谁在拥抱？谁又停留在原地
临近年底，腾讯员工进入年终绩效评价的准备期。过去一年的工作成果能否获得认可、明年的职级与薪酬是否有变化，是不少人最关心的事情。11 月 11 日又是腾讯成立 28 周年的日子，管理层照例通过 Linktime 直播，与员工交流公司未来的发展方向。
前天（11 月 11 日晚），关于 Pony 在 Linktime 讲话的记录在多个平台传播，随后出现 " 裁员 50%"" 老员工也会被优化 "" 不拥抱 AI 的都要被裁掉 " 等传言，大量用户涌入脉脉的腾讯同事圈，一度造成页面访问异常。相关话题引发了互联网从业者的广泛讨论。
腾讯次日回应，Pony 提到的是一种新的资源配置形式：约 50% 的员工像陆军一样，守土有责，通过提效去做好现有的核心业务；另 50% 的员工像海军一样，探索 AI Native（AI 原生），拓展新的发展空间。
腾讯方面强调，这次改革与 2022 年前后的 " 降本增效 " 有所区别。几年前的调整偏向被动 " 降本 "，而这次更强调主动提高效率、创造新价值。管理层希望鼓励一线员工积极探索，同时让中间管理层变得更加扁平、灵敏。而将这次讲话理解为宣布大裁员并不准确。
尽管传闻得到澄清，围绕腾讯人员调整的讨论仍然没有停止。我们更好奇的是，这场围绕 AI 进行的调整究竟推进到了哪一步，不同业务线的感受又是如何。
我们不止与 IEG 事业群的员工，还和 TEG、WXG 的员工聊了聊，了解到，在混元、TEG 等技术部门，AI 正在成为研发投入和工作方式的重要驱动力，一些员工认为，传统技术岗位的价值正在被快速重估。但在承担腾讯核心收入来源的游戏业务中，情况却有所不同。
过去一年，腾讯游戏同样经历了相当密集的人员和组织调整。然而，这些调整的主要驱动力依然是项目盈利、研发效率和产品竞争力，与 AI 技术本身并没有太直接的关系。
从 HR 的角度看，这番讲话更像是向各事业群提前释放变革信号：方向由总办确定，具体到管理层级、岗位配置和绩效评价，仍需要各业务线逐步落实。最终能走多远，取决于各事业群是否真正愿意改变原有的资源和权力分配方式。
不同事业群之间的差异由此显现。同样身处腾讯，各事业群对于 AI 的紧迫感、工作方式以及未来预期，正在出现明显区别；围绕 AI 展开的组织调整究竟会怎样推进，仍有待长期观察。
变化，从两个月前开始
如果把时间往前推，Pony 话里的战略转变，是和今年许多已经在实施的策略在一起打组合拳。
今年 5 月，腾讯微信事业群的部分部门开始试行项目负责制。过去相对固定的管理层级被弱化，员工围绕具体项目组成团队，原有的组长、总监等管理角色逐步向项目负责人转变。
按照新的制度，管理身份更多地与实际职责绑定。如果员工不再承担管理工作，也可以回归专业岗位，不必继续保留原有管理身份。混元大模型团队的汇报线则被压缩得更短：从 " 基层员工—组长—总监 "，简化为 " 基层研发—项目负责人 "。两个月后，类似改革出现在游戏业务。
过去，腾讯各业务部门普遍存在多层级的管理结构。一名员工可能需要经过组长、总监、部门负责人等多个环节才能完成汇报。随着业务规模扩大，管理层级也在不断增加。这样的组织架构有利于成熟业务的稳定运转，但也可能带来沟通成本上升、权责边界模糊、新方向难以开拓等问题。
与组织扁平化同步发生的，是绩效评价体系中 "AI 产出 " 权重的上升。一位 TEG 的员工透露，在部分技术团队中，" 你能不能 AI Native 地去做一些事情 " 正在成为区分绩效档位的关键变量。相比三年前可能很多考核维度里产出效果占大头，现在大部分维度被加上了和 AI 相关的前缀。
他打比方说，一般线上系统需要专门的运维人员监控、发现异常并处理故障。现在，如果一名员工能够开发 AI 自动化系统，减少人工排查和维护的时间，就有机会形成更加直观的工作成果。
