2026年计算机行业深度报告：被低估的腾讯AI“野望”

战略复盘：从“Make Al Everywhere”到“智 能体生态”

腾讯 AI 战略从推进基础能力普及到聚焦智能体生态，历经十年深化之路。战 略上，从“Make Al Everywhere”的愿景走向追求“可知可靠”和独特生态壁垒； 组织上，通过成立 CSIG 和调整 TEG 架构，实现了从技术研究到产业落地、再到 集中力量攻坚的演变；产品上，完成了从单点技术到大模型、再到万亿参数和智能 体的跨越；业务上，AI 逐步从内部提效工具，成长为驱动广告、游戏、云服务等 核心业务增长的关键引擎。 腾讯的 AI 战略历程经历了较为清晰的四个转变阶段： 1）基础能力期（2016-2020 年），推动“AI in All”进行技术泛化与基础能力 建设。管理层提出“Make AI Everywhere”及“AI in All”，强调 AI 的战略意义 与长远投资价值，战略重心在于构建通用 AI 能力并提升现有产品体验，不急于商 业化，代表动作包括成立多个 AI 实验室，并于 2017 年明确了“基础研究、场景 共建、AI 开放”的三层发展路径。 2）产业实用期（2021-2023 年），转向关注伦理安全、夯实底层能力（算法、 算力、数据）并追求“不急于求成”的长期主义。业务重心是推动大模型“混元” 成型并优先赋能广告、内容推荐等核心业务以提升收益，具体表现为 2022 年混元 用于广告业务，并于 2023 年 9 月正式发布大模型，快速接入并扩展至大量内部业 务。 3）产品应用期（2024 年），强调“短期不会有纯原生 AI 应用，重点是嵌入 所有产品”。通过外部合作与自研应用“元宝”探索产品化落地，其代表动作包括 发布基于自研混元大模型打造、面向 C 端用户的 AI 助手“腾讯元宝”。 4）生态智能期（2025 年以来），以“微信 Agent 是最终方向”为指引，计划 将微信打造为 Agent 时代超级入口。2025 年以来，随着智能体（Agentic AI）技术逐步趋于成熟，腾讯管理层明确将“生态型智能体”定义为腾讯的独特产品形态 与核心壁垒，在公众号、小程序引入 AI 能力，探索微信 AI 搜索与 Agent 应用场 景，并将 AI 应用集中划归 CSIG 统一推进，标志其战略从 AI 对业务广泛赋能进一 步转向构建以微信生态为依托的智能体生态，串联社交、内容、生活服务等场景， 形成新的商业化范式。

2016 年-2020 年，AI 被定位为“基础能力”，战略布局以基础研究+场景共 建为主线：腾讯管理层提出“ AI 无 不在（ Make AI Everywhere）”“AI in All”， 定位 AI 为公司长期基础能力，强调在计算能力、大数据、场景与工程化上的优势， 先以内部业务赋能为主、对外生态开放为辅。组织层面搭建 AI Lab/RoboticsX 等 科研矩阵，推进“基础研究—场景共建—能力开放”，微信 AI 等在 音识别 /NLP 等能力广泛落地。 2021 年，管理层提出“AI 向善、可知可靠”，稳健推进、重视安全责任：马 化腾公开强调“AI 向善， AI 技术实现可知、可控、可用、可靠”，保持对 AI 的 审慎与长期投入立场。 2023 年，管理层高度认可 AI 价值，将其定位于工业革命级别的长期赛道， 布局策略上重底层、缓商业化，拒绝短期功利主义：马化腾公开发 表示，“我们 最开始以为（人工智能）是互联网十年不遇的机会，但是越想越觉得，这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇。”他认为，AI 布局需要研发投入的持 续积累，腾讯并不急于求成。马化腾表示，“对于工业革命来讲，早一个月把电灯 泡拿出来，在长的时间跨度上来看是不那么重要的。关键还是要把底层的算法、算 力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地，目前（我们）还在做一些思考。 我感觉现在有很多公司太急了，感觉是为了提振股价，我们一贯不是这种风格。” 此外，腾讯管理层认为，核心 AI 产品尚 早期，商业化暂不急于推进，后续 需关注成本控制：混元和 AI 助手还 于早期阶段，未来有很多值得发散的想象空 间，但讨论具体的产品设计和商业化还为时过早。同时，成本压力是 AI 发展的挑 战，生成式 AI 应用需要考虑模型推理的可变成本。

