腾讯控股2025 年第四季度财报说明会

腾讯控股2025 年第四季度财报说明会

董事会主席兼首席执行官马化腾（Pony Ma）将率先进行简要概述，总裁刘炽平（Martin Lau）将进行战略回顾，首席战略官詹姆斯·米切尔（JamesMitchell）将进行业务回顾，首席财务官洛鸿文（JohnLow）将完成财务部分解读，随后进入问答环节。

马化腾（PonyMa）：

2025年，我们依托长青产品与服务，叠加AI能力的持续赋能，实现了高质量增长。我们凭借《三角洲行动》的突破性成功，扩充了长青游戏矩阵，同时巩固了《王者荣耀》《和平精英》等现有王牌产品。AI为游戏内容研发带来了显著价值。

在用户活跃度与营销效率方面，视频号总使用时长同比增长超20%，得益于推荐算法升级与内容生态的丰富。我们的营销服务收入增速跑赢行业，核心得益于模型升级以及全新推出的AI营销自动化解决方案AI Marketing Plus。

金融科技业务方面，我们深化与持牌金融机构的合作，维持稳健的风险管理，实现了收入的健康增长。云业务方面，受益于企业端对行业领先的算力、存储产品需求提升，以及供应链优化，实现了规模化盈利。

海外业务层面，在长青游戏持续增长、内容驱动型游戏快速扩张的推动下，腾讯国际游戏业务年收入首次突破100亿美元。我们深化与核心客户的合作，推动自研云产品渗透率提升，海外云收入增速进一步加快。核心业务带来的强劲经营杠杆与现金流，支撑我们全年加大AI领域投入。

我们引进顶尖AI人才扩充团队，搭建体系化流程持续提升大模型能力。我们已在微信、元宝及核心产品中落地全新AI功能。

本季度财务数据方面，总营收1940亿元人民币，同比增长13%；毛利润1080亿元人民币，同比增长19%；Non-IFRS营业利润700亿元人民币，同比增长17%；

Non-IFRS股东应占净利润650亿元人民币，同比增长17%。

刘炽平（Martin Lau）：战略回顾

我将分享我们对AI作为变革性力量的思考：首先是现有业务在AI时代的抗风险韧性，其次是我们如何通过AI赋能现有业务、强化核心优势，再探讨AI催生的全新产品与机遇，以及我们的投入布局。

首先，我们的核心业务在AI时代具备极强的内生韧性。众所周知，AI将重塑科技行业的各个环节，但部分产品与服务天生具备更强的抗风险能力。我们认为，韧性的核心特征包括：

第一，由C2C、C到内容创作者、C到B交互形成的网络效应，强度依次递减；

第二，深度供应链整合，打通数字世界与实体世界；

第三，严格的监管与牌照准入要求；

第四，稀缺或独有的资源，包括实体资产与知识产权；

第五，相较价值供给或切换成本而言极低的费率；

第六，封闭且具备交互属性的私人数据。

基于以上标准审视我们的核心现有业务，结合用户使用趋势可以得出结论：各项业务均具备高度内生抗风险能力。

微信、QQ、腾讯会议等通讯服务，是用户与亲友、同事、合作伙伴的连接载体。人类社交需求、网络效应，以及交互数据的私密性，让这类产品在过往非AI竞品冲击下保持极高粘性，未来面对AI类服务也将持续具备韧性。

游戏业务同样韧性突出，多人对战尤其是PVP游戏具备强网络效应，其团队对抗属性与体育赛事相似，玩家更愿意与真人互动、竞技，而非观看AI对战。我们的游戏打造了强势IP，即便AI能加快游戏研发速度，行业本就处于供给过剩状态——每年移动端新增20万款游戏、Steam平台新增1.8万款。行业核心限制在于，新游戏需比现有头部产品品质更高、创新性更强，这离不开前沿技术与人类创意的结合。

