文：董指導(dǎo)

圖片由騰訊混元AI生成

本期要點(diǎn)

一家科技巨頭，能連續(xù)幾次踩中科技浪潮？這可能是每位科技投資投資人，最關(guān)心的話題。 畢竟在戰(zhàn)場(chǎng)上，炮彈幾乎不可能兩次落在同一個(gè)坑里；而在科技這樣劇烈變革的領(lǐng)域，“連莊”也不是容易的事。

尤其對(duì)于騰訊而言，從QQ到微信，已經(jīng)連續(xù)踩中了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的兩次時(shí)代變遷，還會(huì)有第三次嗎？

因而，自2022年末AI浪潮爆發(fā)后，投資人似乎更加焦慮，覺得騰訊動(dòng)作慢、擔(dān)心騰訊趕不上。

然而，2025年的騰訊卻突然“加速”了：

QQ

、騰訊元寶等十余款產(chǎn)品，率先接入

DeepSeek

騰訊元寶在

30

天內(nèi)完成了

16

次更新；

騰訊混元大模型從文本到多模態(tài)都加速迭代、并完成了開源；

QQ

瀏覽器推出

Qbot

，全面升級(jí)為

AI

瀏覽器；

高考即將到來，騰訊也推出了高考通

Agent

ima

知識(shí)庫獲得用戶好評(píng)、廣泛傳播等等；

大模型知識(shí)引擎全面升級(jí)為

騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)”，用戶可以零代碼配置多

Agent

騰訊元寶、

ima

、搜狗輸入法、

QQ

瀏覽器、騰訊文檔、騰訊地圖、騰訊樂享等多款

AI

應(yīng)用第一時(shí)間接入

DeepSeek R1……

“琳瑯滿目”的產(chǎn)品迭代之余，騰訊也發(fā)起了組織結(jié)構(gòu)調(diào)整、架構(gòu)升級(jí)、人員整合。騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁湯道生表示，騰訊將會(huì)持續(xù)加大AI投入力度，全面擁抱AI。

那么，騰訊為什么AI加速了，又會(huì)帶領(lǐng)公司走向何方呢？

01 發(fā)力的時(shí)機(jī)

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)要素有兩個(gè)類目，是先發(fā)優(yōu)勢(shì)和后發(fā)優(yōu)勢(shì)。而略為冷知識(shí)是：“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”的學(xué)術(shù)定義（1962年），比“先發(fā)優(yōu)勢(shì)”要早（1985年）。

因?yàn)樵诔Ｒ?guī)理念里，人們?nèi)菀滋烊坏叵氲健霸缙鸬镍B兒有蟲吃，后來的鳥兒餓肚子”，先發(fā)取勝并不稀奇，后發(fā)取勝才值得剖析。

然而，后發(fā)優(yōu)勢(shì)的案例，確實(shí)也并不多。以經(jīng)濟(jì)體為例，雖然日本、中國(guó)等國(guó)家的經(jīng)濟(jì)崛起，比較良好地展現(xiàn)了后發(fā)的效果；但依然有大量落后國(guó)家，不僅沒有辦法實(shí)現(xiàn)所謂的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，反而和前排的差距越來越大，也就是進(jìn)入了“馬太效應(yīng)”。

后發(fā)的核心，是減少了學(xué)習(xí)成本，可以少踩點(diǎn)坑。但要把優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來，可不是憑著“我后發(fā)我驕傲”的心態(tài)，不然也是墳頭草三尺高。

這其中有兩個(gè)關(guān)鍵：一是時(shí)機(jī)，不能太晚以至于真的錯(cuò)過；二是具備把事兒做好的其他能力要求。

就像經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要素包括勞動(dòng)力、資本、科技。后發(fā)的日本依靠美國(guó)的科技、資本輔助，迅速崛起；而中國(guó)則靠著龐大又低價(jià)又勤勞的勞動(dòng)力、“基建狂魔”帶來的能源紅利、以及外資內(nèi)資的共同支撐，也創(chuàng)造了經(jīng)濟(jì)增速和總量上的后發(fā)奇跡。

回到這波大模型浪潮來看，創(chuàng)業(yè)公司要搶先發(fā)、從而搶到珍貴的資金；對(duì)比之下似乎顯得大廠動(dòng)作有點(diǎn)慢。

就像騰訊，市場(chǎng)一度以為“不著急”，其實(shí)并非如此，恰恰相反，騰訊幾乎需要對(duì)每次技術(shù)變革或范式變化，都格外保持關(guān)注，只是不急于交付半成品。

從大模型行業(yè)來看，也留出來了“后發(fā)紅利”：

首先，無論現(xiàn)在還是過去，AI的技術(shù)總是在快速迭代，高效率利用資源是一門大學(xué)問。其次，從技術(shù)到應(yīng)用，才剛剛開始。用戶對(duì)技術(shù)本身是沒有感知的，更在意的是結(jié)合具體場(chǎng)景的使用體驗(yàn)，也就是產(chǎn)品力。這也是騰訊不著急拿出半成品的一個(gè)重要背景。

