Muse流行，腾讯重估：叙事从资本开支转向AI入口

本文由 明亮公司 撰写/授权提供，转载请注明原出处。

以下文章来源于：明亮公司

作者：MD

9 月 22 日港股收盘，腾讯（0700.HK）股价大涨 5.02%，市盈率 15.15 倍，盘中涨幅一度超过 7%。

市场似乎重新为腾讯找到了一个“对标”。9 月 21 日，Meta（META.US）股价收于 741.25 美元，上涨 11.43%，市盈率 27.92 倍，其月涨幅已超30%。

市场普遍把这轮上涨的重要催化归于个人 AI 助手 Muse。Muse 于 9 月 8 日上线，短时间内登上美国 App Store 免费榜首，和在桌面的 Agent 主张类似，Muse 等个人 AI 助手也是把 AI 从“回答问题”推进到“替用户办事”。

同样备受关注的还有创业项目 Instinct，目前仍处于邀请测试阶段，之前一轮融资估值约 25 亿美元。9 月 14 日，有消息称，Instinct 最新融资的估值已达 100 亿美元，这距离上一次融资宣布才过了1个月。

不过，Muse的留存率、付费率和交易收入仍未得到验证。市场的普遍观点是，Meta 的上涨还是对未来预期的一种交易，当 AI 助手同时拥有分发、用户关系和交易能力时，市场愿意先提高估值倍数，再等待盈利兑现。

沿着这一逻辑看，腾讯的位置，更接近于这一叙事：如果个人 AI 助手成为新的消费互联网入口，腾讯所收获的，可能不只是活跃市场或收入的增长，更有可能迎来一轮估值的扩张。

Muse 的核心变化，是它开始接管任务。

用户给出一个目标后，Muse 可以拆解步骤、打开网页、填写表单并调用外部应用。即使用户关闭 App，任务仍能在云端继续运行。Meta 为每名用户配置独立的云端虚拟机 Muse Secure VM，外部动作由 Sentine l模块审核，支付则可以通过 Stripe Link 的一次性卡号完成。

因此，与普通聊天机器人相比，Muse 更接近一个常驻的数字助手。它不仅理解用户说了什么，还会调用账户、服务和支付能力，把需求执行到底。

在摩根士丹利美国互联网团队的《What Do We Learn and What Matters Next》栏目中，分析师 Greg Gao 分享了几项 Muse 测试，总体看下来，Muse 更像是一个能够将用户分散在不同应用上的数据打通，从而更理解用户并基于此解决用户的问题的助手。

其中一项测试与旅行有关。测试者把旅行行程交给 Muse，并授权其访问 Gmail。Muse 由此获得航班和目的地信息，每天上午 9 点主动更新各站天气，说明与前一天相比发生了哪些变化，并相应调整行李清单。

这项任务本身并不复杂，现在用市场上的大模型都可以实现。不过，Muse 的差异在于，它会持续执行并主动推送，不需要用户每天重新提问，一次性问答，就变成了一个长期任务。

另一项测试涉及购物。测试者让 Muse 为即将开始的旅行寻找一顶合适的帽子。Muse 先询问尺码，随后打开网页搜索，在约一分钟内给出高价和低价两个候选方案。由于系统已经知道用户将在周日出发，它还主动排除了无法及时送达的商品，转而推荐支持加急配送的选项。

用户确认商品和颜色后，Muse 自动填写个人信息，并要求连接 Stripe 支付账户。用户授权后，系统完成结账，随后发回确认邮件和订单号。搜索、比价、填写地址和支付被合并为一条连续流程。

这项测试更能说明 Muse 的产品价值。用户没有再次说明出发时间，Muse 却把配送时限纳入了选择。也就是说，AI 在执行明确指令的背后，是更丰富的“上下文”。

上述分享中，摩根士丹利的分析师还提到Muse的主动推荐能力。随着 Facebook、Instagram、Gmail 和 Spotify 等数据接入，Muse 会逐步了解用户兴趣。例如，系统发现用户喜欢喜剧演出后，会主动询问是否需要查找周末演出并预订门票。

