元寶“撲街”后，騰訊該買AI公司了嗎？

出品I下海fallsea

撰文I胡不知

2026年2月，騰訊“元寶”紅包被微信封禁的鬧劇，成為其AI戰略困境的最生動注腳。上線3天、投入10億紅包，最終卻因“誘導分享”被自家生態下架，連帶騰訊股價兩日暴跌超5%，市值蒸發超3500億港元。這款承載著騰訊AI破局期望的產品，最終只留下一個尷尬的標簽：“一款連自家生態都容不下的AI助手”。

輿論場上，一個疑問始終盤旋：騰訊明明是中國互聯網最擅長“收割式收購”的巨頭——86億美元收購Supercell、整合酷狗酷我成立騰訊音樂、50億拿下盛大文學組建閱文集團，憑一己之力壟斷音樂、網文半壁江山——為何在AI大模型這條生死賽道上，卻始終固守“只投資、不收購”的保守策略？

要知道，2025年全球AI領域并購交易達262筆，平均每1.5天就有一家AI初創公司被收購。英偉達花200億美元收購Groq補齊算力短板，Meta以148億美元拿下Scale AI完善數據標注能力，甚至馬斯克旗下SpaceX都以1.25萬億美元估值收購xAI，押注太空數據中心破解算力瓶頸。反觀騰訊，即便在AI領域累計投資超5億美元，參投月之暗面、智譜AI等頭部公司，卻始終不愿邁出“收購”這關鍵一步。

這絕非騰訊缺錢、缺眼光，而是一場深層的戰略矛盾：騰訊賴以成功的“后發制人”收購基因，與AI大模型的賽道特性產生了根本性沖突；它擅長的“收割熟桃子”式整合，在需要“提前下注”的技術密集型賽道，徹底失靈了。

只摘熟桃子，不種試驗田

騰訊的收購史，從來不是“冒險拓荒”，而是“精準摘果”。從游戲、音樂到文學，其每一次成功收購，都遵循著一套固定的底層邏輯：等待他人驗證商業模式、培育市場，待賽道格局初定、標的價值清晰后，再憑借流量與資本優勢入場，通過生態協同實現壟斷，最終低成本收割行業紅利。這套邏輯的核心，是“低風險、高協同、可復制”，與騰訊“后發制人”的整體戰略一脈相承。

騰訊音樂的誕生，是這套邏輯的第一次完美落地。2016年，在線音樂賽道已經過多年廝殺，酷狗、酷我、QQ音樂三分天下，商業模式清晰——版權付費+廣告變現。騰訊沒有從頭培育版權庫，而是直接以對價100%收購中國音樂集團（CMC），將酷狗、酷我納入麾下，與自家QQ音樂整合成立騰訊音樂。收購完成后，騰訊音樂憑借超60%的版權曲庫占比，迅速壟斷市場，2018年上市時估值高達229億美元，成為全球音樂流媒體巨頭。

閱文集團的成立，更是“收割式收購”的教科書。2014年，網文賽道已經成熟，盛大文學旗下的起點中文網、瀟湘書院，與騰訊文學旗下的創世中文網，占據行業90%以上的IP資源。騰訊沒有投入精力培育作者生態、搭建內容平臺，而是直接以50億溢價收購盛大文學，將兩大陣營整合，統一管理所有網文IP。此后，閱文憑借海量IP儲備，在影視、動漫、游戲等領域持續變現，《慶余年》《贅婿》等作品的影視改編，為騰訊帶來了巨額回報。

即便是海外收購，騰訊也堅守這套邏輯。2016年以86億美元收購芬蘭游戲公司Supercell，彼時Supercell已憑借《部落沖突》《荒野亂斗》成為全球頂流，2015年營收達23.5億美元，商業模式成熟、團隊能力頂尖。騰訊收購后，并未干預其日常運營，僅提供流量與資本支持，讓Supercell繼續保持獨立創作，最終收獲了穩定的現金流——2024年，Supercell營收占全球SLG手游市場35%份額，為騰訊貢獻了豐厚利潤。

而騰訊收購京東的案例，更將“生態協同”的邏輯發揮到極致。2014年，騰訊以“現金+資產置換+流量資源”的方式，換取京東上市前15%的股權，估值計算貼合京東實際價值，且采取分階段投資策略，降低初期風險。收購后，騰訊向京東開放微信、手機QQ一級入口，雙方推出“京騰計劃”實現數據協同，同時騰訊保持京東獨立運營，不干預劉強東的管理決策。這種“投資不控股、支持不干預”的模式，既讓騰訊規避了電商運營的短板，又通過流量賦能收獲了股權增值，最終以實物分紅方式退出時，實現了約780億元的稅前收益。

