Q2研发涨得比收入快，美团AI在押什么

美团刚恢复盈利，研发账单还在往上走。二季度，美团收入1046亿元，同比增长14.4%。经调整净利润25亿元，连续亏损三个季度后重新盈利。即时配送UE转正，核心本地商业经营利润回到57亿元。公司刚从外卖补贴战里缓过来，研发投入就升至77亿元，同比增长22.5%，比收入增速高出8个百分点。

美团给出的解释是加大了AI投入。6月，美团发布1.6万亿参数的LongCat 2.0，是业界首个在五万卡国产算力集群上完成训练与推理全流程的万亿参数模型，以MIT协议开源。7月，面向用户的“小团”和面向企业的CatPaw相继升级。财报会上，分析师追问LongCat准备怎么赚钱。王兴给出的答案很克制：美团不打算成为“Token工厂”，模型和AI产品先服务主业。

这句话比模型参数更能说明美团的打算。美团当然需要一个足够强的模型，但它不急着把模型单独卖钱。美团AI的投入，最终要回到外卖、到店、酒旅和即时零售里消化。

Token在通缩，场景在通胀。这是当下AI落地战的核心矛盾，也解释了美团AI战略的出发点，它手里最大的牌，是来自线下的真实交易。

美团的机会在于，用AI把一顿饭订下来，把一件商品送到家，以及帮街边商户少做几张表、少踩几个经营的坑。这既是壁垒，也是AI落地线下时真正的商机。

爱因斯坦也订不了位

今年3月，王兴在一场管理层沟通会上打过一个比方：即便让爱因斯坦当秘书，他也不知道一家餐厅现在有没有座位。"这不是智力问题，而是信息问题。"

同一场会上他还说，AI和互联网的区别是“猴与花的区别”，AI Agent对他的冲击比ChatGPT更大。对美团而言，物理世界的数字化是AI的底座，"我们有最全的信息，有物理世界的行动能力，有无人机、无人车和具身智能"。

这句话点出了本地生活AI和多数线上AI应用的根本差别。

写一段文案、总结一份报告，模型主要处理已经存在的信息。订餐、买药、找酒店面对的是不断变化的城市实体。一家店是否营业、晚七点有没有位、厨房是否爆单、商品还有多少库存、暴雨天多久能送到，这些答案随时会变。

模型只负责听懂需求。要把事情办成，还得接上门店、库存、价格、评价、支付和履约系统。这恰好是美团过去十多年一直干的苦活，也是模型公司短期内绕不过去的门槛。随着大模型技术差距拉小，复制一张履约网络，比复制一个大模型难得多。

7月升级的“小团”已覆盖全国2800多个城市，美团称其累计完成超过7亿次商家信息校验，收录用户评价超过13亿条。

用户说一句“公司附近、六个人、晚上七点、能订位的川菜”，小团可以结合距离、营业状态、评价和实时余位筛选，再在确认后完成预订。碰到没有线上订位系统的小店，它会直接打电话询问。

这个过程看起来不如模型写代码、做视频炫目，却更接近真实交易。用户最终想解决的是今晚有地方吃饭，一份餐厅名单只是过程。过去的平台把人送到商品页，AI开始替用户越过搜索、比较和页面跳转，直接抵达交易。

这也改变了本地生活入口的争夺方式。美团一边在自己的App里做小团，一边把“数百万骑手、覆盖约2800个区县”的履约能力封装成Skill，允许外部AI助手调用。它不需要拦住所有需求入口，只要用户最后要订位、买药、送东西，美团仍有机会接住这笔订单。

模型公司擅长理解人，美团的长处是让线下商户和履约网络也能被机器理解、被Agent调用。王兴所谓的"物理世界数字化"，落到业务里就是这件事。

日耗千万试错后继续进攻

美团自己也交过学费。

王莆中在8月的西普会上复盘过一段插曲。今年2月至3月，美团向约10万名员工开放顶级模型的高额度调用，内部称为“养虾运动”。两周沉淀了10万个Skill，热闹很快变成了账单：单日算力成本最高达到1000万元，模型产生的错误还开始干扰真实经营。

这段插曲说明了一件简单的事：每个人都用上AI，不等于公司提高了效率。员工拿最贵的模型改邮件、做PPT，调用量会快速上涨，利润表不会因此变好。把AI扔给业务部门自由发挥，也可能把原有流程中的混乱放大。

4月起，美团收紧了这种无序使用。各事业部成立AI组织，6月至7月又启动上千个项目，从中筛选值得改造的工作流。公司后来设置了由业务、HR和技术负责人组成的“AI Builder”团队。业务部门决定哪些环节值得动，HR调整岗位和协作方式，技术团队负责模型、数据与权限。

这段踩坑经历，比“9万名员工、3万个Agent”的成绩更有价值。企业可以买到模型账号，难处在于先改哪一步、由谁对结果负责。美团最终摸出的顺序是：先拆工作流，寻找重复、规则清楚、成本高的环节，再接入模型，关键决定仍由人确认。

CatPaw正是这套内部经验的产品化。它能汇总销售、评价和营销数据，生成日报、识别异常，把固定流程做成Agent。对许多中小商户来说，这些工作过去要靠店长在多个后台和表格之间手工完成。

让中小商家也能用好AI

CatPaw目前披露较具体的试验场是医药零售。

美团医药健康业务已经梳理25条工作流。一项品类策略过去需要5个角色协作，最快两周完成，接入Agent后缩短到两天；漱玉平民覆盖68个城市的经营分析，过去每次需要两小时，现在由系统自动生成日报，管理人员五分钟可以看完。最终的调价、补货和经营决策仍由人完成。

AI不替老板做决定，改价、定营销还是由人来完成。AI接手的是汇总数据、识别异常、输出建议这类重复劳动。

这个需求比看起来要大。赛迪智库与网商银行6月发布的报告显示，全国1.9亿小微经营者中，97.4%听说过AI，53.2%尝试过，持续使用的只剩33%；真正把AI融入工作流的小微企业只有5.1%，而大中型企业已超过50%，差着十倍。中小商家不缺努力，也不缺意识，缺的是一个用得起、用得上的入口。工信部今年专门出台《“小快轻准”数字化产品和服务培育指引（2026年版）》，要降低的也正是这道门槛。

现阶段把它写成美团的第二增长曲线，显然还太早。但CatPaw已经露出另一层价值。

过去，美团和商家的主要关系发生在交易环节：平台带来流量和订单，商家支付佣金和广告费。AI开始参与备货、选品、营销和经营复盘后，商家的库存更准、活动更合适，平台上的供给和履约也会随之改善。因此，AI的回报可能分散在用户复购和配送效率里，而不是像Token收入一样单独列出来。

所以，“不做Token工厂”并不代表美团在AI上少花钱。LongCat 2.0用了五万卡国产算力集群训练，二季度研发投入77亿元，都是实打实的成本。

王兴只是给这些投入规定了更适合美团的去处，模型能力必须回到主业，进入真实工作流，最后落到交易和效率上。

十多年前，互联网把街边门店搬到了线上，美团现在想再往前走一步，让AI帮助用户怎么消费、商家怎么经营。如果这一步成立，美团将从流量和履约平台继续向本地生活服务的经营操作系统延伸。