文｜最話FunTalk 林書

每個星期五，上校都會去郵局取信，儘管曾在戰場上一呼百應，但是非成敗轉頭空，現在，「沒有任何東西屬於上校」。

這是反覆出現在馬爾克斯小說《沒有人給他寫信的上校》的一幕，誰能想到，類似的魔幻現實場景，會在2026年伊始，復刻在我的微信裏。

不過兩天前，伴隨着元寶派現金紅包的刷屏消息，我被拉進了一個元寶派群，剛開始，很熱鬧，大家各種@元寶寫段子、畫圖開涮群主，但很快便沉寂了，每天唯一的動靜是元寶被群主@出來，更新一下科技資訊。

和上校一樣，它被馬放南山啦。

元寶派本是騰訊極為重視的活動。1 月26日的騰訊年會上，馬化騰就特意提到這個活動，並表達了一個目標："希望此舉能夠重現11 年前的微信紅包神話。"

這話就像個衝鋒號，「安靜」已久的騰訊，全體都動員了起來，試圖再複製一次「微信紅包神話」，以元寶派為切入點，在AI 賽道上彎道超車。

但細究起來，當年微信紅包成功，恰逢支付從PC 轉向手機的時間點上，春節紅包天然具有社交屬性，又正好激活了沉睡在錢包、銀行卡里的錢，「社交+支付」雙剛需加持，時機、場景、心理預期，每一個變量都踩在了正確的節點上。

而騰訊元寶想要激活的，是人們對"AI 助手」這個低頻工具的日常使用習慣，還在摸索階段。

事實上，「AI+社交」這條路，也已經有人趟過了——結果並不樂觀。

2025 年10 月，OpenAI 發布Sora 2，除了影片生成能力的飛躍，還推出了一款名為"Sora"的iOS 社交App，核心功能是"Cameos"（讓用戶錄製影像，將自己插入AI 生成的場景），試圖打造一個以AI 創作為核心的短視頻社交平台，但實際情況是：兩個月後，Sora的用戶留存率已接近0%。

緊接着，2025 年11 月，OpenAI 又推出了ChatGPT 群聊功能，允許最多20 人在同一對話中與ChatGPT 協作。這次嘗試同樣遇冷——用戶反饋稱，AI 在群聊中「過於雞肋」，最終這個功能悄無聲息地被邊緣化。

兩次失敗，指向同一個結論：用戶在社交場景中需要的是情感連接，而AI 的插話，更像是一種干擾而非增益。

騰訊顯然是也意識到了這一點。在1 月26 日的年會上，馬化騰罕見地表示："微信AI 全家桶未必大家都喜歡"，並強調"微信慢一點推出Agent 智能化也沒問題，需要仔細思考邏輯」。

這是一個非常剋制的表態，騰訊還是那個穩紮穩打的騰訊。這次選擇在獨立的元寶App 上內測」元寶派」社交功能，其實最終都是為在微信這個國民級應用為接入AI 助手做測試。

10 億紅包是不小，但對於騰訊來說是不過是九牛一毛，用這錢探索AI 社交玩法，並不貴。雖然難言必勝，騰訊確實是不得不這樣做，它就像個上一次大考沒考好的優等生，正在拼命補課。

01

有馬化騰的重視，微信給予了元寶派紅包極大的支持，這是崇尚「不打擾用戶」的張小龍罕見的「讓步」。

此次，元寶派紅包得以深度打通騰訊最核心的資產社交關係鏈，紅包在微信群、朋友圈持續刷屏、裂變。這種將「壓箱底」的社交生態資源進行「跨鏈聯動」的導流力度，在騰訊歷史上是極為少見的。

