腾讯AI的保守与进击

原创 | 作者：罗超

微信朋友圈内测 AI 帮写功能，AI 根据图片编文案填到编辑框，还能帮用户撰写朋友圈回复，我这几天体验了一下，还挺好用的，AI 帮写了自己改吧改吧发出去，该点赞的朋友还是在点赞。但互联网观察家程苓峰在朋友圈吐槽说：这会让 NPC 发内容给 NPC 看，活人越来越少。

但就算平台不提供 AI 按钮，用户照样可以用 DeepSeek 或者豆包生成文案再搬运到朋友圈，事实上不少人就是这么做的，但平台直接在发布入口加一个 "AI 帮写 " 按钮意义就很不一样——这意味着微信在鼓励 AI 生成内容进入社交关系链。

这确实让人疑惑：前阵子微信公众号发布了关于打击 AI 生成内容的通告，明确要求标注 AI 辅助创作，对未标注的 AI 内容进行限流甚至封号处理，公众号因此成了简中互联网所有内容平台中对 AIGC 管控最严厉的一个，头条号、百家号、小红书都尚未明确禁止 AI 内容。所以如果你想看真人写的东西，公众号可能是最合适的。

一边在朋友圈鼓励 AI 帮写，一边在公众号严厉打击 AI 内容，腾讯对 AIGC 的态度似乎有点纠结。更深一层的纠结还体现在微信对于 Agent 的态度：如果微信上 AI 自动回复，那就是 Agent 和 Agent 聊天，你给朋友发一条消息，回你的可能不是 TA 而是 TA 的 Agent，你还愿意发吗？国民应用的每一个功能改动都关系到十几亿人的日常体验，所以微信很谨慎，小微至今为止依然没有全量推。

不过从刚刚发布的财报看，腾讯拥抱 AI 的决心反而更强了。先不讨论 " 算力采购导致自由现金流首次变负 " 这样的财务问题，我留意到刘炽平在财报电话会议中把 AI 对微信的意义与移动互联网时代微信对 QQ 的价值放大做了类比："PC 时代 QQ 是通信社交工具，移动时代微信把这一价值放大了 10 倍以上，AI 时代微信生态存在类似机遇，将从 AI 驱动逐步演进为 AI 优先。" 他描述了一幅 Agent-to-Agent 的未来图景：用户通过微信 AI 助手 " 小微 " 下达复杂指令，商家与小程序各有各的 Agent，双方 Agent 直接交互并完成交易，更长远来看每个用户都将拥有专属 Agent，Agent 之间可以相互通信。

曾几何时，人们这样划分 BAT 三家的本质：百度连接人与信息；阿里连接人与商品；腾讯连接人与人；后来崛起的字节，连接人与内容。AI 时代的微信呢？不只是连接人与人，还有人与 Agent、Agent 与 Agent，以及 Agent 背后的人、服务。

即便愿景很宏大，腾讯对 AI 的态度也没有像阿里、Meta、Google 们一样 " 梭哈 "。阿里高层喊 All in AI，蔡崇信说未来三年在云和 AI 基础设施上的投入将超过过去十年的总和；Google 和 Meta 是全球 AI 军备竞赛最大的金主之一，Meta 投入 AI 的力度太猛，今年才发现多余算力都能做云计算对外出租了，算是意外收获了一条副业。字节也同样在 AI 上大力出奇迹，哪怕将利润干掉不少张一鸣都强调不 care 短期投入，做模型坚决不走低成本、快回报的 " 蒸馏 " 捷径。

腾讯呢？它没有像谷歌、Meta、阿里、字节那样把身家押上去，但依然是战略投入——二季度资本开支 527.8 亿元，同比增长 176%，环比增长 65%，自由现金流为 -138 亿元，剔除算力预付款后才是 376 亿元的正数。这说明腾讯在 AI 上的投入是真金白银的，只是它给自己留了退路。

刘炽平说了一句很直白的话：" 如果今天我们把商业模式直接改成单纯出租算力，那不仅不会亏损，反而是盈利的。" 他透露，腾讯数月前预付的算力订单，目前转手即可获得超过 30% 的利润，高于当初支付的价格。受算力需求飙升及租赁价格上涨推动，若将现有算力对外出租，几乎可以立刻收回折旧成本。但腾讯没有选择这条短期变现路径。它给新增算力排了优先级：首先用于训练更大规模的混元模型，其次为 WorkBuddy 等自有 AI 应用提供推理支持，最后才将剩余算力用于对外出租。出租算力是第三选项，是退路，不是主线。