游戏是AI普及的天然受益赛道，同时用户闲暇时间增加也会带动游戏需求。金融科技业务具备强韧性，核心在于牌照稀缺且获取、续期难度高，同时划定了行业创新边界。我们历经数十年搭建支付网络，打通合作银行、商户，连接超10亿消费者，形成难以复制的网络效应；移动支付费率已处于全球低位，价格竞争对我们而言极不经济。

我们正通过AI引领核心业务升级。生成式AI兴起之初，我们便优先以AI加固核心业务，认为核心业务做强后，才能更从容地投入AI创新产品。目前我们在各核心业务的AI应用上，均处于中国行业前列，部分领域达到全球领先水平，用户活跃度与收入增长已验证初步成效。

游戏业务中，我们运用生成式AI加速游戏内内容生产，让头部游戏产出更多内容；通过精准广告、个性化每日高光内容等方式，助力拉新与留存；在PVP游戏中加入虚拟队友、PVE游戏中打造高拟真NPC，丰富核心玩法。这也是腾讯游戏长青化趋势愈发显著的原因之一，2025年我们游戏收入同比增长22%，远超全球游戏行业7%的增速。

营销服务方面，我们扩容广告大模型，实现更精准的广告投放，提升广告主转化效率的同时优化用户体验；推出生成式AI广告创意方案，帮助广告主更高效地制作面向细分人群的广告；上线自动化广告投放工具AI Marketing Plus，实现定向、出价、投放全自动化，提升广告主营销投入回报，带动预算向腾讯倾斜。

上述举措推动腾讯2025年营销服务收入同比增长19%，高于中国广告行业整体14%的增速。

视频号方面，我们采用长序列AI模型，更全面捕捉用户行为信号优化内容推荐，带动用户增长、活跃度与内容分发效率提升。2025年视频号总使用时长同比增长超20%，按日活计算已成为中国第二大短视频平台。

数字内容业务中，AI赋能内容生产，优化制作流程、打造优质视觉特效；同时通过智能推荐提升音乐、视频、文学内容的分发效率。

企业软件领域，我们加入AI助手功能，可同步记录、总结多场会议内容，为商家生成智能客服历史摘要。腾讯会议、企业微信等产品，在使用规模与收入上均为中国行业领先。

金融科技业务中，我们运用轻量AI模型优化信用评估、强化欺诈检测，助力不良率保持优于行业水平。

核心业务通过AI融合实现经营与财务层面的提质增效后，我们已具备充足优势，将全新AI产品研发纳入重点布局。在大模型层面，我们认为将强势大模型与核心场景结合，蕴藏巨大机遇。

包括聊天机器人、代码生成、多模态、智能体应用等赛道。尽管我们并非大语言模型先行者，但在完成数据质量优化、重构预训练与强化学习的AI基础设施后，目前正以更快速度迭代更智能的模型。

混元3.0已进入内部测试，相较混元2.0的能力提升幅度，显著高于混元2.0对比1.0的升级幅度。多模态领域，我们的3D文生图与世界模型已处于行业早期领先地位，未来将持续依托自有数据与丰富场景释放价值。

国内部分科技行业观察者将AI聊天机器人视为触达用户的唯一载体，我们认为这一思路过于片面——AI的价值远不止信息咨询类应用。AI聊天机器人更多是与搜索应用竞争，而非覆盖所有应用场景。

对于自研AI聊天机器人元宝，我们聚焦打磨产品市场适配性与专属场景。我们快速迭代元宝产品，强化搜索整合、优化语音识别、降低多模态能力使用门槛，并探索群聊功能，预计未来数月将提升产品使用频次与用户留存。随着混元3.0接入元宝，核心用户体验将进一步升级。

此外，我们还将AI融入微信现有多项用户场景，包括内容消费、信息检索、商品推荐与客服等。我们正在研发AI智能体，可代表用户在小程序等场景中实现自主交互与创新功能。

市场对AI智能体的热议，印证了大众认可AI能提升日常使用效率，但也凸显了无监管AI应用的潜在风险。我们希望微信生态内的AI智能体，既能为普通用户与早期尝鲜者带来生产力提升，也能激活生态活力、自然实现商业化变现。

