模型和产品之间，形成“越用越强”的循环。
定焦One（dingjiaoone）原创
作者 | 王汉星
编辑 | 方展博
一向在表达上克制的腾讯，这一次用了一个并不克制的说法来定义自己：“全新的、AI赋能的腾讯”。
支撑这个表述的，是一份稳健且AI成绩亮眼的财报。8月12日港股盘后，腾讯发布2026年Q2财报，期内实现营收2048亿元，同比增长11%，其中包含云服务的金融科技及企业服务收入603亿元，同比增长9%。
在保持激进AI投入的基础上腾讯仍保有可观的利润率，期内经调整经营利润为756亿元，同比增9%，与营收增速基本保持同步。
比数字更值得留意的是腾讯对AI的表述变化。过去几个季度，外界谈腾讯AI，讨论更多集中在它投了多少钱、什么时候追上头部模型。到了今年Q2，情况开始发生改变，WorkBuddy、CodeBuddy等Agent产品开始获得更明确的用户反馈。同时，AI正在进入广告、游戏和云服务这些腾讯原有的成熟业务，成为增长和效率提升的一部分。
腾讯AI的叙事，逐渐从“投入了多少”走向“做出了什么”。
在此前的大模型竞赛中，腾讯并不是市场讨论度最高的公司。模型榜单快速迭代，创业公司和大厂频繁刷新参数和Benchmark，腾讯的节奏一度显得不那么激进。但进入Agent时代之后，它为什么重新回到了AI竞争的核心牌桌？
答案或许不在某一款模型，也不在某一个产品。核心在于它把二十多年积累下来的多元高频场景和连接能力迁移到Agent时代，让模型、产品、工具调用与用户反馈在真实场景里共同生长，转出一台“越用越强”的数据飞轮。
这个季度的财报里，关于腾讯AI的进展可以拆成三层：投了多少钱，换回了什么，以及管理层怎么想。
先看投入。Q2腾讯资本开支528亿元，同比增长176%，环比增长65%。加上一季度的319亿元，上半年资本开支已达847亿元，超过2025年全年水平。市场机构的预期也在同步上修，美银将腾讯2026年全年资本开支预测上调至1850亿元，摩根大通则预计将达到2000亿元。
与此同时，腾讯Q2研发开支约273亿元，同比增长35%。在财务层面，腾讯对AI的资源倾斜已经相当清晰。腾讯并不是一家习惯激进投入的公司，当它开始坚定地向一个领域投钱，通常意味着已经看到了相对明确的回报路径。
第一个回报的落点在模型和AI产品上。模型层面，7月发布的混元Hy3正式版，按OpenRouter的token消耗量计自推出以来持续位列全球前三；在WorkBuddy自选模型的用户中，选择Hy3的占比达到60%；接入ima Copilot后72小时内，Hy3即成为该平台调用量第一的模型。
在产品层面，易观《2026年Q2中国办公智能体平台市场洞察报告》显示，WorkBuddy的PC端6月访问量突破2000万次，位居国内同类产品第一，且超过第二、三名的总和。
第二条线是AI对存量业务的反哺。财报显示，Q2营销服务收入436亿元，同比增长22%，财报将增长归因于AI驱动的广告推荐模型持续优化、智能投放产品矩阵腾讯营销AIM+的升级，以及微信生态内闭环营销能力的整合。
金融科技及企业服务收入603亿元，同比增长9%，其中企业服务收入增长主要来自云服务，受益于AI相关服务需求上升、国际市场持续扩张和更有利的定价环境。
AI与云的结合，还在帮腾讯打开海外市场。Q2腾讯云音视频发布音视频AI品牌WAND，覆盖生成、理解、处理、编码等全链路60余项AI能力，在美加墨世界杯期间服务了17个国家和地区的官方授权转播平台。Agent Runtime、WorkBuddy、Miora、TokenHub以及腾讯云ADP等更多AI产品也全面出海。
腾讯正在形成一套完整的投入逻辑：成熟业务产生利润和现金流，为模型、Agent和算力提供资源；模型和Agent又开始改善广告、云、游戏等成熟业务；与此同时，算力本身还可以通过腾讯云形成外部收入。
