美團王興：AI投入不超財務能力，「小團」功能未見爆發性結果
Claire Weston
美團CEO王興在股東大會上為AI支出劃線——不超出自身現金流能力，同時坦言主APP內測的「小團」AI功能尚未出現爆發性結果。這意味著美團的AI路徑正從「先投再算」切換到「算清楚再投」。
王興給AI花錢畫了甚麼線？
王興明確表態：美團將在自身現金流允許的範圍內投入AI，不做超出財務能力的非理性投資。
這意味著→ 美團的AI策略已從早期「先搶位置」的資本佈局階段，轉向以資金效率和投入產出比（ROI）為導向的階段。
簡單來說＝ 不是不投AI，而是每一筆錢都要見到回報，燒錢搶賽道的階段過了。
「小團」AI功能表現如何？
王興坦言，主APP內灰度測試的「小團」AI功能「目前還沒看到爆發性的結果」。
他同時預判終端交互將向語音演進：「打字會越來越少，用語音會越來越多。」
這意味著→ 美團對AI在本地生活場景的短期滲透保持審慎，核心業務能否藉助語音交互找到自然切入點，是下一階段的關鍵驗證節點。
早期投資賺到錢了嗎？
在具身智能（令機械人擁有實體、能在物理世界行動的AI方向）領域，美團系資金持有宇樹科技9.65%股份，為其最大外部機構股東；宇樹科技已於今年6月1日在科創板IPO過會，發行後估值約420億元人民幣。
在大模型賽道，美團持有智譜AI 3.86%股份。智譜AI今年1月港股上市後，市值最高曾達6,500億港元。
這意味著→ 在管理層強調花錢要講效率的背景下，這兩筆持股的賬面浮盈構成非經常性收益的潛在增量——投出去的錢開始往回流了。
自研AI為甚麼只做應用層？
美團明確避開底層大語言模型（LLM）的軍備競賽，把研發資源集中在應用層與自動化工具鏈。
簡單來說＝ 不自己從零造大模型，而是拿別人造好的模型來做直接面向用戶的產品——省錢，而且離變現更近。
今年6月9日，美團光年之外團隊推出AI原生瀏覽器Tabbit 1.0，整合自研LongCat模型及DeepSeek、智譜GLM、Kimi等第三方模型，定位為跨軟件、跨網頁的任務執行入口。
Tabbit做得怎麼樣？
Tabbit的Agent任務執行成功率（AI代替用戶完成跨網頁操作的成功比例）已從今年3月公測的53.1%提升至當前的91.8%。
產品採取分層收費：標準版免費，專業版9.9元/週，以此緩解算力成本壓力。
這意味著→ 美團試圖用「免費拉用戶 + 付費覆蓋成本」的方式，令AI產品自己養活自己，而非靠主業補貼。
本地生活主業怎樣接入AI？
美團在本地生活業務中推進低成本AI灰度測試，包括上線對接第三方AI助手的跑腿Skill，以及在騰訊元寶等平台部署「小美」智能體。
這反映出一個思路：不自己重建入口，而是把服務嵌入別人的AI生態裡，用最小成本試水。
王興的審慎態度加上語音交互的預判，意味著美團在等一件事：用戶開口說「幫我訂個外賣」比打字點按鈕更自然的那一天——那才是AI真正切入本地生活的時刻。
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