騰訊最強的牌，也是AI最大的鎖

最大牌，最大鎖。

汽車像素（ID：pixlab301）原創

6月2日，據多家媒體報道，微信即將上線一個AI助手。用戶在主界面右滑就能進入聊天窗口，輸入指令即可調用微信里的數百萬個小程序。

打車、訂餐、買菜、訂票……理論上，微信生態里任何一個長尾服務，都可以被一句話調起來。

這是微信十五年來，第一次把AI智能體放到與“消息”幾乎平起平坐的位置。

過去一整年，這個產品是騰訊AI敘事里最大的懸念。外界都想知道，坐擁十四億月活的微信，會不會讓一個AI智能體跑進自己的聊天界面。

直到6月2日早上，這個答案才第一次開始浮現。

而就在不到三周前，2026年5月13日，騰訊股東大會上，有人問馬化騰，騰訊的AI是不是落后了。

馬化騰的回答后來被廣泛引用。他說，一年前以為上了船，后來發現船漏了；現在感覺站上去了，還坐不下去，希望船速能再快一點。

說這話時，騰訊的AI助手元寶，在2026年春節10億現金紅包活動之后，月活也回落到了4000萬出頭。根據QuestMobile數據，這個規模與字節的豆包之間，差距約六倍。

按騰訊過去二十年的路徑——后發，然后用產品體驗和分發能力慢慢追上——這種局面本來不該出現。

但更讓外界關注的，是它接下來的動作。

它沒有繼續加注元寶。今年4月，騰訊發布了幾乎被重新構建的自研大模型混元3.0。主導者是騰訊從OpenAI請回的青年科學家姚順雨，據公開報道，他直接向總裁劉熾平匯報。一個多月前的3月，騰訊撤銷了成立整整十年的AI Lab，人員并入混元體系。

一家擅長應用的公司，在應用產品上節奏放緩之后，沒有去追產品，反而回頭去修一個用戶根本看不見的底層模型。

5月13日的那番坦誠表態，與6月2日浮現的微信AI助手，中間這二十天里發生的事，幾乎是騰訊過去一年多AI戰略的全部縮影。

補地基、想清楚要打哪場仗、然后開始試探最難的那一關。

AI第一階段，騰訊找節奏

騰訊幾乎從來不是第一個掌握底層技術的公司。

QQ不是中國第一個即時通訊軟件，微信不是第一個移動社交產品，游戲業務里相當一部分是代理。它真正擅長的，是另一件事。

等一項新技術、一個新場景慢慢長出形狀，然后用流量、關系鏈和股權投資三件套，把它收進自己的生態。

2015年春節的微信紅包，是這套打法最干凈的一次演示。當時移動支付幾乎是支付寶的天下，騰訊沒有發明任何新技術，只是用一個紅包功能，借社交關系鏈把微信支付帶到了更多用戶面前。

騰訊的應用驅動思維，在馬化騰很早期的判斷里就寫得很清楚。他說，中國的互聯網很多是靠應用驅動的，而不是靠技術。

2015年，他把這套打法總結成另一句，“把半條命交給合作伙伴”。騰訊專注股權投資，把新賽道的伙伴變成生態的一部分，再用微信、QQ、游戲內容的流量池打輔助，幾乎在每個新賽道都拿到了入場券。

這套方法奏效了二十年，直到AI出現。AI的第一波浪潮里，騰訊的節奏明顯放緩了。

據公開信息梳理，從2023年到2025年，騰訊在大模型公司、芯片算力和應用層都有出手——投了Minimax、智譜、月之暗面等多家頭部模型公司，但更多是占位和觀察，而不是All in。

問題在于，這一次幾乎所有創新都圍繞同一樣東西在爆發——大模型。而它進步得太快，每隔幾周就換一副面孔，幾乎沒有“穩定的形狀”可以等。

騰訊過去引以為傲的耐心，這一次沒有像以往那樣轉化成優勢。它的兩個主要對手，都沒有等。

阿里押的是底座。它把通義大模型幾乎全部開源，意在像安卓那樣吸引開發者生態，并對外宣布三年投入約3800億用于AI算力和基礎設施建設。邏輯是：不一定做最好用的AI，但要做所有AI腳下的那一層地。

