腾讯从来不是赌徒

文 | 深流研究所，作者 | 之丰

一向被认为谨慎的腾讯，把2026年二季度的资本开支推到了528亿元，超出了机构预测。

这比去年同期的191亿元多出337亿元，环比今年一季度增长65%。今年上半年，腾讯已经花出去847亿元。

腾讯二季度自由现金流也因此转负138亿元。但这个负数也没那么吓人，剔除为采购算力支付的大额预付款，腾讯仍有376亿元自由现金流。

猛踩投资油门，又提前锁定算力，稳健的腾讯显然看到了某种确定性。

毕竟，腾讯从来都不是赌徒。至少在花钱这件事上，腾讯历史上几乎不赌运气，一直是投资纪律性很强的优等生。

财报电话会上，刘炽平讲了一个很有意思的细节，公司几个月前支付的部分算力订单，如果今天转手出售，与当时采购的价格相比，可以赚超过30%。

但腾讯没有卖。这说明管理层看到的利益，要比一笔30%的短期回报更大。

刘炽平表示，公司会把算力依次用于建设自有模型、建设应用，再分配给外部租赁。长期来看，这会形成一个规模可观的AI原生业务。“它将非常赚钱，也会为腾讯创造大量现金和回报。”

资本开支的回报不一定以同一种形式回收。出租算力是腾讯眼前的一条捷径。但腾讯还是选择了更长更难但收益可能更丰厚的那条回报路径。卖卡的动作大家都会，真正能构成壁垒的事情总是很难做的。

那么，腾讯看到的确定性是什么？还没被写进财报的回报又是什么？

需求的胃口越来越大了

财报季还在进行，华尔街先给中国模型上调了收入预期。

8月3日，高盛在一份研究报告中，将中国大模型厂商2026年末合计年度经常性收入预期（ARR），从100亿美元上调至130亿美元，并预计2030年达到1250亿美元。

五年25倍。这个预期不是凭空来的。高盛上调预期的依据之一，是中国大模型真实的调用需求会持续增加。报告预计，中国大模型的API和订阅收入将从2026年的350亿元，增长至2030年的8790亿元，日均token消耗量将从350万亿跳到4600万亿。

就在同一天，Jefferies研报引用OpenRouter数据显示，中国模型已经连续14周包揽平台调用量前五。其中，腾讯混元Hy3以4.82万亿的调用量稳定排在前三。

腾讯在电话会上又补充了一个数据：Hy3正式版在各渠道的日均token使用量，已经达到Hy3 preview的约7倍。

有这么一条需求曲线，各家继续扩大资本支出就不意外了。“如果需求不足，我们就不会投入资金。”亚马逊CEO Andrew Jassy很直接地说。

今年早些时候，亚马逊宣布计划全年投入约2000亿美元的现金资本支出。这个数字在当时看来很激进，但亚马逊自己觉得还不够。Jassy在二季度财报电话会上说，2028年的需求已经“非常惊人”，而企业在生产环境中大规模使用推理，“还处于非常早期的阶段”。

需求总量在涨是好事，但问题随之而来：这是可持续的吗？

这就要看需求背后的驱动逻辑是怎样的。过去的Scaling Law很好理解。参数更多，数据更多，训练集群更强，模型通常也会更聪明。那时的算力大多花在模型发布之前，像一场漫长的考前集训。模型发布，等于交卷，最重的一笔计算支出也暂告一段落。

现在，交卷只是开始。模型完成预训练后，还要接受强化学习后训练。等用户按下回车，又开始了。问题越复杂，模型思考的时间越长，背后消耗的计算资源也越多。

算力就这样跟着模型走出了训练场，进入产品每天的运行过程。

随着AI的形态从Chatbot转向Agent，推理需求又被进一步放大。Agent接到一项工作，要检索信息、读取上下文、调用工具、处理反馈等等。用户看到的可能只是一份报告，机器在后台已经跑过很多轮。

每多走一步，都要消耗多一份token。德勤的一份报告预测，推理工作负载已占全球AI算力的三分之二。2023年，这个比例大约只有三分之一。短短几年，推理已经走到了算力需求的中心。

尤其是对于正在打造一座“Agent 工厂”的腾讯来讲，更强的需求是可预见的。混元正在强化Agent能力，WorkBuddy、CodeBuddy、小微、大圆、Marvis等产品持续产生真实任务，腾讯云搭建的Agent Runtime作为底座支撑Agent规模化运行。模型、产品与基础设施已经连成一套体系，推理调用也将成为日常消耗。

