Hy3 Preview模型发布与核心特点 - 腾讯正式发布由姚顺雨团队主导的新模型Hy3 preview，这是混元重建后训练的首个模型，也是其迄今最智能的模型，在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及推理性能上实现大幅提升 [2] - 该模型是一个快慢思考融合的MoE语言模型，总参数295B，激活参数21B，最大支持256K上下文长度，主打高性价比，适用于Coding和智能体类场景 [2] - 模型是腾讯尝试解决真实世界复杂工程问题的开端，旨在通过WorkBuddy智能体生产力框架，让AI与用户在真实业务场景中共同进化 [2] 模型重建背景与战略原则 - 2026年2月，腾讯混元重建了预训练和强化学习的基础设施，并确立了模型追求实用性的三个原则：能力体系化、评测真实性、性价比追求 [3][5] - 公司强调不推崇“偏科”，注重多种能力的深度协同；主动跳出易被“刷榜”的公开榜单，通过自建题目、人工评测等方式评估真实战斗力；通过架构和推理框架的深度协同设计来降低任务成本 [5] - 腾讯首席AI科学家姚顺雨表示，Hy3 preview是混元大模型重建的第一步，目标是获得开源社区和用户的真实反馈以提升实用性，并通过与腾讯产品的深度Co-Design提升模型在真实场景的综合表现 [3] 模型核心能力提升 - **上下文学习和指令遵循能力**：基于腾讯业务场景灵感提出的CL-bench和CL-bench-Life评估显示，Hy3 preview在该能力上显著提升 [9] - **复杂推理能力**：在FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench等高难度理工科推理任务中表现突出，在清华大学求真书院数学博资考(26春)和全国中学生生物学联赛(CHSBO 2025)中取得优异成绩 [11] - **代码与智能体能力**：在SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0等主流代码智能体基准，以及BrowseComp、WideSearch等主流搜索智能体基准中取得有竞争力的结果，提升最为显著 [13] - **内部评测表现**：在内部评测集如Hy-Backend、Hy-Vibe Bench、Hy-SWE Max上均体现出强竞争力 [19] - **综合性价比**：比较各个开源模型的大小与智能体综合表现，Hy3 preview展现出高性价比 [21] 成本优化与定价策略 - 得益于模型和推理框架的深度协同及全方面优化，整体推理效率提升40%，成本相比上一代模型大幅下降 [25] - 在腾讯云大模型服务平台TokenHub上，Hy3 preview输入价格最低1.2元/百万tokens，输入命中缓存价格0.4元/百万tokens，输出价格最低4元/百万tokens [25] - 腾讯云推出定制的Hy3 preview Token Plan套餐，个人版定价最低28元/月，为Agent开发和“龙虾”应用提供更具性价比选择 [25] 内部业务接入与效果验证 - 在正式上线前，Hy3 preview已在腾讯主要AI业务进行产品测试并获得明显正收益 [27] - **元宝**：通过深度Co-Design，提升了意图理解精准度、文本创作质量、深度搜索等硬核指标，并对文风、情商等进行了精细化调优，带来更智能且更具“活人感”的交互体验 [28] - **ima**：在知识库问答和通用问答场景下，处理长文能力出色，特别是在检索类任务中，回答的准确性、覆盖度和全面性表现较好 [28] - **CodeBuddy、WorkBuddy**：首token延迟降低54%、端到端时长降低47%、成功率提升至99.99%+，已稳定驱动最长495步的复杂Agent工作流 [28] - **公众号AI分身和AI客服**：相比Hy2，在用户意图理解、复杂上下文承接和知识信息组织方面表现更成熟，过度脑补、主观代入和情绪化表达显著减少 [29] - **和平精英AI NPC**：在游戏局外能精准理解角色设定并输出关联内容，在局内对战场景中回复节奏贴近真实玩家，展现出优秀的稳定性与拟人化扮演能力 [29] - **腾讯文档AI PPT**：较上一版本(Hy2)，生成成功率提升20%，评测得分提升10%，同时生成耗时缩短20% [30] - **QQ AI助手小Q**：在长文本首字节时延、整体响应速度与流式输出效率方面显著优化，数学推理表现提升尤为明显，在OpenClaw官方PinchBench QQ智能体场景测试中取得突出效果 [30] 产品上线与生态支持 - 目前，Hy3 preview已在腾讯云、元宝、ima、CodeBuddy、WorkBuddy、QQ、QQ浏览器、腾讯文档、腾讯乐享等首发上线，微信公众号、和平精英、腾讯新闻等多条主线产品也在陆续上线 [31] - 模型支持接入流行的开源智能体产品，如OpenClaw、OpenCode、KiloCode等，并已上架腾讯云大模型服务平台TokenHub [31] 第三方实测表现 - **英文视频处理**：能通过务实的方法（如使用Python脚本）获取视频信息和字幕，并完成内容提炼和翻译任务，虽然翻译成果存在技术术语不一致等问题，但不会凭空瞎编 [35][38][48] - **研究报告生成**：在调研“AI一人公司趋势”任务中，能通过浏览器搜索生成结构清晰、信息可靠的全面报告，随机抽检的数据准确性良好 [55][56] - **网站搭建**：能从零开始生成一个AI新闻聚合网站，自主选择技术栈并附解释，展现了debug能力，但成品在时间排序、视觉优化等方面仍有不足 [60][62][67][68] - **高难度STEM仿真**：能通过调用terminal技能，编写Python脚本求解Lorentz力方程并产出3D轨迹图，展现出抽象通用方法和物理问题处理能力 [70][72] - **Skill加载与执行**：能学习已有的文案Skill，并根据文章内容生成符合预设风格和字数要求的传播文案，关键信息抓取准确，且会进行自查 [76][82] 整体评价与业务影响 - 实测显示，Hy3 preview在任务执行中精准务实，能自动调用工具解决问题，对于明确具体的需求能提供一致性较好的答案，但在处理需要发散和创意的抽象需求时，内容可能显得“一板一眼” [83] - 该模型是符合姚顺雨和腾讯业务理念的产物，也是大众对腾讯AI能力的一次检验 [7] - 公司集团层面正加速将AI融入游戏、广告和社交等核心业务，最新财报显示增值服务收入同比增长14%至899.2亿元，营销服务收入同比增长17%至411.2亿元，金融科技及企业服务业务收入同比增长8%至608.2亿元 [6]

报告投资评级 - 报告未明确给出投资评级 [1][8] 核心观点总结 - 报告关注腾讯控股在游戏、AI及微信支付三大业务板块的最新进展 游戏方面《王者荣耀世界》移动端公测表现强劲 有望为2026年游戏增值服务带来业绩增量[3] AI方面混元技术矩阵持续迭代 商业化与全球化布局同步推进[4][5] 微信支付受益于广交会及政策带动 入境支付单量翻倍 预计将为金融科技板块带来高毛利现金流增量[6][9] 按相关目录总结 游戏业务 - 《王者荣耀世界》于4月17日开启iOS、安卓移动端全平台公测 实现PC、iOS、Android三端数据互通[3] - 游戏全平台官方累计预约量突破3000万 移动端预下载后1小时内下载量突破100万 并登顶iOS游戏免费总榜及安卓应用商店下载榜榜首[3] - 作为国民级IP衍生的开放世界新品 其长线运营表现将持续影响2026年游戏增值服务板块业绩增量[3] AI业务 - 4月16日腾讯发布并开源混元3D世界模型2.0 该模型为多模态世界模型 可理解文字、图片、视频等输入并生成、重建和模拟3D世界 支持多格式3D资产导出并对接主流游戏引擎[4] - 模型已覆盖国内80%头部漫剧公司 可实现日生成4万张图片、1300集视频的工业化产能 应用于游戏开发、数字孪生等场景[4] - 腾讯全面升级“微信AI小程序成长计划” 将扶持范围扩至全行业 为开发者开放1亿混元模型免费Token额度 该计划启动100天内累计入驻AI小程序超27000个 日均新增超270个[4] - 混元API费率结构性调整后 企业级高净值付费客户总数较调价前增长18%[4] - 腾讯安全旗下AI Agent产品QClaw海外版于4月21日开启内测 中文版于2026年3月上线 上线10天用户量突破百万 海外版研发周期仅5天 99%代码由AI自主生成 目前在美国、加拿大等多国开放内测 首批开放20000个内测名额[5] 微信及支付业务 - 受第139届广交会开幕及144小时过境免签政策扩容带动 4月中旬广东省境外用户通过“外卡内绑”产生的日均交易笔数及交易金额均接近去年同期的2倍[6] - 3月份单体个体工商户的境外交易金额同比增幅超100%[6] - 微信支付与TenPay Global接入跨境二维码统一网关 目前已支持越南、老挝等40余个境外钱包的扫码互通[6] - 基于入境客流的强劲恢复及支付单量倍数级增长 预估该项业务年内有望为金融科技板块带来数亿元人民币的高毛利现金流增量[9] 公司基本信息 - 公司股价为519港元[8] - 公司市值为4.74万亿港元[7] - 公司总股本为91.26亿股[7] - 公司52周股价高/低分别为683港元和464.5港元[7] - 公司每股净资产为141.00港元[7]

市场回顾与短期展望 - 恒生指数短期阻力参考27,000点，若能企稳于3月浪顶26,250点，则有望上试该阻力位 [2] - 恒指周二收于26,487点，上升126点，大市成交2,052亿港元，北水净流入37亿港元 [5] - 地缘政治局势（如中东问题、中美关系）及商品价格、运费上升可能困扰市场情绪并挑战企业盈利，同时北水流入不稳定，制约市场上行空间 [2] 宏观与政策焦点 - 全国政协会议强调需增强宏观政策前瞻性协同性，实施更加积极的财政政策，并推动科技创新与产业创新深度融合，加快发展新质生产力 [7] - 国务院支持采购大模型及智能体服务，深入实施“人工智能+”行动，并推进5G规模化应用及6G技术研发 [7] - 工信部将多措并举保障存储器产业链供应链稳定，并系统布局6G、下一代互联网等前沿技术研发 [7] - 截至3月底，全国5G基站总数达495.8万个，5G-A网络已覆盖330个城市 [7] - 美联储3月议息维持利率不变，点阵图维持2026年及2027年各减息一次的预期，但上调2026年经济增长预测0.1个百分点至2.4%，通胀预测上调0.3个百分点至2.7% [3] - 美国3月零售销售按月增长1.7%，高于市场预期的1.4% [8] 行业与板块动态 - 短期看好板块包括：1）电动车与储能（因油价高企利好电动车渗透，能源短缺疑虑）；2）创新药（第二季将迎来重磅学术会议及研发数据公布） [6] - 存储器价格上涨引发关注，工信部表示将支持产业发展并保障供应链稳定 [7] - 上海加快离岸贸易服务功能扩围，推广“印花税免申即享”标准化产品 [7] - 海南拟允许提取公积金支付自住住房物业费，计划自7月起施行 [7] - 香港财政司司长陈茂波表示，目前轮候上市的企业约有500家，正全力加快审批工作 [8] - 港交所据报计划于2027年第一季推出与恒生指数挂钩的“零日期权”产品 [11] 重点公司业绩与动态 - **ASMPT (0522)**: 第一季度股东应占盈利2.54亿港元，按年增长2.03倍；销售收入39.67亿港元，按年升32.01%。