美团王兴谈 AI 战略：模型服务主业，不做“Token 工厂”
据 IT之家援引新浪财经 8 月 28 日消息，美团 CEO 王兴在公司二季度财报电话会议中谈及 AI 战略时表示，AI 对美团而言并不是单一技术项目，而是一次覆盖组织、产品和工作流程的全面升级。他强调，美团不会把自身定位为单纯提供算力或模型调用的“Token 工厂”，而是会将模型能力和 AI 产品用于支持本地生活等主业，改善用户与商户体验，并提升公司经营效率。
这一表态释放出一个清晰信号：在大模型竞争进入应用落地阶段后，美团更看重 AI 是否能深入真实业务流程，而不是单纯追求模型参数、调用量或通用能力展示。对于以高频履约、商户运营、即时配送和本地服务为核心的互联网平台而言，AI 的价值最终需要体现在业务效率和服务体验上。
AI 被定位为美团业务基础设施，而非独立流量入口
王兴在电话会议中表示，美团始终认为，AI 能力的长期价值在于能否真正进入真实工作流、解决真实问题，并形成长期稳定的基础设施能力。也就是说，美团判断 AI 价值的标准，并不是模型是否足够“会聊天”，而是能否在复杂业务链路中持续发挥作用。
从美团的业务形态来看，其场景天然包含大量可被 AI 改造的流程：用户侧的搜索、推荐、智能客服与行程决策；商户侧的经营分析、营销投放、菜单与库存管理；履约侧的调度、路径规划、风险识别和异常处理。这些环节共同构成了本地生活平台的效率系统，AI 若能嵌入其中，就可能带来持续的边际优化。
王兴还提到，全国产化训练和推理能力帮助美团在长期成本以及基础设施可控性上建立了更强优势。对于大规模平台公司而言，AI 推理成本、算力稳定性和供应链可控性会直接影响应用推广节奏。尤其当 AI 能力从实验室走向日常运营，成本结构就会成为能否长期使用的关键变量。
- 用户体验层面：AI 可用于提升搜索理解、推荐匹配、客服响应和复杂需求处理能力。
- 商户经营层面：模型能力可辅助商户进行经营诊断、内容生成、营销优化与运营决策。
- 平台效率层面：AI 有望参与调度、风控、履约预测和内部流程自动化。
- 基础设施层面：国产化训练与推理能力有助于降低长期成本，并提升技术体系可控性。
不做“Token 工厂”，意味着大模型商业化路径更务实
王兴所说的“不会成为 Token 工厂”，指向当前大模型行业的一个典型分化：一类公司将模型能力包装为 API、算力或通用 AI 服务，依靠调用量和开发者生态实现商业化；另一类公司则把大模型视为内部生产力工具，重点服务自身已有业务体系。
美团显然更接近后者。对于其这样的本地生活平台来说，AI 不是一个脱离主业的新故事，而是对既有业务链条的深度改造工具。模型是否先进固然重要，但能否转化为订单匹配效率、履约效率、商户留存和用户满意度，才是更核心的衡量标准。
这也解释了为什么王兴将 AI 描述为组织、产品和工作流程的全面升级。AI 落地并不只是上线一个聊天机器人或智能助手，而是要求企业重构部分工作方式：让模型参与信息整理、需求理解、方案生成、流程判断和结果反馈，并与业务系统形成闭环。
LongCat-2.0 显示美团仍在投入底层模型能力
IT之家注意到，美团曾在今年 6 月末发布新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0。来源显示，该模型宣称是业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型，总参数为 1.6T，平均激活约 48B，动态范围为 33B 至 56B，并从零开始预训练，原生支持 1M 超长上下文。
从这些信息看，美团并未放弃底层大模型研发，而是在强调模型研发与业务落地之间的关系。一方面，大模型能力可以为复杂任务提供技术底座；另一方面，美团又明确避免将自身战略简化为模型调用供应商。这种取向反映出国内大型互联网平台在 AI 阶段的共同变化：不再只比拼发布模型的声量，而是更关注模型能否成为企业基础设施。
对于中文科技产业观察者而言，美团的表态值得关注。过去一年，大模型行业从参数竞赛逐渐走向应用竞赛，越来越多平台公司开始强调场景、数据、流程和成本优势。美团拥有本地生活服务中的大量真实场景，如果 AI 能够深入这些链路，其价值可能不会以一个独立 AI 产品的形式呈现，而是体现在平台服务变得更精准、更自动化、更低成本。
影响与解读：AI 竞争进入“主业融合”阶段
美团此次表态说明，AI 对大型互联网公司的意义正在从“新业务入口”转向“主业增强器”。这与许多企业对大模型的实际需求一致：通用模型能力只是起点，真正的竞争力来自行业数据、业务流程、工程系统和组织执行。
对美团而言，AI 的短期价值可能首先体现在降本增效和体验优化，而非直接创造一个全新的独立收入曲线。例如，智能客服可以减少重复人工处理，经营工具可以提升商户使用平台的效率，推荐和调度模型可以改善用户与骑手、商户之间的匹配质量。这些变化单点看并不一定显眼，但叠加在高频业务中，就可能形成长期影响。
同时，国产算力集群上的训练与推理实践，也让美团的 AI 战略具有基础设施层面的观察价值。在算力成本和供应链不确定性仍是行业关注点的背景下，如果平台公司能够建立可控、稳定、成本可管理的 AI 基础设施，后续大规模业务部署会更具持续性。
总体来看，王兴此次发言并非简单强调“美团要做 AI”，而是明确了 AI 与美团主业之间的关系：模型不是目的，业务结果才是目的。当大模型行业逐渐从概念热潮进入落地周期，这种围绕真实工作流和真实问题的 AI 路线，可能会成为更多产业公司的共同选择。