文｜表外表裏

幾天前，騰訊湯道生髮表的文章《人工智能正式進入Harness時代》，在科技圈掀起了不小的波瀾。

Harness，原來是馬具、繮繩等統稱，如今被引申為「拉住AI這匹野馬的力量」——有了Harness，智能體（Agent）就有了工作工具、文件系統、反饋循環、驗收標準，變得更安全。

這是騰訊作為科技巨頭，第一次在AI賽道上旗幟鮮明地發出劃時代的聲音。

此時，距離2022年ChatGPT震驚世界，已經過去了1200多天。在此期間，誕生於創業公司的DeepSeek，曾驚豔海內外；大平台如阿里，也搭建起了從芯片、雲計算、模型、應用到商業化的全棧能力。

更值得一提的是字節跳動，豆包躋身AI原生App活躍用戶榜首，日均Token消耗量國內第一、世界第三①；Seedance成為AI視頻生成行業標杆，性能在權威測評中屢屢登頂。

而騰訊元寶，MAU不足豆包20%；混元大模型，長期未能進入通用大模型第一梯隊。這位昔日霸主在AI上落後於字節，幾乎已經成為一種共識。

直到OpenClaw一聲炮響，把AI競爭的焦點從「聊天機器人」轉向「智能體」，騰訊才通過「養蝦」「養馬」再次殺回舞台中央。

覆盤騰訊一步步AI落後於字節、又突然追趕的過程，會發現AI淘汰的從不是「慢一步」的玩家，而是「看不見新範式」的參與者。它平等地考驗每一家科技巨頭的戰略、組織、產品，甚至是公司的基因。

在漫長的競爭中，真正決定勝負的，是那股沉默卻不可違抗的系統力量。

戰略分野：造物豪賭VS理性進化

過去的互聯網生意，是在流量路徑上「蓋房子」收費；到AI時代，房子還在，路卻消失了。

一份最新研究，對比了TOP5生成式AI與TOP6搜索引擎，發現AI訪問量已達到全球搜索規模的56%。在60歲老頭都會用AI的國內，人們甚至連搜八卦「喫瓜」都開始依賴AI。②

當看段子、學技能，不需要去抖音「刷」、去今日頭條「搜索」，打開AI就能辦，人們對這些APP的需求會逐漸迴歸娛樂本質，對插件廣告失去耐心。

但無論AI多麼能幹，短時間內都難以替代用戶跟微信好友真情實感互動，社交平台廣告仍相對穩定。

顯然，站在AI衝擊前線的字節，與站在最後一道防線上的騰訊，危機感不在一個維度上。

ChatGPT掀起全球科技風暴後，字節馬上反思「對機會的敏感度不如創業公司」；騰訊卻很淡定，馬化騰將AI比作電力革命，「早一個月把電燈泡拿出來，長期來看沒那麼重要」。

鑑於騰訊有「等技術成熟再切入」的傳統，這番表態被視為「等待摘桃子」。但騰訊的「慢」和「保守」，實際上是生存沒有受到迫在眉睫的威脅，且有遊戲、金融科技等多元業務緩衝。

相比於all in技術革命，騰訊似乎更傾向於「讓AI為鵝廠打工」。

「表外表裏」編稿時就發現，公衆號後台可直接文生圖：敲下關鍵詞，庫存AI圖片就彈了出來；即使提示詞簡短，系統生成時也會自動擴寫，全程傻瓜操作，十幾秒就得到一張插圖。

而這樣被AI再造的場景，用騰訊的話說「有900多個」，覆蓋廣告、遊戲等業務。其中，廣告業務在AI加持下，連續兩年實現約20%的按年增長，毛利率由55%提升至58%。

可見，騰訊最初的算盤是這樣打的：在現有業務中嵌入AI，提高效率和「印鈔能力」，鞏固生態護城河。

字節則不一樣，CEO梁汝波將AI視作「比PC+Web更大的行業核心機遇」，押注AI就是押注「下一個抖音」。變革的緊迫度、徹底性，把素來信仰「沒什麼不能自己幹」的字節，推向了堅定的自研道路。

更進一步說，字節也缺乏騰訊那份「生在羅馬」的幸運。

兩家巨頭都坐擁龐大數字資產，字節體量甚至更大，但高價值、高壁壘的數據可能稱不上富足——短視頻、直播電商，經驗點在「情緒」與「消費」上；相比之下，社交、支付起家的騰訊，更能理解「對話」與「人的意圖」，而後者纔是AI從「感知」邁向「認知」的關鍵。

這微妙的差異，從二者動作裏也能得到驗證：字節向外擴張，通過豆包手機、ToB的MaaS業務積累數據；騰訊對外吸收，將DeepSeek大模型部署在內部GPU上，讓成熟技術給自己幹活。