梳理這些成功案例，不難發現騰訊收購的三個“鐵律”，這也是其始終堅守的風險底線：不碰“未驗證”的賽道、不碰“難整合”的標的以及不碰“需深度干預”的團隊。

騰訊從不收購商業模式模糊、市場前景不明的公司，無論是音樂、文學還是游戲，收購時都已形成清晰的變現路徑，標的本身具備盈利能力或明確的盈利預期。就像收購京東時，京東的電商供應鏈模式已得到驗證，騰訊只需補充流量優勢，即可實現雙贏。

騰訊收購的公司，大多與自身生態高度互補，且產品形態標準化、用戶數據可遷移，整合難度極低。比如酷狗、酷我的用戶數據的可遷移至QQ音樂，Supercell的游戲可接入騰訊的全球發行渠道，無需投入大量資源進行技術重構。

騰訊偏愛收購團隊穩定、有核心競爭力且愿意保持獨立運營的公司，無論是Supercell的創始團隊，還是京東的劉強東，騰訊都給予充分的運營自主權，避免因文化沖突、管理矛盾導致核心人才流失。

這套“精明”的收購邏輯，讓騰訊在過去二十年里屢戰屢勝，甚至被業內調侃為“互聯網收割機”。但問題在于，這套在傳統互聯網賽道無往不利的邏輯，在AI大模型賽道，卻成了“絆腳石”。

騰訊的邏輯，在AI賽道失靈了

騰訊不收購大模型公司，核心不是不想，而是不能——AI大模型的賽道特性，與騰訊收購的底層邏輯，產生了三大不可調和的沖突。AI收購的“高估值、高風險、難整合”，恰恰戳中了騰訊“低風險、可復制、易收割”的軟肋。

騰訊習慣了“合理估值”下的收購，而當前AI大模型公司的估值泡沫，早已超出了其風險承受范圍。傳統互聯網公司的估值，大多基于營收、利潤等實際數據，而AI公司的估值，完全依賴“技術預期”，動輒估值數百億、上千億，市銷率遠超行業合理水平。

當前頭部大模型公司的估值，早已達到天文數字：OpenAI估值5000億美元，市銷率38倍；Anthropic估值3500億美元，尚未實現規模化盈利；國內的月之暗面（Kimi）估值48億美元，智譜AI市值超1000億港元，MiniMax市值超700億港元。對比之下，騰訊2016年收購Supercell時，其估值僅為當年營收的3.6倍，遠低于當前AI公司的估值水平。

更關鍵的是，收購一家頭部大模型公司的成本，足以讓騰訊“肉疼”。以月之暗面為例，48億美元的估值，相當于騰訊2024年全年凈利潤的18%；若收購OpenAI這類頂級公司，成本將超過幾千億美元，其估值已經完全超過了騰訊的市值。這與騰訊收購京東時“2.15億美元現金+資產置換”的低成本模式，形成了天壤之別。

更致命的是，AI公司的估值泡沫背后，是不確定的盈利前景。截至2025年底，全球絕大多數大模型公司仍處于“燒錢虧損”狀態：xAI 2025年前9個月燒掉95億美元，每月運營虧損達10億美元；月之暗面雖然現金儲備超100億，但尚未找到清晰的規模化變現路徑；智譜AI雖實現B端商業化，但營收規模仍不足以支撐其千億市值。

騰訊向來擅長“低投入、高回報”的收購，而AI大模型的“高投入、低回報、長周期”，與其中短期盈利導向的戰略，形成了根本沖突。對于習慣“摘熟桃子”的騰訊而言，花數百億收購一家可能十年都無法盈利的AI公司，無疑是一場“豪賭”，而騰訊從不做無把握的賭局。

騰訊過往的收購，核心是“用戶與資源的整合”，而AI大模型的收購，核心是“技術與人才的整合”——這恰恰是騰訊最不擅長的領域。

傳統互聯網公司的整合，本質上是“流量與渠道的疊加”。比如騰訊音樂的整合，只需將酷狗、酷我的版權與用戶數據遷移至統一平臺，接入騰訊的社交流量渠道，即可實現協同效應；閱文集團的整合，只需統一IP管理，對接騰訊的影視、游戲資源，即可完成變現。這些整合工作，無需深入重構技術架構，難度極低。

