在當今的全球科技公司中，很少有企業像騰訊這樣，引發如此復雜且兩極分化的市場情緒。

一方面，其穩健的財務報表和龐大的用戶基數，讓它在資本市場中一直以「養老股」著稱；2025年第二季度，騰訊交出了一份堪稱優異的答卷：營收同比增長15%，股價一度觸及近四年來的高點。

另一方面，關于其創新能力、增長潛力和面對新興技術浪潮時反應速度的爭議，也從未停歇。騰訊在這波人工智能浪潮中是否「掉隊」，是否反應過于遲緩的討論，常常被人提及。

今天，大模型時代正在進入下半場：驚艷用戶的最新大模型能力似乎告一段落，與此同時如何在不同場景中落地應用模型能力，仍然處于一個爆發的前夜。這也引出了一連串思考：市場是否仍然在用傳統的、審視互聯網公司的眼光來評估騰訊？在這場大模型技術革命中，騰訊的真實價值，尤其是其深植于AI的未來潛力，是否正被嚴重低估？

①大模型戰爭的下半場：資本和算力的比拼

人工智能，特別是大語言模型，從誕生之初就帶有一種「技術平權」的光環。似乎任何一個有才華的團隊，都能憑借巧妙的算法或應用，挑戰行業巨頭。但隨著時間的推移，一個殘酷的現實日益清晰：大模型戰爭已經進入資源消耗的下半場，其高昂的門檻，正在將絕大多數玩家擋在門外。

首先，是硬件的「加速折舊」。

眾所周知，AI運算的核心依賴于高性能芯片——主要是GPU（圖形處理器）。為了在性能上保持領先，英偉達已將其旗艦GPU架構的升級周期從兩年大幅縮短至一年。這意味著，今天團隊斥巨資購入的頂級設備，明年可能就已淪為次優選擇。而這些昂貴的硬件，本身就是一種「消耗品」。

Alphabet 生成式 AI 架構師曾公開指出，當數據中心的GPU以60%-70%的高利用率運行時，其理論壽命僅有短短的1-3年，極端情況下甚至不到一年。

這背后的物理原理并不復雜。我們可以將一顆高性能GPU比作一臺賽車引擎。當它全速運轉時，700W以上的超高功耗會產生巨大的熱量。持續的高溫和高負載，會像「催化劑」一樣，加速芯片內部微電路的腐蝕和「電子遷移」現象，導致電路老化，最終引發故障。

就像賽車引擎在高強度比賽后必須大修甚至報廢一樣，AI服務器的核心部件也在以前所未有的速度走向衰竭。亞馬遜已經被迫將其服務器的整體折舊年限從6年縮短至5年，直接導致其年度成本增加了9.2億美元。而這，還是考慮了大量非AI通用服務器后被「平均」了的數字，實際AI服務器的折舊速度只會更快。

其次，是訓練過程的「高昂代價」。

模型訓練并非一蹴而就，而是一個漫長、脆弱且充滿不確定性的過程。meta在分享其訓練Llama 3 405B模型的經驗時，披露了一組驚人的數據：在一個由16384個英偉達H100頂級GPU構成的龐大集群上，54 天的時間里平均每3個小時就會發生一次硬件故障。其中，GPU的故障率是CPU的120倍。在所有故障中，30.1%是由GPU高負荷運行直接引發的。整個訓練過程對環境極為敏感，甚至每天微小的氣溫波動，都會對GPU的吞吐量造成肉眼可見的影響。

以上這些讓人眼暈的數據，都指向一個再直白不過的結論：大模型的下半場，必然是頭部玩家主導的游戲。只有那些擁有深厚資本儲備和強大現金流的公司，才能承受這種「入門先砸百億，設備三年一換」的巨大開銷，才能養得起頂尖的人才團隊去應對復雜的工程挑戰。很多中小大模型玩家，營收增速早晚要跟不上內部的設備折舊速度。

這，也正是騰訊最堅實的「護城河」。

2025年第二季度的財報顯示，騰訊當季的資本開支高達191億元，明確指出主要用于IT基礎設施、數據中心等AI相關領域。這筆錢，如果用來投資，足以直接兌換兩家估值頂尖的大模型獨角獸公司。與此同時，騰訊研發費用也從去年第四季度開始持續攀升，本季度達到203億元，資金的重點流向，依舊是AI。

