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2005年，戴伟民已经创办芯原微四年多了，公司在过去三年每年收入也都呈3倍增长。但他依然面临一个巨大尴尬：
（公司的业务）很多人都不懂，包括公司的投资人，我也要费很大力气去解释。[1]
这个境况，即使在15年后似乎也没有改变。
2020年，芯原微上市，简称芯原股份，当时公司的IP业务已经跻身全球前十。然而，过去5年的连连亏损，依然令投资人倍感困惑：
国内自主的芯片IP公司，能做起来吗？
随后就是长达4年的连绵下跌，2024年9月，公司市值从上市最高点起，已经跌去了85%，市值仅剩110亿元左右。
然而，令人意想不到的是，仅仅1年半之后，芯原股份的股价就连续上涨，完成了十倍之旅。
更令人惊讶的是，和股价气势如虹相反，2024-2025年，芯原净利润竟然亏出了新高，2024年亏损6亿元，2025年亏损5.2亿元。
戴伟民曾认为公司的业务就像雕像，具有很高的艺术性。这件艺术品，如何从无人问津、到令人追捧的呢？
01一块芯片具有很多功能，而每个功能又需要诸多模块。芯片设计公司，为了节约精力、聚焦更有特色的领域，通常会对外采购一些标准功能的设计。
这就是芯片IP公司的产品服务，就是提供一些可以重复使用、具有知识产权的功能设计模块。
戴伟民喜欢用盖房子的比喻来解释，公司是帮助芯片设计厂商提供基础框架和“软装”服务。先“烧砖”、再造客厅、厨房，平房，甚至建高楼。
芯片IP领域呈现两个特点：先发优势很大、马太效应很强。
因为IP需要沉淀、积累，也可能一蹴而就；而品类越多，客户就越愿意一站式采购；而且采购之后通常情况也不会更换供应商。
所以可以看到，行业格局非常集中，第三名的收入不到第一名的15%，不到第二名的30%。芯原虽然位于全球前十、中国第一，但收入仅为第二名的6%左右，第一名的4%左右。
差距之大，仍不能被排名所迷惑。不过，也从另一方面说明了，芯原股份要从巨头口里抢肉，创业之艰。
所幸的是，戴伟民设计的“大陆、台湾省、美国”的黄金三角模式，充分利用了代工成本、客户关系、工程师红利的优势，不断积累。在中美摩擦背景下，成为国产IP的珍贵火种。
02 芯原股份目前收入模式分为两种，IP授权服务和一站式芯片定制服务。
其中，IP授权服务既有一次性授权，也有按照客户芯片销量获得对应的特许权使用费用。
芯片定制又按照负责环节的不同，分为了芯片设计业务、芯片量产业务。前者只负责到流片成功、样片交付；后者则负责全面生产。
如果从行业格局、商业模式和商业规律来看，芯原股份并不具备很强的吸引力。
从客户角度看：行业头部玩家竞争力强，优质下游客户选头部供应商，行业大的增量基本都被头部拿去；拿不到优质客户，也就很难实现收入暴增。
从投资人角度看：头部公司竞争力强、抵抗风险能力强，市值大、流动性好，对于可以全球流动的资金而言，头部才是最佳选择。对于流动受限的资金而言，芯原则具有很好的配置卡位。
因而，芯原上市后的走势，也验证了这一点。
虽然2023年AI爆发，芯片需求不断增加，英伟达股价不断上涨；但芯原的收入、利润、股价，都没有得到显著增长。
直到，地缘摩擦，打破了商业规律。
03一句话总结来说，美国禁止海外芯片出售中国，这就阻挡了国内客户订单的自由流动。
而芯原股份作为国内龙头，为数不多具先进制程流片经验储备、掌握chiplet技术的厂商，就是国内客户的首选。也就会像海外巨头一样，享受到头部优势、马太效应，拿取行业大的增量。
尤其对于互联网公司而言，造流量是好手，但造芯片，还是需要业内帮手。2025年芯原年报中披露的客户，也包括了三星、谷歌、亚马逊、微软、百度、腾讯、阿里巴巴等企业。
拆分来看，芯原的股价上涨，分为了几个阶段：
第一阶段，2024.09-2024.11，整体跟随着924行情反弹。随后进入震荡。
第二阶段，2025.02-2025.03，美国《AI扩散规则》定于2025年1月15日发布，国产自主的情绪再次提升。随着芯原公司2月份披露年报，公司在GPU/NPU等领域的IP化方案，得到市场认可。随后进入震荡。
第三阶段，2025.08-2025.09，一条字节和芯原合作的传闻，激发了投资人的热情。随后被辟谣。字节相关负责人回应，和芯原并无AI芯片合作；而芯原股份董秘则表示，会对所有客户名称等商业敏感信息严格保密。
传闻之余，国产芯片自研加速，成了深入人心的主旋律。尤其财报显示，芯原股份一季度末在手订单24.56亿元，二季度增长23.17%至30.25亿元，创下历年新高。
随后，在整体情绪和重要股东减持的压力下，不断下跌。
第四阶段，2026.01-02，公司在年底电话会议上称，四季度截止12月25日新签订单近25亿，同比去年四季度增长129%，环比三季度增长56.54%，单季度创历史新高。
而且，订单中绝大部分为一站式芯片定制业务，AI算力相关订单占比74%，AI算力相关订单中数据处理领域占比76%。扎实的订单收入，再次引起了投资人的追捧。
回溯来看，芯原的在手订单在2025年提速显著，这也是为什么虽然业绩还在亏损，但股价却已大涨。
令市场兴奋地，永远是预期差。订单的大增，也推动公司估值方式从PE，转向了PS，而且不断提高PS预期估值。
04
在地缘摩擦加速国产进程的同时，AI-ASIC也越来越盛行。
研究机构 IBS的数据显示，到2035年，AI相关半导体将占据77.7%的半导体市场份额，而AI ASIC凭借其定制化架构、高计算密度和低功耗特性，可以在特定场景中实现高性价比和低功耗，也越来越得到云厂商的青睐。
同时，这也是端侧AI芯片的首选。也是未来仍存在预期差的业务。
整体而言，历经这次国产化、AI-ASIC的催化，芯原股份的财务状况、市场地位，都得到了增强。国内继续领先，国际继续追赶。
也不得不说，这个市场虽然爱炒，但也不瞎，总还是能得到基本面的兑现。只是，估值，时常会从乐观到兴奋到极致。事件驱动，会得到短期变化；但预期、兑现、预期、再兑现，才是十倍之旅的典范。
千里马，也要等伯乐；好资产，也要等风来。
也许戴伟民心里有个千亿公司的梦想，现在总算实现了。守住，长期地提升业绩和估值的中枢，就是新的考验了。
（公司的业务）很多人都不懂，包括公司的投资人，我也要费很大力气去解释。[1]
这个境况，即使在15年后似乎也没有改变。
2020年，芯原微上市，简称芯原股份，当时公司的IP业务已经跻身全球前十。然而，过去5年的连连亏损，依然令投资人倍感困惑：
国内自主的芯片IP公司，能做起来吗？
随后就是长达4年的连绵下跌，2024年9月，公司市值从上市最高点起，已经跌去了85%，市值仅剩110亿元左右。
