腾讯在 AI 基础设施上的大规模押注正在浮出水面。
据汇丰最新研究报告，腾讯首席战略官 James Mitchell 在投资者路演电话会议上披露，公司二季度预付逾 500 亿元人民币用于锁定现有及下一代内存芯片，同时透露 Harness 货币化潜力凸显，付费用户的推理毛利率已与 MaaS 业务持平，付费用户的 Token 消耗速度更是免费用户的两倍以上。
上述表态来自汇丰于 2026 年 9 月 3 日举办的 NDR 路演电话会议。汇丰在随后发布的研报中维持对腾讯的买入评级，目标价 655 港元不变，较当前股价 442.80 港元隐含约 47.9% 的上行空间。
汇丰指出，二季度资本开支或已成为新的常态运行水平，但仍存在上下波动空间。管理层表示，资本密集度的跃升已在二季度完成，预付款项或延续至三季度，四季度起趋于正常化。
芯片预付款规模罕见，管理层定性为 " 五年一遇 "
据汇丰研报，腾讯二季度逾 500 亿元人民币的预付款项，主要用于以具吸引力的价格锁定当前及下一代内存芯片。管理层将此次采购定性为部分一次性支出，或每五年发生一次，旨在解决内存芯片的供应瓶颈。
在资本开支节奏上，管理层表示二季度的支出水平可视为新的常态基准，但强调仍存在上下浮动空间。公司将在今年余下时间及 2027 年持续采购芯片，但资本密集度的主要跃升已在二季度完成。汇丰预计腾讯 2026 年全年资本开支约为 2124 亿元人民币，较 2025 年的 1127 亿元大幅增加。
在 AI 新产品费用方面，管理层指出二季度的主要驱动因素已从一季度的元宝营销费用，转向混元大模型（HY）及 WorkBuddy、CodeBuddy 等 Harness 产品的运营支出。相比之下，小微（Xiaowei）的运行成本将显著低于 HY 或 WorkBuddy，原因在于其采用轻量级模型 WeLM，计算成本需求较低。
Harness 货币化潜力凸显，付费用户毛利率追平 MaaS
在 AI 变现路径的优先级排序上，管理层坦承 MaaS 当前回报率最高——受 GPU 短缺及大规模训练需求拉动，MaaS 毛利率目前约达 40%。然而腾讯选择将长期资源优先投入 Harness 产品及混元模型训练，而非短期收益更确定的 MaaS。
管理层给出的逻辑是：随着市场需求从训练转向推理，以及模型厂商逐步建立自有算力设施、降低对云服务商分发渠道的依赖，MaaS 毛利率未来面临压力。相比之下，Harness 的收入增长和毛利率具备上行空间，驱动因素包括推理需求增加、用户粘性提升（任务历史记忆功能改善）以及免费用户向付费用户的持续转化。
汇丰研报援引管理层表态称，Harness 付费用户的推理毛利率已与 MaaS 相当，且付费用户的 Token 消耗速度较免费用户高出两倍甚至更多，显示出较强的用户分层变现能力。
追求 SOTA 背后：CodeBuddy 短板倒逼自研模型提速
在 AI 战略层面，管理层解释了腾讯当前追求最先进（SOTA）模型的战略动因。管理层承认，团队重组曾使模型研发进度推迟 6 至 9 个月，但新的统一汇报架构已使模型发布节奏加快至每两个月一次。
在产品层面，WorkBuddy 可通过将用户引导至混元三代（HY3）来规避第三方模型不可用的风险，但 CodeBuddy 此前缺乏强大的自研代码模型支撑。混元四代预览版（HY4 preview）在代码能力上实现大幅提升，可承接部分来自 CodeBuddy 的代码请求，填补了这一短板。管理层同时指出，拥有自研 SOTA 模型有助于长期改善利润率结构。