所以，资本开支还在涨，靠的并非几家公司对AI的信仰，是结构性的算力需求在推着它们走。

这周一，扎克伯格提出了“个人超级智能”的概念。他的核心设想是，未来每个人身边会长期存在一个 AI 系统。前不久，微软CEO纳德拉也公开表示，公司的两大核心目标之一是让人工智能赋能每一个人，放大个体的自主能力与发展愿景。

如果这个方向成立，也就是AI 产品越来越接近一种长期在线的个人服务，背后的算力需求就不会是脉冲式的，而会变成一条持续抬升的曲线。

那么，对于任何一家认真做AI的公司，真正需要建设的，是一套能够长期运行产品、服务用户、处理任务的基础设施系统。

这套系统一旦开始运转，就不是花完一笔钱能停下来等一等的事。

腾讯2026Q2业绩PPT上也提到了推动AI走进千家万户的意思

WorkBuddy的账已经能算了

虽然需求曲线往上走，但钱不会自动流到每一家公司的财报里。

一家公司有没有赚到AI的钱，最早通常从云业务里看出来。客户租GPU、调用模型、购买API，使用多少，支付多少，云厂商都能算得明白。

云巨头亚马逊就是典型的案例。过去两年，亚马逊不断提高资本开支，市场最初也是担忧，这么多服务器和数据中心，到底什么时候开始赚钱？

亚马逊就这样埋头干。直到今年二季度，AWS年化收入达到1690亿美元，同比增长36.7%，让市场惊喜。此外，AI芯片和AI相关业务年化收入超过250亿美元，积压订单达到4960亿美元。许多AI容量已经对应多年期使用承诺，服务器接入数据中心后就能开始产生收入，回收周期也可以估算。

这条回报路径很容易理解。客户使用模型或算力，产生调用量和合同用量，随后支付费用，云厂商确认收入。服务器由谁使用，收入从哪里来，大致都能顺着合同找到。

腾讯这次把这条路径讲得挺清楚的。

财报电话会上，James Mitchell透露，腾讯云收入增速已经从一季度的高十几位数，提高到二季度的低二十位数。AI需求正在带动GPU租赁、模型即服务，以及WorkBuddy和CodeBuddy的token使用。

以WorkBuddy为例，用户订阅产品，充值购买token，完成一项任务就消耗一部分模型和算力。过去藏在产品后台的计算资源，开始有了独立价格。

电话会上，管理层还说，WorkBuddy的现金收入正在显著增加。目前大部分用户支出来自订阅，用户付款以后，还要随着订阅周期逐步确认为腾讯云收入。

潜台词是：钱已经进来了，但收入写进报表要晚一步。

腾讯还披露，WorkBuddy付费用户和模型即服务的毛利率，目前已经与腾讯云整体毛利率相当。免费用户仍需要补贴，所以WorkBuddy整体毛利率会低一些。随着付费用户增加、Agent运行效率改善和token成本下降，单位经济性还有继续改善的空间。

WorkBuddy的商业潜力有目共睹。根据易观分析数据，2026年Q2，在国内办公智能体平台中，WorkBuddy的PC端月访问量高达2097万次，超过了第二和第三名的总和，稳居第一。用户规模是商业化的底盘，WorkBuddy底盘足够好。

图源：腾讯2026Q2业绩PPT

Co-design Loop转起来的价值

最容易看见的回报，不等于AI的全部价值。

比如，用户使用推荐算法时，不会单独购买一次推理。广告主关心的是投放效果，也不会收到一张写着模型费用的账单。算力已经被消耗，价值却要经过用户行为和原有的商业模式，最后才回到财报。

腾讯的广告业务，已经把这条路径走得比较清楚。

二季度，腾讯营销服务收入达到436亿元，同比增长22%，是三大业务板块中增速最快的一项。财报明确将增长归因于AI驱动的广告推荐模型、腾讯营销AIM+升级，以及微信生态闭环营销能力的整合。