集团预期第二季销售收入将介乎5.4亿至6亿美元，以中位数计按年升37% [9] - **紫金矿业 (2899)**: 第一季度盈利200.79亿元人民币，按年增长97.5% [11] - **紫金黄金国际 (2259)**: 第一季度股东应占溢利约8.07亿美元，按年上升3.85倍 [11] - **中国联通 (0762)**: 第一季度股东应占盈利48.85亿元人民币，按年下降17.6%；算力业务收入154亿元，提升8.3% [10] - **德昌电机 (0179)**: 预期截至3月底止全年股东应占溢利介乎1.97亿至2.07亿美元，按年下跌约21%至25% [10] - **津上机床中国 (1651)**: 预期截至3月底止年度股东应占溢利约10.94亿元人民币，按年增加约40% [9] - **六福集团 (0590)**: 第四季度整体同店销售增长33%，其中香港市场同店销售增长44% [11] - **裕元集团 (0551)**: 预计第一季度纯利按年减少大约50%至55% [11] - **山東墨龍 (0568)**: 第一季度盈利558.4万元人民币，按年上升2.96% [11] 科技创新与人工智能 - **阿里巴巴 (9988)**: 1) 旗下天猫超市发布AI超市智能体“超喵1.0”，据称能让新品上架周期缩短60%，响应时效提升三倍 [9]。2) 据传其支持的AI视频初创PixVerse考虑最快今年在香港IPO，该公司C轮融资后估值超过10亿美元 [9] - **腾讯控股 (0700)**: 1) 旗下QClaw开启海外版内测，每日赠送价值约700美元的4000万token [9]。2) 旗下腾讯云开源AI Agent底座Cube Sandbox [9] - **宁德时代 (3750)**: 发布第三代神行超充电池，从电量10%充至98%仅需6分27秒，充电速度创行业纪录；并宣布钠离子电池将于年内实现大规模量产 [10] - **速腾聚创 (2498)**: 发布全新“创世”数字化架构及两款旗舰芯片，其中“凤凰芯片”已获车规认证并将于年内量产上车 [9] - **亚马逊**: 计划向AI初创公司Anthropic投资最多250亿美元（约1950亿港元），后者承诺未来10年在亚马逊云服务上支出超1000亿美元 [10] - **小米集团 (1810)**: 1) AI产品“miclaw”扩大封测范围至PC、Mac及有屏音箱等平台 [10]。2) 战投领投具身智能大模型公司自变量机器人B轮融资，据报该轮融资近20亿元人民币 [10] - **吉利汽车 (0175)**: 将在北京车展发布内地首辆原生Robotaxi原型车 [10] - **理想汽车 (2015)**: 据报将与高德在座舱AI Agent方面进行深入合作，或为首家搭载高德汽车出行AI Agent解决方案的车企 [10] - **广汽集团 (2238)**: “启境GT7”获广州市政府批准的L3级特定场景自动驾驶测试许可 [10] 金融市场与商品 - 主要指数表现：恒生指数收26,487点（年初至今+3.34%），恒生科技指数收5,062点（年初至今-8.24%），道琼斯指数收49,149点（年初至今+2.26%），日经225指数收59,349点（年初至今+14.50%） [4] - 商品市场：纽约期油收92.13美元/桶（单日+2.81%，年初至今+60.45%），黄金收4,720.04美元/盎司（年初至今+9.28%），CRB商品指数收371.79点（年初至今+24.44%） [4] - 外汇市场：美元兑CNH收6.8286（年初至今+2.22%） [4] - 利率市场：十年期美国国债收益率收4.292%（年初至今+2.99%） [4]

行业投资评级 - 传媒行业评级为“强于大市”（维持）[8] 报告核心观点 - 看好国内Agent（智能体）崛起和算力产业链未来发展，建议关注腾讯、阿里、字节的Agent产品价值与云服务商业化价值[6] 国产Agent：互联网巨头加大投入 - **腾讯**：从入口、产品到技能，全面投入Agent时代[2] - **入口**：推出微信ClawBot插件，支持所有厂商OpenClaw产品一键直连，依托微信流量抢占Agent交互入口[2] - **产品**：发布QClaw和WorkBuddy两款产品。QClaw是OpenClaw的产品化包装以降低门槛；WorkBuddy内置Plan和Craft两种工作模式及141位行业专家机制，能针对性完成专业工作[3] - **技能**：推出本土化平台SkillHub，提供ClawHub的国内高速镜像，并开发腾讯文档等官方Skill以实现差异化竞争[3] - **字节跳动**：ArkClaw侧重办公场景，TRAE面向代码开发[3] - **ArkClaw**：主要面向办公场景，支持云端部署并深度集成飞书等生态[3] - **TRAE**：是以Agent为核心的IDE开发工具，在SOLO模式下可自主完成全流程开发任务[3] - **阿里巴巴**：为个人用户推出JVS Claw，为企业用户打造悟空Agent[3] - **JVS Claw**：定位为面向个人用户的Agent，支持云端与本地两种部署方式[3] - **悟空Agent**：专为企业用户打造，深度集成钉钉，内置多层安全防护，可完成复杂业务流程[4] 国产算力：资本开支攀升，云服务商业化提速 - **腾讯**：AI方向资本开支将大幅提升，2026年新AI产品投入较前一年将至少翻倍[5] - **字节跳动**：自研芯片进程加速，AI云市场份额位居第二[5] - **芯片**：自研AI推理芯片SeedChip进程加速，市场预期其年内将实现量产[5] - **AI云**：2025年上半年，在中国AI云市场中，火山引擎份额排名第二[5] - **阿里巴巴**：自研芯片实现量产，云和AI收入目标极高[5] - **自研芯片**：平头哥自研GPU芯片已实现规模化量产[5] - **云和AI商业化**：集团AI战略的商业目标为，未来五年，包含MaaS在内的云和AI商业化收入突破1000亿美元[5]