即使這種放任刷屏的拉新引起了不少微信用戶的不滿，但為了爭奪AI入口，騰訊算是暫時將戰略優先級放在用戶體驗之上了。

依託紅包在微信裏的裂變，2月1日，元寶就成功登頂蘋果商店免費App排行榜首位，成為當天全網下載量最高的應用。

但在當晚，一些網友就發現，元寶App出現異常，AI對話功能無法使用情況。到2月2日上午，相關功能已經恢復正常。

這個小插曲暴露了元寶紅包的關鍵不在「紅包」，而在它背後那條看不見的」算力生產線"——而這恰恰可能最薄弱的環節之一。

元寶派與當年的微信紅包，雖然都發生在春節這個流量最密集的戰場，但調用的算力完全不是一個量級。

微信紅包是典型的「高併發、低消耗」場景——考驗的是」快與穩」的金融級併發處理能力，主要靠CPU 陣列，每筆交易的計算量微乎其微，技術挑戰主要來自「峯值」。而元寶派是「高併發、高消耗」場景，每一次用戶與AI的交互，都需要大模型在GPU 集群進行推理運算，考驗算力集群的吞吐能力。

元寶、元寶派的核心是實時AI交互，用戶每一次與AI的互動，例如讓元寶總結群聊、生成拜年圖片或回答問題，都需要後台的大模型進行一次推理。這個推理過程涉及數百億甚至更多參數的神經網絡進行大規模並行計算，遠比處理一次金融交易消耗的算力資源多。

行業分析認為，AI多模態交互的單位用戶算力需求可能是純文本場景的3到5倍。因此，元寶派面臨的不僅是併發請求的數量壓力，更是每個請求背後巨大的計算複雜度壓力。

如果說微信紅包大戰是數字時代在「連接」層面的壓力測試，那幺元寶這次掀起的AI紅包大戰則是AI時代在「計算」層面的終極考場。

這意味着，如果騰訊的算力儲備撐不住，這場春節紅包大戰可能會演變成一場大型「翻車現場」——AI響應慢、答非所問、甚至服務崩潰。

2 月1 日晚上的小插曲算是一次預言。馬化騰對算力的問題是高度重視的，據說他曾過問起元寶團隊，算力夠不夠用。

馬化騰並不是過慮了，他在年會講話中一個容易讓人忽視的細節是，他提到，騰訊自研大模型的主要問題在於「infra 不足」。

在AI領域，Infra指的是AI模型訓練和運行提供算力支持的數據中心、服務器集群等硬件及配套系統，按知名科技博主闌夕的說法，「說人話可能就是，缺卡」。

坊間流傳着一個傳聞：騰訊曾向英偉達訂購了價值數十億的GPU算力卡，但在2022 年啓動「降本增效」後，騰訊最終寧願違約支付賠償金，也要退掉這筆訂單。而後因為美國的芯片管制升級，再想訂購新卡就極為困難。

一個可以相印證的側面是，在全球科技巨頭在斥資囤積GPU的2025 年，騰訊2025年三季報卻顯示騰訊資本支出總額錄得130億元，按年減少24%，較二季度的191億元按月下降約32%。

當時，騰訊總裁劉熾平解釋道，這一變化並不反映公司AI戰略調整，與對未來算力或token消耗預期也無關，而是受AI芯片供應情況影響。

劉熾平還稱，當AI芯片供應緊張時，騰訊會優先內部使用，而非對外出租。他表示，當前騰訊用於內部的GPU資源是足夠的，但外部雲收入存在限制。

這些話綜合起來，你細品再細品。

相較之下，字節跳動在斷供之前儲備了大批算力卡，阿里也持續加碼GPU採購，「用一輛輛卡車來採購GPU」，據傳連消費級顯卡RTX 4090都不放過。目前阿里、字節跳動已具備10萬卡級別的算力儲備。

當然，騰訊在陸續「補課」，目前也手握十萬張以上的算力卡。如果一切順利，它們將在春節迎來更大的考驗。

02

我們認為，沒人能教騰訊怎麼做社交。在挑戰騰訊社交帝國的征途上，堆滿了米聊、飛信、來往、多閃、子彈短信等等挑戰者的「骸骨」。

在可預見的未來，也無人能撼動微信的超級地位。但騰訊無近憂必有遠慮，算力只能算半個，大模型上的落後，纔是騰訊最大的心腹之患。

元寶內置的是騰訊自研的混元大模型和接入的deepseek 大模型。這次元寶派調用的會是哪個模型呢？元寶AI 自己是這麼說的：

在國內大模型的競爭格局中，阿里通義千問（Qwen）已然領先。2026年1月26日，阿里啱啱發布了Qwen3-Max-Thinking，這是一個總參數超過1萬億、預訓練數據規模高達36T Tokens的旗艦推理模型。在全球權威基準測試中，Qwen3-Max-Thinking的性能已經可以媲美GPT-5.2-Thinking和Claude-Opus-4.5。