当前AI智能体由多款大模型共同驱动，预计应用层用户未来仍可使用多款模型。而混元模型能力的提升，将助力我们推出独有的智能体功能，因此微信与混元团队未来将深化协同。

我们已推出多款AI生产力工具，包括Work Buddy、Q智能体、腾讯云轻量应用服务器等，并通过技能中心提供可下载插件，方便用户快速使用。AI智能体通过自主工作流与持续任务执行，让AI从“思考”走向“行动”。用户可在现有通讯应用（国内主要为微信、QQ）的交互界面操控新一代AI工具，在熟悉的场景中与数字智能体交互，效率更高。

上述全新AI产品需要持续大额投入，我们坚信长期将带来可观回报。2025年第四季度，我们在混元、元宝两大核心AI新产品上的投入为70亿元人民币，全年投入达180亿元人民币。该数据仅包含混元与元宝，不涵盖支撑现有产品的AI项目，也不包括腾讯云对外提供GPU算力的相关成本。

2026年，我们计划将混元、元宝及其他全新AI产品的投入翻倍以上，资金来源于核心业务盈利的持续增长。

秉持变革发展理念，我们将全新AI产品投入单独列示，因其战略属性与联营投资、资本开支类似，属于为释放新价值而进行的前期基础投入，而非日常运营开支。因此我们认为，该类投入的影响应与现有业务利润分开评估。长期来看，我们有信心随着用户使用规模提升，实现AI新产品的商业化变现。

最后，我以腾讯云为例，说明我们如何将业务培育为行业领先并实现盈利，这一逻辑同样适用于游戏、支付、长视频，也将复刻至全新AI产品。

腾讯云入局云服务行业相对较晚，但我们坚持长期耐心投入，依托腾讯自身作为中国科技基础设施最大单体用户的规模优势，以及独有的生态洞察与技术能力，打造差异化服务。例如我们是国内首家全面认可AMD新一代CPU进阶能力的云服务商，成为AMD在华最大合作伙伴；云流媒体服务的播放质量亦为行业标杆。

此前腾讯云曾一度跟随行业侧重营收规模增长，2022年我们果断调整战略，聚焦高质量服务，放弃转售、定制项目等高营收低附加值业务。这一转型导致数个季度营收增速承压，但助力腾讯云在2024年实现运营利润盈亏平衡，扭转了此前大幅亏损的局面。

2025年，尽管因优先保障内部需求，对外GPU供给有限导致云业务营收承压，但腾讯云仍实现收入增长与盈利大幅改善，实现经调整运营利润。近几个月，内存、CPU等产品定价环境向好，叠加AI需求旺盛、海外业务扩张，腾讯云收入增速进一步加快。年内我们已大幅增加算力采购，将进一步推动营收增长。

整体来看，腾讯云再次印证了腾讯以自身节奏参与市场竞争、孵化业务的成熟模式。我们将腾讯云早期亏损视为培育新业务的必要前期现金投入，最终实现良好经济回报；我们对混元、元宝等全新AI产品的前期投入，也秉持同样逻辑。

詹姆斯・米切尔（JamesMitchell）：业务评估

2025年第四季度，公司总营收同比增长13%。增值服务营收占比47%，其中社交网络子板块16%、国内游戏20%、国际游戏11%；营销服务占比21%；金融科技与企业服务占比31%。本季度毛利润同比增长19%至1080亿元人民币，其中增值服务毛利润增21%、营销服务增22%、金融科技与企业服务增17%。

分业务来看，增值服务营收900亿元人民币，同比增长14%。社交网络营收310亿元人民币，同比增长3%，增长动力来自视频号、直播及音乐订阅收入提升。音乐订阅收入同比增长13%，受益于月活与付费用户数增长。

长视频订阅收入同比增长1%，订阅用户数小幅同比增长，核心得益于剧集《国色芳华》、综艺《向往的生活3》、动画《仙逆》的拉动，上述作品本季度在国内各视频平台分品类播放量均位列第一。