這些紅利當(dāng)然不是隨便給，首先需要時(shí)機(jī)判斷。騰訊在春節(jié)后加速，抓了一個(gè)比較好的時(shí)點(diǎn)。

DeepSeek R1被譽(yù)為“國(guó)運(yùn)級(jí)發(fā)布”，它不僅帶來了技術(shù)創(chuàng)新、成本降低、也進(jìn)行了開源，使得大模型技術(shù)更具備商業(yè)可行性；同時(shí)也借著鋪天蓋地的新聞，大幅提升了大模型在老百姓中的普及，甚至不少70來歲的老人，都在問中國(guó)有個(gè)AI怎么超越美國(guó)了，這個(gè)東西怎么用。

可以說，AI的用戶教育，無論C端還是B端，都往前走了一大步。

不過，要讓時(shí)機(jī)變成機(jī)遇，也不容易，離不開騰訊的能力體系，包括自研的實(shí)力、組織的敏捷性、以及國(guó)民級(jí)產(chǎn)品矩陣。

02 研發(fā)實(shí)力

人們?nèi)菀紫氲津v訊的流量?jī)?yōu)勢(shì)，但實(shí)際上科技公司的核心還是研發(fā)實(shí)力。

騰訊之所以能在春節(jié)后加速，因?yàn)榧铀俣鹊墓ぷ鳎缇烷_始了。2024年四季度，騰訊AI上的投入就超過390億元，創(chuàng)下歷史新高——砸錢這個(gè)事兒，鵝廠的實(shí)力，確實(shí)還是沒輸過誰。

而且，正所謂，沒有花錢的不是。

體現(xiàn)在技術(shù)上，騰訊混元在國(guó)內(nèi)率先采用混合專家模型(MoE)結(jié)構(gòu)，在通用基礎(chǔ)能力和專業(yè)應(yīng)用能力方面處于國(guó)內(nèi)主流大模型領(lǐng)先地位。

2025年，騰訊混元加速迭代，相繼推出騰訊混元深度思考模型T1和自研快思考模型Turbo S。

其中，混元Turbo S是業(yè)界首款大規(guī)模混合Mamba-MoE模型，基于架構(gòu)的創(chuàng)新，在效果與性能上有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)秒回、快思考，混元Turbo S響應(yīng)速度顯著提升，首字時(shí)延降低44%。

在全球公認(rèn)的權(quán)威大語言模型評(píng)測(cè)平臺(tái)Chatbot Arena上，混元TurboS排名已攀升至全球前八，與OpenAI GPT、谷歌Gemini、xAI 的Grok 等最領(lǐng)先大模型共同上榜，國(guó)內(nèi)僅次于DeepSeek。其中，代碼、數(shù)學(xué)等理科能力，混元TurboS也進(jìn)入全球前十。

同時(shí)，騰訊混元在多模態(tài)上有著最全面的布局，毫秒生圖、3D 業(yè)界領(lǐng)先；圖像、視頻、3D、文本等全模態(tài)開源。

目前，混元深度融入騰訊各業(yè)務(wù)線，廣泛應(yīng)用于微信、QQ、騰訊元寶、騰訊會(huì)議、騰訊文檔等核心產(chǎn)品，提升騰訊內(nèi)部產(chǎn)品的智能化水平；并通過騰訊云開放API，服務(wù)了一大批企業(yè)客戶和個(gè)人開發(fā)者。

另一方面，騰訊也一直在探索組織優(yōu)化。成立了大語言模型部和多模態(tài)模型部，分別探索各自的前沿技術(shù)；也設(shè)立數(shù)據(jù)平臺(tái)部和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)部，專注于數(shù)據(jù)管理和AI平臺(tái)建設(shè)。

對(duì)于一場(chǎng)戰(zhàn)斗而言，變陣往往是大忌，容易引發(fā)指揮混亂、人心不齊；但如果面對(duì)的是一場(chǎng)更持久的戰(zhàn)爭(zhēng)，那隨著戰(zhàn)事變化、調(diào)整布局，是非常關(guān)鍵的。

產(chǎn)品線的合并、研發(fā)線的分開，都是在重新分配資源，讓大模型基座研發(fā)、和商業(yè)應(yīng)用，都能得到堅(jiān)定支撐。目前，混元大模型已接入700余個(gè)騰訊業(yè)務(wù)和場(chǎng)景，通過實(shí)效來持續(xù)迭代。

能夠迅速完成部門整合和設(shè)立，也說明騰訊的組織敏捷度，也依然在線。這對(duì)于科技公司非常重要，畢竟所有的創(chuàng)新，都是由人、由組織來實(shí)現(xiàn)的。

抓住了時(shí)機(jī)、增強(qiáng)了能力，更重要的問題就是：做什么東西？

03 創(chuàng)新，擴(kuò)散，再創(chuàng)新

如今全球市值領(lǐng)先的英偉達(dá)，在創(chuàng)業(yè)之初就遭遇了失敗。高端配置的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，第一款產(chǎn)品卻銷量慘淡，事后他們總結(jié)道，團(tuán)隊(duì)提供了先進(jìn)的技術(shù)，卻不是先進(jìn)的產(chǎn)品。

