今天小編分享的互聯網經驗：AI“重塑”騰訊 一場生态重構的“閃擊戰”，歡迎閱讀。
2025 年新年剛過，當大家還沉浸在假日的喜慶中時，騰訊在集團重兵橫掃模式下，以迅雷不及掩耳之勢，打出了漂亮的 " 閃擊戰 "：短短一個月時間，騰訊元寶的日活用戶從百萬級蹿升至千萬級，月活用戶直逼豆包、DeepSeek：3 月 19 日，據騰訊 2024 年四季度及年度财報披露，騰訊元寶的日活躍用戶數在 2 月至 3 月增長超 20 倍，并且在 35 天的時間内更新了 30 個版本。
上一場類似的仗，還需要追溯到 " 騰訊會議 " 在疫情之下 " 遠程辦公 " 領網域的勝出：憑借穩定的性能和豐富的功能，騰訊會議迅速成為企業和個人用戶的首選工具，滿足用戶在家辦公和在線學習的需求。再上一次，則是 " 吃雞遊戲 " 角逐中《和平精英》的勝出：憑借精良的畫面和流暢的操作，其在眾多同類遊戲中脫穎而出，成為現象級遊戲。
如果說那兩次都屬于戰役層面的打法，騰訊元寶的強勢出擊，則是一場 " 大兵團 " 作戰的出擊：AI 技術牽一發而動全身，騰訊不僅投入重兵，更通過技術底層重構與生态開放，将 AI 滲透至 B 端產業與 C 端用戶的全場景中，全面激活騰訊體系的内外生态。
用戶需求驅動：打造 " 好用的 AI"
3 月 19 日，騰訊發布 2024 年 Q4 及全年度業績報告，報告顯示 2024 年騰訊全年總營收 6603 億元，同比增長 8%。其中，ToB 板塊（金融科技及企業服務）實現營收 2120 億元，占騰訊總營收的 32%，同比增長 4.02%。自 2018 年以來，騰訊累計研發投入已達 3403 億元。其中 2024 年創新高，達到 707 億元。
同一天，在騰訊全球數字生态大會 " 城市峰會 " 上，騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生也表示：" 一切從用戶需求出發，是騰訊的產品價值觀。騰訊将立足打造‘好用的 AI ’，把前沿的 AI 技術，轉化成有實效、有溫度、可進化的智能產品和解決方案，助力大家美好生活，推動實體產業創新突破。"
種種迹象顯示，騰訊 AI 大有 " 後發先至 " 的勢頭。不過，在行業内多位觀察人士看來，這并不新鮮，因為騰訊的策略從來都不是 " 事先張揚 "。
2012 年辛頓證明神經網絡的巨大潛力，AI 持續從實驗室走向應用，過程中，伴随着 DeepMind、ChatGPT 陸續火爆，圍繞 AI 的 " 炒作 " 持續了很多年。但是，真正融入業務場景、切實提升效率并創造可量化價值的應用模式并沒有大規模湧現。
顯然，對于產業來說，實現技術與商業的雙重突破，讓 AI 用起來、產生實效才是關鍵。這也成了騰訊 B 端打法的突破口：To B 是一場馬拉松，從實驗室到產業化往往需要十年長跑，所以，騰訊目标瞄向打造 " 好用的 AI"，既關注大模型技術研發，也持續打磨傳統 AI 產品，并深耕雲原生技術與產業應用場景。
從 2012 開始，騰訊就陸續構建起實驗室矩陣，圍繞 AI 領網域進行了大量的基礎研究和技術探索，積累了豐富的數據資源和算法模型，同時加大了研發投入，為後續 AI 技術的快速發展奠定了堅實的基礎。
2016 年，騰訊搭建 AI 實驗室。2017 年，騰訊正式宣布 "AI in All"，驅動技術向產業縱深滲透：TAD Sim 仿真平台加速自動駕駛算法迭代，雲 OCR 技術以 99% 準确率賦能金融票據識别，形成從基礎研究（實驗室）- 技術中台（雲 /AI 平台）- 場景落地（社交、醫療、金融）的完整產業轉化鏈條。
而 2018 年騰訊的 "930 變革 "，則正式打響了這場馬拉松長跑的 " 發令槍 "。
多模型策略：持續研發夯實技術底座
數據顯示，僅僅自 2018 年開始，騰訊研發投入累計超過 3403 億，全面支撐了自研產品的穩定迭代，為 ToB 業務發展、建設繁榮生态提供了重要基礎。從 2015 年到 2025 年騰訊就開始啟動生态化戰略，構建起了一套完整的 AI 應用體系，為企業和用戶提供數字化更新服務，推動了各行業的數字化轉型和智能化更新。
IaaS 層，依托騰訊雲提供算力支撐，比如騰訊高性能計算集群 HCC（High-performance Computing Cluster）是專為大模型訓練、自動駕駛、科學計算等場景打造的雲端高性能算力基礎設施，是性能領先的訓推算力底座，包含高性能計算、高性能網絡和高性能存儲，能夠支撐大模型訓練和推理。
