主动进攻、但不做Token工厂，美团要让AI真正落地

文丨金融八卦女特约作者：铁马

美团二季度财报电话会上，王兴说了一句话，分量不轻：

“我们不会成为Token工厂，我们的模型和AI产品将用于支持我们的主业，提升用户、商户体验和公司经营效率。”

同期，几乎所有互联网公司都在讲AI投入多大、模型多强、参数多高。王兴却主动把“Token工厂”这条路堵死了。

“我们始终认为，AI能力的长期价值，是能否真正进入真实工作流、解决真实问题，并形成长期稳定的基础设施能力。与此同时，全国产化训练和推理能力，也帮助我们在长期成本以及基础设施可控性上建立了更强优势。”

另一方面，随着外卖行业竞争趋于理性，美团外卖不亏了，二季度营收1046亿元，同比增长14.4%，经营利润环比由负转正。

1./ 本地生活，需要怎样的AI？/

有人将美团扭亏完全归因于外卖补贴战熄火，这没错，但远非全貌。

外卖大战高峰期，非理性的补贴催生了大量泡沫低价单，而美团主要聚焦于中高客单价的正餐外卖。随着补贴力度缓和，美团外卖的订单优势进一步凸显，二季度已率先实现单位经济模型（UE）转正。

同时二季度作为餐饮旺季，更是经营能力的放大镜，行业回归基本功后，能清晰看出谁的基本盘更扎实。

今年二季度，更像是美团经营周期的拐点。

不过，美团同样坦诚地提示了后续压力：行业补贴水平仍远超2024年，回归常态尚需时日；三季度暑期高温将推高骑手补贴，7月起“新职伤”保险全国铺开，单均配送成本上行，UE环比预计回落。

在动辄谈论“格局”“终局”的互联网叙事里，这种冷静反而稀缺。

季度不再亏钱只是结果，更值得关注的是钱花在了哪里。二季度，外卖刚转正的美团反手投入研发77亿元，同比增长22.5%，给出的解释是加大了AI投入。

AI现阶段是纯粹的成本中心，收益散落在各个角落：员工效率、商家损耗、用户体验、配送调度，全部体现为主业的间接增益，无法单独核算ROI。

那本地生活需要什么样的AI？相比模型参数，王兴认为美团更侧重AI如何进入并重塑组织、产品和工作流。

当别人烧钱抢份额时，美团正把AI塞进真实的业务场景。通用AI能写文案、能聊天，但不懂“今天中午12点45，我刚开完周例会需要快速吃个饭出去拜访客户，还得顺便打包几杯咖啡”该如何设计最优方案，这需要地图数据、POI信息、餐厅实时供给的协同。

用户选店背后有距离、时段、评价、排队、配送、库存；商家开店要面对选址、菜单、客流、定价、差评、复购。每一个环节都天然需要AI介入，但每个环节的数据和逻辑都高度垂直。

所以，美团的AI叙事，不是宏大的Token生意，但它会在每一次准时送达、每一条精准推荐、每一份损耗减少中被反复验证，这才是本季度财报最值得细读的潜台词。

2./ 本地生活，AI“最难啃的骨头”？/

说个冷知识，虽然AI看起来已经“无所不能”，但它进入本地生活的难度，往往被低估了。

配送路线怎么优化、商圈人流怎么预判、天气变化怎么影响备货、实时库存怎么同步、履约不确定性怎么处理。这些变量不在任何训练数据里，它们发生在真实世界的每一个角落。物理世界的复杂性，是模型解决不了的现实问题。

而美团做了十几年本地生活服务生意，积累的商家数据、用户评价、配送轨迹、POI信息，让它在“AI+物理世界”这件事上有一个天然入口。

王莆中之前说过：企业AI变革表面是技术问题，实质是业务设计、组织变革和技术应用的系统工程。

你让一个餐饮老板去搞Agent，不现实，所以美团做了CatPaw，一个开箱即用的AI工作台。

商家配置好后，AI自动汇总销售、评价、营销数据，生成每日报告，把异常和重点问题标出来。改不改价、做不做活动，老板自己拍板，但整理数据、识别异常这些耗时间的重复活，AI全包了。

麻辣烫店老板老周，中午刚忙完，要面对一店新增的撒餐差评，二店订单下滑，店营销方案等他拍板。他给“门店经营小助手”发了一句话，几分钟后报告回来了，评价管理、用户分析、营销分析，逐条列清楚。这些事以前至少要花他2小时，现在不到十分钟就能判断该先处理什么。

同样的逻辑，在医药领域也跑出了真实效果：老百姓大药房跟美团合作做需求洞察，AI识别到高温季藿香正气需求上涨，月销增长150%；漱玉平民大药房覆盖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；科赴基于美团AI做库存预警，补货速度提升70.9%，人效提升超三成。

本地生活中小商家们，不需要用懂Agent、懂大模型，他们需要开箱即用，解决真实问题。美团把自己烧过的钱、踩过的坑、跑通的路，打包成低成本、可上手的系统，相当于给行业修了条AI高速公路，商家不用自己从头铺路，直接抄大厂的作业就行。

3./ 让AI重塑本地生活服务/

王莆中还在不久前复盘过一段插曲。在内部AI变革的第一阶段，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，但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。试错之后，美团快速进入第二阶段，进行顶层设计和搭建，基于清醒的认知，一个月就完成了这个过程。

此后的两个月时间，美团大小上千个项目同步上马，一边赛马一边总结最佳路径。第三阶段最大的收获就是重新认识了AI落地的本质。

到了第四个阶段，内部方法论打磨成型，产品和业务流程跑顺。美团以医药事业部为试验田，跑出了25个真实落地项目，沉淀出“三位一体（业务+组织+技术）+铁三角（HR+业务+技术）”的方法论。

这四个月的经历说明，企业想要完成AI变革，光解决技术问题并不够，而是需要业务、组织、技术三者融合。

所以，美团的整体AI战略围绕三个方向展开：Building LLM、AI at Work、AI in Products，大模型打好技术基础、AI进入工作流进行组织重塑、产品AI化完成业务应用的落地。

模型侧，美团6月发布了LongCat 2.0，是业内首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型，在代码编写及Agent调用场景中表现突出，已通过全球开发者社区广泛验证。LongCat 2.0不依赖国外算力，训练和推理都在国产芯片上跑通，长线来看成本更可控、供应链更安全。

▲综合评测结果显示，LongCat-2.0 凭借卓越的综合性能与稳定的任务表现，在 Code 和 General Agent 场景表现优异

虽然开源，但美团无意把它包装成通用大模型对外售卖，首要任务是服务内部业务、服务千万商家与消费者。

产品侧，“小团”从“帮用户找答案”升级为“帮用户把事办成”，从信息问答进化为任务执行型智能助手，能够实时融合商圈动态、门店库存、用户位置等多维数据，帮助用户完成下单、订位、打车等本地生活操作。仅五一假期，相关服务曝光量便超过39亿次。

所以，美团选择“不做Token工厂”“不卖模型”，本质上是选了一条更难的路线：

放弃对外售卖模型的短期想象空间，沉下心打磨AI与本地生活业务的深度融合。

AI时代，如何完成AI转型是每一个企业都必须面对的挑战，美团的策略始终是主动进攻。美团用AI支持主业、提升公司内部效率，也把AI经验开放给生态内的其他参与者。因为只有整个本地生活生态同步完成AI转型，行业才能真正共享AI时代红利。

未来的竞争，不是卷模型参数，而是卷场景深度。Token是潮水，主业真实的生意场景才是靠得住的礁石。

（封面系AI生成）