文章核心观点 - 腾讯云推出的全球首款ITSM“领域虾”AndonQ，旨在解决企业IT服务管理中能力分散、流程繁琐的问题，通过将智能客服与大模型能力深度集成到即时通讯工具中，为用户提供一个既懂通用技术又懂具体云资源上下文的“贴身专家”，从而显著提升运维效率与决策速度 [4] - AndonQ的核心价值在于其“服务响应人”的模式转变，它将复杂的ITSM体系浓缩到对话框内，通过自然语言交互完成理解、定位与调用，减少了用户在多个系统界面间的切换，降低了交互成本，并正在改变技术团队参与决策的方式 [33][36][39] 产品定位与特点 - AndonQ被定位为全球首款ITSM“领域虾”，专注于云服务垂直场景，自带领域知识与业务逻辑，不做闲聊问答 [4] - 产品可直接适配市面主流“虾”类工具（如WorkBuddy、QClaw、OpenClaw），并以龙虾形态集成至IM Bot，实现便捷的对话式交互 [4] - 其安装与启用过程轻量，用户可通过WorkBuddy等工具在30秒内完成接入，无需编写代码或复杂环境配置 [7] - 在部分调用链路中，如在IM中调用其龙虾形态进行技术咨询和故障排查，可实现完全不消耗用户Token，降低了深度使用的成本门槛 [5][9] 核心功能与场景应用 - **架构选型与成本核算**：能够快速进行精准的TCO（总拥有成本）对比分析。例如，在自建Redis与托管Redis的对比中，AndonQ在不到十秒内给出详细报告，指出托管方案在纯资源成本上便宜约40%，叠加运维人力后总成本差距扩大到2~3倍（自建成本比托管高出104%至183%）[11][12][15] - **故障诊断与排查**：能够结合用户真实云资源上下文进行自动化诊断。例如，针对服务器SSH登录失败问题，AndonQ能自动锁定实例、检查状态、验证网络规则，并在两分钟内将问题收敛至根因（如权限认证问题），并提供可执行的命令行修复方案 [23][24][25][29] - **全产品线咨询**：覆盖腾讯云全量产品（如CVM、COS、CLB、Redis、MySQL、TKE等），无知识盲区，可进行配置指导与架构原理解答 [34] - **工单与服务管理**：支持工单实时查询，打破信息黑箱；并能根据历史记录自动生成结构化的服务报告 [34] - **上下文记忆**：具备强大的跨会话记忆能力，在复杂问题分多次提问时能记住历史对话背景 [34] 产品设计理念与行业意义 - AndonQ代表了IT服务管理从“人找服务”到“服务响应人”的模式演进，将复杂的底层逻辑与操作路径收敛在自然语言交互之后，降低了用户的学习与使用成本 [35][36] - 其产品形态选择以插件和IM Bot形式嵌入现有工作流（如企业微信、飞书、钉钉等），而非构建独立平台，旨在降低使用门槛并避免工具切换带来的额外成本 [10][38] - 该产品为垂直领域Agent的落地提供了现实解法，通过深度绑定领域知识、服务体系以及接入用户真实资源上下文，克服了通用大模型在企业IT场景中知识更新不及时、缺乏环境感知的两大门槛，使AI从提供建议转向参与实际处理 [38] - 根据Gartner报告，到2030年，20%的高成熟度IT与运营组织将实现零接触式服务台（2025年该比例不足1%），AndonQ的实践正处在这一演进方向中 [36] - 其价值不仅在于提升单点效率，更在于改变整体工作方式，减少界面切换，缩短信息路径，将分散的操作流程变为连续交互，在关键时刻辅助技术团队更快做出具备决策价值的答案 [19][21][31][39]

AI应用范式的跃迁与落地关键 - 人工智能应用范式正从“Chatbot”向“AI Agent”跃迁，AI Agent能深入业务场景解决实际问题 [3] - AI Agent的落地过程比ChatBot更复杂，其执行质量高度依赖大模型工程化的精细程度，涉及工具调用、上下文管理、记忆处理、工作流拆解等 [3] - 随着主流大模型推理能力差距缩小，企业竞争重心正从“谁的模型更强”转向“谁能把模型用好”，这取决于模型之上的工程层，即“Harness”（大模型脚手架）[5] - Harness是围绕大模型构建的系统工程，包括工具调用、分层上下文管理、长记忆构建与调度、工作流编排等，不同的设计对AI实际使用效果和tokens成本影响很大 [5] 腾讯云Harness工程体系的三层探索 - **第一层“图书馆”（知识底座）**：知识库应成为企业核心资产和“新中台”，为智能体连接专业“数字图书馆”，持续积累企业经营经验 [7] - 腾讯云智能体开发平台ADP借助知识库与RAG能力，可对复杂图文混排、表格、公式等进行智能识别与结构化处理，帮助企业高效搭建知识库 [7] - 知识库SaaS产品“腾讯乐享2.0”已从问答工具升级为可执行任务的智能知识库，具备知识更新巡检、权限管理与AI问答能力，可挖掘企业隐性知识关联 [7] - **第二层“神经中枢”（核心调度器）**：Claw作为智能系统核心调度器，可从SkillHub发现下载技能，连接外部系统并触发行动 [8] - 其背后的腾讯云Agent Runtime安全沙箱可在1分钟内拉起超过十万个隔离容器，百毫秒级启动，已与MiniMax落地业内首个百万级吞吐的强化学习沙箱 [8] - **第三层“安全护栏”**：为企业Agent部署提供从资产识别、访问管控到Skills审核的全链路防护，包括云端AI Agent安全中心、安全网关及终端权限管理等 [8] - SkillHub作为安全可信的Skills市场，从技能源头把控安全 [8] 1. 