详解美团AI：不卖Token、死磕真实场景落地

美团二季度财报发布，外卖行业也吃了一颗定心丸：营收1046亿元，同比增长14.4%，这是其在2025年外卖大战后首次恢复营收两位数增长；经营利润环比由负转正，最核心的业务外卖收入恢复同比增长，UE转正。

这是外卖行业走出恶性补贴式竞争泥沼的信号。阿里、京东各自都对本地生活有极强的战略诉求，外卖的竞争还会继续，但接下来，外卖平台以及餐饮行业不会再继续依赖补贴拉短期增长，而是要拼供给、服务、履约、技术、成本等经营基本功。

美团也在过去这段时间的恶战中再度证明了自己：外卖一直保持着市场领先地位，GMV份额守在了60%以上。从当年百团大战走过来的美团当然不会惧怕任何补贴战，通过精细化经营其以更少的亏损赢得了份额，展现出打持久战、消耗战的实力。

当外卖平台再打补贴大战时，AI大模型技术已经完成了“轻舟已过万重山”的升级。对于科技大厂甚至任何企业来说，AI这一全新生产力工具，将决定下一个阶段的增长潜力和发展高度。被补贴大战分散精力和资源的美团，抓住AI这一波机会了吗？

互联网大厂踏上了不同的AI之路

没有任何一家互联网大厂会对AI坐视不管，但大家拥抱AI的思路却截然不同。

字节和阿里的思路是基础模型加Token工厂，一边将豆包、千问等基模越做越强，一边通过火山、阿里云出租算力卖Token。腾讯将出租算力作为“第三选项”，在基础模型略逊一筹时将重点放在了AI产品化上，与微信融合的小微等重磅AI备受关注，主攻生产力场景的WorkBuddy一骑绝尘。

在财报会上，王兴明确表示美团不会成为Token工厂，“我们的模型和AI产品将用于支持我们的主业，提升用户、商户体验和公司经营效率。”整体而言，美团AI战略主要围绕三个方向展开：Building LLM、AI at Work和AI in Products。前两层大家都在做，Building LLM（大语言模型基建）层面，阿里强调开源，字节突出语音/图片/视频多媒体模型，快手手握可灵，美团6月发布的LongCat 2.0则是首个在五万卡国产算力集群上完成训练与推理全流程的万亿参数模型，强调全国产化训练和推理能力。AI at Work层面，所有企业都在鼓励员工养虾，全面将Agent融入工作流。

美团AI真正不一样的地方在第三层：AI in Products。LongCat很少拿参数说事儿，不刻意冲榜单，因为这个模型不是拿来卖Token的，而是研发了给美团体系业务自身用的，要用在产品/业务上。

在App上，用户可以与“小团”互动，最开始是“问小团”，后来是“让小团帮忙”预定下单，小团不只是能给下单建议，还能实现订单交易闭环，比如用户说“帮我找公司附近、适合6个人、晚上7点能订到位的川菜”，小团可以筛选方案、确认、预订。

（图源：美团App）

注意，美团的供给不只是吃喝玩乐，作为以“帮大家吃得更好，生活更好”为愿景的平台，美团的生活服务在吃喝玩乐外，还涵盖出行、酒旅、零售、健康等等生活全场景。所以美团的“小团”也在向不同场景衍生做得愈发垂直，比如“小团健康管家”可以向患者、普通消费者提供各种各样的用药咨询、问诊、药品管理等等健康管理的服务，背后是相应的药店的资源和医生的资源。

生活相关的咨询与服务获取是高频需求，ChatGPT、千问、豆包等AI，以及小红书、抖音等超级App都在打相关场景，但美团有先天优势：有丰富的供给，有履约的基建，还有用户的心智，人们习惯在美团相关App获取生活所需。今年五一期间，小团相关服务累计曝光超过39亿次。

在所有AI助手都在试图打通生活服务、所有超级App（比如滴滴、贝壳、京东等）都在引入AI助理时，美团关于“小团”的探索似乎也只是平台的基操。美团“AI in Products”的最大差异在服务另一类用户的产品上：商家侧产品，它将AI封装到了CatPaw，给商家提供AI Agent工作台。

（图源：美团官网）

让商家用AI更好地做生意

前段时间王莆中在西普会做了一个关于企业应用AI的深度分享，他说现在很多企业用AI“想买了一批原材料马上就要看到效果，但是实际上AI真的产生效果需要企业内部要做大量的改造。”美团AI在商家端做的事情就是基于从真实场景实战出来的AI应用方法、模型、认知，将大模型、Agent等AI原材料做成商家能直接用的工具、能力和服务，帮助千万商家用上AI、用好AI。