然而，令人意想不到的是，仅仅1年半之后，芯原股份的股价就连续上涨，完成了十倍之旅。
更令人惊讶的是，和股价气势如虹相反，2024-2025年，芯原净利润竟然亏出了新高，2024年亏损6亿元，2025年亏损5.2亿元。
戴伟民曾认为公司的业务就像雕像，具有很高的艺术性。这件艺术品，如何从无人问津、到令人追捧的呢？
01一块芯片具有很多功能，而每个功能又需要诸多模块。芯片设计公司，为了节约精力、聚焦更有特色的领域，通常会对外采购一些标准功能的设计。
这就是芯片IP公司的产品服务，就是提供一些可以重复使用、具有知识产权的功能设计模块。
戴伟民喜欢用盖房子的比喻来解释，公司是帮助芯片设计厂商提供基础框架和“软装”服务。先“烧砖”、再造客厅、厨房，平房，甚至建高楼。
芯片IP领域呈现两个特点：先发优势很大、马太效应很强。
因为IP需要沉淀、积累，也可能一蹴而就；而品类越多，客户就越愿意一站式采购；而且采购之后通常情况也不会更换供应商。
所以可以看到，行业格局非常集中，第三名的收入不到第一名的15%，不到第二名的30%。芯原虽然位于全球前十、中国第一，但收入仅为第二名的6%左右，第一名的4%左右。
差距之大，仍不能被排名所迷惑。不过，也从另一方面说明了，芯原股份要从巨头口里抢肉，创业之艰。
所幸的是，戴伟民设计的“大陆、台湾省、美国”的黄金三角模式，充分利用了代工成本、客户关系、工程师红利的优势，不断积累。在中美摩擦背景下，成为国产IP的珍贵火种。
02 芯原股份目前收入模式分为两种，IP授权服务和一站式芯片定制服务。
其中，IP授权服务既有一次性授权，也有按照客户芯片销量获得对应的特许权使用费用。
芯片定制又按照负责环节的不同，分为了芯片设计业务、芯片量产业务。前者只负责到流片成功、样片交付；后者则负责全面生产。
如果从行业格局、商业模式和商业规律来看，芯原股份并不具备很强的吸引力。
从客户角度看：行业头部玩家竞争力强，优质下游客户选头部供应商，行业大的增量基本都被头部拿去；拿不到优质客户，也就很难实现收入暴增。
从投资人角度看：头部公司竞争力强、抵抗风险能力强，市值大、流动性好，对于可以全球流动的资金而言，头部才是最佳选择。对于流动受限的资金而言，芯原则具有很好的配置卡位。
因而，芯原上市后的走势，也验证了这一点。
虽然2023年AI爆发，芯片需求不断增加，英伟达股价不断上涨；但芯原的收入、利润、股价，都没有得到显著增长。
直到，地缘摩擦，打破了商业规律。
03一句话总结来说，美国禁止海外芯片出售中国，这就阻挡了国内客户订单的自由流动。
而芯原股份作为国内龙头，为数不多具先进制程流片经验储备、掌握chiplet技术的厂商，就是国内客户的首选。也就会像海外巨头一样，享受到头部优势、马太效应，拿取行业大的增量。
尤其对于互联网公司而言，造流量是好手，但造芯片，还是需要业内帮手。2025年芯原年报中披露的客户，也包括了三星、谷歌、亚马逊、微软、百度、腾讯、阿里巴巴等企业。
拆分来看，芯原的股价上涨，分为了几个阶段：
第一阶段，2024.09-2024.11，整体跟随着924行情反弹。随后进入震荡。
第二阶段，2025.02-2025.03，美国《AI扩散规则》定于2025年1月15日发布，国产自主的情绪再次提升。随着芯原公司2月份披露年报，公司在GPU/NPU等领域的IP化方案，得到市场认可。随后进入震荡。
第三阶段，2025.08-2025.09，一条字节和芯原合作的传闻，激发了投资人的热情。随后被辟谣。字节相关负责人回应，和芯原并无AI芯片合作；而芯原股份董秘则表示，会对所有客户名称等商业敏感信息严格保密。
传闻之余，国产芯片自研加速，成了深入人心的主旋律。尤其财报显示，芯原股份一季度末在手订单24.56亿元，二季度增长23.17%至30.25亿元，创下历年新高。
随后，在整体情绪和重要股东减持的压力下，不断下跌。
第四阶段，2026.01-02，公司在年底电话会议上称，四季度截止12月25日新签订单近25亿，同比去年四季度增长129%，环比三季度增长56.54%，单季度创历史新高。
而且，订单中绝大部分为一站式芯片定制业务，AI算力相关订单占比74%，AI算力相关订单中数据处理领域占比76%。扎实的订单收入，再次引起了投资人的追捧。
回溯来看，芯原的在手订单在2025年提速显著，这也是为什么虽然业绩还在亏损，但股价却已大涨。
令市场兴奋地，永远是预期差。订单的大增，也推动公司估值方式从PE，转向了PS，而且不断提高PS预期估值。
04
在地缘摩擦加速国产进程的同时，AI-ASIC也越来越盛行。
研究机构 IBS的数据显示，到2035年，AI相关半导体将占据77.7%的半导体市场份额，而AI ASIC凭借其定制化架构、高计算密度和低功耗特性，可以在特定场景中实现高性价比和低功耗，也越来越得到云厂商的青睐。
同时，这也是端侧AI芯片的首选。也是未来仍存在预期差的业务。
整体而言，历经这次国产化、AI-ASIC的催化，芯原股份的财务状况、市场地位，都得到了增强。国内继续领先，国际继续追赶。
也不得不说，这个市场虽然爱炒，但也不瞎，总还是能得到基本面的兑现。只是，估值，时常会从乐观到兴奋到极致。事件驱动，会得到短期变化；但预期、兑现、预期、再兑现，才是十倍之旅的典范。
千里马，也要等伯乐；好资产，也要等风来。
也许戴伟民心里有个千亿公司的梦想，现在总算实现了。守住，长期地提升业绩和估值的中枢，就是新的考验了。
0 00
波动总是难免的。有的波动回不来，有的波动回得来。
焦虑是可以避免的。一种是追求的并不多、知道自己要什么，坦然处之； 一种是知道自己有能力在合适的时候，拿回来。
但无论哪一种，都要选择和时间为友。
以前我不理解这个道理，觉得分秒必争；现在才渐渐体会到，万物皆有时。合适的时机，甚至胜于努力。
焦虑是可以避免的。一种是追求的并不多、知道自己要什么，坦然处之； 一种是知道自己有能力在合适的时候，拿回来。
但无论哪一种，都要选择和时间为友。
以前我不理解这个道理，觉得分秒必争；现在才渐渐体会到，万物皆有时。合适的时机，甚至胜于努力。
0 00
AI技术圈，居然开始“返祖”了。
3月17号，我去参加钉钉“悟空”的发布会，CEO无招在现场宣布，产品全面完成了CLI化改造。也就是命令行界面。
当时我觉得还好，因为图形界面GUI本来就是给人类设计的，Agent用工具的话，还是直接代码沟通更高效。
十来天后，28号，飞书也宣布CLI化改造、开源。30号，企业微信CLI正式开源。
再一查，互联网上发布CLI版本的产品还挺多的。而且，在圈内还形成了激烈的争论：MCP已死？CLI取代之？
