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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