腾讯AI，终于不再“慢半拍”

2026年的腾讯，正经历着极端的撕裂。

一边是基本面的历史最佳：2026年第一季度净利润同比增长11%达到679亿元，毛利率创下57%的历史新高。

另一边却是股价年内跌幅超30%，市值蒸发超1.5万亿港元，六月底股价定格在429港元，相比年初633.7港元的高点跌去近三分之一。

这种撕裂的根源，只有一个——AI。

过去两年，腾讯在AI赛道上的“迟钝”几乎是公开的标签。当百度文心一言、阿里通义千问、字节豆包早已跑马圈地时，腾讯的混元和元宝总是慢了半拍。

但进入2026年，尤其是上半年的一系列动作表明：腾讯AI，正在以惊人的速度完成追赶，甚至在某些维度上开始超越同行。

这并非简单的“砸钱追赶”，而是一场从组织架构到技术路线、从人才引进到产品落地的系统性重构。

而这一切能够发生，最根本的原因究竟是什么？

为何腾讯AI曾经掉队？

2023年初ChatGPT引爆全球AI竞赛后，百度率先发布文心一言，阿里通义千问紧随其后，字节豆包凭借激进投放迅速崛起。

而腾讯直到2023年9月才发布混元大模型，元宝App更是迟至2024年5月才上线。

在算力投入上，相比阿里3800亿、字节超2000亿的AI资本开支，腾讯2025年全年资本开支仅792亿元，同比增长不过3%。

基础模型起步晚、C端产品掉队、算力投入温吞，资本市场对腾讯AI的质疑并非空穴来风。

但“慢”的背后，有着远比表面复杂的原因。

技术路线的根本性偏差。腾讯混元的故事要从2023年9月说起。腾讯在全球数字生态大会上正式发布混元大模型，大厂入场，声势不小，但随后就进入了一种“自证逻辑”。

2026年1月的腾讯年会上，总裁刘炽平公开复盘混元大模型为什么不行。他用了一个极为形象的比喻：高中生背题应考。成绩单好看，但真正上了考场就露馅。

具体来说，底模能力有限，团队选择了捷径，用SFT（监督微调）去打榜。

效果立竿见影，成绩单漂亮，但一进入真实业务场景就暴露问题：泛化能力差，模型能力无法复用到产品上。

再往下挖，每一层都有裂缝：数据做得不够多，预训练不稳定，AI Infra无法规模化，强化学习缺因子和目标，底座模型撑不起上层应用。

组织架构的分散与内耗。腾讯长期以产品工程为核心，AI团队是配角，即先做产品，再让AI适配。

用刘炽平的话说，腾讯的AI开发像是“产品里没有产品经理，研发团队没人把控方向，很多工作做了等于白做”。

更麻烦的是，腾讯体系内的业务线微信、游戏、广告、企业服务等，都需要AI能力，但过去的混元接不住。不是业务不想用，是用了效果不达标。

一些核心业务甚至不敢接混元，宁可绕开自己找方案。“一个大厂自研的大模型，在自己家里都坐不上主桌”，这是混元过去困境最直接的写照。

腾讯内部长期存在多套技术体系并行的局面：混元自研通用大模型之外，微信团队独立研发轻量化场景大模型WeLM。

AI Lab与混元团队各自为战，算力资源未形成合力。而在混元内部，在姚顺雨入职前，混元有过两位总负责人张正友与蒋杰，两人的背景主要是计算机视觉和大数据，而非自然语言处理。

技术路线的摇摆叠加组织架构的分散，构成了腾讯AI“慢”的底层逻辑。

马化腾在2026年5月的股东大会上给出了一个极具画面感的比喻：“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点。”

承认“慢了”，恰恰是改变的开始。

从“分数驱动”到“场景驱动”

真正的转折发生在2025年下半年。

2025年12月，腾讯升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，全面强化大模型的研发体系与核心能力。