国内游戏营收同比增长15%，主要由《三角洲行动》《无畏契约》《鸣潮》驱动；国际游戏营收同比增长32%，主要由Supercell旗下产品、《PUBG Mobile》《鸣潮》贡献。

社交网络方面，我们升级微信小商店用户功能与商家工具，强化电商体验。升级后的电商聚合页支持用户查看购物车、好友推荐、店铺通知，本季度实现可观商品交易总额（GMV）。全新“点赞享优惠”功能，让用户通过电商页、聊天、朋友圈发现好友种草商品，领取并分享优惠。

小程序总使用时长同比增长超20%，办公效率工具、小游戏、小说小程序为核心驱动力。我们为开发者工具新增腾讯CodeBody功能，支持自然语言生成小程序，并为原生AI小程序开发者提供免费算力资源。

国内游戏方面，《三角洲行动》本季度稳居行业前三，2026年2月峰值日活突破5000万，月流水创历史新高。该产品运用AI编码提升研发效率，通过AI陪伴功能增强用户粘性。《王者荣耀》流水同比增长超30%，本季度日活均值创历史新高，受益于“花朝如约”系列皮肤、限时玩法与电竞赛事拉动。《无畏契约》手游以流水计算，成为2025年行业最成功的新品手游，为年轻用户提供端游级射击体验与独特美术风格。2月推出融合中式美学与现代设计的时装，流水创历史新高。1月我们上线基于虚幻引擎的跨平台FPS游戏《突击风暴：未来》，吸引数百万日活用户。

国际游戏方面，《皇室战争》第四季度日活规模位列全球手游第三，日均日活与流水同比翻三倍，均创历史新高。3月推出十周年活动，包含限时随机属性PVP模式，提供更灵活的竞技体验。《鸣潮》斩获2025年TGA玩家之声奖，第四季度依托新剧情、城市废墟地图与新角色，流水与日活同比快速增长。《星际战甲》推出大型更新《旧世遗珍》，新增剧情、两种玩法与全新战甲Urial，2025年12月日均日活与流水创历史新高。

营销服务营收410亿元人民币，同比增长17%。互联网服务、本地服务品类广告快速增长，部分抵消了电商、金融服务品类的增速放缓——电商平台短期将预算从营销转向补贴，金融服务则受网贷相关政策调整影响。增长核心动力为广告定向优化、闭环营销服务扩容，以及小游戏试玩广告等定制化广告形式落地。

2026年以来，我们深化与电商平台合作，助力平台商家在腾讯生态内投放广告，扩容激励视频与视频号广告库存，推动一季度至今营销服务收入同比增速高于去年第四季度。

产品层面，视频号内容推荐算法升级带动总使用时长提升，广告曝光增速加快，广告加载率仍低于同业。转化效率提升带动小商店商家营销投入增加；小游戏、小短剧用户活跃度提升，带动相关厂商营销预算增长。微信搜索经AI优化后，整体查询量快速增长，带动商业查询量提升，同时搜索定价有所上涨。

金融科技与企业服务营收610亿元人民币，同比增长8%。金融科技服务收入同比个位数增长，毛利率增速更高，核心动力为财富管理与商业支付服务。商业支付交易额同比保持正增长，交易笔数增加、单笔交易额小幅下降。

财富管理作为金融科技第二大收入来源，用户人均资产管理规模与用户数同比均实现增长。

企业服务营收第四季度同比增长22%，受益于云服务收入提升，以及小商店电商交易规模增长带来的技术服务费增加。云服务收入同比增速加快，核心因行业内存、CPU供给紧张带动需求与定价环境向好。云媒体服务收入显著增长，短视频平台与AI视频生成服务广泛采用我们的云端音视频处理方案，印证了行业领先的播放质量与性价比优势。

约翰・洛威（JohnLow）：财务讨论

2025年第四季度总营收1944亿元人民币，同比增长13%；毛利润1083亿元人民币，同比增长19%。其他收益13亿元人民币，去年同期为25亿元人民币，主要因补贴与税收返还减少。

