6月5日，腾讯云AI产业应用大会上，腾讯一口气亮出了AI生产力武器库。

围绕个人与企业AI提效需求，腾讯云系统性展示了“效率智能体工具集”。面向个人用户，提供开箱即用的AI助手和知识工具；面向职场人群，提供覆盖办公、研发、设计、创意等岗位的Buddy家族智能体；面向企业客户，则提供WorkBuddy企业版、办公智能体套件、ADP 4.0、ClawPro等平台化能力。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在大会上花了大量时间来讨论产品问题。

他直言不讳地讲，腾讯的产品底色未变，在AI时代依然是一家产品导向的公司。当前AI已经深入到产品研发的全过程中，基于此，腾讯认为一款好的AI原生产品，应该在产品、模型测评、数据四个维度对齐，才能满足技术和用户的双重需求。

穿越产品周期的汤道生，虽然自嘲“老登”，但也在AI产品中找到了熟悉的影子。他说，“WorkBuddy有点像几年前的腾讯会议，既有To C属性也有To B属性”。

腾讯在AI时代是特殊的存在，一头握着大模型、Agent，另一头则是覆盖千千万万场景的产品。由此，也诞生了腾讯AI下半场的核心方法论——Co-Design。姚顺雨认为，做模型过去比拼的是找到好的方法，但现在比拼的是找到好的问题。而实现这一目标的关键，在于产品与模型这两个环节的深度协同。

在“腾讯AI慢了”的质疑声中，腾讯反而稳住了自己的步伐。

混元模型研发导向，从追求榜单排名，转向了服务好元宝等产品的用户体验。元宝、Agent类产品，不盲目搞赛马机制，也不跟风“收费”潮，明确现阶段的主要目标是满足用户体验、解决需求、提升留存率，而非激进推进商业化。

关于Token经济话题，腾讯云的思路也不太一样。汤道生提出，Token调用量首先是使用指标，不是商业化指标。按Token收费可以，但单纯靠Token不一定长久。有些场景更适合按效果、按任务价值来收费，只是很难一刀切。说到底，Token和算力只是载体，用户要的是能提效、能解决问题的好产品。

现在的腾讯把AI当作一场马拉松。起跑快的不一定先到终点，节奏稳的才能跑得久。与其追风口、赶热点，不如把基础打牢。承认在AI行业里，不可能每个板块都领先，“有的业务快一点，有的慢一点，这很正常”。

以前是拿着钉子（场景）找锤子（大模型）。现在不一样了，钉子和锤子坐在同一张桌子上，一起设计、一起打磨。

产品团队带着真实场景的需求来，模型团队拿着技术能力来，彼此对齐、互相牵引。不是谁等谁，而是共同敲下去，敲在用户真正疼的地方。

这就是腾讯Co-Design的哲学：模型与产品，不是先后手，而是左右手。

那个熟悉的腾讯，确实回来了。

以下是本次大会主要内容的精华部分：

1、元宝的差异化战略：不急于商业化，聚焦留存与体验

面对友商推出C端付费模型，汤道生明确表示腾讯现阶段不盲目跟进收费。元宝的核心KPI是持续增长与留存率提升，而非商业化收入。团队致力于通过引入实时数据、专业信息源和更精准的搜索服务，打造差异化体验。这种“先体验、后变现”的思路，体现了腾讯在AI消费端产品上稳扎稳打的长期主义。

2、腾讯定义“好用的AI产品”：四个维度对齐，用户用脚投票

在汤道生看来，AI时代的好产品不再只靠直觉或创意，而是可度量、可对齐的系统工程。他提出，一款真正“好用”的AI原生产品，必须在产品目标、模型能力、评测体系、数据质量四个维度实现深度对齐。评测不是事后检验，而是前置的标尺；数据不是越多越好，而是要精准服务于模型与产品目标。同时，用户会“用脚投票”，WorkBuddy的普及并非靠硬推，而是用户自发觉得好用、能提效。好产品的最终标准，是能否在真实场景中持续解决用户的痛点。