雖然混元大模型已在騰訊的廣告定向、遊戲內容生成、元寶智能助手等核心場景，並幫助騰訊賺到了錢，但其實被普遍認為處於國產模型的第二梯隊，與第一梯隊是存在着不小的差距，更與騰訊的體量、行業地位嚴重不匹配。

騰訊雲在2025年宣佈混元大模型全面降價,其主力模型混元-lite從0.008元/千tokens直接調整為全面免費,混元T1推理模型的輸出價格僅為DeepSeek標準時段的1/4。

降價不一定代表算力充足,更像是在激烈競爭下，混元不得不採取」賠本賺吆喝」的價格戰策略。

如果說計算卡還可以買，但基礎模型是買不來的。在AI時代持續依賴外部模型,那麼無論基於它在應用層做得多好,都只是在別人的地基上蓋房子。混元大模型再不趕超，就相當於把騰訊的未來都拱手交出去了。

混元大模型進展不如期待，跟騰訊過於穩紮（保）穩打（守）有關。

馬化騰在2023年股東大會上曾說：「我們最初以為AI是互聯網十年不遇的機會，越想越覺得，這是幾百年不遇、堪比發明電的工業革命級機遇。」

但他話鋒一轉指出，對於工業革命而言，早一個月拿出電燈泡，在長周期維度下並不那麼重要。「目前還在做一些思考。現在很多公司太急了，我們一貫不是這種風格。」

既然老闆都不急，整個公司自然就更不急，既沒有大規模招募 AI人才，也沒有積極儲備算力，對外始終強調的是，更看重AI 的落地應用以及產生的效益。

那段時間與騰訊的朋友們交流時，一個很直觀的感受是公司對AI 的緊迫性確實不高，甚至並不是優先事項。彼時騰訊正處在「降本增效」期間，連技術中台也要自負盈虧，其中就包括元寶App此前所在的技術工程事業群（TEG），而云與智慧產業事業群（CSIG）自轉向「被集成」後，更是業務線以及人員都進行了不小的「優化」。

預算削減，技術團隊無法靜下心，自然會影響到AI這種需要集團層面確定資源配置，並且接受長期投入但短期看不到經濟回報的新興業務。

當ChatGPT在2022年底掀起AI熱潮時，百度、阿里、字節跳動在2023年3月到8月就迅速發布了各自的大模型。相比之下，騰訊直到2023年2月才組建「混元助手」項目組，是頭部大廠中最晚推出自研大模型的。

但公允地說，騰訊的謹慎與當時的大環境有關。2022年遊戲版號總量減少約32%，對騰訊最賺錢的業務造成衝擊，股價持續下跌，抖音的強勢崛起也讓騰訊如鯁在喉，以至於馬化騰在2022-2023年多次強調視頻號是「全場的希望」，而非AI。

不能說騰訊沒有預判到AI 的巨大潛力，只是多重內外因素壓力下，騰訊不得不保持「股東友好策略」，強調ROI。

直到DeepSeek 橫空出世，對中國乃至全世界的AI 業界都帶來了極大的震撼。它成功挑戰了AI領域此前盛行的「規模至上」傳統思維，通過混合專家模型（MoE）架構、多頭潛在注意力機制（MLA）等創新技術，在保證性能的前提下將訓練成本降低了一個數量級以上。

