今年夏天，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在内部将腾讯的人工智能项目形容为“一艘漏水的船”，这句罕见的严厉批评，直指当时腾讯AI业务在高昂算力成本与资本开支压力下，长期存在的高投入、低转化核心问题。在此之前的多个季度里，腾讯在AI赛道上的布局始终未能达到预期效果，C端通用AI应用的增长陷入瓶颈，巨额的算力采购和基础设施投入持续消耗现金流，整个业务线的投入产出比始终未能跑通，迫使这家在社交、游戏领域长期占据优势的互联网巨头，不得不重新审视自身AI战略的整体方向。

　　在C端AI流量争夺战中，腾讯推出的AI应用“元宝”始终受制于字节跳动旗下“豆包”的规模压制，用户活跃数据与对手差距悬殊，叠加百亿级别的AI相关成本持续攀升，腾讯的自由现金流罕见转为负值，多重压力之下，腾讯正式启动了AI赛道的战略转向，将原本倾斜向C端通用AI产品的资源，逐步向更具产业互联网基础的B端场景转移。

C端流量战的投入困局

　　2025年到2026年初，国内大模型C端应用经历了一场激烈的流量圈地战，字节的豆包依托抖音的超级流量池，通过大规模投流和极低的使用门槛，迅速占据了市场领先地位。截至2026年第一季度，豆包的月活跃用户数达到3.45亿，日活稳定在1.4亿左右，而同期腾讯元宝的月活仅为5735万，约为豆包的六分之一。腾讯虽然也在微信生态内给予了元宝入口扶持，但在AI对话场景中，社交关系链的导流优势并未立刻转化为绝对的用户粘性，春节期间投入10亿红包拉动的用户增长，在假期结束后便出现大幅回落，用户留存表现远不及预期。

　　与此同时，大模型是一项极度消耗算力的重资产游戏，2026年上半年，腾讯的资本开支达到847.2亿元人民币，其中第二季度单季资本开支高达527.84亿元，同比暴增176%。受AI业务驱动，当季服务器费用同比实现翻倍，AI相关成本的净影响从第一季度的约88亿元扩大至第二季度的105亿元，这种高强度的投入直接导致了自由现金流的恶化，第二季度自由现金流录得-138亿元，罕见地转为负值。马化腾的“漏水船”之喻，正是对这种高投入、低转化状态的直接警示，在缺乏明确变现路径的情况下，盲目扩大C端规模只会加速消耗企业积累的现金储备，腾讯必须寻找新的突破口，将AI能力转化为实实在在的企业收入。

WorkBuddy的B端场景落地路径

　　面对C端战场的投入阻力，腾讯云与智慧产业事业群CEO汤道生推动AI重心全面向B端转移，核心产品WorkBuddy并非凭空诞生的全新应用，而是脱胎于腾讯内部工程师用来提升写代码效率的辅助工具，经过改造后成为面向全行业的企业级AI助手。这款产品的核心逻辑并非提供通用的聊天对话功能，而是深度嵌入企业日常工作流，成为员工身边的“AI协作伙伴”，从整理会议纪要、生成业务报表到辅助代码编写，所有操作都能在员工熟悉的办公界面内直接完成，无需在多个应用之间反复跳转。

　　据QuestMobile发布的2026年9月数据，WorkBuddy以合计月活3235.3万稳居办公类Agent榜单首位，季度环比暴涨647.1%，其月活规模约为第二名百度搭子的3.3倍，第三名阿里千问办公的4倍。这一数据很大程度上得益于腾讯在企业服务市场的长期积累，WorkBuddy结合了腾讯现有的企业微信即时通讯能力和腾讯文档等办公工具生态，能够直接在企业已有的协作体系中嵌入AI能力，大幅降低了企业的迁移和学习成本。同时产品还支持私有化部署，所有数据都能保留在企业内部服务器中，完全契合大型国央企和金融机构对数据安全的刚性需求。

商业化落地的多重现实考验

　　当前国内B端AI市场的竞争异常激烈，阿里、字节等竞品正快速追赶，各家都在依托自身的生态优势推出面向企业的AI办公产品，试图在快速增长的市场中抢占份额。除此之外，大型企业的定制化需求也带来了极高的交付成本，不同行业、不同规模的企业对AI助手的功能要求差异极大，部分定制项目的前期投入甚至远超预期，这也让行业普遍关注的问题随之而来：WorkBuddy当前的高月活规模，能否顺利转化为真实的商业付费，庞大的用户基数背后，究竟有多少企业愿意为AI办公能力支付相应的服务费用，目前这一答案仍是未知数。

　　底层大模型能力是B端应用的核心考验，腾讯即将发布混元Hy4大模型，重点提升代码生成、多模态理解与复杂逻辑推理能力，为上层的企业级AI应用建立更扎实的技术壁垒。此前腾讯已经对大模型研发的绩效导向做出调整，不再以公开榜单的测试分数作为核心考核指标，转而以真实场景中的任务解决率作为核心评价标准，避免研发团队为刷分训练出“应试型”模型，确保新模型的能力能够真正匹配企业的实际业务需求。

　　腾讯AI战略正从过去追求C端流量入口的思路，全面转向深耕企业场景的发展路径，依托自身积累多年的产业互联网基因打持久战。未来摆在腾讯面前的核心考验，在于能否在竞争激烈的企业级市场中，跑通投入产出比合理的商业闭环，让此前投入的千亿级算力资源和研发成本，逐步转化为稳定可持续的企业服务收入，真正补上这艘AI大船的漏水缺口，让转型后的新船能够平稳驶向产业数字化的深水区。

(编辑：吕文)