騰訊新一輪AI變革背後

臨近年底，騰訊員工進入年終績效評價的準備期。過去一年的工作成果能否獲得認可、明年的職級與薪酬是否有變化，是不少人最關心的事情。11月11日又是騰訊成立28週年的日子，管理層照例通過Linktime直播，與員工交流公司未來的發展方向。

前天（11月11日晚），關於Pony（馬化騰）在Linktime講話的記錄在多個平臺傳播，隨後出現“裁員50%”“老員工也會被優化”“不擁抱AI的都要被裁掉”等傳言，大量用戶湧入脈脈的騰訊同事圈，一度造成頁面訪問異常。相關話題引發了互聯網從業者的廣泛討論。

騰訊次日回應，Pony提到的是一種新的資源配置形式：約50%的員工像陸軍一樣，守土有責，通過提效去做好現有的核心業務；另50%的員工像海軍一樣，探索AI Native（AI原生），拓展新的發展空間。

騰訊方面強調，這次改革與2022年前後的“降本增效”有所區別。幾年前的調整偏向被動“降本”，而這次更強調主動提高效率、創造新價值。管理層希望鼓勵一線員工積極探索，同時讓中間管理層變得更加扁平、靈敏。而將這次講話理解爲宣佈大裁員並不準確。

儘管傳聞得到澄清，圍繞騰訊人員調整的討論仍然沒有停止。我們更好奇的是，這場圍繞AI進行的調整究竟推進到了哪一步，不同業務線的感受又是如何。

我們不止與IEG事業羣的員工，還和TEG、WXG的員工聊了聊，瞭解到，在混元、TEG等技術部門，AI正在成爲研發投入和工作方式的重要驅動力，一些員工認爲，傳統技術崗位的價值正在被快速重估。但在承擔騰訊核心收入來源的遊戲業務中，情況卻有所不同。

過去一年，騰訊遊戲同樣經歷了相當密集的人員和組織調整。然而，這些調整的主要驅動力依然是項目盈利、研發效率和產品競爭力，與AI技術本身並沒有太直接的關係。

從HR的角度看，這番講話更像是向各事業羣提前釋放變革信號：方向由總辦確定，具體到管理層級、崗位配置和績效評價，仍需要各業務線逐步落實。最終能走多遠，取決於各事業羣是否真正願意改變原有的資源和權力分配方式。

不同事業羣之間的差異由此顯現。同樣身處騰訊，各事業羣對於AI的緊迫感、工作方式以及未來預期，正在出現明顯區別；圍繞AI展開的組織調整究竟會怎樣推進，仍有待長期觀察。

01 變化，從兩個月前開始

如果把時間往前推，Pony話裏的戰略轉變，是和今年許多已經在實施的策略在一起打組合拳。

今年5月，騰訊微信事業羣的部分部門開始試行項目負責制。過去相對固定的管理層級被弱化，員工圍繞具體項目組成團隊，原有的組長、總監等管理角色逐步向項目負責人轉變。

按照新的制度，管理身份更多地與實際職責綁定。如果員工不再承擔管理工作，也可以迴歸專業崗位，不必繼續保留原有管理身份。混元大模型團隊的彙報線則被壓縮得更短：從“基層員工—組長—總監”，簡化爲“基層研發—項目負責人”。兩個月後，類似改革出現在遊戲業務。

過去，騰訊各業務部門普遍存在多層級的管理結構。一名員工可能需要經過組長、總監、部門負責人等多個環節才能完成彙報。隨着業務規模擴大，管理層級也在不斷增加。這樣的組織架構有利於成熟業務的穩定運轉，但也可能帶來溝通成本上升、權責邊界模糊、新方向難以開拓等問題。

與組織扁平化同步發生的，是績效評價體系中“AI產出”權重的上升。一位TEG的員工透露，在部分技術團隊中，“你能不能AI Native地去做一些事情”正在成爲區分績效檔位的關鍵變量。相比三年前可能很多考覈維度裏產出效果佔大頭，現在大部分維度被加上了和AI相關的前綴。

他打比方說，一般線上系統需要專門的運維人員監控、發現異常並處理故障。現在，如果一名員工能夠開發AI自動化系統，減少人工排查和維護的時間，就有機會形成更加直觀的工作成果。