更重要的是，DeepSeek在美國芯片出口限制的背景下，通過在CUDA更底層的PTX層面進行優化，實現了在較低性能硬件上的高效運行。

這種「降維突破」證明了算法創新可以部分克服硬件約束，其開源策略更是顛覆性的，很大程度上改變了全球不得不向閉源模型繳納「AI 稅」的格局。

我們了解到的是，阿里、螞蟻在研究完DeepSeek 後，都在反思「為什麼DeepSeek 沒有誕生在我們這」，馬雲還專門會見了梁文峯。是的，在阿里系內部，AI 其實也是賽馬機制，阿里主攻通義，螞蟻則研發百靈，兩者在一段時期內甚至視對方為競對。

騰訊內部應該也是進行了反思，但正如一位在騰訊工作的朋友所言，創新一般都不會出現在大公司。

打不過就加入，事實上，騰訊是最徹底擁抱DeepSeek 的科技大廠，在馬化騰的推動下，元寶迅速接入DeepSeek，並在線上線下都投入大量廣告資源，將用戶量做大了三千萬規模，僅落後於字節的豆包、阿里的千問，好不容易握住了一張「二等艙船票」。

在接入DeepSeek 後，元寶一度將其設定為默認模型，就讓「親兒子」混元大模型的地位顯得頗為尷尬。

過去一年,經過知恥而後勇的投入和升級後，混元大模型是有所進步——例如2025年12月5日,騰訊混元2.0正式發布,採用混合專家(MoE)架構,總參數達406B。但這些進步，放在全球競爭的座標系裏看，仍然是」追趕者」的姿態,而非」領跑者"的位置。

從這個角度看,這10億現金的本質,更像是騰訊通過春節這個全網級的流量場景,強行驗證自己的AI基礎設施是否真的能打，以及讓湧進來的用戶幫助「調教」元寶AI 助手背後的混元大模型。

從目前對元寶派裏的AI 助手的實際體驗來看,混元大模型的表現並不算有多好。

1月27日,我體驗了元寶派的內測版本。在群內@元寶時，AI的響應速度肉眼可見地遲緩，稍微複雜點的專業問題就無法回答，畫的圖與給出的提示詞不能說是驢頭不對馬嘴，起碼也是有待改進。

這還只是在小範圍內測、流量和需求遠未達到峯值的情況下。如果春節期間億級用戶湧入，以這個響應速度和性能，會發生啥樣情況呢？

03

雖然騰訊的社交護城河足夠寬足夠深，但當阿里押注「AI+電商」、字節發力「AI+娛樂」時，騰訊判斷AI入口的爭奪窗口期正在快速收窄，只能用自己最擅長的「AI+社交」來破局，必須用上非常規手段。

除了算力、基座模型方面有所欠缺，事實上，騰訊過去的組織架構也已經不適應AI 時代。

1月26日的那場年會上,馬化騰透露了一個關鍵詞——"Co-design"(聯合設計)。他說:"姚順雨(騰訊首席AI科學家)加入之後,公司加快吸引人才的力度,重構研發團隊,以及在內部加快了Co-design設計,強化混元大模型和元寶的協同。"

這句話意味着騰訊將以組織升級以適應AI時代的變化。基礎設施團隊、大模型技術團隊、前端產品團隊從規劃階段就深度融合，打穿部門牆，共同定義產品形態和技術路徑，快速迭代。

過去兩年,騰訊的AI打法是各自突破，獨立的大模型團隊，獨立的元寶團隊，元寶要自己去微信、QQ、騰訊會議裏要流量。這種做法的問題在於,AI的底層模型與產品脫節，整個AI 體系既缺乏領導者，也沒有形成強有力的組織合力。

而姚順雨加入後，騰訊算是有了真正跑過一遍LLM 的技術精英，有馬化騰的當衆授權，由姚順雨牽頭「Co-design」就是順水推舟的事情。

但對於姚順雨領銜的「Co-design」來說，最大的難題並不是技術，而是重構騰訊賴以生存的基因——「聯邦制」。

過去二十年，騰訊的成功建立在「賽馬機制」和高度自治的事業群（BG）制度之上。微信是張小龍的「獨立王國」，王者榮耀是互娛（IEG）的搖錢樹，騰訊會議屬於雲與智慧產業（CSIG）。這些諸侯雖然都姓「騰」，但數據不互通、接口不開放、利益不一致，是衆所周知的祕密。