过去，广告系统主要负责展示商品。Muse 试图继续向前走一步，能识别兴趣，判断潜在需求，提出建议，然后完成交易。这也是市场认为它可能改变 Meta 商业模式的原因。而且，Muse 正在从聊天窗口变成用户生活中的后台进程。它理解时间、位置、账户和历史任务，并在合适的时点介入。

不过，目前通过测试也能看出一些限制，其中很主要的限制是权限问题。

比如在国内一家券商的测试上，在国内电商网站上，Muse 会遇到账号登录、验证码和机器人识别等问题。由于部分平台没有开放相应接口，购物任务无法继续。测试者要求 Muse 为商务聚餐预订餐厅时，系统能够根据距离、评分、包间和人均消费给出建议，却无法完成电话预订，因为电话能力仍处于小范围测试阶段。

这说明，Muse 可以理解需求，但未必总能取得完成任务所需的权限。在支持接口的平台上，它能够连接搜索、筛选、支付和履约；在封闭平台上，任务仍会中断。

从产品形态看，Muse 把长期记忆、主动提醒、任务执行、支付能力和社交分发放在了同一个系统中，个人AI助手由此也具备了成为消费互联网新入口的基本条件。

至于用户数据，不同第三方机构的统计口径存在差异。Sensor Tower 数据显示，Muse 上线 12 天在 iOS 和 Android 合计下载约 280 万次；上线第 10 天，美国日活约 44.8 万。这些数据足以证明用户对产品存在兴趣，但还不能证明长期留存和付费意愿。

回到国内来看，腾讯的最大的优势是，公司已经有了个人 AI 助手需要的大部分基础设施。

这里还是先提一下最近腾讯力推的办公智能体 WorkBuddy，尽管和个人 AI 助手不同，但 WorkBuddy 能首先为腾讯积累了“任务交付”经验。更重要的是，办公场景适合先验证付费。用户可以直接衡量一项研究、一份文档或一组数据处理节省了多少时间。

不过，腾讯最有想象力的还是在微信生态中，尤其是微信目前在灰度测试的「小微」，与 Muse 不同，它不是一个独立 App，而是分布在微信内部。主界面、聊天框、群聊、公众号、视频号、文件和长按菜单都可以成为入口。

在架构上，小微采用“微信内对话入口加小程序服务调度”的模式。在用户授权和关键操作确认后，它可以调用微信原生能力以及第三方小程序。需要提及的是，小微部分测试的入口在微信搜索栏，用户需要通过自然语言的方式向小微提要求——相比于打字，说话更接近人的”原生“交流方式，也更符合与个人助手交互的场景。

目前，这套架构已经覆盖聊天、朋友圈、公众号、视频号、群聊总结和文件摘要，也可以连接各类本地生活服务平台和品牌的小程序，并调用 QQ 音乐、微信读书和效率工具。同时，微信支付还在测试 AI 专属卡。

与 Muse 的云端虚拟机相比，小微选择了更保守的权限配置。它的执行链条可能更长，自动化程度也可能较低，但这种设计更符合微信现有的信任体系。

进一步看，微信真正的壁垒不单用户数量，还有对用户行为的理解。微信掌握用户的社交关系、内容消费、搜索、群聊和服务使用记录，小程序则提供从意图到履约的路径。从这一点来看，传统 AI 应用往往只能完成其中一段，而微信有机会把整条链路放在同一个账户体系中——这种优势与 Meta 相似，但前者的自动化程度更高，后者的服务密度和交易闭环更完整。

两家公司都拥有社交入口，都可以从关系和内容中获得上下文，也都连接广告、商家和支付。区别在于，Meta 通过独立 App、WhatsApp 和云端虚拟机向外调用服务；腾讯更可能依靠小程序和微信支付，在自身生态内完成调度。

此外，腾讯还对推理成本做了针对性设计，在和小微对话时，「明亮公司」能够清晰地感受到其反馈更快、整体的感觉更“轻盈”。机构的研报信息显示，小微使用自研轻量模型 WeLM，采用稀疏 MoE 架构，总参数约 800 亿，每个 token 只激活约 30 亿参数。HSBC 的研报认为，其运行成本明显低于混元或 WorkBuddy。

