AI大赛中腾讯控股的优势

从国内外各家大模型的进度来看，AI产品体验上的差距在不断缩小，往后考验的不仅仅是AI的纯技术能力，如何构建可持续的商业闭环与实现场景的深度落地，是接下来每一家AI领域科技公司需要面对的话题。

本刊特约 袁杰/文

从相关信息披露来看，目前腾讯控股（00700.HK）管理层的战略重心聚焦在AI技术和产品的推进，该领域面临非常激烈的竞争，这也是很多投资者非常关注的方面。

本文从“长坡”（增长空间广阔）和“厚雪”（盈利能力和护城河）两个角度，谈一下我对整个AI行业发展态势以及腾讯AI业务未来发展前景的若干分析与判断。

中国AI应用步入快车道

2022年11月，OpenAI的ChatGPT大模型横空出世，一时风头无两，也从此开启了全球AI大模型的百家争鸣。

而马斯克也不甘示弱，在 2023 年 11 月推出了Grok大模型，最新推出的 Grok4版本在多个关键性能指标上超越ChatGPT系列，成为当前最强大的AI模型之一。

国内的AI大模型方面，自2023年3月百度公司率先推出“文心一言”大模型后，阿里、腾讯、华为、字节等科技大厂，以及“AI 六小龙”等创业公司也都纷纷推出自家的大模型，一时间百花齐放，颇有互联网早期“千团大战”的盛况。

时间来到2024年 12月，随着深度求索公司的DeepSeek-V3 首个版本震撼上线并同步开源。该模型以不足国际同类大模型十分之一的算力投入，即达到国际领先水平，这令中国AI科技公司信心受到极大鼓舞，中国AI大模型就此步入发展快车道，快速拉近了中美领先大模型的差距。

DeepSeek、Kimi、字节豆包、阿里夸克、腾讯元宝等AI应用的使用量激增，并且实现技术的快速迭代。

尽管AI市场前景令人神往，但目前绝大部分AI大模型还处在打榜测评阶段，还没有哪家单纯的AI产品实现大规模商业化落地。

随着DeepSeek宣布开源后，此前的闭源大模型公司的技术护城河瞬间被瓦解，纷纷寻求艰难转型。

因此，能否构建可持续的商业闭环与实现场景的深度落地，成为悬在众多AI 领域玩家头上的“达摩克利斯之剑”。

我们要清楚地认识到，当前还处于从AI技术创新迈向大规模产品应用的初始阶段。中国AI的竞争格局远未定型，正如互联网早期的“千团大战”，最终胜出者往往不是起点最高的，而是最能适应长期竞争节奏的。

对于中国AI而言，“道阻且长”既是挑战，也是机会：足够长的赛道，恰恰给了真正有耐心、有积淀的企业成长空间。

AI领域发展是场漫长的马拉松

国际数据公司（IDC）于近日发布的2025年《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》数据显示，2024年全球人工智能IT总投资规模为3158亿美元，并有望在2028年增至8159亿美元，五年复合增长率（CAGR）为32.9%，而全球生成式AI市场五年复合增长率或高达63.8%。

IDC报告认为中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区人工智能总支出超五成，预计到2028年中国人工智能总投资规模将突破1000亿美元，五年复合增长率为35.2%，市场增长空间非常广阔。

从技术路径看，AI 的核心是“让机器模拟人类智能”，但人类对“智能”的理解本身仍在深化（如意识、创造力、情感等）。

目前的AI还处于 “弱人工智能”（ANI）阶段，只能在特定任务（如语音识别、图像分类）中超越人类，而“强人工智能”（AGI，具备通用认知能力）和 “超人工智能”（ASI，超越人类智能）仍停留在理论探索阶段。

基础理论的突破（如神经网络算法、因果推理、多模态融合）需要漫长的科研积累。

例如，从 1956 年“人工智能”概念提出，到 2012 年深度学习爆发，再到 2023 年大语言模型（LLM）普及，每一次技术跃迁都间隔数十年，且未来的突破可能需要更久——这意味着AI的技术迭代周期将持续数十年乃至百年以上。

因此，AI技术和应用是条非常长的赛道，各个公司的竞争和发展更像是一场马拉松，而非短跑。暂时的领先和落后都说明不了太多的问题。

腾讯的AI战略是“AI in All”

最近和一些投资者交流，他们希望腾讯能够推出一款“重量级”的AI应用来终结比赛。然而现实是，在信息和人才高度流转的当下，各家推出的AI创新功能都会在短期内被友商迅速对齐。

并且AI大模型依然很难贴近用户，除非拥有ChatGPT 和 DeepSeek R1最初发布时的势能带来的下载量猛涨，绝大多数AI都离用户较远。在可以预见的未来，国内生态很难通过提供单纯的AI大模型来直接收费。

大模型整合应用平台Poe发布了《2025 年春季AI模型使用趋势报告》，报告显示DeepSeek 的使用率从2月的峰值7%降至4月底的 3%，整体使用率下降超过 50%就是佐证。

