腾讯亮剑、字节缺席,AI共识变了

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WAIC挤满了补票的“老登”

出品|虎嗅黄青春频道

作者|商业消费主笔 黄青春

题图|现场拍摄

这是虎嗅 WAIC“追踪 Token 商业新范式”系列文章第 19 期。

2026 年 WAIC 的行业转向,藏在每一个展台的细节里。逛完“三地四馆”会发现,会场挤满了补票的“老登”互联网企业,倒是字节跳动依旧缺席,未设置官方独立展台。

去年逛展,观众的注意力全被参数榜、跑分屏、生成式 Demo 瓜分,各家拼的是模型更大、回答更准、生图更真;今年跑完世博中心(主论坛馆)和西岸会展中心(AI消费体验分会场),反差一目了然:参数规模提得少了,落地场景讲得多了;少了炫技 Demo,多了真实商用案例。

这并非一家企业的营销转向,而是行业共识:AI 上半场,拼的是谁先拿到大模型的入场券;到了下半场,无论腾讯网易、MiniMax 还是 B 站、小红书、知乎,齐刷刷挤在落地的“检票口”——当模型能力差距快速收窄,谁能把技术真正转化为可用的产品、可量化的价值,谁才能撑到 AI 竞赛下一阶段。

三条分化路径

以腾讯、网易、MiniMax、B 站、小红书、知乎六家为样本,能清晰看到三条泾渭分明的落地路线:大厂拼生态厚度与场景深度,内容平台拼用户创造力释放,大模型创业公司则在技术、产品、生态的夹缝中,走出一条全链路渗透的生存路线。

腾讯:全栈铺“牌”

腾讯堪称本届 WAIC 布局最完整的参展方:从底层混元大模型,到中间层智能体开发平台 ADP,再到应用层 WorkBuddy、CodeBuddy 等产品,最终延伸至出行、营销、具身智能等赛道,全栈布局的核心主线只有一个:把智能体(Agent)做成下一代生产力基础设施。

大模型层面,混元 Hy3 没有走堆参数的老路,主打高性价比,精准踩中 AI 落地的痛点:大规模商用阶段,成本远比峰值能力重要。企业不会为了 1% 的效果提升支付数倍推理成本,个人用户也不愿因偶发的复杂任务为日常高算力买单。

市场已经用脚投票:Hy3 发布一周即登顶 OpenRouter 全球大模型调用量总榜,开发者对其性价比、稳定性与 API 体验的认可,直接验证了这条路线的正确性。

据虎嗅了解,目前 Hy3 对内支撑腾讯全系产品,对外通过腾讯云开放 API,走的是典型的平台型路线:先夯实模型底座,再驱动上层应用百花齐放。

若将混元视作腾讯 AI 的“大脑”,WorkBuddy 则是伸向普通用户的“手”。这款 3 月初发布的职场效率智能体,发布仅四个月就成为国内 DAU 最高的办公效率智能体。AI办公护城河在哪?

据 7 月 20 日发布的《2026Q2 中国办公智能体平台市场洞察报告》显示:腾讯 WorkBuddy 在国内 PC 端 AI 原生办公智能体市场 6 月单月访问量破 2000 万,保持市场第一领先优势,超过第二、第三位总和。

WAIC 期间,腾讯连出三板斧,精准对应智能体落地的三个核心方向:

  • 一是跨平台独立,WorkBuddy 正式发布独立 APP,iOS、Android 及鸿蒙版本同步上线,成为首个登陆鸿蒙的通用智能体应用,跳出腾讯生态成为独立产品。

  • 二是场景感知延伸,联合李未可推出 X-AI 记忆眼镜,将 AI 入口延伸至可穿戴设备,自动记录工作场景信息、形成工作记忆,解决了传统 AI“缺上下文、只能做单点任务”的痛点。

  • 三是垂直场景封装,推出“AI 航海家+”出海工具,叠加七国政策、法律、税务语料,为企业提供专业服务,是“通用能力 + 垂直语料”的标准落地范式。

至于依旧火热的具身智能,腾讯走系统性打通路线,搭建了 VLM 视觉模型、RxBrain 决策模型、VLA 动作模型加智能体调度的完整技术体系,形成“感知 - 决策 - 行动”闭环。

