7月以來，騰訊加快AI處理程序。

從人事變動看，騰訊AI研發正從分散探索轉向集中統籌，以應對大模型競賽中日益緊迫的效率與迭代要求。7月23日，騰訊宣佈將混元大語言模型部門與多模態模型部門合併，組建基礎模型部，由首席AI科學家姚順雨統一負責。

產品端同步提速。7月17日，騰訊雲WorkBuddy與李未可科技達成戰略合作，發佈首款接入WorkBuddy的X-AI記憶眼鏡，切入硬體生態；7月18日，WorkBuddy獨立App上線，覆蓋iOS、Android、鴻蒙三端。7月22日，騰訊旗下創意智能體Miora全量上線。據第三方報告，2026年6月WorkBuddy月訪問量已突破2000萬，居國內桌面端AI原生辦公智能體平台首位。

短短數周內，騰訊幾乎在AI賽道上同時扣動了扳機。但騰訊的AI野心與資本的耐心之間，正在上演一場微妙的博弈。

7月22日，騰訊股價午後一度重挫7%；7月29日盤中，騰訊市值一度回升至4.2兆港元。公募基金2026年二季報顯示，騰訊成為當季被減持市值最多的個股。市場擔憂主要集中在遊戲業務季度波動與AI持續高投入對利潤的擠壓。

資本市場是否願意為其持續高投入提供足夠耐心，仍有待後續業績資料驗證。下一份財報或將成為判斷這一輪AI戰略成效的關鍵參考。

AI組織重構

7月23日，騰訊宣佈了一項重磅組織調整，將混元大語言模型部門與多模態模型部門合併，組建基礎模型部，由騰訊首席AI科學家姚順雨統一負責。

這意味著，自2025年4月混元拆分大語言模型部和多模態模型部以來，運行約15個月的演算法研發“雙軌制”正式終結。涉及圖像理解與生成、視訊、語音、3D等騰訊多模態大模型的研發，如今全部由姚順雨一人統管。

這已是姚順雨入職騰訊以來對AI體系的第三次重大調整。2025年12月，姚順雨出任騰訊首席AI科學家，同時兼任AI Infra部、大語言模型部負責人。2026年1月底，混元啟動底層基礎設施全面重建，涵蓋預訓練、強化學習、資料體系和評估體系。3月，騰訊撤銷成立近十年的AI Lab，相關研發人員併入大語言模型部。

此次合併，意味著騰訊混元自2025年4月實行的大語言、多模態雙團隊平行研發模式正式結束。騰訊方稱，此次合併是為了進一步提升模型研發和協同效率，探索全模態模型的智能上限。

而姚順雨交出的大語言模型Hy3成績單，也確實展現了不俗的實力。資料顯示，Hy3發佈一周後總呼叫量較上一代模型Hy2增長超68倍，登頂OpenRouter全球大模型呼叫量總榜。在WorkBuddy自選模型的使用者中，選擇Hy3的佔比達到60%。

混元多模態模型同樣在持續進化。4月發佈並開放原始碼的混元3D世界模型2.0，社區下載量已超過300萬；混元圖像模型3.0在LMArena榜單上位居國內開源模型第一。

值得注意的是，圍繞混元體系的人才爭奪也在同步升溫。7月初，前OpenAI研究員、麻省理工學院博士田永龍加入騰訊大語言模型部，參與視覺語言模型相關研發。他與姚順雨既是清華本科校友，也是OpenAI同期共事的研究員。與此同時，據報導，混元多模態理解負責人胡瀚近期已提出離職創業。

一進一出之間，騰訊AI團隊正在經歷劇烈的核心人員洗牌。

這場組織重構的背後，或許是騰訊對模型能力的戰略重估。在此前與騰訊集團高級執行副總裁湯道生的公開對談中，姚順雨曾表示，AI下半場，困難的不再是尋找方法，而是尋找真正值得解決的問題。

