텐센트 AI 확장 가속화: Hy4는 2026년 말에 출시 예정, WorkBuddy는 생산성 에이전트를 선도하고, Xiaowei는 위챗에서 확장

서론

텐센트의 2026년 2분기 실적은 분명한 신호를 전달했다. AI는 더 이상 회사 내부의 변방 프로젝트가 아니다.

이는 점차 모든 사업 부문을 관통하는 공통 레이어로 자리 잡고 있으며, 적용 범위는 다음과 같다:

• 기반 모델
• 오피스 에이전트
• 프로그래밍 도구
• 위챗
• 클라우드 서비스
• 게임
• 광고
• 개발자 인프라

8월 12일, 텐센트는 2분기 매출이 약 2,048억 위안으로 전년 동기 대비 11% 증가했다고 발표했다.

비국제재무보고기준(Non-IFRS) 영업이익은 756억 위안에 달하며 전년 동기 대비 9% 증가했다.

동시에 회사는 AI 인프라 투자를 대폭 확대했다. 자본지출은 528억 위안에 달하며 전년 동기 대비 176% 증가했다.

텐센트는 또한 비교 기준이 되는 데이터를 공개했다. 신규 AI 제품(Hy, 위안바오, CodeBuddy, WorkBuddy, 샤오웨이 포함)의 기여분을 제외하면 Non-IFRS 영업이익은 861억 위안으로 전년 동기 대비 19% 증가한다.

이 격차는 텐센트 AI 전략이 현재 어느 단계에 있는지를 명확하게 보여준다.

AI는 이미 제품 성장과 신규 매출을 견인하고 있지만, 회사는 여전히 모델 역량, 추론 용량, 애플리케이션, 인프라 구축에 대규모 투자를 진행 중이다.

회장 겸 CEO인 마화텅은 텐센트의 AI 경로를 세 가지 계층으로 요약했다:

지능
→ 기반 모델

애플리케이션
→ WorkBuddy, CodeBuddy, 샤오웨이, 위안바오

인프라
→ 컴퓨팅 파워 및 클라우드 역량

이번 분기는 또한 텐센트 모델 제품군에 대한 더 명확한 로드맵을 제시했다.

Hy3의 프로덕션 버전이 현재 광범위하게 배포되었으며, 더 큰 파라미터 규모의 Hy4 모델이 훈련 중이며 2026년 하반기 출시 예정이다.

한편, WorkBuddy와 CodeBuddy는 중요한 생산성 에이전트 제품으로 성장하고 있으며, 위챗 네이티브 AI 어시스턴트 샤오웨이도 단계적으로 프로토타입 제품 출시를 진행 중이다.

텐센트 AI 투자, 핵심 사업과 함께 동반 상승

원문은 먼저 텐센트의 재무 기반을 소개한다. 회사의 AI 전략 추진에는 대규모 자금이 필요하기 때문이다.

텐센트가 공개한 데이터는 다음과 같다:

회사는 이번 분기에 마이너스 잉여현금흐름 138억 위안을 기록했다.

텐센트는 영업현금흐름에 AI 관련 선급금이 대량 포함되어 있으며, 이는 다음 분야의 인프라 자원을 확보하기 위한 것이라고 설명했다:

• Hy 모델 업그레이드
• WorkBuddy 추론
• CodeBuddy 추론
• 위챗 AI 프로젝트
• 기타 AI 역량
• 텐센트 클라우드 외부 수요

이러한 컴퓨팅 파워 구매 선급금을 제외하면, 텐센트는 잉여현금흐름이 다음과 같을 것이라고 밝혔다:

376억 위안

이것이 전달하는 메시지는 AI가 텐센트의 가장 수익성 높은 사업이 되었다는 것이 아니다.

오히려 회사의 기존 사업이 더 큰 규모의 AI 구축 투자를 지원할 수 있는 충분한 현금과 이윤을 창출하고 있다는 점이다.

Hy3, 텐센트 현행 AI 기술 스택의 기반이 되다

텐센트는 공식적으로

Hy3의 프로덕션 버전이 2026년 7월에 출시된다고 발표했다.

이 모델은 4월에 출시된 Hy3 Preview에서 빠르게 진화했다.

텐센트는 Hy3를 혼합형 고속·저속 사고 전문가 혼합 모델로 설명하며, 다음과 같은 특성을 갖추고 있다:

총 파라미터 수 2,950억
활성 파라미터 수 210억
컨텍스트 길이 256K

현재 텐센트 클라우드 TokenHub 문서에는 다음과 같이 기재되어 있다:

모델: hy3
컨텍스트 창: 256K
최대 입력: 192K
최대 출력: 128K

지원 기능:

• 심층 추론.
• 구조화된 출력.
• 함수 호출.
• 컨텍스트 캐싱.

