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标签：腾讯AI

算力瓶颈与AI投资：腾讯算力租赁与囚徒困境剖析

摘要：本文剖析腾讯算力租赁与AI资本开支现象。从国产算力供需瓶颈、海外算力部署逻辑及巨头AI军备竞赛 解读大模型商业化闭环与算力配置的底层理性。网友动态：腾讯为何不买华为的昇腾芯片 非得跑去东南亚 花80亿美元租用甲骨文的AI算力？其实 不是腾讯不想买华为 也不是华为不想卖给腾讯 是双方都很无奈。华为最新的算力芯片昇腾950 今年三季度才会供货 而且产能基本上都被锁定 只能按生产分配。前不久 Deepseek预定了10万颗昇腾芯片 光这个订单交付 就要占用华为巨大的产能。所以 不是华为不想接腾讯订单 是产能不够。也不是腾讯不想买华为 是时间实在等不起。现在腾讯WorkBuddy大火 还要搞个人微信的小微助手 都需要算力 算力已成为腾讯发展AI的瓶颈 这才舍近求远 花高价去租赁甲骨文在东南亚的算力中心。AI资本开支骗局 已经把国内互联网巨头全面卷进来了 这玩意投入巨大 但短期难以见到收益。不投会说你AI落后 投了现金流全被吃光 投与不投都陷入两难的囚徒困境。只有AI应用真正赚到钱 才能证明AI巨大投入是正确的 什么时候才能证明是个未知数。来源：X @Wujizhuzhu我的评价：1. 产能瓶颈与时间窗口：国产替代推进中的现实供需撕裂网友提及的“华为产能吃紧与腾讯时间等不起” 切中了AI产业爆发期算力基础设施“供需极度失衡”的客观矛盾：芯片产能与交付周期：高端AI算力芯片（包括国产芯片）的生产受到先进封装工艺、供应链产能等客观因素的制约 短期内难以兼顾全行业爆炸式增长的订单需求。对于特定头部大模型的巨额预定 确实会挤占短期内的市场现货供给。业务迭代的“时间即生命”：在AI应用竞相落地的关键窗口期（如AI助手、智能体Agent与企业级AI服务） 算力即生产力。上线延误一个月可能意味着失去先发优势与用户心智。因此 企业在自主算力未完全到位前 通过算力租赁来过渡是典型的“以资金换时间”策略。2. 跨国算力租赁的多元考量：业务出海、架构兼容与风险分散腾讯租用甲骨文东南亚算力中心 本质上是大型互联网企业在复杂国际环境下的综合算力配置决策：全球化业务与合规就近部署：腾讯的云服务及海外业务（如游戏、社交等）在东南亚等区域有庞大的用户基数。在当地就近租用基础设施 符合数据合规要求 且能有效降低网络时延。软件生态与算力架构兼容：现阶段主流AI深度学习框架与大模型训练生态对特定国际主流芯片架构有着极高的适配度。租用公有云标准算力 能够最大程度减少模型迁移与底层代码重构的开发成本。3. 巨额AI资本开支的“囚徒困境”：防御性投资与战略卡位网友指出的“不投怕落后、投了吃现金流”的“囚徒困境” 道出了全球科技巨头在AI大模型时代面临的共同焦虑：“军备竞赛”的战略防守：在颠覆性技术变革面前 巨头最害怕的不是“花错钱” 而是“掉队”。即使短期内ROI（投资回报率）难以划算 也必须维持庞大的AI资本开支（CAPEX） 以确保自己的核心业务不被新兴技术生态所颠覆。现金流与研发投入的平衡：AI大模型的训练与推理成本居高不下 确实对企业的自由现金流构成了不小的挤压。这种高强度的投入对企业的资金链韧性提出了极高要求。4. 总结：从“算力军备竞赛”走向“应用商业化闭环”理性看待算力配置的多轨制：企业在发展AI时 采购国产芯片建立长期算力底座与租赁海外算力满足即时需求并不矛盾 这是应对供需矛盾与业务需求的动态组合拳。商业化的终极考验：AI资本开支的持续性 归根结底取决于AI应用（如WorkBuddy、小微助手及各类B端服务）能否真正创造出杀手级的商业价值与变现闭环。只有当应用端产生稳定的造血能力 庞大的算力投入才能完成从“成本黑洞”向“价值引擎”的真正转变。 ...全文
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算力瓶颈与AI投资：腾讯算力租赁与囚徒困境剖析

