腾讯的判断，也是对中国AI生态的设问

中国互联网巨头开启了今年最后一个财报季。最先亮牌的腾讯，以陈述的语气，给市场留下了三道思考题。这些问题不仅指向腾讯在2026年面临的模型、应用与算力关键挑战，也映射出整个中国AI生态的挑战。

第一，目前中国没有“决定性领先”的大模型，但市场很快会看到混元“有意义的改进”；

第二，微信最终将推出AI智能体，在社交、内容与商业的生态系统内执行所有任务；

第三，资本支出低于预期，反映芯片供给紧张，而非投资策略改变或对未来token消耗的悲观预期。

在全栈自研大模型上，腾讯向来走得比较谨慎，并不声称追逐AGI。在市场最焦虑的2023年，同行们纷纷上台过后，腾讯混元大模型才压轴登场。马化腾认为既然这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇，就并不急于把半成品拿出来展示。在这次的财报会议上，分析师毫不客气地提问，腾讯不够积极，是否存在输掉市场的风险。

腾讯总裁刘炽平判断，在目前这个时间点上，中国大模型厂商都处于非常激烈的竞争之中，不同模型在不同用例中各有优势。谁都没有拿出“决定性”的更好的模型。腾讯也否认了AI已经好到可以“削减成本”，现阶段主要仍然是帮助团队做更多的事。腾讯正在加大人才招募，当季研发支出228亿元，创下了历史新高。

从token经济学的角度，腾讯的谨慎是合理的。腾讯更关注具体的“用例”，而不是已经饱和的“基准”。大模型的真实进步，已经越来越难被基准捕捉，而诸多研究又证实，它嵌入。AI生成的编码正在大量增加，Cursor成为最快获得10亿美元年度经常性收入的企业。但AI应用层公司的销货成本（COGS）也在高速增长，第三方应用厂商的毛利率甚至可以低至12.5%，也将压力进一步传导至那些尝试AI推理的客户公司。

。这意味着模型很难摆脱商品化命运。最近，微软CEO纳德拉就直言，“你可能做了所有艰苦的工作和令人难以置信的创新，但你的成果离被商品化只差一次复制的距离。”而根据艾伦研究所的研究员Nathan Lambert的，腾讯混元（Hunyuan）位列第三档。

腾讯并不着急，它的模型研发相当务实。它今年最受关注的开源模型Hunyuan 3D，Lite版消费级显卡就能运行，卖点之一就在于围绕游戏业务，生成可以导入游戏引擎的真实的“3D资产”；腾讯还开源了配套的游戏视频生成框架Hunyuan-GameCraft。腾讯高管所谓“有意义的改进”，很可能也是瞄准公司业务具体“用例”。

如果相信大模型正在商品化，那么，护城河必须建立在私有数据、差异化用户体验或深度垂直整合等之上。

围绕腾讯旗下的社交、内容与商业生态，基于AI智能体构建起一个杀手级应用，仍然是腾讯最有市场想象力的方向。微信是锚定生活的地方，智能体与微信相连接，就是与14.1亿用户的日常生活相连接。腾讯的蓝图是，它能够理解用户的需求、意图和兴趣，能够在生态系统内执行所有任务，包括购买商品并立即完成支付。今年以来，微信实际上已经基于元宝的能力，引入了许多AI功能。此外，苹果也终于放行了数百万覆盖了各类垂直领域的小程序的正式商业化能力。

但是，杀手级应用将是明年中国消费级AI的竞争焦点。在这一领域，中国这个拥有超过10亿互联网用户的经济体，仍然是一片空白。在互联网时代，谷歌与百度是一个动词，对应一次搜索行为。在AI时代，可以说拥有8亿活跃用户的ChatGPT也已经具备了这样的特征，即使如此，OpenAI还在争夺浏览器与AI原生硬件的入口；但在中国，还没有任何一款应用，能达到如此的主导地位，腾讯元宝并不占据优势。

目前，声量最响的恐怕是字节跳动的豆包。根据QuestMobile的数据，该应用目前以约1.72亿的月活用户排名国内第一。与腾讯相比，字节跳动在模型上的更新迭代快得多，拥有，正在加速将豆包大模型整合到抖音与Tiktok中去，海外市场潜力巨大。它的日均token消耗量高达30万亿，与谷歌和OpenAI处于同一量级。

另一个重要玩家是阿里巴巴。它与字节跳动正在机场和火车站争夺商务人士的注意力，以各自的统计口径，宣称自己才是中国AI的一号玩家。阿里巴巴是全球，通义千问已经开源了超过300款模型，覆盖了全模态、全尺寸，满足不同开发者不同应用场景需求；通义千问及其衍生模型的下载量，双双全球第一。

与字节跳动的娱乐基因更强不同，尽管阿里巴巴旗下应用社交属性较弱，但同样锚定了日常生活场景。阿里巴巴已秘密启动“千问”项目，基于Qwen最强模型，打造同名个人AI助手千问App，全面对标ChatGPT。这个应用除了基础的对话问答，还将逐步接入智能体功能，支持包括淘宝等平台的电商功能。

腾讯面临的核心挑战，在于它的算力供给。AI的竞争正在转化为芯片与基础设施的竞争，无论是总token产能，还是单位token成本，无一不取决于AI基础设施的规模与性能。今年三季度，腾讯资本开支129.83亿元人民币，环比降幅约32.05%，同比降幅约24.06%，最核心的原因就在于芯片供给紧张。

缺乏足够的合适的算力，将是明年中国AI行业的普遍挑战。尽管硅谷已经陷入了一片“AI泡沫”的质疑声中，但市场仍然期待中国能有一点“泡沫”，国内甚至还出现中国互联网大厂正在迅速边缘化的担忧。即使前几个月阿里宣称未来数据中心能耗“10年10倍”，。根据投行Jefferies的统计，12家中国互联网公司（阿里、百度、腾讯、字节、网易、京东、快手、美团、哔哩哔哩、拼多多、携程、金山云）近三年在AI上的资本支出约为1240亿美元，不到美国4大巨头（亚马逊、微软、谷歌与Meta）的6940亿美元的18%。

在财报电话会议上，腾讯试图向外界传递“紧平衡”的印象，声称公司目前储备了充足的GPU，足以满足内部使用。另据腾讯高管确认，公司今年全年资本支出降低于此前指引（占收入的低十位数百分比），但绝对金额仍将高于2024年（当年资本支出占收入约12%）。

但真正的问题不在于此。中国算力生态正在从芯片与模型的单打独斗，，垂直自研芯片拥有最大的竞争力。阿里巴巴和百度都已经自研芯片多年，今年都发布了自己的超节点服务器；字节跳动一直传言与博通合作自研AI芯片。

在云栖大会上，阿里巴巴提出了“下一代计算机”的构想，从计算、网络、存储三个维度全面重构AI云基础设施。央视意外曝光的阿里巴巴的PPU，参数性能足够可用。它的磐久服务器，目前支持单柜128个GPU，下一步就是512颗AI芯片。在百度世界大会上，百度发布了AI芯片昆仑芯M100与昆仑芯M300，前者专为推理优化，后者满足超大规模训练需求，以及天池256超节点与天池512超节点，并计划未来五年持续迭代。

腾讯没有已公开的自研芯片的消息。它下注了燧原科技，是这家酝酿上市的AI芯片企业的最大股东，也是其重要客户。在英伟达CUDA生态退场之后，中国仍然数量众多的AI芯片厂商，它们相对更为碎片化，也缺乏规模效应，仍然努力活下去。腾讯的未来竞争力与其说取决于资本开支规模，不如说取决于它看准了加入哪一软件堆栈。