同时，前OpenAI研究员姚顺雨加入腾讯，出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，直接向腾讯总裁刘炽平汇报，同时兼任AI Infra部和大语言模型部负责人。

这位27岁的年轻人的加盟，被外界视为腾讯AI的转折点。但姚顺雨带来的不是某种“魔法”，而是一套截然不同的研发方法论。

“四重建”与范式切换。姚顺雨接手后发现，混元面临的核心矛盾并非算力不足或人才匮乏，而是一套被“应试逻辑”带偏的研发体系。

2026年1月底，混元启动底层基础设施重建，即预训练重建、强化学习重建、数据体系重建、评估体系重建。这套被内部称为“四重建”的工程，本质上是一次研发范式的切换：从“分数驱动”转向“场景驱动”。

混元团队大幅弱化了公开测试榜单的参考权重，转而建立起基于真实业务任务、高质量人工反馈以及产品侧实际体验的评估闭环。

模型迭代的方向不再由第三方榜单定义，而是由微信、腾讯云、办公软件等业务场景中产生的真实需求牵引。

组织架构的集中化。2026年3月20日，腾讯内部通知撤销AI实验室AI Lab，部分人员调整至大语言模型部，加入混元团队，向姚顺雨汇报。

部分人员调整至TEG下属的产学研合作中心。AI Lab成立于2016年，是腾讯的企业级AI实验室，研究领域包括视觉、语言、自然处理与机器学习。它的撤销意味着腾讯将AI基础研发力量全面集中到了大模型这一主战场。

在人才引进上，腾讯的动作同样密集。自2024年12月起，微软开源模型WizardLM团队核心成员孙庆丰、微软亚洲研究院视觉计算组前首席研究员胡瀚、微软WizardLM团队项目创建者徐灿陆续加入腾讯。

2025年8月，月之暗面研究语音模型的研究员谭旭入职腾讯。腾讯的招聘目标非常明确——“只看来自DeepSeek、月之暗面、字节和阿里这4家基座模型团队的候选人”。字节跳动2-2职级的候选人，跳槽到腾讯后可以获得T12或T13的职级，薪酬直接翻倍，有的甚至提升200%。

从组织架构的集中化到人才引进的高强度，腾讯在短短几个月内完成了AI研发体系的重构。

从1月底启动重建，到4月23日发布Hy3 preview，再到7月6日Hy3正式版。仅仅不到半年，一条从底层重构到产品反哺的完整研发链路被跑通。

姚顺雨在6月5日的腾讯云AI产业大会上首次公开亮相时说，他做的最核心的改变是“去定义更真实的问题和提高数据质量”。

他判断，“AI下半场才刚刚开始。我不认为ChatGPT和Claude Code会是唯一的Super App，那会是一个非常灰暗的世界，我相信肯定会有源源不断的新的机会诞生。”

一份“务实”的答卷

7月6日，腾讯混元Hy3正式版发布。这是姚顺雨交出的第一份正式版旗舰模型答卷。

技术路线上的“克制”。Hy3采用MoE（混合专家模型）架构，总参数295B，但激活参数仅21B，支持256K上下文长度。

但这种“克制”背后，是清晰的战略取舍。

在270位专家基于真实工作任务的盲测中，Hy3得分2.67/4，高于GLM-5.1的2.51/4。

以不到对方四分之一的激活参数，拿到了更高的综合评分。在Agent能力上，Hy3相比preview版本全线提升：Terminal-Bench2.1从58.0提升至71.7，DeepSWE从0.9跃升至28.0。

更值得关注的是实用指标的改善：幻觉率从12.5%降至5.4%，常识错误率从25.4%降至12.7%。

姚顺雨在社交媒体上表示，Hy3不仅是推理和智能体能力的全面跃升，抗幻觉、可靠性和产品体验也在同步改善。

定价策略同样极具攻击性。Hy3 API定价为输入1元/百万Tokens、输出4元/百万Tokens，输入命中缓存价格仅为0.25元/百万Tokens。

明显低于GLM-5.2的8/28元、Qwen3.7-Max的12/36元。同时，Hy3采用Apache 2.0开源协议，全球开发者可免费下载和商用。

模型陆续在OpenRouter、Hermes、Kilo、Cline等海外平台上线，并实现“day 0”接入Huggingface、Modelscope等开源社区。

