腾讯总裁刘炽平等回应腾讯在AI领域最新的布局规划和开支消耗等问题 。
8月12日 ，腾讯控股（00700.HK）发布二季度财报 ，营收2047.9亿元，同比增长11%；Non-IFRS经营利润756.4亿元 ，同比增长9% 。若剔除新AI产品（以Hy 、元宝 、CodeBuddy、WorkBuddy及小微为主）的收入 、成本及开支影响 ，Non-IFRS经营利润同比增长19%至861亿元。
外界关心腾讯在AI上的激进投入：二季度腾讯资本开支527.8亿元 ，同比增长176% ，环比增长65% 。二季度自由现金流为-138亿元，若剔除算力采购的预付款项，自由现金流为376亿元 。
在财报后的电话会议中 ，包括马化腾 、刘炽平在内的腾讯管理层集中回应市场热点。
截至8月13日午盘 ，腾讯控股跌3.81%，报收444港元 。
算力可转手获利 ，但腾讯选取 自用
腾讯管理层表示 ，受算力需求飙升及租赁费用 上涨推动，若将现有算力对外出租 ，“几乎可以立刻收回折旧成本” 。他透露 ，腾讯数月前预付的算力订单，近来 转手即可获得超过30%的利润 ，“高于当初支付的费用 ”。
但腾讯并未选取 这一短期变现路径。该管理层称 ，公司新增算力的优先级为：首先用于训练更大规模的混元模型，其次为WorkBuddy等自有AI应用提供推理支持 ，最后才将剩余算力用于对外出租 。
刘炽平进一步解释了这一战略选取 的逻辑：“通过打造最先进的模型和市场领先的AI应用 ，我们能够提供卓越的智能，这种智能最终可以转化为长期的丰厚经济回报，比如通过应用售卖Token 。 ”
混元4将更大 ，目标逐步逼近SOTA
在模型路线方面 ，刘炽平介绍，混元3虽以当前标准看属于“非常小的模型” ，但具备匹敌甚至超越更大模型的能力 ，且重心在于实际应用场景而非榜单表现，“在现实中的实用性往往超过许多同尺寸甚至更大尺寸的模型 ”。
他表示 ，这一原则将延续至混元4 。混元4将是更大规模的模型 ，不仅在能力上战胜体量更大的对手，实用性也将远超混元3；此后还将推出混元5 ，逐步逼近并最终达到行业最优水平（SOTA） 。届时腾讯将形成不同尺寸的模型矩阵 ，在不同成本层级解决各类用户问题，并与产品协同设计以提升执行效率。
针对高盛分析师关于3万亿参数级别竞争差异化的提问 ，刘炽平未披露具体技术参数 ，强调混元系列将持续以实用性和产品协同为核心差异化方向 。
WorkBuddy爆发式增长，AI产品投入增至105亿元
二季度，腾讯新AI产品投入从一季度的约88亿元增至约105亿元 。腾讯高管层透露 ，资金分配已发生“非常大的变化 ”：因企业AI应用WorkBuddy呈现爆发式增长 ，腾讯果断将资源优先投向WorkBuddy，同时降低了AI产品组合中其他产品的优先级。
在盈利能力方面 ，管理层披露WorkBuddy付费用户的毛利率已与腾讯云整体毛利率相当；整体毛利率偏低 ，主要因存在免费用户，腾讯以补贴方式换取市场份额与用户增长 。
对于WorkBuddy的定位 ，刘炽平表示 ，腾讯不只将其视为日常办公软件，而是持续探索高附加值应用场景 ，“甚至在某些情况下帮用户赚到更多钱” ，以此解锁更多商业模式 。
腾讯首席战略官James Mitchell补充，WorkBuddy收入以订阅费为主 ，类似游戏业务 ，用户付现至收入确认之间存在时间滞后，但当前现金收入正大幅增长，预计年内将转化为腾讯云的报告收入。他还表示 ，到今年年底及明年 ，腾讯将拥有充足的GPU与ASIC产能，届时将加大裸金属GPU出租及模型即服务（MaaS）业务力度 。
微信小微：AI时代的生态放大
刘炽平将AI对微信的意义与移动互联网时代微信对QQ的价值放大相类比 。他指出 ，PC时代QQ主要为通信社交工具 ，移动时代微信将其价值放大10倍以上；AI时代微信生态存在类似机遇，将从AI驱动逐步演进为AI优先。
“近来 用户需要多次点击才能完成操作 ，未来只需给出一个指令 ，系统就会自行执行交易。 ”刘炽平描述了Agent-to-Agent的未来图景：用户通过微信AI助手“小微 ”下达复杂指令，商家与小程序拥有各自的Agent ，双方Agent直接交互并完成交易；更长远来看 ，每个用户都将拥有专属Agent，Agent之间可相互通信 。
在端侧推理方面 ，刘炽平认为大部分推理转移至端侧仍需较长时间 ，但趋势确定 。随着手机与电脑GPU能力增强，越来越多推理将在本地完成，行业将回归“端侧为主、云端为辅”的常态 ，算力资本开支也将由整个生态而非模型公司独自承担。
他同时澄清 ，微信自研WeLM模型不依赖混元的SOTA能力，而是围绕隐私保护 、成本效益及微信生态内工程需求设计 。
在AI云业务方面 ，腾讯管理层表示 ，国内Token费用 虽低，但生产成本更低 ，Token业务仍保持正毛利 。他透露 ，腾讯云已于5月进行全面调价，并大幅减少折扣力度 ，“国内云市场近来 的整体定价环境 ，已不像过去那么艰难”。
资本配置动态调整，不设盈利时间表
对于资本配置问题 ，管理层回应 ，资本配置将动态调整，若AI资本开支能带来更高回报，公司将增加相关投入并相应减少回购 。
刘炽平补充 ，构建AI业务的资本开支更偏向集中于今年和明年的固定成本投入 ，“不应该假设每年都会有这么一笔新增投入 ”；推理算力投入则与业务回报直接挂钩，若回报不及预期将调整规模 。资金来源将综合考虑经营现金流 、资产负债表现金、投资组合价值及审慎的债务杠杆水平。
对于AI投资何时在利润端体现 ，刘炽平未给出具体时间表 ，表示微信AI助手“小微 ”的成本投入规模将小于过去一年在“元宝”上的投入，“成本完全可控 ” 。他强调腾讯不会提供具体业绩指引 ，但将以一贯的纪律性控制成本 。
“如果今天我们把商业模式直接改成单纯出租算力 ，那不仅不会亏损，反而是盈利的。 ”刘炽平表示 ，对外出租算力始终是腾讯可随时启用的备选方案 ，“这在任何时候都是我们的退路” 。
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评论列表（4条）
我是成都团团转的签约作者“南城”！
希望本篇文章《腾讯详解AI战略：优先级是训练SOTA级别的混元模型，如果将算力资源用于租赁将有显著回报》能对你有所帮助！
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