騰訊全面開放AI能力，要讓所有人“搭上車”？

AI普惠時代來了？

還在為AI的高門檻發(fā)愁嗎？看著別人家的業(yè)務(wù)坐上AI的火箭一飛沖天，自己卻因為“算力刺客”和復(fù)雜的技術(shù)望而卻步？感覺自己就像個AI時代的“局外人”？

別急，轉(zhuǎn)機(jī)來了。

2025 年 9 月 16 日，在深圳舉行的騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊 正式宣布AI 能力全面開放。AI不再只是騰訊內(nèi)部“秘密武器”，而是將底層大模型、開發(fā)平臺，到應(yīng)用場景、算力基礎(chǔ)設(shè)施，對各行各業(yè)全面釋放。

實(shí)用勝于炫酷，落地優(yōu)于概念。這次大會上，騰訊云發(fā)布了“智能體全景戰(zhàn)略”圖譜，推出 ADP 3.0 智能體開發(fā)平臺、Agent Runtime運(yùn)行環(huán)境、混元3D 3.0模型等新產(chǎn)品，強(qiáng)調(diào)“應(yīng)用主義”，讓AI真正走向場景化落地。

這些動作意味著：騰訊不僅要讓 AI 成為概念里閃光的標(biāo)簽，更要把它變成推動生產(chǎn)效率、產(chǎn)業(yè)升級、國際化拓展的引擎。

可問題也在于，這種大規(guī)模開放與普及到底能帶來多大紅利？普通企業(yè)或開發(fā)者上車后會不會遇到比想象中更多的坑？騰訊鋪的這條AI普惠之路，真的是康莊大道嗎？

01

從“大腦”到“工具箱”全面開放

在騰訊剛剛揭幕的混元體系中，模型升級非常搶眼。混元 3D 3.0 不只是一個“新版本”。它引入了 3D-DiT 分級雕刻模型，三倍提升建模精度，幾何分辨率高達(dá) 15363，支持約36億體素的超高清3D模型生成，意味著創(chuàng)作者在制作復(fù)雜場景、游戲模型或者影視和動畫特效時，可以得到更精細(xì)的結(jié)果。

并且，混元 3D Studio 的管線也被重構(gòu)：從組件生成、UV 展開，到顏色、材質(zhì)、燈光渲染等七個核心環(huán)節(jié)被升級以滿足專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。這些能力不僅限于內(nèi)部或極少數(shù)用戶，而是面向用戶免費(fèi)開放，并通過 API 供開發(fā)者調(diào)用，讓影視、游戲、工業(yè)設(shè)計等行業(yè)更易獲取這些“創(chuàng)意武器”。

平臺方面，騰訊云的智能體開發(fā)平臺 ADP 3.0，則是一個關(guān)鍵樞紐。ADP 3.0 支持多種框架，如 LLM + RAG（大語言模型加檢索增強(qiáng)生成）、Workflow（工作流式自動化流程）、Multi-Agent（多智能體協(xié)同工作）等。

這意味著企業(yè)可以結(jié)合自己的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程來搭建 AI 智能助手，而不必從零開始造模子。也就是說，這不只是給人一個“模型”，而是給一整套能用在實(shí)際生產(chǎn)里的工具箱。

還有基礎(chǔ)設(shè)施層面“Agent Runtime”的支撐，包括執(zhí)行引擎、云沙箱、網(wǎng)關(guān)、上下文管理、可觀測性等模塊，使得智能體能被安全、高效地部署在云環(huán)境中。

云沙箱啟動速度最快可達(dá) 100 毫秒，并能支持?jǐn)?shù)十萬個智能體實(shí)例并發(fā)運(yùn)作，這對像客服問答、實(shí)時推薦、自動回復(fù)等響應(yīng)速度敏感的業(yè)務(wù)至關(guān)重要。