市场给出了最直接的反馈。上线一周，Hy3总调用量较上一代Hy2增长超68倍。截至7月13日，Hy3位列OpenRouter模型周度调用量排行榜第一名。

preview版本在收费后仍保持日调用量第一。Hy3刚上线WorkBuddy就出现算力资源消耗达到峰值并出现排队现象，排队率一度超过50%。这既是好消息（需求旺盛），也是警示（算力仍然紧缺）。

但Hy3并非没有短板。在高阶数学、复杂编码等更考验底层推理与工程能力的任务上，Hy3与GPT-5.5、Claude Opus 4.8等顶级模型之间仍存在明显差距。

它更像一份“务实”的答卷，在控制推理成本并保证响应效率的前提下，优先提升模型在真实业务场景中的稳定性、可靠性和实用性。用姚顺雨的话说，“实用性价值大于刷榜价值”。

如果说模型能力是重回牌桌的入场券，那产品落地才是真正的胜负手。

2026年上半年，腾讯AI产品的密集发布令人眼花缭乱：

3月9日，WorkBuddy正式上线。这款全场景职场AI智能体工作台，目前已成为国内DAU最高的办公效率智能体。

它从“一句话”到“交付”，不再仅限于对话，而是能自主拆解任务、规划流程、调用工具、完成工作并交付。7月18日，WorkBuddy正式发布独立APP，iOS、Android及鸿蒙版本同步上线。用户通过手机即可远程向电脑端发起并执行各类任务。

6月5日，腾讯云AI产业应用大会上，WorkBuddy企业版及办公智能体套件Agent Suite正式发布。腾讯以“从超级个体到超级团队”为产品设计理念，助力企业迈入AI Native组织转型。

6月底，拥有超14亿月活的微信悄然开启原生AI助手“小微”的灰度测试。部分用户的微信左上角蹦出两个绿色小圆点，经过授权后即可启用“小微”。

它坐拥首页左上角、聊天工具栏、公众号及视频号侧边菜单栏等多元入口，能力层级覆盖指令执行、生态调用、内容理解、定制工具生成全维度。美团、京东、携程、得物等头部平台已率先宣布接入微信AI生态。

7月18日，2026世界人工智能大会上，腾讯正式升级发布具身智能全栈方案，贯穿云底座、模型层、平台层与应用层。

腾讯首次系统性展示了涵盖Hy-Embodied-VLA-0.5、Hy-Embodied-VLM-1.0、Hy-Embodied-RxBrain-1.0的具身模型矩阵。同时，腾讯云企业级智能体开发平台ADP 4.0海外版正式上线，并发布“十大行业百大场景生态计划”。

AI正在从“能说”向“会干”跃迁。腾讯的策略清晰可见：不追求单一模型的榜单领先，而是以具备竞争力的模型能力，结合微信、游戏、广告、办公及云等独有场景，建立可持续迭代的优势。

这种策略的效果已经开始显现。在WorkBuddy办公场景内部测评中，接入Hy3后任务成功率从72%升至90%，平均耗时缩短34%。

元宝借Hy3上线文件交付后，常识错误率下降一半，幻觉率下降超过一半。ima的知识库问答推理质量提升近19%，Agent系统稳定性达到95.1%；Marvis核心场景任务完成率提升到93.7%，多Agent协作派发正确率达到92%。

AI开始“算账”了

任何AI战略最终都要回答一个问题：能赚钱吗？

2026年一季度的数据给出了初步答案。腾讯广告业务收入同比增长20%至382亿元，AI驱动的广告推荐模型持续升级，并在广告转化率预估任务中全量部署，在视频号、公众号、小程序等场景全面落地。

