腾讯AI进展20260709
核心要点 一、港股互联网反弹逻辑与腾讯投资框架 1.资金再平衡是短期反弹主因，但更核心的是非AI基建资产的选股标准 o全球算力供应链前期对非AI基建板块形成明显虹吸，资金再平衡驱动港股互联网短期上涨。o选股三条标准：①内需弱相关、能抓住出海或国内结构性机会；②字节无竞争或竞争改善；③AI对盈利影响偏中性，或短期承压但已能看到未来增利可能性。o大票中腾讯和网易最为典型，即使没有资金再平衡，趋势也向上。 2.腾讯投资空间分两步看：先估值修复，再戴维斯双击 o第一步：估值修复。前期剧烈下跌中AI投入对应”负估值”，剔除AI投入后盈利约3000亿出头，即便给15倍估值也有显著空间。o第二步：更大空间。等待模型在全球地位跃迁至Tier0，或微信Agent（小微）商业模式清晰后，可对盈利上修，类似2025年谷歌的戴维斯双击。oAI投入已看到回报：混元模型进步、ToB产品WorkBuddyMAU达两千万、ToC微信Agent小微扩大内测。 二、腾讯AI组织架构与人才调整 1.组织从”虚拟项目”走向实体化与基建整合 o2025年初：大语言模型部与多模态模型部实体化。o2025年12月：成立Infra、Data、数据计算平台三大基建部门。o2026年初：撤销AILab，部分研究人员并入大语言模型部。o基建侧持续与CSIG旗下WorkBuddy、CodeBuddy、元宝等产品做基模与产品同步调整，用户反馈循环已建立。 2.持续招募头部AI人才，权限较高 o2025年底招募姚舜宇，给予较高汇报权限。o近期媒体报道姚舜宇在OpenAI的前同事田永龙将加入混元，负责多模态模型。o半年内完成基建重构→模型预览版→产品验证→正式版升级，节奏对腾讯这种大体量公司已属很快。 三、混元3正式版能力跃升与定位 1.能力跃升明显，但承认仍有短板 o2026年7月6日发布混元3正式版，2026年4月底发布过preview版（国内二梯队水平）。o关键能力指标提升：任务解决率从70%提升至90%，幻觉率与常识错误率明显下降，Agent能力跃升最为突出。o参数与价格优势：总参不到300B、激活参21B；API输入输出价分别约1.2元/4元/4元（百万token级别口径），相比其他旗舰模型约为1/3至1/8。o承认短板：上下文长度仅256K，相比一兆级别仍有差距，限制处理复杂工程任务。 2.务实的模型战略：不需要全面领先，只需组合优势 o战略核心=足够领先的某项能力+较好推理成本+优势产品场景、用户反馈与内部数据。o只要这套组合运转起来，就能在应用层形成强竞争力。 四、Work与小微产品进展与商业化 1.WorkBuddy是验证腾讯AI产品与商业化的核心产品 o月活明确达到千万量级（MAU约两千万），日活口径仍需观察。o增长原因：①需求明确，面向白领不限于程序员，任务可量化；②产品上手零门槛；③发布时间早于竞品，占据用户心智；④独立桌面入口，不绑定其他软件；⑤支持多模型调度，透明度高。o商业化路径：先个人免费/低价→团队自然扩散→企业为统一管理与数据安全买单（有望复刻腾讯会议成功路径）。o承认差异：WorkBuddy网络效应弱于腾讯会议，任务偏个人独立完成，后续需升级到团队Agent。o变现方式：订阅、企业席位、token/算力云服务等。 2.微信原生Agent小微处于灰测阶段，战略价值优先于直接变现 o现可实现：chatbot对话query、高频Agent任务（点外卖、打车、买票）、总结聊天记录（对二级投研人员很实用）、生产小组件（如每日支出记录工具）。o首要战略价值：守住微信在AI时代的C端流量优势，防止其他chatbot入口截流。o需关注：高频刚需场景能否产生、用户隐私与数据/支付安全问题。o变现预期：以间接变现为主，提升微信搜索、广告、小程序、微信支付的变现。 o腾讯时长份额30%+，但广告份额去年不到20%；电商、本地生活主要靠手续费，抽成远低于其他平台，提升空间大。 3.WorkBuddyAgent形态升级与小微商业化是后续关键观察点 o关注WorkBuddy能否从个人Agent升级到团队Agent。o关注小微能否跑出高频刚需场景并解决隐私/支付安全。 五、CodeBuddy调用混元3与GLM的四项任务对比演示 1.前端展示（耳机科普界面） o混元3：总参65万token，对应约0.6元；功能完善，可选颜色并实时联动；生成头戴式耳机，符合常识。oGLM：180万token（约混元3的3倍）；界面更酷炫，可拖动展示产品；但把耳机理解成单边入耳式，形状与常见耳机有差异。 2.PPT制作（端侧AI投资机会） o混元3：170万token；左侧为文字，右侧为图表。oGLM：190万token；投资映射梳理A股、港股、美股核心标的，与产业链相互印证，数据搜集更完善；混元3此处相对敷衍。 3.HTML游戏制作（吃豆人风格） o混元3：300万token，耗时12分钟；物理碰撞基本正常，但生成目标数量与提示不符（提示8个豆实际只生成4个），小模型有穿模，无受击反馈，最终卡关死机。oGLM：170万token（仅为混元3的1/2）；地图更复杂、有空间粒子感，敌人速度更快、更有挑战性，被撞有屏幕红光提示；但空间交互逻辑有bug，角色穿楼到台阶上方。 4.数据搜集（连锁咖啡品牌经营分析） o混元3：100万token；美观度更高，对收入单独色阶标识；模拟数据更真实（上海9家、北京10家）；图表正确生成散点图；管理层结论指出具体整改方向与追查原因。oGLM：300万token（约混元3的3倍）；各城市门店数都生成5家，不符合常识；将散点图错生成为折线图；管理层结论只指出问题、未给具体方案。 5.综合结论与CodeBuddy产品力 o==GLM编程能力领先混元3约20%以上；混元3在文本分析、数据搜集等方面已追平甚至超过GLM。==oCodeBuddy开发者体验优化：自动增强提示（Prompt工程）、多模型切换、Skill市场（经腾讯风控审查）、MCP市场、底层与腾讯云打通（项目规则、memory、集成技能、Agent管理）。 没有。