腾讯的AI故事还是没讲透

腾讯是否有能力把智能、应用和基础设施连成一个商业层面的整体。

作者 | 李威（北京）

腾讯二季度财报会听上去不像一次围绕季度业绩的复盘，更像一场答辩。

正如腾讯董事会主席兼CEO马化腾所说，腾讯正在智能、应用和基础设施三个层面构建「一个全新的、AI赋能的腾讯」。市场更希望了解到「全新的腾讯」未来会如何运转。

从财报数据上看，腾讯传统的广告、游戏和云业务发展依然稳健，并且AI已经进入广告推荐、广告创作和游戏生产环节，让今天的腾讯变得更好。

但分析师们关注的焦点，已经转向另外一组数字——资本开支升至527.84亿元，同比增加176%，环比增加65%，自由现金流转为负138亿元。

他们在追问527.84亿元资本开支在流向哪里；WorkBuddy究竟是一款办公产品，还是腾讯面向AI时代的新平台；新增收入能否覆盖折旧、研发和推理成本？

追问的目的，是要评估出腾讯是否围绕模型、Agent、企业服务和云，完成面向AI时代的自我更新，把算力投入变成持续、可计费的Token消耗和稳定生意。

今年，腾讯已经搭出了面向AI时代的大多数业务支点，也把WorkBuddy推到了生产力场景的中心，开始把微信AI推向大众。它现在所差的临门一脚，是把这些支点组织成一条能够持续制造Token需求、共同交付并完成收入回收的生意链路。

支点已经有了

过去半年，腾讯在快速明确AI业务的发展规划。沿着马化腾所说的智能、应用和基础设施三个层次观察，一个面向AI时代的腾讯已经有了基本支点。

智能对应模型。腾讯总裁刘炽平认为，顶尖大模型能带来多重商业价值：第一，可以搭建规模庞大的Token付费业务；第二，赋能WorkBuddy承接难度更高、附加值更强的办公服务，为客户创造更多收益。

2025年底，姚顺雨出任腾讯首席AI科学家，同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人；今年3月撤销AI Lab；7月再将语言和多模态团队合并为由姚顺雨负责的基础模型部。几轮调整都在收拢研发资源，让模型更直接地接受产品反馈，开始用真实任务检验模型，而不再只围绕榜单建立研发目标。

调整之后的Hy3获得了比较好的评价。腾讯称，Hy3上线一周后的调用量增长超Hy2 68倍；按OpenRouter的Token消耗量计，Hy3在7月推出以来持续位列全球前三。马化腾表示，Hy3正式版为Hy系列模型未来迈向行业顶尖水平奠定了基础。新的Hy4更大参数版本也正在训练，预计将于今年晚些时候发布。

OpenRouter截图

应用则已经发展出两个中心产品和多个垂类产品的布局。

一个中心已经比较明确，就是由WorkBuddy与CodeBuddy承接生产力场景，依靠Agent Harness和Skills体系，把模型能力转化为可交付的工作。前者处理研究、数据、文档等通用任务，后者深入软件开发流程。马化腾称这两个产品实现了突破性用户增长。

另一个中心是元宝和已经开始进行灰度测试的微信的小微。其中，小微以微信团队自研模型和微信生态为基础进行建设。刘炽平表示，用户未来只需下达指令，小微便可调用微信生态完成生活服务和交易；更远期，用户Agent将与小程序商户部署的Agent直接交互。

两个中心之外，腾讯还推出了若干面向更垂直场景的AI应用：Miora面向品牌和多模态创意，Ardot覆盖从原型设计到代码交付，ima围绕知识库提供搜、读、写。它们负责承载更具体、更垂直的任务。

同时，企业微信、腾讯文档、腾讯会议等腾讯的传统产品也在积极适配Agent。企业微信宣布向所有企业开放CLI与MCP，WorkBuddy、DeepSeek Harness和自建Agent都能调用其办公能力，让自己成为生产力Agent进入企业组织、权限和工作流的公共接口。

最后是基础设施。腾讯二季度的527.84亿元资本开支中，AI投资主要集中在AI基础设施方面。这些新增算力也会被优先用于在未来几个月内训练更大、更好的混元模型，再用于WorkBuddy中的模型推理，剩余部分才会进入GPU租赁和MaaS。

慢半拍的节奏

支点明确之后，腾讯计划未来逐步建立高盈利且能产生现金流的AI原生业务，并开始分别为两个应用中心讲出更完整的发展规划：微信小微通向个人、生活服务和交易，WorkBuddy通向企业生产力和Token收入。

按照刘炽平的表述，小微回答的是AI如何更新微信体验，进入十亿级用户的日常生活，目前的规划指向一条很长的交易链。对腾讯来说，小微更像腾讯对个人Agent的终局设计，远未成为一个可以自主运转的商业系统。而且相较千问和豆包，小微的进度并不快。

相比仍需要更长时间验证的小微，腾讯在生产力场景走得更快。WorkBuddy在多个机构公布的AI办公Agent榜单中都排在第一位。尽管会面临来自豆包专业版、千问办公、WPS灵犀专业版等产品的竞争，但WorkBuddy目前在用户心智层面还有一定的优势。

也因此，腾讯在第二季度的财报会上，开始给WorkBuddy更明确的位置和更清晰的商业路径。刘炽平明确称，「WorkBuddy本质是一个全新平台，是适配通用人工智能、高度灵活的工作台，核心价值是落地执行任务，能解决职场办公人群、各类个体经营者、小微企业从业者的全部生产力需求。」