腾讯集团高级执行副总裁汤道生透露，在游戏和广告领域，AI已帮助提升用户参与度、改善转化率，并为这些业务贡献超过20%的收入增长。

腾讯的智能投放产品矩阵“腾讯营销AIM+”赋能了广告主营销服务投放金额的约70%。视频号内容推荐模型参数规模扩大、算法优化后，总用户使用时长同比增长超过20%。

在投入端，腾讯2026年一季度的动作堪称“激进”：AI关联资本开支、研发投入、市场推广费用合计超650亿元；单季资本开支319亿元，几乎全部投向AI算力和模型迭代；营销及市场推广开支同比增长44%至113亿元，主要用于AI原生应用程序推广。

腾讯在混元、元宝等核心AI产品上的投入定调为“翻倍以上”增长，大和证券将腾讯2026年AI资本开支预测由原先的1080亿元大幅上调至约1810亿元。

投入在加大，但方向更加清晰了。

腾讯正从“补齐能力短板”转向“形成模型—产品闭环”。申万宏源研报判断，随着模型能力改善和产品闭环逐步建立，市场对腾讯的认知有望从“AI成本投入”转向“AI产品与生态变现”。

如果说以上种种是腾讯AI“做对了什么”，那最核心的答案只有两个字：生态。

这也是腾讯与所有竞争对手最根本的差异化所在。

姚顺雨在解释自己为什么选择加入腾讯时说：“这里有很多好问题、有很多产品。”他进一步阐述：“一方面，好的产品能够解决这一问题，即我们做预训练和后训练之后，到底要把它应用在什么地方产生价值；另一方面，环境非常重要，如果没有好的环境，Agent没有办法做各种各样的事情；最重要的是context，无论是企业还是个人。模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成输出，很多时候你的竞争壁垒就在于你有没有最原始的输入，这一点腾讯有非常强的优势。”

这种生态优势正在转化为AI的竞争壁垒，体现在多个维度：

数据飞轮。Hy3在全球开发者的使用以及腾讯海量真实业务中历练，从preview上线以来日均Token消耗量激增20倍。

真实用户任务开始反哺模型训练与评估。WorkBuddy上的真实复杂场景需求，为混元模型能力迭代提供了高价值方向。模型的每一次调用，都是一次学习；每一个真实场景的失败案例，都是下一次迭代的起点。

场景渗透。Hy3已接入元宝、WorkBuddy、CodeBuddy、Marvis、ima、QQ浏览器、微信读书、腾讯游戏等核心产品。

微信公众号客服场景中，Hy3驱动的AI客服助手能更好地理解用户意图。游戏场景中，《流放之路：降临》AI游戏助手接入Hy3后输出准确度显著提升。

微信原生AI助手“小微”则更进一步，它正在将AI开发能力深度嵌入小程序生态，推出一句话生成自用小工具的能力。

开发者生态。微信面向开发者开放AI生态接入，开发者可通过微信云开发平台免费使用腾讯混元旗舰模型，将大模型能力直接接入小程序。

腾讯云ADP平台已落地30多个行业，覆盖智能客服、知识管理、媒体生产等业务场景。Hy3采用Apache 2.0开源协议，全球开发者可免费商用。

全链路覆盖。腾讯构建了一条其他大厂没有的协同链路：微信→腾讯元宝→腾讯文档→腾讯会议→企业微信→WorkBuddy。这条链路覆盖了社交、搜索、创作、协作、办公的全场景，且各环节之间存在账号、数据、体验打通的可能。

从布局的完整度来看，腾讯是中国大厂中为数不多的、同时具备C端消费AI、B端产业AI、内部提效AI、基础模型层全栈能力的公司之一。

汤道生说得直白：“腾讯具生态系统规模优势，能够以可扩展的方式部署AI，测试创新、从用户反馈中学习，然后将经过验证的创新带给客户和企业。”

