騰訊AI Lab解散了。

沒有對外說明，也沒有額外解釋。這個成立於2016年的AI基礎研究機構，就這樣從騰訊的組織架構中消失。

3月20日，騰訊內部一則通知顯示：成立近十年的AI Lab被撤銷，部分人員調整至大語言模型部，加入混元團隊，向首席AI科學家姚順雨彙報；部分人員調整至騰訊技術工程事業群（TEG）下屬的產學研合作中心。

這意味着，騰訊不再保留一個獨立的AI基礎研究機構，而是將原有研究能力整體併入大模型體系。

這一調整，與過去一年騰訊對AI研發體系的連續重構形成呼應。

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時隔數月，AI團隊架構再調整

從時間線上看，AI Lab的變化並非突然。

2016年，騰訊成立AI Lab，定位為集團級基礎研究機構，覆蓋計算機視覺、語音識別、自然語言處理與機器學習等方向，其技術能力長期服務於微信、QQ、內容分發與遊戲等業務，同時承擔部分前沿探索與產學研合作職能。

這一模式與當時頭部大廠普遍設立AI實驗室的路徑一致，即通過集中研究資源進行技術儲備，再向業務輸出能力。

但隨着大模型逐漸成為業務核心競爭單元，這一結構的問題開始顯現。

2023年9月，騰訊發布混元大模型，混元團隊登上AI舞台。一些公開報道顯示，騰訊AI研發團隊長期分佈在不同事業群之中，研究、工程與模型能力並未完全統一，協同成本較高。

這一背景下，AI Lab獨立在混元體系之外，模型研發與工程體系仍呈現出一定程度的分散狀態。

這種有點「分散」的狀態，在騰訊過去幾年的AI業務成果中有跡可循。

2024年3月，騰訊在2024全球遊戲開發者大會（GDC）上發布了自研遊戲AI引擎——GiiNEX。

公開報道顯示，GiiNEX由AI Lab團隊開發，在決策AI方向，團隊研發出棋牌類AI「絕藝」，以及MOBA、FPS、RTS、3D開放世界等多類遊戲場景的決策智能AI「絕悟」。

而在一年後，騰訊在遊戲AI領域推出了「混元遊戲」AI平台，這是依託混元大模型打造的首個工業級AIGC遊戲內容生產引擎。

解構這兩個平台不難發現，它們的能力有「重合」的地方：混元遊戲主要基於混元3D等模型能力，實現批量遊戲素材生產；而GiiNEX涉及遊戲決策、玩法規劃等AI驅動流程，並且同樣支持AI 3D建模。

兩個AI團隊同時花大精力去賦能遊戲行業，儘管方向並不完全一致，但顯然在騰訊AI研發體系中，還有提升協同的空間。

另一方面，AI行業的轉折同樣出現在2025年。

2025年初，DeepSeek在國內快速走紅。財新報道顯示，騰訊AI助手「元寶」在接入DeepSeek後一周內日活躍用戶增長約10倍。

隨後，騰訊迅速加大對元寶的投入，並在2026年初加入C端的AI紅包大戰。這一變化，被業內視為騰訊內部對大模型能力認知的重要轉折，大模型已經成為業務層面的 「應用級基礎能力」。

同年，騰訊開始集中調整AI研發結構。

2025年12月，騰訊新設AI Infra部、AI Data部與數據計算平台部，分別負責訓練基礎設施、數據與評測體系以及數據與機器學習融合平台建設。

在這一輪調整中，普林斯頓博士和OpenAI前研究員背景的姚順雨，被任命為總裁辦首席AI科學家，同時兼任AI Infra與大語言模型負責人，直接向劉熾平和TEG負責人盧山彙報。

2026年1月，馬化騰在公司年會上表示，騰訊在AI上的「動作慢了」，並指出問題可能在於基礎設施不足，模型迭代頻率和平台能力需要提升。

本月的業績發布會上，劉熾平進一步披露，騰訊已重構混元團隊組織方式和工作流程，重點提升數據質量，並重建預訓練與強化學習基礎設施；混元3.0正在內部業務測試中，計劃於4月對外推出，在推理與Agent能力上有明顯提升。

在這一系列表態與組織調整之間，AI Lab的撤銷似乎成為一個順勢動作。

《財經》在近期報道中披露，有內部人士表示，之前就一直有AI Lab要調整的消息，因為這個部門的歸屬、如何考覈、到底應該往哪個方向去研究等問題長期存在，「過去很長一段時間，AI Lab的人員也感覺比較模糊」。

從結構上看，此次調整將原本分散的能力重新編排，將AI Lab的工程能力融入到混元的平台體系中。而作為首席科學家的姚順雨，其所負責的模型體系在騰訊內部的「唯一」地位再次被明確。

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大廠不再需要「AI Lab」

將視角拉遠，可以看到騰訊的調整並非孤例。

過去一年，國內主要互聯網公司在AI組織結構上呈現出相似趨勢：弱化實驗室模式，強化模型研發大平台模式。

在字節跳動，原有AI Lab體系在去年逐步整合進Seed團隊。

Seed團隊統一了承載大模型研發的研究、工程與多模態能力，使模型訓練與迭代形成更高頻的閉環，被視為更接近OpenAI的組織形態。

在阿里巴巴，通義體系在幾天前被納入Token事業群結構。這一調整強調模型調用規模與應用場景擴展能力，使模型研發與業務增長形成更直接的聯動。

這些變化背後，是大模型時代對研發方式的重塑。

當下，模型訓練已成為系統工程。預訓練、強化學習、推理優化與Agent能力構建，涉及算力、數據、工程與評測多個環節，單一研究方向的突破難以獨立轉化為競爭優勢。

其次，產品反饋成為關鍵變量。以騰訊為例，元寶與微信中的AI能力測試，體現出模型能力優化越來越依賴真實用戶場景。

此外，隨着行業內競爭節奏持續加快，頭部模型的版本迭代周期明顯縮短，組織結構需要適配更高頻的訓練與發布節奏，這使得研究、工程與產品之間的分層被進一步壓縮。

在這一背景下，傳統意義上的AI Lab逐漸失去獨立存在的必要性。AI研發需要龐大的資源協同，也需要產品和業務層面的支持，研發資源勢必要歸攏到平台中。

回到騰訊，這一變化最終落在姚順雨身上。

在此前調整的結構中，他同時出任兩個部門負責人，連接研究、基礎設施與模型團隊，成為混元體系的組織中樞；而AI Lab的撤銷，則意味着騰訊不再為研究單獨保留一條與模型體系平行的路徑。

今年3月，騰訊發布2025年四季度財報。財報中，騰訊明確AI為核心戰略，計劃2026年對混元及新AI產品的投資至少翻倍，短期內收入增速或快於利潤。根據財報，2025年四季度，騰訊資本支出為196.3億元，相比前兩個季度有所增加。

對騰訊而言，這是一次研發路徑的聚焦，將全部研究資源投入到模型主線中，以更短鏈路支撐模型迭代與業務落地。

而隨着混元3.0進入發布周期，這一結構的運行效果，也許很快將在姚順雨和混元團隊的成果中得到驗證。