于昨日晚間，騰訊召開了2026Q1電話會。在問答環節，管理層針對近期業內關注的C端AI付費潛力、操作系統智能體威脅、內部算力分配以及各AI業務線變現等問題，給出了一些實質性判斷。

比如，針對近期業內（如豆包）開始探索的C端用戶訂閱模式，騰訊總裁劉熾平分享了騰訊對AI產品商業模式的底層思考。他指出，AI革命與互聯網革命存在本質區別：在互聯網世界，大部分是已有信息，固定成本很低，交付的變動成本非常小，幾乎可以無限擴展；但在AI領域，每一次服務交付都會產生相當的成本。

結合中國市場付費滲透率在個位數、訂閱價格遠低于西方市場的現狀，劉熾平認為，當必須通過付費來支持一項高變動成本的服務時，這項服務很可能不是一個贏家通吃的業務，市場上會存在多個參與者，每個都會占有一定市場份額和訂閱量。因此，在AI領域，找到高價值用例的能力，與單純盲目獲取大量日活躍用戶相比，同樣重要甚至更重要。

除C端付費外，圍繞高價值用例的落地、行業競爭與算力調配，騰訊管理層進一步呈現了內部的業務思考：

第一，關于微信生態與小程序的AI路線圖：

在談及混元模型如何融入微信工作流時，劉熾平描繪了小程序在AI時代的內外兩層紅利：

在內部層面，企業通過使用基于混元打造的AI編程工具（如CodeBuddy）和辦公助手（WorkBuddy），可以直接從模型性能提升中獲益，完成數字化升級并提高自身生產力；在外部層面，未來騰訊會大規模將小程序作為“技能”整合進智能體生態。當智能體具備將小程序用作工具調用的能力時，實際上會為小程序企業帶來更多流量，幫助他們在未來被更多用戶和代理商使用。

第二，關于底層模型研發與B端商業化目標：

針對近期需求爆發的生產力智能體（如Work Buddy），當被問及是否有年度經常性收入（ARR）目標時，騰訊首席戰略官詹姆斯?米歇爾給出了否定回答。

他指出，使用需求高度動態，今天設定的ARR目標，12個月后可能就會相差一個數量級。目前騰訊不關注具體的ARR數字，而是專注于擁有正確的產品。

劉熾平補充了混元3.0的設計邏輯：騰訊徹底改革了團隊、生產流程和基礎設施，特意構建了一個較小的模型來驗證各個環節。由于在開發過程中就已經與元寶、WorkBuddy等核心產品進行了“協同設計”，混元3.0的token調用總量相比2.0至少提升了十倍。

第三，關于內部算力分配與底層芯片供應鏈

在算力分配上，米歇爾坦言騰訊“做出了選擇并付出了代價”。大多數擁有云業務的科技巨頭只有一個旗艦級的內部用例，而騰訊有混元、微信智能體、元寶、廣告和游戲AI部署等多個旗艦項目。為了支持這些項目，騰訊有意識地推遲了通過騰訊云出租GPU變現。

在談及算力瓶頸與芯片供應鏈時，米歇爾提到，一方面，中國GPU短缺正通過國產ASIC（專用集成電路）以及周邊國家晶圓廠的更多供應來逐步解決；另一方面，CPU和網絡芯片供應商并沒有像外界想象的那樣在現貨市場坐地起價。聰明的供應商非常有前瞻性，會采取三到五年的長遠視角，他們希望與需求會隨時間大幅增長的長期合作伙伴簽訂協議，而騰訊作為多年來的大買家，完美契合這些標準。

第四，關于AI智能體對電商與內容平臺的不同影響：

米歇爾提供了一個辨證視角：AI智能體對電商公司的潛在影響可能比對騰訊這類內容公司更大。原因在于用戶行為的本質區別——用戶花時間看短視頻、聽音樂是主動且渴望享受過程的；但用戶在電商平臺上花時間，往往是為了找到最低價格。

如果AI智能體幫助用戶快速瀏覽無限量的商品列表進行比價，用戶在電商網站的停留時間會減少，接觸到的廣告也會減少。因為人類的注意力是有限的，廣告恰恰利用了這種有限的注意力。

但米歇爾補充：從過往經驗看，業內已經出現過搜索引擎等多輪“比價服務”的迭代，大型電商公司總體依然在這些服務存在的情況下取得了增長。因此，現在斷言這是核心風險還為時尚早。

第五，關于AI投資回報率（ROI）與精細化KPI考核：

騰訊不按季度設定短期的量化投資回報率，而是按產品全生命周期進行組合管理。米歇爾將AI投資拆解為兩類：購買GPU部署到廣告技術是短周期投資，帶來更好的定向和加速的利潤增長；部署到基礎模型則是長周期投資，著眼長期競爭優勢。

在具體的KPI評估上，騰訊采取了分類管理：對于現有活動（如廣告和游戲），KPI側重于收入和利潤；對于新AI產品，KPI側重于能力（基礎模型有多智能）和使用量（如Token消耗量）；對于騰訊云，KPI側重于收入和市場份額。

第六，關于生成式AI對核心業務的實質重塑：

在游戲業務上，生成式AI加快了內容創作（如虛擬皮膚）并直接帶來變現。米歇爾強調，目前的部署目標是增加收入，并未優先考慮利潤率擴張本身。

在廣告業務上，米歇爾明確透露，視頻號的廣告加載率仍在4%到5%之間，處于行業內最低水平。騰訊之所以有空間保持極大的耐心，是因為業務組合中存在其他強勁的增長驅動力（游戲遞延收入躍升、金融科技定價趨向中性等）。

在金融科技領域，米歇爾用了一個極其精準的比喻——過去的借貸信用評分歷來更多是一門“藝術”而非“科學”，只有一小部分數據子集被有效輸入模型；而現在，基于Transformer的模型能夠獲取全部可用數據，學習并找出預測性指標，從而實質性地改進貸款發放與風險管理。

在內容創作方面，AI正在帶來顛覆。對于騰訊視頻歷來擅長的長劇和動畫領域，由于虛幻引擎（Unreal Engine）等工具與生成式AI視頻能力的融合，為游戲和動畫線性視頻內容創建相同的3D資產變得越來越可行。這讓騰訊能夠更快、更便宜地制作內容，甚至將過去局限于小說或游戲形式的IP帶入視頻領域，擴大受眾漏斗。

第七，關于操作系統智能體與超級App的博弈：

針對iOS、Android等操作系統層面智能體可能帶來的顛覆，劉熾平認為真正的操作系統原則是中立的，核心是確保生態系統得到良好保護和精心管理，為所有應用程序提供公平競爭環境。

如果一個應用程序試圖假裝自己是操作系統，并利用智能體去侵入、掠奪其他應用程序，這不是管理操作系統的最佳方式。任何應用程序都不會允許這種真正的競爭與掠奪，操作系統本身也應該阻止這種情況發生。

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