来源：
中国经营报
11 月 13 日，腾讯控股（00700.HK） 发布 2025 年第三季度财报。该季度，腾讯实现营收 1928.7 亿元，同比增长 15%；经营利润 （Non-IFRS） 为 725.7 亿元，同比增长 18%；净利润 （Non-IFRS） 为 705.51 亿元，同比增长 18%。
董事会主席兼首席执行官马化腾表示：腾讯对 AI 的战略投入，为广告精准定向及游戏用户参与度等业务领域带来助益，也带来了编程、游戏及视频制作等领域的效率提升。"
但近期市场上有质疑声音认为，腾讯在大模型领域的资本支出不够积极，或会导致腾讯无法输出更好的模型。
腾讯总裁刘炽平在财报电话会议上对此回应道：「在这个时间点，我们不认为中国存在更好的模型，市场还处于非常激烈的竞争中，不同的模型可能在不同使用场景中各有优劣。所以我们不认为腾讯在大模型上真的落后。」
微信的 AI 尚处早期
腾讯方面指出，进入三季度，腾讯的 AI 正变得越发 「可见」 与 「可用」。例如在微信联系人列表、公众号或视频号评论区、腾讯会议的协作场景中，用户均可一键召唤 AI。
「腾讯 AI 战略已经从独立产品单兵突进，转向与生态深度融合，在全场景中赋能用户。」 腾讯方面表示。
具体来看，在第三季度，腾讯元宝的生态打通进程明显提速。在 7 月，元宝打通了 QQ 音乐，实现 「搜歌即听」 的功能；此外，元宝与腾讯视频完成对接；在协同办公场景，腾讯会议联合元宝推出了 「AI 纪要」 与 「AI 托管」 功能；至 9 月，元宝全面上线微信公众号与视频号评论区。
「元宝已接入数十个腾讯核心应用，覆盖社交、办公与消费等关键场景，展现出生态联动的蓬勃活力。」 腾讯方面透露，腾讯旗下多款产品接入元宝，带动了元宝用户量的显著提升。「目前元宝的单日提问量已经达到年初 『月总量』 级别。」
近年来，AI 智能体的发展逐渐受到广泛关注，已经有不少厂商陆续推出了各类 AI 智能体产品。萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊对记者指出，AI 智能体已逐渐成为全球主要大模型及 AI 应用厂商的布局重点，智能体和大语言模型都是人工智能的重要领域，智能体和大语言模型的高度结合，可以实现更高级的智能体应用。
据刘炽平透露，从长期规划来看，微信也会推出一款 AI 智能体，帮助用户在微信生态内通过 AI 完成各类任务。「因为微信生态系统拥有强大的通信与社交生态系统，以及大量的数据，在微信当中使用智能体，能够更好地理解用户的需求、意图和兴趣，然后在该生态系统内执行所有任务。」
「但在目前这个时间点，微信 AI 智能体还处于非常早期的发展阶段。因为微信正在并行地做很多事情。」 刘炽平强调道。
据透露，现阶段，腾讯在将元宝的能力接入微信，同时微信也在内部测试许多独立的 AI 功能，例如用 AI 增强搜索，开发垂直领域的智能体等。
大模型仍处在激烈竞争状态
在财报中，腾讯方面指出，AI 正在驱动腾讯的长青业务提效、新芽业务成长。
第三季度，腾讯营销服务收入达 362.4 亿元，同比增长 21%，该业务已经连续十二个季度保持两位数增速。
腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔指出，该部分业务增长是由于广告曝光量的提升，这得益于用户参与度及广告加载率的提高，以及 AI 驱动的广告定向所带动的 eCPM 增长。「本季所有主要行业的广告主投放均有所增长。」
财报同期，腾讯正式对外披露了智能投放产品矩阵 「腾讯广告 AIM+」，该产品支持广告主自动配置定向、出价及版位，并优化广告创意。
同时，第三季度，腾讯金融科技与企业服务收入达到 582 亿元，同比增长 10%，其中企业服务收入同比增长达到十几个百分点，主要受益于云服务的收入增长 （其中包括企业客户对 AI 相关服务需求上升带动的增长），以及由于微信小店交易额扩大而带动的商家技术服务费收入增长。
北京市社科院副研究员王鹏对记者分析指出，腾讯在 AI 上的投入产出比比较优异。一方面，腾讯通过 「生态整合+场景渗透」 策略，将 AI 能力深度融入微信、视频号等超级应用，形成差异化优势。另一方面，AI 技术对广告点击率、游戏内容制作效率、企业服务收入的拉动效果显著。「相比一些竞争对手，腾讯的 AI 应用更贴近 C 端需求，商业化路径更清晰，技术投入与业务回报的平衡能力更强。」
从模型层面来看，第三季度腾讯混元大模型能力还在不断提升中。其中在 9 月，腾讯开源混元图像 3.0 模型，该模型在国际权威榜单 LMArena 的文生图评测中获盲测第一。另外，截至目前，混元图像、视频衍生模型总数达到 3500 个。
对于市场上关于腾讯在大模型上的资本支出不够积极的疑虑，刘炽平强调道：「腾讯拥有充足的 GPU，足以满足内部使用。」
另外他还指出，混元团队正在积极招聘更多顶尖研究人才，以进一步增强团队实力。同时，公司也在持续优化混元整体架构，其中涵盖多个关键维度，包括对硬件与软件基础设施的升级，以更好地支撑高效数据准备、模型预训练，以及跨领域大规模强化学习任务的实现。
「实际上，我们对已经取得的进展感到满意。」 刘炽平表示，后续推出的新一代模型将实现混元能力的显著提升，并且随着团队、架构的推进，混元能力的提升将继续提速。
（中国经营报）
文章转载自东方财富