该Harness体系在全民“养虾”热潮中得到检验，产品团队快速推出WorkBuddy、QClaw及企业版ClawPro，打通多个即时通讯渠道，并将多项产品能力封装为Skills [9] 模型能力进展与生产力重构 - 腾讯基础大模型能力持续精进，去年对混元团队与研发流程进行重构，大幅提升模型性能 [11] - 腾讯混元HY3即将发布，在推理与Agent能力等多个维度有显著提升，同时激活参数大幅降低 [11] - 混元3D系列开源模型已成为全球备受欢迎的3D模型，社区下载超过300万，已服务拓竹科技、创想三维、德国Maxon等全球超150家企业客户 [11] - **员工提效领域**：AI编码助手深刻改变软件开发方式，腾讯云代码助手CodeBuddy已覆盖公司超过90%的工程师，串联研发全流程 [11] - **通用办公场景**：腾讯云推出WorkBuddy，将研发场景验证过的Agent能力延伸到通用办公场景，实现知识即时获取、内容自动生产、事务自主流转 [12] - **企业侧变革**：在智能体时代，散落在个人头脑中的知识与经验需沉淀为企业知识库，经结构化整理后转化为AI可调用的“上下文”，以支持数字员工并行协作 [12] - 准确的企业知识库可支持数字员工作为问答助手、智能客服、营销助手等，并基于数据提供决策分析 [12] 模型服务与产品战略 - 腾讯云将MaaS平台升级为TokenHub，用户可通过API调用混元、DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM等主流大模型，配合Token Plan统一计费服务 [13] - “模型任选”理念已贯穿腾讯云整个Agent产品矩阵：WorkBuddy和CodeBuddy支持多模型切换，QClaw按任务复杂度智能调度，ADP支持为Agent不同步骤分配不同模型 [13] - 公司通过加强模型研究、升级研发架构、强化模型与产品协同，为微信、游戏、广告与企业服务等多条业务线提供新动能 [13] - 面向企业级市场，公司将继续深耕产业场景、打造好用的产品，让AI成为企业“用得上、用得起、用得放心”的普惠生产力工具 [13]

文章核心观点 - 2026年3月AI产品榜单显示，“龙虾”（AI Agent）类产品成为市场新热点，并显著带动了上游云厂商的流量增长 [2][16] - Claude在用户平均收入贡献上表现突出，其单用户年化营收贡献是ChatGPT的30倍，尽管用户规模远小于后者 [6][15] - 国内各大云厂商因提供“一键部署龙虾”服务，本月网站访问量全线大幅增长，其中百度智能云环比增长超过100% [18][19] 主要AI产品竞争格局 全球总榜头部产品 - **ChatGPT** 以59.2亿月访问量位居全球第一，环比增长7.08% [24][61] - **New Bing** 和 **Gemini** 分别以37.3亿和26.8亿月访问量位列第二、三名，环比增长13.61%和22.86% [24][61] - **Claude** 月访问量达6.26亿，环比增速高达111.39%，是前四名中增长最快的产品 [24][61] 国内总榜头部产品 - **DeepSeek** 以4.64亿月访问量位居国内第一，环比增长30.57% [29][62] - **纳米AI搜索** 和 **纳米AI** 分别以2.67亿和1.85亿月访问量位列国内第二、三名，环比增速分别为58.29%和56.95% [29][62] - **豆包** 月访问量1.61亿，环比增长62.51%，增速显著 [29][62] “龙虾”（AI Agent）品类分析 市场热度与厂商跟进 - **OpenClaw** 以2948万月访问量位居全球龙虾榜第一，环比增长9.17% [17][20][35] - 国内大厂全速跟进，**腾讯QClaw** 以214万月访问量成为国内最大龙虾产品，本月新上榜 [18][20][35] - 阿里、网易、猎豹等公司均推出了各自的龙虾产品，榜单前十名中多数为新上榜产品 [20][35] 对云服务的拉动效应 - 因云厂商提供“一键部署龙虾”服务，其网站流量在3月获得全线大幅增长 [18][19] - **百度智能云** 月访问量环比增长105.35%，增速最高 [19][21][59] - **火山引擎**、**腾讯云**、**阿里云** 月访问量分别环比增长81.03%、71.83%、60.97% [19][21][59] 重点公司动态与产品表现 腾讯 - 腾讯3月多项产品数据亮眼，其中 **CodeBuddy** 月访问量764万，环比暴涨719%，位居国内增速榜第二 [23][38] - **QClaw** 新上榜即成为国内增速榜第一 [23][38] - **腾讯云** 在AI云榜中月访问量2746万，环比增长71.83% [21][23][59] - **腾讯元宝** 月访问量2095万，环比增长34.39%，位居国内总榜第十 [23][29] 阿里巴巴 - 阿里旗下 **ACCIO**（AI智能采购）月访问量526万，环比增长104.22%，位居出海总榜第17、全球增速榜第七 [23][37] - **千问** 和 **Qwen.ai** 月访问量分别为4568万和3468万，环比增长38.22%和14.51% [29][43] - **copaw** 作为阿里龙虾产品，月访问量90.55万，新上榜 [20][35] 百度 - **百度AI搜索** 月访问量3626万，环比下降16.31%，位居国内总榜第七 [23][29] - **百度智能云** 月访问量231万，环比增长105.35%，增速在AI云榜中领先 [19][21][59] 各细分品类榜单亮点 高增长产品 - **全球增速榜** 