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      騰訊,把AI塞入一切

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      文|王毓嬋

      2026年Q1,騰訊的一切都與AI相關。

      一季度,騰訊營收1964.6億元,同比增長9%;Non-IFRS經營利潤756.3億元,同比增長9%。從整體上來說,在AI上的高投入確實讓Non-IFRS經營利潤從本該有的雙位數增長掉到了單位數。

      財報顯示,若剔除新AI產品(Hy、元寶、CodeBuddy、WorkBuddy及QClaw)的收入、成本及開支影響,Non-IFRS經營利潤本該有17%的同比增長。

      為支持模型迭代和AI基礎設施建設,騰訊本季研發投入225.4億元,同比增長19%;資本開支319.4億元,同比增長16%。而且,接下來在AI上的投入還會穩步擴張。

      “此前我們已經指引過,今年資本開支會較去年增加;現在我們對這個指引的把握更強、信心也更足?!彬v訊總裁劉熾平在財報電話會議上說?!耙虼?,預期今年資本開支會顯著上升,尤其在下半年?!?/p>

      財報發布后的第二天,恰逢美國總統特朗普攜馬斯克、黃仁勛等人訪華。據路透社報道,美國已允許阿里巴巴、字節跳動、騰訊和京東在內的10家中國企業購買英偉達H200芯片。

      騰訊在資本開支上的高投入引發了二級市場的復雜反應——財報發布后,股價下跌了3%。自去年10月的高點以來,騰訊股價在過去半年已經下滑了32%。

      從業務層面來說,騰訊的各項業務仍在穩定增長,沒有出現大幅不及預期的現象。公司經營性現金流也保持穩定,一季度自由現金流達567億元。因此,股市層面的反饋更像是對今年利潤增長承壓的提前反應。

      一季度以來,騰訊密集推出了WorkBuddy、QClaw、ClawPro、Marvis等多款針對企業和不同用戶群的Agent產品。4月發布并開源Hy3 preview,該模型Token調用總量已超過上一代模型的10倍,其中代碼和智能體場景增長尤為明顯——在WorkBuddy、CodeBuddy及QClaw等騰訊應用中,相關Token調用量增長超過16.5倍。


      OpenRouter模型調用周榜(5月11日)

      但談回報還為時尚早。

      “生產力AI這波明顯上行,其實并不是發生在過去幾個季度,甚至也不是過去幾個月,而是過去幾周才真正出現的。在一季度末或一季度結束之后,Agentic AI才在代碼生成、以及提升人們生產力方面實現了明顯突破。”劉熾平說。所以這塊收入并沒有反映在Q1財報之中。

      在股東大會上,騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰回應騰訊“2026年能否拿到AI時代船票”的問題,說道:“原來一年前我們以為上了船,后來發現那個船漏水了,現在感覺站上去了,還坐不下去,還是希望船速能快一點”。

      馬化騰說:“騰訊最初是做通信社交的,2000年決定布局內容領域,于是開始做門戶、做游戲,我們用了20年的時間,從一個完全的外行,成長為內容領域的行家。當時我們的股東都質疑,你們是做通信的,怎么可能做游戲?但我們一點點補齊基因里缺失的東西,通過引進人才、培養自身能力,逐步完成向內容領域的進化,不僅成為了行家,還走出了一條屬于自己的獨特道路?!?/p>

      “AI是和算法高度相關的領域,從公司基因來說,我們原本在這方面的能力并不強。經過這幾年持續打磨,我們不斷引進人才,完善管理團隊,加強內部培訓,逐步補齊了相關能力,也越來越進入軌道。 ”馬化騰說。“回看騰訊的發展歷史,面對新機遇,我們不一定是最快抓住機會的企業,但只要方向正確、走對路,給予一定的時間,我們還是能走上正確的軌道,而且能夠與自己獨有的優勢結合。 ”

      從短期內來看,擴大支出、利潤承壓已是必然局面。但AI最快什么時候能給騰訊帶來回頭錢?