在财报电话会上，腾讯总裁刘炽平回应了Q2公司资本开支增加的问题。他表示，腾讯的确正在算力上进行大规模投入，目前已经看到了明显的回报上行空间，多款新应用表现良好。
此外，算力用于云上租赁业务也有望带来可观的收入增长，提升资本开支回报率。对于此前下达的部分算力订单，如果售出可以较几个月前的采购价高出30%以上的利润。“如果先用来自建模型、再用来开发应用、最后将算力对外出租的顺序推进，我们就能打造起一项极具规模的原生AI业务，这会带来非常可观的利润。”
管理层还表示，面向未来，腾讯将继续加大AI投入，强化模型、产品与云基础设施的“增长飞轮”，驱动业务高质量增长。
腾讯能重回牌桌，有外部环境变化的助推，但更重要的是内部战略的调整。
过去两三年，大模型最直观的竞争发生在参数、榜单和训练规模上。但渐渐地，行业发现了两个问题：面向C端的AI产品迟迟找不到理想的商业模式，用户增长可以靠投流，留存和付费却很难；在原有产品上简单叠加AI元素，效果也不理想。
反而是面向办公场景的AI Agent，率先长出了AI时代第一个被验证的商业模式。
当AI Agent真正进入工作场景，竞争就变成了一道系统工程题。模型能力只是底层，往上还有Harness、工具调用、上下文管理、任务拆解、权限管理和交互方式，最终看的是交付结果。这时候考验的就不再只是模型能力了，模型、产品、生态的综合能力变得更加重要，这恰好是腾讯熟悉的战场。
Hy3是腾讯重回AI牌桌打出的第一张牌。
在模型研发过程中，混元团队发现了一个行业内少有人正视的痛点，如今的前沿模型的能力在许多场景下已经溢出，但未必能胜任真实世界的工作。人类的日常工作并非简单的答题，开发者扫过从未见过的工具文档就能开始调试代码，游戏玩家碰到一款新游戏，通常是在实战中边玩边学，这是因为人可以实时地从眼前的context中学习，而不是只依赖多年前学到的“死知识”。
而语言模型即使被喂足了context，也常常只是读到信息，并没有真正理解它在现实里的含义。
这个判断直接影响了混元的训练思路，腾讯希望混元是一款自带Agent基因的大模型，可以更早、更准确地理解真实产品需求，在“出厂设置”时就具备更强的场景适应性，更加贴近Agent原生。
7月6日发布的混元Hy3正式版总参数只有295B，并没有盲目地去卷参数，而是把更多的注意力放在效率上，Hy3展现出强于同尺寸模型且比肩参数规模2-5倍旗舰模型的智能水平。
在270位专家盲测中，Hy3均分2.67（满分4分），幻觉率从12.5%降至5.4%，常识错误率从25.4%降至12.7%，多轮问题率从17.4%降至7.9%，在WorkBuddy的任务解决率从72%升至90%。并且HY3还具备很高的性价比，API输入价格仅1元/百万Tokens。
从基准测试看，Hy3在信息整理、文档生成、简单工具调用等典型办公场景都做到了专项优化。根据腾讯透露，Hy4也计划于近期推出，相比于前一代会进一步提升模型性能和多模态能力。
模型能力是一款好AI Agent的基础，但产品能力同样重要，Buddy家族体现的就是后者。
家族中用户数最多的产品WorkBuddy的技术源于来自腾讯云2023年启动的AI编程工具CodeBuddy，早在2026年1月腾讯内部就已经有了做一款AI Cowork产品的想法。与许多自上而下立项的战略级产品不同，它最初是由一个小团队自己跑出来的，这也更接近AI时代的明星产品诞生逻辑。
就在差不多同一时间，OpenClaw从海外火到国内。腾讯迅速推出了WorkBuddy，以及QClaw、Marvis等多款办公产品。到了今年3月，腾讯决定全力押注办公智能体产品，并将资源逐渐归拢至WorkBuddy上。7月，同属智能体赛道的QClaw并入WorkBuddy所在部门，早期的多线探索开始收敛。
