在AI这场必赢战役上，一直被认为相对温和的腾讯，最近开始发力了。

据The Information周四报道，腾讯一直在积极招募人工智能顶尖研究人员，而且对组织结构进行了更扁平化的调整，以加速其AI大模型的研发效率。为了实现这一目标，该公司聘请了OpenAI的Yao Shunyu，负责重组混元团队并招募人才。

与此同时，混元2.0也于上周上线，采用混合专家(MoE)架构，总参数规模达4060亿，激活参数320亿，支持256K上下文窗口，在复杂推理与文本生成场景表现国内领先。

这种节奏的变化，恰好也印证了金沙江创投主管合伙人朱啸虎近期的一个判断。他认为，国内大模型格局仍处于早期阶段，而拥有最强场景和资金储备的腾讯，‘其实还没有真正发力’。

而拥有最海量场景和优质数据的腾讯一旦发力，势必将对AI市场格局带来改变。

事实上，在腾讯的AI棋局里，此前的“慢”也许并非迟缓，而是基于连接数十亿用户的长期主义选择——当一家公司背负着数十亿用户的连接需求，技术落地的稳定性与安全性，远高于行业平均水平。市场最终检验的，不是谁跑得最快，而是谁能行稳致远。

过去几年，行业热衷于卷算力、刷榜单的“硬指标”，腾讯却未重押短线冲刺，而是转向生态、场景与体系化工程能力。如今，当竞争从单点性能比拼进入复杂的“应用阵地战”，这种“慢工出细活”的韧性开始显现：腾讯更想构建的可能不仅仅是AI单品，而是一套能够从容适配海量业务场景的AI底盘。

也有行业观点认为，腾讯的AI打法略有不同：一方面在构建元宝等AI原生超级入口；另一方面也正在加快将沉淀的AI能力融入微信、QQ、文档、会议等国民级产品中。未来的元宝，将成为腾讯海量场景和服务的生态链接器，为用户提供无处不在的AI能力。

同一场仗的不同打法

当下的AI竞争中，需要用新的视角去理解入场玩家的选择——各大厂商的打法和姿势各不相同。

阿里是典型的“B 到 C”路线。优先在B端深度渗透，不惜成本重金押注Qwen模型，并通过开源策略在大模型竞争中构建行业影响力；相比各大厂商，其在C端应用层面的布局节奏相对审慎，千问App更多处在探索阶段，其后续表现仍有待观察。

字节则选择了从“C到B”的路线。他们依靠抖音等平台的庞大流量，去用比较低的成本在各个场景高频试错，凭借豆包App拿到了AI牌桌上的一个位置，并以豆包影响力驱动火山引擎，试图在AI云计算市场分得一杯羹。

再来看腾讯，他们的打法和策略则完全不同。虽然在混元大模型、元宝App等方面均有还不错布局，但一直以来都给人以“不着急”的姿态。

回顾初始，当各大厂商纷纷高调宣发大模型最新进展，腾讯却选择了“狗粮自吃”，将混元大模型的能力优先在腾讯会议、微信、广告、游戏等公司内场景落地和布局。据腾讯财报会信息，截止目前，腾讯混元大模型已在内部超过900款应用和场景中落地。

先内部规模化验证，再对外稳健输出，这很腾讯。

实际上，大模型发展至今已经初步形成一个共识，全球具备大模型底座研发实力的玩家已经逐步收拢，大家在大模型基础能力提升方面你追我赶，而高质量的数据、广泛的生态和场景，往往会成为最终拉开竞争差距的重要因素。沉寂许久的谷歌携Gemini王者归来，就是一个很好的例证。

回到中国市场，若论这种生态资源的厚度和广度，腾讯应该算是最具竞争力的一个。有覆盖衣食住行的国民级产品矩阵，有海量的用户服务和场景，有包括微信公众号、搜索在内的高质量数据，另外还有较深的人才梯队和基础研究布局，无论是AI基础模型还是元宝等应用，腾讯其实并没有落后。

腾讯的“反手牌”

AI战场战事胶着、各大厂商相互僵持之际，腾讯开始悄悄亮出“反手牌”。

首先，腾讯是最早投入大模型研发的互联网厂商之一，也是国内最早组建AI顶尖人才团队、成立AI实验室的公司。据腾讯财报公开数据统计，自2018年至今，腾讯研发投入超过4000亿元人民币，在AI基础研发方面的投入也在持续加大，这也是腾讯的底气。