在这种情况下，管理层关注的是系统提高了多少效率，以及可以节省多少人力。" 比如以前你需要招三个运维，或者每个项目都要配个运维，但现在有 AI 之后，你不需要人力再去做这件事。这个事很难说有没有含金量，但是在过程中使用了 AI，领导就高兴。"
他回忆说，之前 TEG 有名子公司的员工做了类似的事，因为完成了某个 AI 自动化项目，获得了进入集团正式员工体系的机会。
另一名 TEG 的员工告诉我，自公司积极拥抱 AI 后，部门内也诞生了类似 " 阿酥 " 拿 " 大结果 " 的员工。或者说，这种事其实在整个互联网圈都非常常见。" 阿酥 " 指的是近两年在 AI 圈颇具人气的 " 阿酥在 coding"，一些同行、同事曝光，该人学历、能力平平但是擅长包装，通过包装进入某互联网大厂拿到 200 万年包。事件发酵后，当事人选择报警回应。
" 所以，我们看到 Pony 讲话的第一反应不是裁员。" 据一名 TEG 的内部人士表示，同事们对 "50%" 那句话的感受比较类似：对于混元以外的部门来说，不管是做产品还是做技术，都要去思考 AI 给产品带来的下一个形态是怎样的。
什么是下一个形态呢？比如以前的 AI 是对话式生成式，现在微信里加小微，把不同的模块系统串起来，集成在小微这里，让用户有更直接的使用体验，就是往下一个形态进行探索。互联网的需求基本都做到了头，QQ 和微信一年可能也就一点点迭代，要想有革命性的变化，可能也只有 AI 能做到了。"50% 的人要去探索 AI Native，就是要去做这种事。"
与此同时，AI 也开始改变技术人员的日常工作。过去，腾讯内部的一些技术活动需要程序员独立编写代码。现在，部分活动开始加入 Vibe Coding 形式，让参赛者通过自然语言与 AI 协作完成开发。一名 WXG 的员工告诉我，像是 ACM，现在几乎人人都在 Vibe Coding 了。
在 TEG 内部，焦虑氛围一直在弥漫着，一名员工告诉我，几乎所有大厂都有类似的氛围。" 一年前，程序员的想法都是 AI 只能当辅助，代替不了人。但是现在，所有人的想法都是 AI 马上就要代替人了。"
在他看来，继续留在传统技术岗位，可能面临越来越大的不确定性。主动接近 AI 业务，反而有机会获得新的职业发展空间。于是他选择最近离职，换了份做 AI 基建的工作。他虽然没有任何 AI 背景，但新公司还是给他涨了薪。
但对更多员工而言，转型并没有这么容易。内部转岗需要获得目标团队认可，比如要做 AI，可能需要员工本来就有 AI 背景。外部求职也受到招聘市场变化的影响。尤其在年底绩效评价临近之际，员工既需要完成原有工作，又需要考虑未来是否应该转向新的业务。
我们从一些员工处了解到，至少在腾讯部分业务和技术团队，组织调整早在两个月前就已经开始。部分员工的汇报关系、工作职责和绩效导向已经发生变化。更多员工则陆续接收到有关部门整合、岗位调整的消息，开始为接下来的变化做准备。一名 TEG 的员工告诉我，有些部门则可能要到年底或明年才会发生明显变化。
真正的不确定性也在这里。这些受访员工明确知道公司正在改变，但会改成什么样子——原有岗位是否继续保留、AI 将怎样影响下一轮绩效评价，仍然缺乏明确答案。
11 月 11 日 Pony 的讲话，只是让这种已经持续一段时间的不确定性集中浮出了水面。
IEG：感受不同，节奏各异
不过，腾讯内部对 AI 的态度，并非整齐划一。如果说其他做互联网产品和技术的部门正在感受 AI 带来的直接冲击，那么对于 IEG 的大量游戏人来说，AI 带来的紧迫感，来源和表现形式有所不同。
游戏业务过去两年同样发生了大量组织和人员调整，但推动这些变化的主要因素，仍然是项目表现和商业化预期。