Hy3 Preview는 당분간 목록에 유지되지만 2026년 8월 말에 TokenHub에서 제거될 예정이다.

텐센트, Hy3가 더 높은 '지능 밀도'를 갖췄다고 주장

텐센트 2분기 프레젠테이션 자료는 Hy3가 단순히 파라미터 수로 승부하려는 것이 아니라고 강조했다.

회사는 이 모델이 동급 규모의 많은 모델을 성능에서 크게 능가하면서도, 더 큰 규모의 오픈소스 플래그십 모델과 경쟁한다고 밝혔다.

텐센트는 이를 더 높은 지능 밀도로 설명한다.

주장되는 장점은 실제 에이전트 시나리오에 집중되어 있다:

• 프로그래밍.
• 오피스 업무.
• 금융 모델링.
• 프론트엔드 개발.
• UI 디자인.
• 데이터 분석.
• 소프트웨어 개발 및 배포.

프로덕션 버전은 더 많은 강화학습 훈련을 사용했으며, 실제 제품 사용에서 수집된 더 높은 품질의 후훈련 데이터를 적용했다.

텐센트는 또한 다음을 개선했다고 밝혔다:

• 작업 완료율.
• 환각률.
• 다중 턴 대화 신뢰성.
• 장문 대화 동작.

이는 회사가 자체 보고한 성능 주장이며, 독립적인 벤치마크 테스트 결과가 아니다.

Hy3 사용량이 빠르게 증가 중

텐센트에 따르면, 7월 출시 이후 Hy3는 OpenRouter에서 토큰 소비량 기준으로 꾸준히 글로벌 상위 3위 안에 머물렀다.

회사는 또한 Hy3의 일평균 토큰 사용량이 약:

Hy3 Preview의 7배

라고 보고했다.

유료 기간 동안 채널 전반에 걸쳐 집계된 수치다.

AIBase 소식통은 두 가지 제품 차원의 도입 지표를 추가로 제공했다:

• WorkBuddy에서 모델을 수동으로 선택하는 사용자 중 약 60%가 Hy3를 선택했다.
• ima Copilot에 연동된 후, Hy3는 72시간 만에 해당 플랫폼에서 가장 많이 사용되는 모델이 되었다고 보고되었다.

이러한 도입 지표는 유용하지만, 사용량을 측정하는 것이지 원시 모델 품질을 측정하는 것은 아니다.

높은 토큰 소비량은 다음을 반영할 수 있다:

• 모델 성능.
• 제품 통합.
• 가격 정책.
• 무료 또는 프로모션 접근.
• 유통 채널.
• 고객 수요.
• 텐센트 생태계 내 도입.

텐센트 자체 해석은 외부 고객 수요가 가속화되고 있다는 것이다.

Hy3와 텐센트 제품, 공동 설계 진행 중

텐센트 AI 전략에서 더 중요한 개념 중 하나는 모델-제품 공동 설계다.

텐센트는 모델을 독립적으로 훈련시킨 후 제품 팀에 배포하는 것이 아니라, 실제 사용 데이터와 도메인 피드백을 모델 개발에 환류한다.

Hy3는 이미

다음과 같은 제품에 통합되어 있다:

• WorkBuddy.
• CodeBuddy.
• 위안바오.
• ima.
• Marvis.
• 위챗 관련 사용 사례.
• 게임.

텐센트는 이 방식이 다음과 같은 문제를 식별하는 데 도움이 된다고 밝혔다:

• 정확성 문제.
• 엣지 케이스.
• 에이전트 장애.
• 환각 패턴.
• 워크플로 병목 현상.

이후 모델이 개선되고, 업그레이드된 모델이 제품에 재배포된다.

순환 구조는 다음과 같다:

Hy 모델
→ 실제 제품 사용
→ 사용자 및 도메인 피드백
→ 후훈련 + 강화학습
→ 개선된 Hy 모델
→ 제품 업데이트

이것이 텐센트 핵심 AI 개발 메커니즘 중 하나가 되고 있다.

WorkBuddy 작업 성공률, 보도에 따르면

72%에서 90%로 향상

AIBase의 기사는 WorkBuddy를 Hy3가 실제 제품을 개선한 가장 대표적인 사례 중 하나로 꼽았다.

텐센트 클라우드 에코시스템 자료 보고서에 따르면, WorkBuddy의 작업 성공률은 초기 모델 세대의 약:

72%

에서 Hy3 통합 이후:

90%

로 향상되었다.

