騰訊從來不是賭徒

文 | 深流研究所，作者 | 之豐

一向被認為謹慎的騰訊，把2026年二季度的資本開支推到了528億元，超出了機構預測。

這比去年同期的191億元多出337億元，環比今年一季度增長65%。今年上半年，騰訊已經花出去847億元。

騰訊二季度自由現金流也因此轉負138億元。但這個負數也沒那么嚇人，剔除為采購算力支付的大額預付款，騰訊仍有376億元自由現金流。

猛踩投資油門，又提前鎖定算力，穩健的騰訊顯然看到了某種確定性。

畢竟，騰訊從來都不是賭徒。至少在花錢這件事上，騰訊歷史上幾乎不賭運氣，一直是投資紀律性很強的優等生。

財報電話會上，劉熾平講了一個很有意思的細節，公司幾個月前支付的部分算力訂單，如果今天轉手出售，與當時采購的價格相比，可以賺超過30%。

但騰訊沒有賣。這說明管理層看到的利益，要比一筆30%的短期回報更大。

劉熾平表示，公司會把算力依次用于建設自有模型、建設應用，再分配給外部租賃。長期來看，這會形成一個規模可觀的AI原生業務。“它將非常賺錢，也會為騰訊創造大量現金和回報。”

資本開支的回報不一定以同一種形式回收。出租算力是騰訊眼前的一條捷徑。但騰訊還是選擇了更長更難但收益可能更豐厚的那條回報路徑。賣卡的動作大家都會，真正能構成壁壘的事情總是很難做的。

那么，騰訊看到的確定性是什么？還沒被寫進財報的回報又是什么？

需求的胃口越來越大了

財報季還在進行，華爾街先給中國模型上調了收入預期。

8月3日，高盛在一份研究報告中，將中國大模型廠商2026年末合計年度經常性收入預期（ARR），從100億美元上調至130億美元，并預計2030年達到1250億美元。

五年25倍。這個預期不是憑空來的。高盛上調預期的依據之一，是中國大模型真實的調用需求會持續增加。報告預計，中國大模型的API和訂閱收入將從2026年的350億元，增長至2030年的8790億元，日均token消耗量將從350萬億跳到4600萬億。

就在同一天，Jefferies研報引用OpenRouter數據顯示，中國模型已經連續14周包攬平臺調用量前五。其中，騰訊混元Hy3以4.82萬億的調用量穩定排在前三。

騰訊在電話會上又補充了一個數據：Hy3正式版在各渠道的日均token使用量，已經達到Hy3 preview的約7倍。

有這么一條需求曲線，各家繼續擴大資本支出就不意外了。“如果需求不足，我們就不會投入資金。”亞馬遜CEO Andrew Jassy很直接地說。

今年早些時候，亞馬遜宣布計劃全年投入約2000億美元的現金資本支出。這個數字在當時看來很激進，但亞馬遜自己覺得還不夠。Jassy在二季度財報電話會上說，2028年的需求已經“非常驚人”，而企業在生產環境中大規模使用推理，“還處于非常早期的階段”。

需求總量在漲是好事，但問題隨之而來：這是可持續的嗎？

這就要看需求背后的驅動邏輯是怎樣的。過去的Scaling Law很好理解。參數更多，數據更多，訓練集群更強，模型通常也會更聰明。那時的算力大多花在模型發布之前，像一場漫長的考前集訓。模型發布，等于交卷，最重的一筆計算支出也暫告一段落。

現在，交卷只是開始。模型完成預訓練后，還要接受強化學習后訓練。等用戶按下回車，又開始了。問題越復雜，模型思考的時間越長，背后消耗的計算資源也越多。

算力就這樣跟著模型走出了訓練場，進入產品每天的運行過程。

隨著AI的形態從Chatbot轉向Agent，推理需求又被進一步放大。Agent接到一項工作，要檢索信息、讀取上下文、調用工具、處理反饋等等。用戶看到的可能只是一份報告，機器在后臺已經跑過很多輪。

每多走一步，都要消耗多一份token。德勤的一份報告預測，推理工作負載已占全球AI算力的三分之二。2023年，這個比例大約只有三分之一。短短幾年，推理已經走到了算力需求的中心。

尤其是對于正在打造一座“Agent 工廠”的騰訊來講，更強的需求是可預見的。混元正在強化Agent能力，WorkBuddy、CodeBuddy、小微、大圓、Marvis等產品持續產生真實任務，騰訊云搭建的Agent Runtime作為底座支撐Agent規模化運行。模型、產品與基礎設施已經連成一套體系，推理調用也將成為日常消耗。