我就非常纳闷，去年都还在热烈讨论MCP，怎么现在MCP开发者就变成“老登”了？
01
MCP 是 Anthropic 去年力推的标准，初衷是让智能体通过标准化接口与任何工具对话。格局很大，但是在实际操作中，遭遇了一个巨大的尴尬——“上下文通胀”。
海外有个测评，Scalekit用同样的模型、同样的任务、同样的提示词，但是用不同的接口方式：CLI、MCP。
结果发现，不同接口的token消耗量差异很大。比如，在最简单的任务“获取仓库语言”上，MCP的token消耗量是CLI的32倍。
我查了下，差异原因是，对于简单的任务，Agent只需要一个工具能搞定，但是MCP会每次都注入全部工具（工具定义、参数描述、认证流程、状态管理等）。
类似于，你去点餐，你只需要说自己要什么就好了；但是MCP相当于你要把所有菜品的名字、价格、食材都念一遍，然后再说要哪个。
在这个token就是金钱的时代，MCP大而全地如此烧钱，开发者肯定不乐意。
相比之下，构建小型、专注的CLI工具，使其能够很好地完成某一项任务，然后让智能体把工具组合起来，会更高效、便捷、省钱。
于是，便有了MCP已死、CLI当立的讨论。
02
也不是所有人都认同CLI取代MCP的观点。本质上，都是在给大模型输入上下文。只是，不同场景下，需要的上下文长度不同。
CLI模式最显著取代的，是智能体通过读取屏幕来进行操作的方式。
也有海外开发者呼吁，CLI的方式，安全性、权限管理是个隐患。而如果要解决安全问题，就要打一系列补丁，这其实就是重新发明了MCP。
于是，大家越来越认同的思路是，根据场景来选择。
如果你的产品是给智能体用的；对内、或为自己服务的，也就是不需要权限管理（就像钉钉、飞书，主要是面向企业内部，权限已经提前规划好了），那么，CLI就是最好的方式。
如果智能体是对外服务的，需要精细的权限管理，MCP则比较适合。
这些差异，对于普通用户而言，几乎是无感的。不过，确实也反映了AI创业的艰辛。
就像当下的世界，一边是兴奋的AI探索；一边是炮火连天的战争。非常割裂。
AI创业也如此。一边需要努力探索用户尚不明确的需求，一边却不得不时刻面对技术路径的选择，稍有不测、可能就是被淘汰。
先是 “大模型吞噬一切”的分歧，不少AI工具创业者，刚兴奋没多久，就发现大模型已经内化为自身的能力了。
现在又到了CLI和MCP之分。不过，整体而言，这次变化，应该更有利于中小开发者。大厂纷纷将产品CLI开源，也意味着智能体的生态更开放了。
这也让我想到一个观点：在未收敛的环境下，不用急着做选择，而是要先把核心能力原子化。这个工作，任何时候都不白做。
对于开发者如此，对于大厂如此。
对于普通人，在AI时代，可能也是如此。
要学会拆分工作，看看哪些部分是“搬运和转换”（UI 层），哪些部分是“判断与决策”（内核层）。
机械、重复的搬运事情，交给AI。把专业经验拆解成“原子化”的技能，或工作流。
这可能比在当前尚未收敛的阶段，焦虑地学习AI工具，更具备优先级。
3月17号，我去参加钉钉“悟空”的发布会，CEO无招在现场宣布，产品全面完成了CLI化改造。也就是命令行界面。
当时我觉得还好，因为图形界面GUI本来就是给人类设计的，Agent用工具的话，还是直接代码沟通更高效。
十来天后，28号，飞书也宣布CLI化改造、开源。30号，企业微信CLI正式开源。
再一查，互联网上发布CLI版本的产品还挺多的。而且，在圈内还形成了激烈的争论：MCP已死？CLI取代之？
我就非常纳闷，去年都还在热烈讨论MCP，怎么现在MCP开发者就变成“老登”了？
01
MCP 是 Anthropic 去年力推的标准，初衷是让智能体通过标准化接口与任何工具对话。格局很大，但是在实际操作中，遭遇了一个巨大的尴尬——“上下文通胀”。
海外有个测评，Scalekit用同样的模型、同样的任务、同样的提示词，但是用不同的接口方式：CLI、MCP。
结果发现，不同接口的token消耗量差异很大。比如，在最简单的任务“获取仓库语言”上，MCP的token消耗量是CLI的32倍。
我查了下，差异原因是，对于简单的任务，Agent只需要一个工具能搞定，但是MCP会每次都注入全部工具（工具定义、参数描述、认证流程、状态管理等）。
类似于，你去点餐，你只需要说自己要什么就好了；但是MCP相当于你要把所有菜品的名字、价格、食材都念一遍，然后再说要哪个。
在这个token就是金钱的时代，MCP大而全地如此烧钱，开发者肯定不乐意。
相比之下，构建小型、专注的CLI工具，使其能够很好地完成某一项任务，然后让智能体把工具组合起来，会更高效、便捷、省钱。
于是，便有了MCP已死、CLI当立的讨论。
02
也不是所有人都认同CLI取代MCP的观点。本质上，都是在给大模型输入上下文。只是，不同场景下，需要的上下文长度不同。
CLI模式最显著取代的，是智能体通过读取屏幕来进行操作的方式。
也有海外开发者呼吁，CLI的方式，安全性、权限管理是个隐患。而如果要解决安全问题，就要打一系列补丁，这其实就是重新发明了MCP。
于是，大家越来越认同的思路是，根据场景来选择。
如果你的产品是给智能体用的；对内、或为自己服务的，也就是不需要权限管理（就像钉钉、飞书，主要是面向企业内部，权限已经提前规划好了），那么，CLI就是最好的方式。
如果智能体是对外服务的，需要精细的权限管理，MCP则比较适合。
这些差异，对于普通用户而言，几乎是无感的。不过，确实也反映了AI创业的艰辛。
就像当下的世界，一边是兴奋的AI探索；一边是炮火连天的战争。非常割裂。
AI创业也如此。一边需要努力探索用户尚不明确的需求，一边却不得不时刻面对技术路径的选择，稍有不测、可能就是被淘汰。
先是 “大模型吞噬一切”的分歧，不少AI工具创业者，刚兴奋没多久，就发现大模型已经内化为自身的能力了。
现在又到了CLI和MCP之分。不过，整体而言，这次变化，应该更有利于中小开发者。大厂纷纷将产品CLI开源，也意味着智能体的生态更开放了。
这也让我想到一个观点：在未收敛的环境下，不用急着做选择，而是要先把核心能力原子化。这个工作，任何时候都不白做。
对于开发者如此，对于大厂如此。
对于普通人，在AI时代，可能也是如此。
要学会拆分工作，看看哪些部分是“搬运和转换”（UI 层），哪些部分是“判断与决策”（内核层）。
机械、重复的搬运事情，交给AI。把专业经验拆解成“原子化”的技能，或工作流。
这可能比在当前尚未收敛的阶段，焦虑地学习AI工具，更具备优先级。
2 00
过去两年，最大的遗憾是 发现了光产业趋势，却跟丢了
我当时跟几个大佬聊中际的时候，被吐槽是“杂毛”
那时候市场喜欢的是 服务器
聊源杰的时候，被认为是边角公司、很难突破