从腾讯发布的案例中可以看到，个体生产力场景之外，WorkBuddy已经成为腾讯切入企业服务场景的新触角。比如，蒙牛组织了200名内部「AI先行官」，从一线岗位提出需求，最终在WorkBuddy上形成了45个「AI数字员工」和199个潜在提效场景，覆盖研发、制造、供应链、销售、数据IT、运营、营销和职能八个业务域。

企业的效率痛点有了新的解决方案，AI厂商也随之会拥有一条明确的AI商业路径。WorkBuddy们越深入岗位、任务越复杂、运行越频繁，就越能把算力投入变成连续消耗。这些消耗对应的Token消费，是腾讯们当下能抓住的最长期、稳定的商业价值。

但是，这条商业路径还需要向前再拓展一段。WorkBuddy的蒙牛案例看上去是一整套的企业应用，但细分到每一个场景、每一位「AI数字员工」，仍旧很单点，是一个员工如何围绕一个具体问题创造诊疗一头奶牛、生成一张电商主图、采集一次实验室数据的单点Agent。

而企业在此基础上可能还需要知道，不同的Agent如何跨过研发、生产、供应链与销售的部门边界，最终被组成一条端到端、持续运行的生产流程。

OpenAI的企业服务叙事已经沿着这个方向在往前走了。它试图把销售对象从模型、软件或单个Agent，转向「可投入生产的AI工作流」，模型和Token只是支撑新工作流的组件与成本。在与IBM达成的最新合作中，OpenAI将与其共同面向金融、政府、电信和零售客户开发方案。

两者的差别不在于是否拥有Agent和连接器，而在于从哪里开始组织企业AI。与OpenAI相比，腾讯有企业服务的积累，但还没有在财报会上对外展现出新的AI能力如何激活旧有的业务积累，比如，企业微信积累的客户、身份和渠道如何承接WorkBuddy，腾讯云和行业团队如何共同交付。

新故事还没有讲完整

这构成了目前腾讯AI给人的总体印象：支点已经足够多，局部进展也足够迅速，但它们仍然是分散的，还没有被组织成一个能被腾讯完整讲出的故事。

问题并不出在产品之间缺少连接。从技术和产品关系上看，腾讯的智能、应用和基础设施之间已经被打得更通。企业微信开放CLI与MCP之后，WorkBuddy和其他Agent已经能够调用消息、日程、文档、会议、待办和通讯录；WorkBuddy也可以调度不同模型、工具与Skills，腾讯云能够提供算力、模型调用和运行环境。

但产品能够相互调用，不等于它们已经组成了一条完善的商业链路。腾讯还没有说明它们如何围绕同一个客户、同一条工作流和同一个收入目标运转。比如，谁从客户中发现需求，谁负责把WorkBuddy带进企业，谁将零散Agent重组为工作流，腾讯云和行业团队如何共同交付，最终产生的商业机会又如何归集。

这直接体现在管理层对AI业务的表述方式上。第二季度财报会上，腾讯管理层把公司的投资和回报框架划分成了两部分：一部分是广告、游戏等成熟业务，AI已经进入推荐、创作和生产环节，帮助原有业务提高效率与收入；另一部分是由自研模型、新AI应用及配套算力构成的AI原生业务，仍需要持续投入，并逐步建立自身的收入和现金流。

第一部分的价值已经比较明确。二季度腾讯营销服务收入435.65亿元，同比增长22%，AI改善广告投放和创作效率的收益最终仍体现为广告收入。

但第二部分才是市场真正想要的新故事：WorkBuddy、小微等产品能否产生新的规模化营收，把庞大的算力投入变成一条可以独立测算的收入曲线。

腾讯对第二部分的表述仍然很谨慎。管理层开始谈WorkBuddy付费用户带来的毛利率、现金收入增长和Token计费，但也在强调新增算力即使暂时没有被内部产品消耗，也可以通过GPU租赁和MaaS对外销售，以及用于推理的算力只有在确保能带来丰厚回报的情况下才继续投资。

这套表述在有意进行预期管理，却也让腾讯的AI业务带上了一层观望色彩：公司正在准备资源、测试产品和寻找收入，但还没有把AI原生业务描述为整个公司的主要增长引擎。

但市场更想知道的是，AI究竟只是腾讯的一组被单独投入和考核的新产品，还是会成为重新组织广告、游戏、微信、企业服务与云的动能核心？它不是WorkBuddy又增加了多少用户，小微何时扩大灰度测试，或者混元在排行榜上前进了多少名，而是这些进展会不会重塑腾讯创造收入的方式。

过去，腾讯用流量连接内容、社交、广告和交易；进入AI时代，它需要找到一种新的通用机制，把算力、模型、应用、企业服务和云连接起来。

Token可能是这套机制的一种指代。WorkBuddy发现和执行任务，企业微信提供组织关系与业务上下文，腾讯云和混元提供模型及算力，在此基础上持续运行的工作流制造Token消耗，再由此完成收入回收。

腾讯已经有了组织这个机制的大多数支点。接下来需要证明的，不是这些支点能够各自运转，而是腾讯有能力把它们连成一个整体，形成稳定的Token消耗和收入回收。差这临门一脚，腾讯的AI故事就不能真正讲透。