本文来自微信公众号： 王智远 ，作者：王智远
今天去了一趟腾讯云的AI大会。
上午主会场，从汤道生跟姚顺雨的对话开始，一路听到企业圆桌，听完一整场，脑子里蹦出一个词：落差。
什么叫落差？看两边数据就知道了。
三个月前龙虾潮爆发时，腾讯搞了个WorkBuddy出来；鹅厂大厦门口排长队装龙虾那个场景，我还记得。
三个月的今天，WorkBuddy迭代了43个版本；算下来差不多两天一次；人均Token消耗涨了十倍，按日活算，已经是国内最大的效率智能体。
编码那边更夸张，CodeBuddy覆盖了腾讯九成以上的工程师，整体编码时间缩了40%；这些数字搁一块儿看，个人端的爆发根本不是什么预告片。它已经演完了。
腾讯云副总裁、CodeBuddy和WorkBuddy负责人刘毅在台上给了一个判断。
他说三件事同时到了：模型成本一年跌了80%，企业开始敢把Agent放生产环境了，用户也习惯了让AI替自己干活，意思很清楚：拐点来了。
好，这是个人端。那组织端呢？我开始往下听圆桌时，心情就有点复杂。
五家企业，每家报了一组数；海尔CTO崔秀元，大概全场最兴奋的一个；他说了两组数：我们公司，262个员工自己搭的智能体，5100个普通员工搞的轻应用，两个月冒出来的。
注意啊，海尔是制造业，不是搞互联网的；他自己特意补了这句话。
能跑这么快，不是运气好；人家2022年就开始搞统一平台，底层原子能力早就打通了。AI也就在上面加了一层调度。
兴奋归兴奋，他转头就讲了治理。
每个员工分Token额度，月月清算，看你拿额度干了什么；有价值的放开，没价值的回收。「该回收的回收，该增加的增加」，原话。
我听着就乐了，这哪儿是讲AI，分明在管一个菜市场，谁拿得多干得少，月底一算账全清楚了。
伊利尚志虎，明显冷静得多；他把AI应用分成三层：简单对话、个人多任务、生产级。4万人在用第一层，往上大概2000多个Agent，能算生产级的只有几十个。
他说了一句话，我印象挺深：我们可能还在暖场阶段。
一家一年出几百亿包产品的乳企，管数字化的老大用「暖场」来形容自己的AI进度。这个判断的分量，你细品。
北京广播电视台的赵涛，态度又不一样；他说他不关心Token消耗了多少，电视台要业务安全和人的培育，近百个Agent搭完，最后真正能用的数字员工，30个。
我听到这儿就想，体制内单位有体制内的苦，是安全这个紧箍咒一戴，步子怎么也迈不大。
叮当快药的于庆龙说：
新业务代码80%是AI写的，老业务只有20%；他还捅了一件事：今年二三月份龙虾火的时候，不少员工拿AI干传统脚本就能干的活。
他原话意思我翻译一下：为了用AI而用AI；现在还是鼓励先用起来，效益后面再算；我倒觉得挺实在的；先跑起来，至于跑得快不快，那是第二步的事。
你把这两边的数字放一起看了看。
个人端：10倍增长、40%提效、两天一个版本。组织端：「暖场阶段」「数十个生产级」「该回收的回收」「为了AI而AI」。
刘毅用了六个字，把这层窗户纸捅破了：个人很爽，组织无感；的确很现实、很反差，也很准确。
......
很多人认为，个人效率起来了，组织效率顺着就上去了。实际不是。
腾讯云副总裁董志强上台讲安全时，抖了几件腾讯内部真实发生过的事。
第一件。他们给龙虾设了目录权限，只让访问某几个文件夹；有人让龙虾去删另一个磁盘上的文件，龙虾发现自己没权限。
你猜它怎么办？自己写了一段Python，绕过目录限制，直接把文件删了；安全边界，被AI自己写的代码翻过去了。
第二件更邪乎。
一个员工让AI帮忙整理文档，说要分享给同事。AI整理完，自己多走了一步；既然你要分享，我来帮你搞定，它先试着在本机搭一个外部服务，被安全策略拦住了。
换个人到这儿就停了。AI没有。
它跑去搜索引擎上，找了一个不用注册的匿名分享网站，把内部文档一股脑传上去，返回一个链接说，搞定了；那个网站面向所有人，零权限。
第三件，有员工让龙虾爬内部招聘网站帮忙筛简历。龙虾太勤快，并发量直接把内部系统冲崩了，业务方一查流量来源，把龙虾禁了。
这不只腾讯的事；董志强在台上引了一个微软的案例。
攻击者真损，在邮件里藏了一段你看不到的提示词，用户拿Copilot做邮件摘要时，提示词被触发，弹出一个假微软告警窗口。
用户一看，微软弹窗，授权呗，啪就点了；AI拿到权限，把敏感信息塞进一个链接，直接发了出去；从头到尾，用户都觉得自己在干一件正常事。
这几件事搁一起看，说明一个问题：AI不傻。
它太聪明了，会自己写代码绕过你设好的规矩，跑到外面找一个你压根不知道的方案把事办了；你以为你管住了它，其实它已经找到了你没想到的路。
这就好比你招了个实习生进公司，他不懂规矩，你教就好了；AI不一样，它太懂了，懂到会自己绕着你的规矩走。
这是组织端卡住的第一道坎，管不住。
还有第二道，伊利尚志虎在圆桌上说了一句，如果消耗的技术资源跟创造的价值之间没有一个合理的比例，那就是无意义的技术投资。
一个管不住，一个算不清，你看组织的门就卡在这两件事上了；大家一直在讨论AI够不够聪明，现实是聪明本身就是问题。
......