营业利润603亿元人民币，同比增长17%；利息收入48亿元人民币，同比增长22%，部分受益于现金储备增长。财务费用36亿元人民币，去年同期为25亿元人民币，主要因本季度产生外汇亏损，而去年同期实现外汇收益。

联营及合营公司收益68亿元人民币，去年同期为93亿元人民币。应占联营公司收益91亿元人民币，高于去年同期的77亿元人民币，主要因部分国内联营公司运营效率提升、业务增长带动盈利改善。所得税费用125亿元人民币，同比增长7%。

Non-IFRS口径下，稀释每股收益6.966元人民币，同比增长18%，增速高于Non-IFRS净利润，主要因股份回购带动总股本减少。

Non-IFRS营业利润695亿元人民币，同比增长17%；股东应占净利润647亿元人民币，同比增长17%。

第四季度整体毛利率56%，同比提升3个百分点。分板块来看：

增值服务毛利率60%，同比提升4个百分点，主要因自研高毛利游戏收入占比提升；

营销服务毛利率60%，同比提升2个百分点，AI赋能营销服务带动高毛利收入（视频号、微信搜索）快速增长；

金融科技与企业服务毛利率51%，同比提升4个百分点，受益于云业务规模扩大、金融科技收入结构优化及成本效率提升。

第四季度运营开支方面，销售及营销开支130亿元人民币，同比增长26%，主要因原生AI应用与游戏推广力度加大。研发开支238亿元人民币，同比增长20%，核心因员工成本增加及AI投资带动折旧费用上升。

剔除研发开支的一般及行政开支125亿元人民币，同比增长8%，主要因员工数量增加。截至季度末，员工总数11.6万人，同比增长5%、环比增长1%，主要为游戏与技术平台（含AI相关）人员扩招。

第四季度Non-IFRS营业利润率36%，同比提升1个百分点。

第四季度运营资本开支169亿元人民币，环比增长41%，因服务器基础设施投资加速；同比下降51%，因2024年第四季度集中资本开支形成高基数。营运资本开支27亿元人民币，同比增长60%，主要因设施相关投资增加。

自由现金流340亿元人民币，同比增长超6倍，受益于本季度经营现金流走强、资本开支低于2024年第四季度；环比下降42%，因游戏流水季节性回落、部分应付账款季节性结算。

现金头寸1071亿元人民币，环比增长5%（47亿元人民币），主要由自由现金流支撑，部分被196亿元人民币股份回购、69亿元人民币对外投资净流出抵消。

2025年全年，我们回购1.53亿股股份，总代价800亿港元。2025年稀释每股收益计算所用加权平均总股本同比减少2%。

鉴于AI领域存在高回报投资机会，我们计划2026年减少股份回购规模，将资金投向AI领域，同时提高分红。待即将召开的年度股东大会（AGM）批准后，我们拟提议年度股息为每股5.3港元，同比增长18%，股息将于2026年6月1日派发。

问答环节

Q1：瑞银 Kenneth Wong

我有两个AI相关问题：第一，我们预计现有业务利润增长足以覆盖新增AI投入，虽需长期单独评估AI投入，但今年运营开支持续增加，2026年利润率、营收与利润增速差距应如何看待？第二，在GPU与AI人才供给受限的背景下，我们的战略优先级如何设定？我们此前强调优先内部AI落地，近期市场变化是否让管理层观点转变？资源分配与核心考核指标（大模型先进性、用户活跃度、代币增长、ToB解决方案）如何排序？

A1：詹姆斯・米切尔（JamesMitchell）

2026年因全新AI产品投入加大，营收增速可能快于利润增速，我们对这一结果完全认可，因AI新产品为我们拓展业务边界、为用户创造新价值，且用户热情已验证产品市场适配性的良好潜力。

