在“百模大戰(zhàn)”走向深水區(qū)、OpenClaw(小龍蝦)引發(fā)全民智能體狂歡的當(dāng)下,中國云計(jì)算巨頭們的AI商業(yè)化路徑開始出現(xiàn)分化。

當(dāng)行業(yè)內(nèi)部分友商正以激進(jìn)的KPI和大規(guī)模補(bǔ)貼去爭搶Token消耗量時,剛剛實(shí)現(xiàn)全年規(guī)?;尿v訊云,卻展現(xiàn)出了一種截然不同的“戰(zhàn)略克制”。

透過騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁湯道生、騰訊集團(tuán)副總裁李強(qiáng)以及AI智能體產(chǎn)品總監(jiān)黃廣民在近期城市峰會上的發(fā)言,我們可以清晰地拆解出騰訊真實(shí)的AI路線圖:

這并非一場單純的模型參數(shù)競賽,而是一場關(guān)于工程化落地、生態(tài)連接與商業(yè)長效價(jià)值的系統(tǒng)戰(zhàn)。

底層邏輯:AI落地是一道“工程題”

在騰訊的戰(zhàn)略視野中,大模型技術(shù)本身正在發(fā)生祛魅。湯道生明確提出一個核心預(yù)判:隨著行業(yè)的發(fā)展,主流大模型的能力差距正在逐步縮小,因此,企業(yè)的核心需求已不再是單純擁有最好的模型,而是如何把模型能力最大程度發(fā)揮出來。

基于這一判斷,騰訊確立了其AI落地的底層邏輯——“AI落地不只是一道算法題,更是一道工程題” 。在同樣的模型能力下,決定實(shí)際使用效果與成本的關(guān)鍵變量是“Harness(大模型的腳手架)”。

騰訊將大量的戰(zhàn)略資源傾注于Harness的建設(shè)上,具體表現(xiàn)在從Chatbot向AI Agent(智能體)的轉(zhuǎn)向:

• 構(gòu)建系統(tǒng)級工程手段: 騰訊云通過工具調(diào)用、分層上下文工程、長記憶管理、工作流設(shè)計(jì)等系統(tǒng)工程手段,在不改變模型架構(gòu)和參數(shù)的基礎(chǔ)上增強(qiáng)模型表現(xiàn)。

 全棧產(chǎn)品矩陣賦能: 騰訊不僅推出了零門檻C端對話產(chǎn)品元寶,還打造了面向深度AI用戶的C端智能體QClaw,以及面向研發(fā)人員的CodeBuddy 和面向通用辦公場景的WorkBuddy 。在企業(yè)級底座上,智能體開發(fā)平臺ADP和Agent Runtime的安全沙箱為企業(yè)提供了“智能體工廠”與運(yùn)行中樞。

• Harness Engineering的落地把控:正如黃廣民所指出的,為了避免AI在執(zhí)行中產(chǎn)生大量垃圾代碼或錯誤結(jié)果,必須通過“Harness Engineering”為AI構(gòu)造一個有強(qiáng)約束、前置規(guī)則和后置檢查的運(yùn)行環(huán)境,確保AI不跑偏。

騰訊的邏輯在于,當(dāng)模型成為基礎(chǔ)設(shè)施,誰能提供最好用的“腳手架”,讓大模型深入業(yè)務(wù)場景并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù),誰才能真正重構(gòu)生產(chǎn)力。

商業(yè)變現(xiàn):拒打低效“Token價(jià)格戰(zhàn)”

在商業(yè)化推進(jìn)上,騰訊云表現(xiàn)出了較強(qiáng)的戰(zhàn)略定力,明確拒絕了當(dāng)下行業(yè)內(nèi)盛行的“唯Token論”和激進(jìn)價(jià)格戰(zhàn)。李強(qiáng)在交流中直言,雖然Token是重要的管理指標(biāo),但騰訊并未像部分友商那樣將其放在最高優(yōu)先級,也沒有用極端的獎勵政策去壓低價(jià)格獲取份額。背后的商業(yè)洞察在于:

低價(jià)補(bǔ)貼換不來高黏性: Token業(yè)務(wù)的替代成本很低,如果僅靠低價(jià)補(bǔ)貼獲取客戶,一旦停止補(bǔ)貼,這些缺乏黏性的業(yè)務(wù)極易流失。

經(jīng)濟(jì)性與真實(shí)價(jià)值才是王道: 如果只關(guān)注消耗量而不考慮產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)性和真實(shí)價(jià)值輸出,長遠(yuǎn)來看將損害企業(yè)的健康發(fā)展。有一個好用的AI產(chǎn)品,自然會產(chǎn)生真實(shí)的Token消耗。

在湯道生看來,隨著行業(yè)發(fā)展,主流大模型的能力差距正在逐步縮小,企業(yè)的核心需求已不再是擁有最好的模型,而是如何通過模型的Harness,也即“大模型的腳手架”——包括工具調(diào)用、分層上下文工程、長記憶管理、工作流設(shè)計(jì)等系統(tǒng)工程手段——在不改變模型架構(gòu)和參數(shù)的基礎(chǔ)上,把模型能力最大程度發(fā)揮出來。

