解碼騰訊AI規模化落地的三把鑰匙

在騰訊內部，一場靜悄悄的AI革命正在重塑每一個工作環節。

最新數據顯示，騰訊已有700款智能應用全面落地，這意味著平均每1.2個工作日就有一款新的AI工具投入使用。

700這個數字這個數字不是規劃中的藍圖，而是已經實現的現實。

據Gartner數據，這一速度是行業平均的5倍，但報告同時揭露了，75%的AI項目未能跨越試點階段。

當大多數企業還在討論AI試點時，騰訊已經讓AI滲透到從代碼編寫到影視營銷的每個角落。

那么，騰訊如何成為那25%的成功者？騰訊員工人均一個AI助手是真有用，還是給資本市場的標簽？

主筆 / 脫落酸

文章架構師 / 毛自聰

出品 / 巨頭財經

01

從寫代碼到追劇

騰訊員工的AI日常

簡單設想一下，一位騰訊產品經理的AI日常會是怎樣的？

早晨到崗， 企業微信的AI助手已梳理好當日重點：10點需求評審會、下午和運營對齊活動方案。打開騰訊文檔 ，AI根據歷史項目模板，三分鐘生成了PRD框架，連用戶調研問題都預設好了。

準備評審材料時， 騰訊會議的智能議程自動關聯了項目歷史數據，連競品上周的更新動態都整理成對比表。做需求優先級排序， 混元助手分析用戶反饋文本，直接標出高頻痛點。

下午和運營對齊活動方案，騰訊廣告的AI投放預演模擬了不同預算下的轉化預估，連文案風格建議都分了“年輕化”和“專業向”兩版。

下班前， 騰訊云的文檔管家自動歸檔會議記錄，翻譯成英文版同步給海外團隊。這一天的決策與執行，都離不開騰訊智能應用的默契配合。

騰訊在大模型應用方面的廣泛布局，從上圖不難看到，騰訊700款智能應用已經覆蓋了辦公、社交、游戲、金融、內容創作與審核等多個領域。

從騰訊近期在《數字化、信息化、AI技術演進與產業變革新圖景》報告中發布的數據來看，不少應用都已經取得了相當不錯的成績。

比如在技術開發領域，騰訊就開發了兩款AI工具。

一個是工蜂Copilot，幫普通程序員寫代碼的得力助手，能夠自動補全35%的代碼，采納率達到27%。這意味著程序員每編寫100行代碼，就有35行是由AI生成的。

還有一個專門給學校用的“小程序教育版AI助手”，用來教學生做小程序。目前這款AI編程助手已經進入650所學校，讓學生能夠通過自然對話學習編程知識。

娛樂營銷領域也有著令人矚目的實踐，以熱門影視《長相思》為例，騰訊運用AI技術打造了虛擬角色“相柳”。這個AI角色可不是簡單的存在，它已經與觀眾進行了高達1.2億次的互動。觀眾可以與“相柳”進行各種形式的交流，仿佛置身于電視劇的情境之中，與角色親密對話。

不僅如此，圍繞《長相思》還衍生出了角色“毛球”，它的對話率超過了90%。這意味著大部分與“毛球”交流的嘗試都得到了積極回應，進一步豐富了觀眾的互動體驗。

02

三顆關鍵齒輪揭秘

騰訊AI落地的組合拳

首當其中的就是技術基建上的布局。

騰訊沒有盲目追求"全能AI"，而是聚焦底層技術突破。

根據報告中的數據，騰訊自研的混元大模型支持萬億參數規模，通過將推理計算精度從FP16（半精度浮點）降至FP8（低精度浮點），在幾乎不影響效果的前提下，算力成本每年降低30%。