这与游戏行业本身的研发逻辑有关。在 2026 年 GDC 上，腾讯游戏技术负责人公开表达的姿态是 " 不焦虑 "，腾讯对 AI 的落地强调 " 围绕用户需求和业务痛点的具体化、实践化 "，而非强制推行统一的 AI 流程。国内几乎所有游戏公司都已经在研发中使用 AI，但应用集中在美术设计、自动化测试、智能 NPC 等管线环节，核心创意和玩法判断仍然依赖人的经验。
这也导致许多游戏研运的基层员工，虽然日常会频繁使用 AI 工具，但对 AI 技术本身的走向关注有限，因为在未来可预见的相当一段时间内，AI 还不会直接参与游戏的核心决策。比方说，某工作室在研项目的一名策划告诉我，Pony 讲话时他们正在开会，开完会才知道有大新闻，但实际上不管是自己还是同事，好像对具体的内容都没有那么关心。同事之前平常也不太会聊相关的话题。
后来，听完了 Pony 完整讲话的同事告诉他，"50%" 说的是两类业务方向，是个比喻，并非裁员比例。他也看了网上在传的讲话文字稿——在他看来，Pony 讲话的措辞确实严厉，要求大家准备好变革也是真的。对他所在的团队来说，会议后并未立即出现新的工作要求，也没有围绕讲话进行密集讨论。
" 我们这里好像没啥体感。对全项目满舵调转 AI Native 没什么体感，我们还是在用传统方法和 AI 工具提效的形式在做我们计划做的内容。内容上也没直接全面转向 AI Native。" 他说。不过他也提到，团队对 AI 的关注更多落在具体工具应用这种务实层面，而非组织变化。
他告诉我，虽然腾讯非常重视 AI，在（他们部门）具体的绩效考核上，和 AI 有关的部分只有使用率，也不会对绩效整体产生影响。他们项目也没有海外 AI 的报销额度，只有每个月能拿到一定的 workbuddy 额度，" 比较少，堪堪够用，想提额度得再走 OA。即使缺乏报销条例，但同事自购去用 GPT 或 Claude 的比例还是相当高。"
虽然 IEG 的基层员工没有被传达到关于 AI 的这份压力，但对于 IEG 的领导层，或者说小部分探索 AI 的小组、部门，曾经都在 AI 方面做出了许多尝试。
今年 4 月，我们曾在《》中梳理过腾讯游戏内部的 AI 研发情况。从 IEG 公共研发运营体系 CROS，到四大工作室群自建的 AI 中台和研发小组，腾讯游戏已经在内容生产、智能 NPC、研发工具、反作弊等多个方向进行了大量投入。
从我们当时了解到的情况看，各工作室对于 AI 的理解和探索方向各有侧重。光子相对激进，成立专门的探索团队，尝试通过 AI 寻找下一代游戏形态；天美更加重视现有产品的商业化和研发提效，希望通过 AI 提高用户活跃度、优化游戏体验；魔方则相对务实，核心仍然是把产品做好；北极光更多是在新项目的美术资产、场景生成等具体生产环节尝试使用 AI。
这种各自探索的模式，在局部效率提升的同时，一度让腾讯游戏内部出现了一些重复建设。我们此前接触的多位知情人士提到，不同工作室和技术部门可能同时开发功能相近的 AI 工具，技术体系一度难以统一。
事实上，腾讯游戏从 2024 年前后就开始推动技术中台货币化，让原本承担前沿技术探索的团队逐步转向为具体项目服务。AI 研发需要找到愿意承担成本的业务团队，项目组也需要判断一项技术究竟能够带来多少实际价值。
据一名 IEG 员工观察，近来管理层对于漫无边际的探索性开发，包容度正在降低。过去，一些 AI 项目只要技术方向足够新颖，就可能获得资源；如今，经过一两年的尝试，管理层开始更加关注技术能否真正落地，以及投入之后能够产生多大回报。
尤其是那些面向内部研发流程的 AI 项目，具体能否提高多少生产效率、节省多少人力成本，正在成为更加重要的衡量依据。有员工认为，只有将 AI 的价值转化为可以量化的效率提升，项目负责人才能形成足够有说服力的汇报成果。
这也意味着，IEG 对于 AI 的态度正在从广泛探索，逐渐转向更加重视投入产出比。集团层面希望通过 AI 推动新的产品形态，游戏业务则需要首先证明，这些新技术究竟能为现有项目创造多少价值。
