8月28日，美团CEO王兴在公司二季度财报电话会议中表示，AI对美团而言是一次组织、产品和工作流程的全面升级。王兴强调，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，同时全国产化训练和推理能力也为公司在长期成本及基础设施可控性上建立了更强优势。
王兴在会议中明确表态：“我们不会成为Token工厂，我们的模型和AI产品将用于支持我们的主业，提升用户、商户体验和公司经营效率。”这一表述直接回应了市场对于互联网大厂在AI大模型领域角色定位的普遍关切，即是否会将算力和模型能力作为独立业务对外输出，还是优先服务于自身核心业务场景。
据此前公开信息，美团于今年6月末发布了新一代万亿参数大模型LongCat-2.0。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，总参数达1.6T，平均激活约48B，动态范围在33B至56B之间，从零开始预训练，原生支持1M超长上下文。这一技术指标的实现，意味着美团在国产算力基础设施适配和大规模模型训练层面已具备一定的工程化能力。
美团将AI战略定位为“支持主业”而非独立变现，这一路径与部分互联网公司形成差异。在本地生活服务领域，AI技术可应用于智能推荐、商户运营工具、配送调度优化、客服自动化等多个环节。王兴所提及的“进入真实工作流”，指向的是将模型能力嵌入到美团外卖、到店、酒旅等具体业务线中，而非停留在通用对话或内容生成层面。
从行业视角看，美团此举反映了当前企业服务与AI融合的一个趋势：大型平台企业倾向于将大模型作为内部效率提升和体验优化的基础设施，而非直接对外售卖Token或模型API。这种“自用优先”的策略，一方面可以避免与专业云厂商和AI公司形成正面竞争，另一方面也能更直接地通过业务场景验证模型的实际价值，降低试错成本。
值得注意的是，LongCat-2.0在国产算力集群上的全流程训练与推理能力，为国内大模型产业链的自主可控提供了一个参考样本。在外部环境不确定性增加的背景下，美团选择在五万卡国产集群上完成万亿参数模型的训练，既是对国产芯片和集群调度能力的压力测试，也为其后续在算力成本控制上争取了更大的主动权。
王兴在电话会议中还提到，AI对美团的升级是“组织、产品和工作流程”三个维度的全面改造。这意味着美团不只是在技术层面引入AI，而是试图将AI能力渗透到组织协同、产品设计以及内部运营流程之中。这种系统性的改造思路，与当前企业服务领域强调的“AI原生”理念相吻合，即不是简单叠加AI功能，而是从底层重构业务逻辑。
对于美团而言，AI战略的落地效果仍需时间检验。大模型在本地生活场景中的实际收益，取决于数据质量、场景适配度以及组织执行力等多重因素。王兴的表态为外界提供了一个明确的预期框架：美团不会追逐AI概念的热度，而是将资源集中于用AI解决自身业务中的具体问题，以提升用户和商户体验为核心目标。
随着国内大模型竞争从参数规模转向应用落地，类似美团的“主业优先”策略或将影响更多企业的AI投入方向。如何在通用模型能力与垂直场景需求之间找到平衡，将是接下来一段时间内企业AI战略制定者共同面对的课题。
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