最终大模型还是需要通过产品化、场景化来实现商业化变现。

与专注于大模型本身的许多同行不同，腾讯的AI不是“独立产品”，其战略可以概括为“AI in All”，即通过将混元/DeepSeek两大模型的能力拆解为可复用的“AI原子组件”，嵌入旗下社交、游戏、内容、金融科技等全场景业务矩阵，实现AI技术与场景应用的有机结合。

依托其优秀的互联网产品基因，腾讯对海量用户的真实需求具备天然的敏锐洞察力，能够快速将AI能力转化为个性化产品体验，既解决了用户在高频场景中的实际痛点（如内容推荐、效率提升等），又通过海量真实数据反哺模型迭代改进，形成 “场景-数据-技术”的正向循环。

以混元大模型的AI能力为例，腾讯内部绝大部分业务都已接入混元大模型，使其产品服务能力得到放大与倍增，产品体验获得大幅提升，其中包含微信、QQ、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯会议、腾讯文档、企业微信、IMA、微信读书、QQ浏览器、腾讯地图等明星产品。

用户可能会因为需要AI会议纪要或者智能转写和翻译的功能而购买腾讯会议会员，间接付费支持了腾讯的 AI。

体现在财报上，AI技术已经开始推动腾讯广告收入增长。腾讯2025 年一季度财报显示，营销服务收入同比增长20%至319亿元，主要得益于AI 驱动的智能广告投放系统提高了广告投放的精度，使部分广告库存的CTR从历史平均1%提升至3%，直接推动广告收入增长。

当然，腾讯与其他大厂一样，尚没有原生的AI应用实现规模商业化。但得益于丰富的产品构成，AI对于腾讯原有业务的助力是比较明显的，这也是腾讯在这场长期“烧钱游戏”中比较具备优势的一点。

构建AI协同生态的护城河

腾讯“AI in All”的AI 战略最终希望达成什么样的目标呢？

我认为就是通过这些嵌入AI 的产品，形成围绕于用户需求的，且是腾讯独有的AI协同生态系统（护城河）。

例如腾讯新推出的AI知识库ima，可以为用户提供很方便的知识管理，已经成为我投研工作的主要工具之一。

现在微信里已经可以把 AI“元宝”加为好友，可以让它帮你解读与总结公众号文章，也可以帮你解析聊天文件与图片。而在元宝问答中获得了优质的AIGC内容，你也可以一键转到腾讯文档中进行智能沉淀管理；如果在文档上积累成了优质内容，也可进一步转到ima知识库中。

值得注意的是，近期腾讯开放了微信支付MCP（智能体支付解决方案），补上了智能体商业化链路的最后一块拼图。未来有望构建基于微信生态体系的智能化个人助理服务。

这类智能化的连接与场景化的业务协作，将极大丰富腾讯的AI协作生态系统。

腾讯目前正在系统性地推动旗下的B端、C端业务挖掘AI能力，这会是一个长期性的工作，但也将进一步增强腾讯在AI领域的护城河。

然而，当前投资者普遍存在一种认知偏差，即将腾讯AI能力和腾讯元宝之间简单划等号，只盯着腾讯元宝的问答测试结果好坏和榜单排名，将其作为评判腾讯AI整体成败的核心标准，这种观点不能说错，但存在明显局限性。

人工智能领域的竞争实则涵盖大模型能力、应用场景拓展、商业转化效率等多维度的综合较量，而非仅聚焦于短期单一的大模型技术指标比拼。当前市场对各个企业的AI业务短期内能取得的成绩预期过高，导致市场情绪频繁在兴奋和失望之间横跳，而从长期视角来看，AI的真正潜力仍被显著低估。

6月30日，腾讯官方发布标题为《AI向善，生态共创》的2024年腾讯可持续社会价值报告。腾讯公司董事会主席兼CEO马化腾以《 推动AI的上升螺旋》为题作为开篇致辞。由此可见腾讯是将AI作为一个长期持续性发展战略看待的。

其中，我认为比较有价值的两点如下。

马化腾在致辞文中表示，“以大模型为代表的AI技术，其迭代的速度超出想象。今年，以腾讯的混元与元宝等产品为例，我们几乎是以周更、日更的速度，迭代技术与产品。我本人也每天沉浸其中，关注正在发生的变化，吸收AI相关的新知识，并和很多人交流探讨。”腾讯系诸多AI产品升级迭代的速度，我相信关注腾讯产品的朋友们应该是有感受的。马化腾自称每天沉浸在AI产品之中，持续学习，这令作为腾讯投资人的我感到很安心。

马化腾回溯了历次工业革命的历程，总结了一条规律：一项新技术的价值创造，常常不是技术本身决定的，而是应用与扩散决定的。由此可以看到他主要强调AI大模型的场景化、产品化的重要性，这与腾讯当前推行的“AI in All”战略规划高度契合。

（作者系深圳海之源投资管理有限公司基金经理。文中个股仅为举例分析，不作买卖推荐。）

本文刊于07月26日出版的《证券市场周刊》