3、从“拿着钉子找锤子”到“钉锤共桌”，Co-Design的实战价值

汤道生用“钉子和锤子坐在同一张桌子上”，形象诠释腾讯的Co-Design哲学。产品团队带着真实场景需求，模型团队带着技术能力，彼此对齐、互相牵引。这一模式已在新一代Hy3 preview模型和元宝的协作中取得实效，产品留存率显著提升，模型迭代不再追逐榜单，而是服务用户真实反馈。模型与产品不再是先后手，而是左右手。

4、一人公司的到来，AI原生研发让团队从“百人”缩至“三人”

汤道生预测，AI将催生“一人公司”的可能性。在大模型承担大量代码生成后，研发团队的核心能力从敲键盘转向写需求、架构设计和结果定义。WorkBuddy等产品背后已是三五人的feature team在运作，角色高度融合，测试评测大幅“左移”至需求描述阶段。这种扁平化、小团队的模式，正在颠覆腾讯内部的产品管理流程。

5、Agent不会吞噬SaaS，而是唤醒存量能力的“新接口”

针对Agent是否将取代传统SaaS的担忧，汤道生给出了相反的观点，智能体正在激活腾讯过去积累的SaaS能力。以腾讯文档为例，其多年沉淀的文档处理功能被封装为Skill，供WorkBuddy等Agent调用。用户仍享用同样的能力，但交互方式从点击菜单变为自然语言对话。Agent不是替代品，而是存量软件资产的“新交互层”和“能力放大器”。

6、Token不是终点，更理想的商业模式还在探索中

在行业热衷讨论Token调用量与价格战时，汤道生提出一个关键判断：Token调用量是“使用指标”，而非“商业化指标”。按Token收费虽可行，但并非长久之计。更理想的模式是按任务价值或效果收费，例如智能体帮助企业提效所创造的真实增量。比如，将计费单元从底层资源转向业务成果，这或将重塑AI服务的商业逻辑。

7、算力困局下的破局之道：生态协同、资源分级

面对持续的算力供给瓶颈，汤道生坦言自行设计芯片无法解决产能问题。腾讯的策略是与多家芯片厂商深度合作，将其视为生态伙伴而非供应商，共同打造算力标杆案例。同时，有限的算力资源优先倾斜内部高优业务（混元训练、微信、会议、元宝等），再逐步释放给外部客户。这种务实的“生态协同+资源分级”策略，是腾讯云应对算力短缺的核心方法论。

8、MaaS是智能体的“燃料”，更是腾讯云的下一个高增长引擎

汤道生明确将MaaS（模型即服务）定位为腾讯云的重要增长板块，并视其为智能体产品的底层燃料。随着WorkBuddy等Agent产品普及，企业端的Token消耗与MaaS调用量持续攀升。尽管受限于算力供给，需求已远超当前承载能力。

9、AI时代的能力与入口解耦，不同产品解决不同问题

在移动互联网时代，企业微信凭借社交连接成为办公入口。AI时代能力和入口可以适当剥离。例如，用户可直接通过微信Bot唤起智能体，而计算与推理跑在云端；WorkBuddy虽有聊天界面，核心却是任务执行而非社交。企业微信侧重人际沟通与流程审批，WorkBuddy专注人机协作。两者并存，而非谁取代谁。

10、场景连接是Agent的胜负手，从聊天到行动的关键一跃

从Chatbot到Agent，真正的智能体不仅能生成会议纪要，还能将待办事项自动推送到日历；不仅能在元宝搜索旅游信息，还能一键跳转至订票网站完成交易。这种跨应用、跨场景的行动闭环，正是大模型擅长的事，也是腾讯下一阶段重点投入的方向。连接越多，Agent的价值就越大。

11、AI投入不搞雨露均沾，而是动态押注

汤道生坦言，腾讯不可能每个板块都领先，有的快、有的慢很正常。但一旦某个产品获得用户认可，腾讯会迅速调整资源加大投入。典型案例是CodeBuddy，原本只服务程序员，随着模型能力提升，意外演变为面向全员的WorkBuddy，打开了巨大新市场。这种“观察-验证-重仓”的动态投入策略，比预设终局、押注单一方向更适应AI时代的快速变化。