在他看來，AI的競爭壁壘不在於模型本身，而在於上下文（Context）。騰訊在社交、辦公、內容等領域的深厚積累，恰恰為AI提供了最稀缺的高品質上下文。

姚順雨認為，AI下半場的關鍵，是建立一個長期面向AGI的組織，即在基礎模型、產品落地和前沿研究三個方向形成均衡佈局。這樣的組織在基礎模型層需要夯實預訓練和後訓練能力，產品層需要推動技術真正為使用者和社會創造價值，前沿研究則要持續探索新的研究範式與機會，形成三者非常均衡的“三角形”結構。

智能體產品迭出

組織架構調整構成了騰訊AI戰略的底層基礎，7月以來密集推出的產品，則是該戰略在業務層面的具體實施。

7月17日，騰訊雲WorkBuddy與李未可科技宣佈達成戰略生態合作，並行布首款接入WorkBuddy的X-AI記憶眼鏡。這款眼鏡搭載自研WakeeMemory OS，能夠持續感知真實工作場景，整理會議討論、商務拜訪等資訊，並自動同步至WorkBuddy。這是WorkBuddy硬體生態邁出的關鍵一步。

次日，WorkBuddy正式發佈獨立App，成為業界首個登陸iOS、Android、鴻蒙三端的通用智能體應用。據第三方報告，2026年6月WorkBuddy月訪問量突破2000萬，位居國內桌面端AI原生辦公智能體平台首位。

7月22日，騰訊宣佈，旗下首個自研創意智能體Miora正式全量上線。Miora基於與WorkBuddy同源的智能體架構打造，定位為面向創意領域的多模態創意智能體，可根據使用者需求進行任務規劃，並調度不同創意Agent及專業Skills，在同一畫布內完成圖片、視訊、3D、UI等多模態內容生成，最終輸出風格統一的整套創意資產。

值得注意的是，7月13日，Miora曾登頂Product Hunt日榜第一，獲得海外創作者關注。距離此次全量開放不到10天，騰訊顯然不願給競爭對手留下太多喘息空間。

7月27日，WorkBuddy正式上架鴻蒙電腦應用市場，成為鴻蒙平台首個桌面辦公智能體。至此，WorkBuddy已完成手機、平板、PC桌面的鴻蒙全終端覆蓋。截至2026年7月，鴻蒙生態裝置數量已突破7000萬台。

從產品佈局來看，騰訊正在建構一個覆蓋個人與企業的多層次智能體產品體系。

騰訊雲副總裁吳運聲在WAIC期間詳細拆解了這一矩陣：元寶更多用於檢索問答，程式碼場景用 CodeBuddy，辦公場景用 WorkBuddy，建構企業級智能體用ADP，企業知識庫用樂享，個人知識庫用ima。

湯道生在6月初與姚順雨的對談中談到AI時代做產品與PC網際網路、移動網際網路時代做產品的本質不同，AI產品則面對開放式的使用者輸入，產品方甚至不知道使用者會問什麼，必須依賴模型能力來理解和響應。

湯道生認為，騰訊做的Agent針對不同場景有不同的產品形態。Agent的設計，很大程度上是為了儘量發揮好模型的能力。騰訊好幾個產品在過去這段時間，隨著模型能力加強，可以把Agent做得更簡化，更多的是給模型提供更多不同的工具，創造更多的Skills來讓模型更高效地完成任務，給模型提供更多的記憶。

吳運聲認為，智能體發展非常迅速，同時又處在早期，所以各種各樣的產品都會冒出來。目前遠遠沒有到終局，未來可能慢慢會走向某種平衡。

他同時透露，企業對智能體的接受度已經明顯提升，騰訊雲企業智能體客戶數量和ADP平台使用量同比至少翻倍。金融、傳媒、零售等行業願意為高階智能體產品付費。

“智能體接受度上，企業在日常生活和工作交流中已經被教育了，所以市場教育成本大大降低，這一定會加速智能體在各個行業的普及和應用。”吳運聲表示。

對於企業AI落地的Token帳本，吳運聲認為，Token成本正在快速下降，越來越多企業在算帳過程中，會搭配不同模型完成不同事情。有些模糊的事情，用Agent的方式來做會消耗比較多Token，但一些確定性的事情，可以用工作流來做，既滿足業務需求，又降低Token消耗成本。