结果都是跃升的机会
不过，想想，当时也很难能把“投资线索、点子”转化为真正的财富
因为当时对市场的理解是错的，那些判断只是浅浅的一层（除非当时有人能指点一下，减少摸索的时间，不然真的也拿不到）
所以说，时间是最宝贵的，加速迭代才是关键
我当时跟几个大佬聊中际的时候，被吐槽是“杂毛”
那时候市场喜欢的是 服务器
聊源杰的时候，被认为是边角公司、很难突破
结果都是跃升的机会
不过，想想，当时也很难能把“投资线索、点子”转化为真正的财富
因为当时对市场的理解是错的，那些判断只是浅浅的一层（除非当时有人能指点一下，减少摸索的时间，不然真的也拿不到）
所以说，时间是最宝贵的，加速迭代才是关键
2 20
连续几年的AI大事儿几乎都发生在年初。
2023年初ChatGPT爆火，2024年初Sora震惊影视圈，2025年初DeepSeek横空出世、以及2026年初万人追捧OpenClaw小龙虾。
因此，往往每年头几个月，可以更好地观察科技大厂的规划，从中发现、预测一些科技动向。
今天我参加了腾讯云上海城市峰会。这一次，腾讯云首次发布了涵盖基础设施、模型、生态到应用的Agent产品全景图，将MaaS平台升级为TokenHub，推出企业级Agent治理方案，也把底层平台Cube全面开源。
继ToB业务实现全年规模化盈利后，腾讯云在这场峰会上亮出了面向AI Agent时代的完整战略牌面。
这篇文章，就来聊聊我在峰会现场观察到的一些变化。
01 龙虾特攻队背后：腾讯快在哪里？
前段时间，腾讯龙虾特攻队，一只只接连跳出水面。
面向职场办公场景有WorkBuddy，作为腾讯自研产品，可以兼容OpenClaw技术生态，面向企业办公人群的“全能工作台”；QClaw采用了OpenClaw的内核，用户通过微信就可以下达指令，为享受轻量化的龙虾体验。
面向B端上线了企业级龙虾ClawPro，轻松部署更可控。面向开发者提供云端稳定托管的腾讯云轻量应用服务器Lighthouse，上线专为中国用户优化的AI Skills社区Skillhub等。
由于养虾有风险，也配套了AI安全沙箱“龙虾管家”，支持多款Claw产品，一键实现对电脑终端上的各类智能体的安全防护。并把多项防护封装为了Skills，供用户选择。
产品涌现，正体现了腾讯产品力的优势。
有技术底座的积累，复用架构——WorkBuddy由腾讯云CodeBuddy团队基于同源的智能体架构打造，布局早在2023年就已完成，上线前已在腾讯内部获得几千名员工使用验证。
组织也保持着敏捷度，得益于内部组建的跨部门"龙虾特攻队"，整合了云、安全、桌面端等团队资源，互通有无、协作产虾。
生态协同也是亮点，微信、QQ等国民级应用既降低用户使用门槛，也作为高效分发渠道提升了云的价值；而云资源，则保障了高并发时的表现。
腾讯云在安全、易用、场景化三个维度的投入，也得到了用户的认可。
稳健集团旗下有稳健医疗、全棉时代等企业，就基于腾讯云的企业级环境部署，上线了自己的AI助手WinnerClaw，和办公生态深度集成，提升运转效率。
AI漫剧玩家"风行"，基于腾讯云自研了视听行业专属的FunClaw，把原本需要多款软件协作的制作流程，用Agent自动串联完成。
进门财经联合腾讯云推出了AI数字研究员，整合了50万+的独家路演数据和投研数据，为用户提供随时可用的增强研究能力。
显而易见，企业对智能体的使用，已经从尝鲜走到了刚需场景。他们放心在腾讯云上养虾，是因为那口安全、养料足的"虾塘"，早就挖好了。
02 让AI更好用，脚手架很关键
许多龙虾用户感叹，花了一个月的真金白银，却只得到几天的工作成果。这不只是用法问题，背后是一个更根本的行业命题：AI怎么才能真正好用？
现在几乎没有企业在思考要不要用AI，而是思考如何把智能体深入到业务场景中，转化为实际的生产力和价值。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在峰会上给出了一个判断：
随着主流大模型能力差距逐步缩小，企业的核心需求已不再是拥有最好的模型，而是如何通过"Harness"，也即大模型的脚手架，把模型能力最大程度发挥出来。
这包括工具调用、分层上下文工程、长记忆管理、工作流设计等系统工程手段，在不改变模型架构和参数的基础上，让模型真正跑起来、用得好。
AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。这次峰会上，腾讯云就给出了自己的答卷：能源、算力、模型、智能体、以及应用的全栈智能。
一个值得关注的细节是算电协同。腾讯云和远景共同在内蒙古建设了全球首个100%绿电直供的算电协同数据中心，协调算力和清洁能源波峰波谷的匹配。根据测算，这一直供模式综合能源成本可节省40%。
在Harness工程层面，腾讯云打造了一套覆盖智能体全生命周期的基础设施：
ADP平台提供一站式开发、治理；
Agent Runtime支撑百万级实例的规模化部署；
Cube实现智能体强化学习的高效训练，并于本次峰会宣布全面开源；
COS Vector向量桶将"温冷"向量存储成本降低90%以上；
MetaInsight为每个智能体提供专属多模态记忆能力，让智能体不只会"思考"，还能持续"记住"；
自研推理加速框架TACO已在多个业务场景落地，性能较社区方案提升30%-50%。
腾讯云与MiniMax的合作，就是这套工程能力的一个缩影。双方落地了业内首个百万级吞吐的强化学习沙箱，1分钟内可拉起十万级隔离环境，用完即销毁。这不是一个功能点，而是一种系统工程能力的体现。
本次峰会上也首次发布了覆盖"应用、开发、安全、基础设施"四层的Agent产品全景图。这张图的意义不在于腾讯发布了多少产品，而在于释放了一个明确信号：腾讯云卖的不是单个AI工具，而是帮企业搭建完整智能体体系的能力，从工具箱，到工具链。
"好用的AI才有生产力"，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强在峰会上表示，AI应该像水电一样，打开就能用，接上就能跑。
就像别的云平台，是一小撮人养虾，而腾讯云上是国民级应用带来的全民养虾。流量之差，决定了验证密度之差，也决定了谁能把脚手架搭得更快、更稳。
03 盈利的AB面
2025年全年财报，腾讯云正式官宣，实现了规模化盈利。
这不仅是一个财务指标，也是腾讯云过去几年战略坚持的奖励。他们认为，无论云还是AI，都是一场马拉松。唯有健康的商业模式，才能支撑走得更远。