但AI大模型的整合，難度遠超想象。不同大模型的底層框架、數據格式、推理引擎差異巨大，比如騰訊自研的混元大模型采用混合Transformer-Mamba-MoE架構，而DeepSeek采用的是開源架構，月之暗面則側重長文本處理的專屬架構，三者的技術路線幾乎無法兼容。要將這些技術整合在一起，不僅需要投入大量的頂尖技術人才，還需要耗費數年時間，整合成本甚至超過重新研發一款大模型。

更關鍵的是，AI公司的核心資產是“人才”，而非“用戶或技術”。大模型的競爭力，取決于核心研發團隊的能力，而這些頂尖AI人才，大多有強烈的獨立訴求——DeepSeek、月之暗面等公司的創始團隊，早已明確表示“拒絕被收購”，即便被收購，核心團隊也可能因文化沖突、發展理念不同而集體離職。

Meta收購Manus的案例，就足以警示騰訊：2025年Meta以20億美元收購中國AI智能體公司Manus后，核心團隊從40人縮減至12人，大量核心人才離職，導致Manus的技術優勢未能充分發揮。而騰訊收購搜狗后，與微信搜索團隊的整合失敗，也暴露了其在技術整合上的短板——搜狗的搜索技術未能有效融入微信生態，最終淪為“閑置資產”。

對于騰訊而言，收購一家大模型公司，很可能面臨“花了百億，只買到一堆代碼，卻留不住核心人才”的尷尬局面——這與它“收購即收割”的傳統邏輯，完全背道而馳。

騰訊在AI領域，早已投入千億級資源研發混元大模型——這意味著，一旦收購另一家頭部大模型公司，將面臨“自研與收購”的根本性戰略沖突，陷入“左右為難”的困境。

一方面，若讓收購的大模型獨立發展，將導致“資源內耗”。騰訊需要同時維護兩款大模型的研發、算力投入，研發成本與算力成本將直接翻倍，效率卻會大幅降低。比如混元大模型每年的研發投入超200億元，若再加上收購標的的研發投入，每年將額外增加100-200億元的成本，這對于騰訊而言，無疑是一筆巨大的負擔。

另一方面，若將收購的大模型與混元整合，將導致“品牌稀釋與團隊矛盾”。用戶難以區分騰訊自研的混元與收購的大模型，可能導致品牌認知混亂；而收購團隊與騰訊原有AI團隊（如騰訊AI Lab），也可能因技術路線、權力分配產生矛盾，影響決策效率。

這種戰略沖突，在騰訊歷史上并非個例。當年騰訊收購搜狗后，搜狗搜索團隊與微信搜索團隊因“戰略定位”產生激烈矛盾，最終導致搜狗技術未能充分發揮價值；而騰訊在短視頻領域，同時運營微視與視頻號，也因資源內耗，導致微視最終失敗，視頻號的發展也受到拖累。

更重要的是，騰訊的“后發制人”戰略，讓其始終對“自研”抱有僥幸心理——它希望等到大模型賽道格局初定、技術路線清晰后，再通過自研或低成本收購實現趕超。就像當年在云計算領域，馬化騰認為“為時過早”，等到阿里云驗證商業模式后再入場；在短視頻領域，等到抖音、快手成熟后再推出視頻號。

但AI大模型的賽道，沒有“等待”的時間。當前全球大模型賽道已進入“軍備競賽”階段，OpenAI、Meta、字節跳動等公司持續加大投入，技術迭代速度日新月異，先發優勢越來越明顯。騰訊若繼續等待，很可能錯過整個AI時代——而這，正是其戰略矛盾的核心。

后發制人，成了騰訊的“枷鎖”

如果說AI收購的特殊性，是騰訊不收購大模型公司的“外部阻礙”，那么“后發制人”的基因桎梏，就是其“內部枷鎖”。騰訊之所以在AI收購上猶豫不決，本質上是被過往的成功經驗束縛了手腳——它習慣了“等別人跑通，我來收割”，卻忘了在技術密集型賽道，“等待”就意味著“落后”。

騰訊的崛起，離不開“后發制人”的戰略。從QQ模仿ICQ、微信追趕米聊，到視頻號跟隨抖音，騰訊每一次重要的產品突破，都不是“首創”，而是“后發超越”。這種戰略的核心，是“規避風險、降低成本、精準打擊”，在互聯網流量紅利時代，無疑是最正確的選擇。

微信的成功，就是“后發制人”的巔峰之作。2011年，米聊已經驗證了移動IM的商業模式，積累了大量早期用戶，而騰訊憑借QQ的6億用戶基礎，快速推出微信，借鑒米聊的語音對講功能，優化用戶體驗，通過QQ關系鏈導入，快速實現超越——2012年微信用戶破1億，徹底終結了米聊的威脅。

