01
中國股王騰訊突然一掃半年多下跌陰霾，在6月2號大漲10%，市值上漲了4000多億港幣，差不多等於格力+海爾的市值，很多人不清楚，這是因為騰訊大手筆回購，還是慷慨分紅？
其實都不是。
根據爆料，騰訊即將推出面向所有微信使用者的微信AI助手，可以幫助使用者在應用程式內完成任務，幫你訂票、點餐、叫車。
同時，豆包也宣佈即將開始收費模式，最貴的專業版一年五千多，中國AI產業兩條最主流的路線，擺在了檯面上。
騰訊的選擇，是“生態共生”。
不造新船，而是在微信的航空母艦上，裝備最先進的AI艦載機，目標不是讓使用者記住一個叫“元寶”的APP，而是讓你在微信裡的一切操作，都因為AI而變得更爽、更快。
這是防守，更是增強，用AI把14億人已經離不開的生態，焊得更牢。
而字節的選擇，是“超級入口”。
再造一個像抖音一樣的現象級AI應用，它是獨立的、中心的，是使用者遇到問題第一個想到、打開的AI大腦。
這是進攻，也是顛覆，用AI技術，爭奪使用者對智能的認知和依賴。
豆包收費也是一個強烈訊號，從“拼免費”到“拼價值”，意味著單純靠免費拉使用者的階段結束。
未來AI公司的競爭力，將取決於產品能否為使用者創造可感知、願付費的價值。
兩條路，都沒錯，但勝負手完全不同。
02
在前不久騰訊股東大會上，我現場提問請教馬化騰，騰訊有沒有拿到AI時代的船票？
小馬哥回覆了我一段後來被網路瘋傳的AI漏水論，但這裡面有個關鍵點：騰訊上了AI這艘船，發現是漏水的，站上去了，還坐不下去，但是，方法論已經看得很清楚了。
小馬哥的回答給我吃了一顆定心丸，這並非一句空泛的安慰，而是騰訊開始在AI戰略上形成清晰、可執行的行動綱領。
可能很多朋友都有點懵：這個方法論是什麼意思？
方法論，就是企業從一堆亂麻裡，找到那根線頭，並且能持續、穩定地把線抽出來的本事。
小馬哥口中的“方法論”，指的是一套結合騰訊自身基因、避開盲目AI軍備競賽、以“效果驗證和生態賦能”為核心的系統性AI發展路徑。
它標誌著騰訊AI從早期的迷茫和跟隨，轉向了有自身特色的理性發展階段，我從事投資超過30年，也深度研究了眾多優秀的企業發展邏輯，我把方法論分為了三層。
第一層是“道”的認知層：這是你的底層信仰，你相信AI是什麼？就像騰訊相信AI是生態發動機，要賦能主業一樣，如果一開始的認知錯了，後面就會全錯。
第二層是“法”的原則層：這是你的行動紅線，在面臨資源分配跟決策的時候，什麼優先，什麼該放棄，就看這個。
第三層是“術”的操作層：這是具體的工具和流程，比如騰訊內部130多個產品先接入測試，死磕資料清洗，在OpenRouter上驗證API效果。
那如何判斷一家公司有沒有真的方法論，我總結看三點。
1、它邏輯自洽嗎？說的和做的是不是一回事？
2、它能複製嗎？成功是靠某個天才，還是能變成一套可複製的體系？
3、它會進化嗎？遇到困難怎麼決策？撞了南牆知不知道回頭？
那我們帶入到騰訊中，來理解一家企業的方法論。
03
首先是道的層面：不搶地盤，做智力發動機。
這是騰訊AI戰略的頂層認知，決定了所有資源的投向。
小馬哥說：“不能看著別人在那做得很好，就隨便跨過去搶別人的地盤，過去我們也搶過，但後來基本失敗了。”
像2008年，我承辦騰訊拍拍網的512慈善拍賣會，邀請騰訊幾位創始人參加，那個時候，拍拍網是騰訊進入電商行業的核心，後來被打包併入了京東，還有搜尋soso等項目，都沒有成功，被戰略性的放棄了。
而騰訊對AI的新定位是“智力發動機”，這意味著騰訊放棄了跟OpenAI、Anthropic在通用大模型上硬剛，也放棄像微軟Copilot打造全能辦公套件的路徑，而是把AI作為基礎設施跟各行各業結合。