관련 텐센트 클라우드 자료는 또한 평균 작업 완료 시간이 단축되었다고 보고했다.

텐센트 공식 Q2 프레젠테이션은 같은 페이지에 72% 기준 수치를 공개하지 않았지만, Hy3가 WorkBuddy의 작업 성공률을 높이고 완료 시간을 단축했으며, 특히 복잡한 에이전트 워크플로우에서 그러하다고 밝혔다.

더 넓은 관점에서 보면, 텐센트는 사무 업무를 단순 채팅 작업이 아닌 에이전트 실행 중심으로 Hy3를 최적화하고 있다.

Hy4는 다음 단계이지만, 텐센트는 아직 정확한 출시일을 발표하지 않음

AIBase의 제목은 Hy4가 곧 출시될 예정이라고 밝혔다.

텐센트 자체 투자자 프레젠테이션은 다소 보수적이다.

회사는 현재:

더 큰 파라미터 규모의 모델 Hy4를 훈련 중이며,
올해 말 출시를 계획하고 있다

고 밝혔다.

이는 Hy4가 텐센트 2026년 로드맵에 공식적으로 확정되었지만, 정확한 공개 출시일은 아직 발표되지 않았음을 의미한다.

텐센트는 또한 Hy4 개발이 Hy3에서 이미 나타난 여러 기술 방향을 계속 이어갈 것이라고 밝혔다:

• 더 큰 파라미터 규모.
• 더 강력한 강화 학습.
• 개선된 멀티모달 역량.
• 더 빠른 반복.
• 최첨단 성능 추구.

따라서 현재 정확한 상태는 다음과 같다:

Hy4는 훈련 중이며, 텐센트는 2026년 말 출시를 계획하고 있다.

특정 날짜에 출시될 것이라는 주장은 시기상조다.

WorkBuddy와 CodeBuddy가 텐센트 생산성 에이전트 전략을 선도

Hy가 모델 레이어인 동안, WorkBuddy와 CodeBuddy는 가장 주목할 만한 생산성 애플리케이션이다.

텐센트 Q2 실적은 두 제품 모두 폭발적인 사용자 증가를 보여준다.

텐센트가 인용한 이관(Analysys) 데이터에 따르면, 2026년 6월 WorkBuddy와 CodeBuddy는 중국 PC 기반 AI 네이티브 생산성 에이전트 중 월간 상호작용량 기준 1위를 차지했다.

텐센트 프레젠테이션은 다음과 같이 보여준다:

WorkBuddy + CodeBuddy:
월 상호작용 2,750만 건

비교 측면에서.

텐센트는 WorkBuddy를 여러 에이전트를 오케스트레이션하여 복잡한 작업을 종단 간 완료하는 원스톱 작업 공간으로 설명한다.

WorkBuddy는 단순한 채팅 인터페이스가 아님

WorkBuddy의 현재 제품 디자인은 에이전트 오케스트레이션을 핵심으로 한다.

사용자는 모든 중간 단계를 수동으로 지정할 필요 없이 목표를 설정할 수 있다.

시스템은 이후 다음을 수행할 수 있다:

작업 이해

→ 모델 및 스킬 선택
→ 정보 수집
→ 도구 사용
→ 파일 생성
→ 결과 전달

텐센트는 텐센트 위안바오(腾讯元宝)가 다음을 통해 제어될 수 있다고 밝혔다:

- PC.
- 위챗.
- 기업 위챗.

또한 다음을 포함한 텐센트 에코시스템의 제품에 연결할 수 있다:

- 텐센트 문서.
- 텐센트 미팅.
- ima.