这种侧重点与非游戏业务有所不同。对非游戏业务而言，AI 可能直接改变产品入口和服务方式，探索的紧迫感自然更强。
按照这一判断，IEG 长期拥有较成熟的业务体系，能够贡献可观利润的工作室和项目负责人，也拥有相对独立的资源安排与决策空间。集团管理层希望扁平化、鼓励年轻人承担责任，并不等于这些既有的权力关系会因为一次讲话迅速松动。
另一名 IEG 员工的看法是，总办作出决策，与公司是否具备执行的能力、决心和组织土壤，是两回事。取消组长、总监的头衔相对容易，真正改变预算归属、项目拍板权和绩效分配则要困难得多。如果负责人与资源配置方式没有同步变化，改革也可能停留在管理关系的重新命名上。
在一线员工看来，真正的观察期可能还在后面：年底考核还没有正式开始，新一轮考核会不会正式新增和 AI 相关的维度，明年的团队预算会不会收紧，团队结构、负责人会不会变动，这都是和大多数基层员工利益相关的问题。
下决心，也要有耐心
腾讯加快 AI 布局，更多是顺应行业趋势的必然选择。
据公开报道，腾讯 2026 年 AI 相关资本开支处于历史高位，" 剔除新 AI 产品 " 后的经营利润受到一定影响，说明资源正在密集投向算力采购、模型训练以及 AI 产品的推理需求。腾讯经营现金流依然充沛，投入的可持续性不是问题，真正的问题是投入能否转化为可规模化的产品能力和商业回报。
而如果放眼整个产业，这种加快是大势所趋。字节也在 AI 基础设施上持续加码。据多家媒体报道，字节跳动考虑将 2026 年资本支出提升至最高 700 亿美元，主要用于数据中心等 AI 基础设施建设。豆包大模型截至 2026 年中的日均 Token 调用量已达 180 万亿，火山引擎称过去一年增长超 10 倍。QuestMobile 数据显示，2026 年 9 月豆包 AI 原生 App 月活 4.19 亿，在 AI 原生应用中处于明显领先位置。相比之下，腾讯元宝虽然进入第一梯队，但规模差距较为明显。
回到腾讯自身，基模侧的追赶在 2026 年明显提速。混元从 Hy3 preview 到 11 月发布的 Hy4 正式版，保持稳健的迭代节奏，Hy4 参数规模拉到 770B，首次补上视觉理解和电脑操作能力，腾讯方面称，" 这是 Hy 首次跻身最强开源模型之列。" 在 WorkBuddy 官方测评中，任务通过率达到 96% 以上。姚顺雨加入后带来的变化之一，是把评估重心从 " 唯榜单论 " 转向真实产品场景的协同设计。当然，混元团队也承认，Hy4 与顶尖闭源模型仍有差距。腾讯需要追赶的是迭代频率和场景反馈的积累速度。
应用侧的底牌是场景，难点在于商业化节奏。WorkBuddy 自上线以来累计完成 90 亿次任务请求，企业版落地 50 余个行业；Hy4 已接入 WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、企业微信智能助理等产品；微信生态内的 " 小微 " 仍处于测试阶段，被部分分析视为潜在的消费端入口。汤道生表示，WorkBuddy 仍处于战略投入期，公司没有给团队设定具体的商业化收入目标。但豆包收入规模同样有限，说明 AI 应用变现是全行业共同面对的难题。
这种变化已经传导到内部。过去一段时间，腾讯鼓励团队尝试各种 AI 方向，先积累使用经验；随着商业化预期上升，AI 探索空间因此有所收窄。更难的考题在于执行。腾讯拥有成熟的业务体系，不同部门对 AI 的需求差异明显，如果未来要对组织进行调整，会面临许多具体的现实问题。
腾讯并非没有底气。微信生态、游戏业务、支付和企业服务带来的场景、用户与现金流，仍然构成深厚的护城河。公司过去也多次凭借成熟产品体系和持续投入，在新赛道中完成追赶。这一次，更重要的是把模型能力、应用场景和组织协作连成闭环，而非让所有部门采用同一种 AI 考核标准。
游戏乃至互联网行业期待着腾讯的 AI 改革，考虑到事情的复杂程度，它需要时间，更需要耐心。