      優先自家業務,騰訊要做AI+一切

      在AI應用/生產力層普遍還在做免費或折扣,用戶訂閱習慣尚未養成的當下,收回成本的最快方式就是租賃GPU。但騰訊目前并沒有這樣做,而是把GPU資源用于自家業務提升。

      “我們其實已經做出了選擇,并且也已經為這個選擇付出了代價——我們優先保障了多項內部服務,而不是騰訊云(指租賃GPU)?!眲肫皆陔娫挄h上表示,大多數擁有云業務的大型科技公司,通常只有一個旗艦內部場景消耗GPU資源,但騰訊有多個旗艦場景。為了支持這些場景,騰訊云目前沒有足夠的GPU去滿足外部需求。

      劉熾平所說的這些場景,指的不僅僅是混元基礎模型、微信內部的Agent、元寶和WorkBuddy等,還有廣告、游戲、金融科技等業務的AI部署。簡單來說,就是騰訊要做AI+一切。

      • AI+廣告——最立竿見影的效率變化

      廣告,一直以來是騰訊與AI結合得最順暢、效率提升最明顯的業務。

      今年一季度,騰訊廣告以近20%的增速超出市場預期。財報提及,這主要是因為升級了 AI 驅動的廣告推薦模型,擴展了微信生態內的閉環營銷能力,從而改善了廣告效果,提升了廣告單價?;ヂ摼W服務、電商和游戲行業的廣告主投放增長尤其顯著。

      財報顯示,騰訊去年11月投入使用的智能投放產品矩陣騰訊營銷AIM+已經覆蓋了廣告主營銷服務投放金額的約 30%,并在小游戲、短劇和微信小店廣告主中獲得了廣泛應用。

      但AI給廣告行業帶來的不僅是提效——隨著豆包和千問都在越來越深地探索Agent與用戶消費行為的結合,未來廣告行業面臨的也許是一個“入口轉移”的顛覆性危機。

      電話會議上,也有分析師提出了這個問題。

      劉熾平的回答是:“關于廣告的問題,用戶花費時間在消費內容或與朋友聊天上,與在電子商務上花費時間有著本質的區別。因為用戶會主動選擇、也愿意花時間去看短視頻、聽音樂、消費內容或者和朋友聊天;而一般來說,用戶花時間在電商上,更多是因為他們在找最低價,并不是因為他們享受這個過程。所以,如果未來AI Agent在比價過程中發揮更大作用,那么用戶可能會在電商網站上花更少時間。現在就“AI 如何影響我們在電商行業的朋友”得出定論還為時過早,但目前我們不認為這會成為騰訊的一個主要風險?!?/p>

      • AI+游戲——已經在做玩法結合,但“不追求利潤率擴張”

      游戲業務也在結合AI。騰訊財報顯示,AI現已進入研發與體驗鏈路,覆蓋3D資產、畫面質量與NPC交互等環節。

      一季度上線的新游《洛克王國:世界》是一個比較典型的案例,該游戲中的NPC對戰主要由強化學習AI驅動,上線第9日新增用戶突破3000萬,首月DAU均值達1300萬。

      長青游戲《和平精英》也推出了AI隊友、AI戰犬,為玩家提供實時戰術配合與情感陪伴。騰訊方面數據顯示,游戲內所有AI NPC玩法的累計體驗用戶數達1.1億,最高日活躍用戶數達1770萬,單局消息互動量達70輪,麥克風開啟率近75%。

      另外,AI也在降低游戲UGC的創作門檻。《和平精英》綠洲啟元平臺內置“AI創作助手”,將地圖與玩法創作門檻降低至普通玩家可參與的水平。2026年春節,綠洲啟元DAU已突破5800萬,平臺內玩法與地圖總量超15萬個。