字節押的是C端App。它把豆包做成一個想打進每個人手機里的國民AI助手，并把這套增長方法論復制到剪映、即夢、飛書、Trae等多個產品上。

截至2026年3月，QuestMobile數據顯示，豆包月活約2.26億，排在DeepSeek的1.35億之后，形成斷層領先；元寶約4100萬，位居第三。

騰訊的處境則微妙得多。

5月13日的一季度財報里，AI驅動的廣告推薦讓營銷服務收入同比增長20%，AI優化的算法讓視頻號總用戶時長同比增長超過20%。

更值得注意的是，騰訊專門在財報里把元寶、混元、CodeBuddy、WorkBuddy、QClaw這五項新AI產品的財務影響單獨披露——含進去，Non-IFRS經營利潤同比增長9%；剔除后增長17%。一來一去差出來約88億，就是這一季騰訊為AI主動承擔的、看得見的成本。

從財務披露角度看，核心業務在加速，AI已經被消化進存量業務并帶來實質增益，新AI產品的成本可控且可計算。

但市場反響并不熱烈。一位長期跟蹤騰訊的分析師對媒體說，問題不在數字，在心智。投資人認知里，阿里的故事是云和底座，字節的故事是豆包，但騰訊的AI故事，一句話說不清楚。

它什么都有，但沒有占據AI時代任何一個鋒利的位置。

元寶不是答案，混元才是補丁

騰訊當然也在嘗試。

春節，元寶推出10億元現金紅包，是2015年微信紅包之后單個產品規模較大的一次現金活動。廣告鋪滿微信、小紅書、B站，據QuestMobile數據，騰訊在AI應用上的硬廣投放占比一度高達38%，行業最高，甚至刷上了鄉村的圍墻。

短期效果有。元寶月活短暫沖到1.14億，DAU突破5000萬。然后，紅包活動結束，數據回落。

這件事讓外界看清了一件事：在AI產品上，流量打法的效果不像過去那樣持續。AI助手的核心，不在營銷預算里，而在背后那個模型本身的能力。元寶、豆包這類Chatbot，本質上不是AI競爭的地基，而是模型能力派生出來的產品形態——能不能長大，取決于底層模型本身。

據公開報道，馬化騰在2026年1月的騰訊年會上提到，騰訊AI“動作慢了”，問題可能出在基礎設施不足、模型迭代頻率和平臺能力需要提升。

這之后，一場靜悄悄的組織調整開始了。

一季度財報里，騰訊的資本開支付款約370億，主要用于支持AI相關投入。研發開支同比增長約19%，達到225億，其中超過七成是雇員福利開支——簡單理解，就是在人才上加大投入。

據公開報道，騰訊把姚順雨挖來，任命為總裁辦首席AI科學家，兼任AI Infra和大語言模型負責人，直接向劉熾平匯報。3月，騰訊撤銷成立于2016年、過去十年里曾匯聚過多位頂級科學家的AI Lab，人員并入混元的預訓練、后訓練、Baseline Infra等不同板塊。

有內部人士對媒體表示，AI Lab的歸屬、考核、研究方向長期不清晰，撤銷并非突發動作，更像是一次順勢的整合。

4月推出的混元3.0，刻意沒有去對標最前沿模型。它的設計哲學被概括為四個字：夠用、便宜。

總參數2950億、激活210億，不追萬億規模，主打推理效率和成本優化。它對外的定位是參與智能體市場；對內的第一個任務，是讓QQ瀏覽器、微信搜索這些核心產品，逐步減少對外部模型的依賴。

自4月28日以來，據騰訊方面披露，以token消耗量計，Hy3 preview已成為OpenRouter上使用最廣泛的模型之一。

補地基，是為了把命脈攥回自己手里。

把AI埋進生態

補好地基之后，騰訊要在上面蓋什么樣的樓？答案藏在一件被廣泛討論過的“沖突”里。

元寶那次10億紅包活動期間，當分享鏈接鋪滿朋友圈時，微信對相關鏈接做了限制處理。

外界有很多種解讀?？梢岳斫鉃槲⑿艙脑獙殦屪咦约旱纳鷳B位；也可以理解為張小龍在守護微信的低打擾、高信任規則。

這兩種說法都對。但這件事的真正意義，是它讓騰訊AI戰略的一個內在矛盾，第一次擺到了臺面上——如果連自家微信，都不愿意讓一個獨立AI App撬動自己的社交關系鏈，那么騰訊試圖復制一個“豆包式”獨立App的路徑，從一開始可能就是擰巴的。

