腾讯从来不是赌徒

文 | 深流研究所，作者 | 之丰 一向被认为谨慎的腾讯，把2026年二季度的资本开支推到了528亿元，超出了机构预测。 这比去年同期的191亿元多出337亿元，环比今年一季度增长65%。今年上半年，腾讯已经花出去847亿元。 腾讯二季度自由现金流也因此转负138亿元。但这个负数也没那么吓人，剔除为采购算力支付的大额预付款，腾讯仍有376亿元自由现金流。 猛踩投资油门，又提前锁定算力，稳健的腾讯显然看到了某种确定性。 毕竟，腾讯从来都不是赌徒。 至少在花钱这件事上，腾讯历史上几乎不赌运气，一直是投资纪律性很强的优等生。 财报电话会上，刘炽平讲了一个很有意思的细节，公司几个月前支付的部分算力订单，如果今天转手出售，与当时采购的价格相比，可以赚超过30%。 但腾讯没有卖。这说明管理层看到的利益，要比一笔30%的短期回报更大。 刘炽平表示，公司会把算力依次用于建设自有模型、建设应用，再分配给外部租赁。长期来看，这会形成一个规模可观的AI原生业务。“它将非常赚钱，也会为腾讯创造大量现金和回报。” 资本开支的回报不一定以同一种形式回收。出租算力是腾讯眼前的一条捷径。但腾讯还是选择了更长更难但收益可能更丰厚的那条回报路径。 卖卡的动作大家都会，真正能构成壁垒的事情总是很难做的。 那么，腾讯看到的确定性是什么？还没被写进财报的回报又是什么？ 需求的胃口越来越大了 财报季还在进行，华尔街先给中国模型上调了收入预期。 8月3日，高盛在一份研究报告中，将中国大模型厂商2026年末合计年度经常性收入预期（ARR），从100亿美元上调至130亿美元，并预计2030年达到1250亿美元。 五年25倍。这个预期不是凭空来的。高盛上调预期的依据之一，是中国大模型真实的调用需求会持续增加。 报告预计，中国大模型的API和订阅收入将从2026年的350亿元，增长至2030年的8790亿元，日均token消耗量将从350万亿跳到4600万亿。 就在同一天，Jefferies研报引用OpenRouter数据显示，中国模型已经连续14周包揽平台调用量前五。其中，腾讯混元Hy3以4.82万亿的调用量稳定排在前三。 腾讯在电话会上又补充了一个数据： Hy3正式版在各渠道的日均token使用量，已经达到Hy3 preview的约7倍。 有这么一条需求曲线，各家继续扩大资本支出就不意外了。“如果需求不足，我们就不会投入资金。”亚马逊CEO Andrew Jassy很直接地说。 今年早些时候，亚马逊宣布计划全年投入约2000亿美元的现金资本支出。这个数字在当时看来很激进，但亚马逊自己觉得还不够。Jassy在二季度财报电话会上说，2028年的需求已经“非常惊人”，而企业在生产环境中大规模使用推理，“还处于非常早期的阶段”。 需求总量在涨是好事，但问题随之而来：这是可持续的吗？ 这就要看需求背后的驱动逻辑是怎样的。 过去的Scaling Law很好理解。参数更多，数据更多，训练集群更强，模型通常也会更聪明。那时的算力大多花在模型发布之前，像一场漫长的考前集训。模型发布，等于交卷，最重的一笔计算支出也暂告一段落。 现在，交卷只是开始。模型完成预训练后，还要接受强化学习后训练。等用户按下回车，又开始了。问题越复杂，模型思考的时间越长，背后消耗的计算资源也越多。 算力就这样跟着模型走出了训练场，进入产品每天的运行过程。 随着AI的形态从Chatbot转向Agent，推理需求又被进一步放大。 Agent接到一项工作，要检索信息、读取上下文、调用工具、处理反馈等等。用户看到的可能只是一份报告，机器在后台已经跑过很多轮。 每多走一步，都要消耗多一份token。德勤的一份报告预测，推理工作负载已占全球AI算力的三分之二。2023年，这个比例大约只有三分之一。短短几年，推理已经走到了算力需求的中心。 尤其是对于正在打造一座“Agent 工厂”的腾讯来讲，更强的需求是可预见的。混元正在强化Agent能力，WorkBuddy、CodeBuddy、小微、大圆、Marvis等产品持续产生真实任务，腾讯云搭建的Agent Runtime作为底座支撑Agent规模化运行。模型、产品与基础设施已经连成一套体系，推理调用也将成为日常消耗。 所以，资本开支还在涨，靠的并非几家公司对AI的信仰，是结构性的算力需求在推着它们走。 这周一，扎克伯格提出了“个人超级智能”的概念。他的核心设想是，未来每个人身边会长期存在一个 AI 系统。前不久，微软CEO纳德拉也公开表示，公司的两大核心目标之一是让人工智能赋能每一个人，放大个体的自主能力与发展愿景。 如果这个方向成立，也就是AI 产品越来越接近一种长期在线的个人服务，背后的算力需求就不会是脉冲式的，而会变成一条持续抬升的曲线。 那么，对于任何一家认真做AI的公司，真正需要建设的，是一套能够长期运行产品、服务用户、处理任务的基础设施系统。 这套系统一旦开始运转，就不是花完一笔钱能停下来等一等的事。 腾讯2026Q2业绩PPT上也提到了推动AI走进千家万户的意思 WorkBuddy的账已经能算了 虽然需求曲线往上走，但钱不会自动流到每一家公司的财报里。 一家公司有没有赚到AI的钱，最早通常从云业务里看出来。 客户租GPU、调用模型、购买API，使用多少，支付多少，云厂商都能算得明白。 云巨头亚马逊就是典型的案例。过去两年，亚马逊不断提高资本开支，市场最初也是担忧，这么多服务器和数据中心，到底什么时候开始赚钱？ 亚马逊就这样埋头干。直到今年二季度，AWS年化收入达到1690亿美元，同比增长36.7%，让市场惊喜。此外，AI芯片和AI相关业务年化收入超过250亿美元，积压订单达到4960亿美元。许多AI容量已经对应多年期使用承诺，服务器接入数据中心后就能开始产生收入，回收周期也可以估算。 这条回报路径很容易理解。客户使用模型或算力，产生调用量和合同用量，随后支付费用，云厂商确认收入。服务器由谁使用，收入从哪里来，大致都能顺着合同找到。 腾讯这次把这条路径讲得挺清楚的。 财报电话会上，James Mitchell透露， 腾讯云收入增速已经从一季度的高十几位数，提高到二季度的低二十位数。 AI需求正在带动GPU租赁、模型即服务，以及WorkBuddy和CodeBuddy的token使用。 以WorkBuddy为例，用户订阅产品，充值购买token，完成一项任务就消耗一部分模型和算力。过去藏在产品后台的计算资源，开始有了独立价格。 电话会上，管理层还说，WorkBuddy的现金收入正在显著增加。目前大部分用户支出来自订阅，用户付款以后，还要随着订阅周期逐步确认为腾讯云收入。 潜台词是：钱已经进来了，但收入写进报表要晚一步。 腾讯还披露， WorkBuddy付费用户和模型即服务的毛利率，目前已经与腾讯云整体毛利率相当。 免费用户仍需要补贴，所以WorkBuddy整体毛利率会低一些。随着付费用户增加、Agent运行效率改善和token成本下降，单位经济性还有继续改善的空间。 WorkBuddy的商业潜力有目共睹。根据易观分析数据，2026年Q2，在国内办公智能体平台中，WorkBuddy的PC端月访问量高达2097万次，超过了第二和第三名的总和，稳居