摘要：早在今年1月，马化腾在腾讯年度员工大会上再次强调“拥抱大模型”时，这家成立于1998年的互联网巨头，已经在AI领域默默耕耘了近十年。

早在今年1月，马化腾在腾讯年度员工大会上再次强调“拥抱大模型”时，这家成立于1998年的互联网巨头，已经在AI领域默默耕耘了近十年。

从2016年腾讯AI Lab成立，到2023年混元大模型正式亮相，再到2024年“腾讯混元Turbo”对标GPT-4o，腾讯的AI之路始终带着“稳扎稳打”的烙印——不盲目追逐风口，而是在自己擅长的赛道上“滚雪球”。

今天为大家深度拆解腾讯的AI布局，看看它是如何在当今巨头林立的战场上，走出一条属于自己的路，这给红熊AI，带来很好的借鉴。

一、从“通用AI”到“混元时代”：腾讯的十年技术沉淀

1. 播种期：用场景“喂养”技术（2016-2022）

2016年的腾讯，做出了两个影响深远的决定：一是提出“打造通用AI”的愿景，二是成立腾讯AI Lab。这个初期以计算机视觉、语音识别、自然语言处理为核心研究方向的实验室，很快将技术植入腾讯的“流量土壤”——微信、QQ、天天快报等产品成为AI技术的“试验田”。

比如，2017年腾讯AI Lab的人脸识别技术在MegaFace数据库中排名第一，随即被应用于微信支付的刷脸功能；语音识别技术准确率达97%，成为QQ语音消息转文字的底层支持。**腾讯的策略很明确：先用内部场景验证技术，再通过腾讯云开放能力**。到2019年，腾讯开放的AI能力已超过100项，日均调用量过亿次。

2. 蓄力期：混元大模型的“厚积薄发”（2022-2023）

2022年4月，腾讯首次披露混元AI大模型，这个集CV、NLP、多模态理解于一体的模型，一出场就登顶五大权威数据集榜单。但鲜为人知的是，混元最初的“战场”是腾讯广告——通过分析文字、图像、视频的跨模态信息，提升广告推荐精准度，帮助广告主GMV提升15%。

这种“从业务中来，到业务中去”的思路，贯穿了混元的成长。2023年9月正式发布的混元大模型，已拥有超千亿参数、2万亿tokens预训练语料，具备中文创作、逻辑推理、代码生成等能力。但腾讯没有急于让它“四面出击”，而是选择在代码生成、文生图等细分领域做深——比如代码能力超越ChatGPT 6.34%，文生图效果在智源研究院FlagEval榜单登顶。

3. 升级期：Turbo版本的“效率革命”（2024年至今）

2024年9月推出的“腾讯混元Turbo”，堪称腾讯AI的“效率里程碑”：训练效率提升108%，推理成本降低50%，效果对标GPT-4o。更关键的是，腾讯首次公布了“混合专家模型（MoE）”架构，通过将万亿参数模型拆分为多个专家模块，实现性能与成本的平衡。

这背后是腾讯多年技术积累的爆发：自研机器学习框架Angel使训练速度提升1倍，紫霄自研AI芯片优化算力分配，TI平台为企业提供从训练到部署的全链条工具。腾讯用技术基建的“硬实力”，支撑起大模型的“软着陆”。

二、“文生图第一”的背后：腾讯的“单点突破”策略

在通用大模型领域维持第一梯队的同时，腾讯选择在文生图赛道“all in”。这个决策看似意外，实则精准——游戏、广告、文创都是腾讯的核心业务，而文生图正是这些场景的“刚需”。

1. 技术迭代：从“能用”到“顶尖”

2023年10月，混元大模型正式开放“文生图”功能，初期以人像真实感、场景还原度为卖点。2024年5月，腾讯将文生图模型升级为中文原生DiT架构并开源，成为首个登顶FlagEval文生图榜单的国产模型。更值得关注的是，腾讯围绕文生图构建了完整的技术生态：

ControlNet插件：支持线稿生成、图像修复、姿势控制等功能，建筑设计师可通过线稿快速生成效果图；

LoRA训练方案：开发者仅需4张青花瓷图片，就能训练出专属风格模型；

Captioner打标模型：为图片生成结构化描述，解决中文语义理解难题。

2. 商业闭环：从“工具”到“生态”

腾讯将文生图技术深度植入业务链条：游戏《王者荣耀》用混元生成角色原画，广告平台“妙思”日均生成百万级营销素材，20余家媒体用其制作新闻配图。更关键的是，腾讯通过开源（如Hugging Face平台）和低代码工具（如ComfyUI界面），吸引开发者共建生态——截至2024年11月，混元DiT模型在开源社区的下载量已超百万次。

