Tencent Akui Tertinggal dalam AI, tetapi Bertaruh pada Distribusi

Tencent akhirnya mengakui masalah yang selama ini terlihat dalam persaingan AI: perusahaan tersebut tertinggal dari sejumlah pesaing, dan salah satu penyebab utamanya adalah kekurangan daya komputasi.

Tang Daosheng, wakil presiden eksekutif senior Tencent sekaligus CEO Cloud and Smart Industries Group, menyebut kapasitas komputasi internal perusahaan “sangat tidak mencukupi”. Kondisi itu memperlambat pelatihan model Hunyuan serta pengembangan dan peluncuran produk yang menggunakan model tersebut. Ia juga mengakui adanya kecemasan internal karena para pesaing telah membangun momentum lebih kuat dalam beberapa tahun terakhir. 58

Respons Tencent adalah taruhan mahal: membeli lebih banyak kapasitas komputasi, meningkatkan Hunyuan, lalu menyebarkan kemampuan AI melalui ekosistem konsumen, perusahaan, dan cloud yang sudah dimilikinya. Strategi ini bisa membuka jalan menuju nilai komersial tanpa harus menjadikan Tencent pemimpin pasar chatbot mandiri. Namun, data keuangan dan penggunaan pengguna saat ini masih menggambarkan fase mengejar ketertinggalan, bukan pemulihan yang sudah terbukti.

Masalah AI Tencent juga berawal dari infrastruktur

Pernyataan Tang tergolong terus terang. Model Hunyuan telah beberapa kali menjalani restrukturisasi, sementara keterbatasan komputasi menunda iterasi model dan peluncuran produk di atasnya. Menurut Tang, perlombaan model bahasa besar mungkin masih berada di tahap awal. Ketahanan, rekayasa perangkat lunak, dan kemampuan menerapkan AI bisa sama pentingnya dengan menjadi yang pertama. 18

Kerangka berpikir itu tidak menghapus posisi Tencent yang kurang menguntungkan. Para pesaing sudah memiliki momentum lebih kuat, baik dalam produk AI konsumen maupun aplikasi untuk bisnis. Namun, pernyataan tersebut menjelaskan mengapa Tencent kini memprioritaskan infrastruktur dan tidak memperlakukan AI sekadar sebagai peluncuran perangkat lunak biasa.

Biaya mengejar ketertinggalan semakin besar

Hasil keuangan Tencent pada kuartal II 2026 menunjukkan skala respons tersebut. Belanja modal total mencapai RMB52,8 miliar, naik 176% secara tahunan, sedangkan arus kas bebas turun menjadi negatif RMB13,8 miliar. Tencent menyatakan arus kas operasi sebesar RMB52,7 miliar lebih dari seluruhnya terserap oleh pembayaran belanja modal sebesar RMB59,3 miliar, serta pembayaran konten media dan kewajiban sewa. 1719

Investasi itu juga langsung menekan profitabilitas yang dilaporkan. Tencent mencatat laba operasi non-IFRS sebesar RMB75,6 miliar. Jika produk AI baru—termasuk Hunyuan, Yuanbao, WorkBuddy, dan CodeBuddy—dikecualikan, laba operasi tersebut akan mencapai RMB86,1 miliar. Artinya, terdapat selisih RMB10,5 miliar dalam satu kuartal. 17

Angka tersebut perlu dibaca dengan konteks. Arus kas bebas negatif dipengaruhi pembayaran di muka terkait infrastruktur AI, dan materi keuangan Tencent menunjukkan bahwa arus kas bebas akan tetap positif jika pembayaran di muka untuk pengadaan komputasi dikecualikan. Meski demikian, data itu memperlihatkan bahwa Tencent bersedia menanggung biaya jangka pendek yang besar sebelum hasil investasi AI-nya terbukti. 1728

Keunggulan yang diandalkan Tencent: aplikasi, distribusi, dan engineering

Tencent tidak menjadikan keunggulan model sebagai satu-satunya jalan menuju kepemimpinan. Strategi Tang lebih menekankan penerapan AI pada produk dan alur kerja yang sudah memiliki pengguna, termasuk WeChat, komunikasi perusahaan, rapat, dokumen, layanan cloud, dan berbagai perangkat kerja bisnis. Menurut tesis perusahaan, algoritma menentukan batas kemampuan, sedangkan engineering menentukan seberapa cepat kemampuan itu dapat digunakan dalam situasi nyata. 110

Pendekatan ini menawarkan argumen persaingan yang berbeda dari sekadar mengklaim memiliki model terbaik. Infrastruktur produk Tencent berpotensi memungkinkan fitur AI ditanamkan ke dalam komunikasi, kolaborasi, pengembangan perangkat lunak, dan layanan perusahaan. Tencent Cloud juga dapat menjadi jalur infrastruktur serta penerapan AI bagi pelanggan bisnis.

Namun, distribusi potensial bukan berarti adopsi otomatis. Pengguna yang sudah berada di dalam ekosistem Tencent belum tentu aktif memakai fitur AI. Fitur yang tertanam tetap harus berguna, andal, dan cukup terjangkau untuk membenarkan biaya komputasinya. Tencent perlu membuktikan bahwa ekosistem tersebut mampu menghasilkan penggunaan berulang dalam alur kerja, bukan hanya menarik banyak pengguna pada awal peluncuran.

