腾讯加大算力投入，微信AI“卡”在哪里？

微信AI一旦全量落地，推理算力需求会远超灰度测试阶段。目前，腾讯资源投入在向WorkBuddy和混元倾斜

文｜《财经》研究员邹露

编辑｜刘以秦

今年开始，腾讯就在不断大幅增加算力基础设施的投入。8月12日，腾讯控股发布财报，受资本开支影响，2026年二季度录得负自由现金流138亿元。这是腾讯首次单季度自由现金流转负。

腾讯财报称，由于经营活动所产生的现金净额527亿元，被资本开支付款593亿元、媒体内容付款50亿元及租赁负债付款22亿元超额抵销。

财报解释，经营现金流中包含大额AI（人工智能）相关预付款项，用于提供基础设施以支持混元模型升级、WorkBuddy及CodeBuddy推理的需求、微信AI举措，以及各项产品与服务的AI能力建设，同时满足外部客户对云服务持续增长的需求。若剔除算力采购的预付款项，自由现金流为376亿元。

资本开支的支持下，过去半年，腾讯混元模型、WorkBuddy和微信AI也有重要进展。

在腾讯AI版图中，混元经全面重建后实现性能与用量齐升，WorkBuddy已领先于其他国内AI办公智能体产品，据花旗研报及易观数据，WorkBuddy跨平台MAU（月活跃用户）已突破2000万，DAU（日活跃用户）超1300万，PC端月访问量2097万次，超第二名与第三名总和。

相较于前二者，微信AI目前仍处在小范围内测阶段。目前管理层对其的描述，还较多停留在未来图景。

微信的算力挑战

腾讯总裁刘炽平在8月12日晚业绩电话会上称，进入AI时代，微信生态将迎来第二次巨大增长机遇。“当下用户操作需要手动输入文字、反复点击跳转页面；未来用户只需要给小微下达一句指令，小微就能自动完成交易、执行全部需求，给用户带来颠覆性的使用体验，同时赋能整个微信生态里的所有商户。”

刘炽平进一步介绍：“更远期，每位用户都拥有专属AI智能体，智能体之间可直接交互、自动完成交易。”腾讯正在分阶段搭建底层技术架构，以落地这套体系和场景。

从6月下旬开始，微信内的AI助手小微就开始小范围灰度测试，尽管测试范围在逐渐扩大，但何时公测、全量上线皆无从获知。

一名微信智能体技术人员告诉《财经》，微信智能体的上线需要花费更多时间，可能是要等模型再迭代一轮，这不限于微信自研模型WeLM，还包括各个业务的小模型，“在To C端看不一定明显，但是目前看来，（各个任务）后面是接了非常多小模型。”

该微信研发人士称，如果把WeLM视作一个总入口，那么后续任务产生的工具链，就会调用到各个业务的模型能力，“具体业务实际上会被拆得非常散。”

相比起模型训练的技术性问题，微信AI更大的挑战是算力不足。另一名微信技术人员向《财经》坦言，其所在的业务部门现在领卡颇为困难，即便是国产算力，目前也很难交付。如果不是头部厂商的训练芯片，“用起来问题也很多”。

《财经》从腾讯多方业务了解到，腾讯各业务的算力资源长期较为紧缺，需要向集团申请调度分配，业务之间存在一定程度的竞争关系。两名熟悉微信的研发人士称，今年三四月间，微信曾向集团申请数万张卡，用于模型开发。

现阶段，腾讯的目光和资源投入看起来都在向WorkBuddy和混元倾斜。

腾讯集团首席战略官米歇尔在电话会上称，腾讯会在总预算上限内动态调整资金投放优先级。“对比一季度88亿AI投入、二季度105亿投入的分配结构能看到巨大变化：我们发现WorkBuddy迎来爆发式增长，于是把资金大幅向它倾斜，同时缩减AI产品线里其他产品的投放预算，这套动态调整机制会一直执行。”

他解释，在所有算力变现的渠道里，依靠WorkBuddy产生的Token计费业务，能为公司创造最长期、稳定的商业价值，这也是现阶段集团将算力优先倾斜给该业务的核心原因。

除了模型训练算力不足，微信智能体全量上线的另一个顾虑是推理算力紧张。一位知情人士对《财经》表示，微信AI至今一直不上线，不光是因为模型没训练好，还因为“账算不过来”。

成本与商业化

微信AI至少有两笔账要算。

其一是商业化。前述知情人士称，微信内部并没有完全想好小微要如何商业化，与商家侧的沟通进展不如预期顺利，站在商家角度，需要创造更实际的AI落地场景。

今年6月8日，微信面向开发者提供接入微信AI生态的能力，并依托小程序生态，京东、美团、携程等平台宣布作为首批内测团队接入微信AI。当时，一位与腾讯有合作的大厂人士提到，一些应用可能会犹豫是否要开放合作，会衡量各种因素，如小程序用户占比，自身的AI实力，微信AI具体的使用方式等。

另一笔是算力开销。财报数据显示，2026年二季度AI投入研发支出272.8亿元，同比增长35%；资本开支527.8亿元，同比增长176%，环比增长65%。其中，腾讯大幅增加了算力采购。

实际上，微信自研模型WeLM的技术路径，某种程度上是在解决算力成本的问题。据刘炽平介绍，微信AI将由一个专注用户隐私、微信场景和推理效率的定制化模型WeLM驱动。

据WeLM的官方技术文章介绍，WeLM-80B是一个总参数80B的MoE模型，激活参数仅为3B；而另一款WeLM-130B的激活参数也不到5B。微信的出发点是让模型成本可控、高效，能承受大体量用户的高频调用。

刘炽平在最新电话会上回应微信AI小微在算力资源分配中处在什么层级时称：“小微持续运营的年度投入预算，低于往年元宝的常态化投入规模，整体成本完全可控。”

而微信作为超过14亿用户体量的超级入口，一旦全量落地微信AI，推理算力需求不可与灰度测试相提并论。

对于大厂来说，AI入口是必须竞争的位置。对于微信而言，其AI重构涉及的远不只是微信AI小微，还包括小程序生态的重塑、微信与其他硬件厂商的合作。这将是一个巨大的工程。