爱爱无码毛片亚洲试看无码毛片

爱爱无码毛片亚洲试看无码毛片

（文/陈济深 编辑/张广凯）

"AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。"

3月27日的腾讯云城市峰会上海站上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生这样概括腾讯对智能体时代的判断。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生

在他看来，随着主流大模型能力差距逐步缩小，企业真正比拼的重点，正在从单纯的模型能力，转向工程化能力——谁能把工具调用、上下文管理、工作流设计这些环节做得更好，谁就更有机会把模型真正用进业务，也把Token（词元）成本压下来。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强则对观察者网把这套逻辑翻译得更直白："Token就像汽油，引擎才是核心。只关注油耗，不关注引擎本身，就容易陷入卷价格的境地。"

峰会当天，腾讯首次发布涵盖基础设施、模型、生态到应用的Agent产品全景图，并将MaaS平台升级为TokenHub，推出企业级Agent治理方案。

过去半个月，阿里巴巴成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，华为高级副总裁李鹏宣称"Token经济时代已经到来"，英伟达创始人黄仁勋则在GTC大会上把Token定义为"新的大宗商品"。几乎所有巨头都在围绕Token重新排兵布阵。

在首次实现规模化盈利后，腾讯云选择在这个时间点把"TokenHub"摆到台前，想讲的显然不只是Token本身。

"养虾"破圈之后

今年春节前后，OpenClaw席卷科技圈，引爆了一场"全民养虾"热潮。

3月6日，腾讯深圳总部楼下的"龙虾站"排起了近千人的长队，队伍里有将近70岁的非遗专家、退休的航空工程师，还有抱着两岁孩子的年轻妈妈。腾讯董事会主席马化腾在朋友圈感叹"没有想到会这么火"，3月11日凌晨，他再次转发了腾讯全系龙虾产品矩阵，像个创业者一样数着自家的产品线。

360创始人周鸿祎感叹："我做了一年多智能体科普，还比不上龙虾一夜火爆。"他把这波热潮定义为"中国用户的第二次AI科普"——如果说ChatGPT让人知道AI能聊天，OpenClaw则让所有人看到AI能干活。

李强把这个变化称为"重要的分水岭"：AI从"可对话"变成了"可执行"。但他也看到了硬币的另一面："这波热潮，还有某种源自于中国人的焦虑。你不装个龙虾，就好像马上掉队了，要被裁员了。"

连他自己也没能免俗，但装虾的方式透着一股职业敏感："我实在是有顾虑，后来拿了一台空的新电脑装。结果发现数据少的时候用户体验很差，你得让渡很多权限和个人数据，这很难。"

这股热潮在上海进一步发酵。3月26日，腾讯在上海举办"企鹅虾友线下赛"，30名来自跨境电商、证券、审计等各行各业的选手现场竞技，72岁的上海阿姨携闺蜜团来装虾观赛，一名11岁的小学生带着养了3天的WorkBuddy拿下第5名。

腾讯云AI智能体产品总监黄广民对观察者网透露，WorkBuddy发布后让他找回了多年没联系的朋友："一个做水产的朋友问，你们是不是有龙虾？我说是的，但我这个龙虾能帮你做报表整理、管销售订单。他现在也在用。"

过去两年，大模型的主要买家，是大模型公司自身、具身智能创业公司以及与互联网高度相关的平台型企业。这波Agent热潮之后，进来的却是完全不同的一批人。

国家数据局的数据显示，中国日均Token调用量从2024年初的1000亿，到2025年底跃升至100万亿，今年3月已突破140万亿，两年增长超千倍。普华永道2026年2月发布的《第29期全球CEO调研中国报告》显示，52%的中国CEO表示应用AI后企业收入有所增加，远高于全球约30%的平均水平。

从龙虾全家桶到Agent全景图

如果说三月初腾讯火速发布龙虾全家桶是针对龙虾热的迅速反应，本次峰会则是系统性亮出2026年AI演进路线。

腾讯云副总裁吴运声把它定义为"从工具箱到工具链"，一套覆盖"用Agent、造Agent、管Agent"全链路的产品矩阵，第一次以完整图谱呈现在外界面前。

这套矩阵背后有一个真实的产品故事。CodeBuddy最早在2023年启动，在腾讯内部孵化两年后于2025年正式对外发布，覆盖了代码生成、测试、构建到运维的全流程。使用过程中，团队发现了一个意外信号：超过1万名非开发岗位员工也在深度使用CodeBuddy，他们拿它处理文档、做数据分析、搭建简单工具。只是这款产品对非技术人员来说，交互门槛仍然偏高。WorkBuddy就是在这个判断上被催生出来的。