      《和平精英》綠洲啟元平臺

      當然,資本市場最關注的并不只是AI如何在C端留住玩家,更重要的是它能否改變游戲這個重投入行業的利潤模式。摩根士丹利此前在報告中提到,AI能夠削減近半開發成本,每年有望為全球游戲廠商釋放220億美元的潛在利潤。

      “對游戲業務來說,生成式AI現階段的目標主要還是更快地進行內容創作,以及帶來增量收入增長?!彬v訊首席戰略官兼高級執行副總裁James Mitchell表示,騰訊并不是把利潤率擴張本身作為優先目標。“如果我們確實實現了現在看到的收入提升,同時又能讓相關成本保持相對穩定,那么這種組合隨著時間推移自然會帶來更高的利潤率。但這不是我們這個過程本身的出發點。”

      • AI+微信——小程序的“大任務”

      今年3月,36氪曾獨家獲悉,騰訊旗下微信正在嘗試研發一套獨立的自有AI模型。目前,該AI模型已完成基礎能力建設及內部代號命名,預計將于2026年對外落地。

      作為一款真正的超級應用,微信與AI的結合一直是外界最關注的話題之一。

      據36氪了解,微信一方面計劃將自有模型接入小程序生態,支持開發各類AI智能體;另一方面,也希望基于自有模型的能力,在未來探索深度嵌入社交生態的應用場景。比如,基于用戶在微信中的長期行為,探索AI在微信內的效率提升和使用體驗。

      目前來看,微信似乎還在“騎驢找馬”——微信在孵化自己的模型的同時,一直都在部分產品中使用混元模型,并且現在已經升級到了混元3。按照騰訊一貫以來在微信上“寧晚勿錯”的方針,這個驢大概率還要騎很久。

      在電話會議上,劉熾平再次描繪了微信AI的藍圖?!拔磥懋斘覀冮_始把小程序整合為‘技能’,讓Agent能夠把小程序當作工具來使用時,就會給這些小程序企業帶來更多流量。也就是說,一方面是內部收益——當他們使用我們自己的Agent產品時,可以提升自身生產力;另一方面是外部收益——未來他們的小程序可以被更多用戶、更多Agent使用。”

      在這個計劃中,小程序未來似乎會成為skills一般的存在。這種“巧妙繼承互聯網時代遺產”的想象,也是騰訊+AI最吸引人的部分。


      騰訊視頻動畫頻道

      • AI+長視頻——只提了動畫

      從宏觀角度來看,AI與視頻內容的結合呈現出了“長短冰火兩重天”的局面。

      在短視頻領域,AI漫劇早已賺得盆滿缽滿,甚至整個賽道都已進入利潤卷得越來越薄的中后期,而長視頻與AI的結合仍然在“露頭就秒”的尷尬期。4月,愛奇藝的AI藝人庫已經在輿論場上收獲了血淋淋的教訓。

      騰訊電話會議上,有分析師提問“未來幾年騰訊視頻是否也會出現AI劇集成為爆款內容的情況”,劉熾平謹慎地回答:“你指的可能是短視頻或者微短劇,而不是騰訊視頻一直以來所擅長的長視頻劇集。如果看長視頻這一側,市場中有一部分雙位數比例的用戶非常喜歡動畫內容。”

      騰訊高管沒有提及真人劇,只說了動畫。劉熾平表示,“這是騰訊天然具備領先優勢的領域,因為已經有了大型內容IP運營,有游戲業務,也有AI技術儲備,并且在AI的特定多模態方向上有核心優勢。AI使我們能夠以更高效、更低成本、更高質量的方式去做這件事?!?/p>

      • AI+金融科技——效率提升

      金融行業本身是一個高度數據密集型行業,它與AI的結合也是順理成章的。劉熾平表示,騰訊的金融科技業務會在不久的將來很自然地得到AI的賦能。

      他舉例表示,信貸業務中,“傳統的信用評分更像是一門‘藝術’而非‘科學’?!币驗殡m然有大量數據存在,但真正被有效輸入模型的,實際上只是其中很小的一部分。而現在,借助Transformer模型,可以更完整地處理所有可獲得的數據,識別出哪些因素真正具有預測性,并在這種預測準確性的提升來優化貸款發放。

