“一季度，我們在新AI產品上取得了顯著突破，并持續(xù)以AI賦能核心業(yè)務增長。我們相信目前產品團隊所做的一切都在朝著正確的方向前進。”

公司情報專家《財經涂鴉》獲悉，5月13日，騰訊控股（00700.HK）發(fā)布一季度財報，當季研發(fā)投入225.4億元，同比增長19%；資本開支319.4億元，同比增長16%。

受益于AI戰(zhàn)略加速，公司一季度營收1964.6億元，同比增長9%；Non-IFRS經營利潤756.3億元，同比增長9%。若剔除新AI產品（Hy、元寶、CodeBuddy、WorkBuddy及QClaw）的收入、成本及開支影響，Non-IFRS經營利潤同比增長17%至844億元。此外，騰訊一季度自由現(xiàn)金流達567億元，公司經營性現(xiàn)金流保持穩(wěn)定。

騰訊董事會主席兼首席執(zhí)行官馬化騰在電話會議中透露，重組后的AI研發(fā)團隊重構了AI基礎設施，搭建了Hy3 preview模型，在同等參數(shù)規(guī)模的模型中性能領先，兼具實用性與性價比；自4月28日以來，其在OpenRouter的token消耗量排行榜上穩(wěn)居前列。

“我們的AI效率智能體解決方案已初見成效，WorkBuddy目前是中國使用最廣的AI效率智能體服務。同時，我們的核心業(yè)務在用戶粘性、收入及盈利上持續(xù)增長，既為AI投入提供了充裕的現(xiàn)金流支持，也為AI的落地應用奠定了豐富的場景基礎。”

混元與微信的整合將「循序漸進」

“從實際應用場景來看，HY3預覽版的表現(xiàn)遠遠超出我們的預期。”管理層在電話會議中表示。

數(shù)據(jù)顯示，Hy3 preview Token調用總量已超過上一代模型的10倍，其中代碼和智能體場景增長尤為明顯——在WorkBuddy、CodeBuddy及QClaw等騰訊應用中，相關Token調用量增長超過16.5倍。

談及混元在各業(yè)務中的應用路線，管理層表示，伴隨Hy3的agent能力有所提升，騰訊會將這樣的模型與更多產品整合。

“騰訊會考慮將混元與微信工作流整合，這是循序漸進的過程，不能一蹴而就。”

管理層還特別提到，小程序與大模型的整合非常重要，“當我們開始將小程序整合為‘技能’——允許代理商使用小程序作為工具——這將為這些小程序企業(yè)帶來更多的流量。這將有助于他們的小程序在未來被更多的用戶和代理商使用。”

據(jù)OpenRouter數(shù)據(jù)， Hy3 preview結束限免期后，日Token用量和周Token調用量仍保持榜首；4月27日至5月11日連續(xù)三周登頂OpenRouter周榜總榜。目前，工具調用和編程等細分場景分列第一、第二。

針對AI已有清晰的路線圖，對應長期和短期投資

談及關于AI的資本開支，管理層坦言，接下來資本支出將會繼續(xù)增加，目前公司針對AI已有清晰的路線圖，人工智能領域的投入也包含了短周期和長周期兩種形式。

“如果我們將購買的 GPU 部署到廣告技術（Ad Tech）中，這就是一種相對短周期的投資。這些 GPU 能迅速提升廣告投放的精準度，提高點擊率，并帶動收入和利潤在短期內加速增長。”

“相比之下，當我們將 GPU 部署在混元（Hunyuan）大模型時，這是我們視為對公司品牌特許權至關重要的投入，因此我們會從更長遠的角度出發(fā)。”

因此，在投資回報率方面，公司會從資產組合和全生命周期的視角來審視業(yè)務的發(fā)展。比如，廣告和游戲業(yè)務會側重收入和利潤；對于新AI產品，則更多聚焦功能的豐富度，基礎模型的智能化水平以及實際應用情況，包括工作負載的相關場景中模型的token消耗等等。

在騰訊的發(fā)展歷程中，總體上一直保持非常好的投資回報水平，過去20多年凈資產收益率始終處于較高水平。

今年下半年，預計將會更多國產芯片陸續(xù)投入使用。“騰訊云一直缺乏足夠多的GPU資源，難以滿足外部客戶的所有需求，對獲得更多收入和市場份額有影響。”

目前，騰訊尚未在騰訊云上開展GPU算力的對外租賃業(yè)務，這能夠保證集團內部的資源充足。“展望今年剩下的時間，隨著國產GPU以及CPU的供應逐步釋放，我們有希望在騰訊云上進一步拓展算力供應，從而推動騰訊云業(yè)務持續(xù)的規(guī)模化增長。”

智能體應用要「找到高價值用例」

“在AI領域，我們必須尋找‘高價值用例’，而不能僅僅關注日活躍用戶數(shù) (DAU)。因為智能不可能永遠免費”。

管理層表示，AI革命與互聯(lián)網(wǎng)革命有非常大的區(qū)別，“現(xiàn)在我們要看的是，智能最終會轉化成怎樣的價值，某種意義上，這個價值要看其最終與用戶付費意愿如何關聯(lián)。”

“互聯(lián)網(wǎng)世界的信息中，內容成本屬于固定成本，而交付環(huán)節(jié)成本是可變的，需要為帶寬付費；而算力有一部分是覆蓋用戶設備的，幾乎可以實現(xiàn)無限拓展。但這種情況下，每一次新增日活其實都會帶來相當可觀的成本”。

“所以，我們不能夠簡單地將互聯(lián)網(wǎng)的邏輯搬到AI領域，而是要找到更高價值的應用場景，其重要性遠超日活和用戶時長。所以當我們思考如何部署產品時，就會去考慮模型和產品如何協(xié)同設計，從而最終實現(xiàn)高價值。”

談及小程序與智能體的結合，管理層坦言“有一個時間表，但目前尚無法分享”。

未來，一些潛在的生態(tài)資源都可以轉化為智能體，“完整的生態(tài)是我們的獨特優(yōu)勢，這一優(yōu)勢會隨著時間推移愈發(fā)凸顯。至于在內部開發(fā)各AI產品時如何實現(xiàn)平衡，我們早已做出取舍，并對各項業(yè)務進行了優(yōu)先級排序。”

算力方面，管理層表示，算力緊張的問題正得到逐步解決，“大家可能認為GPU供應商會坐享其成，只在現(xiàn)貨市場上以盡可能高的價格出售產品。但事實并非如此。他們會謹慎地著眼于未來3-5年的發(fā)展前景，在決定與哪家公司簽訂長期協(xié)議時，會尋求在該領域深耕多年的合作伙伴。而令人欣喜的是，我們就是這樣的最佳合作伙伴。多年來，我們一直是英特爾、AMD等廠商的重要客戶。”

與此同時，中國也在進一步做AI芯片設計，境內的晶圓廠也可以提供更多產能，甚至周邊國家也同時在建設晶圓廠，從而實現(xiàn)產能的迅速補充。