前列产品增幅惊人：**腾讯QClaw**（新上榜）、**CodeBuddy**（+719%）、**hi waifu**（+157.31%）、**Luma AI**（+114.49%）[36][37][64] - **国内增速榜** 除龙虾和代码产品外，**沉浸式翻译**（+65.02%）、**豆包**（+62.51%）、**纳米AI搜索**（+58.29%）等增长迅速 [38] 搜索引擎品类 - **New Bing** 以37.3亿月访问量位居第一 [24][66] - **纳米AI搜索** 以2.67亿月访问量位居第二，且环比增速达58.29% [24][66] - **百度AI搜索** 月访问量环比下降16.31% [23][66] 聊天机器人品类 - **ChatGPT** 访问量绝对领先 [43][67] - **Claude** 和 **豆包** 环比增速突出，分别为111.39%和62.51% [43][67] 代码辅助品类 - **GitHub Copilot** 以3.83亿月访问量位居第一 [25][56][71] - **Stitch** 和 **CodeBuddy** 环比增速分别达104.58%和719.00%，增长迅猛 [37][56][71]

文章核心观点 - 中国企业AI应用正从初期的“启蒙”和单点效率提升，向深度融入核心业务流进行“价值跃迁”，评价标准已从“有没有接入”转变为“是不是真有用”和“有没有重塑业务”[3] - 智能体（AI Agent）是实现这一跃迁的关键，其价值在于能自主理解任务、调用工具并完成业务闭环，而非简单的聊天机器人[3] - 36氪与腾讯云联合发起“2026企业‘用虾’十大标杆案例评选”，旨在寻找并表彰那些真正将智能体深度应用于工作流、解决实际业务与组织问题的企业[3][23] 评选活动概述 - 评选活动由36氪与腾讯云联合发起，主题为“2026企业‘用虾’十大标杆案例评选”[2] - 评选面向所有真正“用虾”的企业，无论其使用的是腾讯WorkBuddy、CodeBuddy、ClawPro、QClaw等产品，还是基于腾讯云Lighthouse、智能体开放平台（ADP）打造的专属方案[3] - 评选不看PPT，只看真实工作流，并提出了一个全新的务实评价标尺——“含虾量”[4] - 入选企业将获得品牌加持（36氪深度报道与全渠道传播）以及技术产品加持（腾讯云“龙虾”专属高阶权益包等）[15][16] “含虾量”评估框架 - “含虾量”用于具体衡量一家企业将AI应用到多深的程度，是否进入核心业务并带来可验证的商业回报，以及智能体在多大程度上成为企业的生产力基础设施[4] - 评估主要围绕四笔账进行[4] 第一笔账：看渗透 - 评估渗透率的关键不在于是否覆盖，而在于是否被高频使用，即AI是少数人的专属工具，还是已进入销售、市场、客服、财务、法务、研发等多个岗位，成为日常调用的基础设施[5] - 高“含虾量”的企业不仅用得广，更懂得通过Skills精准调用、向量检索等手段进行精细使用，使每次智能体交互都指向真实任务[5] 第二笔账：看深度 - AI应用不能仅停留在写摘要、润色邮件等边缘场景，而需进入业务腹地，触及核心利润区[7] - 例如，数字视听平台公司风行基于腾讯云能力打造了视听行业专属龙虾FunClaw，将脚本创作、分镜设计、图片生成、AI配音到商业分发串联成完整的AI驱动链，跑通了从创意到变现的全流程[7] - 在金融场景，机构AI投研服务平台“进门”联合腾讯云推出的“投研龙虾”，整合了50万+独家路演及投研数据，让研究员能用自然语言调取深度行业洞察[8] - 在此类深度应用中，AI不再是外挂工具，而是承担了原本属于高强度脑力劳动的核心KPI[9] 第三笔账：看组织 - 评估智能体是否推动了组织的质变，例如跨部门协同是否更顺畅，重复繁琐的流程环节是否因智能体加入而被压缩[11] - 关键区别在于AI是少数人的尝鲜，还是已成为全员落地的生产力基础设施[11] 第四笔账：看产出 - 所有技术最终需在商业账本上接受检验，需关注人效提升多少、交付周期缩短多久，以及是否有业务线因AI加入出现明确的收入增长或成本下降[12][13] - 评选旨在寻找真正把智能体用进业务并产生可量化商业回报的团队[13][14] 评选奖项与节奏 - 评选将最终产生主奖项“2026企业‘用虾’十大标杆案例”[15] - 针对不同维度的突出表现，还将颁发四个专项奖：年度含虾量大奖（用虾最广，渗透最深）、年度用虾变革大奖（因虾而变，组织焕新）、年度虾苗新锐大奖（“虾期”虽短，增势惊人）、年度行业虾王大奖（赛道称王，行业标杆）[18] - 评选节奏：即日起征集通道启动，36氪同步开启案例初筛与采写；6月正式揭晓十大标杆名单及其他重磅奖项，并发布年度白皮书[19]

行业趋势与市场需求 - 2026年，个人AI发展迎来关键拐点，市场关注点转向AI能否真正理解用户意图、自主完成任务并安全融入日常全场景[1][2] - 市场对个人AI的共识快速凝聚，检验标准变为能否提供“开箱即用、系统级融合、主权在我”的智能体验[6] - 市场深层痛点是大众强烈需要一个能真正干活、解放双手的AI，核心愿望是拥有一个24小时在线、能跨应用操作、自动拆解任务的智能助手[5][8] - 开源项目OpenClaw（“龙虾”）年初爆火，反映了市场对AI Agent接管电脑、处理任务的热切需求，但热潮也暴露了个人AI从“可用”到“好用”之间存在系统性的“价值鸿沟”[3][12][21] 当前个人AI面临的挑战 - 部署和使用门槛高：开源项目需要配置环境、编写提示词、调试工作流，对普通用户不友好[13][14] - 场景能力存在局限性：单任务场景表现尚可，但在需要跨生态、多设备协同的复杂场景中（如多应用联动）往往力不从心[15][16] - 存在安全与信任问题：AI