2024 年，管理层指出应用优先于追跑参数，提出加大模型层面的外部合作、 不过度自造：马化腾与 AI 沟通时表示，“要好好与外部合作 ,不要想着什么都 自己做”，腾讯选择进一步加大与外部合作，聚焦在内部生态打磨后输出成熟能力。 马化腾表示“短期一两年内难有纯原生 AI 应用，大机会在各产品效率提升”，路径 从稳健投入转向场景化落地提效，强调效率乘数，相对克制商业化节奏。 2025 年，腾讯 AI 战略从稳健内生转向主动出 ，管理层提出 AI 全面产品化 落地，界定 Agent 产品形态：马化腾提出 “所有 BG 拥抱大模型产品化落地；微 信、QQ、输入法、浏览器等产品推出 AI 智能体；游戏、微信读书、腾讯视频基于 混元做更多探索”；同时，他界定了两类 Agentic AI：通用型代理（如“元宝”等 原生 AI 产品）与嵌入微信生态的“生态型 Agent”，明确后者为腾讯的独特产品 形态与壁垒方向。 2025 年下半年，腾讯加大力度推动 AI 从技术突破走向场景实践。在 2025 世 界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯公司副总裁蔡光忠表示，AI 是一场工业革命级 的技术创新，对个人和产业发展都将产生前所未有的价值。但相对于一个完整的技 术周期，当前 AI 还 于发展的初级阶段。未来，随着 AI 的进一步落地，产业发展 会从聚焦“好技术”进化到更加强调“好产品”。基于此，腾讯正围绕模型、平台、 应用等维度发力，结合腾讯丰富的应用生态优势，全方位推动 AI 从技术突破走向 场景实践， 好用的 AI 出现在离用户和产业更近的地方，实现 AI 真正好用、人人 可用、用之有益。

值得注意的是，管理层明确提出“微信 AI 智能体”的蓝图，依托通信/社交/ 内容/小程序/商业/支付的生态闭环，构建能够理解意图、执行闭环的理想助手。 腾讯总裁刘炽平认为，微信最终会推出 AI 智能体。刘炽平表示，“微信的生态系统 拥有通信和社交生态系统，使智能体能够理解用户的需求、意图和兴趣；拥有内容 生态系统,包括公众号和视频号；拥有小程序生态系统，基本上涵盖了互联网上的 大部分用例；拥有商业生态系统，允许人们购买商品，以及支付生态系统，允许人 们几乎立即完成支付。所以，这几乎是用户的理想助手，理解用户的需求,并且能 够在该生态系统内执行所有任务。这就是理想的蓝图。” 2026 年，马化腾表示腾讯将把大模型和 AI 产品以一体化的方式来考虑，未来采用交叉、派驻和 Co-design 的逻辑进行产品和组织的设计。关于微信生态 AI 智能化，他认为 AI 全家桶未必是大家都喜欢的，强调在 Agent 化落地中秉持安全 立场，坚持去中心化，以兼顾用户需求和隐私安全的方式来思考规划微信的智能生 态 复盘腾讯 AI 发展历程，管理层一直强调"打造好用的 AI"，注重技术应用和场 景落地。当前阶段，腾讯生态智能体 AI 战略的核心在于以 AI 赋能 量生态，特别 是微信用户生态，其路径是通过前期积累的技术体系落地场景应用，加固网络效应 并提升生态价值。近期，腾讯在架构、人才、生态上的一系列动作，表明其商业化 与生态智能化进程正在全面加速，我们认为市场或低估了腾讯在 AI 时代将传统流 量优势转化为智能生态优势的布局与决心。

组织架构：AI 商业化攻坚节奏加快

2025 年 12 月，腾讯宣布混元大模型研发架构升级，设 AI Infra/AI Data/数 据计算平台部，全面强化其大模型的研发体系与核心能力。姚顺雨出任“CEO/总 裁办公室”首席 AI 科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报；同时兼任 AI Infra 部、大 模型部 责人，向技术工程事业 总裁卢山汇报，推进模型 -工程-数据一体化。 2024 年，腾讯开始大规模对外招募基础模型相关人才，并启动一系列组织架 构调整。2025 年，腾讯引入姚顺雨并升级大模型研发架构，进一步加速了人才和 组织优化的进程，旨在加速围绕核心场景孵化 AI 原生应用，探索面向 Agent 的下 一代应用范式。在达成内部共识、完成人才引进与组织结构优化后，腾讯将在 Agent 领域全面释放其作为领先互联网企业的核心力量。