大模型要進入淘汰賽了，而大廠有的是糧草過冬。

② 增長引擎：AI賦能，提升「挖金礦效率」

如果說雄厚的資本和算力是參加AI競賽的「入場券」，那么，能否將AI技術與自身業務體系相結合，創造出實實在在的商業價值，則是決定其能否成為最終贏家的「試金石」。

在這方面，騰訊的策略并非大張旗鼓，甚至顯得有些克制，但AI的賦能效應已經開始顯現。

最顯著的案例，體現在其營銷服務業務上。

第二季度，騰訊在這一板塊的營收達到358億元，同比增長20%，是騰訊增速較快的核心業務板塊之一。增長的背后，是AI驅動的廣告平臺帶來的深刻變革。

傳統的數字廣告，常被詬病「企業投放的廣告費有一半被浪費了，但沒人知道是哪一半」，其本質是定位不夠精準。而AI的到來，正在改變這一切。通過分析微信生態內海量的、匿名的用戶行為數據，AI可以構建出越來越精準的用戶畫像，從而讓廣告主的每一分錢都花在「刀刃」上，投向最有可能產生興趣和購買行為的用戶。

這僅僅是開始。數據顯示，目前騰訊短視頻的廣告加載率（Ad Load，即用戶在瀏覽內容時看到廣告的頻率）僅為3-6%，而行業同行的平均線則在13-16%之間。這并非技術能力不足，而是騰訊在用戶體驗上長期保持克制的結果。

這意味著，只要AI能持續提升廣告的精準度和相關性，讓廣告本身也成為一種有用，有價值的「內容」，騰訊就可以在不引起用戶反感的前提下，逐步提升廣告加載率，從而讓這部分業務的業績原地增長數倍，并且創造出超過同行的商業回報。

美國一家名為AppLovin的公司的崛起，便是這條路徑價值的最好證明。它通過AI技術，精準地為移動游戲找到潛在玩家，同時也為廣告主匹配最合適的游戲進行廣告植入，憑借這一套「智能匹配」系統，其年利潤超過40億美元，股價在兩年多時間里暴漲近50倍。

AppLovin能走通的路，擁有小程序、超級手游和應用寶分發生態的騰訊，自然也能走，而且擁有更肥沃的土壤。

在騰訊的「現金牛」——增值服務業務（游戲為核心）中，AI也正在成為核心助推器。該業務二季度增長22%，達到592億元。在這一塊領域，AI的落地方式體現在兩個層面：

一是游戲體驗的革新。通過引入更智能的AI隊友、更具挑戰性的AI對手（NPC），來極大地豐富《王者榮耀》等游戲的可玩性和沉浸感。二是研發模式的顛覆。坊間傳言，《王者榮耀》每推出一個新英雄的研發費用都是百萬元級別，其中絕大部分成本消耗在了美術團隊的人物形象、皮膚和場景設計上。而這，恰恰是近年來AIGC（AI生成內容）技術發展最迅猛的領域。利用AI輔助甚至主導一部分原畫設計、3D建模、動畫制作等工作，將極大地縮短開發周期，從根本上降低研發成本。

如果說以上兩個板塊，還只是AI對騰訊傳統業務的降本增效，在騰訊的第三駕馬車「金融科技及企業服務」，AI帶來的則是實打實的業務流程重塑與新業務落地。

③ 未來生態：從「賣鏟人」到Agent平臺的終極構想

當下的AI原生應用市場，存在一個普遍的「商業模式困境」：大部分 AI 工具，無論是寫作、編程、PPT生成，還是圖像視頻生成，它們大多「披著互聯網的外衣，活成了制造業的樣子」——換句話說，就是沒有因為用戶擴張而形成規模效應，反而帶來了巨大的成本的壓力。

這個困境的核心在于成本結構。

傳統的互聯網產品，比如一款社交軟件或視頻網站，其主要成本在于前期的固定研發和內容采購，一旦產品上線，每增加一個新用戶所帶來的邊際成本幾乎可以忽略不計。用戶越多，前期的固定投入就被攤得越薄，規模效應極強。

但AI產品完全不同，用戶每一次提問、每一次生成圖片，都會在云端調用GPU進行實時運算。這意味著，用戶使用得越多，企業的成本就越高。前不久，兩個著名的AI編程神工具Cursor和Claude Code，就相繼宣布取消了 Pro 計劃的無限制使用，引發付費用戶強烈不滿。這背后，正是重度用戶帶來的算力成本，已經遠遠超過了其會員費的現實。