Agent需接管电脑权限并访问大量个人数据，数据隐私问题悬而未决，导致用户难以放心[17][19] - 使用成本不菲：持续的token消耗对普通用户是一笔不小的开支[20] 行业玩家的应对策略与共性 - 为抓住机遇，头部玩家如华为、腾讯、联想、百度等均在个人AI赛道发力，推出深度集成于系统或生态的智能体产品[21] - 行业共性逐渐清晰：填补价值鸿沟不能仅靠单点技术突破，更需要具备端到端的系统级能力，即能调动全局软硬件资源，基于用户数据提供高度个性化、自动化的服务[21] - 同时还需要具备软硬协同的生态以及深度的用户体验融合[22] - 混合式AI（结合公共AI和私域AI）正在成为产业主流选择，以兼顾云端大模型的知识广度和私有数据的隐私边界[25][26] 联想天禧AI的案例与核心能力 - 联想推进“混合式AI”战略，并推出了系统级个人超级智能体——天禧AI，该产品已迭代至3.5版本，发展历时3年[25][26][27] - 具备L3级自主执行能力：能自动分解复杂任务，调用多个垂直智能体协同完成，例如整理资料、提取信息并生成PPT[27][29][30][31] - 构建了端云协同的安全能力：通过端云协同计算架构，将隐私敏感任务留在终端本地处理，复杂计算调度至个人云专属算力容器，用户数据全程加密、主权自持[34] - 底层由自研THCP可信计算平台保障，基于TEE与同态加密实现数据“可用不可见”，并已获得中国信通院生成式AI安全“卓越级”认证[36][37] - 具备记忆与个性化能力：能跨时间、跨设备、跨应用理解用户上下文，提供连续、深度的个性化服务[39][40][41] - 依托联想全品类终端（PC、手机、平板、IoT）优势，用户可在不同设备间获得连续统一的智能服务，打破“设备孤岛”[43][44] 市场表现与生态优势 - 天禧AI带动联想全品类终端增速大涨：AI PC在联想笔记本销量中占比超过三分之一；AI消费平板居中国市场第三，商用平板居中国市场第二；AI手机在竖折叠屏品类市场份额达29%，稳居线上第一[45] - 天禧生态拥有超过5000家生态伙伴，国内AI应用达3200多个，活跃开发者近万名[47] - AI PC和AI手机上的平均用户周活率，分别达到42%和61%，证明了生态活力与市场接受度[47][48] 个人AI的未来演进方向 - AI需从执行明确指令的“助理”进化为主动配合、有默契的“专属超能搭档”[51][52] - 能力提升是首位：需具备更深度的情境感知、意图理解、复杂任务拆解与动态调整能力，并强调“专属”带来的安全、持久、可进化的记忆与系统级调度能力[55][56][57] - 行业趋势是开源社区创新倒逼商业产品加速迭代，商业产品的优势在于系统级权限、全场景数据打通和用户体验打磨[58] - 玩家需取长补短，强化执行，例如联想、腾讯等厂商正将智能体核心全面融合OpenClaw等先进AI Agent框架[60][61] - 算力需求飙升，需解决成本与性能矛盾：联想提出引入“边”（个人或家庭小型算力中心，定义为“AI主机”），将架构从端云协同升级为端-边-云一体，以优化算力分布、平衡效率与成本[63][65][66][67][68] - 终极形态是构建AI原生的操作系统，使AI成为系统底层能力，实现无处不在、无感协同，无需用户主动调用[73][74][75] - 天禧AI 4.0版本将于今年5月发布，届时感知、理解、执行能力及场景体验、个人化水平将有革命性升级[50][78][79] 行业竞争格局与引领者特质 - 2026年AI行业竞争焦点从技术突破转向价值规模化落地[80] - 个人AI竞赛中三类玩家身位分明：以模型起家的公司（如OpenAI）、纯硬件厂商（如三星）、以及软硬协同玩家[81] - 软硬协同是一条要求极高的“全栈整合”之路，需同时具备终端设备的全球定义与交付能力、操作系统级的软件与生态整合能力，以及横跨端边云的算力架构与安全能力[82] - 此路径投入大、周期长、协同复杂，全球范围内能形成成熟商业闭环的玩家凤毛麟角，但一旦形成则护城河最深[83][84][85] - 联想通过过去9年的智能化转型，已形成智能设备、智能基础设施和智能方案服务三大板块，具备终端、算力基础设施和服务能力的全栈AI优势[88][89] - 在AI价值落地的下半场，引领者的内涵被改写为能提供可落地、可信任、可进化、并真正融入用户生活全场景的系统级智能方案的构建者[92] - 个人AI正在从“概念期”走向“价值兑现期”[94]

文章核心观点 - 当前市场存在超过二十套OpenClaw部署方案，导致用户选择困惑，其根源在于不同方案对应着从模型来源、数据运行位置两个维度分化出的三大产品阵营，分别服务于从个人尝鲜到企业级生产的不同需求阶段[1][2][3][5][6] - 选择部署方案的本质是选择与自身需求阶段相匹配的“基建”级别，关键在于避免“规模错配”，例如用企业级方案解决个人问题造成成本浪费，或用个人方案承接团队核心业务带来数据安全风险[45][46] - 行业正经历从“散养”到“圈养”的不可逆演进，成本重心从硬件转向Token消耗，再转向运维与安全合规，底层算力调度能力的重要性日益超过上层交互界面[47][48][49] 市场现状与方案分类 - OpenClaw的GitHub星标已超过34万，登顶全球开源榜，过去一个多月涌现了二十余套部署方案[1] - 各路厂商方案基于“模型从哪来”和“数据在哪跑”两个核心维度分化，形成三大产品路线[5] - **云端部署型**：应用运行在用户租用的独立云服务器上，代表方案包括阿里云轻量应用服务器、腾讯云Lighthouse、火山引擎、百度智能云、华为云Flexus、京东云等，核心优势是7×24在线、物理隔离、可扩展[6] - **桌面端·API调用型**：应用运行在本地，通过调用云端API完成模型推理，代表产品包括智谱的AutoClaw、腾讯云的WorkBuddy、猎豹移动的EasyClaw，部署门槛低但受设备在线状态制约，且Token消耗快[6] - **桌面端·模型内置型**：厂商将模型或基础设施打包进产品，用户登录即用，代表产品包括月之暗面的KimiClaw、MiniMax的MaxClaw、字节跳动的Coze、腾讯电脑管家的QClaw、阿里云无影的JVS