WorkBuddy的第一个内测版本，是由产品经理用CodeBuddy在两天内完成的，用AI工具造AI工具，完成了自举。黄广民说，在开发CodeBuddy命令行版本时，4名工程师90%以上的代码由AI生成，"从那之后，团队成员100%的代码都是AI写的"。整体代码生产效率翻了4到5倍，一个原来需要两周的需求，现在两天完成。3月9日WorkBuddy正式对外发布时，涌入量远超预期，第一天有一两个小时服务不可用，临时扩容了10倍才撑住。

CodeBuddy面向专业开发者，WorkBuddy面向企业级办公场景，QClaw则面向AI深度用户的个人电脑，三者各有侧重但共享同一套Agent内核。企业侧，ADP（智能体开发平台）负责Agent的生产，ClawPro负责分发，从开发到部署形成闭环。

OpenClaw让市场一下子看见了Agent，但腾讯不是从那一天才开始准备。腾讯超过900多人已全面纳入AI绩效考核，广告业务的增长直接受益于AI对投放效率的提升。WorkBuddy的内测早于OpenClaw引爆，CodeBuddy在腾讯内部已覆盖超过90%的工程师。

安全是这次发布中着墨最多的维度。云端有AI Agent安全中心和安全网关，办公终端有iOA和龙虾管家，SkillHub技能市场有安全检测机制。腾讯云还联合中国信通院发布了业界首个《AI Agent安全白皮书》。OpenClaw热潮之后，企业端找上门咨询的电话大幅增加，但这些企业最关心的不是功能，而是数据会不会泄露、权限能不能管控、操作日志能不能审计。李强说得直接："不解决安全问题，AI Agent很难正式在To B落地。"

吴运声给出了一个具体数字：在同一大模型下，仅优化工程框架，复杂工程任务的完成率就能从42%提升到78%。主流大模型的能力差距在缩。ヒ荒Ｐ偷幕こ呛右苍谒跣。钜旎谙蚬こ滩愫陀τ貌阕。

不想只卖Token

在腾讯云发布前11天，阿里巴巴宣布成立ATH事业群，CEO吴泳铭亲自挂帅，把"打造智能能力最强的模型"列为第一优先级。字节跳动的数据显示，豆包大模型日均Token调用量超过50万亿，企业客户占比高达80%，累计使用上万亿Token的外部客户已超过100家。Token消耗量，正在成为各家竞相展示的核心指标。

如果说阿里的重心更偏向模型能力与Token飞轮，腾讯这次强调的则是工程能力、渠道生态和多模型开放。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强

李强把Token比作汽油，把企业"养龙虾"比作开车。路上跑的车多了，油耗总量自然急速上升。"但每辆车的油耗是会下降的。如果只关注油耗总量，不关注造引擎的经济性，就容易陷入卷价格的境地。"

李强对观察者网坦言，企业Token的替换成本极低。"今天这波降价我（企业）就割（云厂商）这波韭菜，明天那波降价我就勾选另一个，这种情况非常普遍。如果云服务商只是把重点专注在这个领域，它很快就成为一个低值、低粘性的业务。"

面对Agent时代的激增需求，腾讯没有对销售团队设置激进的Token消耗KPI，也没有用大规模补贴去争夺Token份额。

李强直言："有的友商可能是10倍激励，卖一块钱Token给你10倍的业绩。当你用这种方式获取了一些没有粘性的业务，哪天不准备继续补贴的时候，这些业务是比较容易流失的。"

对于这个问题，腾讯的解法是用生态和工作流去构筑使用门槛。

TokenHub支持多模型并存，允许企业通过Token Plan统一计费、按需选用，以极低的切换成本在多个模型之间灵活调度。WorkBuddy、CodeBuddy、ADP这些产品一旦深度嵌入企业的日常工作流程，换掉的代价就不再只是切换一个Token供应商，而是重新迁移整套工作习惯和数据资产。

MiniMax首席架构师廖宇航当天在主论坛上现身说法：MiniMax的模型训练依赖腾讯云算力，Agent强化学习跑在腾讯云沙箱环境里，产品出海依靠腾讯云的全球合规能力。从模型训练到产品上线到海外合规，一个AI创业公司的核心链路嵌在了腾讯云的基础设施里，这种绑定的深度不是Token补贴能替代的。

AI进企业，先过三道坎

如果说龙虾打开了企业大规模使用智能体的可能性，从想用到能用，依然需要跨过三道门槛。

场景选择是第一道坎。尽管龙虾让大家看到了智能体能力的上限，但对于大部分B端业务来说，目前龙虾更加适合的依然是高频、工作流稳定、批量重复性的工作。

以荣耀为例，其和腾讯云合作，将数万份采购合同交给AI处理，覆盖合同起草、提取、比对、审核、签署全流程，采用"行业垂域模型+专属数据精调"的混合方式训练出专属合同AI，单份合同处理时间从数天压缩至分钟级，准确率达90%以上，每年节省超过110万元直接成本，投资回报周期小于一年。