      “這是一個很多公司都會投入大量時間和精力的領域,而我們也會參與其中。”劉熾平說。

      • AI+企業服務——會租賃,但不是現在

      如前文所說,騰訊暫時沒有太多余量GPU用來出租,但劉熾平表示,今年余下時間,隨著中國設計的GPU供應逐步增加,這個情況會得到改善。

      “我們將在騰訊云中提供更多算力容量,從而推動騰訊云的擴張速度。”劉熾平說?!八?,這個權衡其實是我們有意識做出的——我們在騰訊云上會延遲一些將AI機會變現?!?/p>

      要賺錢,但暫時還沒想好怎么賺

      所以,總體來看,AI真正給騰訊帶來真金白銀的短期回報,目前主要就體現在廣告業務這一項上。

      “騰訊歷史上有很多產品,無論是游戲業務、微信,還是支付業務,都經歷過很長的孵化期,在早期階段它們是沒有投資回報的,但我們相信它們能夠創造 franchise value(特許權價值,在持續經營條件下未來超額利潤的現值)。”劉熾平說。

      現今市場上重金投入AI大模型的公司,大多是互聯網時代的贏家,大家對于延遲回報這件事都有基本的自覺。但AI與互聯網創業不同的是,它不僅來錢慢,它還燒錢快。

      互聯網時代,企業主要支付的是帶寬成本,算力大多是在用戶設備端,因此幾乎可以追求無限擴張。但在AI時代,每一次服務一個DAU,實際上都要付出相當高的成本。

      電話會議上,有分析師提問:騰訊的AI產品會追求大的DAU規模,還是更偏向于服務一小群高意愿、高付費能力的重度用戶?

      劉熾平回答:“找到高價值用例的能力,至少和獲得大量DAU與用戶時長同等重要,甚至可能更重要。在AI世界里,你必須找到高價值用例,而不是僅僅關注DAU。因為AI革命和互聯網革命的不同之處在于,AI是關于‘智能’的,而智能的價值體現在人們愿意為它支付多少錢。在 AI 領域,每一次服務的交付都會產生相當高的成本。

      字節跳動旗下AI智能助手豆包已經在嘗試通過廣告、電商和付費訂閱等方式賺錢。但目前來說,行業內確實還沒有能完全跑得通的商業模式。

      劉熾平認為,訂閱模式在中國的規模不會特別大,但訂閱又是必要的?!?strong>電商或廣告作為變現方式,現在也還非常早。即便是在美國市場,eCPM已經高得多,領先玩家也還沒有真正跑出一個非常強健的廣告模式。所以廣告變現將是一個長期過程,而且大概率只會是對訂閱模式的補充?!?/p>

      騰訊不急于對AI Agent產品給出ARR(年度經常性收入)目標,是因為“這個領域變化太快了”?!敖裉煸O一個目標,12個月后都有可能偏離一個數量級,而且可能是朝任一方向偏離,因此我們更專注于打造正確的產品?!眲肫秸f。

      對騰訊來說,“降本增效”的時代已經結束,迎面走來的是吞金獸人工智能。舊的革命已經成功,新的挑戰近在眼前。它在上一個時代積累的財富、人力和業務,正在全部接受AI的回爐重造。

      而從股價的表現上來看,二級市場多少對此有些膽怯。

      “我們本身現金流非常強勁。與此同時,我們也擁有規模很大的投資組合,而且正在加快將其中一部分投資變現的進程?!彬v訊高管表示,騰訊將在今年剩余時間里繼續維持股票回購。“我們認為公司股價與其價值之間存在一定錯位,因此,現在是一個適合回購的時間點,甚至可以說是一個相當適合回購的時間點?!?/p>

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