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九年AI實驗室一朝裁撤:為什么說騰訊養(yǎng)不出DeepSeek是必然的

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前言:

2026年3月20日,騰訊內(nèi)部一紙通知,宣告成立九年的AI實驗室正式撤銷。這個曾承載著騰訊”AI戰(zhàn)略”野心的研究機構(gòu),最終被并入混元大模型團隊,向首席科學家姚順雨匯報。副總裁蔣杰退出AI業(yè)務線,僅保留其他管理職責。


資料圖:蔣杰(左)、姚順雨

時間回到2016年。那時,張潼、俞棟等頂尖學者從微軟、Facebook歸來,在濱海大廈頂層開疆拓土,目標是”讓AI無所不在”。九年時間,這個實驗室在頂級學術會議上發(fā)表論文逾千篇,專利申請數(shù)百項,成為中國工業(yè)界AI研究的高地。

然而,就在同一時期,一家名為DeepSeek的公司,僅用兩年時間,以200人左右的規(guī)模,發(fā)布了震動全球開源社區(qū)的R1模型,成為AGI時代的現(xiàn)象級玩家。


一個令人困惑的悖論就此浮現(xiàn):騰訊投入數(shù)十億資金、匯聚數(shù)百名頂尖人才、耗費九年光陰,卻未能孕育出一個DeepSeek;而幻方量化旗下一個看似”副業(yè)”的團隊,用更少的錢、更少的人、更短的時間,實現(xiàn)了技術范式的突破。

這不是資源或人才的失敗,而是“太成功導致的失敗”——平臺巨頭對現(xiàn)有業(yè)務的優(yōu)化效率越高,對顛覆性創(chuàng)新的”免疫機制”就越強。騰訊養(yǎng)不出DeepSeek不是偶然,是結(jié)構(gòu)性的必然。

01

九年的軌跡:從學術高地到組織調(diào)整


騰訊AI實驗室的九年,是一部典型的”大公司創(chuàng)新劇本”,其衰落軌跡清晰可見。

2016-2019年,是學術田園的黃金期。 張潼、俞棟、劉霽等頂尖學者云集,三年內(nèi)在頂級學術會議上發(fā)表論文超千篇。技術被廣泛應用于微信、QQ、《王者榮耀》等產(chǎn)品,看似完成了”產(chǎn)學研”的完美閉環(huán)。但隱患已然埋下:這些研究多集中在計算機視覺、語音識別等”賦能型”領域,服務于既有業(yè)務的優(yōu)化,而非探索可能顛覆微信或游戲的全新交互范式。

2020-2023年,在大模型時代逐漸失語。 當OpenAI的GPT架構(gòu)和Transformer成為全球AI主流時,AI實驗室的研究重心仍停留在傳統(tǒng)領域。2023年,混元大模型團隊在騰訊內(nèi)部崛起,AI實驗室的地位變得尷尬——做基礎研究與混元重疊,做應用落地又與業(yè)務部門重疊。核心學者開始陸續(xù)離職,創(chuàng)新梯隊出現(xiàn)斷層。

2024-2026年,撤并成為必然。 互聯(lián)網(wǎng)增長紅利見頂,降本增效成為主旋律,長期”高投入、慢產(chǎn)出”的AI實驗室被視為成本中心。更關鍵的是,在元寶等AI應用遭遇市場挫折后,騰訊需要”集中力量辦大事”,分散的AI力量必須被整合。九年投入,最終換來的不是DeepSeek式的突破,而是一紙撤并令,人員與成果成為”混元”戰(zhàn)時體制的燃料。

這九年的軌跡,完美演繹了”反身性陷阱”:最初為創(chuàng)新而設立的機構(gòu),最終因維護既有成功的需要而被犧牲。

02

成功的悖論:為什么越成功越難創(chuàng)新?

要理解這種必然性,需要看到大公司創(chuàng)新中的一個根本矛盾:對現(xiàn)有業(yè)務的極致優(yōu)化,往往會扼殺顛覆自身的可能性。

騰訊的案例完美詮釋了這一邏輯。微信和游戲業(yè)務取得了空前成功,帶來了巨額利潤和現(xiàn)金流。為了維護這些”現(xiàn)金?!?,組織的核心目標自然聚焦于如何讓微信的廣告更精準、讓游戲的用戶留存更高、讓社交生態(tài)更穩(wěn)固。


于是,AI實驗室的研究方向被無形地鎖定在”賦能現(xiàn)有業(yè)務”上:研究計算機視覺優(yōu)化內(nèi)容審核,研究語音技術改善游戲NPC交互,研究推薦算法提升廣告點擊率。這些研究很有價值,但它們都是“漸進式創(chuàng)新”,服務于既有商業(yè)模式的優(yōu)化。

而像DeepSeek所追求的“顛覆式創(chuàng)新”——探索全新的通用模型架構(gòu)、可能重構(gòu)交互范式——因其不確定性高、周期長,且可能威脅到微信或游戲現(xiàn)有的地位和商業(yè)模式,在組織內(nèi)部會遭遇本能的排斥或資源傾斜不足。