這種成功，讓騰訊形成了強烈的路徑依賴：它堅信，無論什么賽道，只要等到別人驗證商業模式、培育好市場，自己憑借流量與資本優勢，總能后來居上。這種思維，在游戲、音樂、文學等領域屢試不爽，但在AI大模型領域，卻徹底失靈了。

AI大模型的賽道，與傳統互聯網賽道有一個本質區別：傳統互聯網賽道的核心競爭力是“流量”，而AI賽道的核心競爭力是“技術”。流量可以通過收購、整合快速獲取，但技術無法通過“抄作業”快速趕超——它需要長期的研發投入、頂尖的人才儲備、持續的技術積累，而這些，恰恰是騰訊“后發制人”戰略所缺失的。

對比字節跳動，這種差距更為明顯。字節跳動信奉“大力出奇跡”，在AI領域采取“激進投入、自主研發”的戰略，2025年AI投入達1600億元，占營收比例高達21%，是騰訊的3倍多。字節跳動沒有等待別人驗證賽道，而是直接入場，自研豆包大模型，快速迭代產品，如今豆包月活已達7500萬，成為中國AI應用前三，日均tokens使用量超4萬億。

而騰訊，直到2025年4月，才在組織上配備類似字節Seed那樣的獨立AI團隊，成立大語言模型部與多模態模型部——這比字節跳動晚了兩年。等到騰訊推出元寶AI助手時，豆包、Kimi等產品已經成熟，用戶心智早已形成，元寶即便投入10億紅包，也難以實現突破，最終只能淪為“陪跑者”。

騰訊的組織文化，進一步加劇了其在AI收購上的猶豫。騰訊獨特的“賽馬機制”，在過去創造了微信、王者榮耀等成功產品，但在AI時代，卻成了“絆腳石”。

賽馬機制的核心，是“內部競爭、優勝劣汰”——多個團隊在同一賽道上各自為戰，最終選出最成功的產品。這種機制，在產品創新階段有一定優勢，但在需要“集中資源、快速決策”的AI賽道，卻導致了“內部消耗、決策遲緩”。

在AI領域，騰訊內部存在多個相關團隊：騰訊AI Lab、混元大模型團隊、微信AI團隊，這些團隊各自為戰，缺乏協同，甚至存在“內部競爭”。比如騰訊AI Lab在2022年經歷大規模裁員，多位核心成員離職，AI Lab副主任俞棟也于2026年初離開，導致其技術積累難以有效復用；而混元大模型團隊與微信AI團隊，在技術路線上存在分歧，難以形成合力。

這種組織架構，讓騰訊在AI收購上難以形成統一決策。一方面，不同團隊對“收購標的”有不同的訴求：混元團隊擔心收購后自身地位被削弱，微信團隊希望收購能快速融入微信生態，AI Lab則關注技術互補性；另一方面，賽馬機制導致“誰都不愿承擔責任”，沒有人敢拍板進行大額收購，最終只能選擇“保守投資”，而非“果斷收購”。

更重要的是，騰訊的組織文化，始終“重產品、輕技術”。騰訊擅長做“用戶體驗優化”，卻不擅長做“底層技術創新”；擅長“流量運營”，卻不擅長“技術研發”。這種文化氛圍，讓騰訊對AI技術的重視程度不夠，也讓其在收購大模型公司時，缺乏“技術敬畏心”——它總以為，只要收購了標的，就能快速掌握核心技術，卻忽略了AI技術的復雜性與長期性。

猶豫，就會敗北

當全球科技巨頭都在通過收購快速補齊AI短板、構建競爭壁壘時，騰訊的“猶豫”，使其在這場全球AI整合浪潮中，明顯缺位。這種缺位，不僅讓騰訊錯失了諸多機會，更讓其在AI競爭中，逐漸被競爭對手拉開差距。

2025年，全球AI領域并購交易達262筆，同比增長35%，交易規模同比激增140%，AI收購已成為全球科技巨頭的“常規操作”。

英偉達以200億美元收購Groq，補齊推理芯片短板，壟斷AI算力市場；Meta收購Manus、Scale AI，補全AI智能體與數據標注能力，對抗OpenAI；蘋果收購Q.ai，突破無聲語音交互技術，提升Siri競爭力；SpaceX收購xAI，整合太空數據與AI能力，押注太空算力未來。這些巨頭的收購，核心邏輯高度一致：通過收購快速獲取核心技術與頂尖人才，縮短研發周期，搶占市場先機。