這種"把錢花在刀刃上"的技術路線，大概率為后續場景落地提供了高性價比的算力支撐。

除了技術基建的精準投入，還有場景選擇的實用主義。

騰訊專挑"痛點明顯+效果可測"的場景，比如他們專攻客服、合同管理等"員工天天喊痛"的場景：

· 客服場景 ：AI接管了80%的基礎咨詢（如查快遞、問退換貨），將人工呼叫率從17%壓到13%，相當于每年少雇上千人，僅此一項就省下4%的人力成本；

· 合同管理 ：針對傳統紙質合同簽署流程繁瑣、易出錯的痛點，AI將單份電子合同處理成本從55元砍到2-5元，簽署時間從1周壓縮到1.5分鐘。

從結果論看，這些選擇其實很好避開了炫技式創新，追求的一個目標就是， 直接給量化價值，以“省了多少錢""快了多少倍”去推進項目。

而在整個項目推進的過程中，很顯然的，組織變革同樣功不可沒。還是根據報告整理的三項機制。

騰訊內部是如何激活全員參與的呢？

首先是，高管帶頭學 ，要求所有總監級以上管理者必修AI課程，連CSIG總裁都親自參與AI項目督戰；

其次，考核綁KPI ，將AI工具使用率納入部門績效考核，每周公布"紅黑榜"公開晾曬各部門的工具采納情況；

最后，還有容錯文化 ，報告顯示，700個成功應用背后有1178個項目失敗，但騰訊允許試錯，只要每個試點能說清省了多少成本，就算合格。

03

從玩具到工具

AI落地要避哪些坑？

說了這多騰訊做智能應用的優勢，但其實騰訊的AI實踐也并非一帆風順。

上文也提到了，在700個成功應用之外，騰訊還有1178個AI項目未能跨越試點階段。

這些失敗案例揭示了AI落地的典型陷阱：

首先是數據層面的問題。部分部門的數據呈現出碎片化、分散化的狀態，就如同“蜂窩煤”一般，各個數據塊之間缺乏有效的關聯和整合，形成了一個個數據孤島。

這可能就會導致在訓練AI模型時，可用的數據不足，模型難以獲得全面、準確的訓練信息，進而影響其性能和效果。

其次是跨部門協作方面的挑戰。在AI項目推進過程中，不同部門之間的協作不夠順暢，信息流通不及時、不充分，導致資源無法得到合理配置和有效利用，造成了資源的浪費。

例如，在一些項目中，由于各部門對項目的目標和需求理解不一致，各自為政，使得項目進展緩慢，甚至陷入僵局。

再者是技術追求與實際需求的失衡。部分項目在初期過分追求技術的先進性，將大量的精力和資源投入到追求高精尖的技術上，卻忽視了實際的業務需求。

比如，初期嘗試讓程序員兼職開發AI項目，程序員雖然具備專業的編程技能，但缺乏AI開發的專門經驗和知識，導致項目開發效率低下，無法滿足實際的業務要求。

正是這些實踐，讓騰訊更加確信，在AI項目推進過程中，不能盲目追求“大而全”的模式，試圖一次性解決所有問題。

相反，應該聚焦于具體的問題，優先解決那些痛點明顯、效果可測的實際問題，這樣才能確保項目能夠切實落地并產生實際價值。

同時，必須將AI項目作為“一把手工程”來強力推進，畢竟變革領導力是AI成功落地的核心。

正如報告中體現的，只有高層領導高度重視、親自推動，協調各方資源，打破部門壁壘，才能為AI項目的成功落地提供堅實的保障。

04

工業革命4.0來了

未來的AI應用只有會用和不會用之分

算力成本每年降低30%（混元大模型精度優化）、程序員代碼采納率27%（工蜂Copilot）、客服基礎崗位效率提升（人工呼叫率從17%降至13%）……

這些數據無一不在印證，AI已從實驗室走向辦公桌，開始寫代碼、做客服、輔助劇情創作，深刻重構工作與生活。

好消息是效率提升，程序員寫代碼更高效，壞消息是崗位變革，高薪白領（如客服、咨詢顧問）的業績差距正被AI縮小。

但無論如何，AI的普及已成定局，未來每個員工配備AI助手，就像今天人人用電腦一樣自然。

這場變革沒有旁觀席，但也不必緊張。它更像一場“數字同事”的加入儀式，有人早早學會合作，把AI變成效率倍增器；有人慢慢摸索，也能跟上節奏。

唯一確定的是，未來屬于愿意主動擁抱變化的人——不是因為害怕被淘汰，而是因為，和AI一起工作，本就是更酷的事。

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