據多家媒體報道，春節后，騰訊開始換一種方式讓元寶進入微信。以“元寶紅包封面助手”為載體，逐步以“AI版文件傳輸助手”的形態進入微信聊天界面，獲得置頂、分享、互動權限。

到3月下旬，用戶已經可以在微信里搜索元寶、把它添加為好友，在聊天界面與它互動。

元寶不再是那個試圖從外部撬動關系鏈的獨立App，而是被收編成了微信里一個受控的AI助手。

這背后是騰訊AI戰略一次悄悄的轉向。它不再試圖復制一個豆包，也不再押注一個能引爆的爆款。它真正在做的事情是另一件——把AI埋進它已有的每一條舊業務線里：廣告推薦、視頻號、微信搜索、AI客服、游戲、企業微信。

財報里那些看上去不顯眼的數字，才是這套戰略的真實成果。

營銷服務收入因為AI廣告推薦增長20%；視頻號時長增長20%；AI智能投放產品AIM+賦能了約30%的廣告投放金額；WorkBuddy據騰訊披露，以日活計已經是國內使用最廣的效率類AI智能體服務之一。

長城證券的一份研報點破了這套邏輯：把DeepSeek和元寶嵌入微信搜索，本質是把AI當作連接整個微信生態的超級樞紐，觸達十幾億用戶數據，讓微信進化成一個AI操作系統。

這些AI的成果，不像獨立的AI勝利，更像舊業務變得更好。所以市場對它的關注度不高。但騰訊AI戰略的真正形狀，就在這里。

不是All in一個AI App，而是All in一個被AI重新改造過的騰訊生態。它被微信、QQ、游戲、支付這一整套已有的盤子，塑造成了今天這個樣子。

Agent給了微信一張主場票

如果說第一階段的Chatbot戰場不在騰訊的舒適區里，那么2026年3月以來的Agent浪潮，正在把它拉回主場。

3月初，一個叫OpenClaw的開源AI助手在中國快速走紅。它和聊天機器人不一樣——能調用工具、長時間在線，一步步替你把事情辦完。被網友諧音叫成“龍蝦”之后，使用OpenClaw也被稱作“養龍蝦”。

騰訊的反應，比它平時積極得多。3月6日，它在深圳辦了一場免費幫市民安裝OpenClaw的線下活動，原計劃小規模，結果來了800多人，最遠從杭州趕來。

3月9日，騰訊推出WorkBuddy。3月11日凌晨，馬化騰本人在朋友圈一口氣列舉著自家的“龍蝦”產品矩陣——自研龍蝦、本地蝦、云端蝦、企業蝦、云桌面蝦。

據統計，騰訊至少有三個事業群、超過10款Claw類產品已經上線、內測或在研。

騰訊云開發者AI產品負責人丁寧后來在媒體溝通會上說，WorkBuddy的產品早在1月17日那個周末就已經啟動，幾個產品和運營熬一夜做出了MVP版本。

騰訊輕量云產品總監鐘宇澄也說，他們原計劃3月16日發布，看到外部“養龍蝦”熱情高、安裝又困難，把發布提前了一周。

這種節奏對一向以克制著稱的騰訊來說，并不常見。

它積極的原因不復雜。當AI從“會說話”變成“會辦事”，比賽的規則變了。

第一階段比的是誰的模型更強，這是騰訊相對薄弱的環節；但Agent比的是誰手里有最高頻的入口、最深的場景、最豐富的可調用服務，這恰好是騰訊的家底。十四億用戶每天打開的微信、幾百萬個小程序、無處不在的支付、關系鏈。

一個能辦事的Agent需要的所有事，幾乎都在騰訊的生態里。

3月18日的財報電話會上，馬化騰把OpenClaw這類應用稱為繼ToC聊天機器人、ToB編程助手之后的“第三大AI落地場景”。前兩個賽道分別跑出了ChatGPT和Claude Code。