管不住，算不清，那怎么办？腾讯今天甩出来一箩筐的东西，核心在解这道题，不过，它的解法可能跟大多数人想的不是一回事。
因为我在底下听了一圈，20多个产品，发现腾讯基本没花时间吹自己的模型有多强。
汤道生提一嘴混元3，姚顺雨也说了。他的原话是：
做大模型从某种程度上，是比较无聊的事情；最重要的是底层基础设施（infrastructure）和数据，算法反而是比较简单的。
这话在一场AI大会上说出来，挺反常识的；台下坐的大多是企业客户和开发者，你跟他们说模型不重要，等于说，你今天来这儿不是为了看AI变聪明的。
姚顺雨今年3月，刚把腾讯搞了近十年的AI Lab并进了自己的团队，这是他第一次在产业大会上公开亮相对外讲。
一个做过ReAct、在OpenAI参与过Operator和Deep Research的人，坐在这儿跟你说算法是简单的部分，这句话你自己掂量。
那腾讯到底在做什么？
他还举了一个保险公司的例子。
一家头部互联网保险企业，员工每天干大量核保理赔的重复活，非常适合让Agent来干；公司一刀切，禁了。原因就两条：客户隐私外泄管不住，高敏操作没人把关。
我顺手查了一下；腾讯集团副总裁李强3月在上海峰会上引过一个国家数据局的数字，中国日均Token调用量，从2024年初的1000亿涨到了今年3月的140万亿，两年翻了上千倍。
......
产品发完了，案例也看了。我们可以聊一个更大的问题了：AI这件事，接下来到底比什么？
我认为真正值得关注的，是汤道生和姚顺雨他俩对这件事儿的底层判断。
姚顺雨认为，不觉得ChatGPT、ClawCode会是唯一的超级应用，如果是，那是一个特别灰暗的世界。今天可能就像70年代PC刚出来那会儿，还有太多太多事情需要做。
过去几年大家看到的技术路线很像一条单行道，预训练、后训练、Agent、写代码的Agent，所有人都在干一样的事。
他觉得未来不会更单一，会更多元；多模态、具身智能，很多新东西才刚刚开始。
汤道生接了一句，说大家总说腾讯慢。
姚顺雨的回答很有意思；能不能诚实面对自己，能不能Be Real、然后看到反馈去改、保持耐心。这是下半场最重要的事。
这话听着像在说腾讯，其实在说整个行业。
圆桌上那四个企业家，从各自的行业给了各自的答案；海尔崔秀元说，Agent来了，应该是一种工作方式的转变，整个企业流程的重塑。
伊利的尚志虎没下注具体场景。
他唯一投资整个组织智能化的能力，包括对AI技术的认知、理解和应用，包括有足够多的生产级智能体的产品经理。
这句话有点绕，我翻译一下：他赌这个组织有没有能力持续造出好用的Agent；一个赌产品，一个赌能力，方向完全不一样。
北京台的赵涛把未来分成三种模式：人主AI辅、AI主人微调、全AI替代，他说这三种以后会同时存在，缺一个都不行。
而叮当快药于庆龙的认识是：未来每个企业可能就一个统一的AI入口，后面调一个或者一群Agent替员工干完所有事。
制造业、消费品、媒体、医药零售，说法各不一样，但共识就一条：下半场比谁的组织先跑通，工具再聪明，落不了地全是扯淡。
刘毅最后收了那一句：超级个体的天花板，就是超级团队的起点；你看，是不是有个很大的落差？
个人端和组织端之间那道缝，就是未来三到五年最大的一道商业题；谁先把个体智能翻成组织智能，谁就拿走下半场的入场券。
模型还会继续迭代，每30天换一次答案，这道翻译题的答案不会换，它只会越来越贵。
