8月16日周三港股盤后，騰訊控股發(fā)布2023財年第二季度業(yè)績報告。騰訊Q2實現(xiàn)營收1492億元，不及市場預期的1520.21億元，同比增長11%，但環(huán)比下滑1%；調(diào)整后凈利潤375.5億元人，同比上漲33%。

具體來看，騰訊本次財報有較多亮點，廣告收入破250.03億元，同比超預期增長34%，其中微信視頻號帶動達30億元（占比12%）；海外游戲收入持續(xù)貢獻增量；金融科技服務收入實現(xiàn)雙位數(shù)同比增長；季度研發(fā)投入160億元。

財報發(fā)布后，騰訊董事長兼首席執(zhí)行官馬化騰、執(zhí)行董事劉熾平等出席了隨后召開的電話會議，對財報進行了解讀，并回答了分析師提問。

(資料圖片)

在電話會上劉熾平指出，小程序的月活躍賬戶數(shù)超過11億，其中作為休閑游戲平臺的小游戲貢獻顯著，微信小游戲吸引了超過4億月活用戶和30萬游戲開發(fā)者。

知名游戲公司和小型工作室都在積極的基于騰訊小程序框架開發(fā)和運營小游戲，包括休閑游戲、卡牌游戲等多種類型。第二季度，超過100款小游戲單季度收入超過1000萬人民幣。

劉熾平指出，對于騰訊來說，小游戲也具有重要的戰(zhàn)略價值。首先通過小游戲騰訊擁有了中國最大的休閑游戲社區(qū)，月活用戶遠超市場上任何單個游戲APP。其次.小游戲允許騰訊擴大用戶群體并吸引新玩家，游戲為騰訊提供了高利潤率和平臺經(jīng)濟模式的游戲分發(fā)和廣告收入。

騰訊預計國內(nèi)游戲收入將在第三季度回升。本土市場方面，PC端游《無畏契約》，《命運方舟》已相繼上線，現(xiàn)如今，《命運方舟》仍舊是Steam上最熱門的多人在線角色扮演游戲，且已成為中國直播平臺上最熱門的多人在線角色扮演游戲。海外市場方面，騰訊于6月12日獲得《刺客信條：代號?JADE》海外發(fā)行權，《黎明覺醒：生機》（Undawn）、《暗區(qū)突圍》（Arena?Breakout）也陸續(xù)于海外多地區(qū)上線。預計下一季度將迎來騰訊游戲的旺季。

廣告收入方面，關于電商和視頻直播方面，騰訊表示與生活流媒體和視頻有關的電商業(yè)務，實際上有很大的市場空間。利用現(xiàn)有的小程序等基礎設施，騰訊認為其有機會在年內(nèi)繼續(xù)使廣告增速領先于行業(yè)，并孕育出廣告收入翻倍的機會。

在AI部署上，騰訊強調(diào)他們正在多項舉措并舉，有望為各類業(yè)務帶來新的增長點。第一項就是建立其專有基礎大模型，并已經(jīng)開始在內(nèi)部不同使用場景中測試，今年下半年會有升級。同時還將在云業(yè)務方面做出更多努力，騰訊最新發(fā)布的一站式行業(yè)大模型解決方案即MaaS（Model-as-a-Service）有望為云業(yè)務帶來新的增長點。

以下是騰訊電話會實錄：

Q1：在經(jīng)歷了第二季度的強勁增長后，我們?nèi)绾慰创掳肽陱V告收入增長的宏觀前景呢？

最近幾周，我們繼續(xù)看到除汽車以外的所有類別都實現(xiàn)了兩位數(shù)的同比增長。

我認為廣告收入增速顯然在一定程度上取決于國內(nèi)消費趨勢，但要注意的是，第二季度國內(nèi)消費趨勢并不樂觀，但我們?nèi)詫崿F(xiàn)同比增長了34%。

展望今年下半年，我們相信在技術提升和視頻號變現(xiàn)的驅(qū)動下，我們有機會在年內(nèi)繼續(xù)使廣告增速領先于行業(yè)。如果今年下半年國內(nèi)消費疲軟，廣告商的自然反應將是首先從投資回報率較低的投資中撤出。我們相信，我們利用大模型對廣告技術平臺進行的改進，已經(jīng)大大提高了廣告的投資回報率。

Q2：除了業(yè)務方面的，希望聽到更多關于AI賦能騰訊生態(tài)的內(nèi)容，未來AI如何幫助騰訊變現(xiàn)？

答：人工智能的飛速發(fā)展確實讓我們越來越興奮的東西，它將成為我們眾多業(yè)務中的增量，有助于提高我們的工作效率并為用戶提供更多高質(zhì)量的信息。
與此同時，AI還能促進我們不斷進步，包括在目標數(shù)據(jù)定位方面，以及為我們提供更多低成本且高效率的制作方面。

就發(fā)展而言，騰訊正在采取多項舉措。第一項就是建立我們自己的專有基礎大模型，目前進展非常順利。模型訓練已步入正軌，且我們已經(jīng)開始在內(nèi)部不同使用場景中測試專有基礎模型，包括騰訊云、金融、科技、游戲部門，讓他們開始測試模型，并開始在模型性能方面進行整，今年下半年會有升級。

今年下半年，我們還將在云業(yè)務方面做出更多努力，騰訊最新發(fā)布的一站式行業(yè)大模型解決方案即MaaS（Model-as-a-Service）有望為云業(yè)務帶來新的增長點。并通過騰訊云“Maas”解決方案幫助企業(yè)高效部署開源模型。