在模型層面，騰訊并未走“堆參數(shù)、比規(guī)模”的路線，而是強(qiáng)調(diào)實(shí)用性和落地性。

其“混元大模型”聚焦多模態(tài)與行業(yè)應(yīng)用，而不是一味追求“最大”，并且還推出了輕量化的企業(yè)級大模型服務(wù)，讓中小企業(yè)也能以較低成本接入AI能力。

可以說，騰訊更像是在搭建一張“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，讓AI滲透到業(yè)務(wù)的每一條毛細(xì)血管，而不是孤立地造一個龐大的“大腦”。這種做法雖然不容易制造話題，卻更符合騰訊作為連接型公司的長期基因。

天眼查數(shù)據(jù)顯示，目前我國現(xiàn)存人工智能相關(guān)企業(yè)已經(jīng)超過424.3萬家，僅2024年新增注冊超過50萬家，隨著騰訊AI能力全面開放，或許AI企業(yè)將加速注冊。

02

國產(chǎn)算力成新的王牌

在“算力焦慮”成為行業(yè)痛點(diǎn)的當(dāng)下，騰訊打出的另一張王牌，是全面適配國產(chǎn)芯片。

模型和平臺是“上面”的能力，但沒有算力和基礎(chǔ)設(shè)施，很多能力只能停留在PPT和實(shí)驗室里。這正是騰訊這次戰(zhàn)略中非常強(qiáng)調(diào)的一塊：適配主流國產(chǎn)芯片，全棧軟硬件協(xié)同，以及基礎(chǔ)設(shè)施國際化。

騰訊云在大會上宣布，其平臺已隨著異構(gòu)計算能力整合了包括昇騰、寒武紀(jì)、燧原等多家國內(nèi)AI芯片廠商的硬件資源，使得模型在這些芯片上推理或部署時效率更高、成本更低。

這樣，中小企業(yè)不必依賴進(jìn)口 GPU，而可以在國內(nèi)硬件選項中找到更具性價比和可靠性的替代方案。

算力啟動速度也在大幅度提高，Agent Runtime 的云沙箱啟動延遲最快可達(dá) 100 毫秒，這意味著在用戶交互、客服、推薦系統(tǒng)等需要快響應(yīng)的場景中，智能體幾乎可以實(shí)時響應(yīng)，用戶體驗提升明顯。

大規(guī)模并發(fā)支持也很關(guān)鍵，因為如果一個平臺能支持?jǐn)?shù)十萬智能體實(shí)例同時運(yùn)行，就意味著企業(yè)能夠承載大規(guī)模用戶訪問或自動化處理任務(wù)的需求。

騰訊自己內(nèi)部的應(yīng)用也率先展示了“國產(chǎn)算力+基礎(chǔ)設(shè)施”的威力，比如CodeBuddy 工具內(nèi)部使用率極高，對編碼時間縮短約四成。

許多效率提升不再只是概念，而能帶來實(shí)際的節(jié)省。

而在算力層面，通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，在國產(chǎn)芯片上的推理成本、能耗、響應(yīng)延遲等關(guān)鍵指標(biāo)正在逼近甚至部分場景下優(yōu)于傳統(tǒng)進(jìn)口方案。

不過，這條“國產(chǎn)算力 + 基礎(chǔ)設(shè)施“之路，并非沒有挑戰(zhàn)。國產(chǎn)芯片在高密度計算、顯存、互聯(lián)帶寬、高速通信接口等硬件量級性能上，與一些國際頂尖產(chǎn)品仍有差距。

生態(tài)兼容性也存在問題，不同芯片廠商之間的軟硬件接口、驅(qū)動、工具鏈標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，開發(fā)者在遷移或混合部署時可能遇到額外調(diào)試成本。

再者，適配與整合本身需要投入，不是只把芯片“接進(jìn)去”就算成功，還要長期穩(wěn)定、響應(yīng)好。騰訊要把這張“國產(chǎn)長城”建得不僅高，而且結(jié)實(shí)且透氣，難度不小。

03

AI普惠的紅利都在哪？

騰訊把這么多模型、工具、算力鋪開，不只是為了炫技，而是希望激發(fā)產(chǎn)業(yè)升級、效率提升、用戶體驗改善這些實(shí)實(shí)在在的回報。AI普惠的紅利都在哪呢？