總之，兩家形成了追求「造物」與「進化」的戰略分野，並深刻影響了對AI的投入與進程。

字節瘋狂加碼，躋身英偉達亞洲最大客戶、國內AI人才密度最高的公司，不惜分流對抖音的預算支持AI，2025年其淨利潤大跌70%的一個重要原因就是「AI投入大」。

騰訊降本增效，技術中台TEG要自負盈虧，內部事業群想要訓練模型一度要向總辦打報告。馬化騰甚至跟AI團隊強調，「不要高估自己的能力」「不要想着什麼都自己做」。

過去兩年，字節「下餃子」般生產AI原生應用，涉及聊天、長文本生成、圖片生成等C端高頻場景，而騰訊元寶比豆包晚了一年上線；字節底層大模型追求「智能上限」，騰訊混元大模型能力較弱，陷入「自研大模型‘打地基’+投資和接入外部大模型」的路徑依賴。

從技術落地的廣度和深度來看，騰訊自起步就被字節拉開了差距。同時，戰略的不同也造成了迥異的組織架構，進一步拖累了騰訊的腳步。

組織分水嶺：中台化陷阱VS專項特種兵

上月底，騰訊一紙通知，正式撤銷運營近十年、承載「AI野心」的實驗室AI Lab。

打仗關鍵時刻，先把陣地燒了，聽起來有些荒謬。但這並非自毀長城，而是騰訊遲到三年的組織糾偏。

2023年AI競賽打響後，騰訊快速拉起了一支「大模型戰隊」——由TEG（技術工程事業群）牽頭，並從遊戲、微信等事業群抽調人手協同。

在騰訊的構想裏，這套「技術中台+業務聯邦」的架構，既能沉澱AI能力，又能讓各BG靈活取用、迸發活力，就像移動互聯網時代，玩轉「流量變現」的遊戲業務與堅持「體驗至上」的微信一樣。

將AI視為下一代流量入口的字節，則選擇「大力出奇跡」：Seed（基礎模型研究）與Flow（AI產品創新）兩大獨立單元「研用分離」，且都與抖音平起平坐，同為「創始人工程」。

正是這道組織設計的分水嶺，讓兩家巨頭在AI賽道上漸行漸遠。

騰訊的工程師們，光是優化AI廣告，就撓破了頭：業務數據分散在20多個系統中，格式、質量、標準不一，團隊60%的時間花在找數據、洗數據上。③

不僅廣告，微信、遊戲等業務也紛紛自建小模型，甚至遊戲的四大工作室也在「賽馬」。這雖加速了AI的滲透，卻也意味着，可能有數百位工程師在重複「造輪子」，資源在無形中被浪費。

不集中力量難辦大事，但打破部門牆，去創造一個新的「微信」或「王者榮耀」，無異於「革自己的命」。於是，尷尬的一幕出現了：ToC的元寶誕生之初，既沒有去QQ瀏覽器乘風起飛，也無法藉助微信冷啓動，反而被交給了ToB的雲與智慧產業事業群。

字節沒有「左右手互搏」的煩惱，專項模式下，團隊唯一KPI就是把大模型做出來、把產品做好，不需要平衡各部門利益，從根源上避免了內耗。

更重要的是，字節有騰訊羨慕不來的「技術大拿」。

字節AI最早一號位是朱文佳，歷任今日頭條CEO、TikTok產品技術負責人，並非原生的AI人才。這與騰訊AI前兩任掌舵人背景相似——張正友是計算機視覺領域的頂級人物，蔣傑則是騰訊廣告技術體系的負責人。

但字節對「模型天花板」的焦慮，使其將目光投向AI領域頂尖人才。2025年初，Google DeepMind研究副總裁吳永輝加入字節，成為新領軍人。他將團隊重新拆成Edge（前沿探索）、Focus（模型攻堅）、Base（工程與交付）三層，繼續打磨技術。

加上朱文佳等老將配合，AI能力更絲滑融入產品，豆包用戶數據也就在這一時期突飛猛進。

反觀騰訊，長期沒能找到一位權威話事人。無人拍板「什麼是好模型」，工程師們為了完成KPI，就開始依賴最直觀的指標——各大權威排行榜。

為了拿到好成績，研發團隊把大量排行榜題目與答案語料餵給了模型，導致數據被嚴重污染。模型在打榜時風光無限，到了真實用戶面前卻頻頻「翻車」，被吐槽「難用」。

意識到問題，騰訊開始艱難轉身。先是在2025上半年，為混元研發體系配備獨立團隊，收攏分散的算法力量；同時把元寶、QQ瀏覽器等AI團隊全部劃入CSIG（產品與商業化落地），形成面向C端統一戰線。

緊接着年底，挖來前OpenAI核心成員姚順雨，任命為首席科學家，賦予其大模型研發絕對指揮權。在他主導下，騰訊成立了AI Infra部、AI Data部與數據計算平台部，打通了「算力－數據－算法」的研發閉環。