易观报告显示，6月国内桌面端AI原生办公智能体月访问量前十中，腾讯系占据四席，分别是第一的WorkBuddy、第四的CodeBuddy、第五的QClaw和第七的Marvis，矩阵化优势初步显现。
一张模型牌，一张产品牌，让腾讯重新拿到了牌桌的入场券。可是，要把牌打好，靠的是牌面之下的功夫。
1997年的WWDC上，乔布斯第一次公开阐述他眼中产品与技术的关系：“你必须从客户体验出发，然后倒推回技术，而不能从技术出发，再试图弄清楚要把它卖到哪里去。”
29年后，当大厂和模型公司在AI时代竞相推销自己的技术时，产品本身的意义反而常被忽略。腾讯能够重回牌桌，并不是单纯因为AI技术冲在前面，是因为它把新技术做成了好用的产品。这两张牌之所以腾讯能打得出来、且迅速看到效果，背后是三层能力。
第一层是产品基因，腾讯擅长做长期留存的产品。
Agent要进入用户的长期工作流，需要持续的信任、授权与交互，这和腾讯做了二十多年的高频、长周期、高留存产品是同一套逻辑，从微信、QQ到腾讯会议，腾讯非常熟悉如何降低使用门槛、优化交互体验、提升用户粘性。
一个产品细节可以说明问题。7月30日，WorkBuddy联合腾讯文档上线了“人机双写”能力，用户打开腾讯文档或本地的Word、Excel、PPT、Markdown文件后，可以直接在原文件中框选内容，用自然语言让AI就地修改，改动实时生效，还能读取批注、支持多人与AI共同编辑同一份文档。
这个改动谈不上需要多强的模型能力，它解决的是一个很具体的使用痛点，用户不再需要在聊天窗口和各种软件之间来回复制粘贴。这是典型的产品思维，也能看出WorkBuddy没有追求去做一个流量入口，而是持续深入协同办公场景，换取长期留存。
第二层是场景与工程优势。Agent的运行链路长且复杂，需要足够真实、足够高频的场景来打磨，而腾讯的业务版图恰好覆盖了大量与生活、工作密切相关的产品线。
目前，WorkBuddy已接入腾讯文档，并与ima、腾讯会议、腾讯网盘、企业微信、腾讯乐享等知识与协作产品联动。微信支付、QQ邮箱、腾讯新闻、自选股等业务也在近期陆续接入，功能基本开箱即用，再用对话式交互把门槛降到了最低。
几乎一个普通用户能够想象得到的所有办公相关场景，腾讯系的产品都能覆盖得到。在丰富的场景基础上，腾讯还有服务大规模C端用户的工程能力基础，Agent需要的大量、多轮、连续、复杂的系统工程，这对腾讯来说不是问题。
第三层，也是最核心的一层，是生态形成的数据飞轮。
姚顺雨在接手腾讯AI业务时曾有过一个提议，搭建一套集团层面的强化学习基础设施，让公司内不同业务都能在同一平台上训练自己的模型，同时把真实业务产生的数据回流给混元。最终的目标是建立一个数据飞轮，集全公司之力做出最好的编程与智能体产品。
这套思路被沿用到了腾讯后来的许多AI产品上。Agent在使用过程中会产生大量真实反馈，包括任务结果、用户习惯、交互路径、失败案例。这些数据回流反哺模型，模型能力提升后再改善产品体验，更好的产品又吸引更多真实使用。
至此，模型与产品之间，形成自我进化、螺旋上升的循环。Hy3上线后调用量的爆发、WorkBuddy任务解决率的跃升，都是这台飞轮开始转动的证据。
Agent落地的竞争，正在演变成产品、场景、数据、工程和生态连接能力的综合较量。腾讯AI的核心优势，是把多年积累的多元场景和连接能力迁移到Agent时代，让模型、产品、Harness、工具调用和用户反馈在真实场景中共同生长。场景越丰富、任务越复杂、反馈越密集，飞轮转得越快，这才是腾讯真正的壁垒。
所以，腾讯能够重新回到AI的牌桌上，并非机缘巧合下它突然摸到了WorkBuddy或者Hy3这两张王牌，而是当牌局从模型竞赛进入产品和生态竞赛时，它手里原本就有的那些牌开始重新显示价值。