小推 • 其他评论 • 2026-10-05
摘要：本文剖析腾讯算力租赁与AI资本开支现象。从国产算力供需瓶颈、海外算力部署逻辑及巨头AI军备竞赛 解读大模型商业化闭环与算力配置的底层理性。网友动态：腾讯为何不买华为的昇腾芯片 非得跑去东南...
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别把顶级打工人的职权扩张，幻想成底层的同病相怜

摘要：网友将顶级学者兼任大厂数据负责人戏称为“进厂打螺丝”，误把高管的资源整合与底层码农的重复劳动划等号。真相是顶尖专家掌握着技术话语权，而底层码农正面临自动化清洗数据的替代危机。网友动态：姚顺雨兼任腾讯AI Data部负责人姚顺雨：我本来只想安安静静做个学术大佬，结果一转眼成了包工头。腾讯：既然你这么懂Agent，那你就来当那个最大的Agent，把我们的数据基建重做一遍吧！只能说现在搞AI的尽头真的是进厂打螺丝，区别就是大佬打的是钛合金螺丝，我们打的是生锈螺丝。希望姚教授上任后少发点PPT，多写点自动化脚本拯救一下底层码农。我的吐槽：把顶级学者兼任大厂核心部门负责人戏称为“进厂打螺丝”，这不过是底层码农用自嘲掩盖自身被替代焦虑的精神胜利法。1、错把资源调配权当成劳力消耗槽点：网友以为大佬兼任负责人是要亲自下场写自动化脚本、干洗数据的苦力活，搞得像是学术精英跌落凡尘。真相：顶级专家拿的是千万级年薪加上以亿计算的算力预算，他做的是定义数据管线标准和架构重构，这叫掌控生产资料，和底层天天跑脚本校验字段的体力劳动有本质区别。2、幻想技术大佬能拯救底层码农槽点：网友寄希望于新官上任多写自动化脚本来拯救底层码农，以为大佬懂技术就能改善基层的加班现状。真相：数据基建重构的真正目的往往是降本增效，一旦高效的自动化AI数据清洗管线建成，首当其冲被清理的就是月薪两三万、专门从事低质数据标注与清洗的初级工程师。总结成一句话：顶级大佬上任打的是定义产业标准的钛合金螺丝，而底层码农若不上进，连流水线上生锈的螺丝位置都会被自动化脚本彻底取代。 ...全文
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别把顶级打工人的职权扩张，幻想成底层的同病相怜

吐槽社 • 其他评论 • 2026-10-03
摘要：网友将顶级学者兼任大厂数据负责人戏称为“进厂打螺丝”，误把高管的资源整合与底层码农的重复劳动划等号。真相是顶尖专家掌握着技术话语权，而底层码农正面临自动化清洗数据的替代危机。网友动态：姚顺...
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寄希望于顶级科学家救场，是腾讯对AI组织坍塌的又一次自我麻痹

