| 代码 | 名称 | 当前价 | 涨跌幅 | 最高价 | 最低价 | 成交量(万) |
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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。
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