同樣可以找到側證。在財報溝通與公開采訪中，管理層多次強調 AI 投入會持續增加，但更強調“理性投入”和資源效率。官方的態度看起來像是，騰訊并不急于用一款 C 端 AI App 去“證明自己”，而是仍在尋找更符合自身體系的落點。

但 C 端競爭并不會因為一家公司的節奏選擇而放慢。對元寶而言，壓力并非只來自前方的豆包，還來自身后的快速追趕者。

隨著阿里方面千問App近期發布，其投放和下載節奏明顯加快：在公測首周累計下載突破 1000 萬次，顯示出強勁增長勢頭。

與此同時，騰訊元寶雖憑借生態投流維持在蘋果下載榜前列，但在活躍體量上仍落后于豆包和 DeepSeek，而且在投放測有被千問反超的趨勢。

這種“前堵后追”的局面，使元寶所處的位置愈發尷尬：向前看，豆包已經占據規模與心智優勢；向后看，阿里擁有更完整的產品矩陣與入口資源，隨時可能通過協同打法放大單點突破的效果。

這樣的被動和騰訊長期的策略有關，而騰訊長期以來更偏向“賦能式 AI”——模型服務于既有業務，而非重構業務本身。這種策略在穩態時期有效，卻在AI生態爆發的25年下半年卻顯得被動 。

這種“保守”甚至不是AI研發層面，而是產品層面本身。即便是在微信內部，AI 能力的釋放依然謹慎，更多作為功能增強，一直沒有邁出革命性的一步，姚順雨的加入，無疑是騰訊AI的一場“及時雨”，但能否顛覆過往的AI戰略思路，仍然有待觀察。與其把姚順雨視為騰訊 AI 的“答案”，不如把他視為一個信號：騰訊已經清楚地認識到，單靠漸進式改良，很難在 2026 年之后更加激烈的 AI 競爭中保持從容。

無論是元寶的追趕壓力，還是微信在入口層面的抉擇，都在倒逼這家互聯網巨頭重新思考一個問題——當 AI 從能力競賽走向產品與入口競賽，騰訊是否愿意、也是否準備好，追趕上對手的步伐。