在這種情況下，管理層關注的是系統提高了多少效率，以及可以節省多少人力。“比如以前你需要招三個運維，或者每個項目都要配個運維，但現在有AI之後，你不需要人力再去做這件事。這個事很難說有沒有含金量，但是在過程中使用了AI，領導就高興。”

他回憶說，之前TEG有名子公司的員工做了類似的事，因爲完成了某個AI自動化項目，獲得了進入集團正式員工體系的機會。

另一名TEG的員工告訴我，自公司積極擁抱AI後，部門內也誕生了類似“阿酥”拿“大結果”的員工。或者說，這種事其實在整個互聯網圈都非常常見。“阿酥”指的是近兩年在AI圈頗具人氣的“阿酥在coding”，一些同行、同事曝光，該人學歷、能力平平但是擅長包裝，通過包裝進入某互聯網大廠拿到200萬年包。事件發酵後，當事人選擇報警回應。

“所以，我們看到Pony講話的第一反應不是裁員。”據一名TEG的內部人士表示，同事們對“50%”那句話的感受比較類似：對於混元以外的部門來說，不管是做產品還是做技術，都要去思考AI給產品帶來的下一個形態是怎樣的。

什麼是下一個形態呢？比如以前的AI是對話式生成式，現在微信里加小微，把不同的模塊系統串起來，集成在小微這裏，讓用戶有更直接的使用體驗，就是往下一個形態進行探索。互聯網的需求基本都做到了頭，QQ和微信一年可能也就一點點迭代，要想有革命性的變化，可能也只有AI能做到了。“50%的人要去探索AI Native，就是要去做這種事。”

與此同時，AI也開始改變技術人員的日常工作。過去，騰訊內部的一些技術活動需要程序員獨立編寫代碼。現在，部分活動開始加入Vibe Coding形式，讓參賽者通過自然語言與AI協作完成開發。一名WXG的員工告訴我，像是ACM，現在幾乎人人都在Vibe Coding了。

在TEG內部，焦慮氛圍一直在瀰漫着，一名員工告訴我，幾乎所有大廠都有類似的氛圍。“一年前，程序員的想法都是AI只能當輔助，代替不了人。但是現在，所有人的想法都是AI馬上就要代替人了。”

在他看來，繼續留在傳統技術崗位，可能面臨越來越大的不確定性。主動接近AI業務，反而有機會獲得新的職業發展空間。於是他選擇最近離職，換了份做AI基建的工作。他雖然沒有任何AI背景，但新公司還是給他漲了薪。

但對更多員工而言，轉型並沒有這麼容易。內部轉崗需要獲得目標團隊認可，比如要做AI，可能需要員工本來就有AI背景。外部求職也受到招聘市場變化的影響。尤其在年底績效評價臨近之際，員工既需要完成原有工作，又需要考慮未來是否應該轉向新的業務。

我們從一些員工處瞭解到，至少在騰訊部分業務和技術團隊，組織調整早在兩個月前就已經開始。部分員工的彙報關係、工作職責和績效導向已經發生變化。更多員工則陸續接收到有關部門整合、崗位調整的消息，開始爲接下來的變化做準備。一名TEG的員工告訴我，有些部門則可能要到年底或明年纔會發生明顯變化。

真正的不確定性也在這裏。這些受訪員工明確知道公司正在改變，但會改成什麼樣子——原有崗位是否繼續保留、AI將怎樣影響下一輪績效評價，仍然缺乏明確答案。

11月11日Pony的講話，只是讓這種已經持續一段時間的不確定性集中浮出了水面。

02 IEG：感受不同，節奏各異

不過，騰訊內部對AI的態度，並非整齊劃一。如果說其他做互聯網產品和技術的部門正在感受AI帶來的直接衝擊，那麼對於IEG的大量遊戲人來說，AI帶來的緊迫感，來源和表現形式有所不同。

遊戲業務過去兩年同樣發生了大量組織和人員調整，但推動這些變化的主要因素，仍然是項目表現和商業化預期。

這與遊戲行業本身的研發邏輯有關。在2026年GDC上，騰訊遊戲技術負責人公開表達的姿態是“不焦慮”，騰訊對AI的落地強調“圍繞用戶需求和業務痛點的具體化、實踐化”，而非強制推行統一的AI流程。國內幾乎所有遊戲公司都已經在研發中使用AI，但應用集中在美術設計、自動化測試、智能NPC等管線環節，核心創意和玩法判斷仍然依賴人的經驗。