据虎嗅了解,目前 HyVLA-0.5 已在日化品工厂落地实测,作业成功率超 95%,新增品类(SKU)的适配周期不到 3 天,已具备成熟的工业落地能力。

整个布局的闭环落在 SkillHub:7.8 万个 AI 技能加 SkillPay 支付体系,首次打通技能分发、调用、支付全链路,开发者可上架收费技能,用户在智能体内直接完成支付。

虎嗅认为,这套复刻 App Store 逻辑的生态模式,是腾讯平台属性的延续——当智能体生态足够丰富,平台价值将实现指数级增长。纵观腾讯的布局,其核心优势从来不争单点技术最强,而是发力全链路整合能力,让 AI 从技术竞赛走向应用落地,进而放大生态优势。

网易:深挖场景

与腾讯的全栈铺“牌”不同,网易 AI 落地走的是深挖场景路线。

本届 WAIC 亮相的网易灵动(工程机械具身智能)与网易智企(企业级 AI 应用)两条线,底层逻辑高度统一:不蹭概念热度,不做泛化平台,只扎根自身有积累的垂直场景,把商业化落地做深做透。

网易灵动的核心是两款工业级机器人产品:“灵载”装载机器人、“灵掘”挖掘机器人,目前已在全国十余个省份超百个项目常态化运营,实现规模化商用。其核心价值是用“物理智能”替代人进入危险、恶劣的作业环境,比如电厂封闭煤场、港口密闭船舱、极寒矿区、高原工地等招工难、风险高的场景,如今这些正是工业机器人的核心阵地。

据虎嗅了解,网易灵动在技术落地层面跑通了三类可复制的规模化模式:

  • 一是“人机混编”,一人兼顾手动操作与远程监管,阶梯式提升自动化比例,不盲目追求 100% 无人;

  • 二是“牧羊人”一人多机,单人同时监管多台设备联合作业,最大化降本;

  • 三是“黑灯工地”,无光源环境下全自主完成全流程作业,效率超熟练人工 120%,能耗降低 15%,已在多个路桥、铁路项目实现 7×24 小时运营。

更关键的一点是,网易灵动的方案无需对作业场地做大规模改造就能快速适配,“即插即用”的特性,打破了工业 AI 规模化落地的成本门槛。

如果说网易灵动解决的是物理世界的体力替代,网易智企解决的则是数字世界的脑力替代。

虎嗅沟通发现,网易智企围绕三大企业典型场景提供一站式 AI 应用服务:安全治理层,用 Agent Guard 划定智能体安全边界;组织协作层,用帝王蟹 ClawHive 将一线员工的隐性经验转化为标准化组织能力;业务增长层,AI 私域助理、AI 客服、销售宝三款产品直接面向客户运营与销售转化,分别实现运营人效、问题解决率、新人成单周期的可量化提升。

对此,网易智企 CEO 阮良认为:从“能力涌现”到“生产力兑现”,中间隔着一整套让 AI 能上岗、能交付、能被信任的工程体系。所以,网易的 AI 打法,围绕具体场景落地,强调工程体系而非单点技术,虽不如刷跑分吸引眼球,但商业化确定性更高。

AI催化社区二次发育

大厂深耕平台与垂直场景,B 站、小红书、知乎三家内容社区,则走了另一条路线:不再将 AI 做成单一产品功能,而是把 AI 能力开放给用户,让普通人成为 AI 时代的创新主力。

B 站的 AI 生态完全贴合 UP 主驱动的基因,布局赋能创作者的自有 AI 产品线,给 UP 主提供更多的工具。2026Q2 数据显示,每月超过 1.9 亿用户在 B 站观看 AI 相关内容,庞大的受众基础,也让 AI 创作在 B 站走向“全民共创”。

比如,今年 6 月启动的 AI 创造公开赛,一个多月收获近 5000 份投稿,作品从情感装置到硬件机器人覆盖广泛,创作者大多是非专业的普通 UP 主。与此同时,B 站已成为 AI 产业重要的信息首发阵地,形成了“上游 UP 主创新、中游社区传播、下游产业对接”的完整生态。

