騰訊的判斷，也是對中國AI生態的設問

中國互聯網巨頭開啟了今年最后一個財報季。最先亮牌的騰訊，以陳述的語氣，給市場留下了三道思考題。這些問題不僅指向騰訊在2026年面臨的模型、應用與算力關鍵挑戰，也映射出整個中國AI生態的挑戰。

第一，目前中國沒有“決定性領先”的大模型，但市場很快會看到混元“有意義的改進”；

第二，微信最終將推出AI智能體，在社交、內容與商業的生態系統內執行所有任務；

第三，資本支出低于預期，反映芯片供給緊張，而非投資策略改變或對未來token消耗的悲觀預期。

在全棧自研大模型上，騰訊向來走得比較謹慎，并不聲稱追逐AGI。在市場最焦慮的2023年，同行們紛紛上臺過后，騰訊混元大模型才壓軸登場。馬化騰認為既然這是幾百年不遇的、類似發明電的工業革命一樣的機遇，就并不急于把半成品拿出來展示。在這次的財報會議上，分析師毫不客氣地提問，騰訊不夠積極，是否存在輸掉市場的風險。

騰訊總裁劉熾平判斷，在目前這個時間點上，中國大模型廠商都處于非常激烈的競爭之中，不同模型在不同用例中各有優勢。誰都沒有拿出“決定性”的更好的模型。騰訊也否認了AI已經好到可以“削減成本”，現階段主要仍然是幫助團隊做更多的事。騰訊正在加大人才招募，當季研發支出228億元，創下了歷史新高。

從token經濟學的角度，騰訊的謹慎是合理的。騰訊更關注具體的“用例”，而不是已經飽和的“基準”。大模型的真實進步，已經越來越難被基準捕捉，而諸多研究又證實，它嵌入。AI生成的編碼正在大量增加，Cursor成為最快獲得10億美元年度經常性收入的企業。但AI應用層公司的銷貨成本（COGS）也在高速增長，第三方應用廠商的毛利率甚至可以低至12.5%，也將壓力進一步傳導至那些嘗試AI推理的客戶公司。

。這意味著模型很難擺脫商品化命運。最近，微軟CEO納德拉就直言，“你可能做了所有艱苦的工作和令人難以置信的創新，但你的成果離被商品化只差一次復制的距離。”而根據艾倫研究所的研究員Nathan Lambert的，騰訊混元（Hunyuan）位列第三檔。

騰訊并不著急，它的模型研發相當務實。它今年最受關注的開源模型Hunyuan 3D，Lite版消費級顯卡就能運行，賣點之一就在于圍繞游戲業務，生成可以導入游戲引擎的真實的“3D資產”；騰訊還開源了配套的游戲視頻生成框架Hunyuan-GameCraft。騰訊高管所謂“有意義的改進”，很可能也是瞄準公司業務具體“用例”。

如果相信大模型正在商品化，那么，護城河必須建立在私有數據、差異化用戶體驗或深度垂直整合等之上。

圍繞騰訊旗下的社交、內容與商業生態，基于AI智能體構建起一個殺手級應用，仍然是騰訊最有市場想象力的方向。微信是錨定生活的地方，智能體與微信相連接，就是與14.1億用戶的日常生活相連接。騰訊的藍圖是，它能夠理解用戶的需求、意圖和興趣，能夠在生態系統內執行所有任務，包括購買商品并立即完成支付。今年以來，微信實際上已經基于元寶的能力，引入了許多AI功能。此外，蘋果也終于放行了數百萬覆蓋了各類垂直領域的小程序的正式商業化能力。

但是，殺手級應用將是明年中國消費級AI的競爭焦點。在這一領域，中國這個擁有超過10億互聯網用戶的經濟體，仍然是一片空白。在互聯網時代，谷歌與百度是一個動詞，對應一次搜索行為。在AI時代，可以說擁有8億活躍用戶的ChatGPT也已經具備了這樣的特征，即使如此，OpenAI還在爭奪瀏覽器與AI原生硬件的入口；但在中國，還沒有任何一款應用，能達到如此的主導地位，騰訊元寶并不占據優勢。