這也導致許多遊戲研運的基層員工，雖然日常會頻繁使用AI工具，但對AI技術本身的走向關注有限，因爲在未來可預見的相當一段時間內，AI還不會直接參與遊戲的核心決策。比方說，某工作室在研項目的一名策劃告訴我，Pony講話時他們正在開會，開完會才知道有大新聞，但實際上不管是自己還是同事，好像對具體的內容都沒有那麼關心。同事之前平常也不太會聊相關的話題。

後來，聽完了Pony完整講話的同事告訴他，“50%”說的是兩類業務方向，是個比喻，並非裁員比例。他也看了網上在傳的講話文字稿——在他看來，Pony講話的措辭確實嚴厲，要求大家準備好變革也是真的。對他所在的團隊來說，會議後並未立即出現新的工作要求，也沒有圍繞講話進行密集討論。

“我們這裏好像沒啥體感。對全項目滿舵調轉AI Native沒什麼體感，我們還是在用傳統方法和AI工具提效的形式在做我們計劃做的內容。內容上也沒直接全面轉向AI Native。”他說。不過他也提到，團隊對AI的關注更多落在具體工具應用這種務實層面，而非組織變化。

他告訴我，雖然騰訊非常重視AI，在（他們部門）具體的績效考覈上，和AI有關的部分只有使用率，也不會對績效整體產生影響。他們項目也沒有海外AI的報銷額度，只有每個月能拿到一定的workbuddy額度，“比較少，堪堪夠用，想提額度得再走OA。即使缺乏報銷條例，但同事自購去用GPT或Claude的比例還是相當高。”

雖然IEG的基層員工沒有被傳達到關於AI的這份壓力，但對於IEG的領導層，或者說小部分探索AI的小組、部門，曾經都在AI方面做出了許多嘗試。

今年4月，我們曾在《深度｜騰訊遊戲AI諸侯混戰實錄》中梳理過騰訊遊戲內部的AI研發情況。從IEG公共研發運營體系CROS，到四大工作室羣自建的AI中臺和研發小組，騰訊遊戲已經在內容生產、智能NPC、研發工具、反作弊等多個方向進行了大量投入。

從我們當時瞭解到的情況看，各工作室對於AI的理解和探索方向各有側重。光子相對激進，成立專門的探索團隊，嘗試通過AI尋找下一代遊戲形態；天美更加重視現有產品的商業化和研發提效，希望通過AI提高用戶活躍度、優化遊戲體驗；魔方則相對務實，核心仍然是把產品做好；北極光更多是在新項目的美術資產、場景生成等具體生產環節嘗試使用AI。

這種各自探索的模式，在局部效率提升的同時，一度讓騰訊遊戲內部出現了一些重複建設。我們此前接觸的多位知情人士提到，不同工作室和技術部門可能同時開發功能相近的AI工具，技術體系一度難以統一。

事實上，騰訊遊戲從2024年前後就開始推動技術中臺貨幣化，讓原本承擔前沿技術探索的團隊逐步轉向爲具體項目服務。AI研發需要找到願意承擔成本的業務團隊，項目組也需要判斷一項技術究竟能夠帶來多少實際價值。

據一名IEG員工觀察，近來管理層對於漫無邊際的探索性開發，包容度正在降低。過去，一些AI項目只要技術方向足夠新穎，就可能獲得資源；如今，經過一兩年的嘗試，管理層開始更加關注技術能否真正落地，以及投入之後能夠產生多大回報。

尤其是那些面向內部研發流程的AI項目，具體能否提高多少生產效率、節省多少人力成本，正在成爲更加重要的衡量依據。有員工認爲，只有將AI的價值轉化爲可以量化的效率提升，項目負責人才能形成足夠有說服力的彙報成果。

這也意味着，IEG對於AI的態度正在從廣泛探索，逐漸轉向更加重視投入產出比。集團層面希望通過AI推動新的產品形態，遊戲業務則需要首先證明，這些新技術究竟能爲現有項目創造多少價值。

