微信事业群 (WXG) - 微信被定位为公司的中流砥柱，承载高度期望 [1][3] - 视频号、微信电商等业务被认为拥有独立的成长逻辑和轨迹 [1][3] - 管理层强调需结合业务特点进行技术升级，需要给予时间和耐心，谋定而后动 [1][3] 互动娱乐事业群 (IEG) - 业务在拓展“长青”游戏和海外市场的过程中再攀高峰 [1][3] - 成功归因于团队持续创新、学习，引入新玩法并不断产出优质内容 [1][3] - “长青”游戏概念获业界广泛认可，行业趋势从不断开发新游戏转向在平台游戏内持续创新与拓展 [1][3] - 公司在游戏出海过程中，赋能海外投资公司以补齐其技能 [1][3] 平台与内容事业群 (PCG) - 该事业群在2025年积极探索AI整合能力 [2][4] - QQ业务更加聚焦，并让QQ秀、QQ农场等经典产品回归，其中QQ秀接入了AI能力，支持用户上传素材生成图像 [2][4] - 腾讯新闻坚持高质量内容，并探索利用AI提升用户信息浏览效率 [2][4] - 应用宝开发新场景，实现安卓APP在PC端Windows系统无缝运行，此功能获得微软认可 [2][4] - 腾讯视频利用AI多模态能力，与阅文集团合作，推动更多自有版权内容影视化落地 [2][4] - 管理层认为，通过AI帮助用户节省时间、提高效率是产品重要的思考方向 [2][4] 广告与金融科技业务 - 在AI加持下，公司广告收入增速很快 [2][4] - 但广告收入占比较行业平均水平仍低，未来商业化发展空间广阔 [2][4] - 金融科技业务（FiT）不追求速度，坚持以安全为首要原则 [2][4] 公司整体展望 - 管理层对2026年提出展望，鼓励员工基于自身特点不断进化、点亮新技能，并对未来前景表示乐观 [2][5]

公司AI战略与风格 - 公司认为ChatGPT和DeepSeek改变了AI发展进程 但每个企业穿越周期的节奏不同 公司过往业务的长青保证了其在AI上可以长期投入[1] - 公司强调其AI战略风格是稳扎稳打 有自己的考虑和节奏 核心是产品的长期竞争力和用户体验 正在各业务板块和平台上持续点亮新技能[1] 具体业务动态与展望 - 公司旗下“元宝”在春节宣布了10亿红包活动 旨在将节省的营销费用转化为用户红包 让用户重温抢红包的快乐[1] - 在AI加持下 公司广告收入增速很快 但相对行业平均水平 其收入占比依然较低 未来商业化发展空间广阔[1] - 公司金融科技业务不追求速度 继续以安全为首要原则[1]

行业趋势 - AI驱动下的全系列工具产品正在崛起，大模型在工具赛道的应用不断迭代 [1][2] - 微信生态以更短的转化路径带来了更高效的盈利模式 [1][2] 公司举措 - 微信小程序正式推出「AI应用及线上工具小程序成长计划」，提供云开发资源、AI算力、数据分析、商业变现及流量激励等全方位支持 [1][2] - 腾讯广告“全程扶持”重磅加码，携手微信生态共迎工具小程序的启航元年 [1][2] 市场数据与影响 - 小程序广告主数量呈井喷式增长 [1][2] - 有效投流的快速攀升直接带动了日活跃用户（DAU）的指数级跃迁 [1][2] - 商业化流量对小程序开发者的重要性日益凸显 [1][2]

腾讯广告算法大赛概况 - 大赛为腾讯广告主办的标杆级技术赛事，冠军奖金200万元，亚军季军奖励为六位数，所有决赛选手均获得一台iPad [1] - 比赛吸引了全球8400余名学生、2800多支队伍参与，覆盖近30个国家 [34] - 大赛总奖金池为380万元，其中包含因方案亮眼而临时增设的20万元创新奖 [32] 赛题技术前沿性与挑战 - 赛题为“全模态生成式推荐”，旨在处理图像、视频、音频等多模态信息，是当前广告推荐系统最前沿且接近真实业务的技术方向 [5][7][8] - 该技术涉及大模型、生成对抗网络、扩散模型等AI方法，真正进入工业实践仅近两年，是腾讯广告目前最重视的技术 [9][11] - 赛题挑战具体，包括多模态数据噪声大、模态对齐难、数据分布不均、冷启动问题突出，以及长序列带来的显存占用、训练效率和推理时延等工程约束 [12][13] 优胜团队解决方案亮点 - 冠军队Echoch方案核心在于大规模序列建模与工程可落地性，通过对高维ID特征压缩来降低开销，支持更长序列和更大批次的训练，并优化用户长期兴趣演化与多目标约束 [19] - 亚军队leejt方案重点在于数据质量与结构建模，对多模态特征进行筛选聚合，并引入图结构来缓解样本稀疏和冷启动问题，提升了稳定性和泛化能力 [19][20] - 季军队也许明天方案对曝光、点击和转化进行显式区分建模，采用条件生成预测用户行为，并在推理阶段过滤低价值曝光，使输出更贴近实际业务决策逻辑 [21][22] 大赛作为人才选拔与培养通道 - 大赛为参赛学生提供了实战级赛题演练、获得实习或直通offer的机会，以及大厂提供的算力和平台资源 [3][4] - 比赛过程本身完成了接近真实业务环境的能力验证，通过从初赛到复赛的数据规模（从1M扩展到10M）和目标复杂度升级，筛选出方案扎实的团队 [40][41][42] - 腾讯公司副总裁蒋杰评价学生方案不比工业界差，且对大模型的理解能跟上潮流甚至更有创新性 [23][24] - 大赛是公司“揽人”策略的一部分，旨在集中观察和交流，高效筛选硬核技术人才，避免传统招聘的局限 [28][37][39][42] 公司人才战略与投入 - 腾讯在2025年启动了史上最大的就业支持计划，面向全国吸纳了10000名校招实习生，其中六成岗位面向技术人才开放 [45][46][47] - 公司通过高额奖金、算力支持及学生关怀活动（如午餐会、交流晚宴）吸引年轻人才，释放强烈的人才需求信号 [32][49][50][52] - 公司人事变动显示出对年轻人才的青睐，例如将28岁的年轻人放在AI重要位置上 [54] - 研究人员队伍壮大表明公司对研发的投入在不断加大 [48]

文章核心观点 - 文章通过分析2025年腾讯广告算法大赛冠亚军的解决方案，探讨了广告推荐系统从传统判别式方法向全模态生成式方法演进的技术趋势，并展示了年轻技术人才如何解决工业界真实存在的复杂难题 [1][4][5][51] 广告推荐的技术演进与挑战 - 广告推荐的核心目标是在合适的时间将广告推送给真正可能需要的人，以减少无效曝光和对用户的打扰 [7] - 业界目前主要有两种方法：传统判别式方法和新兴的生成式方法 [8] - 传统判别式方法通过级联架构和手工特征匹配用户与广告，但已遇到效果提升有限、冷启动困难等瓶颈 [11][14] - 生成式方法通过分析用户长时间跨度的行为序列，预测用户“下一步最可能发生什么”，能更好地理解用户意图和利用世界知识 [14][15] - 腾讯广告算法大赛的赛题定为“全模态生成式推荐”，要求基于用户的多模态历史行为数据预测下一次交互 [16] - 工业界已出现相关探索，如Google TIGER、Meta HSTU、快手的OneRec和腾讯的GPR，其中HSTU首次在推荐中观察到了Scaling Law [17] - 该领域仍面临工业级动态词表带来的训练/推理爆炸、毫秒级延迟与巨量算力的矛盾等挑战 [19] 大赛赛题的难点与要求 - 赛题对应超大规模数据场景：涉及千万级广告、千万级用户及同等规模的交互序列，但训练计算资源有限 [21] - 数据结构复杂：包含经过脱敏处理的文本、图像及协同行为等多模态数据，且存在特征缺失、行为序列时间跨度大等问题 [21] - 任务目标复杂：复赛需同时优化曝光、点击与转化等多个隐式目标，且存在近半数的冷启动广告项目 [22] 冠军团队Echoch的解决方案 - 团队来自华中科技大学、北京大学、中国科学技术大学 [25] - **特征工程**：提出三级会话体系、周期编码和时间差分桶，让模型理解用户“此时此刻”的状态，具备时间感和节奏感 [28][29][32] - **模型设计**：针对需同时预测点击与转化的问题，让同一模型能根据目标自动切换推荐策略 [35] - **基座模型优化**：将基座模型从HSTU换为LLM，利用其RoPE位置编码自带“时间感”，使线上得分提升，显存占用减少约5G [36] - **语义ID改进**：在编码最后一层引入随机性，使码表使用更均匀，长尾物品训练关注度提升190倍，码表利用率从81.2%提升至100%，衡量曝光不平等度的Gini系数从0.53降至近0 [37] - **训练加速**：引入Muon优化器，与AdamW相比，显存占用实测锐减45%，收敛速度提升40% [38] 亚军团队leejt的解决方案 - 团队来自中山大学 [40] - **数据处理**：通过将低频广告映射到共享词表及ID哈希编码，压缩千万级广告词表规模，解决显存瓶颈 [42] - **特征处理**：对高维多模态特征使用SVD降维去噪，再通过RQ-KMeans离散为语义ID，对缺失率高、效果不佳的模态特征选择舍弃 [43] - **序列建模**：通过session划分明确行为边界，并引入异构时序图，利用用户、广告及语义节点之间的关系网络来弥补个体数据的稀疏性 [44] - **工程优化**：采用混合精度训练、梯度检查点、torch.compile图编译等技术，将每步训练时间从3.5秒压缩到0.8秒，GPU利用率拉满至100%，成功将模型从4层512维扩展到8层2048维，验证了Scaling is all you need的核心信念 [45][48] 行业趋势与未来展望 - 从判别式到生成式的演进正在平稳推进，腾讯内部已在召回和粗排阶段用生成式模型替代传统模型，并取得了不错的效果，相关收益已在财报营收数据上有所体现 [51] - 生成式推荐是能落地并创造商业价值的技术方向 [51] - 为适应趋势，腾讯广告的数据将全面多模态化，内部广告系统也将全面Agent化，并将本次大赛数据开源以支持社区发展 [52] - 未来广告推荐可能走向即时生成，根据用户当下的兴趣、场景、情绪实时生成个性化广告内容，实现真正的“千人千面” [52]

文章核心观点 - AI并未颠覆或取代传统搜索引擎，反而通过创造新的搜索需求和使用场景，与搜索引擎形成互补，共同做大了流量和广告市场的整体规模[8] - 谷歌凭借其强大的产品生态和用户基础，成功将AI能力整合进传统搜索入口，不仅扭转了市场份额和广告业务增速下滑的趋势，还利用AI提升了广告的精准度和转化价值，实现了“困境反转”[4][25][41] - 相比之下，中国科技公司虽然同样在探索AI与搜索、广告的结合，但由于缺乏谷歌式的垄断性生态、面临更激烈的“功能内卷”竞争以及存在应用生态壁垒，其获得的“AI溢价”和增长想象空间相对有限[8][22][44] AI对搜索行业的影响：从替代到互补 - 传统搜索引擎基于“关键词匹配”，要求用户将复杂问题拆解，与人类自然的完整长句提问方式存在裂缝，60%的用户需求是求解问题[10][11] - 生成式AI以自然对话和生成回答的方式，承接了效率型、答案型和学习型搜索需求，激发了新的探索欲，谷歌发现其生成式AI产品SGE带来了约15%的全新搜索查询[15] - AI并未改变搜索本质，而是与传统搜索引擎形成分工：AI处理复杂、明确的问答需求；传统搜索引擎满足探索、实时和情感型需求，二者互补推高了搜索体验天花板[17] - 研究数据显示，在AI聊天助手流量爆发时，传统搜索引擎的流量并未受到严重冲击，甚至不降反增[6][17] 谷歌的竞争策略与市场表现 - 谷歌将“AI概览”和“AI模式”集成在浏览器搜索栏附近，不改变用户传统搜索习惯，实现了对数十亿用户的平滑转化[19][21] - 相比需要付费的ChatGPT、Claude等独立应用，谷歌的免费策略使其在用户获取上更具优势[21] - 