所以，在一些云厂商用低价、亏损来抢市场时，腾讯云坚持价值导向而非流量导向，要追求有质量的速度，不要虚胖、而要肌肉。这个想法很好，但做到并不容易。因而，可以看到，在团队面对市场份额的诱惑或压力时，马化腾则在年会上鼓励，要有定力。
终于等来了正反馈，三个方向的进展，造就了盈利的里程碑。
AI毫无意外是重要的驱动，算力、开发服务、AI产品等等，都得到增长。AI及SaaS产品相关订单翻倍增长，AI大模型产品两年内增长超过50倍。
其次是出海，不仅服务中国企业出海，也加速核心产品的海外版本研发，而且海外客户规模也在2025年同比翻番，包括泰国正大集团、土耳其金融科技公司iyzico等。腾讯云有个判断，中国云服务，也会像中国制造一样，优质的性价比获得巨大的增量市场。
第三是国产化，TDSQL、TCS等自主可控的产品，也得到了央国企、政府机关、金融、交通等客户的认可。
三个方向业务的收获，离不开腾讯的"增肌"，尤其是研发层面。
2025年，腾讯研发支出达到857亿元，引进了前OpenAI核心研究员姚顺雨等顶尖人才；在2025年末，升级了大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部；对混元团队与研发流程进行了重构，聚焦提升数据质量、重建预训练与强化学习基础设施。
根据城市峰会上的消息，即将发布的混元3.0，会在推理与Agent能力等多个维度大幅提升，激活参数也大幅降低，从而进一步提升用户对腾讯云"自研模型+开源模型"模式的认可度。
盈利之后的腾讯云，不是要踩刹车，而是终于可以没有包袱地踩油门。打法会有变化，但高质量增长的逻辑不会变。
04 结尾
隔一段时间，互联网就会有一些混战。百团大战、百车大战、百菜大战、百模大战，现在则是百虾大战。每次大战中，都有着沉浮故事。
每次混战之后，活下来的从来不是跑得最快的，而是把底座打得最扎实的。
就像腾讯云这次展现出来的，既要敏捷地捕捉到机会，发挥自身优势；又要在喧嚣中冷静思考，把高质量的Token带给客户，把好用的AI带给社会。
这就是腾讯云诸多变化背后，所不变的坚持。
2023年初ChatGPT爆火，2024年初Sora震惊影视圈，2025年初DeepSeek横空出世、以及2026年初万人追捧OpenClaw小龙虾。
因此，往往每年头几个月，可以更好地观察科技大厂的规划，从中发现、预测一些科技动向。
今天我参加了腾讯云上海城市峰会。这一次，腾讯云首次发布了涵盖基础设施、模型、生态到应用的Agent产品全景图，将MaaS平台升级为TokenHub，推出企业级Agent治理方案，也把底层平台Cube全面开源。
继ToB业务实现全年规模化盈利后，腾讯云在这场峰会上亮出了面向AI Agent时代的完整战略牌面。
这篇文章，就来聊聊我在峰会现场观察到的一些变化。
01 龙虾特攻队背后：腾讯快在哪里？
前段时间，腾讯龙虾特攻队，一只只接连跳出水面。
面向职场办公场景有WorkBuddy，作为腾讯自研产品，可以兼容OpenClaw技术生态，面向企业办公人群的“全能工作台”；QClaw采用了OpenClaw的内核，用户通过微信就可以下达指令，为享受轻量化的龙虾体验。
面向B端上线了企业级龙虾ClawPro，轻松部署更可控。面向开发者提供云端稳定托管的腾讯云轻量应用服务器Lighthouse，上线专为中国用户优化的AI Skills社区Skillhub等。
由于养虾有风险，也配套了AI安全沙箱“龙虾管家”，支持多款Claw产品，一键实现对电脑终端上的各类智能体的安全防护。并把多项防护封装为了Skills，供用户选择。
产品涌现，正体现了腾讯产品力的优势。
有技术底座的积累，复用架构——WorkBuddy由腾讯云CodeBuddy团队基于同源的智能体架构打造，布局早在2023年就已完成，上线前已在腾讯内部获得几千名员工使用验证。
组织也保持着敏捷度，得益于内部组建的跨部门"龙虾特攻队"，整合了云、安全、桌面端等团队资源，互通有无、协作产虾。
生态协同也是亮点，微信、QQ等国民级应用既降低用户使用门槛，也作为高效分发渠道提升了云的价值；而云资源，则保障了高并发时的表现。
腾讯云在安全、易用、场景化三个维度的投入，也得到了用户的认可。
稳健集团旗下有稳健医疗、全棉时代等企业，就基于腾讯云的企业级环境部署，上线了自己的AI助手WinnerClaw，和办公生态深度集成，提升运转效率。
AI漫剧玩家"风行"，基于腾讯云自研了视听行业专属的FunClaw，把原本需要多款软件协作的制作流程，用Agent自动串联完成。
进门财经联合腾讯云推出了AI数字研究员，整合了50万+的独家路演数据和投研数据，为用户提供随时可用的增强研究能力。
显而易见，企业对智能体的使用，已经从尝鲜走到了刚需场景。他们放心在腾讯云上养虾，是因为那口安全、养料足的"虾塘"，早就挖好了。
02 让AI更好用，脚手架很关键
许多龙虾用户感叹，花了一个月的真金白银，却只得到几天的工作成果。这不只是用法问题，背后是一个更根本的行业命题：AI怎么才能真正好用？
现在几乎没有企业在思考要不要用AI，而是思考如何把智能体深入到业务场景中，转化为实际的生产力和价值。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在峰会上给出了一个判断：
随着主流大模型能力差距逐步缩小，企业的核心需求已不再是拥有最好的模型，而是如何通过"Harness"，也即大模型的脚手架，把模型能力最大程度发挥出来。
这包括工具调用、分层上下文工程、长记忆管理、工作流设计等系统工程手段，在不改变模型架构和参数的基础上，让模型真正跑起来、用得好。
AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。这次峰会上，腾讯云就给出了自己的答卷：能源、算力、模型、智能体、以及应用的全栈智能。
一个值得关注的细节是算电协同。腾讯云和远景共同在内蒙古建设了全球首个100%绿电直供的算电协同数据中心，协调算力和清洁能源波峰波谷的匹配。根据测算，这一直供模式综合能源成本可节省40%。
在Harness工程层面，腾讯云打造了一套覆盖智能体全生命周期的基础设施：
ADP平台提供一站式开发、治理；
Agent Runtime支撑百万级实例的规模化部署；
Cube实现智能体强化学习的高效训练，并于本次峰会宣布全面开源；
COS Vector向量桶将"温冷"向量存储成本降低90%以上；
MetaInsight为每个智能体提供专属多模态记忆能力，让智能体不只会"思考"，还能持续"记住"；
自研推理加速框架TACO已在多个业务场景落地，性能较社区方案提升30%-50%。