腾讯的逻辑是：通过打造最先进的模型和市场领先的 AI 应用，提供卓越的智能，这种智能最终可以转化为长期的经济回报，比如通过应用售卖 Token。

这个选择不难理解。卖算力是卖铲子，卖 Token 是卖铲子挖出来的金子。铲子生意的问题在于它是大宗商品，定价权在市场供需而不在自己手里，今天算力紧张你能赚 30% 的差价，明天产能释放价格就回落了，这也是存储行业这几个月大调整的根本原因：周期性太强了。

Token 不一样，它的定价体系不只是取决于供需，而是跟模型能力、产品体验、生态粘性绑定，你越是把模型做好、把应用做透，Token 的单位价值就越高。腾讯选择把算力喂给自己的模型和应用，本质上是在赌 Token 的价值增长会跑赢算力的租金收益。这个赌注的前提是混元模型能持续逼近 SOTA ——刘炽平说混元 4 将是更大规模的模型，能力上要战胜体量更大的对手，实用性远超混元 3，此后还有混元 5，逐步逼近并最终达到行业最优水平（SOTA），届时形成不同尺寸模型矩阵，在不同成本层级解决各类用户问题。

历史上有一个对标：日本半导体产业在 1980 年代选择把 DRAM 产能做到全球第一，追求规模和市场份额，结果被韩国和中国台湾以更低的成本结构击穿，整个产业从巅峰滑落。而台积电选择了另一条路，不做标准化的存储芯片，做代工，把制造能力绑定到客户的设计能力上，最终成为不可替代的环节。曾经的内存强者 Intel 也想走台积电的路，但走的不坚决，现在又在大力做芯片代工又从 SK 海力士挖人重拾内存芯片业务。

腾讯今天的抉择跟台积电更像一些——不首先选择租售标准化的算力，而是将算力转化为自有模型和自有应用的竞争力，让算力的价值通过产品溢价而非大宗交易实现。最能体现出腾讯这一思路的就是对 WB 的资源倾斜。

二季度，腾讯新 AI 产品投入从一季度的约 88 亿元增至约 105 亿元，资金分配发生了很大的变化：企业 AI 应用 WorkBuddy 呈现爆发式增长，所以其果断将资源优先投向 WorkBuddy，同时降低了 AI 产品组合中其他产品的优先级。WorkBuddy 付费用户的毛利率已与腾讯云整体毛利率相当，收入以订阅费为主，类似其擅长的游戏业务，用户付现至收入确认之间存在时间滞后，但当前现金收入正大幅增长，预计年内将转化为腾讯云的报告收入。这意味着腾讯在企业 AI 应用这个赛道上找到了一个可以自我造血的产品，而不是纯粹烧钱。全球 AI 产业亟待商业验证，腾讯已经开始摘桃了。

对于 AI 投资何时在利润端体现，刘炽平没有给出具体时间表，只是说微信 AI 助手 " 小微 " 的成本投入规模将小于过去一年在 " 元宝 " 上的投入，" 成本完全可控 "。他强调腾讯不会提供具体业绩指引，但将以一贯的纪律性控制成本。所以腾讯跟阿里、Meta 的叙事完全不同——阿里说未来三年投入超过过去十年，Meta 说年资本开支数百亿美元，以及硅谷巨头关于资本巨额开支的 " 循环模式 "，其实都是加码的故事。

腾讯强调 " 成本可控 "，很多人据此说腾讯保守、谨慎、防御，但这可能恰恰是明路。除了 Anthropic 外，巨头在 AI 商业化上目前都遇到阻力，行业甚至担心 AI 泡沫。但腾讯的投入更有纪律，资本开支集中在今年和明年的固定成本投入。

所以你会发现：移动互联网时代，最像腾讯的公司是苹果，AI 时代两家的风格更接近：不追求技术的绝对领先，甚至可以接受外界关于其 " 落后落伍 " 的评价，但围绕用户需求布局，在成本可控的范围内拿船票，不争先，只求稳。

苹果从来不是第一个做某项技术的公司，但它往往是把某项技术变成大众日常的公司，腾讯在 AI 上的走法与此类似——不争模型榜单的名次，混元 3 以当前标准看属于非常小的模型，但重心在于实际应用场景而非榜单表现，现实中实用性往往超过许多同尺寸甚至更大尺寸的模型，这种思路会延续到混元 4 和混元 5，以实用性和产品协同为核心差异化方向。

腾讯在 AI 上的战略，说到底是最安全的那一种，不赌 SOTA，不争首发，不 All in，它追求的是将算力变成足够强的模型能力，把模型能力变成足够好的产品体验，届时，算力的投资回报就自然会来。出租算力是退路，Token 才是前程。退路永远在，前程还不确定，但至少方向是清楚的。

End

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