2025年第三季度，谷歌AI概览已覆盖超20亿用户，AI模式日活用户超过7500万人[22] - 谷歌拥有包括浏览器、视频网站、办公软件、地图等在内的强大产品生态，月活跃用户超20亿的产品多达6款，形成了垄断性优势，这是其快速扭转搜索广告业务颓势的关键[23][25] - 2025年第三季度，谷歌浏览器在搜索市场份额回升至90%，其广告业务增速连续两个季度加速增长[4] AI对广告业务的革新：从“关键词”到“理解意图” - AI概览初期引发了市场担忧，导致被引用源网站点击率低至1%，广告品牌的自然搜索点击率暴跌65%，付费搜索点击率从19.7%降至6.3%[27] - 但谷歌第三季度财报显示，AI概览的整体变现率已与传统搜索大致持平，搜索广告付费点击量增速重新加快[28][29] - AI促使用户提问变得更长、更具体，谷歌传统搜索平均3-4个词，接入AI后查询字数翻倍，ChatGPT等平均提示词长达60个词，这泄露了更多用户信息，有助于理解意图[31] - AI通过理解用户场景和意图，能够进行更精准的推荐，虽然点击量下滑，但剩余点击的转化潜力提升，在每次转化费用/广告支出回报率相当的情况下，AI让转化次数或转化价值平均提高了27%[32][34] - 谷歌推出AI Max等新广告工具，可自动学习广告内容并理解场景，自动生成广告物料，在第三季度解锁了数十亿的净新查询[38][40] 中美科技公司的差异与挑战 - 中国搜索引擎市场，百度份额从跌破50%重返60%以上，腾讯最新一季广告收入增长20%至358亿元，但市场并未给予它们像谷歌、英伟达那样的高“AI溢价”，市盈率仍在15倍左右[8] - 国内AI搜索应用众多且免费，导致竞争陷入“功能内卷”，浏览器和聊天机器人都追求“全能”，但功能繁杂可能影响用户体验[22] - 国内公司各有内容生态根据地（如百度搜索、元宝绑微信、千问有夸克、豆包靠抖音），但彼此难以打通，百度过往的商业化对内容生态的打扰也成为其负担[23] - 国内应用生态存在高高的“APP墙”，尤其在电商和本地生活领域壁垒极深，这限制了大模型进化所需的“数字燃料”基础，也制约了未来“AI代理”的想象空间[44] - 谷歌生态几乎覆盖所有消费环节，可实现从视频种草、产品对比、店铺推荐到导航购买的全链条闭环，这是国内公司目前难以比拟的优势[42]

行业与公司 * 传媒互联网教育行业 2026 年度策略 [1] 核心观点与论据 广告行业 * AI驱动广告效率提升显著 腾讯广告第二季度同比增长20% 第三季度环比持续提升 [1][6] * 快手在用户画像刻画及精准投放方面取得明显进展 [1][6] * 哔哩哔哩通过AI加持实现20%以上双位数增长 [1][6] * 第三方程序化广告平台如慧算账科技和亿点天下竞争力增强 [1][5] * 海外公司如AppLovin Meta和谷歌在程序化广告方面表现突出 [4] * AppLovin通过AI XO机器学习引擎实现高价值用户精准获客 MAX撮合系统提升填充率和eCPM [13] 游戏行业 * 版号常态化发放保障内容供给充足 [1][7][9] * 宏观环境支撑消费韧性强劲 "口红效应"维持消费热度 [1][7][9] * 头部厂商处于新品集中释放期 产品创新与商业化效率持续提升 [1][7][9] * 核心标的包括世纪华通 巨人网络 腾讯控股和心动公司 [1][7][9] * 2026年多款产品进入上升周期 如腾讯的《王者荣耀世界》 世纪华通的《传奇世界重置版》 巨人网络的《超战行动组》海外版本 [16] 即时零售 * 商务部预计2026年行业规模达11,750亿元 从2025年的1万亿增至11,750亿 同比增速28% [1][8][11] * 阿里 美团 京东高投入扩容 但竞争激烈导致利润承压 美团二季度净利润下降89% 京东下降49% 