騰訊Q2預付逾500億鎖定記憶體晶片，Harness付費用戶毛利率追平MaaS
nashnova research
騰訊二季度預付逾500億元鎖定記憶體晶片，管理層稱屬「五年一遇」的一次性支出；與此同時，Harness付費用戶推理毛利率已追平MaaS，標誌著AI變現路徑正從賣算力轉向賣產品。
500億預付款，到底買了甚麼、為何現在買？
首席戰略官詹姆斯·米切爾在匯豐路演上披露，二季度預付逾500億元人民幣，用於鎖定現有及下一代記憶體晶片（伺服器運行AI模型時大量消耗的儲存零件）。
管理層將這筆採購定性為「五年一遇」的部分一次性支出，目的是解決記憶體晶片供應瓶頸。這意味著→ 騰訊判斷當前窗口的晶片供給尤其緊張，遲買不如早鎖。
簡單來說＝ 這不是每季都會花的錢，而是趁供應緊張一次過囤貨，類似大宗商品的戰略儲備採購。
資本開支翻倍，接下來還會繼續燒錢嗎？
匯豐預計騰訊2026年全年資本開支約2,124億元，較2025年的1,127億元接近翻倍。
管理層表示二季度的開支水平可視為新的常態基準，但仍有上下浮動空間。這意味著→ 資本密集度的主要躍升已在Q2完成，不會每季都出現500億級別的預付。
預付款項或延續至三季度，四季度起趨於正常化。
AI產品的錢花在哪裡變了？
二季度AI費用的主要驅動已從一季度的元寶營銷費用，轉向混元大模型及Harness產品（WorkBuddy、CodeBuddy等）的營運支出。
這反映出騰訊的AI投入重心正從「獲客拉新」轉向「模型訓練＋產品營運」，屬於從燒市場費用到燒研發營運的階段切換。
小微（Xiaowei）採用輕量級模型WeLM，計算成本需求較低，運行成本將顯著低於混元或WorkBuddy。
MaaS賺錢更快，騰訊為何不優先做？
管理層坦承MaaS（模型即服務——將大模型能力經雲端賣給其他企業）當前回報率最高，毛利率約達40%，受GPU短缺及大規模訓練需求拉動。
但騰訊選擇將長期資源優先投入Harness產品及混元模型訓練，而非短期收益更確定的MaaS。這意味著→ 管理層押注的是「賣產品」而非「賣算力」的長期路徑。
邏輯在於：隨著市場需求從訓練轉向推理、模型廠商逐步自建算力，MaaS毛利率未來面臨下行壓力；Harness則受惠於推理需求增加、用戶黏性提升和免費轉付費的持續轉化，增長和毛利率均有上行空間。
Harness付費用戶的變現能力到底多強？
據匯豐研報援引管理層表態，Harness付費用戶的推理毛利率已與MaaS相當。
付費用戶的Token消耗速度（即調用模型的頻率和深度）較免費用戶高出兩倍甚至更多。簡單來說＝ 願意付錢的用戶不僅付了錢，還用得更多更深，單用戶價值遠超免費用戶。
這反映出Harness的用戶分層變現模型正在跑通：免費層負責拉量，付費層負責貢獻利潤。
CodeBuddy的短板怎麼補？混元四代解決了甚麼問題？
CodeBuddy（騰訊的AI編程助手）此前缺乏強大的自研代碼模型支撐，產品能力受限。
混元四代預覽版在代碼能力上大幅提升，可承接部分CodeBuddy的代碼請求，填補了這一短板。這意味著→ 騰訊不再需要完全依賴第三方模型來驅動核心產品。
團隊重組曾使模型研發推遲六至九個月，而新的統一匯報架構已將模型發佈節奏加快至每兩個月一次。匯豐維持買入評級，目標價655港元不變。
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