腾讯云甚至明确表态“Token是一个低质的生意”，选择绕开价格战，押注“AI+SaaS”的差异化路径，将AI能力嵌入每一个具体的业务场景中。这种战略定力，恰恰建立在腾讯庞大的SaaS产品矩阵基础之上。

当然，腾讯AI并非没有短板，有些短板甚至相当突出。

C端产品的差距是真实的。元宝在C端市场的表现仍远不及豆包，截至2026年3月，元宝月活5735万，排行业第四；豆包月活3.45亿，是元宝的六倍。

到6月份，豆包月活已达3.82亿，千问1.41亿，DeepSeek 1.27亿。元宝仍未进入亿级月活俱乐部。

更大的落差体现在用户留存上，春节期间腾讯豪掷10亿元发放红包，元宝除夕日活一度冲至4504万，但截至2月23日已回落至活动开始前的基线水平。

汤道生曾在采访中透露，元宝大约80%的用户已经使用混元3.0，产品留存率有明显提升，但关于商业化，他的表述相当审慎：“友商在C端的商业化肯定是比我们走的更靠前一点。”

算力瓶颈依然严峻。汤道生罕见透露，腾讯的GPU算力长期“不太够”，有限的资源要优先满足内部需求，包括“混元的训练，微信的需求，会议的需求，元宝也都挺消耗算力资源”。

2025年全年资本开支792亿元低于原定目标，管理层解释称主要受GPU供应限制——“我们也想买卡，但在很长一段时间内都面临买不到的情况”。Hy3刚上WorkBuddy就出现算力紧张排队，暴露出腾讯在推理侧的算力储备依然不足。

与海外第一梯队的差距是客观存在的。Hy3在高阶数学、复杂编码等任务上仍与GPT-5.5、Claude Opus 4.8等存在明显差距。

中国大模型市场正在迅速进入价格战和场景落地阶段，DeepSeek、阿里、智谱、小米等玩家都在推出更低成本、更强推理能力的模型。一款“够用”的模型很难建立护城河。

AI投入从费用转向生产力的拐点还没完全到来。刘炽平在财报电话会上表示，模型训练基本上是对未来的投资，可能不会立即产生回报。

汤道生也承认，AI的原生服务运营成本、推理成本还非常高，很难单纯通过移动互联网时代的广告模式来涵盖成本。

结语

但方向和趋势已经清晰。

从2023年的“迟到”，到2025年底的组织调整与人才引进，再到2026年上半年从底层模型重构到全栈产品落地的密集推进。腾讯用不到一年的时间，完成了从“漏水的船”到“全速航行”的转变。

这种转变之所以可能，正是因为腾讯拥有任何竞争对手都无法复制的资产：一个覆盖14亿用户、囊括社交、内容、支付、办公、游戏的超级生态。

AI不是腾讯的“附加题”，而是正在“长”进这个生态的每一个缝隙里。

回顾腾讯的历史，这并非它第一次“后发制人”。2010年，当雷军的米聊已经上线、用户量突破百万时，腾讯2011年1月才正式上线微信1.0。

前5个月几乎没有任何商业推广，只靠“自来水”传播拓展用户。但张小龙精准捕捉到了移动社交的核心需求，“陌生人连接”与“轻量化沟通”，在2011年下半年先后增加了附近的人、摇一摇、漂流瓶等功能，上线即引爆全民参与。

到2012年底，微信用户突破3亿，腾讯拿到了移动互联网分量最重的一张船票。

今天的腾讯AI，正在复刻同样的剧本：

不是第一个起跑，但凭借对场景的深刻理解、对产品的极致打磨以及无可比拟的生态优势，完成从追赶者到领跑者的跨越。

姚顺雨说：“AI下半场才刚刚开始。”

对腾讯而言，这场比赛，它已经不能再落后了。