阿里下降18% [1][8][11] * 县域市场成为新增长点 农村网民规模及网络消费习惯是核心支撑因素 [1][11] * 商品品类丰富 以休闲食品为主 覆盖家电数码 美妆母婴等 实现订单3小时内送达 [11] 自驾领域 * 进入以价换量阶段 核心车型降价促销 如理想 小鹏降幅达2-8万元不等 [1][10] * 智能驾驶成为新能源汽车核心竞争力 小鹏 华为 理想在芯片技术和自驾技术路径上展开差异化竞争 [1][12] * 有望通过端到端架构及大模型应用提升用户体验 [1][12] 影视与传媒新方向 * 短剧市场规模快速增长 中国微短剧用户数量已达7亿左右 红果占据国内市场半数以上份额 [1][18] * 在海外市场 中国在线参投的优享市占率28% 昆仑万维参投的Strong Away市占率超6% 重点攻克美国市场 [1][18] * AI漫剧（动态漫）供给量快速增长 上半年月复合增速约83% 半年产出超过3,000部作品 流水规模翻12倍 [3][19] * 抖音平台10月份新增播放量超过61亿次 累计播放量过亿的动态漫数量已超76部 [3][19] * 电影票房稳定增长 预计2026年全国票房规模有望达到481亿至580亿 [7][17] 教育行业 * AI渗透教学和运营环节 豆神教育预计2026年全面AI化 收入占比达90% [3][20] * 粉笔教育AI面试课有望提升利润占比至20%-30% [3][20] * 红利教育股如东方教育具备防御属性 利润三年复合增长在10%-20%之间 [3][21] 其他重要内容 AI技术对互联网平台的广泛影响 * 百度通过生成内容占据移动搜索页面64% 并完成十年来最大改版 将搜索框升级为智能框 [8] * 阿里巴巴推出千问AI agent 通过DeepSpeed模型生成最佳出价轨迹 改善稀疏反馈环境中的稳定性 [8] 投资机会总结 * 2026年主要投资机会集中在六大板块 互联网 广告 游戏 影视 教育和传媒新方向 AI依然是投资主线 [2]

报告行业投资评级 - 行业投资评级：优于大市（维持）[1] 报告核心观点 - AI驱动港股互联网巨头进入成长新阶段，从价值修复转向成长驱动 [3] - 国内互联网巨头变现率较海外存在明显差距，AI技术是提升变现效率的关键工具 [3] - 预计AI将持续助力互联网巨头提升变现效率，2026年或成为AI Agent与生态协同的元年 [3] 港股互联网所处阶段 - 恒生科技指数自2024年2月以来累计上涨99%（截至11月13日），当前板块TTM估值约23倍PE，处于历史31%分位，而纳斯达克指数为41倍PE [3][6] - 2024年巨头的股价上涨主要由估值修复和盈利驱动，例如腾讯在2024年3月20日宣布1000亿港元回购计划时，市值对应经调整净利润为13倍，处于历史最低水位 [3] - 进入2025年，巨头的上涨叙事逐步切换至AI，从价值角度回到成长新阶段 [3] - 互联网板块多数公司经营提效明显，例如腾讯经调净利润增速从2023年的5%提升至2024年的8% [10] 国内互联网巨头变现率较海外仍有明显差距 - Meta单用户变现程度超过腾讯，2025年二季度腾讯国内季度用户ARPU为131元，而同期Meta北美用户ARPU为75美元（约532元），Meta的ARPU约为腾讯的4.1倍，超过中美购买力平价差距（2023年美国GNI是中国GNI的3.3倍）[17] - Meta体系内产品的广告加载率显著高于国内，例如INS Feed广告加载率在30-35%，Stories在40%以上，Reels约20%以上，而腾讯视频号广告加载率在4%左右 [17] - 亚马逊整体佣金及广告货币化率近30%，而国内抖音电商、拼多多、淘天的货币化率分别为10%、5%、4%，整体差异达3-7倍 [22] - 