而原生Agent的核心邏輯是什麼？是「集權」。

一個能夠幫你在元寶或者微信裏回答問題、訂票、在日曆裏提醒、幫助你玩遊戲的超級Agent，前提是它必須擁有跨越所有APP的高權限，能夠隨意調用微信的社交鏈、騰訊文檔的數據、遊戲的數據接口。

這纔是姚順雨面臨的真正難題：他要在一個諸侯割據的聯邦裏，建立一個需要高度集權的中央大腦。他手中的「Co-design」尚方寶劍，到底能推倒多少部門牆？原生Agent化微信的打造，不僅是一個產品，而是一場註定不平坦的「削藩」運動。

當下大模型的本質，其實是一種算法、數據、算力的「暴力美學」，在算法驅動下，它需要集中最優質的數據、最龐大的算力，去Scaling出一個通用的超級大腦。

在這方面，騰訊的微信社交數據、搜索行為數據，都是行業頂尖的「富礦」，且豐厚的現金流也不會使其缺乏那點買卡錢。

但騰訊與阿里、字節的關鍵差距，不在於「有沒有」，而在於數據和算力在組織內的存在形式。

字節從起家那天起，全公司就一套底層架構（中台系統）。無論是今日頭條、抖音還是後來的豆包，它們產生的數據是標準化的、全公司打通的，這是一種十分「集權」的生產關係。

但相較之下，騰訊的數據和算力，卻是「固態」的。騰訊的數據被鎖在不同的「深井」裏。出於隱私和安全，微信的數據很難動，互娛的數據也是不互通。你要練大模型，需要調撥微信的數據，需要互娛（遊戲）開放接口，需要雲增加算力和帶寬。

在騰訊，各個事業群（BG）的獨立性很高，AI 時代要將BG 擰成一條繩，就需要打通組織、數據、API 的次元壁。

改掉「聯邦制」，可能意味着騰訊內部的權力、權限分配要重新劃分；強推「數據共享」，可能意味着微信要重置隱私沙盒。

但在AI迅猛發展的當下，為了避免成為「倒下的巨人」，騰訊也不得不做出了改變。據報道，騰訊的TEG正在進行架構調整，未來，TEG還將繼續深化與各業務部門的合作，推動智能體在微信、QQ及遊戲等多個領域的全面落地。

這說明馬化騰也意識到，指望各個BG自發協作是不可能的，必須派一個帶有「欽差大臣」性質的人（姚順雨），直接拿着尚方寶劍去協調資源。

但話又說回來，很多事情並不是絕對不能做，或者做不了。在馬雲的指導下，阿里就既將通義改為千問，取代夸克成為其爭奪AI 超級入口的主力，並且接入了淘天、飛書、高德、支付寶、釘釘等幾乎阿里的全矩陣產品，並且是「系統級打通」，能在對話界面內完成從意圖理解到執行的全閉環。

雖然馬化騰對千問深度整合阿里生態的嘗試表示讚賞，但同時又認為「用戶不一定喜歡全家桶，且生態內也不是所有的服務都是業界最好的。」

但顯然，未來微信或者元寶演進的方向必然就是Agent化，只是與阿里千問的生態內閉環不同，騰訊更傾向於將AI能力融入並賦能其核心的社交生態與企業服務平台，並且向創業者開放生態。

這是比元寶派拉新更艱難的事，不可能依賴DeepSeek，騰訊是可以借用DeepSeek輔助撐住體驗，但必須加速混元大模型的研發和Agent化，那纔是騰訊的命根子。

畢竟短短兩天時間，用戶側已經給了反饋，都2026年了，簡單粗暴的發紅包，是解決不了留存和促活問題的。

某種程度上，它甚至在削弱AI的價值，這本該改善人類生存方式的技術，伴隨着紅包雨的落下，爆開，被定格在了一個很小的數字——一塊或者八毛。