首先，對于許多中小企業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)而言，現(xiàn)在確實(shí)迎來了“上車”的機(jī)會。以前一個企業(yè)如果要用好 AI，需要投入大量算力或者雇技術(shù)團(tuán)隊，還要自己訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)。

現(xiàn)在，通過 ADP 3.0 或者混元 3D 的 API 或工具，這些能力可以部分外包或以服務(wù)形式獲取。

知識管理、客服自動問答、內(nèi)容生成、會議紀(jì)要等工具，已經(jīng)變得不難接入。比如“騰訊會議”的 AI 紀(jì)要功能使用量同比增長 150%，樂享知識庫問答準(zhǔn)確率達(dá)到 92%。

這些都說明在常規(guī)辦公和溝通協(xié)作中，AI 的效率提升并非遙遠(yuǎn)愿景，對很多企業(yè)來說，這樣的效率提升就可能轉(zhuǎn)化為成本節(jié)省、響應(yīng)快、產(chǎn)品到市場速度快。

其次，對普通用戶來說，AI 的“陪伴感”與便捷性正在增強(qiáng)。比如在內(nèi)容創(chuàng)作里，混元 3D 系列模型開放以后，圖像／3D 生成的質(zhì)量提升明顯，讓許多設(shè)計師、小團(tuán)隊能以較低成本制作出以前需要大團(tuán)隊才能完成的視覺效果。

元寶、騰訊電子簽等工具不斷增強(qiáng)智能交互與自動化水平，使得日常行政、簽約等環(huán)節(jié)的摩擦減少。用戶不一定意識到“AI 在背后做了多少事”，但使用體驗在一點(diǎn)點(diǎn)變好。

但是，紅利并不是百分之百的。中小企業(yè)盡管門檻降低了，但數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型定制、安全與隱私保護(hù)、運(yùn)維支持等不少“隱形成本”仍然存在。這些環(huán)節(jié)往往耗時耗力，企業(yè)不一定有足夠的人才或預(yù)算。

尤其是在行業(yè)極其細(xì)分或?qū)取⒖煽啃砸髽O高的場景里，默認(rèn)開放模型或工具可能仍然需要大量二次開發(fā)與調(diào)優(yōu)。

除此之外，效率提升意味著一些工作被自動化，但這也可能對崗位、對行業(yè)結(jié)構(gòu)造成沖擊。誰來承擔(dān)這些“被替代”的成本？此外，如果這些 AI 能力主要集中在騰訊及其生態(tài)合作伙伴手中，而中小企業(yè)只是消費(fèi)者角色，那么紅利仍然更多流向頭部企業(yè)。

如若價格結(jié)構(gòu)復(fù)雜不透明，那么所謂“普惠”可能只是一個幌子。舉個例子，一個企業(yè)可能起初覺得“用起來便宜”，但在規(guī)模放大、并發(fā)增多或者定制化需求增強(qiáng)后，費(fèi)用迅速上升，負(fù)擔(dān)變重。

騰訊這一次 AI 能力的開放，可能是中國 AI 落地進(jìn)入快車道的一次關(guān)鍵轉(zhuǎn)折，是“AI 不再只是頭部企業(yè)秀肌肉”的標(biāo)志。

但模型與平臺的“實(shí)用性”需時間檢驗，算力基礎(chǔ)設(shè)施要在穩(wěn)定性與國際合規(guī)性上過關(guān)，紅利能否真正惠及中小企業(yè)與普通用戶同樣是關(guān)鍵。

如果你是一個企業(yè)家、產(chǎn)品經(jīng)理、創(chuàng)意從業(yè)者，或者普通AI用戶，現(xiàn)在確實(shí)是一個“上車”的好時機(jī)。騰訊這盤棋走得大也走得穩(wěn)，但能不能成為創(chuàng)業(yè)者那條真正“康莊大道”還需時間及市場的檢驗。

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