我們看到AI在效率、質(zhì)量、目標定向、內(nèi)容生產(chǎn)等多方面的優(yōu)勢。我們旗下公司也已經(jīng)在產(chǎn)品中應用AI模型來提升效率和競爭力。

騰訊會議已經(jīng)部署了一個由我們的一家投資公司開發(fā)的模型，在會議過程中，記錄會議內(nèi)容，只需打開，還可以通過 AI 助手針對性地在會議中查看某位成員的發(fā)言并進行互動。所以我們正在多方面擁抱人工智能，從中長期來看這對我們的業(yè)務增長非常有利。

Q3:我理解Q2新款游戲不多，使得國內(nèi)游戲收入低于預期。但除新游戲外，考慮到我們傳統(tǒng)優(yōu)勢游戲Q2的營收，我們應該如何看待游戲的壽命和未來的潛在增長？我們應該如何看待未來的利潤率可持續(xù)性？

答：毛利率是結(jié)構性的，我們認為，騰訊Q2毛利率超預期源于結(jié)構上的的變化。其中一個轉(zhuǎn)變就是微信小游戲的快速增長。微信小游戲的毛利遠高于傳統(tǒng)游戲業(yè)務，且最近影響我們的另一個因素是我們的直播收入減少。我們認為較高水平的增值服務毛利率在游戲問題上是可持續(xù)的。

第二季度國內(nèi)游戲收入環(huán)比持平的主要原因并不是缺乏新游戲。盡管沒有推出很多手機游戲，但我們推出了一些PC端游戲。可即使我們?yōu)槲覀兇蛟炝薖C游戲品牌，他們也將在今年下半年開始貢獻收入，而非第二季度貢獻更多。

同時，在第一季度，我們發(fā)布了大量的傳統(tǒng)優(yōu)勢游戲的商業(yè)內(nèi)容，使我們的游戲總收入顯著增加，但二季度我們進入了一個暫停期，并計劃在第三季度恢復商業(yè)內(nèi)容的發(fā)布。我們希望游戲包括《金鏟鏟之戰(zhàn)》在內(nèi)的游戲可以長青。我們有多年運營常青游戲的經(jīng)驗。好的游戲可以一直很受歡迎，且經(jīng)久不衰。而這也是我們現(xiàn)在希望與新的團隊一起實現(xiàn)的目標。

我想說的另一點是，我認為游戲收入實際上并沒有完全體現(xiàn)我們在游戲領域的發(fā)展。通過我們的微信小程序平臺開發(fā)的游戲，并沒有體現(xiàn)出我們休閑游戲領域的快速增長。小游戲平臺是目前中國最大的迷你休閑游戲平臺。我認為它在用戶數(shù)量方面增速較快且在總收入方面也有較快增速。但是，這些經(jīng)濟收益實際上沒有體現(xiàn)在游戲收入中，它只體現(xiàn)為傭金，而不是全部總收入。

Q4:我的第二個問題是，在廣告方面，我們注意到我們近期有很多舉措，在短期內(nèi)，宏觀經(jīng)濟仍有不確定性，我們?nèi)绾巫プ「鄰V告增收的機會來推動增長？

我認為我們當前正處在巨大的機會中，有許多長期和更直接的機會出現(xiàn)，比如視頻號賬戶，廣告目前僅覆蓋了運營的一小部分。展望未來，我們將逐步提高微信視頻號的廣告占比，并將其轉(zhuǎn)化為更多的收入。

此外，我們的同行大約一半的廣告收入來自地方性廣告或在其短視頻服務中進行電子商務合作的客戶。因此，隨著我們在視頻號中發(fā)展電子商務，利用我們現(xiàn)有的小程序等基礎設施，我們處在一個很好的位置，可以孕育出廣告收入翻倍的機會。

Q6:在大模型的部署上，除了此前提到的公共服務之外，您希望中等規(guī)模和較小規(guī)模的企業(yè)也能從中受益，并部署服務，那應該騰訊大模型如何服務這些企業(yè)？

我們面臨的傳統(tǒng)挑戰(zhàn)是，我們有許多不同的平臺，有許多不同類型的數(shù)據(jù)庫。我們的用戶群覆蓋面非常大，數(shù)據(jù)量也非常大，所有這些都使得我們根據(jù)這些數(shù)據(jù)來定位客戶變得非常復雜。因此騰訊云發(fā)布了自己的向量數(shù)據(jù)庫。

在應用性方面，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫做了大量改進，更自動化、更智能地對外提供服務?，F(xiàn)在它實際上為我們的定位能力以及通過廣告的投資回報率提供了非常強大的推動力。而現(xiàn)在這還只是部署的早期階段。我們將不斷改進技術。

在大模型的訓練和使用過程中，需要大量異構算力的支持，對網(wǎng)絡速度與穩(wěn)定性要求也很高，加上 GPU 服務器比一般服務器穩(wěn)定性更低一些，服務器的運維、問題的排查更頻繁，整體運維的難度與工作量會高很多。

對此，我們打造了面向模型訓練的新一代 HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群，搭載最新次代 GPU，結(jié)合多層加速的高性能存儲系統(tǒng)，加上高帶寬、低延遲的網(wǎng)絡傳輸，整體性能比過去提升了 3 倍。

因此，從CPU到GPU，我們已經(jīng)建立了一個非常龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡，基本上可以接受所有這些不同的復雜性，并能夠提出最優(yōu)的解決方案。

（持續(xù)更新中）

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