AI大賽中騰訊控股的優勢

從相關信息披露來看，目前騰訊控股（00700.HK）管理層的戰略重心聚焦在AI技術和產品的推進，該領域面臨非常激烈的競爭，這也是很多投資者非常關注的方面。

本文從“長坡”（增長空間廣闊）和“厚雪”（盈利能力和護城河）兩個角度，談一下我對整個AI行業發展態勢以及騰訊AI業務未來發展前景的若干分析與判斷。

中國AI應用步入快車道

2022年11月，OpenAI的ChatGPT大模型橫空出世，一時風頭無兩，也從此開啟了全球AI大模型的百家爭鳴。

而馬斯克也不甘示弱，在 2023 年 11 月推出了Grok大模型，最新推出的 Grok4版本在多個關鍵性能指標上超越ChatGPT系列，成為當前最強大的AI模型之一。

國內的AI大模型方面，自2023年3月百度公司率先推出“文心一言”大模型后，阿里、騰訊、華為、字節等科技大廠，以及“AI 六小龍”等創業公司也都紛紛推出自家的大模型，一時間百花齊放，頗有互聯網早期“千團大戰”的盛況。

時間來到2024年 12月，隨著深度求索公司的DeepSeek-V3 首個版本震撼上線并同步開源。該模型以不足國際同類大模型十分之一的算力投入，即達到國際領先水平，這令中國AI科技公司信心受到極大鼓舞，中國AI大模型就此步入發展快車道，快速拉近了中美領先大模型的差距。

DeepSeek、Kimi、字節豆包、阿里夸克、騰訊元寶等AI應用的使用量激增，并且實現技術的快速迭代。

盡管AI市場前景令人神往，但目前絕大部分AI大模型還處在打榜測評階段，還沒有哪家單純的AI產品實現大規模商業化落地。

隨著DeepSeek宣布開源后，此前的閉源大模型公司的技術護城河瞬間被瓦解，紛紛尋求艱難轉型。

因此，能否構建可持續的商業閉環與實現場景的深度落地，成為懸在眾多AI 領域玩家頭上的“達摩克利斯之劍”。

我們要清楚地認識到，當前還處于從AI技術創新邁向大規模產品應用的初始階段。中國AI的競爭格局遠未定型，正如互聯網早期的“千團大戰”，最終勝出者往往不是起點最高的，而是最能適應長期競爭節奏的。

對于中國AI而言，“道阻且長”既是挑戰，也是機會：足夠長的賽道，恰恰給了真正有耐心、有積淀的企業成長空間。

AI領域發展是場漫長的馬拉松

國際數據公司（IDC）于近日發布的2025年《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》數據顯示，2024年全球人工智能IT總投資規模為3158億美元，并有望在2028年增至8159億美元，五年復合增長率（CAGR）為32.9%，而全球生成式AI市場五年復合增長率或高達63.8%。

IDC報告認為中國將繼續引領亞太地區人工智能市場發展，占亞太地區人工智能總支出超五成，預計到2028年中國人工智能總投資規模將突破1000億美元，五年復合增長率為35.2%，市場增長空間非常廣闊。

從技術路徑看，AI 的核心是“讓機器模擬人類智能”，但人類對“智能”的理解本身仍在深化（如意識、創造力、情感等）。

目前的AI還處于 “弱人工智能”（ANI）階段，只能在特定任務（如語音識別、圖像分類）中超越人類，而“強人工智能”（AGI，具備通用認知能力）和 “超人工智能”（ASI，超越人類智能）仍停留在理論探索階段。

基礎理論的突破（如神經網絡算法、因果推理、多模態融合）需要漫長的科研積累。

例如，從 1956 年“人工智能”概念提出，到 2012 年深度學習爆發，再到 2023 年大語言模型（LLM）普及，每一次技術躍遷都間隔數十年，且未來的突破可能需要更久——這意味著AI的技術迭代周期將持續數十年乃至百年以上。

因此，AI技術和應用是條非常長的賽道，各個公司的競爭和發展更像是一場馬拉松，而非短跑。暫時的領先和落后都說明不了太多的問題。

騰訊的AI戰略是“AI in All”

最近和一些投資者交流，他們希望騰訊能夠推出一款“重量級”的AI應用來終結比賽。然而現實是，在信息和人才高度流轉的當下，各家推出的AI創新功能都會在短期內被友商迅速對齊。

并且AI大模型依然很難貼近用戶，除非擁有ChatGPT 和 DeepSeek R1最初發布時的勢能帶來的下載量猛漲，絕大多數AI都離用戶較遠。在可以預見的未來，國內生態很難通過提供單純的AI大模型來直接收費。

大模型整合應用平臺Poe發布了《2025 年春季AI模型使用趨勢報告》，報告顯示DeepSeek 的使用率從2月的峰值7%降至4月底的 3%，整體使用率下降超過 50%就是佐證。