Claw，门槛最低但生态锁定且对本地环境触达能力有限[6] 个人开发者与一人公司选型指南 - 个人用户需求可细分为“尝鲜体验型”和“深度调用型”两类，需区别对待[9] - **尝鲜体验型用户**：核心想验证AI Agent能力，对隐私和稳定性要求不高，桌面端两类产品均为合理选择[10] - 微信重度用户、追求零配置可选用QClaw[11] - 想要丰富预置技能可选用内置GLM模型、拥有50+技能的AutoClaw[11] - 阿里云生态用户、追求比纯本地更稳可选用JVS Claw[11] - 企微用户、不想折腾服务器可选用WorkBuddy[11] - 不想管理模型费用的轻度用户可选用官方代付模型费的EasyClaw[11] - 纯小白、想最快看到效果可选用KimiClaw或MaxClaw[11] - **深度调用型用户**：有明确业务目标，需要AI 7×24持续工作，在意数据安全并愿意付费，桌面端方案存在天花板[12] - API调用型存在关机即停和与操作系统共享权限的安全隐患[13] - 模型内置型牺牲了OpenClaw触达本地环境的核心能力，得到的更像在线聊天机器人而非工作流Agent[14][15][16] - **云端部署（VPS）**是更适合的形态，将应用部署在专属云服务器上，可作为独立节点7×24小时处理无需本地图形界面的任务[17][18] - **云端部署方案选择**：评价权重应为安全 > 稳定 > 扩展 > 便捷，需关注镜像版本生命力、安全默认防线、模型生态与成本管控[19] - 镜像版本：阿里云、腾讯云等跟进OpenClaw主线更快，阿里云轻量应用服务器更提供原版OpenClaw、本土化CoPaw、低配置ZeroClaw三款细分镜像[20] - 安全机制：阿里云镜像默认生成随机端口、支持一键关闭公网访问、重启后配置持久化，提供“开箱即安全”机制[21][22] - 成本管控：阿里云与百炼平台集成的Coding Plan固定月费订阅机制，可防止Token消耗导致的账单突变，超出额度只报错不扣费[23][24] - 扩展优势：阿里云全球24个地域的覆盖对出海或跨境业务用户是核心优势[25] - **主流云端镜像适配场景**： - 阿里云轻量应用服务器：适合长期运行、看重默认安全、需成本管控、有跨境业务、追求最新特性的用户[26] - 腾讯云Lighthouse：适合企业微信/QQ生态深度用户[26] - 火山引擎：适合飞书生态深度用户，重度依赖方舟平台进行模型调优[26] - 百度智能云：适合重度使用百度千帆模型及官方Skills生态的开发者[26] - 华为云Flexus：适合预算敏感、仅需最基础功能、重度依赖华为企业生态的用户[26] - 京东云：适合预算敏感、基础功能体验的用户[26] 中小团队选型指南 - 团队场景核心问题从“如何运行”转变为“如何管理”，需重点考虑权限分层、数据安全、多人并发[29][30] - **有技术能力的团队**：需要环境可控、数据自主、可扩展的方案[31] - 推荐使用阿里云ECS云服务器结合OpenClaw自建，VPC私有网络确保数据不出内网，业务扩大后可平滑升级[32] - 有严格信息安全合规要求（如金融、医疗）的团队，华为云ECS VPC私有化方案同样适用[33] - **缺少技术支撑的业务团队**：需要快速上线、多人可用、无需自行维护的方案[34] - 自建运维成本高，更适合腾讯云ADP轻量版或Coze企业版等零运维、权限分层开箱即用的托管方案[35] - **选型总结**：不存在“一刀切”最优解，需在自建可控与托管省心间找平衡[36] - 有技术能力、需数据自主：阿里云ECS + OpenClaw自建[37] - 有技术、有合规审查要求：华为云ECS VPC私有化[37] - 无技术、需快速验证：Coze企业版 / ADP轻量版[37] - 飞书生态深度用户：火山引擎ECS + ArkClaw[37] - 已验证价值、需规模化：从托管迁移至ECS自建[37] 企业级规模化部署指南 - 企业级选型标准迁移至可靠性、并发算力、审计溯源等硬核问题[38][39] - 企业诉求需拆分为“算力与隔离”（基础设施层）和“应用与管理”（应用平台层）两层看待[40] - **基础设施层**：核心风险是爆炸半径，需实现Agent级别强隔离与弹性算力[41] - 传统ECS自建无法实现Agent级隔离，一个崩溃可能影响所有[41] - 阿里云ACS Agent Sandbox采用MicroVM沙箱技术，为每个Agent提供强安全隔离的“独立单间”，业务高峰期最高支持每分钟拉起1.5万个沙箱，低谷时可休眠以节省成本，并原生兼容Kubernetes和E2B生态[41] - **应用平台层**：解决智能体低代码搭建、多部门权限分层管控问题，代表方案有腾讯云ADP、百度千帆AppBuilder[42] - 企业真正规模化部署需要基础设施层与应用平台层对齐[42] - **企业场景适配方案**： - 强安全隔离、高并发低延迟、状态保持：阿里云ACS Agent Sandbox[43] - 有信息安全合规审查要求：阿里云/华为云ECS VPC私有化[43] - 需要快速搭建和管理智能体应用：腾讯云ADP / 百度千帆AppBuilder[43] - 大型企业全员推广：专有云+企业版方案[43] - 想先验证企业Agent价值：Coze企业版[43]