但騰訊卻在此類困境中，找到了獨特的破局之道。

在AI賽道中，騰訊同時扮演著兩個關鍵角色：「淘金者」和「賣鏟商」。一方面，如前所述，騰訊利用AI改造其社交、游戲、內容等成熟業務，這些業務本身就產出營收回報，AI的加入讓其產出更高、成本更低。另一方面，騰訊又手握云服務業務，這可以讓他們為其他企業的 AI 投入出售算力——「賣鏟子」。

二季度，騰訊「金融科技及企業服務」板塊營收555億元，同比增長10%，這一領域下面就有以云服務為代表的AI infra業務。財報明確指出，增長的動力之一，便是企業客戶對GPU租賃和騰訊混元大模型API調用的需求不斷增加。這意味著，騰訊不僅在用AI為自己賦能，還在向全行業輸出AI能力，從而在這場大模型競賽中，占據了「旱澇保收」的有利地位。

騰訊也在積極打造自己的AI原生應用，比如其AI知識庫產品IMA和C端應用「元寶」，后者在經歷大規模推廣后，根據第三方平臺的數據披露，其月活用戶規模穩定在2480萬上下，已成為中國市場排名前三的AI原生移動應用。在模型層面，其混元大模型也在持續迭代，已經推出了快思考模型混元TurboS、深度思考模型混元T1持續迭代、混元圖像2.0、混元3D v2.5等模型產品。

然而，以上所有布局，或許都只是騰訊AI戰略的序曲。其真正的、最激動人心的終極構想，可能在于構建一個前所未有的全民級AI生態平臺。放眼大模型競賽的下半場，騰訊正在為微信打造Agent，使它成為每位微信用戶的個性化私人助理。

「Agent」是什么樣的助理？它能夠理解你的復雜意圖，自主規劃步驟，并調用各種應用去執行任務，它遠不止是一個更聰明的聊天機器人。而微信，正是打造終極Agent最完美的平臺。

Agent成功的核心三要素——算法、工具、數據，騰訊通過微信生態已然集齊：

算法方面，騰訊可以依托自研的混元大模型，也可以融合其他頂尖的開源模型能力；工具方面，微信中海量的支付接口、公眾號、視頻號，以及數以百萬計、覆蓋生活方方面面的小程序，構成了豐富、成熟、即取即用的「工具箱」；數據方面，橫跨社交、游戲、內容消費等不同場景，為騰訊提供了諸多落地AI技術的數據支撐。另外，騰訊還可以在用戶授權的前提下，學習用戶提供的對話內容、社交關系和行為偏好，給個性化Agent提供最優質、最獨特的「養料」。

我們可以想象一個場景：當用戶將聊天記錄共享給微信Agent后，對它說：「幫我約下周末和朋友一起吃個飯，找一家我們上次都覺得不錯的日料店，然后看看他哪天晚上有空。」微信Agent便能夠理解「朋友」就是你備注為「發小」的聯系人，從你們的聊天記錄中找到那家「上次都覺得不錯」的日料店，調用日歷小程序查詢你和朋友的空閑時間，或直接在對方常活躍的時間段自動詢問對方何時有空，最后完成餐廳預訂并向雙方發送日歷提醒。

當這一愿景得以實現時，騰訊就不僅是創造了一個超級應用，更是將Agent打造成了類似小程序、公眾號一樣的，一個可以由無數開發者和用戶共同參與、共同構建的生態平臺。

這，才是騰訊AI故事最宏大的敘事。

結語

大模型的競賽，像是一場懸念迭起的馬拉松。它在短短三年內，就從實驗室走向了街頭巷尾，技術在迭代，格局在變幻。在這場競賽中，贏得任何一個短暫的領先或許并不重要，重要的是誰能堅持到終點。

綜合來看，評估騰訊在AI時代的價值，必須采用一個多層次的立體視角。其真正的優勢，是一個緊密耦合的戰略組合：以雄厚的資本與算力為基礎，以AI深度賦能核心業務為現金牛，以構建微信Agent全民生態平臺為未來愿景。從這三張牌的角度審視騰訊，騰訊內在的、由AI驅動的顛覆性價值，或許才剛剛揭開冰山一角。