這種側重點與非遊戲業務有所不同。對非遊戲業務而言，AI可能直接改變產品入口和服務方式，探索的緊迫感自然更強。

按照這一判斷，IEG長期擁有較成熟的業務體系，能夠貢獻可觀利潤的工作室和項目負責人，也擁有相對獨立的資源安排與決策空間。集團管理層希望扁平化、鼓勵年輕人承擔責任，並不等於這些既有的權力關係會因爲一次講話迅速鬆動。

另一名IEG員工的看法是，總辦作出決策，與公司是否具備執行的能力、決心和組織土壤，是兩回事。取消組長、總監的頭銜相對容易，真正改變預算歸屬、項目拍板權和績效分配則要困難得多。如果負責人與資源配置方式沒有同步變化，改革也可能停留在管理關係的重新命名上。

在一線員工看來，真正的觀察期可能還在後面：年底考覈還沒有正式開始，新一輪考覈會不會正式新增和AI相關的維度，明年的團隊預算會不會收緊，團隊結構、負責人會不會變動，這都是和大多數基層員工利益相關的問題。

03 下決心，也要有耐心

騰訊加快AI佈局，更多是順應行業趨勢的必然選擇。

據公開報道，騰訊2026年AI相關資本開支處於歷史高位，“剔除新AI產品”後的經營利潤受到一定影響，說明資源正在密集投向算力採購、模型訓練以及AI產品的推理需求。騰訊經營現金流依然充沛，投入的可持續性不是問題，真正的問題是投入能否轉化爲可規模化的產品能力和商業回報。

而如果放眼整個產業，這種加快是大勢所趨。字節也在AI基礎設施上持續加碼。據多家媒體報道，字節跳動考慮將2026年資本支出提升至最高700億美元，主要用於數據中心等AI基礎設施建設。豆包大模型截至2026年中的日均Token調用量已達180萬億，火山引擎稱過去一年增長超10倍。QuestMobile數據顯示，2026年9月豆包AI原生App月活4.19億，在AI原生應用中處於明顯領先位置。相比之下，騰訊元寶雖然進入第一梯隊，但規模差距較爲明顯。

回到騰訊自身，基模側的追趕在2026年明顯提速。混元從Hy3 preview到11月發佈的Hy4正式版，保持穩健的迭代節奏，Hy4參數規模拉到770B，首次補上視覺理解和電腦操作能力，騰訊方面稱，“這是Hy首次躋身最強開源模型之列。”在WorkBuddy官方測評中，任務通過率達到96%以上。姚順雨加入後帶來的變化之一，是把評估重心從“唯榜單論”轉向真實產品場景的協同設計。當然，混元團隊也承認，Hy4與頂尖閉源模型仍有差距。騰訊需要追趕的是迭代頻率和場景反饋的積累速度。

應用側的底牌是場景，難點在於商業化節奏。WorkBuddy自上線以來累計完成90億次任務請求，企業版落地50餘個行業；Hy4已接入WorkBuddy、CodeBuddy、元寶、企業微信智能助理等產品；微信生態內的“小微”仍處於測試階段，被部分分析視爲潛在的消費端入口。湯道生表示，WorkBuddy仍處於戰略投入期，公司沒有給團隊設定具體的商業化收入目標。但豆包收入規模同樣有限，說明AI應用變現是全行業共同面對的難題。

這種變化已經傳導到內部。過去一段時間，騰訊鼓勵團隊嘗試各種AI方向，先積累使用經驗；隨着商業化預期上升，AI探索空間因此有所收窄。更難的考題在於執行。騰訊擁有成熟的業務體系，不同部門對AI的需求差異明顯，如果未來要對組織進行調整，會面臨許多具體的現實問題。

騰訊並非沒有底氣。微信生態、遊戲業務、支付和企業服務帶來的場景、用戶與現金流，仍然構成深厚的護城河。公司過去也多次憑藉成熟產品體系和持續投入，在新賽道中完成追趕。這一次，更重要的是把模型能力、應用場景和組織協作連成閉環，而非讓所有部門採用同一種AI考覈標準。

遊戲乃至互聯網行業期待着騰訊的AI改革，考慮到事情的複雜程度，它需要時間，更需要耐心。