然而，个人 AI 助手越接近交易，平台之间的冲突就越难避免。

个人 AI 助手要创造价值，必须进入其他应用、调用账户并完成交易。这意味着，竞争的核心会从模型能力转向权限分配。甚至可以说，谁控制入口，谁就有权决定智能体可以做什么。

近日，亚马逊已经阻止 Muse 在其网站上代用户购物。亚马逊援引平台使用条款，称 Muse 没有主动表明 AI 身份，并可能保存用户凭证。Meta 则回应称，用户凭证受到安全存储，Muse 无法直接看到密码和支付方式，敏感操作也需要再次取得用户同意。

都是巨头，显然双方争议的实质不是技术，而是谁拥有用户入口和交易关系。

字节的 AI 手机已经展示了同类问题。第一代豆包 AI 手机上线后，很快遭到微信、淘宝、支付宝、美团、拼多多和多家银行 App 限制。随后，字节暂停了金融、支付和游戏刷分等场景的 AI 操作。

小微在微信内部调用小程序，权限更容易标准化，支付也有现成的风控体系。但如果它希望进入淘宝、支付宝、抖音或其他独立生态，估计同样会遇到限制。

此外，智能体对现有平台也未必只是增量，也可能抢走客户。大摩的分析师提出，零售商需要判断的是，Muse 带来的交易是新增订单，还是原本会在官网完成的交易。如果用户原本会直接进入零售商官网，现在却通过 Muse 完成购买，商家可能失去直接流量，还要向 Meta 支付佣金。

最后，信任仍是一个硬约束。Muse 需要读取邮箱、日历、聊天记录和金融账户，但一项被机构引用的调查显示，只有8%的美国消费者愿意把密码交给 Meta。

未来国内的个人 AI 助手最终能走多远，这依赖于不同平台之间的开放程度，以及用户对于自己数据和权限的开放程度。但短期来看，这一叙事正在影响机构的预期。

AlphaEngine 的信息显示，Wells Fargo 把 Meta 目标价从 640 美元上调至 796 美元，核心不是上调盈利预测，而是把 2027 年市盈率从 20 倍提高到 25 倍。Evercore ISI 给出的框架更直接，25 倍 2027 年每股收益对应 810 美元，30 倍则对应 975 美元。

也就是说，个人 AI 助手带来的首先是估值倍数扩张，盈利验证放在了后面。

再来看盈利，大摩在上文提到的分享中进一步给出了 Muse 的敏感性测算。其假设 Muse 达到 1 亿月活，每名月活用户每天产生约 5 次查询；商业查询率为谷歌的一半，单次点击变现水平约为谷歌的五分之一。在这一假设下，Muse 可能为 Meta 的 2028 年的 EPS 带来约 1% 的增量。

虽然这只是情景测算，但它的意义在于，1 亿用户只占 Meta 整体用户基础（约 36 亿日活）的一小部分。如果 Muse 继续扩大用户规模，并把购物、票务和出行等主动推荐转化为交易，增量收入可能继续上升。

不过，大摩的分析也指出，市场可能高估了消费者端的短期变现，低估了企业和创作者使用 AI 工具的付费能力。对于Meta而言，Muse 带来的不只是个人订阅，还包括商业查询、交易佣金、广告效率和企业服务。真正的估值变化，取决于这些收入能否逐步进入利润表。

相比之下，AI 相关投入正在压缩腾讯盈利能力。2026 年二季度，新 AI 产品投入把 Non-IFRS 经营利润率压到 36.9%；剔除这部分投入后，利润率为 42.0%。与此同时，多家机构已经把腾讯全年资本开支假设上调到约 2000 亿元，这意味着将进一步影响公司年度的利润。

但腾讯的估值基数并不高，目前约 15 倍的市盈率，已低于 2022 年以来 17.2 倍的中位数。

市场真正的分歧，是 AI 投入究竟应被视为费用，还是未来入口的资产。Muse 的作用，是让后一种解释获得了公开估值。如果小微扩大灰度范围，形成稳定使用频次，并开始披露交易导流或收费数据，市场可能会把腾讯从传统互联网公司的估值框架，切换到“主业现金流加 AI 入口期权”。

扫码关注公众号

获取更多技术资讯