這個(gè)案例在科技商業(yè)史上，比比皆是，科技公司也非常容易陷入技術(shù)陷阱。就像AI，用戶并不關(guān)心大模型的參數(shù)或架構(gòu)，也不在意是大模型還是深度學(xué)習(xí)或什么AI技術(shù)，甚至AI技術(shù)可能都只是“過客”；用戶真正在意的一直是“需求滿足和體驗(yàn)提升”。

所以，不是科技公司需要AI，而是用戶需要AI。而騰訊正好可以發(fā)揮獨(dú)特價(jià)值：幫更多用戶連接先進(jìn)AI。

今年2月，騰訊元寶對(duì)DeepSeek的火速接入，解決了DeepSeek無法提供服務(wù)的難題。隨后，騰訊元寶采用混元和DeepSeek的雙模驅(qū)動(dòng)，讓用戶自由選擇，也讓模型各展所長(zhǎng)。在2025年2月至3月，日活躍用戶數(shù)激增超20倍。

龐大且還在增長(zhǎng)的用戶池，可以讓 AI 服務(wù)快速觸達(dá)用戶。——這是一次產(chǎn)品力讓技術(shù)創(chuàng)新得到擴(kuò)散的典型實(shí)踐。

但這并不是終點(diǎn)：

今年2月，DeepSeek開源了其優(yōu)化方案，其中通信框架DeepEP提升了通信效率300%，但這項(xiàng)技術(shù)也存在“富貴病”：在成本較高的IB專用網(wǎng)絡(luò)里很好用，對(duì)普通網(wǎng)絡(luò)效果就一般了。業(yè)內(nèi)的一個(gè)比喻是：超級(jí)跑車在專業(yè)賽道里大放異彩，但到了城市公路就性能縮水了。

這就導(dǎo)致大部分使用普通網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)、機(jī)構(gòu)，面對(duì)提效3倍的DeepEP，徒有羨魚情。

于是，騰訊就發(fā)揮了普通網(wǎng)絡(luò)老司機(jī)的身份，根據(jù)多年在數(shù)據(jù)中心沉淀下來的經(jīng)驗(yàn)，最終形成了一個(gè)解決方案，不僅使得DeepEP可以在普通網(wǎng)絡(luò)上發(fā)揮翻倍的效果，還使得DeepEP在IB網(wǎng)絡(luò)里的效率，又提升了30%。

這個(gè)方案，得到了DeepSeek工程師的認(rèn)可，在GitHub上高亮了騰訊的代碼貢獻(xiàn)和性能提升。這是騰訊AI能力的冰山一角。

展望未來，騰訊自身的業(yè)務(wù)，也已經(jīng)覆蓋了金融、醫(yī)療、辦公、娛樂、生產(chǎn)、交通等等多個(gè)真實(shí)、剛需的場(chǎng)景，可以加速大模型落地，讓用戶真實(shí)感受到AI帶來的提升。

另外，騰訊秉持著開放生態(tài)戰(zhàn)略，通過用戶流量分發(fā)、投資、搭建開發(fā)者平臺(tái)等方式，也吸引著外部?jī)?yōu)質(zhì)的AI能力。

用戶、場(chǎng)景、技術(shù)，傳統(tǒng)的創(chuàng)業(yè)法寶，在AI時(shí)代依然適用。而且和單點(diǎn)突出相比，體系化的優(yōu)勢(shì)，也越來越明顯。

好的產(chǎn)品是用完即走，好的AI產(chǎn)品，可能就是一個(gè)入口、要啥都有，真正成為用戶的超級(jí)助理。因?yàn)椋珹I不是科技公司的技術(shù)，而是“更懂用戶”的便利。

04 結(jié)尾

中國(guó)有句老話叫“流水不爭(zhēng)先，爭(zhēng)的是滔滔不絕”，這對(duì)于瞬息萬變的科技領(lǐng)域，其實(shí)也很受用。

雖然在科技創(chuàng)新中，有許多先發(fā)而帶來的紅利，諸如品牌效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)、規(guī)模優(yōu)勢(shì)等；但如果一項(xiàng)技術(shù)是類似于大模型、AI這樣，需要持續(xù)研發(fā)投入的，那么，能否有商業(yè)閉環(huán)，能否持續(xù)迭代，才是最核心的。

大模型技術(shù)的研發(fā)，是一場(chǎng)百米沖刺來跑的馬拉松；但大模型商業(yè)化，卻是一場(chǎng)和用戶其樂融融的“茶話會(huì)”。而騰訊的優(yōu)勢(shì)就在于：能把兩種角色兼顧，為用戶打造“好用的AI”、連接“好用的AI”。

---全文完，歡迎交流

理工/金融 復(fù)合背景

暢銷書《英偉達(dá)之道》譯者

百億私募/頭部自媒體 雙重經(jīng)歷