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      每天凈利6.8億 騰訊已經用AI賺錢了

      2025-05-15 11:53:31來源:TechWeb.com.cn 關鍵詞:AI騰訊GPU算力閱讀量:22365

      導讀:在一季度財報中,騰訊董事會主席兼CEO馬化騰明確表示,AI能力已經對效果廣告與長青游戲等業務產生了實質性的貢獻。
        5月14日,騰訊交出2025年一季度成績單:營收1800億元,同比增長13%;經調凈利潤613億元,同比增長22%,相當于平均每天凈賺6.8億元。
       
        能賺也能花,騰訊一季度研發支出達189.1億元,同比增長21%;資本開支同比增長91%至275億元,其中230億元用于支持AI相關業務的發展。
       
        作為對比,騰訊2023年全年的資本開支是239億元。也就是說,騰訊一個季度給AI的充值,已經基本與2023年全年的資本開支相當。
       
        猛砸AI以爭得未來的船票是當下科技大廠的共同選擇,但業界更關注的還在于,對AI的資本支出如何轉化為盈利能力?
       
        AI已經產生實質性貢獻
       
        騰訊在AI方面的資本支出主要有三個用途:一是購買GPU,以支持廣告技術和游戲業務;二是使用GPU進行大語言模型訓練;三是GPU租賃,與云業務直接相關。由于目前GPU供貨短缺,騰訊將GPU租賃優先級調低,不是主要業務方向。
       
        在一季度財報中,騰訊董事會主席兼CEO馬化騰明確表示,AI能力已經對效果廣告與長青游戲等業務產生了實質性的貢獻。騰訊亦加大了對元寶應用與微信內的AI等新AI機遇的投入。相信在AI戰略投入階段,現有高質量收入帶來的經營杠桿,將有助于消化這些AI相關投入產生的額外成本,保持財務穩健。
       
        一季度,騰訊營收1800億元,同比增長13%;毛利1005億元,同比增長20%;經營利潤(Non-IFRS)693億元,同比增長18%。毛利與經營利潤增速已連續十個季度超過營收增長,盈利質量持續提升。
       
        在財報電話會上,騰訊總裁劉熾平稱,騰訊正在以資本支出和運營費用的形式加大對AI的投資,部分GPU和AI投資已為騰訊創造收入。
       
        一季度,騰訊營銷服務收入同比增長20%至319億元,主要受益于廣告平臺AI技術升級和微信交易生態強化的雙重推動。
       
        劉熾平指出,AI對廣告業務有直接的增強作用。AI能夠提升廣告的定向投放能力,實現更好的投放效果,從而直接增加廣告收入。“我們已經在效果廣告中看到這一增長機會,未來還有更多發展空間。”
       
        具體來看 ,騰訊利用生成式AI技術改進圖像生成與視頻編輯功能以加速廣告制作,推出數字人解決方案以促進直播活動,以及加深對商品與用戶興趣的理解以提升推薦效果等。
       
        實際上,AI也在推動流量增加。比如當用戶進入視頻號時,目前仍有很多人看不了多長時間就離開了,而如果通過AI向用戶精準推送合適的內容,就能顯著增加用戶使用時長。
       
        在游戲領域,AI技術通過優化用戶體驗,提升產品活躍度,增強長青產品黏性。一季度,騰訊增值服務收入同比增長17%至921.3億元,其中游戲板塊收入595億元,同比增長24%。
       
        在金融科技與企業服務板塊,AI也帶動相關收入增長。財報披露,騰訊云音視頻解決方案連續七年按中國市場收入計排名第一,通過接入大語言模型能力,音視頻解決方案的內容生成、媒體處理和即時互動的體驗得以提升。
       
        芯片庫存足夠支撐未來數代模型訓練
       
        去年底以來,騰訊等互聯網巨頭持續加大對AI的投入,其中一項重要支出就是購買GPU算力資源。此前,有消息稱,今年一季度,騰訊向字節跳動購買了價值約20億元的GPU算力資源,這批資源以英偉達H20卡和服務器為主,騰訊元寶目前的更新就是主要使用來自字節的卡。
       
        在本次財報電話會上,也有投資者問到了騰訊對GPU算力的規劃和投入。對此,劉熾平回應稱,騰訊之前已經儲備了相當數量的芯片,這對執行AI戰略非常有幫助。這些GPU將優先用于能夠帶來直接回報的應用,比如廣告業務和內容推薦產品。目前,騰訊在這些領域大量使用GPU,以快速產生收益。
       
        大語言模型訓練是第二優先級,因為訓練通常需要更高端的芯片。劉熾平表示,過去幾個月業內觀念出現了轉變,人們開始擺脫美國科技公司所謂“規模定律”(ScalingLaw),即必須持續擴張訓練集群的思維。現在即使使用較小的集群,也可以取得不錯的訓練效果。
       
        “也就是說,憑借現有的高端芯片庫存,我們完全有能力在未來數代模型的訓練中夠用。”劉熾平說到,更大的GPU需求主要來自推理端,尤其當我們進入復雜推理模型階段時,計算需求顯著增加。因此,推理計算的需求仍然非常旺盛。
       
        針對推理側的壓力,目前騰訊正通過軟件優化、定制模型、硬件替代方案等多條路徑滿足不斷擴大的推理需求,把更多精力投入軟件層面,而不是單純用“砸GPU”來解決。(周小白)
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