2026年计算机行业深度报告:被低估的腾讯AI“野望”

战略复盘:从“Make Al Everywhere”到“智 能体生态”

腾讯 AI 战略从推进基础能力普及到聚焦智能体生态,历经十年深化之路。战 略上,从“Make Al Everywhere”的愿景走向追求“可知可靠”和独特生态壁垒; 组织上,通过成立 CSIG 和调整 TEG 架构,实现了从技术研究到产业落地、再到 集中力量攻坚的演变;产品上,完成了从单点技术到大模型、再到万亿参数和智能 体的跨越;业务上,AI 逐步从内部提效工具,成长为驱动广告、游戏、云服务等 核心业务增长的关键引擎。 腾讯的 AI 战略历程经历了较为清晰的四个转变阶段: 1)基础能力期(2016-2020 年),推动“AI in All”进行技术泛化与基础能力 建设。管理层提出“Make AI Everywhere”及“AI in All”,强调 AI 的战略意义 与长远投资价值,战略重心在于构建通用 AI 能力并提升现有产品体验,不急于商 业化,代表动作包括成立多个 AI 实验室,并于 2017 年明确了“基础研究、场景 共建、AI 开放”的三层发展路径。 2)产业实用期(2021-2023 年),转向关注伦理安全、夯实底层能力(算法、 算力、数据)并追求“不急于求成”的长期主义。业务重心是推动大模型“混元” 成型并优先赋能广告、内容推荐等核心业务以提升收益,具体表现为 2022 年混元 用于广告业务,并于 2023 年 9 月正式发布大模型,快速接入并扩展至大量内部业 务。 3)产品应用期(2024 年),强调“短期不会有纯原生 AI 应用,重点是嵌入 所有产品”。通过外部合作与自研应用“元宝”探索产品化落地,其代表动作包括 发布基于自研混元大模型打造、面向 C 端用户的 AI 助手“腾讯元宝”。 4)生态智能期(2025 年以来),以“微信 Agent 是最终方向”为指引,计划 将微信打造为 Agent 时代超级入口。2025 年以来,随着智能体(Agentic AI)技术逐步趋于成熟,腾讯管理层明确将“生态型智能体”定义为腾讯的独特产品形态 与核心壁垒,在公众号、小程序引入 AI 能力,探索微信 AI 搜索与 Agent 应用场 景,并将 AI 应用集中划归 CSIG 统一推进,标志其战略从 AI 对业务广泛赋能进一 步转向构建以微信生态为依托的智能体生态,串联社交、内容、生活服务等场景, 形成新的商业化范式。

2016 年-2020 年,AI 被定位为“基础能力”,战略布局以基础研究+场景共 建为主线:腾讯管理层提出“ AI 无 不在( Make AI Everywhere)”“AI in All”, 定位 AI 为公司长期基础能力,强调在计算能力、大数据、场景与工程化上的优势, 先以内部业务赋能为主、对外生态开放为辅。组织层面搭建 AI Lab/RoboticsX 等 科研矩阵,推进“基础研究—场景共建—能力开放”,微信 AI 等在 音识别 /NLP 等能力广泛落地。 2021 年,管理层提出“AI 向善、可知可靠”,稳健推进、重视安全责任:马 化腾公开强调“AI 向善, AI 技术实现可知、可控、可用、可靠”,保持对 AI 的 审慎与长期投入立场。 2023 年,管理层高度认可 AI 价值,将其定位于工业革命级别的长期赛道, 布局策略上重底层、缓商业化,拒绝短期功利主义:马化腾公开发 表示,“我们 最开始以为(人工智能)是互联网十年不遇的机会,但是越想越觉得,这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇。”他认为,AI 布局需要研发投入的持 续积累,腾讯并不急于求成。马化腾表示,“对于工业革命来讲,早一个月把电灯 泡拿出来,在长的时间跨度上来看是不那么重要的。关键还是要把底层的算法、算 力和数据扎扎实实做好,而且更关键的是场景落地,目前(我们)还在做一些思考。 我感觉现在有很多公司太急了,感觉是为了提振股价,我们一贯不是这种风格。” 此外,腾讯管理层认为,核心 AI 产品尚 早期,商业化暂不急于推进,后续 需关注成本控制:混元和 AI 助手还 于早期阶段,未来有很多值得发散的想象空 间,但讨论具体的产品设计和商业化还为时过早。同时,成本压力是 AI 发展的挑 战,生成式 AI 应用需要考虑模型推理的可变成本。

