2025年新年剛過，重塑當大家還沉浸在假日的騰訊態重喜慶中時，騰訊在集團重兵橫掃模式下，場生以迅雷不及掩耳之勢，閃擊打出了漂亮的重塑“閃擊戰”：短短一個月時間，騰訊元寶的騰訊態重日活用戶從百萬級躥升至千萬級，月活用戶直逼豆包、場生DeepSeek：3月19日，閃擊據騰訊2024年四季度及年度財報披露，重塑騰訊元寶的騰訊態重日活躍用戶數在2月至3月增長超20倍，并且在35天的場生時間內更新了30個版本。
上一場類似的閃擊仗，還需要追溯到“騰訊會議”在疫情之下“遠程辦公”領域的重塑勝出：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騰訊態重首選工具，滿足用戶在家辦公和在線學習的場生需求。再上一次，則是“吃雞游戲”角逐中《和平精英》的勝出：憑借精良的畫面和流暢的操作，其在眾多同類游戲中脫穎而出，成為現象級游戲。
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態開放，將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內外生態。
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，在騰訊全球數字生態大會“城市峰會”上，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群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。騰訊將立足打造‘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。”
種種跡象顯示，騰訊AI大有“后發先至”的勢頭。不過，在行業內多位觀察人士看來，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，伴隨著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涌現。
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，騰訊目標瞄向打造“好用的AI”，既關注大模型技術研發，也持續打磨傳統AI產品，并深耕云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，為后續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仿真平臺加速自動駕駛算法迭代，云OCR技術以99%準確率賦能金融票據識別，形成從基礎研究（實驗室）-技術中臺（云/AI平臺）-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、建設繁榮生態提供了重要基礎。從2015年到2025年騰訊就開始啟動生態化戰略，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升級服務，推動了各行業的數字化轉型和智能化升級。
IaaS層，依托騰訊云提供算力支撐，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云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，騰訊云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分鐘就能完成萬卡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，比如騰訊云大模型知識引擎，支持企業基于騰訊混元大模型、DeepSeek等模型，并結合自身的私域知識庫，通過拖拉拽的方式分鐘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“騰訊云AI代碼助手”，已經在騰訊內部落地超過1年，有80%的騰訊程序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、圖像、視頻和3D生成等多個模態，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，在國內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域的技術實力和社區影響力。
進入2025年以來，隨著模型能力的持續升級與迭代，騰訊混元大模型也開始在海內外多個排行榜單中展現出強勁競爭力。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內第二，綜合實力穩居國內大模型第一梯隊。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多家合作伙伴將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。
在金融領域，騰訊通過OCR技術的應用，提升了票據識別的效率，并在2025年接入DeepSeek-R1模型，實現智能風控與個性化理財，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平臺支持每日1000萬公里仿真測試，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。
實時通訊領域，2016年優化語音識別與傳輸算法，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交互，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智能工作臺實現網頁智能解析、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，快速搭建適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。
長期技術沉淀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。按照騰訊財報所說，收入增長是基于騰訊會議、云服務、企業微信等產品競爭力和效率的提升。
“云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、云與智慧產業事業群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：“不著急”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“滯后性”。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瀏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升級：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交互流暢性的持續提升。
借助騰訊云智算力支撐與海量的運維經驗，確保了用戶使用過程流暢 “不卡頓”。疊加積累多年的多模態能力，元寶能夠對用戶發送的任意圖片給出分析與理解。此外，在內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號內容，以及強大的“聯網搜索”能力，確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、圖像生成等功能，讓用戶直接體驗到AI帶來的搜索、寫作、圖像生成等能力。
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，隨時修改、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，短時間內迅速重塑了用戶在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，也是打破行業高卸載率“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 模型后，通過整合公眾號、視頻號內容資源，實現搜索準確率提升 30%，顯著優化了用戶在超級社交平臺內的信息獲取效率與精準度，形成 "技術賦能—場景優化—體驗升級" 的實證案例。
而在QQ瀏覽器中，AI可以根據用戶的瀏覽習慣提供精準的內容推薦，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、內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。
這背后其實是騰訊研發投入的有力支撐，是騰訊對云和AI上的持續投入。財報顯示，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。對比圈內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，讓騰訊能夠將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，在激烈的市場競爭中占據領先地位。
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智能體將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”的背后，用AI打了一場從技術到生態的“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，騰訊正試圖將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，通過優化產品競爭力體系，推進大模型應用場景的規模化升級。早在2024年三季度財報中，馬化騰就表示:“我們持續在產品和運營中部署AI，包括營銷服務和云服務，所帶來的切實可見效益也愈加顯現。我們將持續投資于AI技術、工具和解決方案，以服務用戶與合作伙伴。”
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。” 收獲的背后，既是十余年的技術長跑，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態協同的合力。
在這場AI長跑中，騰訊繼續贏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。