比如一个麻辣烫店老板，每天在关店后还需要处理许多具体事务：新增差评处理、当天订单分析、库存管理和次日备餐、新店选址和营销方案……起码要耗时几个小时，而且依赖人工难免有疏漏，现在只需要给CatPaw发个指令，几分钟后报告就回来了：评价分析、订单分析、营销分析、订单预测、备餐建议、选址建议…这些结果可能不如ChatGPT做的PPT炫酷，但它们却能实实在在指导商家经营，真正影响生意结果。

LLM本质就是基于海量大数据的概率预测，服务于真实业务的AI必须要有真实的场景数据，这正是美团的核心优势。在过去10多年经营外卖、到店、医药、酒旅等业务中，美团积累了海量数据、场景和运营经验，这些富矿在过去被深藏，如今AI技术刚好可以将其价值挖掘出来，转化成面向行业商户的AI能力，让商家真正能做到依靠AI实现降本、增效、增长和创新。

已经有许多行业的商家拿到了结果。据王莆中在西普会分享，美团医药事业部已完成25条工作流的梳理改造。以往制定一个流程方案需要1到2个月，美团医药事业部将人的经验提取出来之后沉淀到AI里面，把人跟整个流程重新设计，现在两天就能跑一个新的；老百姓大药房试点，AI基于数据分析识别暑期需求，藿香正气月销增长150%；漱玉平民68个城市的数据分析从每次2小时缩短至自动推送日报、5分钟通览。在海量AI应用的案例中，王莆中总结出了美团“三位一体”的AI应用观：“企业要AI不是一个技术问题，而是要三位一体解决的。”

（图源：王莆中西普会演讲材料）

经过实战验证，王莆中认为，“企业AI变革表面是技术问题，实质是业务设计+组织变革+技术应用的系统性一号工程，绝非仅靠CTO或技术部门就能推动，必须由一把手牵头，让业务、HR、技术三方形成铁三角，才能真正把AI能力转化为实实在在的经营效率。”

所以可以看到美团AI之路的与众不同：不讲宏大的模型叙事，不拼参数不卖Token，也不是另起炉灶做一个AI新业务，而是将AI塞进现有的真实工作流里，实实在在提升用户体验的同时，让商家拿到增长结果。

电商平台、OTA平台、出行平台都有商家。在众多平台中，之所以美团更强调用AI赋能商家，是因为生活服务行业更需要AI，或者说AI在这个行业能发挥更大的价值。

AI行业迎来新拐点，美团聚焦于AI落地

2026年AI行业的新风向十分明朗、没有分歧：

模型军备竞赛已基本结束，参数从千亿卷到万亿，上下文从几万到百万，在Scaling Law逼近极限后，基础模型的技术差距终将被拉平。当下行业真正的困境是AI的商业化验证。“英伟达循环投资模式”开始被质疑，消费级AI苦苦探寻“广告”、“交易分成”、“用户收费”等商业模式，全球AI大厂集体押注付费意愿更强的生产力Work Agent……均表明搞钱成了AI的头等大事。

用王莆中的话说，“当下智能供给日益丰富、模型迭代速度不断加快，但全球范围内仅6%的企业能从AI应用中获得可量化的收益，绝大多数企业仍卡在落地错配的困境中。”

美团正在做的事情就是用其自身摸索出的经验与方法消灭AI落地的“索洛悖论”，包括认知、效率、场景、考核、流程的错配问题，推动AI在其聚焦的生活服务行业落地，它不是做一个通用的AI工具让商家自己琢磨怎么用，而是将AI嵌入到商家每天经营生意要做的事里。

（图源：王莆中西普会演讲材料）

美团自身应用AI先后经历了全员“养虾”（科普试错）、顶层设计（各事业部搭建AI组织）、项目赛马（核心场景优先、沉淀出三位一体方法论）三阶段，如今已进入到第四阶段：将技术、能力、方法、认知、数据、经验等封装成产品向外系统输出，帮助广大商家以最低成本掌握成熟AI能力。

这意味着美团定位在AI时代的变化。

不论是过去的百团大战、后来的外卖大战还是正在进行的补贴大战都表明，美团是一家善于做“薄利”生意的公司。AI技术的规模化应用，将强化美团精细化经营的能力。

更重要的是，美团已悄然从过去的商业数字化助手，升级成商业AI助手。王莆中认为，“企业要做好的AI转型，难度一点不亚于甚至远超过上个时代从传统企业转型数字化企业。从数字化转型成AI驱动的企业，难度是更高的。”而美团永远会做行业的数字化和AI的小帮手。这一身份变化，将大幅提高美团的价值上限，因为AI是比数字化重要百十倍的生产力，AI产业化应用将是一个比10万亿互联网大得多的蛋糕。