目前，在穩定性和性能上，騰訊雲的集群千卡單日故障數已經刷新到 0.16，是行業水平的 1/3；1 分鍾就能完成萬卡 checkpoint 寫入，數據讀寫效率是業界 10 倍；千卡集群的通信時間縮短到 6%，是業界一半。
PaaS 層一系列的產品，也在融合 AI 技術提升產品力，比如騰訊雲大模型知識引擎，支持企業基于騰訊混元大模型、DeepSeek 等模型，并結合自身的私網域知識庫，通過拖拉拽的方式分鍾級快捷搭建企業應用，開發過程穩定高效。
SaaS 層，騰訊更是深度集成 AI 功能，代碼智能補全和生成的數字化工具 " 騰訊雲 AI 代碼助手 "，已經在騰訊内部落地超過 1 年，有 80% 的騰訊程式員日常使用實現開發提效，目前約 33% 的代碼由 AI 生成，編碼階段效率提升達到 42%。
2023 年，騰訊發布自研的混元大模型，采用混合專家模型（MoE）結構，初期參數規模達千億級。騰訊混元大模型堅持 " 自主可控，擁抱開源，堅持協同 "，開源模型已覆蓋文本、影像、視頻和 3D 生成等多個模态，推動大模型技術與應用場景深度融合。
混元視頻生成模型開源以來，一直保持較高的熱度，2024 年 12 月，在 hugging face 登頂第一，GitHub Star 數已達 2.3 萬，社區開發者自發改進了超 1600 個衍生版本。而更早開源的混元 DiT 文生圖模型，在國内外衍生模型數量多達 1600 多個。這些成果展示了騰訊在大模型領網域的技術實力和社區影響力。
進入 2025 年以來，随着模型能力的持續更新與迭代，騰訊混元大模型也開始在海内外多個排行榜單中展現出強勁競争力。3 月 18 日發布的《中文大模型測評基準 SuperCLUE 3 月報告》中，騰訊混元位列基礎模型國内第二，綜合實力穩居國内大模型第一梯隊。同時，在海外最新發布的大模型競技場 chatbot arena 中，騰訊混元首次上榜，進入全球 Top 15，獲官方推薦。
離產業更近：讓 AI 產生價值
持續投入技術研發的另一面是發力產業應用。從 2018 年開始，騰訊就陸續和 10000 多家合作夥伴将 AI 落到政務、零售、金融、工業、自動駕駛、實時通訊、辦公、物流等 30 多個行業，從技術到場景全鏈路覆蓋，并在應用中產生價值。
在金融領網域，騰訊通過 OCR 技術的應用，提升了票據識别的效率，并在 2025 年接入 DeepSeek-R1 模型，實現智能風控與個性化理财，信貸審核效率提升了 70%，為金融企業的風險把控和業務拓展提供了有力支持。
在自動駕駛方面，騰訊自 2016 年啟動自動駕駛技術研發以來，聚焦高精度地圖與決策規劃。于 2020 年 TAD Sim 2.0 平台支持每日 1000 萬公裡仿真測試，加速了算法迭代。到 2025 年，與車企合作部署 L4 級自動駕駛方案，覆蓋高速與城市復雜路況，助力汽車行業向智能化、自動化邁進。
實時通訊領網域，2016 年優化語音識别與傳輸算法，有力支撐了微信語音通話質量。2025 年，騰訊會議集成 AI 實時對話功能，支持多語言翻譯與情感化互動，為企業的遠程溝通和協作提供了更加智能、便捷的體驗。
辦公場景方面，騰訊在 2017 年推出的網頁 AI 助手，支持智能排版與語法檢查。到 2025 年，ima 智能工作台實現網頁智能解析、跨網頁關聯與自動化創作，促使企業用戶增長 40%，進一步提升了辦公效率。
在物流領網域，基于大模型知識引擎，騰訊幫助物流集團 DHL 編排了 41 條企業專屬的工作流，快速搭建适合物流場景的智能服務，用 AI 自動接待客戶，并完成查詢快件、修改地址和時間、咨詢保險和寄送等服務。
長期技術沉澱與產業轉化能力的深度融合，為騰訊 B 端發展帶來了厚積薄發的觀感：2024 年騰訊金融科技及企業服務收入為 2120 億元，創歷史新高。按照騰訊财報所說，收入增長是基于騰訊會議、雲服務、企業微信等產品競争力和效率的提升。
" 雲計算行業需擺脫價格戰，轉向技術創新與價值驅動。" 如騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生所言：市場擴張、業務增長依賴 " 技術創新 " 而非 " 價格戰 "。
用戶感知：" 不着急 " 的騰訊動了