從基礎模型（SpaceX收購xAI）、AI芯片（英偉達收購Groq），到智能體（Meta收購Manus）、垂直應用（微軟收購Nuance），全球AI收購已覆蓋全產業鏈。其中，垂直領域AI公司的收購成功率更高，因為技術與場景結合緊密，整合難度相對較低——這為騰訊的AI收購，提供了重要參考。

全球巨頭普遍采用“收購后保留獨立運營權”的模式：谷歌收購DeepMind后，允許其保持倫敦總部獨立，僅要求技術共享；Meta收購Manus后，創始人肖弘出任副總裁，團隊保留獨立決策權；SpaceX收購xAI后，仍由馬斯克統一管理，但保持xAI的技術獨立性。這種模式，既保證了被收購團隊的創造力，又實現了生態協同，與騰訊收購Supercell時的“不干涉”策略高度相似——這證明，騰訊完全有能力復制這種成功模式，但其卻選擇了猶豫。

與全球巨頭的積極收購形成鮮明對比，騰訊在AI領域的收購動作寥寥無幾，主要以“少數股權投資”為主，始終不愿邁出“全資收購”或“控股收購”的關鍵一步。

2023年，騰訊投資智譜AI 2億元、MiniMax數千萬美元，未進行收購；2024年，參投月之暗面3億美元C輪融資，持股比例未公開，仍未收購；2025年，投資燧原科技（AI芯片）、Manus等，均為少數股權投資，沒有任何收購動作。即便騰訊是月之暗面、智譜AI的重要股東，擁有優先收購權，也始終選擇“觀望”。

這種“只投資、不收購”的策略，反映了騰訊的戰略猶豫：既想通過投資布局AI生態，享受標的成長帶來的股權增值，又不愿承擔收購成本與整合風險；既想借助外部技術彌補自身短板，又不愿放棄自研的“面子”與控制權。本質上，這仍是“后發制人”思維的延續——騰訊希望等到被投公司成熟、技術路線清晰、估值合理后，再考慮收購，卻忽略了AI賽道的“時間窗口”。

騰訊已經錯失了多次最佳收購時機：2024年，月之暗面估值僅20億美元，彼時收購成本僅為當前的一半，且核心團隊穩定；2025年，DeepSeek估值不足30億美元，其低成本高性能的開源模型，能大幅降低騰訊的研發成本，卻被騰訊錯過；而Manus被Meta以20億美元收購前，騰訊作為其投資方，完全有機會優先收購，卻因猶豫，最終錯失了補齊AI智能體能力的機會。

反觀字節跳動，不僅加大自研投入，還積極進行收購布局，補齊技術短板；百度、阿里也通過收購垂直領域AI公司，快速拓展AI落地場景。當競爭對手都在“加速奔跑”時，騰訊的“猶豫”，只會讓其在AI競爭中，越來越被動。

結語

騰訊過往的成功，在于其“精明”——只摘熟桃子，不種試驗田；但AI時代的競爭，從來沒有“熟桃子”可摘，只有“硬仗”要打。

騰訊不收購大模型公司，本質上是一場“戰略逃避”——逃避技術研發的艱辛，逃避收購整合的風險，逃避基因變革的痛苦。但在AI這一技術密集型賽道，流量與生態優勢不再是萬能鑰匙，技術創新才是核心競爭力。騰訊可以靠“收割”贏得過去，卻無法靠“等待”贏得未來。

全球AI收購潮已經來臨，英偉達、Meta、字節跳動等公司，都在通過收購快速補齊短板、搶占先機。騰訊的猶豫，只會讓其在AI時代逐漸被邊緣化；而其唯一的破局之路，就是打破后發制人的基因桎梏，放下“收割者”的姿態，果斷出手，通過收購與自研結合，補齊技術短板，發揮生態優勢。

未來1-2年，將是騰訊AI戰略的關鍵窗口期。若能果斷打破路徑依賴，積極進行AI收購布局，與混元大模型形成協同，騰訊仍有機會在AI時代延續其互聯網霸權；若繼續固守保守策略，在收購上猶豫不決，騰訊很可能錯失AI革命的列車，淪為“流量管道”而非技術引領者。

對于騰訊而言，這場抉擇，不僅決定其自身命運，更將影響中國AI產業的發展格局。而最終的答案，終將寫在每一次戰略決策與執行中——AI時代，唯有創新者進，唯有變革者贏。