佣金货币化率差异更为显著，亚马逊佣金货币化率为18.5%，而抖音电商、拼多多、淘天分别为3%、4%、8%，差异在10倍甚至20倍以上 [21][22] AI对B端和C端变现率的促进 - 在C端，大模型能提升广告系统对用户意图的理解准确度，通过提升内容理解、多模态特征、排序精准度和生成式推荐新架构来提升广告推荐精准度和变现效率 [24][25] - GPU替代CPU可提升推荐模型性能，通过并行计算能力提升模型承载力、处理更复杂的模型和特征工程，并提高用户序列长度和计算准度，从而提升广告收益 [27][29] - 腾讯广告平台从CPU转向GPU，2024年中上线新算法系统（腾讯广告3.0），新投放系统已覆盖95%的广告投放，助力行业大盘整体投放稳定性提升26%，达成率提升8.7%，起量率提升207% [37] - 2025年第二季度，腾讯营销服务收入为358亿元，同比增长20%，增长主要来自AI部署带来的更高点击率以及微信小店和小游戏带来的更完善闭环交易活动 [32] - 在B端，AI显著拉动海外巨头云业务收入增长，且当前持续处于供不应求状态 [3][52] - 海外资本开支从2023年下半年开始显著加速，国内整体资本开支规模增长从2024年中旬开始，由于低基数增幅更为明显 [3][65] - 需求端强劲，海外云厂2025年第三季度剩余履约义务（RPO）对比2022年末增长金额为7750亿美元，而同期AI带来的资本开支增量未能满足当前需求的50%，仍处于供不应求状态 [69][71] 巨头AI布局与展望 - 腾讯通过AI赋能广告和游戏业务，并推出腾讯元宝等AI应用，远期探讨微信有望从社交软件转化为底层操作系统，打造AI Agent新形态的流量入口 [37][43] - 阿里巴巴推进全系产品AI化，2025年第三季度逐步进入产品释放期，核心流量入口淘宝围绕电商在2C侧打造导购助手，2B侧推出Agent产品 [46][48] - 美团AI布局以场景驱动为核心，自研大模型LongCat，并推出2B的AI编程智能体NoCode和2C的AI生活小秘书App“小美” [51] - 2026年被认为是巨头AI Agent与生态协同的元年，AI将继续加速港股互联网的主业发展并带来新的商业化机会 [3]

投资评级与估值 - 报告对腾讯控股维持“买入”投资评级 [6] - 目标价上调至792.53港元，较前值759.47港元有所提升 [1][5][6] - 目标价对应2026年21.9倍市盈率估值 [5][41] 核心观点与业绩总结 - 腾讯3Q25业绩全面超预期，营收同比增长15.4%至1929亿元人民币，高于市场一致预期2% [1][14] - 经调整归母净利润同比增长18%至706亿元人民币，超预期7%，主要得益于联营企业收益增加 [1][14] - 三大主营业务均实现增长：增值服务、广告、金融科技及企业服务收入分别同比增长16%、21%、10%，毛利率同比改善3.7、3.7、2.4个百分点 [1][14] - 3Q25 AI相关现金资本开支为200亿元人民币，管理层预计2025年资本支出可能低于此前指引上限（低双位数收入占比），主要受AI芯片供应限制影响 [1] 游戏业务 - 3Q25增值服务收入同比增长16%至959亿元人民币，超预期3% [1][2] - 国内和海外游戏收入分别同比增长15%和43%，海外增长主要由《皇室战争》和《Dying Light》驱动 [2] - 核心游戏《王者荣耀》10月流水同比增长28% [2] - 《三角洲行动》表现强劲，周年庆S6赛季首日收入较上赛季同比增长124%，iOS端日活跃用户持续增长至200万以上 [15][19] - 2026年游戏产品储备丰富，《洛克王国：世界》预期4Q25上线，当前预约人数超3700万，《王者荣耀世界》预期26年春季上线 [2][11][28] - 报告预测《三角洲行动》26年双端流水有望超180亿元人民币 [1] - 