而华住集团则在超过5000家门店上线AI住中服务，73%以上高频住客需求可自动处理，5秒内生成工单并执行，部分门店住客单日使用率最高达94%。

黄广民给出了一个更具体的数字：软件开发场景的Agent解决率目前大约在80%左右；泛生产力场景更难定义准确率，腾讯的策略是先打磨TOP10高频场景，长尾场景依靠生态伙伴逐步补充。

安全与合规是第二道坎。C端用户在积极装，企业和政府在不停发文禁止装。热潮带来了一个意外收获：企业员工在个人设备上体验了Agent的价值，回过头来开始主动推动企业采购安全合规的企业版解决方案。

李强说："这波热潮最大的作用是在教育企业端，让他们看到了效果，然后来找意昂平台要安全的解决方案。"

而第三道坎知识沉淀则更加隐性。过去很多企业的经营高度依赖员工的个人知识和经验，这些知识离散地存在员工的脑子里、邮件里、本地硬盘里。

汤道生对此给出了自己的判断：在智能体时代，企业知识库是新的中台。如果知识库能变得实时准确，就能支持越来越多的"数字员工"并行协作；但如果知识库本身是混乱的、过时的，Agent只会把错误放大。

吴运声展示了腾讯乐享知识库的升级方向：从"只能回答问题"变成"能干活"。AI可以自动对企业知识库进行质量检查，围绕合规、内容冲突等维度生成检查报告，也可以基于知识库自动生成符合企业模板的产品报告。

这三道坎，对应的正是腾讯这次想展示的智能体时代核心能力：开发平台、安全能力和知识资产沉淀。

增长引擎在哪里

实现全年规模化盈利之后，腾讯云把未来增长重心更多放在了AI带来的新增量上。

最核心的增量显然是AI本身。不仅是算力需求，还包括Agent应用层的SaaS增长，以及TokenHub上多模型调用带来的平台收益。增量的来源正在从技术密集型企业扩散到传统行业。在短剧和漫剧制作领域，腾讯的音视频处理能力结合大模型，可以实现从AI生成剧本到文生视频、从1080P超分到4K、从中文配音一键转换为目标语言的全链路制作。李强透露腾讯已占据短剧头部市场近80%的份额。

一个千亿参数大模型训练一次大约需要1.2亿度电，相当于10万户家庭一年的用电量。腾讯云与远景集团在内蒙古赤峰落地了全球首个100%绿电直供的算电协同数据中心，风电光伏直接供电，结合储能和氢能平衡波峰波谷，年综合能源成本降低超40%，每年减少碳排放18万吨。90家中国头部机器人企业的模型训练跑在腾讯的算力底座上，帕西尼的VTLA多模态感知模型综合训练成本降低30%。腾讯去年资本开支达792亿元，创历史新高。李强透露，如果不是供应链紧张，这个数字会更大。

另一条发展重点则是出海。观察者网获悉，腾讯云2025年海外客户规模同比翻番，国际业务实现了持续双位数增长，而本月其在法兰克福新增第三个可用节点则是欧洲市场需求增长的实际案例。

近期以来持续发生的地缘政治事件也给中企出：秃Ｍ馄笠凳褂弥泄品务带来了机遇，李强对观察者网表示："地缘政治割裂越严重，中国企业物理出海的步伐反而越大。以前通过贸易就能解决的事，现在需要在当地建团队、建设施、做本地化运营，这些都带来了真实的数字化基础设施需求。腾讯云400多项国际认证和多年的海外合规积累是真实的竞争壁垒。混元3D模型也已经走出去，德国软件公司Maxon在其Cinema 4D桌面应用中集成了混元3D API，用于专业建模环节。”

对于出海的增长预期，李强用了一个更大的类比："中国制造今天很强，已经不仅仅是价格便宜，在很多领域是碾压式的优势。意昂平台也希望有一天中国的云也像中国制造。"

而海外局势的波动也将为腾讯带来融合创新的增长机会。随着政府、金融、交通、国企对自主可控的需求在提速，腾讯全系产品支持自主可控将带来一定量的高毛利业务。

热潮会退，但生意才刚开始

对于OpenClaw带来的龙虾"百团大战"热潮，李强对观察者网坦言：热度会退潮是确定性事件，但热潮留下了一个比焦虑更重要的东西，企业端对Agent的接受度被大幅拉升。

"去年你还得教育他，他觉得执行是风险太高或者不可实现。今天这个观念的转变，是在B端最大的进展。"

但大众观念的转变只是大厂入局智能体赛道的入场券，而非胜负手。

李强表示："真正具备符合企业安全要求、能够持续提供服务、有稳健投入能力的，客观来讲也没几家。"

他对这场竞争有一个更底层的判断："大模型这件事是典型的长跑。如果你前10公里冲的太凶，大概率很难坚持到最后。"

腾讯这个配速够不够快、引擎够不够强？腾讯高管在财报电话会上预告四月发布的混元3.0，将会是OpenAI前高级研究员姚顺雨加盟腾讯后的第一份答卷。