隨著世界AI競爭加劇，科技巨頭紛紛加碼算力、研發投入。其中，騰訊（0700）10初傳為應對AI晶片出口限制及海外業務需求，與甲骨文簽署規模高達70億美元（約546億港元）的海外AI算力租賃協議。其後更是發行445億港元離岸債，為2020年以來最高。

11月18日公布業績前，騰訊高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群（CSIG）行政總裁湯道生在深圳記者問答會提到，至2026年下半年，算力供給仍處於偏緊狀態。

車企與機械人推升消耗　拓與東南亞算力合作

湯道生指出，全球算力供給普遍受限，智能體（Agent）在編程與辦公場景普及，令Token消耗急升，需求增速顯著超越供給增速。在騰訊內部，Work Buddy、微信小微及元寶是拉動算力消耗的主力；外部，騰訊雲正承載汽車主機廠自動駕駛研發及人形機器人公司的模型訓練，帶動算力、記憶體、儲存與網絡需求攀升。

值得注意的是，湯道生提到，目前騰訊已在泰國、馬來西亞等東南亞國家建設數據中心，進行算力合作。至於與甲骨文、韓國SK海力士、三星等巨頭是否有合作，他未予置評。

B端商業化優於C端　降本增效優化模型

AI業務變現上，湯道生表示，目前B端產品變現路徑更加明確。騰訊透過提供底層雲基礎設施，並打包多模型管理平台Token Hub、ADP等全套方案出售給企業。而 C 端產品仍處於投入期，元寶正透過簽到贈送 Token 等方式提升用戶黏性，未來或將透過廣告、電商等方式轉化。

不過，談及AI投資方面，湯道生坦言，目前整體基礎設施成本大幅走高，騰訊目前的策略是通過降本增效、優先模型滿足客戶需求。至於騰訊自身的AI資本回報率（ROIC），則將於11月18日的財報電話會具體說明。

推加密護企業數據安全　企業「一人化」趨勢明顯

在企業業務落地，湯道生指出客戶首要訴求是數據安全和隱私保護，拒絕核心數據被大模型廠商公共訓練。為此，騰訊提供可部署在本地（On-Premise）或專屬虛擬私有雲（VPC），並引入全鏈路加密推理與密碼學驗證，確保數據在流經GPU運算過程中無法被窺探。

此外，提及未來企業結構變化，湯道生認為AI已顯著提升個人生產力，市場已出現「一人公司」（OPC）或精簡初創的趨勢，大企業亦需適應並轉向構建更微型靈活的團隊結構。