最終大模型還是需要通過產品化、場景化來實現商業化變現。

與專注于大模型本身的許多同行不同，騰訊的AI不是“獨立產品”，其戰略可以概括為“AI in All”，即通過將混元/DeepSeek兩大模型的能力拆解為可復用的“AI原子組件”，嵌入旗下社交、游戲、內容、金融科技等全場景業務矩陣，實現AI技術與場景應用的有機結合。

依托其優秀的互聯網產品基因，騰訊對海量用戶的真實需求具備天然的敏銳洞察力，能夠快速將AI能力轉化為個性化產品體驗，既解決了用戶在高頻場景中的實際痛點（如內容推薦、效率提升等），又通過海量真實數據反哺模型迭代改進，形成 “場景-數據-技術”的正向循環。

以混元大模型的AI能力為例，騰訊內部絕大部分業務都已接入混元大模型，使其產品服務能力得到放大與倍增，產品體驗獲得大幅提升，其中包含微信、QQ、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊會議、騰訊文檔、企業微信、IMA、微信讀書、QQ瀏覽器、騰訊地圖等明星產品。

用戶可能會因為需要AI會議紀要或者智能轉寫和翻譯的功能而購買騰訊會議會員，間接付費支持了騰訊的 AI。

體現在財報上，AI技術已經開始推動騰訊廣告收入增長。騰訊2025 年一季度財報顯示，營銷服務收入同比增長20%至319億元，主要得益于AI 驅動的智能廣告投放系統提高了廣告投放的精度，使部分廣告庫存的CTR從歷史平均1%提升至3%，直接推動廣告收入增長。

當然，騰訊與其他大廠一樣，尚沒有原生的AI應用實現規模商業化。但得益于豐富的產品構成，AI對于騰訊原有業務的助力是比較明顯的，這也是騰訊在這場長期“燒錢游戲”中比較具備優勢的一點。

構建AI協同生態的護城河

騰訊“AI in All”的AI 戰略最終希望達成什么樣的目標呢？

我認為就是通過這些嵌入AI 的產品，形成圍繞于用戶需求的，且是騰訊獨有的AI協同生態系統（護城河）。

例如騰訊新推出的AI知識庫ima，可以為用戶提供很方便的知識管理，已經成為我投研工作的主要工具之一。

現在微信里已經可以把 AI“元寶”加為好友，可以讓它幫你解讀與總結公眾號文章，也可以幫你解析聊天文件與圖片。而在元寶問答中獲得了優質的AIGC內容，你也可以一鍵轉到騰訊文檔中進行智能沉淀管理；如果在文檔上積累成了優質內容，也可進一步轉到ima知識庫中。

值得注意的是，近期騰訊開放了微信支付MCP（智能體支付解決方案），補上了智能體商業化鏈路的最后一塊拼圖。未來有望構建基于微信生態體系的智能化個人助理服務。

這類智能化的連接與場景化的業務協作，將極大豐富騰訊的AI協作生態系統。

騰訊目前正在系統性地推動旗下的B端、C端業務挖掘AI能力，這會是一個長期性的工作，但也將進一步增強騰訊在AI領域的護城河。

然而，當前投資者普遍存在一種認知偏差，即將騰訊AI能力和騰訊元寶之間簡單劃等號，只盯著騰訊元寶的問答測試結果好壞和榜單排名，將其作為評判騰訊AI整體成敗的核心標準，這種觀點不能說錯，但存在明顯局限性。

人工智能領域的競爭實則涵蓋大模型能力、應用場景拓展、商業轉化效率等多維度的綜合較量，而非僅聚焦于短期單一的大模型技術指標比拼。當前市場對各個企業的AI業務短期內能取得的成績預期過高，導致市場情緒頻繁在興奮和失望之間橫跳，而從長期視角來看，AI的真正潛力仍被顯著低估。

6月30日，騰訊官方發布標題為《AI向善，生態共創》的2024年騰訊可持續社會價值報告。騰訊公司董事會主席兼CEO馬化騰以《 推動AI的上升螺旋》為題作為開篇致辭。由此可見騰訊是將AI作為一個長期持續性發展戰略看待的。

其中，我認為比較有價值的兩點如下。

馬化騰在致辭文中表示，“以大模型為代表的AI技術，其迭代的速度超出想象。今年，以騰訊的混元與元寶等產品為例，我們幾乎是以周更、日更的速度，迭代技術與產品。我本人也每天沉浸其中，關注正在發生的變化，吸收AI相關的新知識，并和很多人交流探討。”騰訊系諸多AI產品升級迭代的速度，我相信關注騰訊產品的朋友們應該是有感受的。馬化騰自稱每天沉浸在AI產品之中，持續學習，這令作為騰訊投資人的我感到很安心。

馬化騰回溯了歷次工業革命的歷程，總結了一條規律：一項新技術的價值創造，常常不是技術本身決定的，而是應用與擴散決定的。由此可以看到他主要強調AI大模型的場景化、產品化的重要性，這與騰訊當前推行的“AI in All”戰略規劃高度契合。

（作者系深圳海之源投資管理有限公司基金經理。文中個股僅為舉例分析，不作買賣推薦。）