大模型开发作为系统工程，需要对模型从预训练数据、预训练架构、算法、后 训练路径到基础设施层面形成顶层整体设计。姚顺雨在普林斯顿大学获得博士学 位，博士期间主要科研成果包括 ToT 计算框架和 ReAct 算法，这两 成果均可应 用于模型后训练阶段，有效提升模型的多步推理和实际操作能力。博士毕业后，他 在 OpenAI 工作一年，深度参与了 Operator、Deep Research 等智能体 目。 腾 讯引进一位在 OpenAI 直接参与过模型后训练、并接触过其预训练的研究者担任 LLM 模型 责人，能够有效加速腾讯混元大模型的研发进程 。 姚顺雨的加盟有望从三个方面提升腾讯的大模型研发竞争力： 1）范式转变：姚顺雨在 2025 年提出“AI 下半场”理论，指出在 AI 发展的上 半场中，行业核心是围绕模型训练、参数规模、性能指标的竞争，进入 AI 发展的下半场，竞争重心将转向真实场景的价值定义、交互体验优化和评估体系构建，核 心逻辑是评估比训练更重要。在从解决问题到定义问题的范式转变中，腾讯自身庞 大的用户生态将促进其更好理解用户意图，进一步推动 AI 朝着对人类真正有用的 方向演进。基于强调评测的技术理念，姚顺雨或将推动腾讯在大模型评估与智能体 能力评测领域形成评价壁垒，进一步释放其用户生态潜力。 2）技术攻坚：在以后训练和 Agent 开发为主题的“下半场”，当前大模型竞 争已从通用大模型转向基于大模型的个性化智能体构建，这为腾讯凭借其工程与 场景能力实现赶超提供了新机遇。在过往混元大模型训练以及海量业务场景的深 度实践中，腾讯已经积累了系统化的工程能力，此次架构调整将通过升级大模型研 发架构，巩固并强化这一核心优势，从而提升 AI 大模型的研发效率。 3）人才优化：借助其行业号召力，腾讯将进一步吸引全球顶尖研发人才，同 步推进 年轻化， 通过显著高于市场的薪酬招揽顶尖校招生，加速组织焕新，显 示腾讯管理层对推动 AI 商业化落地的坚定决心。

产品布局：全景体系助推技术转化

3.1 产品体系

腾讯 AI 产品的全景体系以“1+3+N”架构为核心，即“1 个混元大模型+3 大平台+N 个垂直应用”。2025 年 7 月，在 2025 世界人工智能大会（WAIC）上， 腾讯发布“1+3+N”AI 应用全景体系。该体系以腾讯自研混元大模型为核心技术 基座，平台侧聚焦 B/C 端智能体开发平台与具身智能开放平台，构建标准化能力 输出通道，应用侧通过跨行业智能体矩阵与 AI 解决方案实现场景化部署，形成模 型支撑+平台中继+场景渗透的完整架构。AI Agent 趋势下，依托 AI 全景战略打 通从模型研发（1）、工具平台（3）到行业应用（N）的关键业务模式，我们认为 公司有望将社交生态的固有优势与 B 端积累的服务能力转化为多元场景的 Agent 应用，加速 AI 技术从研发到商业化的转化，打造真正好用的 AI 产品，进一步深化 护城河。

模型层：基座模型提供 义理解、多轮对 、文生图 /视频、3D 资产自动化建 模、逻辑推理等通用智能，核心产品包括混元 3D 世界模型 1.0、多模态模型和全 尺寸模型家族，形成从文本、图像、视频、音频到 3D 的全模态模型矩阵，为开发 者提供底座支持，支撑需要高精度认知或复杂内容生成的通用 AI 需求。 平台层：中枢平台 责降低 AI 开发门槛，将模型能力转化为可交互的产品， 应用场景包括消费者、企业和硬件三个方向。 应用层：升级原有业务，同时拓展 AI 原生新场景，在接入 AI 提升现有产品效 率及竞争力的同时，探索新的用户需求及应用场景：1）核心产品 AI 升级：将 AI 能力接入微信、QQ、企业微信、腾讯会议、腾讯文档等产品，全面提升内容生产、 开发及企业办公效率，持续优化用户体验和参与度。2）原生 AI 产品方面，包括元 宝、ima。元宝是基于自研混元和 DeepSeek R1 等顶尖模型的 C 端 AI 助手，提 供 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等丰富的 AI 能力。ima 是以知识库为核心的 AI 工 作台，提供精准检索、高质量 AI 问答及文本创作辅助，提升知识管理效率与内容 创作生产力。

3.2 模型层

腾讯混元大模型是腾讯全链路自研的底层模型，在高质量内容创作、数理逻辑、 代码生成和多轮对 等领域 于业界领先水平，通过整合腾讯优质的内容生态，提 供强大的时效、深度内容获取和 AI 问答能力。 截至 2025 年 12 月，腾讯“元宝”（搭载“混元”大模型）能够进行快慢结合 的交互思考、全栈多模态生成与理解，其功能矩阵已覆盖文本、图像、 音、视频 四大模态，展现出较高的用户认可度：1）认知/交互能力：快慢双模思考通过资源 动态分配，兼顾用户体验与任务深度，平衡响应速度和复杂问题解决能力，提升用 户粘性。拟人化交互，突破纯文本交互，覆盖 、视频等多模态自然交互，拓宽 应用场景（如远程协助、陪伴）。2）多模态生成/理解能力：具备文生图、图理解、 图生图/编辑以及文/图生视频能力，显著降低 业多模态信息 理和内容创作门槛。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）