第二个问题关于人才与GPU资源约束：人才方面，我们已大规模扩招，为混元团队引进全球及国内顶尖人才，未来将继续选择性招聘，目前已组建行业顶尖AI团队。我们不仅通过薪酬吸引人才，还打造适配的团队文化、合理划分团队职能与协同机制，核心负责人也持续吸引顶尖人才加入。

同时我们为团队提供充足算力，以及腾讯独有的AI产品应用场景，这是我们的差异化优势。人才层面虽曾面临供给紧张，但目前团队配置已较为完善，后续仍会择优补充。

GPU方面，我们正积极扩充算力，年内将逐步、快速落地，下半年尤为显著。新增算力来源包括租赁、重新获批的高端进口GPU，以及越来越多的国产设计GPU。

算力使用优先级目前聚焦混元大模型及全新AI产品。核心业务本身具备分布式属性，可从本地设备、多云平台、腾讯云获取算力，算力来源相对灵活，因此我们将核心算力集中投入混元大模型与全新AI产品

Q2：伯恩斯坦罗宾・朱厄尔Robin Zhu

在AI投资周期下，我们如何评估投资回报率、回报周期？自研与外购算力的优先级如何划分？AI技术栈中，哪些层级我们需要做到行业顶尖，哪些未来会同质化无需过度投入？

A2：从投资回报率来看，AI赋能现有业务已实现可观回报。从财务数据拆分可见，现有业务叠加AI赋能的增长表现强劲，若剔除全新AI产品投入，经营杠杆效应十分显著。

这是第一层回报；第二层则是全新AI产品的投入，目前前期投入居多，尤其国内市场暂未形成美国市场的订阅付费、高单价代码智能体付费模式。但长期来看，我们有信心实现商业化变现，获得可观回报。

我们以腾讯云为例，前期经历亏损投入，最终实现盈利，AI业务也将遵循这一逻辑，存在投入与回报的时间差。

自研与外购算力方面，我们资产负债表稳健，优先选择采购以避免租赁溢价；但受供应链与监管约束，必要时也会租赁算力保障需求。

最后一个问题，AI技术栈各层级目前处于高速动态变化中，很难判定某一层级更重要。我们具备资金、人才与团队实力，可全栈布局，各层级团队分工明确。目前已组建强势核心团队，持续吸引顶尖人才。

应用层则是我们的优势赛道，依托产品设计、生态协同、连接能力、安全基础设施，以及跨移动端、PC端的覆盖能力，均为我们的核心竞争力。

我们会全栈投入布局，市场格局会逐步清晰，我们的目标是在各层级均做到行业领先

Q3：高盛 Walnut Paul

AI智能体相关潜力，我们近期推出了Q智能体、WorkBuddy与技能中心，这一智能体机遇与当年安卓生态有何相似性？腾讯云在其中的定位如何，我们如何在模型等技术栈层面实现差异化？

A3：AI智能体是极具潜力的创新方向，它构建了去中心化的AI运行模式，与互联网发展历程有相似之处：互联网初期以浏览器为单一入口、搜索引擎为分发核心；移动互联网时代则涌现海量应用，既有原生移动应用，也有PC互联网产品迁移而来。

AI领域也曾一度追求单一AGI通用模型垄断，但现实是多款模型强势崛起，分别在聊天、代码、多模态领域专精，同时开源模型与追赶型模型层出不穷。消费端曾将AI聊天机器人视为唯一入口，而智能体的出现打开了去中心化格局，多家企业可打造自有智能体，调用各类模型，依托云基础设施运行。

每个智能体都需打磨独特价值以赢得用户，不仅调用云端与模型能力，还会整合设备工具与文件系统，形成更具活力的去中心化生态。

这为我们带来大量机遇，因此我们推出Q智能体、WorkBuddy，未来更多现有应用也将搭载智能体功能，各类模型也会争夺智能体的采用权。我们需要在模型、产品、基础设施各层级构建专业能力，以独特价值赢得市场。

