2026 年行至大半，美团在 AI 方面的布局动作越来越多：

6 月，LongCat-2.0 发布并开源，总参数 1.6 万亿，在峰值超过五万卡的国产算力集群上完成全流程训练与推理，是业界首个做到这一步的万亿参数模型；

7 月，C 端 AI 助手 " 小团 " 升级到 2.0；

9 月，CatPaw 启用中文名 " 妙手 "，定位从通用办公工具转向餐饮、酒店、即时零售的 AI 经营工作台。

这些动作串联起来，我们可以看到美团 AI 战略的一个清晰方向——美团对造一个面向所有人的对话入口没有太大兴趣。王兴也不止一次表态，" 美团不会成为 Token 工厂 "，模型和 AI 产品都是用于支持主业。

相比字节、阿里所选择的路径，美团显然有明显不同。在美团眼里，AI 的归处最终仍然是那个王兴最熟悉的物理世界。

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2026 年二季度财报电话会上，王兴将美团的 AI 战略明确概括为三个方向：Building LLM（构建大模型）、AI at Work（工作中的 AI）、AI in Products（产品中的 AI）。

这三个词听起来像所有大公司都会说的漂亮话，但是美团很明显和许多执着于对话式 agent 的公司不同，其每一个方向的最终落点都关注于 AI 对物理世界的商业改造。

LongCat 系列大模型是这套战略的工程底座，但它从一开始就不是为通用对话设计的。LongCat-2.0 的架构自始至终围绕 Agentic Coding 任务展开，总参数 1.6 万亿、平均激活约 48B，专为真实的代码理解、生成与执行而设计。

换句话说，LongCat 的能力指向，本质上是美团向上支撑商家经营闭环、消费者任务执行、内部工作流提效，而不是对外出售一个独立的对话入口。

而基于 LongCat 推出的 CatPaw 系列产品，服务对象的画像就更加明确了。

CatPaw 在 9 月启用中文名 " 妙手 "，美团副总裁魏巍在餐饮产业大会上的表述是，妙手要与行业共创 AI 在餐饮中的 " 高价值场景 "，助商家提升经营能力。

对于妙手而言，写文案、PPT 排版等泛化的办公场景需求是基础操作，更高价值场景则涉及菜单设计、客群分析、客诉处理……这些经营决策、门店管理、增长获客等问题的解决。比如益禾堂就提到，公司之前会有一支 20 多人的团队负责用户评价的分析，人工分析每条评价约耗时 3 分钟。接入妙手后，系统每日分时分析用户评价，自动归类、生成申诉建议和待办，再交由运营人员确认和跟进，整体效率提升显著。

既白目前，妙手按行业配置不同的 AI 经营产品：餐饮领域是智能掌柜和袋鼠管家，酒店领域是 ""，医药健康、即时零售也各有对应的专家团。由此可见，美团的真实目的，仍然是基于目前的业务机构，通过 AI 赋能，提升物理世界商家的运营效率。

其中 " 餐饮专家 " 智能掌柜，是如今运营效果较为显著的 AI 产品之一。截至 9 月已覆盖全国约 130 万餐饮商家、超 13 万家品牌门店，累计帮助商家解决约 860 万个问题。

C 端 " 小团 " 的方向同样如此。1.0 版本是把以往的搜索能力语音化，2.0 版本有了 " 行动代理 " 能力。在用户的授权和确认下，可以直接接管下单、打车、订位这些本地生活操作。

小团已覆盖全国 2800 多个城市，完成超 7 亿次商家信息校验，收录用户评价超 13 亿条。

图说：小团 AI 助手位于 APP 页面核心位置

这些数字还谈不上惊艳，但它们所对应的是商户的真实经营动作。

这一定位与阿里千问、字节豆包、腾讯元宝、百度的文心的路径有本质区别。这几家都在争夺 " 用户的第一句话 "，显然美团没有加入这场争夺。相较于泛泛的知识问答，美团的 AI 更接近于物理助力。

这样决策的外部原因也不难理解：豆包月活已达 3.8 亿，千问同期 1.66 亿，deepseek、文心和元宝等产品也早已占据先机，对话入口的窗口期已经基本关闭了。

更根本的原因则是在于美团自己的战略定位。在王兴的规划中，美团不一定要成为一个 AI 入口，但一定要做任何 Agent 在本地生活场景中都绕不过去的执行层。

在很多公司的认知中，未来 AI 竞争的逻辑很清晰：谁占据用户的第一次对话，谁就站在价值链的顶端。但这条逻辑有一个前提：入口不但可以收集用户对话，更要让用户需求在之后的执行环节可以被有效履约。

单一的对话型 AI 产品，恰恰是满足不了这个前提的，因为没办法有效履约。

对话型 AI 可以生成一份不错的餐厅推荐，但它不知道那家餐厅此刻还有没有空位，不知道后厨接不接得住突然涌进来的二十桌订单，也不知道骑手能不能在承诺的半小时内把餐送到。

