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領(lǐng)鵬
5月14日，騰訊交出2025年一季度成績單：營收1800億元，同比增長13%；經(jīng)調(diào)凈利潤613億元，同比增長22%，相當于平均每天凈賺6.8億元。
能賺也能花，騰訊一季度研發(fā)支出達189.1億元，同比增長21%；資本開支同比增長91%至275億元，其中230億元用于支持AI相關(guān)業(yè)務(wù)的發(fā)展。
作為對比，騰訊2023年全年的資本開支是239億元。也就是說，騰訊一個季度給AI的充值，已經(jīng)基本與2023年全年的資本開支相當。
猛砸AI以爭得未來的船票是當下科技大廠的共同選擇，但業(yè)界更關(guān)注的還在于，對AI的資本支出如何轉(zhuǎn)化為盈利能力？
AI已經(jīng)產(chǎn)生實質(zhì)性貢獻
騰訊在AI方面的資本支出主要有三個用途：一是購買GPU，以支持廣告技術(shù)和游戲業(yè)務(wù)；二是使用GPU進行大語言模型訓(xùn)練；三是GPU租賃，與云業(yè)務(wù)直接相關(guān)。由于目前GPU供貨短缺，騰訊將GPU租賃優(yōu)先級調(diào)低，不是主要業(yè)務(wù)方向。
在一季度財報中，騰訊董事會主席兼CEO馬化騰明確表示，AI能力已經(jīng)對效果廣告與長青游戲等業(yè)務(wù)產(chǎn)生了實質(zhì)性的貢獻。騰訊亦加大了對元寶應(yīng)用與微信內(nèi)的AI等新AI機遇的投入。相信在AI戰(zhàn)略投入階段，現(xiàn)有高質(zhì)量收入帶來的經(jīng)營杠桿，將有助于消化這些AI相關(guān)投入產(chǎn)生的額外成本，保持財務(wù)穩(wěn)健。
一季度，騰訊營收1800億元，同比增長13%；毛利1005億元，同比增長20%；經(jīng)營利潤(Non-IFRS)693億元，同比增長18%。毛利與經(jīng)營利潤增速已連續(xù)十個季度超過營收增長，盈利質(zhì)量持續(xù)提升。
在財報電話會上，騰訊總裁劉熾平稱，騰訊正在以資本支出和運營費用的形式加大對AI的投資，部分GPU和AI投資已為騰訊創(chuàng)造收入。
一季度，騰訊營銷服務(wù)收入同比增長20%至319億元，主要受益于廣告平臺AI技術(shù)升級和微信交易生態(tài)強化的雙重推動。
劉熾平指出，AI對廣告業(yè)務(wù)有直接的增強作用。AI能夠提升廣告的定向投放能力，實現(xiàn)更好的投放效果，從而直接增加廣告收入。“我們已經(jīng)在效果廣告中看到這一增長機會，未來還有更多發(fā)展空間。”
具體來看 ，騰訊利用生成式AI技術(shù)改進圖像生成與視頻編輯功能以加速廣告制作，推出數(shù)字人解決方案以促進直播活動，以及加深對商品與用戶興趣的理解以提升推薦效果等。
實際上，AI也在推動流量增加。比如當用戶進入視頻號時，目前仍有很多人看不了多長時間就離開了，而如果通過AI向用戶精準推送合適的內(nèi)容，就能顯著增加用戶使用時長。
在游戲領(lǐng)域，AI技術(shù)通過優(yōu)化用戶體驗，提升產(chǎn)品活躍度，增強長青產(chǎn)品黏性。一季度，騰訊增值服務(wù)收入同比增長17%至921.3億元，其中游戲板塊收入595億元，同比增長24%。
在金融科技與企業(yè)服務(wù)板塊，AI也帶動相關(guān)收入增長。財報披露，騰訊云音視頻解決方案連續(xù)七年按中國市場收入計排名第一，通過接入大語言模型能力，音視頻解決方案的內(nèi)容生成、媒體處理和即時互動的體驗得以提升。
芯片庫存足夠支撐未來數(shù)代模型訓(xùn)練
去年底以來，騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭持續(xù)加大對AI的投入，其中一項重要支出就是購買GPU算力資源。此前，有消息稱，今年一季度，騰訊向字節(jié)跳動購買了價值約20億元的GPU算力資源，這批資源以英偉達H20卡和服務(wù)器為主，騰訊元寶目前的更新就是主要使用來自字節(jié)的卡。
在本次財報電話會上，也有投資者問到了騰訊對GPU算力的規(guī)劃和投入。對此，劉熾平回應(yīng)稱，騰訊之前已經(jīng)儲備了相當數(shù)量的芯片，這對執(zhí)行AI戰(zhàn)略非常有幫助。這些GPU將優(yōu)先用于能夠帶來直接回報的應(yīng)用，比如廣告業(yè)務(wù)和內(nèi)容推薦產(chǎn)品。目前，騰訊在這些領(lǐng)域大量使用GPU，以快速產(chǎn)生收益。
大語言模型訓(xùn)練是第二優(yōu)先級，因為訓(xùn)練通常需要更高端的芯片。劉熾平表示，過去幾個月業(yè)內(nèi)觀念出現(xiàn)了轉(zhuǎn)變，人們開始擺脫美國科技公司所謂“規(guī)模定律”(ScalingLaw)，即必須持續(xù)擴張訓(xùn)練集群的思維?，F(xiàn)在即使使用較小的集群，也可以取得不錯的訓(xùn)練效果。
“也就是說，憑借現(xiàn)有的高端芯片庫存，我們完全有能力在未來數(shù)代模型的訓(xùn)練中夠用。”劉熾平說到，更大的GPU需求主要來自推理端，尤其當我們進入復(fù)雜推理模型階段時，計算需求顯著增加。因此，推理計算的需求仍然非常旺盛。
針對推理側(cè)的壓力，目前騰訊正通過軟件優(yōu)化、定制模型、硬件替代方案等多條路徑滿足不斷擴大的推理需求，把更多精力投入軟件層面，而不是單純用“砸GPU”來解決。(周小白)
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