广告推荐模型决定用户看到什么，AIM+帮助广告主选择商品、制作素材和购买曝光。模型提高匹配效率，广告主看到更好的转化结果，投放意愿也会增加。

AI创造的价值已经进入收入，只是这笔价值还没有单独署名。

成本端也留下了痕迹。腾讯二季度营销服务毛利达到250亿元，同比增长21%。财报提到，AI营销能力带来的收入增长，基本抵消了扩展广告和内容推荐基础设施所增加的折旧与运营成本。营销服务毛利率为57%，与去年同期的58%大体接近。

一边增加收入，一边带来折旧和运营成本。最终能看见的，是广告业务本身的增长。

更值得关注的是，这类回报还有一层更长的价值。

姚顺雨加入腾讯后，提出Co-design作为混元重建的一条重要方法。刘炽平在电话会上提到，腾讯会把真实产品使用和领域反馈注入模型训练，让混元得以验证模型精度、识别并解决边缘场景，实现更快的模型迭代。

这条Co-design Loop已经在腾讯内部转起来。WorkBuddy增长很快，Hy3的提升也已经反过来改善产品表现。在WorkBuddy中，Hy3上线后的调用率达到60%，Hy3将WorkBuddy的任务解决率从72%提升至90%。

这是一条会持续转动的复利循环。

腾讯同时拥有模型和大量高频产品，意义也在这里。它不必只靠外部客户购买API来验证模型，也可以在自己的生态中获得使用反馈。

腾讯在电话会上列出了这条循环已经进入的产品。混元被用于WorkBuddy的复杂智能体工作流，也进入元宝的信息检索、数据处理和文档任务，还被用于游戏中的AI队友、代码审查，以及微信的公众号AI助手和小程序开发工具。

直接收费的回报出现得早，也容易被市场看见。渗入主业的AI价值，要经过产品使用和经营机制，才会在报表里留下痕迹。但后者的价值始终是存在的，这也是腾讯所押注的。

这类回报反复回到模型和产品中，对拥有庞大用户基础的腾讯来说，AI带来的价值就不会只停在新增一项收入。它还可能改变原有业务的增长方式，并让既有的用户、场景和产品体系产生新的复利。

家有余粮，腾讯不慌

腾讯的耐心，有核心业务的利润托着。

腾讯二季度毛利达到1184亿元，同比增长13%，增速高于收入。毛利率从去年同期的57%升至58%。财报给出的原因很直接，自研游戏和营销服务等高毛利业务增长，抵消了AI基础设施扩张带来的折旧与运营成本。

旧业务还在造血，新业务才有时间等回报。腾讯的几台主力发动机还在高速转动。

二季度，剔除新AI产品的影响，腾讯非国际财务报告准则经营利润达到861亿元，同比增长19%。其中，本土游戏收入达到473亿元，同比增长17%。营销服务收入436亿元，同比增长22%，约为行业平均增速的2.7倍。金融科技及企业服务收入603亿元，同比增长9%。

这就是腾讯选择长路径的底气。AI模型的建设和应用需要时间。用户习惯要培养，产品体验要磨，Co-design Loop也要经过多轮真实反馈才能转起来。很多公司可能等不起，但腾讯可以。

当然，家底在，账单也是真的。

二季度，腾讯研发支出达到273亿元，同比增长35%。技术基础设施运营成本达到152亿元，同比接近翻倍。GPU买回来只是开头。机器启动以后，电力、带宽、运维和折旧会持续进入利润表。

随着投入规模扩大，管理层也需要不断判断哪些产品值得继续投。所以，腾讯也没有给AI开一张无限额度的支票。

管理层在电话会上表示，公司对AI投入有一个总体范围，会根据产品进展调整优先级。例如，WorkBuddy出现突破后，腾讯提高了它在新AI产品中的投入优先级，同时降低了其他一些产品的优先级。

资本开支也有明确边界。

管理层把AI原生业务的基础设施投入视为前置投资，不建议市场简单假设它以后每年都会以同样规模增加。训练模型需要提前拿到算力，后续的推理投入则要看实际回报。

最坏的情况也留了出口，算力出租还是一门好生意。腾讯当前没有急着走这条路。它把算力优先留给混元和WorkBuddy，因为管理层认为，自有模型和应用拥有更持久的经济价值。

这套安排很符合腾讯的性格。腾讯是愿意为长期机会花大钱的。

这次腾讯选了一条不讨巧的路，市场的反应冷淡也是预料之中。价值投资之父本杰明·格雷厄姆曾说过，市场短期是投票机，长期是称重机。腾讯这笔押注最终有多重，还要等时间和利润一起上秤。