腾讯昨天发了2026Q2财报,期内腾讯营收2047.9亿元,同比增长11%;Non-IFRS经营利润756.4亿元,同比增长9%;若剔除新AI产品影响,Non-IFRS经营利润同比增长19%至861亿元。
这份财报很“腾讯”,一贯的稳字当头的风格。但读完整份财报,才能看清楚一件事:当初被外界诟病在AI上“慢”的腾讯,用时半年悄无声息建了一座Agent工厂。
01
三层架构搭起工厂底座
前几期财报,腾讯都会在业务回顾和展望部分讲AI,但今年这部分有点不一样。
在这部分,财报直接用一大段话论述了一个正在建设的三层架构:“智能、应用与基础设施”。
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智能层有Hy3,应用层是WorkBuddy和CodeBuddy,基础设施层是正在加大投入的算力。
但如果只这么看,这更像是三个方向的项目的集合。
伏笔的解开在财报后续的内容里。
在底层的算力和数据上,腾讯投入扩大了。
财报显示,二季度单季资本开支高达527.84亿元,较去年同期的191.07亿元同比大增176%;上半年累计资本开支847.20亿元,同比增长81.8%,投入核心全部指向IT基础设施、数据中心与AI算力采购。
目前硅谷的大厂也在做AI上游基础设施的投入,有的除了建数据中心买芯片,甚至还建起了电厂和芯片厂。在慢了几年后,腾讯终于在AI支出上和硅谷共振了。
但财报里还是保留了慢的底色——算账,明确表示大额AI相关预付款,同时支撑着Hy模型升级、WorkBuddy与CodeBuddy的推理需求、微信AI建设,以及外部云服务客户的算力需求。
这里面埋了个钩子,不仅解释了资金的去向和回报,还有一层工厂底层的资源账本:算力产能一边自用生产智能体,一边对外售卖赚回成本,一笔投入要撬动两份回报。
而中间的智能层,经过半年时间,开始成为了工厂的“标准化原料车间”。
7月发布的Hy3正式版性能相比预览版提升很大,但性能提升不是重点,重点在于腾讯用大厂资源优势做的市场化妥协:凭借限免和价格优势,Hy3按OpenRouter词元消耗量稳居全球前三。
模型推倒重建,对应的也有代价,那就是研发端支出的扩大:二季度单季研发开支272.78亿元,同比增长34.7%,其中核心增量就来自Hy模型迭代与全产品线AI能力建设。
但在这一季度,腾讯在AI上更让行业注意的是应用层。
年初还不怎么显山露水的产品,AI办公的WorkBuddy与CodeBuddy,迅速跑通了和模型的过程数据飞轮,又给C端回答了“智能体到底能做什么”的答案后,这俩软件把同行都拉进了AI办公的赛场。
在这三层里,有一个夹在模型和应用之间的东西,很容易被忽视,但却是整座工厂运转的“总装流水线”——财报在很不起眼的地方点了一句 “harness智能体调度工程能力、丰富的模型选择、行业领先的技能库”。
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这是工厂化的核心标志:统一的智能体调度框架、可复用的技能插件库、多模型灵活切换的适配层。
有了这几个东西,不用从零搭建底层架构,只需调用底座模型、组装对应场景的技能模块、对接业务流量入口,就能快速完成一款Agent产品的研发上线。
说来也巧——了解腾讯前半段“换船”的人应该知道,这些是腾讯在那个被外界抨击慢的阶段攒的家底。
02
怎么这么爱“算回报”?
