营收 2048 亿元，同比增长 11%；毛利 1184 亿元，同比增长 13%。不过，对关注企业 AI 的人来说，比这些财务数字更值得注意的是：腾讯这次专门用了较大篇幅介绍 WorkBuddy 和 CodeBuddy。
财报中提到，AI 相关需求已经在 GPU 租赁、模型服务以及 WorkBuddy、CodeBuddy 等业务中转化为收入。
这句话挺关键。
过去大家谈办公 AI，更多是在讨论模型、功能和用户增长；现在，腾讯开始讨论收入、付费意愿和企业关系。这意味着，办公 AI 正在从员工个人尝鲜，走向企业正式选型和采购。
用户打开 AI，不是为了聊天
根据腾讯财报演示援引的易观数据，2026 年 6 月，WorkBuddy 与 CodeBuddy 在国内 PC 端 AI 原生办公智能体中，以约 2750 万次交互量位居第一。
另一份公开市场报告显示，WorkBuddy 单产品 6 月 PC 端访问量达到 2097 万次，超过同类产品第二、第三名之和。
两组数据的统计口径不同，不能混为一谈，但反映出的趋势比较一致：越来越多人开始把 AI 用于具体工作，而不只是问答和内容生成。
用户反复打开办公 AI，往往是因为手上真的有活：
一份 Excel 需要整理，一批客户线索需要分类，一套 PPT 明天就要汇报，或者几十份资料需要快速归纳。
这类任务没有太多想象空间，结果能不能用，很容易判断。
如果 AI 只给出一段看起来不错的文字，后续还得人工复制、排版、核对和制作文件，它解决的只是工作中的一小步。真正拉开差距的，是能否继续读取资料、调用工具、处理文件，并交付可以进入下一环节的成果。
办公 AI 开始拼"把事情办成"
腾讯在财报中将 WorkBuddy 描述为一个可以调度多个智能体、端到端处理复杂工作的统一工作台。
"端到端"听起来有些技术化，放进日常工作里其实很好理解。
比如，让 AI 完成一份月度经营分析。
过去的方式是把数据复制给 AI，让它分析一下。拿到几段结论后，员工还要自己核对数据、制作图表、整理 Word，再做成汇报 PPT。
如果 AI 可以直接读取原始表格，完成数据清洗、指标分析、图表制作和结论提炼，最后生成可以修改的汇报文件，才算真正把任务接住了。
两者都叫"AI 办公"，实际体验却完全不同。前者更像临时找人帮忙想一想，后者才像把一项工作交给同事。
对企业来说，模型回答得多漂亮并不是唯一标准。更实际的问题是：
它能不能处理公司的文件？能不能按照要求完成任务？交出来的东西能不能直接使用？
腾讯为什么把 WorkBuddy 放进财报重点介绍？
财报中还有一个表述值得关注。
腾讯提到，微信、企业微信、腾讯会议等产品已经被企业广泛使用，WorkBuddy 为腾讯进一步服务企业客户提供了新的路径。
这说明 WorkBuddy 的方向，并不只是做一款面向个人的效率工具。
个人使用 AI，一个账号就能开始；企业使用 AI，还要面对成员、资料和权限问题。
销售部可以看哪些客户信息？财务资料能否提供给普通员工？部门知识库之间是否需要隔离？员工离职以后，工作成果和使用方法如何保留？
这些问题不会因为模型变得更聪明就自动消失。
办公 AI 进入企业以后，比拼的不再只是生成能力，还包括资料连接、成员管理、权限控制和经验沉淀。
这也是为什么很多员工觉得 AI 很好用，公司却迟迟没有统一采购：个人只需要判断结果好不好，企业还要考虑这套方式能不能管、能不能复制，以及是否值得持续投入。
企业需要马上全面上 AI 吗？
看到头部产品增长很快，不代表企业要马上给所有员工购买账号。
更稳妥的方式，是先挑一个真实任务测试。
这个任务最好具备三个特点：经常发生、耗费时间、结果容易判断。
比如每周整理销售线索、每月制作经营报告、根据客户资料生成解决方案，或者筛选即将到期的客户并制定跟进计划。
然后准备一小批真实但非敏感的资料，让 AI 完整执行一次。
测试时不用只看"生成效果惊不惊艳"，而要看几个很朴素的问题：
原来需要多久，现在需要多久？ 生成的文件能否直接使用？ 哪些地方仍然需要人工修改？ 同样的任务，下次能否继续复用？
如果一个任务能够稳定跑通，再增加成员和场景；如果效果不理想，也可以及时调整。
比起一开始规划一个覆盖全公司的 AI 系统，这种方式成本更低，也更容易看清实际价值。
从一个人的工具，变成团队的工作方法
个人使用 AI，最直接的价值是做得更快。
企业使用 AI，还有另一层意义：把原本只掌握在少数员工手里的方法沉淀下来。
销售人员如何整理客户线索，运营如何策划一场活动，管理者如何分析经营数据，优秀员工如何撰写解决方案——这些经验过去很难完整复制。
如果能把相关资料、处理步骤和判断标准整理成固定任务或专属智能体，新员工不必每次从头摸索，团队也能逐步形成统一的工作方法。
这可能才是办公 AI 真正进入企业以后，最值得期待的变化。
写在最后
腾讯 Q2 财报并不能证明办公 AI 的竞争已经结束，但至少说明了一件事：
这条赛道的判断标准正在发生变化。
以前大家关心模型能回答什么；现在企业更关心，它能不能接住真实任务、交付完整成果，并进入现有的办公流程。
对于还在观望的企业，也不必急着追赶概念。
先找一个具体任务，让 AI 从头到尾做一遍。结果有用，再继续；结果不好，就换方法。
比"要不要上 AI"更值得讨论的问题是：
你准备先把哪一件工作交给它？
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