腾讯总裁刘炽平在三季度财报电话会上表示，每家公司实际上都处于非常接近的竞赛中，不同模型在不同场景下可能各有优势。

过去一年，混元完成了30多次版本迭代。12月5日发布的混元2.0，显著改进了预训练数据和强化学习策略，在文本创作与复杂指令遵循等实用场景上表现不错。混元3D模型甚至保持着全球领先的水准，开源社区下载量超过300万。

为了支撑这种高强度的技术攻坚，腾讯内部也开启了一场务实的组织升级。据相关报道，腾讯正大力引入全球顶尖的技术领军人物，持续补强产研能力；同时，为了匹配2.0时代的研发需求，腾讯在人才投入上表现出了罕见的决心——

正以极具竞争力的激励机制，吸纳行业内最优秀的研究力量提升人才密度。这种对“软实力”的加码，也许也正是他们为了打赢这场AI必赢之战的必要蓄势。

第二，是得天独厚的生态优势。

这可能也是腾讯最被低估的布局。如果混元是腾讯AI的内核，那么元宝、ima、QQ浏览器等产品就是让这套能力真正“流动”起来的触点。在腾讯的规划里，后者不仅是一个独立APP，更像是一个生态连接器。

它以分布式的方式深度嵌入微信、腾讯会议、腾讯文档等高频场景。这种“嵌入式”打法，让用户在不改变习惯的前提下自然触碰AI，为用户提供最自然、门槛最低的服务体验。

在C端场景中，这种嵌入尤为明显。元宝推出AI录音笔，打通内部链路；在腾讯会议里，它能自动代开会、做纪要、提行动点；在视频号、公众号、腾讯新闻评论区，用户可以直接@元宝提问、延展讨论。

更重要的是，体验层与数据层的双重差异会持续强化用户“获得感”。随着用户使用频率提升，这种差距只会变得更直接、更明显。

在B端场景中，腾讯内部本身就是最大“工业级AI使用者”。腾讯云代码助手CodeBuddy升级成为国内首个支持插件、IDE和CLI三种形态AI编程工具，辅助生成腾讯50%新增代码，超90%的腾讯工程师在使用，代码评审环AI参与度达94%。测试、调试、复审等流程正在被AI全链路重构。

在落地层面，腾讯似乎更有意避开那些“仅仅是尝鲜”的场景，转而切入那些的深水区：从医疗影像的病理分析，到千万级车辆的智能座舱。这些领域不仅考验模型的智商，更考验系统的稳定性——而这恰恰是腾讯作为老牌大厂最擅长的工程底蕴。

实际上，腾讯已经将AI能力封装成为行业解决方案，在金融、政务、零售、出行等30多个典型场景落地；通过广泛的产业场景和生态体系，腾讯已经将AI能力输送到产业端，成为腾讯云稳健增长的核心驱动力。

为什么说腾讯AI下半场的的赢面更大？

进入AI下半场，技术差距在缩小，竞争核心转向体验、工程化、体系化。在这种情况下，一向稳健的腾讯开始发力，或许有比较大的赢面。

系统能力是其中真正的分水岭因素。当AI大模型的基础能力差距缩小，系统能力却无法复制。从PC互联网、移动互联网到产业互联网，腾讯在经历不同阶段发展进程中，始终以系统力的优势保持稳健发展，这种长期积累的”内功“，回溯梳理下也可以归纳为三个方面：

第一是扎实的产品力，这是腾讯最擅长，也最被业界公认的能力。通俗一点说，就是把复杂晦涩的技术转化成用户觉得好用、顺手的功能产品。在AI时代，这意味着不单纯追求参数的领先，而是需要聚焦解决落地和好用的最后一公里，让技术真正服务于人。

第二是灵活的组织力，这一点与“大厂管理僵化”的刻板印象完全不同，它总能打破僵局，迅速集结最合适的人才与资源去应对新的战役并取得最终胜利。在过往移动互联网、产业互联网发展浪潮中，腾讯往往都以更灵活的组织管理变革适配公司战略发展，在历次技术周期中都展现出了极强的适配性和韧性。近期混元团队的重组与高密度人才引进，本质上正是这种组织灵活性的延续。

最关键的还有敏锐的纠错力，这是腾讯最核心的传统优势。依托数十亿用户的真实使用，腾讯其实拥有行业里最快的“反馈-修正”机制。Debug文化不仅是腾讯的工程师文化，也已经成为腾讯组织管理的重要机制。

所以，到了AI下半场，腾讯能否复制“谷歌时刻”？可以拭目以待。（界面新闻记者：梁行之）