“文生图第一”不是终点，而是腾讯切入多模态赛道的起点。2024年12月，腾讯开源130亿参数的文生视频模型，支持16秒视频生成，进一步巩固在视觉生成领域的优势。

三、“离产业最近的AI”：腾讯的“内外兼修”之道

1. 内部赋能：700+产品的“AI渗透”

打开手机里的腾讯系应用，AI早已无处不在：

微信：输入法“问AI”整合公众号资源，搜索结果直接生成结构化回答；

腾讯会议：AI小助手可提取会议重点并生成纪要，每日调用量增长20倍；

企业微信：智能客服准确率提升38%，日均处理150万次用户请求；

腾讯文档：支持函数生成、图表自动绘制，成为办公提效利器。

截至2024年9月，已有700多款腾讯产品接入混元大模型。这种“润物细无声”的渗透，得益于腾讯“从场景出发”的思路——不是为了AI而AI，而是解决具体痛点。比如微信读书的“AI问书”功能，让用户划选段落即可获取解析，阅读效率提升40%。

2. 产业落地：构建“全链路产品矩阵”

在To B领域，腾讯提出“离产业最近的AI”目标，通过三大路径实现落地：

底层基建：提供紫霄芯片、星脉网络等算力支持，以及TI平台（训练）、元器（智能体开发）等工具；

行业模型：推出金融、医疗、政务等领域的专属模型，如长安汽车智能客服、东风日产风控模型（KS性能提升20%）；

生态合作：联合1500家合作伙伴，推出知识引擎、图像创作引擎等PaaS产品，降低企业用AI门槛。

典型案例是“腾讯元器”平台，企业可一键生成智能体并分发到微信、QQ客服。深圳理工大学用其打造“迎新助手”，7×24小时解答新生问题，人力成本降低60%。

四、生态护城河：微信“十亿级流量”的杠杆效应

腾讯AI的独特优势，在于拥有微信这个“超级入口”。截至2024年，微信月活用户超10亿，公众号、小程序、搜一搜构成庞大的内容生态。腾讯巧妙地将AI融入这个生态：

元宝APP：接入微信小程序，用户可通过“AI搜索”获取公众号、视频号内容，单文档处理能力达1000万字；

ima智能工作台：整合公众号文章作为信源，用户可构建专属“知识库”，实现“边搜边记边写”；

智能体分发：企业在元器制作的智能体，可直接部署到微信客服，触达海量用户。

这种“流量+AI”的组合，让腾讯的AI应用天然具备“国民级”传播力。比如“微信输入法问AI”功能，用户输入“如何脱单”等生活问题，答案直接调用微信读书的知识库，既有专业性又具亲和力。

红熊AI，作为国内领先的多模态生成式人工智能企业，今年3月份与腾讯云达成了战略合作，并入驻腾讯云应用市场！

目前，红熊AI已推出基于腾讯生态应用的人工智能客服系统，将深度整合腾讯生态的社交内容与交易能力，构建起覆盖订阅号、服务号、视频号、个人微信、企业微信及微信小店的全链路智能客服体系。

五、风险与挑战：AI赛道的“逆水行舟”

尽管腾讯的AI战略看似稳健，仍需面对三重挑战：

1. 技术迭代压力：OpenAI、谷歌等海外巨头持续推出新模型（如GPT-5、Gemini），国内字节、百度等企业也在加速追赶，保持技术领先需要持续高投入；

2. 商业落地考验：AI在传统行业的渗透率仍较低，如何让金融、制造业等客户接受“AI+解决方案”，需要更多成功案例支撑；

3. 生态平衡难题：开源与商业化如何取舍？过度追求生态扩张可能稀释利润，而封闭发展又会限制技术普及。

结语：腾讯的“AI哲学”——做擅长的事，让优势自然生长

回顾腾讯的AI之路，其核心竞争力在于“聚焦优势场景，用技术反哺业务，以生态扩大边界”。当其他企业忙着“all in大模型”时，腾讯选择在文生图、代码生成等细分领域做到顶尖；当行业沉迷于参数竞赛时，腾讯更关注模型的效率与成本平衡；当AI技术面临落地困境时，腾讯依托微信生态实现“软着陆”。

这种“扬长”策略，本质是一种“能力圈”思维——不盲目追逐热点，而是在自己擅长的领域深耕细作，让优势像滚雪球一样越滚越大。正如马化腾所说：“AI不是短跑，而是马拉松。”腾讯用十年时间证明，在AI这场长跑中，稳健的步伐比一时的速度更重要。

未来，随着混元大模型在视频生成、3D建模等领域的拓展，以及微信生态的进一步开放，腾讯或许能为行业提供一条“AI商业化”的新范式——不是颠覆式创新，而是让技术自然融入用户的生活与工作，在潜移默化中创造价值。这或许就是腾讯的“AI哲学”：不是要做改变世界的颠覆者，而是成为让世界变得更高效的赋能者。

来源：红熊AI