這不是騰訊”做錯了什么”,恰恰是因為它”做對了太多”。對存量業(yè)務的極致優(yōu)化,形成了一套強大的”免疫系統(tǒng)”,使得能夠顛覆自身的創(chuàng)新難以在體內(nèi)存活。當組織中的每個人都基于”保護現(xiàn)有成功”而行動時,集體的理性就變成了創(chuàng)新的非理性。

03

組織-資本復合體:創(chuàng)新生產(chǎn)的制度基礎

DeepSeek的成功首先是一種知識生產(chǎn)組織形式的革命。當我們用”軍團”比喻其組織時,容易陷入軍事化的表面想象——實際上,它更接近“分子團”式的知識密度結(jié)構(gòu)。

隱性知識的傳遞效率是核心。AI大模型研發(fā)的突破往往來自“隱性知識”的碰撞——那些無法被寫成文檔、無法通過郵件傳遞、只能在高密度面對面交流中產(chǎn)生的直覺與洞察。DeepSeek的200人團隊集中在杭州西溪世紀中心,物理空間的高度集中使得算法工程師可以在白板前即興推演,架構(gòu)師可以在走廊偶遇中修正設計。這種“知識密度”是創(chuàng)新溢出的關鍵。


反觀騰訊的”聯(lián)邦制”,其本質(zhì)是一種“知識隔離”機制。微信事業(yè)群的AI團隊在深圳總部,混元團隊分布在廣州或上海,AI實驗室原本在北京與深圳間流動。當組織邊界切割了知識流動,創(chuàng)新就變成了“文檔化的知識傳遞”——通過PPT、郵件、會議紀要傳遞顯性的、去情境化的信息。而Transformer架構(gòu)的改進、MoE路由策略的優(yōu)化,恰恰需要那些“難以言說的細節(jié)”。

更深層的矛盾在于風險-組織匹配。聯(lián)邦制不僅是管理選擇,更是基礎設施責任的必然產(chǎn)物——當微信承擔13億用戶的”數(shù)字水電煤”功能時,必須通過事業(yè)群分散化來避免單點故障。這種”風險分散”的組織智慧,在穩(wěn)定性維度是有效的,但在創(chuàng)新維度卻是致命的:它將本應用于突破的認知資源,消耗在了內(nèi)部防火墻的維護上。

資本的形態(tài)進一步鎖定了這種結(jié)構(gòu)。DeepSeek背后的幻方量化,其資本性質(zhì)是“金融套利資本”——來源于量化交易在市場中攫取的套利空間,與實體經(jīng)濟周期、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)金流、用戶增長曲線完全脫鉤。這種“脫錨狀態(tài)”使得資本可以忍受“無回報期”長達五年甚至更久,唯一的KPI是范式突破本身。


騰訊的資本則是“產(chǎn)業(yè)循環(huán)資本”——嚴格錨定于微信的廣告收入曲線、游戲的付費用戶ARPU值、云服務的簽約增長率。這種錨定帶來了一個致命約束:所有研發(fā)投入必須可折現(xiàn)。當資本市場用DCF模型評估騰訊時,AI實驗室的”不確定未來收益”必須折算為當下的”業(yè)務賦能效果”。這解釋了為什么AI實驗室不得不追求千篇頂會論文——論文是可見的、可量化的、可向董事會匯報的“折現(xiàn)憑證”,而架構(gòu)突破的風險是不可折現(xiàn)的。

預算軟約束的詛咒在此顯現(xiàn)。騰訊擁有近乎無限的算力采購能力,這種”資源豐?!毕?b>“硬約束下的優(yōu)化動力”。DeepSeek的MLA架構(gòu)之所以誕生,恰恰是因為資源硬約束——無法像OpenAI或騰訊那樣購買無限算力,被迫在算法層面”榨干每一滴算力”。這種“約束驅(qū)動創(chuàng)新”在歷史上早有印證:曼哈頓計劃在鈾-235稀缺時被迫發(fā)展钚-239路線,最終加速了原子彈誕生;而擁有無限資源的納粹德國核能項目,反而陷入了技術路徑的猶豫不決。


更深層的差異在于資本的”久期”?;梅搅炕馁Y本來源于高頻交易的瞬時套利,累積成”無到期日”的長期資本池;騰訊的資本來源于季度性的用戶付費與廣告點擊,天然具有“短久期”特征。當AGI研發(fā)需要“超長久期資本”時,產(chǎn)業(yè)資本的周期錯配就成為了結(jié)構(gòu)性障礙。

這種“組織-資本復合體”的自我鎖定,解釋了為什么簡單的”投入更多資源”無法解決問題。騰訊在2023-2024年間并非沒有加大對AI的投入,但由于復合體的鎖定,新增資源被“聯(lián)邦制的協(xié)調(diào)成本”“產(chǎn)業(yè)資本的折現(xiàn)壓力”迅速吸收,轉(zhuǎn)化為更多的中層管理者、更復雜的跨部門會議、更多的PPT匯報,而非架構(gòu)層面的突破。

