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騰訊與字節的AI時差:1200天

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不是戰略決定了成敗,而是時代選擇了不同的贏家。

來源 |表外表里

作者 |赫晉一 張冉冉



幾天前,騰訊湯道生發表的文章《人工智能正式進入Harness時代》,在科技圈掀起了不小的波瀾。

Harness,原來是馬具、韁繩等統稱,如今被引申為“拉住AI這匹野馬的力量”——

有了Harness,智能體(Agent)就有了工作工具、文件系統、反饋循環、驗收標準,變得更安全。

這是騰訊作為科技巨頭,第一次在AI賽道上旗幟鮮明地發出劃時代的聲音。

此時,距離2022年ChatGPT震驚世界,已經過去了1200多天。

在此期間,誕生于創業公司的DeepSeek,曾驚艷海內外;

大平臺如阿里,也搭建起了從芯片、云計算、模型、應用到商業化的全棧能力。

更值得一提的是字節跳動——

豆包躋身AI原生App活躍用戶榜首,日均Token消耗量國內第一、世界第三①

Seedance成為AI視頻生成行業標桿,性能在權威測評中屢屢登頂。

騰訊元寶——

MAU不足豆包20%;

混元大模型,長期未能進入通用大模型第一梯隊。

這位昔日霸主在AI上落后于字節,幾乎已經成為一種共識。


直到OpenClaw一聲炮響,把AI競爭的焦點從“聊天機器人”轉向“智能體”,騰訊才通過“養蝦”“養馬”再次殺回舞臺中央。

復盤騰訊一步步AI落后于字節、又突然追趕的過程,會發現AI淘汰的不是慢一步的玩家,而是看不見新范式參與者

它平等地考驗每一家科技巨頭的戰略、組織、產品,甚至是公司的基因。

在漫長的競爭中,真正決定勝負的,是那股沉默卻不可違抗的系統力量。

01

戰略分野:

造物豪賭VS理性進化

過去的互聯網生意,是在流量路徑上“蓋房子”收費;

到AI時代,房子還在,路卻消失了。

一份最新研究,對比了TOP5生成式AI與TOP6搜索引擎,發現AI訪問量已達全球搜索規模56%

在60歲老頭都會用AI的國內,人們甚至連搜八卦“吃瓜”都開始依賴AI。②


當看段子、學技能,不需要去抖音“刷”、去今日頭條“搜索”,打開AI就能辦,人們對這些APP的需求會逐漸回歸娛樂本質,對插件廣告失去耐心。

但無論AI多么能干,短時間內都難以替代用戶跟微信好友真情實感互動,社交平臺廣告仍相對穩定。


顯然,站在AI擊前線的字節,與站在最后一道防線上的騰訊,危機感不在一個維度上。

ChatGPT掀起全球科技風暴后,字節馬上反思“對機會的敏感度不如創業公司”;

騰訊卻很淡定,馬化騰AI比作電力革命,“早一個月把電燈泡拿出來,長期來看沒那么重要”。

鑒于騰訊有“等技術成熟再切入”的傳統,這番表態被視為“等待摘桃子”。

但騰訊的“慢”和“保守”,實際上是生存沒有受到迫在眉睫的威脅,且有游戲、金融科技等多元業務緩沖。

相比于all in技術革命,騰訊似乎更傾向于“讓AI為鵝廠打工”。

我們編稿時就發現,公眾號后臺可直接文生圖:

敲下關鍵詞,庫存AI圖片就彈了出來;

即使提示詞簡短,系統生成時也會自動擴寫,全程傻瓜操作,十幾秒就得到一張插圖。


而這樣被AI再造的場景,用騰訊的話說“有900多個”,覆蓋廣告、游戲等業務。

其中,廣告業務在AI加持下,連續兩年實現約20%同比增長毛利率由55%提升至58%


可見,騰訊最初的算盤是這樣打的:

在現有業務中嵌入AI,提高效率和“印鈔能力”,鞏固生態護城河。

字節則不一樣,CEO梁汝波AI視作PC+Web更大的行業核心機遇”,押注AI就是押注“下一個抖音”

變革的緊迫度、徹底性,把素來信仰“沒什么不能自己干”的字節,推向了堅定的自研道路。

更進一步說,字節也缺乏騰訊那份“生在羅馬”的幸運。

兩家巨頭都坐擁龐大數字資產,字節體量甚至更大,但高價值、高壁壘的數據可能稱不上富足——

短視頻、直播電商,經驗點在“情緒”與“消費”上;

相比之下,社交、支付起家的騰訊,更能理解“對話”與“人的意圖”,而后者才是AI從“感知”邁向“認知”的關鍵。

這微妙的差異,從二者動作里也能得到驗證:

字節向外擴張,通過豆包手機、ToB的MaaS業務積累數據;