小红书的转型最出人意料,也颇具想象力。其推出的 RED Skill、Vibe Coding 工具、Builder Hub 体系,在站内完成“开发 - 种草 - 使用 - 反馈”的完整闭环,将 AI 应用开发门槛拉到人人能参与的程度——内测一个月涌现 7300 多个原创技能,过去一年超 16 万 AI 开发者在站内活跃,科技创作者规模增长超 200%。

虎嗅认为,其核心优势在于“内容即分发”的社区模式:用户刷到笔记就能直接使用对应 AI 技能,无需跳转平台,体验远超纯开发平台。

即便从种草社区到创造社区,小红书迈的步子不小,但逻辑通顺:它有最丰富的生活场景需求,有最活跃的年轻用户,有最强的内容传播能力,当开发门槛足够低,这些优势都会转化为生态养分。

知乎的 AI 路线则延续了专业底色,平台聚集 2100 万 AI 相关用户,沉淀 5717 万条 AI 内容,生态天然带有深度属性。

本届大会上,知乎围绕“AI 最后一公里”举办专业论坛,探讨技术、伦理、人机关系等深层问题;产品端三条布局清晰:优化社区内容体验,搭建开发者生态,最具战略价值的是开放数据基建——将十余年沉淀的专业语料转化为高可信数据服务,既实现了内容资产变现,也能绑定开发者生态,一举两得。

三家内容社区的路径各有侧重,但核心逻辑高度统一:AI 大幅拉低了创作门槛,创造力不再集中在专业群体手中。平台的核心价值,就是给所有有创造力的人提供舞台,毕竟生态繁荣本身就是最强的护城河。

MiniMax:创业生存样本

六家样本企业里,MiniMax 处境最特殊:没有大厂的流量与资金储备,没有内容平台的用户与社区基本盘,作为纯 AI 创业公司,它手里唯一的筹码就是技术。

本届 WAIC 上,MiniMax 拿出了从底层模型、产品工具到行业应用的完整落地链条,直接回答了 AI 行业的核心命题:大厂卷开源、卷价格的当下,独立大模型公司到底靠什么活下来?

底层技术端,M3 大模型采用自研 MSA 稀疏注意力架构,总参数 428B、激活参数仅 23B,兼顾大模型容量与中小模型推理成本,最高支持 1M tokens 长上下文,精准匹配智能体、长文档处理的核心需求。与此同时,M3 完成了国内外主流芯片平台的 Day 0 适配,在国产化需求高的政企、金融场景具备强竞争力。

产品端,MiniMax 没有做烧钱的 C 端流量产品,而是聚焦开发者与创作者生产力工具:Code 编程助手针对性优化启动速度、长任务稳定性与工具调用衔接,直击开发者真实痛点;Hub 多模态创作工作台以画布式工作流整合多模态能力,AI 负责调度执行,人负责创意决策。

商业化端,MiniMax 走“广泛生态合作”的路线,不做终端硬件与场景,只输出 AI 能力,借合作伙伴的渠道渗透场景:具身智能领域,搭载 M3 的消费级机器狗预售销售额近亿元;消费电子领域,覆盖 AI 眼镜、耳机、儿童玩具等多款硬件;智能家居领域,联合厂商探索 NAS 私有 AI、跨设备协同;内容领域,落地影视、品牌宣传片等多模态项目。

虎嗅认为,这种轻资产渗透模式,让创业公司避开了烧钱的 C 端流量战,靠技术输出实现规模化营收。截至目前,MiniMax 已服务全球百万级企业客户、开发者,覆盖 3 亿个人用户,“自研技术 + 轻量产品 + 生态合作”的路线,为大厂夹缝中的 AI 创业公司提供了生存范本。

AI共识转向

虽然各家路径不同,但剥开产品与营销表层,AI 行业正形成三大清晰共识。

第一,竞争重心彻底从模型层转向应用层。去年 WAIC 的展台 C 位,永远是参数表和跑分榜;今年没人再争参数,所有人都在算 ROI。这不是模型不重要了,而是基础能力已经跨过了可用性门槛。

当各家模型效果趋同,用户的选择标准不再是跑分高低,而是产品好不好用、服务稳不稳定,AI 竞争正从技术研发的上半场,进入应用落地的下半场。

第二,智能体是落地核心载体,行业认知分层明显。六家企业都在讲 Agent,原因很简单:大模型只是“大脑”,没法直接落地做事;智能体给大脑装上手脚,是 AI 从聊天工具升级为生产力工具的必经之路。

