当前，人工智能加速走出“概念热”，进入“落地赛”。
不少企业一方面看重其带来的效率跃升与业务重构，另一方面也面临投入回报不确定、试点难复制、成本压力上升等现实掣肘。
如何把零散的创新项目转化为系统性变革，形成可持续、可量化的收益，成为产业界共同关切。
在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛年会期间，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，产业界谈论人工智能时，容易把想象集中在“通用化、超大型”的单一体系上，但现实需求更为多元：不同模型各有能力边界，适配不同场景与约束条件。
基于此，企业更需要“可选择、可组合、可迁移”的能力体系，而不是被某一种模型或单一路径绑定。
汤道生强调，云服务应为各类模型提供运行与管理环境，提供不依赖特定模型的工具与产品，把“选哪种模型更合适”的决定权交还给客户。
从原因看，模型与场景之间天然存在“错配成本”。
在零售、医疗、教育、制造等领域，数据形态、合规要求、实时性与预算约束差异显著，既需要推理能力强的模型，也需要成本更可控、响应更快的模型，还需要面向图像、视频、3D等多模态生产的专用模型。
与此同时，中国市场尤为强调实际收益与成本控制，企业更愿意为能直接提升转化率、缩短研发周期、降低运营成本的应用买单，而对“只看参数规模、不看业务闭环”的投入保持谨慎。
从影响看，多模型生态与“工具化、平台化”供给，有望推动人工智能从“少数部门的试点”走向“全链条协同”。
一方面，企业可围绕具体任务选取合适模型与智能体，降低部署与迁移门槛，避免重复建设；另一方面，若平台方持续优化算力与工程化能力，进一步压降推理、训练与运维成本，将促使更多中小企业进入应用赛道，扩大人工智能带来的生产力外溢效应，形成“技术进步—成本下降—应用扩散”的正循环。
在对策层面，汤道生以企业内部实践举例，强调“先让工具进入工作流，再用数据衡量收益”。
据介绍，腾讯正利用人工智能对自身业务进行系统性重构，研发、产品、设计、财务等多岗位人员均在不同程度上使用相关工具。
公司内部已有超过1.2万名工程师使用AI编程助手CodeBuddy，新增代码中超过50%由工具辅助生成；实测数据显示，平均编码时间缩短40%以上。
腾讯还在新升级的命令行形态开发工具中推进更深度的生成式能力应用，意在以工程化工具把提效从“个体效率”扩展到“团队协作效率”，并以可度量指标推动管理与流程再造。
与应用侧并行推进的，是模型与底座能力建设。
汤道生介绍，腾讯持续投入全栈自研混元大模型，过去一年发布30多个模型，覆盖增强混合推理、图像、视频及3D生成等方向。
新发布的混元2.0采用混合专家架构，总参数量达406B、激活参数32B，强调在推理能力与效率之间取得更优平衡。
混元3D大模型开源平台下载量突破300万，在全球开发者与开源社区中形成一定影响。
当前，混元大模型已支持腾讯内部900多个业务场景提效，覆盖会议、社交、广告、游戏等业务环节，体现了以“通用底座+行业场景”相结合的推进思路。
从市场反馈看，可量化收益成为企业推进智能化的关键抓手。
财报信息显示，人工智能在广告定向与投放精度方面的提升，带动营销服务收入同比增长；在游戏用户参与度与匹配机制等方面的优化，也对业务增长形成支撑。
业内人士认为，这类“能算账、算得清”的案例，有助于带动更多行业从观望走向投入，并把人工智能从“单点提效”进一步推向“链路重塑”和“模式创新”。
在行业落地方面，腾讯方面表示已在零售、医疗、教育等30多个行业推进应用，强调以智能体为载体、以云平台为支撑、以开箱即用工具为抓手，把能力封装为可交付方案。
例如在零售设计环节，通过3D生成能力缩短建模与设计周期；在医药领域，助力研发流程效率提升；在营销环节，通过更精准触达提高转化。
以消费级3D打印企业拓竹科技为例，其调用3D生成能力重构传统建模工作流，降低专业建模门槛，扩大普通用户参与度并激发个性化创作需求，显示出生成式能力对“供给侧生产方式”的改造潜力。
面向前景，行业普遍判断，人工智能竞争的焦点正由“模型规模”转向“工程化能力、成本结构与场景穿透力”。
在中国市场，参与者多、开源氛围活跃、多模型并存的格局短期内仍将延续，这既为企业提供了更灵活的选择空间，也对平台的兼容性、治理能力与服务体系提出更高要求。
未来，能否形成从数据治理、模型选择、部署运维到安全合规的全流程能力，能否让中小企业以更低成本获得可用、好用的智能化工具，将决定人工智能能否真正从“技术红利”走向“普惠红利”。
当全球仍在争论AI是否会取代人类时，中国科技企业已用产业实践给出更务实的答案——技术的终极意义不在于构建超级系统，而在于成为撬动产业升级的杠杆。
腾讯提出的"模型选择权"理念，既是对技术民主化的践行，也暗合高质量发展时代对效率与公平的双重追求。
在这场没有旁观者的技术革命中，让每个参与者都能找到属于自己的数字化坐标，或许才是人工智能最值得期待的未来。