所以，資本開支還在漲，靠的并非幾家公司對AI的信仰，是結構性的算力需求在推著它們走。

這周一，扎克伯格提出了“個人超級智能”的概念。他的核心設想是，未來每個人身邊會長期存在一個 AI 系統。前不久，微軟CEO納德拉也公開表示，公司的兩大核心目標之一是讓人工智能賦能每一個人，放大個體的自主能力與發展愿景。

如果這個方向成立，也就是AI 產品越來越接近一種長期在線的個人服務，背后的算力需求就不會是脈沖式的，而會變成一條持續抬升的曲線。

那么，對于任何一家認真做AI的公司，真正需要建設的，是一套能夠長期運行產品、服務用戶、處理任務的基礎設施系統。

這套系統一旦開始運轉，就不是花完一筆錢能停下來等一等的事。

騰訊2026Q2業績PPT上也提到了推動AI走進千家萬戶的意思

WorkBuddy的賬已經能算了

雖然需求曲線往上走，但錢不會自動流到每一家公司的財報里。

一家公司有沒有賺到AI的錢，最早通常從云業務里看出來。客戶租GPU、調用模型、購買API，使用多少，支付多少，云廠商都能算得明白。

云巨頭亞馬遜就是典型的案例。過去兩年，亞馬遜不斷提高資本開支，市場最初也是擔憂，這么多服務器和數據中心，到底什么時候開始賺錢？

亞馬遜就這樣埋頭干。直到今年二季度，AWS年化收入達到1690億美元，同比增長36.7%，讓市場驚喜。此外，AI芯片和AI相關業務年化收入超過250億美元，積壓訂單達到4960億美元。許多AI容量已經對應多年期使用承諾，服務器接入數據中心后就能開始產生收入，回收周期也可以估算。

這條回報路徑很容易理解。客戶使用模型或算力，產生調用量和合同用量，隨后支付費用，云廠商確認收入。服務器由誰使用，收入從哪里來，大致都能順著合同找到。

騰訊這次把這條路徑講得挺清楚的。

財報電話會上，James Mitchell透露，騰訊云收入增速已經從一季度的高十幾位數，提高到二季度的低二十位數。AI需求正在帶動GPU租賃、模型即服務，以及WorkBuddy和CodeBuddy的token使用。

以WorkBuddy為例，用戶訂閱產品，充值購買token，完成一項任務就消耗一部分模型和算力。過去藏在產品后臺的計算資源，開始有了獨立價格。

電話會上，管理層還說，WorkBuddy的現金收入正在顯著增加。目前大部分用戶支出來自訂閱，用戶付款以后，還要隨著訂閱周期逐步確認為騰訊云收入。

潛臺詞是：錢已經進來了，但收入寫進報表要晚一步。

騰訊還披露，WorkBuddy付費用戶和模型即服務的毛利率，目前已經與騰訊云整體毛利率相當。免費用戶仍需要補貼，所以WorkBuddy整體毛利率會低一些。隨著付費用戶增加、Agent運行效率改善和token成本下降，單位經濟性還有繼續改善的空間。

WorkBuddy的商業潛力有目共睹。根據易觀分析數據，2026年Q2，在國內辦公智能體平臺中，WorkBuddy的PC端月訪問量高達2097萬次，超過了第二和第三名的總和，穩居第一。用戶規模是商業化的底盤，WorkBuddy底盤足夠好。

圖源：騰訊2026Q2業績PPT

Co-design Loop轉起來的價值

最容易看見的回報，不等于AI的全部價值。

比如，用戶使用推薦算法時，不會單獨購買一次推理。廣告主關心的是投放效果，也不會收到一張寫著模型費用的賬單。算力已經被消耗，價值卻要經過用戶行為和原有的商業模式，最后才回到財報。

騰訊的廣告業務，已經把這條路徑走得比較清楚。

二季度，騰訊營銷服務收入達到436億元，同比增長22%，是三大業務板塊中增速最快的一項。財報明確將增長歸因于AI驅動的廣告推薦模型、騰訊營銷AIM+升級，以及微信生態閉環營銷能力的整合。