2024 年,管理层指出应用优先于追跑参数,提出加大模型层面的外部合作、 不过度自造:马化腾与 AI 沟通时表示,“要好好与外部合作 ,不要想着什么都 自己做”,腾讯选择进一步加大与外部合作,聚焦在内部生态打磨后输出成熟能力。 马化腾表示“短期一两年内难有纯原生 AI 应用,大机会在各产品效率提升”,路径 从稳健投入转向场景化落地提效,强调效率乘数,相对克制商业化节奏。 2025 年,腾讯 AI 战略从稳健内生转向主动出 ,管理层提出 AI 全面产品化 落地,界定 Agent 产品形态:马化腾提出 “所有 BG 拥抱大模型产品化落地;微 信、QQ、输入法、浏览器等产品推出 AI 智能体;游戏、微信读书、腾讯视频基于 混元做更多探索”;同时,他界定了两类 Agentic AI:通用型代理(如“元宝”等 原生 AI 产品)与嵌入微信生态的“生态型 Agent”,明确后者为腾讯的独特产品 形态与壁垒方向。 2025 年下半年,腾讯加大力度推动 AI 从技术突破走向场景实践。在 2025 世 界人工智能大会腾讯论坛上,腾讯公司副总裁蔡光忠表示,AI 是一场工业革命级 的技术创新,对个人和产业发展都将产生前所未有的价值。但相对于一个完整的技 术周期,当前 AI 还 于发展的初级阶段。未来,随着 AI 的进一步落地,产业发展 会从聚焦“好技术”进化到更加强调“好产品”。基于此,腾讯正围绕模型、平台、 应用等维度发力,结合腾讯丰富的应用生态优势,全方位推动 AI 从技术突破走向 场景实践, 好用的 AI 出现在离用户和产业更近的地方,实现 AI 真正好用、人人 可用、用之有益。

值得注意的是,管理层明确提出“微信 AI 智能体”的蓝图,依托通信/社交/ 内容/小程序/商业/支付的生态闭环,构建能够理解意图、执行闭环的理想助手。 腾讯总裁刘炽平认为,微信最终会推出 AI 智能体。刘炽平表示,“微信的生态系统 拥有通信和社交生态系统,使智能体能够理解用户的需求、意图和兴趣;拥有内容 生态系统,包括公众号和视频号;拥有小程序生态系统,基本上涵盖了互联网上的 大部分用例;拥有商业生态系统,允许人们购买商品,以及支付生态系统,允许人 们几乎立即完成支付。所以,这几乎是用户的理想助手,理解用户的需求,并且能 够在该生态系统内执行所有任务。这就是理想的蓝图。” 2026 年,马化腾表示腾讯将把大模型和 AI 产品以一体化的方式来考虑,未来采用交叉、派驻和 Co-design 的逻辑进行产品和组织的设计。关于微信生态 AI 智能化,他认为 AI 全家桶未必是大家都喜欢的,强调在 Agent 化落地中秉持安全 立场,坚持去中心化,以兼顾用户需求和隐私安全的方式来思考规划微信的智能生 态 复盘腾讯 AI 发展历程,管理层一直强调"打造好用的 AI",注重技术应用和场 景落地。当前阶段,腾讯生态智能体 AI 战略的核心在于以 AI 赋能 量生态,特别 是微信用户生态,其路径是通过前期积累的技术体系落地场景应用,加固网络效应 并提升生态价值。近期,腾讯在架构、人才、生态上的一系列动作,表明其商业化 与生态智能化进程正在全面加速,我们认为市场或低估了腾讯在 AI 时代将传统流 量优势转化为智能生态优势的布局与决心。

组织架构:AI 商业化攻坚节奏加快

2025 年 12 月,腾讯宣布混元大模型研发架构升级,设 AI Infra/AI Data/数 据计算平台部,全面强化其大模型的研发体系与核心能力。姚顺雨出任“CEO/总 裁办公室”首席 AI 科学家,向腾讯总裁刘炽平汇报;同时兼任 AI Infra 部、大 模型部 责人,向技术工程事业 总裁卢山汇报,推进模型 -工程-数据一体化。 2024 年,腾讯开始大规模对外招募基础模型相关人才,并启动一系列组织架 构调整。2025 年,腾讯引入姚顺雨并升级大模型研发架构,进一步加速了人才和 组织优化的进程,旨在加速围绕核心场景孵化 AI 原生应用,探索面向 Agent 的下 一代应用范式。在达成内部共识、完成人才引进与组织结构优化后,腾讯将在 Agent 领域全面释放其作为领先互联网企业的核心力量。