騰訊對外吸收,將DeepSeek大模型部署在內部GPU上,讓成熟技術給自己干活。


總之,兩家形成了追求“造物”與“進化”的戰略分野,并深刻影響了對AI的投入與進程。

字節瘋狂加碼,躋身英偉達亞洲最大客戶、國內AI人才密度最高的公司,不惜分流對抖音的預算支持AI,2025年其凈利潤大跌70%的一個重要原因就是“AI投入大”。

騰訊降本增效,技術中臺TEG要自負盈虧,內部事業群想要訓練模型一度要向總辦打報告。

馬化騰甚至AI團隊強調“不要高自己的能力”“不要想著什么都自己做”

過去兩年,字節“下餃子”般生產AI原生應用,涉及聊天、長文本生成、圖片生成等C端高頻場景,而騰訊元寶比豆包晚了一年上線;

字節底層大模型追求“智能上限”,騰訊混元大模型能力較弱,陷入“自研大模型‘打地基’+投資和接入外部大模型”的路徑依賴。


從技術落地的廣度和深度來看,騰訊自起步就被字節拉開了差距。

同時,戰略的不同也造成了迥異的組織架構,進一步拖累了騰訊的腳步。

02

組織分水嶺:

中臺化陷阱VS專項特種兵

上月底,騰訊一紙通知,正式撤銷運營近十年、承載“AI野心”的實驗室AI Lab。

打仗關鍵時刻,先把陣地燒了,聽起來有些荒謬。

但這并非自毀長城,而是騰訊遲到三年的組織糾偏。

2023AI競賽打響后,騰訊快速拉起了一支大模型戰隊——

由TEG(技術工程事業群)牽頭,并從游戲、微信等事業群抽調人手協同。


在騰訊的構想里,這套“技術中臺+業務聯邦”的架構,既能沉淀AI能力,又能讓各BG靈活取用、迸發活力——

就像移動互聯網時代,玩轉“流量變現”的游戲業務與堅持“體驗至上”的微信一樣。

AI視為下一代流量入口的字節,則選擇“大力出奇跡

Seed(基礎模型研究)與Flow(AI產品創新)兩大獨立單元“研用分離”,且都與抖音平起平坐,同為“創始人工程”。


正是這道組織設計的分水嶺,讓兩家巨頭在AI賽道上漸行漸遠。

騰訊的工程師們,光是優化AI廣告就撓破了頭:

業務數據分散在20多個系統中,格式、質量、標準不一,團隊60%的時間花在找數據、洗數據上。③

不僅廣告,微信、游戲等業務也紛紛自建小模型,甚至游戲的四大工作室也在“賽馬”。

這雖加速了AI的滲透,卻也意味著,可能有數百位工程師在重復“造輪子”,資源在無形中被浪費。


不集中力量難辦大事,但打破部門墻,去創造一個新的“微信”或“王者榮耀”,無異于“革自己的命”。

于是,尷尬的一幕出現了:

ToC的元寶誕生之初,既沒有去QQ瀏覽器乘風起飛,也無法借助微信冷啟動,反而被交給了ToB的云與智慧產業事業群。

字節沒有“左右手互搏”的煩惱,專項模式下,團隊唯一KPI就是把大模型做出來、把產品做好,不需要平衡各部門利益,從根源上避免了內耗。

更重要的是,字節有騰訊羨慕不來的技術大拿”。

字節AI最早一號位是朱文佳,歷任今日頭條CEO、TikTok產品技術負責人,并非原生的AI人才。

這與騰訊AI前兩任掌舵人背景相似——

張正友是計算機視覺領域的頂級人物,蔣杰則是騰訊廣告技術體系的負責人。

但字節對“模型天花板焦慮,使其將目光投向AI領域頂尖人才

2025年初,Google DeepMind研究副總裁吳永輝加入字節,成為新領軍人。

他將團隊重新拆成Edge(前沿探索)、Focus(模型攻堅)、Base(工程與交付)三層,繼續打磨技術。

加上朱文佳等老將配合,AI能力更絲滑融入產品,豆包用戶數據也就在這一時期突飛猛進。


反觀騰訊,長期沒能找到一位權威話事人。

無人拍板“什么是好模型”,工程師們為了完成KPI,就開始依賴最直觀的指標——各大權威榜單。

為了拿到好成績,研發團隊把大量榜單題目與答案語料喂給了模型,導致數據被嚴重污染。

模型在打榜時風光無限,到了真實用戶面前卻頻頻“翻車”,被吐槽“難用”。

意識到問題,騰訊開始艱難轉身

先是在2025上半年,為混元研發體系配備獨立團隊,收攏分散的算法力量;

同時把元寶、QQ瀏覽器等AI團隊全部劃入CSIG(產品與商業化落地),形成面向C端統一戰線。

緊接著年底,挖來前OpenAI核心成員姚順雨,任命為首席科學家,賦予其大模型研發絕對指揮權。

在他主導下,騰訊成立了AI Infra部、AI Data部與數據計算平臺部,打通了“算力數據算法”的研發閉環


真正的轉折來了,可惜騰訊想追趕字節,仍有掙不脫的鐵鏈。

03

產品枷鎖:

謹慎的“效率工具”VS大膽的“智能好友”

同樣是測試首款大模型,騰訊和字節的思路,卻大相徑庭。

字節大模型Grace(豆包前身)內測時,邏輯幻覺率達30%。

字節馬上邀請5萬名內測用戶調度百名技術骨干、標注團隊每一次差評、每一句吐槽都標記入庫。

歷經整整42天,每天修正超10萬條對話后,模型的中文語義理解準確率終于提升到56%。

同一時間,騰訊混元大模型也在與幻覺、推理延遲等問題纏斗,但鮮為人知——

混元在騰訊云、騰訊廣告等業務中灰度運行6個月,傳聞內部評價達90分后,才正式對外發布

彼時,其已經成為“大廠最晚亮相的大模型”。

一個大膽試錯,另一個謹慎小跑,背后正是兩家巨頭基因與體質的差別。

從推薦算法里煉出抖音的字節來說試驗本就是產品哲學。

豆包相關負責人曾說過,“AI產品探索進入無人區后,先不糾結技術或路線,理想態先行。”

翻譯過來,就是允許先上60分產品,然后反復測試、反饋、迭代,直至把產品推向100分并形成“飛輪效應”。


但對以社交為底色的騰訊來說,把用戶當成極致工程概率學“樣本”,可能是一場災難。

騰訊的核心產品,承載著13億用戶的數字生活、500萬中小企業的生計、無數政務系統的運轉,構成其引以為傲的護城河。

但代價是,這家科技巨頭染上了一定的“公共事業”色彩,必須戴著“安全、可靠”的鐐銬跳舞。

因此,騰訊的產品往往要打磨到90分才允許上線。

AI產品開發也一樣:

混元大模型,經歷了比同業更長的內部灰度測試;

元寶也選擇了更普適的“效率工具”方向,圍繞辦公、學習等場景下的痛點迭代,已成為最會搜索、總結和寫作的生成式AI之一。


但問題是,隨著各家大模型持續進步,寫文案等基礎能力的差距已經被打到近乎于零,元寶逐漸“泯然眾人”。

更重要的是,在AI這一破壞性創新面前,唯有顛覆想象、大量試錯,才有希望摸到技術的邊界、挖掘技術的價值。

豆包就是這樣,瞄準“類人伴侶”定位后,推出22個預置“智能體”,覆蓋休閑聊天、戀愛顧問等場景和不同角色性格,且能記住用戶偏好、歷史對話。

網友們發現豆包可以“調教”后,開始教AI唱歌、斗嘴,這些“野生”的玩法,反向推動豆包越來越像“人”。

而懂梗、會聊天、有情緒的“智能好友”,相比“辦公工具”,更能戳中基數龐大、對技術不敏感但需要情感陪伴的大眾用戶。

因此,在用戶黏性上豆包將元寶遠遠甩在身后。


不過,輸掉“AI上半場”的騰訊,也并非沒有打贏翻身仗的可能。

如開頭所說,隨著龍蝦的爆火,AI競爭開始智能體和垂直行業應用演進游戲規則再次改寫:

比拼AI生成對話、圖片、視頻時,模型能力越好優勢越大;

需要AI去調用API、完成多步驟的工作任務時,場景和生態成了新的變量。

騰訊能一口氣放出5款Agent產品,成為新一輪競爭中的領跑者,背后正是有微信、小程序、騰訊文檔、騰訊會議等一整套協作與服務生態。

管理層已明確提出,“在微信里面去做一個懂你、能干的AI Agent,這在整個市場是獨一份的存在。

同時,刻在骨子里的理性與克制,也讓騰訊沒有回避“AI無法可靠評價自己”的問題,并在如何約束智能體的思考中,把Harness從幕后推到了臺前。

而這,又是一個全新藍海賽道。

在不遠的將來,鵝廠“后發制人”的故事或許真的會重演一次。

當然,字節也有飛書、電商、短視頻等生態,但它也要在深度、安全等方面補課,這就為騰訊留下了寶貴的追趕時間。

04

小 結

騰訊與字節在AI賽道上的你追我趕,揭露了一個真相:不是戰略決定了成敗,而是時代選擇了不同的贏家。

上半夜,字節的打法命中了技術躍遷的范式;下半夜,騰訊的模式也未必會一直輸。

所以,真正的勝負不在于一時一地的角力,而在于能否在潮水的流向中,始終保持自我進化。

數據引用:

①《字節跳動,極致Token效率工廠的誕生》,中國企業家雜志

②《需求變遷下的搜索變化——用戶搜索行為盤點》,克勞銳

③《騰訊AI的“1+”時刻:分散的群星何時聚合成帝國新核?》,Al+趨勢洞察

參考資料:

④《字節、阿里、騰訊的AI 權力范式之爭:切割、重構與孤注一擲》,Z Finance

⑤《一只龍蝦,救了騰訊的AI故事》,25號觀察員

· END ·

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