公司AI战略与组织调整 - 国内大模型市场趋于集中，开源成为重要战略，DeepSeek的横空出世是重要变量 [3] - 公司AI产品服务从原来只基于混元大模型，转变为开放整合多家大模型 [3] - 2024年12月，云与智慧产业事业群（CSIG）与技术工程事业群（TEG）再度搭配，CSIG承担前端产品责任，TEG专注底层混元大模型，类似云服务合作模式 [3][7] - 将原技术团队孵化的元宝产品调整至业务部门，由拥有To C产品经验的负责人带领，任命原腾讯会议负责人Lori Wu负责元宝 [4][7] - 公司将浏览器、搜狗与输入法等工具类产品转到CSIG，以强化AI场景联动 [9] 元宝产品发展关键决策 - 元宝在国内同类产品中第一个全面拥抱第三方模型，优先接入DeepSeek R1，决策过程仅两三天，基于用户强烈需求 [3][18][20] - 决策核心是“以用户需求为本”，只要对产品价值大于包袱成本就应执行，大部分用户不关心模型是谁做的 [24] - 微信对元宝的支持力度前所未有，包括广告位、新闻插件、视频号与公众号可被@元宝点评，微信内可转发文件给元宝进行总结分析 [25][27] - 元宝团队重建需要大量招聘懂大模型的产品经理、搜索专家及模型后训练研究人员，每周持续面试 [28][29] - 元宝的目标是成为C端搜索信息的新入口，公司视其为继移动互联网后的关键战役，希望拿到AI时代的船票 [9][81] AI产品与技术洞察 - 新一代搜索服务更倾向由大模型理解意图，再针对性查找最新、最权威内容，是智能体驱动（Agent-driven）的方式 [11] - 2025年被认为是Agent元年，模型逻辑推理能力只是AI产品体系的一部分，还需搭配搜索、语音、专业数据、服务生态等能力 [11] - 大模型与搜索联动有两种路径：先搜再交模型解读，或模型先理解意图再去搜，需大模型判断，两者都有 [30] - AI Chatbot产品形态过去两年变化不大，对话仍是核心，但未来会涌现不同产品形态，不同玩家有不同侧重 [63] - AI可视为“生活上的操作系统”，是获取服务或资源的媒介，但比传统操作系统更智能、强大，能自主分解任务并协调资源完成 [64][65] To B市场与商业化 - AI在To B是激烈战场，国内头部云厂商基本都是大模型头部玩家，大模型服务可带动配套云服务收入增长 [84] - AI算力需求带动云厂商收入增长提速，GPU算力充足的云厂商获得更多市场份额，同时推动存储与通用计算消耗增长 [84] - 企业更关注模型应用落地以实现降本增效，国内开源大模型成为许多企业搭建智能体的首选，工具选择多，竞争激烈导致亏损与补贴 [84] - 腾讯云智能体开发平台（ADP）升级至3.0，支持超过140个MCP插件服务，扩展智能体工具能力，支持多智能体并行协作 [91] - To B领域公司聚焦平台产品，将服务交给生态伙伴，伙伴中年收入过10亿的案例很多 [98] 行业趋势与竞争格局 - AI产品范式变化主要体现在用更高效率满足已有场景需求，但尚未创造像移动互联网时代的新连接方式 [66][67] - AI时代可能出现Agent与Agent、模型与服务之间的新连接，未来互联网内容可能更多是为Agent生成而非用户直接消费 [68] - 大模型竞争是人才竞争，公司加大招聘力度，总办亲自吸引顶尖AI人才，推动扁平化管理，给年轻人更大发挥空间 [72] - 行业探索产品与模型的解耦合作方式，混元按自身节奏迭代模型，元宝基于稳定版本做产品工作，定期升级 [74][75] - 创业公司很难避开巨头竞争，在大厂生态找机会或专注海外市场是更好选择，海外用户付费意愿更高 [97][99]