目前，聲量最響的恐怕是字節跳動的豆包。根據QuestMobile的數據，該應用目前以約1.72億的月活用戶排名國內第一。與騰訊相比，字節跳動在模型上的更新迭代快得多，擁有，正在加速將豆包大模型整合到抖音與Tiktok中去，海外市場潛力巨大。它的日均token消耗量高達30萬億，與谷歌和OpenAI處于同一量級。

另一個重要玩家是阿里巴巴。它與字節跳動正在機場和火車站爭奪商務人士的注意力，以各自的統計口徑，宣稱自己才是中國AI的一號玩家。阿里巴巴是全球，通義千問已經開源了超過300款模型，覆蓋了全模態、全尺寸，滿足不同開發者不同應用場景需求；通義千問及其衍生模型的下載量，雙雙全球第一。

與字節跳動的娛樂基因更強不同，盡管阿里巴巴旗下應用社交屬性較弱，但同樣錨定了日常生活場景。阿里巴巴已秘密啟動“千問”項目，基于Qwen最強模型，打造同名個人AI助手千問App，全面對標ChatGPT。這個應用除了基礎的對話問答，還將逐步接入智能體功能，支持包括淘寶等平臺的電商功能。

騰訊面臨的核心挑戰，在于它的算力供給。AI的競爭正在轉化為芯片與基礎設施的競爭，無論是總token產能，還是單位token成本，無一不取決于AI基礎設施的規模與性能。今年三季度，騰訊資本開支129.83億元人民幣，環比降幅約32.05%，同比降幅約24.06%，最核心的原因就在于芯片供給緊張。

缺乏足夠的合適的算力，將是明年中國AI行業的普遍挑戰。盡管硅谷已經陷入了一片“AI泡沫”的質疑聲中，但市場仍然期待中國能有一點“泡沫”，國內甚至還出現中國互聯網大廠正在迅速邊緣化的擔憂。即使前幾個月阿里宣稱未來數據中心能耗“10年10倍”，。根據投行Jefferies的統計，12家中國互聯網公司（阿里、百度、騰訊、字節、網易、京東、快手、美團、嗶哩嗶哩、拼多多、攜程、金山云）近三年在AI上的資本支出約為1240億美元，不到美國4大巨頭（亞馬遜、微軟、谷歌與Meta）的6940億美元的18%。

在財報電話會議上，騰訊試圖向外界傳遞“緊平衡”的印象，聲稱公司目前儲備了充足的GPU，足以滿足內部使用。另據騰訊高管確認，公司今年全年資本支出降低于此前指引（占收入的低十位數百分比），但絕對金額仍將高于2024年（當年資本支出占收入約12%）。

但真正的問題不在于此。中國算力生態正在從芯片與模型的單打獨斗，，垂直自研芯片擁有最大的競爭力。阿里巴巴和百度都已經自研芯片多年，今年都發布了自己的超節點服務器；字節跳動一直傳言與博通合作自研AI芯片。

在云棲大會上，阿里巴巴提出了“下一代計算機”的構想，從計算、網絡、存儲三個維度全面重構AI云基礎設施。央視意外曝光的阿里巴巴的PPU，參數性能足夠可用。它的磐久服務器，目前支持單柜128個GPU，下一步就是512顆AI芯片。在百度世界大會上，百度發布了AI芯片昆侖芯M100與昆侖芯M300，前者專為推理優化，后者滿足超大規模訓練需求，以及天池256超節點與天池512超節點，并計劃未來五年持續迭代。

騰訊沒有已公開的自研芯片的消息。它下注了燧原科技，是這家醞釀上市的AI芯片企業的最大股東，也是其重要客戶。在英偉達CUDA生態退場之后，中國仍然數量眾多的AI芯片廠商，它們相對更為碎片化，也缺乏規模效應，仍然努力活下去。騰訊的未來競爭力與其說取決于資本開支規模，不如說取決于它看準了加入哪一軟件堆棧。