不过,行业对智能体的认知差距巨大:最浅层是“对话 + 工具调用”的高级问答工具,中间层是“任务规划 + 多步执行”的任务交付工具,最深层是“长期记忆 + 自主决策 + 环境交互”的协作伙伴,这种认知差距,本质就是对 AI 落地理解的差距。

第三,生态价值远胜单点产品。“生态”是本届展会的高频词,核心原因是 AI 产品没有明确边界,没有企业能覆盖所有场景。只有搭建开放平台、引入第三方开发者,才能形成丰富、多元生态的正向循环。

毕竟,平台技术再强,没有开发者做场景、做应用就是空架子,而开发者生态的繁荣度,直接决定平台的长期生命力。与之对应,竞争在于配套机制:支付体系、分成规则、版权保护、质量审核,这些才是生态跑通的核心。

更深一层,判断生态繁荣的核心指标只有一个:开发者能不能赚到钱。靠补贴、靠运营能堆出应用数量,但只有打通“开发者创作 - 用户付费 - 开发者获利”的闭环,生态才能进入正向循环。腾讯 SkillHub 搭配 SkillPay 的模式之所以关键,就在于它第一次跑通了开发者的变现路径,补上了生态闭环的核心一环。

当然,所有产品与生态布局,最终都要落到真实竞争里。客户采购 AI 是为降本、增效、增收,每个落地项目都要算清一笔账:投入多少,节省多少人力,提升多少效率,多久能回本,算不清这笔账的都是伪需求。

顺着这个逻辑,AI 正大踏步进入性价比竞争阶段。当模型基础效果趋同,推理成本更低、开发效率更高、方案性价比更好的玩家,就能拿到更多客户。混元 Hy3 的小模型路线、MiniMax 的稀疏注意力路线,本质都是在成本与效果间找最优解。

除了宏观的路径分化、共识转向,WAIC上的一些趋势折射出行业更深层的变化。

最明显的是,具身智能正式从表演秀走向完整产业链。去年的具身智能展区,清一色是机器人跳舞、端咖啡的演示项目;今年大量工业落地案例集中涌现,数据采集、模型训练、本体制造、场景应用的上下游分工逐渐清晰,具身智能彻底走出实验室,进入产业化落地阶段。

其次,端侧 AI 加速普及,AI 从软件渗透到硬件。AI 眼镜、耳机、NAS、机器人,越来越多硬件开始搭载原生 AI 能力。云端 AI 存在延迟、隐私、带宽等天然限制,端侧模型虽然参数更小,但实时性强、隐私性好。随着模型轻量化技术持续突破,越来越多 AI 能力将从云端下沉到端侧,未来的 AI 会无处不在,而不是只藏在手机 App 里。

值得玩味的一个切面是,青年创造者正在成为 AI 创新的主力军。00 后甚至 05 后大量出现在黑客松、创作者榜单中,比如小红书黑客松入围者中最小的开发者仅 12 岁。

要知道,这代 AI 原住民对技术的理解和使用方式与上一代从业者完全不同,当他们成为产业主力,整个行业的面貌都可能面临重构。

写在最后

逛完 2026 年 WAIC,最直观的感受是:AI 行业终于从“天上”落到了“地上”。

去年的大会更像一场技术秀,观众看得兴奋,却觉得和自己的生活关系不大;今年所有人都在聊具体场景、可量化的效率提升、已经跑通的落地案例。转变的本质,是行业终于从对技术的“造神式崇拜”回归到商业的基本逻辑:技术的价值,永远要落地到具体的需求里。

有鉴于此,AI 下半场的竞争核心,正在从“比谁的技术更强”,转向“比谁更懂人”:谁更懂用户的真实需求,谁更懂场景的底层逻辑,谁才能走得更远。

最终,2026 年 WAIC 叩问行业的母题呼之欲出:你到底为用户创造了什么价值?答案不在展台上、不在 PPT 里,而在每个用户真实的工作流与生活里。技术终将回归服务于人的本质,而人,永远是主角。

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End

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