在腾讯被很多投资者“怒其不争”的前两年,不少人把AI慢的原因归咎为“别家已经梭哈了,而腾讯还在那里算回报”。
但让人没想到的是,在这份财报里,腾讯已经卯足力气加码AI的时候,其实还是没摆脱算回报的基因。
除了前文提到的“增加算力采购”还要点一下“这将助力转化收入”,更多也体现在了每一款Agent工厂生产的产品里。是的,精打细算到了每一款。
六款Agent产品对应六条变现路径,没有一个是“用爱发电”的试验品。
面向办公场景的WorkBuddy,是工厂里很明显能看出来跑通了直接商业化的产品。
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财报直言其“用户通过订阅和充值购买词元的付费意愿强烈”,因为过去几年的AI行业变现,纯C端用户就是不花钱,走B端光对员工提效对企业低效。但是面向C端的办公AI就不一样了,用户省下的时间,可以摸鱼,可以搞副业,“摸鱼就是生产力”的实际价值就有了,自然付费意愿就提高了。
面向开发者的CodeBuddy,走的是“工具+云”的双重变现路线,走的更是已经被硅谷验证过的程序员高消费意愿路线。
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编程用户习惯了“量化效率”,对科技产品粘性强,收入高自然付费意愿高。而且这类编程AI,对于本身有云业务的腾讯而言,还可以把开发者留在腾讯云内部。财报显示,二季度金融科技及企业服务收入602.86亿元、同比增长9%,其中云服务同比增长超20%,动力之一就是AI相关服务需求上升,CodeBuddy刚好属于拉动这部分增长的抓手。
扎根微信生态的小微,虽然还在内测,但却是想象空间最大的一条产线。
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它由定制化WeLM模型驱动,主打隐私保护与微信场景深度融合,回报逻辑不是直接向C端收订阅费,而是赋能整个微信生态大盘。
现在二季度视频号总用户使用时长同比增长超20%,背后就有AI内容混排系统的功劳;而小微的落地,会把AI赋能从内容推荐延伸到全场景交互,最终兑现为广告、电商、支付的生态增量。财报里营销服务收入同比大增22%,已经验证了AI对生态的提效价值,小微可以把这种提效推向了更深的交互层。市场对此是认可的,小微刚内测那几天,就逆转了腾讯的市值走势。
面向企业服务的企微大圆,卡位的则是万亿级企业智能体市场。
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虽然目前B端在AI上的消费没先前那么强烈了,但是企微有千万级的企业客户池,依旧是B端变现的一个卡位产品。
面向营销场景的AIM,在财报明确提到,升级后的AIM+已经为广告主提供了AI驱动的端到端投放能力。
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促进二季度营销服务收入435.65亿元,同比增长22%、环比增长14%。当然了,这其中618因素也不能忽视。
面向内容与客服场景的Marvis,很有AI降本的风格。
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对内服务游戏、内容平台的客服与内容生产,降低人工成本;但未来可以作为对外作为云服务的增值模块,替代外部客户的基础人工客服与内容运营。
二季度财报发布后有声音质疑,花钱花到自由现金流单季度转负是不是不明智?但从这座AI产品工厂来看,精打细算每一笔账的基因还在。
更大的可能性是,伴随着AI加速和回报+预期都开始展现后,加上传统业务的平稳,腾讯才沿着一向讲究财务纪律的方向做了更大的投入。
毕竟,商业上的纪律不是行为的延续,而是和惯性对抗的约束。
03
进可攻退可守
现在AI行业面临的问题已经不是模型能力了,而是怎么让AI商业化,因为行业资本热明显在退潮。
6月底高盛发了一份研报,一些人传研报中“腾讯的 AI 商业化路径在国内互联网大厂中最为清晰”,但其实高盛报告里并没有如此明说,而是对BAT三大厂的AI商业化做了差异化战略的对比。
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之所以会有如此误读,是因为高盛一度把腾讯AI投入按照周期分为了两类:一类是短周期部署,盈利模型已验证,回报可以量化;另一类是长周期部署,价值待验证,没有现成盈利模型,但是有基础支撑——比如小微,背靠的微信在今年二季度还保持着用户的增长。
但两种投入都藏着算回报的基因。而算回报,是一种工业化的思路。
这其实也是不少人觉得腾讯在AI时代前几年不够“互联网”的根源:没有全盘接受互联网从区块链阶段愈发的激进,反而保持着工业领域投入时常见的保守。
腾讯财报里有一个很有说服力的数据:如果剔除新AI产品的投入,二季度非国际财务报告准则经营盈利同比增长高达19%,而实际同比增速为9%。也就是说,新AI业务的当期投入摊薄了约10个百分点的利润增速,但即便全力投入,公司整体盈利依然保持稳健增长。
而且AI技术本身已经在给主业持续造血:AI推荐模型推动广告收入大增22%,营销服务毛利率维持在57%的高位;自研游戏收入增长带动增值服务分部毛利率从去年同期的60%提升至64%;AI风控与智能运营让金融科技业务持续降本增效,分部毛利率稳定在52%。最终整体毛利率从去年同期的57%提升至58%,AI赋能业务增长,抵消了算力折旧带来的成本压力。
工业行业的人应该对此不陌生,这很符合工业领域成熟企业对于重资产的投入模式。
在这套模式里,就算外部市场竞争白热化、商业化节奏不及预期,技术投入也能内化到企业生态里,转化为传统主业的利润增量。
即使接下来出现坏结果,腾讯的AI投入也不过是AI成为生态的“水电煤”,回本慢点,但不会打水漂,相当于退可守。
当然了,这也意味着在依旧讲求“AI想象空间”的市场里,腾讯还要经历一段低估值的错位。但没办法,没有哪种模式能通吃好处。
但目前来看,腾讯AI业务在经历了数年的低谷后,进可攻的底气足了不少,Hy3和WorkBuddy跑通后,AI市场如果真爆发腾讯也能凭借模型迭代、产品完善以及原有的传统业务生态接住。
当然了,上半年有上半年的赛段。下半年变数还很多,腾讯的这座Agent工厂,接下来要打磨的地方也不少,但这艘搭乘一整个腾讯和Agent工厂雏形的船,也有资格和别的船比谁开的快开的远了。
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