腾讯云与MiniMax的合作，就是这套工程能力的一个缩影。双方落地了业内首个百万级吞吐的强化学习沙箱，1分钟内可拉起十万级隔离环境，用完即销毁。这不是一个功能点，而是一种系统工程能力的体现。
本次峰会上也首次发布了覆盖"应用、开发、安全、基础设施"四层的Agent产品全景图。这张图的意义不在于腾讯发布了多少产品，而在于释放了一个明确信号：腾讯云卖的不是单个AI工具，而是帮企业搭建完整智能体体系的能力，从工具箱，到工具链。
"好用的AI才有生产力"，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强在峰会上表示，AI应该像水电一样，打开就能用，接上就能跑。
就像别的云平台，是一小撮人养虾，而腾讯云上是国民级应用带来的全民养虾。流量之差，决定了验证密度之差，也决定了谁能把脚手架搭得更快、更稳。
03 盈利的AB面
2025年全年财报，腾讯云正式官宣，实现了规模化盈利。
这不仅是一个财务指标，也是腾讯云过去几年战略坚持的奖励。他们认为，无论云还是AI，都是一场马拉松。唯有健康的商业模式，才能支撑走得更远。
所以，在一些云厂商用低价、亏损来抢市场时，腾讯云坚持价值导向而非流量导向，要追求有质量的速度，不要虚胖、而要肌肉。这个想法很好，但做到并不容易。因而，可以看到，在团队面对市场份额的诱惑或压力时，马化腾则在年会上鼓励，要有定力。
终于等来了正反馈，三个方向的进展，造就了盈利的里程碑。
AI毫无意外是重要的驱动，算力、开发服务、AI产品等等，都得到增长。AI及SaaS产品相关订单翻倍增长，AI大模型产品两年内增长超过50倍。
其次是出海，不仅服务中国企业出海，也加速核心产品的海外版本研发，而且海外客户规模也在2025年同比翻番，包括泰国正大集团、土耳其金融科技公司iyzico等。腾讯云有个判断，中国云服务，也会像中国制造一样，优质的性价比获得巨大的增量市场。
第三是国产化，TDSQL、TCS等自主可控的产品，也得到了央国企、政府机关、金融、交通等客户的认可。
三个方向业务的收获，离不开腾讯的"增肌"，尤其是研发层面。
2025年，腾讯研发支出达到857亿元，引进了前OpenAI核心研究员姚顺雨等顶尖人才；在2025年末，升级了大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部；对混元团队与研发流程进行了重构，聚焦提升数据质量、重建预训练与强化学习基础设施。
根据城市峰会上的消息，即将发布的混元3.0，会在推理与Agent能力等多个维度大幅提升，激活参数也大幅降低，从而进一步提升用户对腾讯云"自研模型+开源模型"模式的认可度。
盈利之后的腾讯云，不是要踩刹车，而是终于可以没有包袱地踩油门。打法会有变化，但高质量增长的逻辑不会变。
04 结尾
隔一段时间，互联网就会有一些混战。百团大战、百车大战、百菜大战、百模大战，现在则是百虾大战。每次大战中，都有着沉浮故事。
每次混战之后，活下来的从来不是跑得最快的，而是把底座打得最扎实的。
就像腾讯云这次展现出来的，既要敏捷地捕捉到机会，发挥自身优势；又要在喧嚣中冷静思考，把高质量的Token带给客户，把好用的AI带给社会。
这就是腾讯云诸多变化背后，所不变的坚持。
0 10
回溯历史来看，人类文明是螺旋式前进。战争，一次次拖拽人类文明后退、或产生波动、冲击；而科技发展、创新，则是永恒不变的向前的牵引力。
所以，对于我个人而言，我更愿意把精力用来思考科技发展，而不是吹水无法预测的战争。
最近的科技大动作，就是GTC大会。英伟达讲述了AI的变化、也对未来做了指引、预测。所以，GTC大会之后，我作为 嘉宾，参加了易方达《茶水间经济学》的播客节目，一起聊聊英伟达的生态野心、Openclaw如何让智能体活起来，以及Token经济学下的投资新逻辑。
推荐大家收听。也一定会从另一位嘉宾的缜密思维中收获颇多。
所以，对于我个人而言，我更愿意把精力用来思考科技发展，而不是吹水无法预测的战争。
最近的科技大动作，就是GTC大会。英伟达讲述了AI的变化、也对未来做了指引、预测。所以，GTC大会之后，我作为 嘉宾，参加了易方达《茶水间经济学》的播客节目，一起聊聊英伟达的生态野心、Openclaw如何让智能体活起来，以及Token经济学下的投资新逻辑。
推荐大家收听。也一定会从另一位嘉宾的缜密思维中收获颇多。
21.英伟达GTC告诉我们，战争之外，还有Token经济学、AI推理浪潮
董指导研究
1 00
外卖大战，真的该停止、没必要了
股民的悲欢离合，是不相通的
尤其“恒生科技”投资人，和“海外科技产业链（N链、T链、G链、A链）”投资人
一方面：
恒科的权重股，阿里、美团，深陷外卖大战，对指数也压力重重。
昨晚阿里昨天财报出来后，市场对利润、商业收入状况都更大为震惊，然后又是一记暴跌重锤。
另一方面：
海外巨头不断用订单推着科技突破。
英伟达的硅光/Rubin、特斯拉的光伏/太空算力、谷歌的TPU，甚至苹果的MR也不白花钱。
马斯克有时会吹牛，黄仁勋也会讲故事，但创新真没停过，遇到科技难关也没怂过；
谷歌落后过，苹果失败过，但完成逆袭、重头再来，还得是靠科技创新。
确实，不是所有公司都是科技公司，也不是所有科技公司都只有科技业务；也不是所有科技业务只有研发一个模式，营销、推广也都非常重要。
但是，外卖、即时零售，真没必要再打了。谁第一、谁第二，在现阶段，还重要吗？
维持在一个动态平衡就好了…
这对于投资人、用户、公司、甚至科技产业，都是好事儿
而且，恒科巨头们哪个面前没有摆着一堆可以做的挑战、创新呢？
外卖/即时零售的大战，别再来了
股民的悲欢离合，是不相通的
尤其“恒生科技”投资人，和“海外科技产业链（N链、T链、G链、A链）”投资人
一方面：
恒科的权重股，阿里、美团，深陷外卖大战，对指数也压力重重。
昨晚阿里昨天财报出来后，市场对利润、商业收入状况都更大为震惊，然后又是一记暴跌重锤。
另一方面：
海外巨头不断用订单推着科技突破。
英伟达的硅光/Rubin、特斯拉的光伏/太空算力、谷歌的TPU，甚至苹果的MR也不白花钱。
马斯克有时会吹牛，黄仁勋也会讲故事，但创新真没停过，遇到科技难关也没怂过；
谷歌落后过，苹果失败过，但完成逆袭、重头再来，还得是靠科技创新。
确实，不是所有公司都是科技公司，也不是所有科技公司都只有科技业务；也不是所有科技业务只有研发一个模式，营销、推广也都非常重要。
但是，外卖、即时零售，真没必要再打了。谁第一、谁第二，在现阶段，还重要吗？
维持在一个动态平衡就好了…
这对于投资人、用户、公司、甚至科技产业，都是好事儿
而且，恒科巨头们哪个面前没有摆着一堆可以做的挑战、创新呢？