廣告推薦模型決定用戶看到什么，AIM+幫助廣告主選擇商品、制作素材和購買曝光。模型提高匹配效率，廣告主看到更好的轉化結果，投放意愿也會增加。

AI創造的價值已經進入收入，只是這筆價值還沒有單獨署名。

成本端也留下了痕跡。騰訊二季度營銷服務毛利達到250億元，同比增長21%。財報提到，AI營銷能力帶來的收入增長，基本抵消了擴展廣告和內容推薦基礎設施所增加的折舊與運營成本。營銷服務毛利率為57%，與去年同期的58%大體接近。

一邊增加收入，一邊帶來折舊和運營成本。最終能看見的，是廣告業務本身的增長。

更值得關注的是，這類回報還有一層更長的價值。

姚順雨加入騰訊后，提出Co-design作為混元重建的一條重要方法。劉熾平在電話會上提到，騰訊會把真實產品使用和領域反饋注入模型訓練，讓混元得以驗證模型精度、識別并解決邊緣場景，實現更快的模型迭代。

這條Co-design Loop已經在騰訊內部轉起來。WorkBuddy增長很快，Hy3的提升也已經反過來改善產品表現。在WorkBuddy中，Hy3上線后的調用率達到60%，Hy3將WorkBuddy的任務解決率從72%提升至90%。

這是一條會持續轉動的復利循環。

騰訊同時擁有模型和大量高頻產品，意義也在這里。它不必只靠外部客戶購買API來驗證模型，也可以在自己的生態中獲得使用反饋。

騰訊在電話會上列出了這條循環已經進入的產品。混元被用于WorkBuddy的復雜智能體工作流，也進入元寶的信息檢索、數據處理和文檔任務，還被用于游戲中的AI隊友、代碼審查，以及微信的公眾號AI助手和小程序開發工具。

直接收費的回報出現得早，也容易被市場看見。滲入主業的AI價值，要經過產品使用和經營機制，才會在報表里留下痕跡。但后者的價值始終是存在的，這也是騰訊所押注的。

這類回報反復回到模型和產品中，對擁有龐大用戶基礎的騰訊來說，AI帶來的價值就不會只停在新增一項收入。它還可能改變原有業務的增長方式，并讓既有的用戶、場景和產品體系產生新的復利。

家有余糧，騰訊不慌

騰訊的耐心，有核心業務的利潤托著。

騰訊二季度毛利達到1184億元，同比增長13%，增速高于收入。毛利率從去年同期的57%升至58%。財報給出的原因很直接，自研游戲和營銷服務等高毛利業務增長，抵消了AI基礎設施擴張帶來的折舊與運營成本。

舊業務還在造血，新業務才有時間等回報。騰訊的幾臺主力發動機還在高速轉動。

二季度，剔除新AI產品的影響，騰訊非國際財務報告準則經營利潤達到861億元，同比增長19%。其中，本土游戲收入達到473億元，同比增長17%。營銷服務收入436億元，同比增長22%，約為行業平均增速的2.7倍。金融科技及企業服務收入603億元，同比增長9%。

這就是騰訊選擇長路徑的底氣。AI模型的建設和應用需要時間。用戶習慣要培養，產品體驗要磨，Co-design Loop也要經過多輪真實反饋才能轉起來。很多公司可能等不起，但騰訊可以。

當然，家底在，賬單也是真的。

二季度，騰訊研發支出達到273億元，同比增長35%。技術基礎設施運營成本達到152億元，同比接近翻倍。GPU買回來只是開頭。機器啟動以后，電力、帶寬、運維和折舊會持續進入利潤表。

隨著投入規模擴大，管理層也需要不斷判斷哪些產品值得繼續投。所以，騰訊也沒有給AI開一張無限額度的支票。

管理層在電話會上表示，公司對AI投入有一個總體范圍，會根據產品進展調整優先級。例如，WorkBuddy出現突破后，騰訊提高了它在新AI產品中的投入優先級，同時降低了其他一些產品的優先級。

資本開支也有明確邊界。

管理層把AI原生業務的基礎設施投入視為前置投資，不建議市場簡單假設它以后每年都會以同樣規模增加。訓練模型需要提前拿到算力，后續的推理投入則要看實際回報。

最壞的情況也留了出口，算力出租還是一門好生意。騰訊當前沒有急著走這條路。它把算力優先留給混元和WorkBuddy，因為管理層認為，自有模型和應用擁有更持久的經濟價值。

這套安排很符合騰訊的性格。騰訊是愿意為長期機會花大錢的。

這次騰訊選了一條不討巧的路，市場的反應冷淡也是預料之中。價值投資之父本杰明·格雷厄姆曾說過，市場短期是投票機，長期是稱重機。騰訊這筆押注最終有多重，還要等時間和利潤一起上秤。