在這方面,騰訊云早有布局。

首先是騰訊云智能體開發(fā)平臺ADP,通過RAG、知識庫的能力,給智能體連接上專業(yè)的"圖書館",讓行業(yè)專家永遠(yuǎn)在線。

其次,過去很多企業(yè)的經(jīng)營都強(qiáng)依賴各員工的知識與經(jīng)驗(yàn),通過各種流程貫穿起來,打造最終的產(chǎn)品與服務(wù)。在智能體時代,這些知識與經(jīng)驗(yàn)必須沉淀成企業(yè)知識庫,并成為AI可以依賴的、可以支持長期經(jīng)營的企業(yè)資產(chǎn),更是智能體時代的企業(yè)新中臺。

而騰訊云ADP給客戶提供了智能體構(gòu)建與治理的一體化能力,包括多種開發(fā)框架,還集成了豐富的開發(fā)資源庫,同時也提供全生命周期的管理能力,持續(xù)對智能體進(jìn)行運(yùn)營和調(diào)優(yōu)。騰訊云還把ADP沉淀的知識庫、模型、插件等企業(yè)級能力,封裝成Skills,供智能體廣泛調(diào)用。

“面對智能體的趨勢,我們將騰訊云MaaS大模型服務(wù)平臺全新升級為TokenHub,支持混元大模型和多種優(yōu)質(zhì)開源模型,以更加開放的姿態(tài),為客戶提供多元化、高性價(jià)比的 MaaS 服務(wù)”,湯道生表示。

終極目標(biāo):重構(gòu)個人與組織生產(chǎn)力,借船出海尋找新增量

騰訊AI戰(zhàn)略的終極目標(biāo),對內(nèi)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的徹底重構(gòu),對外則是加速全球化商業(yè)版圖的擴(kuò)張。在生產(chǎn)力重構(gòu)方面,騰訊瞄準(zhǔn)了“超級個體”與云端協(xié)作的未來模式。

從代碼到泛辦公的解放。騰訊發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)力的瓶頸不僅在代碼里,還有日常的文書編輯、經(jīng)營分析與數(shù)據(jù)處理 。正如湯道生提到的,WorkBuddy等產(chǎn)品致力于減少溝通成本,甚至推動“One Person Company(一人企業(yè))”愿景的實(shí)現(xiàn)。

云端團(tuán)隊(duì)協(xié)作是終局。黃廣民透露,未來工作模式將向云端演進(jìn)。每個人都可以加入同一個云端對話,驅(qū)使各自的Agent連接個人私域數(shù)據(jù),共同完成一個任務(wù)(如合作撰寫PPT),最后在會話中合成交付產(chǎn)物 。

國民級產(chǎn)品生態(tài)的加持。騰訊最大的底氣在于其無可比擬的社交和辦公生態(tài)。通過打通微信、QQ、企業(yè)微信等IM渠道,以及將騰訊文檔、騰訊會議等封裝成Skills,騰訊讓AI具備了最順滑的觸達(dá)路徑和執(zhí)行環(huán)境。

在尋找市場增量方面,出海與本土化雙輪驅(qū)動成為了核心引擎。出海是騰訊云去年增長最快的業(yè)務(wù)之一,海外客戶規(guī)模同比翻番。騰訊不僅服務(wù)于中國企業(yè)“肉身出海”所需的數(shù)字化基座,其產(chǎn)品(如音視頻、CodeBuddy海外版等)也因極高的性價(jià)比和合規(guī)能力,贏得了包括歐洲在內(nèi)的海外本土客戶的青睞。

正如李強(qiáng)所言,中國云服務(wù)不僅價(jià)格有優(yōu)勢,在很多領(lǐng)域的產(chǎn)品能力已具備碾壓式優(yōu)勢,這是中國云廠商在海外快速增長的核心動力。

總結(jié)來看,騰訊實(shí)際上選擇了一條重資產(chǎn)、重工程、慢周期的產(chǎn)業(yè)路線。它放棄了用價(jià)格戰(zhàn)換取短期Token賬面繁榮的打法,轉(zhuǎn)而將數(shù)百億資本沉淀于算力底座與開放的TokenHub平臺;同時將籌碼壓注在Harness工程能力上,試圖將智能體無縫嵌入微信與企微等辦公生態(tài)中。

但這套相對克制的商業(yè)邏輯,能否在愈演愈烈的百?;鞈?zhàn)中抵御住友商激進(jìn)的市場蠶食,并最終跑通從“好用”到“盈利”的商業(yè)閉環(huán),依然需要時間與市場的殘酷檢驗(yàn)(本文首發(fā)鈦媒體APP,文 | DeepWrite秦報(bào)局,作者|秦聰慧 )

本文系作者 DeepWrite秦報(bào)局 授權(quán)鈦媒體發(fā)表,并經(jīng)鈦媒體編輯,轉(zhuǎn)載請注明出處、作者和本文鏈接。
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