真正的轉折來了，可惜騰訊想追趕字節，仍有掙不脫的鐵鏈。

產品枷鎖：謹慎的「效率工具」VS大膽的「智能好友」

同樣是測試首款大模型，騰訊和字節的思路，卻大相徑庭。

字節大模型Grace（豆包前身）內測時，邏輯幻覺率達30%。字節馬上邀請5萬名內測用戶，調度百名技術骨幹、超千人的標註團隊，把每一次差評、每一句吐槽都標記入庫。

歷經整整42天，每天修正超10萬條對話後，模型的中文語義理解準確率終於提升到56%。

同一時間，騰訊混元大模型也在與幻覺、推理延遲等問題纏鬥，但鮮為人知——混元在騰訊雲、騰訊廣告等業務中灰度運行了近6個月，傳聞內部評價達90分後，才正式對外發布。彼時，其已經成為「大廠最晚亮相的大模型」。

一個大膽試錯，另一個謹慎小跑，背後正是兩家巨頭基因與體質的差別。

對從推薦算法裏煉出抖音的字節來說，「試驗」本就是產品哲學。豆包相關負責人曾說過，「AI產品探索進入無人區後，先不糾結技術或路線，理想態先行。」翻譯過來，就是允許先上60分產品，然後反覆測試、反饋、迭代，直至把產品推向100分並形成「飛輪效應」。

但對以社交為底色的騰訊來說，把用戶當成極致工程概率學的「樣本」，可能是一場災難。

騰訊的核心產品，承載着13億用戶的數字生活、500萬中小企業的生計、無數政務系統的運轉，構成其引以為傲的護城河。但代價是，這家科技巨頭染上了一定的「公共事業」色彩，必須戴着「安全、可靠」的鐐銬跳舞。

因此，騰訊的產品往往要打磨到90分才允許上線。AI產品開發也一樣：混元大模型，經歷了比同業更長的內部灰度測試；元寶也選擇了更普適的「效率工具」方向，圍繞辦公、學習等場景下的痛點迭代，已成為最會搜索、總結和寫作的生成式AI之一。

但問題是，隨着各家大模型持續進步，寫文案等基礎能力的差距已經被打到近乎於零，元寶逐漸「泯然衆人」。

更重要的是，在AI這一破壞性創新面前，唯有顛覆想象、大量試錯，纔有希望摸到技術的邊界、挖掘技術的價值。

豆包就是這樣，瞄準「類人伴侶」定位後，推出22個預置「智能體」，覆蓋休閒聊天、戀愛顧問等場景和不同角色性格，且能記住用戶偏好、歷史對話。網友們發現豆包可以「調教」後，開始教AI唱歌、鬥嘴，這些「野生」的玩法，反向推動豆包越來越像「人」。

而懂梗、會聊天、有情緒的「智能好友」，相比「辦公工具」，更能戳中基數龐大、對技術不敏感但需要情感陪伴的大衆用戶。因此，在用戶黏性上豆包將元寶遠遠甩在了身後。

不過，輸掉「AI上半場」的騰訊，也並非沒有打贏翻身仗的可能。

如開頭所說，隨着「龍蝦」的爆火，AI競爭開始向智能體和垂直行業應用演進，遊戲規則再次改寫：比拼AI生成對話、圖片、視頻時，模型能力越好優勢越大；需要AI去調用API、完成多步驟的工作任務時，場景和生態成了新的變量。

騰訊能一口氣放出5款Agent產品，成為新一輪競爭中的領跑者，背後正是有微信、小程序、騰訊文檔、騰訊會議等一整套協作與服務生態。管理層已明確提出，將「在微信裏面去做一個懂你、能幹的AI Agent」，這在整個市場是獨一份的存在。

同時，刻在骨子裏的理性與剋制，也讓騰訊沒有迴避「AI無法可靠評價自己」的問題，並在如何約束智能體的思考中，把Harness從幕後推到了台前。而這，又是一個全新藍海賽道。

在不遠的將來，鵝廠「後發制人」的故事或許真的會重演一次。

當然，字節也有飛書、電商、短視頻等生態，但它也要在深度、安全等方面補課，這就為騰訊留下了寶貴的追趕時間。

小結

騰訊與字節在AI賽道上的你追我趕，揭露了一個真相：不是戰略決定了成敗，而是時代選擇了不同的贏家。

上半夜，字節的打法命中了技術躍遷的範式；下半夜，騰訊的模式也未必會一直輸。

所以，真正的勝負不在於一時一地的角力，而在於能否在潮水的流向中，始終保持自我進化。

數據引用：

①《字節跳動，極致Token效率工廠的誕生》，中國企業家雜誌

②《需求變遷下的搜索變化——用戶搜索行為盤點》，克勞銳

③《騰訊AI的「1+」時刻：分散的群星何時聚合成帝國新核？》，Al+趨勢洞察

參考資料：

④《字節、阿里、騰訊的AI 權力範式之爭：切割、重構與孤注一擲》，Z Finance

⑤《一隻龍蝦，救了騰訊的AI故事》，25號觀察員