騰訊與字節的AI時差：1200天

不是戰略決定了成敗，而是時代選擇了不同的贏家。

來源 |表外表里

作者 |赫晉一 張冉冉

幾天前，騰訊湯道生發表的文章《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、韁繩等統稱，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，誕生于創業公司的DeepSeek，曾驚艷海內外；

大平臺如阿里，也搭建起了從芯片、云計算、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視頻生成行業標桿，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上落后于字節，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”再次殺回舞臺中央。

復盤騰訊一步步AI落后于字節、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“看不見新范式”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。

01

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“吃瓜”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的需求會逐漸回歸娛樂本質，對插件廣告失去耐心。

但無論AI多么能干，短時間內都難以替代用戶跟微信好友真情實感互動，社交平臺廣告仍相對穩定。

顯然，站在AI沖擊前線的字節，與站在最后一道防線上的騰訊，危機感不在一個維度上。

ChatGPT掀起全球科技風暴后，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，長期來看沒那么重要”。

鑒于騰訊有“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，且有游戲、金融科技等多元業務緩沖。

相比于all in技術革命，騰訊似乎更傾向于“讓AI為鵝廠打工”。

我們編稿時就發現，公眾號后臺可直接文生圖：

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、游戲等業務。

其中，廣告業務在AI加持下，連續兩年實現約20%的同比增長，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“沒什么不能自己干”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”，而后者才是AI從“感知”邁向“認知”的關鍵。

這微妙的差異，從二者動作里也能得到驗證：

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，讓成熟技術給自己干活。

總之，兩家形成了追求“造物”與“進化”的戰略分野，并深刻影響了對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年其凈利潤大跌70%的一個重要原因就是“AI投入大”。

騰訊降本增效，技術中臺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”“不要想著什么都自己做”。

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。

02

組織分水嶺：

中臺化陷阱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。

但這并非自毀長城，而是騰訊遲到三年的組織糾偏。

2023年AI競賽打響后，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，并從游戲、微信等事業群抽調人手協同。

在騰訊的構想里，這套“技術中臺+業務聯邦”的架構，既能沉淀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”的游戲業務與堅持“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、游戲等業務也紛紛自建小模型，甚至游戲的四大工作室也在“賽馬”。

這雖加速了AI的滲透，卻也意味著，可能有數百位工程師在重復“造輪子”，資源在無形中被浪費。

不集中力量難辦大事，但打破部門墻，去創造一個新的“微信”或“王者榮耀”，無異于“革自己的命”。

于是，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，也無法借助微信冷啟動，反而被交給了ToB的云與智慧產業事業群。

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，并非原生的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，蔣杰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“什么是好模型”，工程師們為了完成KPI，就開始依賴最直觀的指標——各大權威榜單。

為了拿到好成績，研發團隊把大量榜單題目與答案語料喂給了模型，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。

緊接著年底，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部與數據計算平臺部，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。

03

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，調度百名技術骨干、超千人的標注團隊，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10萬條對話后，模型的中文語義理解準確率終于提升到56%。

同一時間，騰訊混元大模型也在與幻覺、推理延遲等問題纏斗，但鮮為人知——

混元在騰訊云、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分后，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，背后正是兩家巨頭基因與體質的差別。

對從推薦算法里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后，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，然后反復測試、反饋、迭代，直至把產品推向100分并形成“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，承載著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，必須戴著“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，隨著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于零，元寶逐漸“泯然眾人”。

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，才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”定位后，推出22個預置“智能體”，覆蓋休閑聊天、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”后，開始教AI唱歌、斗嘴，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眾用戶。

因此，在用戶黏性上豆包將元寶遠遠甩在了身后。

不過，輸掉“AI上半場”的騰訊，也并非沒有打贏翻身仗的可能。

如開頭所說，隨著“龍蝦”的爆火，AI競爭開始向智能體和垂直行業應用演進，游戲規則再次改寫：

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，背后正是有微信、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“在微信里面去做一個懂你、能干的AI Agent”，這在整個市場是獨一份的存在。

同時，刻在骨子里的理性與克制，也讓騰訊沒有回避“AI無法可靠評價自己”的問題，并在如何約束智能體的思考中，把Harness從幕后推到了臺前。

而這，又是一個全新藍海賽道。

在不遠的將來，鵝廠“后發制人”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。

04

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范式；下半夜，騰訊的模式也未必會一直輸。

所以，真正的勝負不在于一時一地的角力，而在于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》，中國企業家雜志

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 權力范式之爭：切割、重構與孤注一擲》，Z Finance

⑤《一只龍蝦，救了騰訊的AI故事》，25號觀察員

· END ·

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