外卖/即时零售的大战，别再来了
4 10
腾讯最新一期业绩出来后，就有观点表示这是：老登不喜、小登不爱。
一方面，腾讯的回购金额可能会减少，准备加大AI投入。这让喜欢高回购、高分红、稳健现金流的投资人们颇为不爽。
但另一方面，科技成长股的投资人，嫌弃腾讯AI进展慢、四平八稳，还要对抗传统业务的转型羁绊。反倒不如新上市的大模型公司清爽，虽然他们还在亏损，但故事新。
这种情绪交织，给脆弱的恒科又上了点压力。
不过，我想讨论一个话题是：智能体时代，腾讯的窗口，是不是已经来了？
01 出手
腾讯在AI大火这几年，确实算稳健的，但有两次又快又大的动作。
一次是2025年年初，腾讯云、元宝、微信都迅速接入了DeepSeek。开放程度、动手速度，都令业内惊叹。这次举措，不仅承接了DeepSeek的流量，确保了用户体验，也缓和了因混元大模型研发缓慢带来的焦虑。
该出手时就出手，效果还不错。
第二次就是3月6号，腾讯率先为AI开发者、爱好者们免费安装“龙虾OpenClaw”。长长的队伍、用户的热情，让小马哥都惊叹，而且表示会有一系列的虾出来。随后WorkBuddy、QClaw也迅速铺开。
为什么腾讯要在“龙虾热”里出手？我觉得这其实是很腾讯的打法：连接、应用的击球点来了，那就用力挥棒。这个击球点，就是龙虾带来的。
02 五层
黄仁勋提出了AI的五层蛋糕理论，借鉴一下，我觉得龙虾要发挥作用，也可以分为五层，分别是：模型层、IM层、Claw层、Skills层、云资源层。
模型决定了智能体的理解、推理能力，包括多模态的能力。就像OpenAI提升了大模型的视觉能力后，龙虾通过截屏来操作电脑的准确率，就显著改善。
IM是用户远程调动龙虾、下达指令的入口。就像飞书、微信、钉钉、百度浏览器等等。IM的使用频率、用户基础，影响着用户使用龙虾的便利，以及龙虾产品推广的难易。
Claw就是龙虾本体了，是可执行的调度和操作中枢，它的好用与否，是直接影响产品体验的。OpenClaw被盛赞是智能体时代的操作系统，但现在，国内每个厂商都想有自己的操作系统，行业仍处于高度发散中。
Skill层顾名思义，就是让龙虾学会各种技能。这层的要点有三个，一是要抽离出可以沉淀、复用的能力；二是形成平台，激活、吸引开发者，营造技能生态；三是可以针对新场景、自我开发技能。目前国内大厂也都在把诸多产品进行Skill化。
云平台的算力总量和推理效率，为龙虾提供足够的Tokens，让它持续工作，也决定了龙虾的动作快慢。与此同时，龙虾也带动了云计算的资源消耗。
那么，当OpenClaw带来龙虾热，加速AI进入智能体阶段后，对于腾讯会带来什么呢？我觉得是“叙事改变”。
03 变化
虽然4月份腾讯会发布新的、充满期待的混元模型，但不可否认的是，在大模型赛道上，无论参数规模、还是公开测评方面，腾讯混元并不是话题中心，甚至被质疑掉队。所以腾讯重金挖人，希望改善模型状况。
但是，智能体时代，大模型当然还是很重要，但是用户的关注度、评判标准，已经从“你的模型行不行”转为了“你的龙虾灵不灵”。这种转变下，腾讯可以使用开源大模型来保障用户体验。自研的焦虑、压力也就得到了缓解。
好比说，跑步比赛突然改为了铁人三项，那跑步的劣势，就有机会通过其他项目的优势来弥补。
腾讯的优势之一，就在于IM层。在ChatBot竞争中，格局已经有些清晰了。豆包的领先，也是业内共识。而传统IM甚至被认为有被取代的风险。但龙虾推出后，情况也有改善。
IM不是影响龙虾格局的核心因素，但是，在行业前期，却也非常重要。其他不少公司仍需要再造一个入口来调用龙虾，但腾讯的微信、QQ本来就是AI入口，而且是国民级应用，使用频率高、用户习惯成熟，也有利于龙虾产品推广。
这也就是我之前文章分析过的，连接管道的后发优势。而且微信、QQ这种关系链和服务链的叠加，也天然比单一App更有优势，更顺畅地成为生活本身的调度中心。
Claw层，大家都在探索中；谁能率先真的嵌入用户日常场景，谁就更有希望。而腾讯的WorkBuddy，已经在内部有了挺广泛的使用，这也加速了试错进程，可以更快地提供成熟产品给公众用户。
腾讯在龙虾热里的速度快，也体现在了Skill层。3月11号，就上线了“中国特供”的SkillHub社区，聚合了超过13000个Skills，一站式解决了开发者在安装Skill中面临的下载慢、选型难、交流弱等问题。
至于云计算层，腾讯虽然没有自研芯片，但算力资源是够的；而且龙虾热带动了API需求激增，大量Token消耗，也提升了腾讯云的价值。如果后续的Claw产品能有爆款，甚至有机会改变云计算的格局。
简单总结来说，龙虾带来的不只是热度，对腾讯也有改善：模型自研压力下降、IM护城河确认、Claw让队伍有仗打，云服务得到价值提升。
04 小程序
龙虾再强，得有事儿干。这也引出了另个话题：场景。
场景越多、龙虾就越有用；价值也就会更多，用户的体验会更好、粘性也会更高。
如果从一个入口得到众多服务，你会想到什么？至少微信小程序算得一个。
挂号、点餐、打车、缴费、零售、客服、政务、内容、电商等等，大量用户需求都可以通过小程序实现，大量真实任务也都已经沉淀在小程序这个容器里。而且，交互范式、身份体系、支付环境、基础能力也都相对一致。
简单说，就是一个半结构化的世界。规整，对于智能体就太重要了，可以更轻松理解页面结构、标准化任务，也不用频繁要授权、频繁做跳转。
当年小程序承担了微信从社交平台，向服务基础设施扩展的任务；现在，干过的活，在智能体时代，能不能也算数？
有期待，但是也非常考验团队的执行力了。毕竟，微信的任何改动，都是国民级的反应。
05 定力
为什么龙虾带来了击球点？因为腾讯擅长应用。或者更准确地说，腾讯擅长连接。
QQ、微信、支付、音乐、视频号、读书等等过往案例，都展示了在“怎么让更多人真去用、反复用、也好用”时，腾讯的产品经验就可以发挥出来了，非常擅长把新能力嵌入大规模用户场景。
所以，一旦应用阶段，腾讯就会明显加速。发挥连接的护城河，串联多个资产。
当然，这并不意味着腾讯战无不胜。尤其在当前，尽管机会窗口已经打开，但AI产品的开发，和之前的产品相比（也正如五层所展示的），需要整合、需要协同的业务、部门，也会更多。
这也就回到了常规话题：组织的凝聚力。另外，如果有的选，成年人肯定是希望啥都有。比如，4月的混元大模型令人惊叹。
最后，我想说，老登不喜、小登不爱，还有个原因是腾讯有自己的节奏，求扎实、有定力。以2025年财报来说，全年营业收入7518亿，同比增长14%，归母净利润2248亿，同比也增加了16%，甚至云服务都扭亏为盈了。
而定力，对于AI马拉松是有帮助的，但马拉松也是有终点的，该加速时得加速。好在，应用来了。