盡管 B 端成果顯著，但 B 端的感知傳遞到 C 端，依舊是有 " 血腦屏障 " 的，存在 " 滞後性 "。不過，2025 年初，這一局面被徹底打破，用戶的感知突然增強：不僅原生 AI 應用的元寶、ima 讓人感到耳目一新，舊有場景的應用如微信、騰訊會議、騰訊文檔、QQ 浏覽器全都接入了混元大模型和開源大模型 DeepSeek，為用戶帶來全新的智能化體驗。
而騰訊技術層面的核心優化方向則錨定用戶體驗更新：通過整合自研騰訊混元大模型與 DeepSeek 等開源模型的多模型技術方案，構建深度推理能力底座，實現產品運行穩定性與互動流暢性的持續提升。
借助騰訊雲智算力支撐與海量的運維經驗，确保了用戶使用過程流暢 " 不卡頓 "。疊加積累多年的多模态能力，元寶能夠對用戶發送的任意圖片給出分析與理解。此外，在内容和檢索這兩個關鍵環節，騰訊元寶利用全網最優質的微信公眾号内容，以及強大的 " 聯網搜索 " 能力，确保檢索和生成結果的質量和時效性。
同時，憑借前期在 B 端積累的技術優勢，騰訊元寶迅速集成搜索、寫作、影像生成等功能，讓用戶直接體驗到 AI 帶來的搜索、寫作、影像生成等能力。
就在上周，騰訊元寶和騰訊文檔也正式打通——用戶可以直接上傳騰訊文檔到騰訊元寶，讓 AI 輔助總結、提煉要點，也能一鍵導出騰訊元寶對話到騰訊文檔，随時修改、分享或繼續創作。
這些做法，重現了騰訊在移動互聯時代 " 小步快跑、快速迭代 " 的方法論，短時間内迅速重塑了用戶在 AI 產品上的使用體驗，徹底改變了過去兩年 AI 產品 " 叫好不叫座 "、" 食之無味，棄之可惜 " 的局面，也是打破行業高解除安裝率 " 魔咒 " 的關鍵。
技術分析表明，C 端產品的市場表現與長期技術積累深度相關。以微信搜一搜為例，其接入 DeepSeek-R1 模型後，通過整合公眾号、視頻号内容資源，實現搜索準确率提升 30%，顯著優化了用戶在超級社交平台内的信息獲取效率與精準度，形成 " 技術賦能—場景優化—體驗更新 " 的實證案例。
而在 QQ 浏覽器中，AI 可以根據用戶的浏覽習慣提供精準的内容推薦，還能快速解答用戶的疑問；騰訊文檔則借助 AI 實現了智能排版、内容糾錯以及自動生成文檔大綱等功能。這些改變讓用戶對產品的依賴度大幅提升，用戶日均使用時長增長 3 倍。
這背後其實是騰訊研發投入的有力支撐，是騰訊對雲和 AI 上的持續投入。财報顯示，2024 年騰訊研發投入創下歷史新高，達到 707 億元。自 2018 年公布研發投入以來，累計總額已達 3403 億元。
在 AI 時代，高并發的用戶訪問對系統的性能和算力提出了極高的要求。對比圈内諸多玩家在面對大量用戶訪問時無法支撐，甚至中途退卻的情況，騰訊憑借在算力以及基礎架構上的深厚積累，保障了高并發情況下用戶體驗不減。正是這種前瞻性的投入和強大的技術實力，讓騰訊能夠将 B 端的技術優勢順利傳遞到 C 端，為用戶打造出一系列優質的 AI 應用，在激烈的市場競争中占據領先地位。
騰訊元寶的爆發式增長，印證了馬化騰在 2025 年員工大會上的判斷："AI 智能體将讓核心產品實現智能化躍遷。"
結語：騰訊技術投入的收獲之年
騰訊 " 閃擊戰 " 的背後，用 AI 打了一場從技術到生态的 " 持久戰 "：通過混元大模型的底層支撐、B 端場景的深度打磨與 C 端流量的精準引爆，騰訊正試圖将 AI 從概念轉化為生產力。
騰訊持續強化科技創新投入，聚焦核心技術自主研發，通過優化產品競争力體系，推進大模型應用場景的規模化更新。早在 2024 年三季度财報中，馬化騰就表示 :" 我們持續在產品和運營中部署 AI，包括營銷服務和雲服務，所帶來的切實可見效益也愈加顯現。我們将持續投資于 AI 技術、工具和解決方案，以服務用戶與合作夥伴。"
據統計，從 2018 年到 2024 年，騰訊的年度研發投入從 229.36 億元增長至 706.84 億元，自 2018 年公布研發投入以來，累計總額已達 3403 億元。顯示出其對 AI 技術、工具和解決方案的堅定承諾。這表明，騰訊正在加速 AI 技術的落地應用。
正如馬化騰所言："2025 年是騰訊收獲之年。" 收獲的背後，既是十餘年的技術長跑，組織能力的持續進化與流程重塑，以及人才積累的厚度，更是產業場景的深耕與生态協同的合力。
在這場 AI 長跑中，騰訊繼續赢得用戶認可與商業成功，則取決于其能否在技術創新與商業理性間找到終極平衡。