在 2026 年 3 月的管理层沟通会上，王兴就此打过一个比方：

就算爱因斯坦当秘书，让他订一个餐厅，他依然不知道那个餐厅有没有座位。这不是智力问题，而是信息问题。

这句话说得客气，但指向很硬：对话大模型可以是爱因斯坦，但一个了解真实物理世界发生了什么、正在发生什么的人，对于把智力转化成行动这件事更加重要。

在生活服务这件事上，美团仍然是那个最好的秘书。它覆盖全国 2800 余县区的商户网络与数百万骑手，十余年积累下来的骑手调度体系和真实用户评价。当任何一个 AI Agent 需要把数字决策转化为物理世界的真实交付时，美团是一个能把这件事接住的基础设施。

所以，美团 AI 战略的目的也是相当明确，就是要利用 AI 工具不断提升这些基础设施的运营效率，哪怕过程中也会发生一些啼笑皆非的波折。

2026 年 2 到 3 月，美团内部发起过一场覆盖 10 万员工的 " 养虾运动 "，开放顶配模型的无上限调用权限，两周之内沉淀出 10 万个 AI 应用技能。声势很大，代价也很快显现：单日算力成本最高冲到 1000 万元，权限管控跟不上，模型产出的谬误反过来干扰了真实经营。

小团 2.0 在行动代理上的实测同样不完美，有媒体测试时发现，工具调用路由的问题会让 " 酒店 " 和 " 酒店里的餐厅 " 变成两个割裂的接口，上下文在关键节点上断掉。

后来，美团 4 月叫停了全员无序体验，各事业部成立专门的 AI 组织，6、7 月启动千项 AI 项目赛马机制，能跑通业务价值就加资源，跑不通就砍掉。

这些试错听起来可能不够体面，但它们恰恰说明了一件事：物理世界的 AI 化，难度并不比大模型迭代轻松。它必须和真实世界的接口、流程、人的习惯反复磨合，磨得越久，护城河才越坚固。

" 押注物理世界 " 的策略有一个绕不开的代价：你不争第一个界面，就要承担别人把你降格为可替换供应商的风险。

这个风险在 2026 年已经不再是危言耸听，因为那些对话式大模型也不会甘心只做一个流量入口，而是想进一步拓展到履约环节，形成生态闭环。

如豆包以数亿月活的体量，占据 AI 对话入口的绝对优势，并且开始把流量向交易环节变现。通过豆包跳转抖音来客成交的酒店订单，综合费率约 12%，酒旅交易链与抖音已经打通；

千问在 1 月升级后深度整合淘宝、支付宝、飞猪、高德，400 多项 AI 办事功能覆盖了从点外卖、订机票到支付完成的全流程。

如果这套 " 对话—交易—履约 " 闭环在字节或阿里的生态内真正跑通，用户在外部 Agent 完成决策，交易和配送也在对方生态内消化，美团在 AI 链路中的位置就有被绕开的风险。

到那时美团就不再是入口后面的那双手，而只是一个可以被替换的履约供应商。因此，美团也并没有完全放弃 AI 入口，而是用一种更轻量的方式保持连接，那就是投资其他 AI 入口。

最典型的一笔布局是美团龙珠在月之暗面（Kimi）上的投资 2023 年 7 月领投 A1 轮时，月之暗面估值约 6 亿美元；2026 年 5 月再度领投约 20 亿美元的新一轮融资，单家出资超过 2 亿美元，投后估值突破 200 亿美元。

美团系在智谱 AI 上也有早期布局。今年上半年，对智谱在内的投资帮助美团在当季产生 224.74 亿元公允价值变动收益。

这些投资的意义不仅仅在于财务回报本身，而且还有更实际的考虑：

一方面，美团不必在基座模型上和字节、阿里打一场需要数百亿研发投入的正面军备竞赛，去争夺一个自己并不打算主攻的入口；另一方面，通过龙珠保持与一线大模型公司的紧密连接，继续保持与部分 AI 入口的良好协作关系。

此外，美团还有 "To A" 的战略举措。

王兴在 2026 年一季度财报电话会上首次提出 " 服务 AI Agent" 的策略，随后美团小美与腾讯元宝的合作随即落地。用户在元宝里提出本地生活需求，系统无缝连接到美团的外卖、配送等履约环节。

龙珠的财务投资让美团看得见模型的前沿，To A 策略让美团在别人的入口里仍然有一张履约的牌。两者叠在一起，构成了一组防御性的双保险。

总结来看，美团的 AI 故事，讲到底是一个关于优先级的故事。先巩固物理世界的执行能力，成为未来 AI 世界的基础设施；还是先去竞争 AI 世界的第一流量入口。

这两件事并不互斥，但在资源有限、时间有限、用户的注意力也有限的情况下，美团押的是前者。