04

歷史的韻腳:柯達-貝爾-騰訊

歷史總是押著相似的韻腳??逻_發(fā)明了數(shù)碼相機,卻為保護膠卷業(yè)務將其雪藏;諾基亞擁有智能機技術儲備,卻沉迷于功能機時代的王者地位。它們與今天的騰訊AI實驗室共享著同一套邏輯:對現(xiàn)有產(chǎn)品線的極致優(yōu)化,成為了擁抱新范式的最大障礙。

柯達的化學工程師們并非看不到數(shù)字化的未來,而是每賣出一臺數(shù)碼相機,就意味著損失一卷膠卷的利潤;諾基亞的塞班團隊并非不知道觸屏交互的潛力,而是每一部iPhone的崛起,都意味著功能機帝國的崩塌。同樣,當騰訊AI實驗室的研究人員提出可能”顛覆微信交互范式”的構(gòu)想時,組織內(nèi)部的免疫系統(tǒng)啟動了——這不是惡意,而是成功企業(yè)的生理反應。

然而,歷史也提供了另一種可能。貝爾實驗室在AT&T壟斷時期孕育了晶體管、Unix和C語言,其創(chuàng)新活力恰恰來自壟斷利潤的滋養(yǎng)。當時的邏輯是:壟斷帶來超額利潤,超額利潤支撐長期基礎研究,基礎研究鞏固技術霸權。


但那個范式已經(jīng)逝去。1984年AT&T被拆分后,短期利潤壓力立刻扼殺了貝爾實驗室的創(chuàng)造力。而今天騰訊面臨的困境比貝爾實驗室后期更為復雜——它既沒有AT&T當年的壟斷安逸,又背負著比當年更沉重的社會責任。


今天的平臺巨頭陷入了一種前所未有的“雙重困境”

既要競爭,又無法像創(chuàng)業(yè)公司那樣輕裝上陣。 互聯(lián)網(wǎng)紅海市場的競爭強度百倍于當年的電信業(yè),資本市場要求季度增長,用戶要求持續(xù)迭代,騰訊無法像AT&T那樣安享壟斷利潤、從容布局未來。

既要創(chuàng)新,又無法像貝爾實驗室那樣純粹。 微信作為社會基礎設施,任何技術失誤都可能引發(fā)系統(tǒng)性風險。DeepSeek可以每周迭代模型、大膽試錯,因為工具出錯的成本由用戶自擔;微信若因AI重構(gòu)導致支付系統(tǒng)故障,則是社會不可承受之重。

結(jié)語:基礎設施時代的創(chuàng)新倫理

九年AI實驗室的裁撤,不應該被簡單解讀為騰訊的”戰(zhàn)略失誤”或”組織僵化”。更深層的真相是:當一家私人企業(yè)無意中成為社會的基礎設施,它就必須在”創(chuàng)新”與”穩(wěn)定”之間做出不可能的抉擇。


騰訊選擇了穩(wěn)定——或者說是被迫選擇穩(wěn)定。因為13億用戶的數(shù)字生活、500萬中小企業(yè)的生計、無數(shù)政務系統(tǒng)的運轉(zhuǎn),都系于微信的不宕機。在這種情境下,“養(yǎng)不出DeepSeek”不是失敗,而是一種負責任的表現(xiàn)——至少從基礎設施倫理的角度看。

但這提出了一個更尖銳的問題:如果平臺巨頭注定因為成為基礎設施而喪失創(chuàng)新能力,那么誰來承擔下一代基礎設施的建設? 如果AGI真的成為新的”社會操作系統(tǒng)”,我們是否應該允許它由DeepSeek這樣的私人公司(或OpenAI這樣的非營利實體)來掌控?還是應該從一開始就以公共品的方式建設?

也許,九年AI實驗室的黃昏,預示著平臺資本主義時代的終結(jié)——那個由私人企業(yè)同時扮演創(chuàng)新者和基礎設施提供者雙重角色的時代,正在走向盡頭。未來的創(chuàng)新可能需要新的組織形態(tài):要么將基礎設施”國有化”或”公用事業(yè)化”,釋放私人部門的創(chuàng)新活力;要么接受基礎設施的保守性,讓顛覆性創(chuàng)新永遠來自外部。

無論如何,騰訊的困境告訴我們:成為國王的代價,是失去浪跡天涯的自由。 當一家科技公司成為社會的基礎設施,它就必須接受”穩(wěn)定即正義”的枷鎖——哪怕這意味著,它必須”錯過”下一個時代。

騰訊養(yǎng)不出DeepSeek,不是因為它像柯達那樣”愚蠢地拒絕未來”,也不是因為它像AT&T那樣”被拆分后失去能力”,而是因為它身處一個比歷史上任何時候都更困難的境地——它必須在維持13億人數(shù)字生活穩(wěn)定的同時,完成對自身的顛覆式革命。這種”在飛行中更換引擎”的任務,從來就不是大型基礎設施提供者的強項。

而下一個顛覆故事,或許正在某個不起眼的車庫或公寓里,悄然寫下第一行代碼。

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