大模型开发作为系统工程,需要对模型从预训练数据、预训练架构、算法、后 训练路径到基础设施层面形成顶层整体设计。姚顺雨在普林斯顿大学获得博士学 位,博士期间主要科研成果包括 ToT 计算框架和 ReAct 算法,这两 成果均可应 用于模型后训练阶段,有效提升模型的多步推理和实际操作能力。博士毕业后,他 在 OpenAI 工作一年,深度参与了 Operator、Deep Research 等智能体 目。 腾 讯引进一位在 OpenAI 直接参与过模型后训练、并接触过其预训练的研究者担任 LLM 模型 责人,能够有效加速腾讯混元大模型的研发进程 。 姚顺雨的加盟有望从三个方面提升腾讯的大模型研发竞争力: 1)范式转变:姚顺雨在 2025 年提出“AI 下半场”理论,指出在 AI 发展的上 半场中,行业核心是围绕模型训练、参数规模、性能指标的竞争,进入 AI 发展的下半场,竞争重心将转向真实场景的价值定义、交互体验优化和评估体系构建,核 心逻辑是评估比训练更重要。在从解决问题到定义问题的范式转变中,腾讯自身庞 大的用户生态将促进其更好理解用户意图,进一步推动 AI 朝着对人类真正有用的 方向演进。基于强调评测的技术理念,姚顺雨或将推动腾讯在大模型评估与智能体 能力评测领域形成评价壁垒,进一步释放其用户生态潜力。 2)技术攻坚:在以后训练和 Agent 开发为主题的“下半场”,当前大模型竞 争已从通用大模型转向基于大模型的个性化智能体构建,这为腾讯凭借其工程与 场景能力实现赶超提供了新机遇。在过往混元大模型训练以及海量业务场景的深 度实践中,腾讯已经积累了系统化的工程能力,此次架构调整将通过升级大模型研 发架构,巩固并强化这一核心优势,从而提升 AI 大模型的研发效率。 3)人才优化:借助其行业号召力,腾讯将进一步吸引全球顶尖研发人才,同 步推进 年轻化, 通过显著高于市场的薪酬招揽顶尖校招生,加速组织焕新,显 示腾讯管理层对推动 AI 商业化落地的坚定决心。

产品布局:全景体系助推技术转化

3.1 产品体系

腾讯 AI 产品的全景体系以“1+3+N”架构为核心,即“1 个混元大模型+3 大平台+N 个垂直应用”。2025 年 7 月,在 2025 世界人工智能大会(WAIC)上, 腾讯发布“1+3+N”AI 应用全景体系。该体系以腾讯自研混元大模型为核心技术 基座,平台侧聚焦 B/C 端智能体开发平台与具身智能开放平台,构建标准化能力 输出通道,应用侧通过跨行业智能体矩阵与 AI 解决方案实现场景化部署,形成模 型支撑+平台中继+场景渗透的完整架构。AI Agent 趋势下,依托 AI 全景战略打 通从模型研发(1)、工具平台(3)到行业应用(N)的关键业务模式,我们认为 公司有望将社交生态的固有优势与 B 端积累的服务能力转化为多元场景的 Agent 应用,加速 AI 技术从研发到商业化的转化,打造真正好用的 AI 产品,进一步深化 护城河。

模型层:基座模型提供 义理解、多轮对 、文生图 /视频、3D 资产自动化建 模、逻辑推理等通用智能,核心产品包括混元 3D 世界模型 1.0、多模态模型和全 尺寸模型家族,形成从文本、图像、视频、音频到 3D 的全模态模型矩阵,为开发 者提供底座支持,支撑需要高精度认知或复杂内容生成的通用 AI 需求。 平台层:中枢平台 责降低 AI 开发门槛,将模型能力转化为可交互的产品, 应用场景包括消费者、企业和硬件三个方向。 应用层:升级原有业务,同时拓展 AI 原生新场景,在接入 AI 提升现有产品效 率及竞争力的同时,探索新的用户需求及应用场景:1)核心产品 AI 升级:将 AI 能力接入微信、QQ、企业微信、腾讯会议、腾讯文档等产品,全面提升内容生产、 开发及企业办公效率,持续优化用户体验和参与度。2)原生 AI 产品方面,包括元 宝、ima。元宝是基于自研混元和 DeepSeek R1 等顶尖模型的 C 端 AI 助手,提 供 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等丰富的 AI 能力。ima 是以知识库为核心的 AI 工 作台,提供精准检索、高质量 AI 问答及文本创作辅助,提升知识管理效率与内容 创作生产力。

3.2 模型层

腾讯混元大模型是腾讯全链路自研的底层模型,在高质量内容创作、数理逻辑、 代码生成和多轮对 等领域 于业界领先水平,通过整合腾讯优质的内容生态,提 供强大的时效、深度内容获取和 AI 问答能力。 截至 2025 年 12 月,腾讯“元宝”(搭载“混元”大模型)能够进行快慢结合 的交互思考、全栈多模态生成与理解,其功能矩阵已覆盖文本、图像、 音、视频 四大模态,展现出较高的用户认可度:1)认知/交互能力:快慢双模思考通过资源 动态分配,兼顾用户体验与任务深度,平衡响应速度和复杂问题解决能力,提升用 户粘性。拟人化交互,突破纯文本交互,覆盖 、视频等多模态自然交互,拓宽 应用场景(如远程协助、陪伴)。2)多模态生成/理解能力:具备文生图、图理解、 图生图/编辑以及文/图生视频能力,显著降低 业多模态信息 理和内容创作门槛。


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