資本率先投票

就在7月騰訊激進推進AI的同時，資本市場給出了一個耐人尋味的訊號。

7月22日，騰訊股價午後一度重挫7%，低見440.6港元。截至當日收盤，騰訊市值逼近4兆港元關口。截至最新收盤日7月28日，騰訊市值回升至4.06兆港元。

近期股價震盪，疊加了市場對騰訊主要業務之一遊戲收入下滑的擔憂據Sensor Tower資料，今年6月，全球玩家在App Store和Google Play上的移動遊戲支出達61億美元，環比下降7%。今年第二季度，全球玩家在App Store和Google Play上的移動遊戲支出達191億美元，相比去年同期減少約9億美元。

不過，隨後花旗分析，騰訊在7月22日的股價下跌由三個因素推動：市場資金向人工智慧硬體領域轉移、市場對第二季度騰訊遊戲收入下降的擔憂、對騰訊增加的AI投資將拖累其利潤的擔憂。多種因素共同放大了負面市場情緒，而市場對遊戲收入的悲觀預期，是建立在對追蹤資料的誤讀之上。

考慮到遞延收入確認機制和PC遊戲的強勁表現，花旗預測騰訊第二季度國內遊戲收入同比增長8%，環比下降3.9%，並認為季度波動不影響該公司遊戲業務的基礎實力。

但誤讀與否，市場的擔憂有其現實基礎。今年3月，騰訊市值一度突破5兆港元；6月又跌破4兆港元。從2025年10月的高點算起，騰訊股價已累計下跌約40%。公募基金2026年二季報顯示，騰訊成為當季被減持市值最多的個股。

AI投入何時能獲得足夠回報，已成為市場觀察騰訊的核心切入口。騰訊總裁劉熾平此前在業績會上表示，2025年公司有180億元投資在AI新產品上，2026年計畫至少翻倍。今年第一季度，騰訊資本開支高達319億元，同比增長16%，環比增長約63%。

劉熾平還表示，希望進一步加大資本開支以獲取更多算力，但相信現有業務的增長足以覆蓋額外的投入。

華興證券在7月15日的最新研報中維持騰訊“買入”評級，但指出隨著騰訊加大AI能力投入，預計其利潤增長將暫時慢於收入增長。該機構測算，2Q26年騰訊非IFRS經營利潤將同比增長高單位數，而收入同比增長11%，非IFRS經營利潤率同比下降60個基點至36.9%。

騰訊高管並非沒有意識到這種張力。湯道生在6月初談及未來對那些智能體產品投入更多時坦言，很難對十年後做判斷。往往大家前期特別看好、特別期待的，十年後也不一定就跟原來想像的一模一樣。

他表示，有一些大家沒有意識到的產品機會也會帶給大家驚喜，比如WorkBuddy今天的普及程度並不是兩三年前規劃出來的。在他看來，及時響應市場變化是更重要的能力，如果有更多的人對某個產品認可，騰訊也會及時做調整來加大投入。

馬化騰今年回應外界對騰訊AI落後的質疑時，用了一個頗為形象的比喻：“原來一年前我們以為上了船，後來發現那個船漏水了，現在感覺站上去了，還坐不下去，還是希望船速能快一點。”這番表態表達了對提速的迫切渴望。

投行伯恩斯坦近日則表示，此前市場流傳的部分AI成本敘事，例如平台將需要無限期補貼推理成本，屬嚴重失實且過度悲觀。關於騰訊的人工智慧部署進展，伯恩斯坦稱，Hy3相較於4月預覽版取得了顯著改進，小微助手已開始向使用者進行灰度推廣，早期反饋積極。

可以看到的是，騰訊正在用前所未有的速度，試圖拿到那張曾被外界認為“漏水”的AI船票。

而對於資本市場而言，問題在於，在這場遠未到終局的競賽中，他們願意為騰訊的加速度付出多長時間的耐心？答案，或許就藏在下一份財報的數字裡。(21tech)