海外应用商店逐步放开第三方支付，有望进一步提升毛利率 [2] 广告业务 - 3Q25广告收入同比增长21%至362亿元人民币，超预期1%，毛利率同比提升3.7个百分点 [1][3][14] - 约半数广告增量来自AI驱动的eCPM提升 [3] - 小游戏和短剧等新兴赛道带动广告增长，9月微信短剧小程序日均流水超千万元 [11] - 视频号广告加载率提升至4%，更多达人选择广告互选平台，1-8月平台创作者数量同比增加209%，收入规模同比增加205% [3][11] - 3Q25推出全新AIM+系统，可实现全流程自动出价与投放，有望吸引更多中小广告主 [3] 金融科技与企业服务 - 3Q25金融科技收入符合预期，同比增长10%，毛利率达50.2% [1][4] - 消费贷和线上支付加速增长，推动支付业务增速恢复 [4] - 企业收入同比实现双位数增长，云业务受芯片供应限制增速承压 [4] - 微信小店GMV保持快速增长，公私域用户重合度偏低（曝光用户重合度仅9%），"小店+小程序+社群"的协同模式有望促进用户增长 [4][12] AI技术布局与产品化 - 混元图像模型登顶LMArenas文生图榜单，26年Agent产品有望加速集中落地 [1] - 微信AI功能持续迭代，搜一搜近期启动灰度测试，AI搜索功能首次以一级入口形式落地，可同步检索公众号和视频号等内容 [4][12] - 元宝AI助手已实现总结功能，包括对公众号文章生成核心摘要，以及对聊天中文件进行提炼整合 [4][12] - 腾讯广告推出多项AI功能，如妙思MAX托管可自动生成创意并实时调整投放策略，典型案例显示客户下单ROI提升27% [33][34] 盈利预测与估值分析 - 报告分别上调腾讯2025-2027年收入预测0%、0.2%、1.8%，上调经调整归母净利润预测3.3%、3.2%、3.2%至2655亿、3012亿与3443亿元人民币 [5][35][37] - 估值采用SOTP方法，切换至2026年基准，其中网络游戏业务基于2026年净利润给予19倍市盈率，在线广告业务基于2026年净利润给予24.2倍市盈率 [39][41] - 华泰预测的2025-2027年经调整归母净利润均高于Visible Alpha一致预期，差异幅度分别为3.7%、4.5%、7.4% [38]

文章核心观点 - 腾讯2025年研发大数据显示，人工智能技术在公司研发流程中已深度渗透并显著提升效率，从代码生成、审查到产品交付等多个环节均有体现 [1][5][6][8][10][12] 编程语言趋势 - Go语言自2021年起取代C++成为公司内部最热门的编程语言 [3] 产研团队规模与构成 - 截至2025年6月30日，公司总雇员数为111,221名 [5] - 产品与研发人员占总雇员比例达76%，估算产研人员总数约为84,527名 [5][9] - 研发人员占比相较2022年的74%有所提升 [5] 研发产出与AI应用 - 每月新增代码达3.25亿行，其中50%由AI辅助生成 [6] - 平均每位研发人员每月新增代码约3925行 [6] - 代码评审环节AI参与度高达94%，28%的代码问题由AI直接发现并采纳，推动有效问题检出量提升44% [6] - 90%以上的工程师使用公司自有AI辅助产品提升效率 [8] - 2025年有284个团队使用AI辅助提效 [8] 各业务线效率提升 - 微信后台编译耗时降低50% [10] - 微信支付需求交付周期缩短31%，发布质量提升14% [10] - 手机QQ在iOS端编译构建耗时降低40% [10] - 腾讯游戏美术制作自动化率达到95% [12] - 腾讯云65%新增代码来自AI代码助手，人均千行代码BUG率降低31.5% [12] - 腾讯广告迭代效率提升2倍，90%版本发布实现全流程自动化 [12] - 腾讯金融科技环境部署成功率提升至99% [12]