摘要：把学术顶尖人才当成万能救世主，忽略了腾讯混元模型落后的根本原因不是算法人才不够，而是组织内耗、算力调度效率低以及缺乏试错基因。单一科学家的集权救不了庞大的架构体系。网友动态：姚顺雨能改变腾讯现状吗？先介绍一下姚顺雨，他1998年生，清华姚班本科、普林斯顿博士，前OpenAI研究员，OpenAI Operator、Deep Research核心参与者！姚顺雨自2025年12月加入腾讯担任首席AI科学家，逐步扩大管辖范围。2026年7月，腾讯撤销大语言模型部和多模态模型部，合并成立基础模型部，由姚顺雨负责。此次正式兼任AIData部负责人，使其管理基础模型部、AIInfra部和AIData部，覆盖混元大模型的全栈核心环节。他能把腾讯大语言模型做到世界第一梯队吗？AI Data部负责人我的吐槽：用学术履历的神话去套用大厂的商业死局，这是对大模型时代算力工程与组织消耗的终极误解。1、学术顶流不等于工程与算力效率的总工程师槽点：以为请来OpenAI核心参与者就能一夜之间把混元推向世界第一梯队，完全混淆了算法原型论文与超大规模集群工程的本质区别。真相：大模型进入后半场比的是万卡集群的稳定利用率和每Flop的极致成本控降，OpenAI训练GPT-4时单集群故障间隔只有数小时，腾讯目前面对的真正瓶颈是英伟达H100/B200等高端芯片储备断供下的异构算力集群调度效率，这根本不是靠几篇论文作者的科研直觉就能凭空解决的工程硬伤。2、把模型、Infra和Data全塞给一个人恰恰证明了组织的无序槽点：将基础模型部、AI Infra部和AI Data部三大核心部门合拢交由一人统管，被误读为集中力量办大事，实则是部门间甩锅与协调失效后的无奈收权。真相：腾讯以往大模型研发分散在TEG、WXG等多个事业群，此前混元团队每年仅在数据清洗和标注上的预算消耗就高达数亿元，却因跨部门算力借调与数据壁垒导致大量算力卡在空转等待上，这种行政合并不过是把原本属于高级副总裁层面的协调内耗打压到了单一技术负责人头上。3、腾讯的基因是产品变现而非技术预研的长期亏损槽点：寄希望于新主管带队翻盘，却忽略了腾讯高管层对大模型ROI的极致拷问与短期商业化兑现压力。真相：训练一个千亿参数模型的单次CheckPoint失败成本就高达数十万美元，而腾讯2025年财报显示其资本开支重点依然紧扣微信视频号与广告算法的精准转化，一旦基础模型团队连续两个季度出现数百亿美元投入无直接业务产出的情况，财务KPI的铁板就会立刻掐断自由探索的预算。总结成一句话：一个顶尖科学家的到来充其量能提高腾讯AI的学术上限，却砸不烂大厂体制内算力浪费与产品KPI绑架的底层死结。 ...全文
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寄希望于顶级科学家救场，是腾讯对AI组织坍塌的又一次自我麻痹

吐槽社 • 其他评论 • 2026-10-01
摘要：把学术顶尖人才当成万能救世主，忽略了腾讯混元模型落后的根本原因不是算法人才不够，而是组织内耗、算力调度效率低以及缺乏试错基因。单一科学家的集权救不了庞大的架构体系。网友动态：姚顺雨能改变腾...
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别拿宫斗戏套大厂AI，算不清账的产品连冷宫都住不起

摘要：网友用九子夺嫡戏谑腾讯AI格局，忽视了大厂立项只看ROI的商业本质。无论是元宝还是WorkBuddy，决胜点不在于宫斗人设，而在单Token算力成本与企业付费转化率。网友动态：腾讯已经出现了废立太子的事情。去年，元宝还是太子，现在已经是废太子了。只是还没有圈禁起来。那现在谁是太子的有力竞争人选呢？是八阿哥workbuddy。我看八阿哥现在很火，未必能当上太子。因为AI发展很快，说不定明年就出一个四阿哥。四阿哥人品贵重，深肖朕躬，传位于四阿哥。你们听清了吗？是四阿哥，还是十四阿哥。我的吐槽：用九子夺嫡的戏码解构大厂产品迭代，本质是用封建血统论去硬套逻辑冰冷的“ROI计算器”。看似逻辑自洽，实则漏洞百出：1、把工具淘汰误认作帝王废立槽点：把C端App的资源降级解读为废太子，把效率工具的爆火当成八阿哥篡位，过度沉溺于戏谑剧本而忽略了互联网产品的生命周期。真相：腾讯养一个C端大模型App每日光显卡折旧与Token算力开支就高达数百万元，如果DAU留存率达不到预期，在季度财报审计前就会被业务线直接划入砍预算名单。2、混淆了场景效率与商业闭环槽点：寄希望于明年空降一个英明神武的四阿哥，以为大模型靠产品经理的神来之笔就能横空出世彻底统治市场。真相：企业级AI工具能否活下来不看谁更像皇太子，只看能不能把程序员月薪两万五的工时压缩，以及SaaS单客ARPU值能否覆盖昂贵的API调用成本。3、误把技术更迭当成皇权更替槽点：纠结于是四阿哥还是十四阿哥继位，把底层技术的快速演进简化为换个新皇上接着演戏。真相：在顶级算力集群每小时数千美元的消耗下，底层架构升级本质是算力能效比的生死博弈，算不清账的产品连进入候选名单的资格都没有。总结成一句话：大厂内卷从来不是九子夺嫡的戏码，算不明白损益表的产品只配直接进垃圾桶。 ...全文
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别拿宫斗戏套大厂AI，算不清账的产品连冷宫都住不起