騰訊要押第三個。

它戴著鐐銬，直到6月2日

只是當騰訊準備大干一場時，它低頭發現，鎖住自己腳的，不是別人，正是它手里最大的那張牌，微信。

只是當騰訊準備大干一場時，它低頭發現，鎖住自己腳的，不是別人，正是它手里最大的那張牌——微信。

微信幾乎是為AI Agent量身定做的——沒有任何一個產品比它更高頻、場景更深、數據沉淀更厚。但微信同時也是全中國最不能“激進”的地方。

這是一個由兩個解不開的結構成的悖論。

第一個結，是用戶信任。一個真正好用的微信Agent，必須理解你——知道你和誰聊天、在哪些群里、最近討論過什么、用過哪些小程序、付過哪些錢。這正是它做Agent最大的優勢，也最敏感。每多讀一層數據，就多一層信任風險。微信是國內互聯網生態里很重要的信任壁壘，一旦松動，這塊壁壘就難以修復。

這就是為什么，騰訊前不久向第三方AI開放微信的那道口子——ClawBot插件，雖然被稱作微信十多年來首次向第三方AI工具開放個人用戶級原生通道，但限制重重：不能進群，不能與微信數據層打通，一次只能連接一只龍蝦。更像一種戰略占位。

第二個結，是生態伙伴。微信不是一個獨立App，它里面是公眾號作者、視頻號創作者、小程序商家、服務商、廣告主、微信小店。

如果Agent做得太好，用戶一句話就閉環了，那些原本靠頁面展示、搜索排序、群運營、直播講解觸達用戶的商家，會失去自己的生意?？扇绻鸄gent能力不足，用戶體驗又難以與豆包等競品對齊。

做得太強，會沖擊生態平衡。做得太弱，又難以留住用戶。

2025年12月，字節發布了一部豆包手機，用戶用語音就能完成訂餐、打車、發消息等操作，幾乎不用打開任何App。騰訊隨后對它在微信里的調用做了限制。這件事讓騰訊意識到，Agent時代，微信被繞過的可能性是真實存在的。但它自己想做這個Agent時，又被上面那兩個結牢牢拽住。

也正因為這兩個結的存在，直到5月13日馬化騰說“坐不下去”那一刻，外界對微信原生AI智能體的預期里，都隱含著一個懷疑，它真的會做出來嗎？

然后就是6月2日。

微信即將上線AI助手的消息，本質上是一個回答。會做，但要試著來。

按公開消息的描述，這個微信AI助手的形態——主界面右滑、調起小程序——是一個非常微妙的設計。它沒有放在聊天列表最上面、沒有占據消息流的位置、沒有取代任何已有的入口，而是在“主界面右滑”這個動作下面新開了一條路徑。這是一個克制的、可觀察的、可回退的伸腳。

它意味著，微信第一次正式接納“AI智能體”成為一個跟“聊天”并行的產品形態。它意味著，騰訊不再滿足于把AI埋進搜索框、埋進朋友圈推薦摘要這種最不打擾用戶的位置，而是給了AI一個獨立的入口。

它也意味著，騰訊終于愿意拿微信里的小程序生態，放進AI智能體里去嘗試。

外界對此關注度高，不是因為這個產品已經被驗證好用，目前還沒有人正式體驗過完整形態。關注度高，是因為這個動作本身，是騰訊過去一年AI敘事里最大的那個懸念第一次被部分回答。

但要把這一腳理解為“自我革命”，還為時尚早。那兩個結，并沒有因為6月2日的消息就解開。

而這些問題，恰恰是判斷這個產品到底是“占位式開放”，還是能指引微信成為真正的AI智能體方向的核心。

也許馬化騰自己，也還在等。

3月18日他在財報電話會上說，微信AI的設計很復雜，大家可能要有點耐心，慢工出細活。

6月2日的版本，是這場“慢工”第一個試探的開始。它能走多深、能讓出多大的生態空間，還得看接下來幾個月。

- Fin -

本文為汽車像素矩陣號（pixlab301）原創內容

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