Yuanbao menunjukkan betapa sulitnya persaingan konsumen

Yuanbao memang semakin dikenal, tetapi masih tertinggal dari aplikasi AI terdepan di China. Data yang dilaporkan pada Juni 2026 menempatkan Doubao di sekitar 382 juta pengguna aktif bulanan, Qwen 167 juta, DeepSeek 130 juta, dan Yuanbao sekitar 49,8 juta. Angka ini merupakan estimasi pasar dan lebih tepat dipandang sebagai gambaran skala, bukan peringkat yang sepenuhnya sebanding. 344

Kampanye promosi saat musim liburan memberikan peringatan yang lebih jelas mengenai retensi pengguna. Reuters melaporkan pengguna aktif harian Yuanbao sempat mencapai 50 juta berkat insentif uang tunai, tetapi turun tajam setelah kampanye berakhir. Qwen mempertahankan sekitar 22 juta pengguna aktif harian setelah periode liburan, sementara Doubao melampaui 100 juta pengguna aktif harian. Pengukuran dilakukan pada waktu dan kondisi kampanye yang berbeda, sehingga angka tersebut tidak bisa digunakan sebagai perbandingan pangsa pasar yang presisi. Meski begitu, datanya menunjukkan bahwa jangkauan promosi tidak sama dengan keterlibatan yang bertahan lama. 32

Perbedaan itu penting bagi kasus investasi Tencent. Jika Yuanbao tidak mampu mempertahankan pengguna tanpa insentif besar, skala konsumen saja tidak cukup untuk membenarkan biaya pelatihan dan pengoperasian model yang lebih besar. Tencent mungkin perlu menjadikan Yuanbao sebagai salah satu bagian dari jaringan produk yang lebih luas, dengan perangkat perusahaan dan pengembang memikul porsi monetisasi yang lebih besar.

WorkBuddy dan CodeBuddy membuka jalur pendapatan yang lebih praktis

WorkBuddy dan CodeBuddy mengarah pada strategi yang lebih berfokus pada pelanggan perusahaan. CodeBuddy merupakan produk AI Tencent untuk pengembang, sedangkan WorkBuddy ditujukan untuk tugas di tempat kerja yang lebih luas, termasuk penggunaan bergaya agen. Pelaporan mengenai pernyataan Tang menyebut CodeBuddy berkembang dari investasi berkelanjutan Tencent di perangkat pengembang, meski sebelumnya model bisnisnya belum jelas. WorkBuddy kemudian menggunakan fondasi yang sama untuk pengguna riset dan pengembangan yang tidak memiliki latar belakang teknis. 116

Produk-produk tersebut dapat memberi Tencent sejumlah jalur untuk menangkap nilai ekonomi: perangkat lunak berbayar, penerapan privat untuk perusahaan, konsumsi cloud, inferensi model, dan layanan implementasi. Jalur ini juga lebih selaras dengan hubungan bisnis Tencent yang sudah ada dibandingkan chatbot konsumen mandiri.

Tetap saja, “jalur monetisasi yang masuk akal” belum sama dengan pendapatan yang telah terbukti. Ujian utamanya adalah penggunaan berkelanjutan, kesediaan pelanggan untuk membayar, biaya inferensi, dan apakah pelanggan tersebut pada akhirnya meningkatkan nilai bisnis cloud serta kolaborasi Tencent. Sejauh ini, perusahaan belum menunjukkan bahwa produk AI-nya dapat menutup tekanan terhadap laba operasi.

Hy4 menjadi ujian berikutnya di tingkat model

Tencent telah memperkenalkan model Hunyuan generasi berikutnya, Hy4, yang diproyeksikan membawa peningkatan lebih lanjut. Perusahaan mengarahkan kapasitas komputasi yang baru dibeli untuk melatih model Hunyuan yang lebih besar dan lebih mumpuni, sekaligus mengintegrasikan peningkatan tersebut ke produk seperti Yuanbao, WorkBuddy, dan CodeBuddy. 814

Hy4 dapat memperbaiki posisi Tencent jika mampu menghasilkan peningkatan kemampuan yang berarti, lalu menerjemahkannya menjadi retensi pengguna yang lebih baik, kinerja perusahaan yang lebih kuat, atau penggunaan cloud dengan nilai lebih tinggi. Namun, hasil benchmark yang lebih baik saja tidak akan menutup kesenjangan komersial. Tencent harus menghubungkan peningkatan model dengan kualitas produk, distribusi, dan pendapatan.

Apa yang harus dibuktikan Tencent selanjutnya?

Strategi AI Tencent memiliki logika struktural yang cukup kuat: memanfaatkan distribusi dan hubungan bisnisnya untuk membuat AI berguna dalam alur kerja yang sudah ada, sambil menggunakan infrastruktur cloud untuk mendukung produk internal maupun pelanggan eksternal. Pendekatan ini mungkin lebih tahan lama daripada hanya bersaing memperebutkan unduhan chatbot konsumen.

Namun, buktinya masih beragam. Tang secara terbuka mengidentifikasi kekurangan komputasi dan masalah eksekusi sebelumnya. Tencent kini membelanjakan dana dalam skala yang cukup besar hingga membuat arus kas bebas menjadi negatif, sementara produk AI baru mengurangi laba operasi kuartalan sebesar RMB10,5 miliar. Dalam perbandingan yang tersedia, skala konsumen Yuanbao juga masih jauh di bawah Doubao, Qwen, dan DeepSeek. 173244

Kesimpulan yang paling masuk akal untuk saat ini adalah tetap berhati-hati: Tencent memiliki distribusi, saluran cloud, dan skenario aplikasi yang dibutuhkan untuk membangun kembali posisi serius di AI. Akan tetapi, perusahaan belum membuktikan bahwa upaya tersebut akan menghasilkan imbal hasil yang memadai. Hy4, WorkBuddy, dan CodeBuddy akan menentukan apakah tesis Tencent tentang “aplikasi plus engineering” mampu mengubah investasi infrastruktur yang mahal menjadi produk dan pendapatan yang kompetitif.