騰訊要做的是提供穩定、高效的“發動機”（基礎模型和工具），讓各行各業的“汽車”和“紡織機”（開發者與企業）跑起來。
具體抓手，就是微信小程序生態，計畫將AI能力深度整合，啟動數百萬開發者。
真金白銀的投入是這個認知的最好證明，2026年一季度，騰訊資本開支高達319億，同比增16%，主要用於購買GPU等AI基礎設施，新AI業務使經營利潤減少了88億，但行銷收入在AI驅動下逆勢增長20%。
這也表明騰訊正忍受短期陣痛，不惜代價，給成為未來的“生態基礎設施”打下根基。
第二是法的原則層，“基礎設施重建”與“效果先行”是騰訊確保行動不偏離方向的原則。
效果先行，是不以發佈炫酷技術或龐大模型為榮，而以解決實際問題、獲得市場驗證為唯一標準。
基礎設施重建，包括在算力上：投入巨資讓萬卡GPU叢集跑得穩定、安全。
資料上：姚順雨帶領團隊將訓練資料中的重複條目從上千萬條清理到一萬多條，做到純淨。
架構上：放棄早期對非共識架構的嘗試，回歸行業驗證的Transformer共識架構，確保工程穩定性和先進性。
這些投入有沒有見效？
從2025年報和2026一季報資料來看，在整體經濟環境不是特別理想的情況下，行銷收入增長20%，高於2025年四季度的17%，騰訊也在說AI技術對廣告行銷產生了作用。
同時，騰訊新開發的混元Hy3 preview模型，5月上旬連續三周在全球API呼叫榜上登頂，後續穩定前三。
第三、在術的操作層面，體現為組織、人才與具體執行。
比如說引入前OpenAI研究員姚順雨擔任首席AI科學家，更換研發體系和工程方法論，同時進行組織重構，搭建了預訓練、後訓練、Baseline Infra、模型評估、Frontier五大類股架構，瘋狂招攬人才，系統性補強AI基因。
在公開發佈前，混元大模型在內部130多個產品中全面接入，進行壓力測試，確保實用性與穩定性。
管理層也保持了耐心投入跟戰略定力，小馬哥說：“我們不一定是最快抓住機會的企業，但只要方向正確、走對路，給予一定的時間，我們還是能走上正確的軌道。”
04
那麼，對我們企業來說，怎麼去找到AI方法論？
我總結為三步。
第一步：想清楚AI對我們到底意味著什麼？
是（A）一個需要賣出去的新產品？
是（B）一個提升現有業務效率的新工具？
還是（C）一次重構商業模式和使用者體驗的新機會？
騰訊選B和C（工具+生態機會），比亞迪選C（重構產品與製造），華為選B（行業解決方案工具），阿里巴巴選C（重構電商生態），美的選B和C（效率工具+製造革命）。
你思考的選擇，決定了企業所有資源的投向和突破口。
第二步：定下行動原則。
任何AI項目，在立項的時候必須回答兩個問題，AI指向那個核心業務？核心業務的指標會改善多少？
同時，在投入之前，先盤點和清洗你的資料，沒有乾淨、打通的資料，一切AI都是空中樓閣。
項目開始後，老闆需要躬身入局，必須是公司第一批深度AI使用者，管理層的使用頻率和深度，決定了AI在公司能走多遠。
第三步，從那裡開始，怎麼衡量？
比如啟動點的選擇，要從公司內部重複、枯燥、易衡量的流程開始，像財務部門的報表生成、客服部門的常見問題回覆、市場部門的競品資訊抓取與分析。
在衡量標準上，設立明確的、業務部門認可的成功指標，不要用模糊的匯報詞彙，而是要明確的業務指標資料。
AI不是點金術，它會是一面放大鏡，放大公司的戰略清晰度，組織的執行力，商業模式的健康度。
而企業的方法論，就藏在行業積累、客戶關係、資料資產跟團隊的能力基因裡，找到它，聚焦它，放大它。 (單仁行)