Q4：麦格理Ali Jiang

在智能体时代，腾讯的核心价值定位是什么？我们将混元模型与其他大模型一同面向C端用户开放，如何避免长期内其他大模型稀释混元的核心价值？

A4：腾讯在智能体时代的核心差异化价值，在于我们的能力覆盖PC、移动端、云端，贯通应用与互联网生态；既运营中心化应用，也承载小程序这类极具活力的去中心化生态。

移动互联网时代让应用生态相较传统网页生态迎来爆发，而智能体能力则让小程序等去中心化场景迎来新一轮升级，释放更强大的功能。这也是我们的能力与智能体落地高度契合的原因，也是用户积极采用我们智能体产品的核心原因。

关于其他大模型稀释混元价值，我们并不认同这一前提。智能体支持用户自主选择模型——高性能高单价模型、中等性能低单价模型，以及中间档位的多款模型。混元是其中重要选择，随着混元团队能力提升，模型迭代速度加快，用户会自然倾向选择混元。

成功的智能体将持续允许用户在性价比曲线中自主选择，不同模型占据不同价位区间，我们力争成为其中核心选择，而非追求独家垄断。

Q5：花旗的Alicia Yap。

实体AI相关问题。企业端尤其是传统行业的生产力AI智能体布局，是否会带动3D大模型等世界模型的需求提升？管理层如何评估腾讯在未来实体AI时代的能力与竞争优势？

A5：你的判断合理，现有计算机辅助设计能力，未来会被AI逐步赋能甚至全面升级，这在工业设计、建筑、游戏领域均至关重要。我们依托游戏业务海量优质3D图形资产，在训练相关模型、提供3D工具方面具备独特优势，但这一赛道属于细分领域，并非我们最大的核心机遇，我们还有更多更直接的大型机会。

Q6：大和证券的John Choi。

游戏与AI冲击相关问题：我们已看到AI对游戏团队规模、研发成本产生影响，AI未来将如何影响游戏品质与成本端？腾讯如何应对？发行与研发的重要性是否会提升？AI降低研发门槛后，游戏工作室与产品供给是否会大幅增加？

A6：上周举办的游戏开发者大会（GDC）是行业顶级盛会，会上大量分享聚焦AI在游戏研发中的应用，核心共识为：AI目前主要用于升级现有游戏内容、加速内容生产，暂不具备从零研发完整游戏的能力。

同时，腾讯互娱团队的分享是大会关注度最高的内容之一，我们在游戏画面、玩法、AI陪伴等方向的AI应用均处于行业前列，参会开发者的反馈也印证了这一点。

关于AI是否导致游戏供给暴增、发行比研发更重要：游戏行业本就长期供给过剩，每年移动端新增20万款、Steam新增1.8万款，即便数量再大幅增长，边际影响也有限。行业核心仍是打造、延续并长青化顶级游戏产品。

这需要顶尖人才与前沿技术协同，因此研发与发行的价值格局不会改变，行业核心竞争力仍向头部研发团队倾斜。

补充两点：第一，将AI视为游戏行业的冲击并不准确，游戏是AI普及的核心受益行业，AI释放用户闲暇时间，将大幅提升游戏需求，这是AI时代的明确趋势。

第二，AI研发工具向新开发者开放的同时，也会向运营长青游戏的成熟团队、顶尖开发者开放，后者依托资源与用户生态，能更高效利用工具提升内容产量，进一步强化游戏长青属性，这对头部厂商是优势。

海量创新出现后，行业会快速迭代打磨优质体验，拥有大规模用户的游戏能更快吸收创新、融入现有产品，让游戏进化为平台级产品，这也是我们的独特机遇。

Q7：摩根大通的Alex Yao。

云业务AI相关问题：AI算力需求旺盛，但AI服务器因AMD、HBM成本上涨出现价格上浮，腾讯云的定价权与价值获取逻辑是什么？是将成本上涨完全转嫁给客户、部分补贴抢占市场，还是超额转嫁提升利润？

A7：首先，AI算力需求激增，但并非只有GPU需求上涨：用户使用智能体工具生成的软件，主要运行在CPU上，同时带动内存、SSD、硬盘等全品类算力需求，并非仅GPU、HBM、DRAM。