一方面，腾讯的回购金额可能会减少，准备加大AI投入。这让喜欢高回购、高分红、稳健现金流的投资人们颇为不爽。
但另一方面，科技成长股的投资人，嫌弃腾讯AI进展慢、四平八稳，还要对抗传统业务的转型羁绊。反倒不如新上市的大模型公司清爽，虽然他们还在亏损，但故事新。
这种情绪交织，给脆弱的恒科又上了点压力。
不过，我想讨论一个话题是：智能体时代，腾讯的窗口，是不是已经来了？
01 出手
腾讯在AI大火这几年，确实算稳健的，但有两次又快又大的动作。
一次是2025年年初，腾讯云、元宝、微信都迅速接入了DeepSeek。开放程度、动手速度，都令业内惊叹。这次举措，不仅承接了DeepSeek的流量，确保了用户体验，也缓和了因混元大模型研发缓慢带来的焦虑。
该出手时就出手，效果还不错。
第二次就是3月6号，腾讯率先为AI开发者、爱好者们免费安装“龙虾OpenClaw”。长长的队伍、用户的热情，让小马哥都惊叹，而且表示会有一系列的虾出来。随后WorkBuddy、QClaw也迅速铺开。
为什么腾讯要在“龙虾热”里出手？我觉得这其实是很腾讯的打法：连接、应用的击球点来了，那就用力挥棒。这个击球点，就是龙虾带来的。
02 五层
黄仁勋提出了AI的五层蛋糕理论，借鉴一下，我觉得龙虾要发挥作用，也可以分为五层，分别是：模型层、IM层、Claw层、Skills层、云资源层。
模型决定了智能体的理解、推理能力，包括多模态的能力。就像OpenAI提升了大模型的视觉能力后，龙虾通过截屏来操作电脑的准确率，就显著改善。
IM是用户远程调动龙虾、下达指令的入口。就像飞书、微信、钉钉、百度浏览器等等。IM的使用频率、用户基础，影响着用户使用龙虾的便利，以及龙虾产品推广的难易。
Claw就是龙虾本体了，是可执行的调度和操作中枢，它的好用与否，是直接影响产品体验的。OpenClaw被盛赞是智能体时代的操作系统，但现在，国内每个厂商都想有自己的操作系统，行业仍处于高度发散中。
Skill层顾名思义，就是让龙虾学会各种技能。这层的要点有三个，一是要抽离出可以沉淀、复用的能力；二是形成平台，激活、吸引开发者，营造技能生态；三是可以针对新场景、自我开发技能。目前国内大厂也都在把诸多产品进行Skill化。
云平台的算力总量和推理效率，为龙虾提供足够的Tokens，让它持续工作，也决定了龙虾的动作快慢。与此同时，龙虾也带动了云计算的资源消耗。
那么，当OpenClaw带来龙虾热，加速AI进入智能体阶段后，对于腾讯会带来什么呢？我觉得是“叙事改变”。
03 变化
虽然4月份腾讯会发布新的、充满期待的混元模型，但不可否认的是，在大模型赛道上，无论参数规模、还是公开测评方面，腾讯混元并不是话题中心，甚至被质疑掉队。所以腾讯重金挖人，希望改善模型状况。
但是，智能体时代，大模型当然还是很重要，但是用户的关注度、评判标准，已经从“你的模型行不行”转为了“你的龙虾灵不灵”。这种转变下，腾讯可以使用开源大模型来保障用户体验。自研的焦虑、压力也就得到了缓解。
好比说，跑步比赛突然改为了铁人三项，那跑步的劣势，就有机会通过其他项目的优势来弥补。
腾讯的优势之一，就在于IM层。在ChatBot竞争中，格局已经有些清晰了。豆包的领先，也是业内共识。而传统IM甚至被认为有被取代的风险。但龙虾推出后，情况也有改善。
IM不是影响龙虾格局的核心因素，但是，在行业前期，却也非常重要。其他不少公司仍需要再造一个入口来调用龙虾，但腾讯的微信、QQ本来就是AI入口，而且是国民级应用，使用频率高、用户习惯成熟，也有利于龙虾产品推广。
这也就是我之前文章分析过的，连接管道的后发优势。而且微信、QQ这种关系链和服务链的叠加，也天然比单一App更有优势，更顺畅地成为生活本身的调度中心。
Claw层，大家都在探索中；谁能率先真的嵌入用户日常场景，谁就更有希望。而腾讯的WorkBuddy，已经在内部有了挺广泛的使用，这也加速了试错进程，可以更快地提供成熟产品给公众用户。
腾讯在龙虾热里的速度快，也体现在了Skill层。3月11号，就上线了“中国特供”的SkillHub社区，聚合了超过13000个Skills，一站式解决了开发者在安装Skill中面临的下载慢、选型难、交流弱等问题。
至于云计算层，腾讯虽然没有自研芯片，但算力资源是够的；而且龙虾热带动了API需求激增，大量Token消耗，也提升了腾讯云的价值。如果后续的Claw产品能有爆款，甚至有机会改变云计算的格局。
简单总结来说，龙虾带来的不只是热度，对腾讯也有改善：模型自研压力下降、IM护城河确认、Claw让队伍有仗打，云服务得到价值提升。
04 小程序
龙虾再强，得有事儿干。这也引出了另个话题：场景。
场景越多、龙虾就越有用；价值也就会更多，用户的体验会更好、粘性也会更高。
如果从一个入口得到众多服务，你会想到什么？至少微信小程序算得一个。
挂号、点餐、打车、缴费、零售、客服、政务、内容、电商等等，大量用户需求都可以通过小程序实现，大量真实任务也都已经沉淀在小程序这个容器里。而且，交互范式、身份体系、支付环境、基础能力也都相对一致。
简单说，就是一个半结构化的世界。规整，对于智能体就太重要了，可以更轻松理解页面结构、标准化任务，也不用频繁要授权、频繁做跳转。
当年小程序承担了微信从社交平台，向服务基础设施扩展的任务；现在，干过的活，在智能体时代，能不能也算数？
有期待，但是也非常考验团队的执行力了。毕竟，微信的任何改动，都是国民级的反应。
05 定力
为什么龙虾带来了击球点？因为腾讯擅长应用。或者更准确地说，腾讯擅长连接。
QQ、微信、支付、音乐、视频号、读书等等过往案例，都展示了在“怎么让更多人真去用、反复用、也好用”时，腾讯的产品经验就可以发挥出来了，非常擅长把新能力嵌入大规模用户场景。
所以，一旦应用阶段，腾讯就会明显加速。发挥连接的护城河，串联多个资产。
当然，这并不意味着腾讯战无不胜。尤其在当前，尽管机会窗口已经打开，但AI产品的开发，和之前的产品相比（也正如五层所展示的），需要整合、需要协同的业务、部门，也会更多。
这也就回到了常规话题：组织的凝聚力。另外，如果有的选，成年人肯定是希望啥都有。比如，4月的混元大模型令人惊叹。
最后，我想说，老登不喜、小登不爱，还有个原因是腾讯有自己的节奏，求扎实、有定力。以2025年财报来说，全年营业收入7518亿，同比增长14%，归母净利润2248亿，同比也增加了16%，甚至云服务都扭亏为盈了。
而定力，对于AI马拉松是有帮助的，但马拉松也是有终点的，该加速时得加速。好在，应用来了。
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