吐槽社 • 其他评论 • 2026-09-09
摘要：网友用九子夺嫡戏谑腾讯AI格局，忽视了大厂立项只看ROI的商业本质。无论是元宝还是WorkBuddy，决胜点不在于宫斗人设，而在单Token算力成本与企业付费转化率。网友动态：腾讯已经出现...
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内部信里的马拉松迷局：算力账本与打工人的熬字陷阱

摘要：腾讯内部信用马拉松掩盖AI焦虑，资本开支暴增背后是硬件折旧压力。打工人跟着硬熬换不来溢价，算力挤压薪酬池才是真实的行业真相。网友动态：汤道生内部发文回应腾讯AI慢了汤道生那篇内部文，开头就写着“这篇文章是我和AI一起完成的”。高管写内部信都开始用AI了，这本身就是AI改变职场的一个注脚。他自己都在用AI写文章，还有什么好说的。他把AI竞争比作马拉松，说现在可能才跑完头一公里。这话说得漂亮，但腾讯在AI上确实落后了。豆包、文心、千问早就跑起来了，腾讯的混元还在“多次重构”。迟到就是迟到，跑马拉松迟到一公里也是迟到。汤道生说“熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇”。这话对普通打工人来说，就是告诉你别轻易离职，熬着。公司的算力不足是公司的问题，但熬不熬是你自己的选择。他还说“技术只是手段，人才是目的”。这话说得漂亮，但二季度资本开支527.8亿，同比增幅176%。钱全砸在算力上，人排在算力后面。汤道生那篇文章写得确实漂亮，但算力不足的问题不是一篇内部文能解决的。老板说“熬”，你就得熬着。我的吐槽：高管用AI写信高唱马拉松，不过是用公关话术包装“战略滞后焦虑”，把架构失误转嫁给员工的耐受力。看似逻辑自洽，实则漏洞百出：1、马拉松论调遮不住生态落后事实槽点：拿马拉松第一公里当借口，以为依靠后发优势就能逆袭，忽视了大模型生态的虹吸效应。真相：AI竞争本质是网络效应而非长跑，字节豆包日均调用量突破5000亿Token，竞品已完成API变现闭环，而迟到者每重构一次混元，单台高规格算力服务器每天都在产生数百美元的硬折旧费用。2、把战略犹豫转嫁给个人硬熬槽点：劝员工熬着等新机遇，实际上是用鸡汤掩盖公司内部算力分配效率低下和产品定位模糊的问题。真相：在大厂跳槽溢价消失的今天，员工盲目留守的隐形代价极高。面对年化2%左右的银行理财利率与二手房流动性趋紧，年薪百万的研发人员若被动硬熬，扣除35%最高边际个税与刚性房贷后，个人现金流防御力正在被快速消耗。3、算力堆叠直接挤压人力薪酬池槽点：口头上宣称人才是目的，实际财报却把动辄数百亿的真金白银优先奉献给芯片供应商。真相：单季度资本开支暴增至527.8亿元且同比增长176%，这意味着硬件资产化开支正在急剧挤占经营性现金流，直接导致 Headcount 冻结与绩效总包收缩，人才在庞大的算力账单面前只能沦为次要选项。总结成一句话：当巨额资本开支全数化作数据中心的机器轰鸣，打工人若真把内部信里的熬字当真理，便只能在薪酬被折旧挤压的现实中沦为摊销成本的燃料。 ...全文
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内部信里的马拉松迷局：算力账本与打工人的熬字陷阱

吐槽社 • 其他评论 • 2026-08-27
摘要：腾讯内部信用马拉松掩盖AI焦虑，资本开支暴增背后是硬件折旧压力。打工人跟着硬熬换不来溢价，算力挤压薪酬池才是真实的行业真相。网友动态：汤道生内部发文回应腾讯AI慢了汤道生那篇内部文，开头就...
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