国内云服务商此前长期处于低利润率状态，核心原因是客户可直接向芯片厂商采购基础设施；而当前算力供给已被提前预订数月甚至数年，头部云厂商成为优先供给对象，中小客户难以稳定获取算力，只能转向头部云厂商。

行业需求上行，云厂商作为整体不得不上调价格，近期国内云市场已出现多轮涨价。

价值获取方面，我们的核心逻辑是通过服务增值提升价值：最低阶为裸金属租赁，单价与利润率较低；进阶为算力虚拟化代币化，单价与利润率提升；最高阶为PaaS、SaaS化打包，实现最优定价与利润率。

这也是腾讯云从四年前大幅亏损转为去年可观盈利的核心路径，未来我们将持续从裸金属向代币化、平台化、软件化升级。

Q8：摩根士丹利的Gary Yu。

我们多次提及在AI领域并非先行者，甚至属于后进者。美国市场中，即便具备算力、人才、数据资源，后进者也很难实现赶超。管理层为何有信心我们不会重蹈覆辙，在算力、模型、应用层面不被拉开差距？

A8：这是很好的问题。若仅聚焦单一赛道，后进者确实难以追赶；但AI是多元赛道，新机遇与新前沿持续涌现。

从模型发展来看，从聊天机器人到代码、多模态，再到去中心化的智能体，AI格局持续迭代。未来AI会像应用一样，呈现多元形态，从模型、产品到智能体持续创新，现有服务搭载智能体，移动端、PC端也会诞生全新智能体功能。

AI行业仍处于极早期阶段，短时间内已出现大量创新，未来还将持续爆发。因此核心是具备基础能力，我们在应用层（微信、生态）、PC+移动端覆盖、安全、云、支付等基础设施层面均有深厚积累，这些能力可在AI新赛道中整合复用。

AI并非单一竞赛，而是多维赛场，为不同参与者提供从后方实现创新赶超的机会。我并不担心入局时间，更看重创新速度。目前我们已重组混元团队，推动各产品团队AI创新，进展十分积极。

Q9：MP的William Packer。

媒体报道称苹果计划3月下调中国区App Store佣金：应用费率降5%，小游戏降2-3%，腾讯有望显著受益。这一调整将多大程度提升腾讯毛利率？还是会与消费者、合作方、税务等相关方共享收益？

A9：本次报道基于苹果官方正式公告，并非市场猜测，相关调整已于近日生效。利润传导方面，我们作为发行方与游戏研发方合作的场景（目前占游戏营收比重较小）中，绝大多数分成协议基于流水总额计算，而非扣除苹果分成后的净额，因此相关收益将直接传导至腾讯。

若涉及税收，该部分增量利润需按税率缴纳企业所得税，同时我们也会将部分增量收益再投入全新AI产品。

苹果公告中，除佣金从30%/15%降至25%/12%外，更重要的是承诺为中国开发者提供全球最低同等费率。我们认为，随着行业发展，全球应用商店费率逐步下调是大势所趋，苹果此次声明意味着中国区费率将与全球同步下调。这是积极的第一步，也是长期利好的开端。

Q10：美国银行的Alex Liu。

AI芯片相关问题：越来越多科技同行优先布局自研芯片，腾讯自研芯片在AI战略中的优先级如何？

A10：现阶段自研芯片并非我们的核心布局重点。芯片分为训练芯片与推理芯片：训练芯片研发制造难度极高，我们需要灵活获取最前沿的训练芯片，保障大模型的持续最优训练。

推理芯片则更多聚焦成本控制，目前国内推理芯片供应商众多，格局与高度集中的训练芯片市场不同，行业利润率较低，解决方案多元。

我们当前核心是依托最优训练芯片打磨模型，混元3.0将大幅优于前代，这只是起点，未来我们将更快迭代模型训练，有信心实现行业顶尖水平。

第二核心是释放产品研发、整合连接能力，打造用户最认可的AI产品。完成上述目标后，再逐步优化推理成本。