텐센트 2분기 프레젠테이션은 텐센트 위안바오가 텐센트 클라우드의 SkillHub 에코시스템을 통해:

```Plaintext
70,000개 이상의 스킬

에 접근할 수 있다고 보여준다.

텐센트 위안바오는 이미 상업화를 시작함

텐센트는 텐센트 위안바오가 다음을 보여주고 있다고 밝혔다:

• 빠른 사용자 증가.
• 양호한 유지율.
• 강한 결제 의향.

사용자는 구독 및 토큰 충전을 통해 사용량을 구매할 수 있다.

이는 많은 소비자용 AI 어시스턴트가 실제 추론 비용을 숨기는 통일된 구독 모델에 의존하기 때문에 중요하다.

텐센트 위안바오는 에이전트 서비스에 더 가깝고, 고객은 더 길고 복잡한 작업이 더 많은 리소스를 소비한다는 것을 이해한다.

텐센트는 현재 초점이 여전히 다음에 있다고 밝혔다:

• 시장 교육.
• 선두 격차 확대.
• 유료 사용자 혜택 강화.
• 토큰 비용 절감.
• 에이전트 효율성 향상.
• 추론 효율성 향상.

즉, 비즈니스 모델이 작동하고 있지만 텐센트는 단위 경제성이 지속적으로 개선될 것으로 기대한다.

텐센트 위안바오 6월 방문량 2,097만 건

AIBase 기사는 이관(Analysys) 2분기 중국 사무 에이전트 시장 보고서를 인용하여 텐센트 위안바오 PC 트래픽이:

6월 방문량 2,097만 건

에 도달하여 국내 동종 제품 중 1위를 차지했으며, 2위와 3위 제품의 합계를 초과했다고 밝혔다.

텐센트 공식 투자자 프레젠테이션은 관련되지만 다른 지표를 사용한다: 텐센트 위안바오와 CodeBuddy의 합산 월간 상호작용 횟수.

이 두 지표는 혼동되어서는 안 된다.

2,097만 건
= 이관 보고서의 텐센트 위안바오 PC 방문량

2,750만 건
= 텐센트가 공개한 텐센트 위안바오 + CodeBuddy 월간 상호작용 횟수

둘 다 제품 채택이 강력함을 나타내지만, 다른 차원을 측정한다.

텐센트는 텐센트 위안바오의 에코시스템 이점을 심화 중

정보 소식통은 텐센트가 사무 에이전트 분야에서의 주요 강점이 단순히 모델이 아니라 에코시스템이라고 본다.

텐센트 위안바오는 AI 운영을 텐센트 고객이 이미 사용하는 실제 업무 시스템에 점점 더 연결하고 있다.

이 제품은 다음에 대한 연결로 확장되었다:

• 위챗.
• 기업 위챗.
• 문서.
• 지식 베이스.
• 미팅.
• 스킬.
• 결제.

텐센트 투자자 프레젠테이션은 또한 텐센트 위안바오가 작업 흐름에 SkillPay + 위챗 페이를 내장할 수 있다고 밝혔다.

이는 에이전트가 문서 생성 너머의 경로를 개척한다.

적절한 사용자 통제 하에 다음을 실현할 수 있다:

추천
→ 서비스 선택
→ 스킬 호출
→ 거래 완료

인간-에이전트 협업 작성이 사무 제품의 일부가 되고 있음

AIBase 소식통은 또한 텐센트 위안바오가 최근 출시한 인간-에이전트 협업 작성 경험을 언급했다.

그 아이디어는 AI가 한 번에 최종 문서를 생성하는 것이 아니다.

사용자와 에이전트가 동일한 문서 흐름 내에서 협업할 수 있다.

이는 사무 AI의 더 넓은 전환을 반영한다:

기존 모델:
인간 작성 → AI 편집

새 모델:
인간 + 에이전트 협업 결과물 구축

긴 비즈니스 문서의 경우, 단순한 프롬프트-응답 워크플로우보다 더 실용적이다.

인간이 항상 편집 루프에 있기 때문이다.

WorkBuddy는 기업 및 산업 응용 분야로 확장 중

소식통에 따르면, WorkBuddy는 50개 이상의 산업 카테고리로 확장되었으며 정부, 생산 및 서비스 시나리오에 등장했다.

광동성 정부 서비스와 선전항 적용 사례도 언급되었다.

텐센트는 WorkBuddy Enterprise를 공식 출시하여 제품을 개인 생산성 도구에서 더 넓은 범위로 확장했다.

텐센트 클라우드가 이전에 발표한 생산성 에이전트 공지는 더 넓은 제품군이 20개 이상의 수직 산업에 적용되었다고 밝혔다.

텐센트의 다양한 자료에서 사용된 정의와 제품 범위가 다르기 때문에, 산업 수 데이터는 직접 상호 교환 가능한 지표가 아닌 맥락에 맞게 이해되어야 한다.

방향은 분명하다: 텐센트는 WorkBuddy가 개인 생산성 제품이자 기업 에이전트 플랫폼이 되기를 원한다.

기업 위챗이 자체 내장 AI 어시스턴트를 추가 중

텐센트의 기업 AI 전략은 기업 위챗으로도 확장되고 있다.

AIBase 기사는 기업 위챗이 다음과 같은 여러 AI 기능을 도입했다고 보도했다:

• 대면 대화 기록.
• 스마트 문서.
• "대원(大员)"이라는 AI 어시스턴트.

이 어시스턴트는 직원이 별도의 AI 앱을 열 필요 없이 협업 워크플로우에 내장되도록 설계되었다.

소식통에 따르면, 다음 시나리오에서 실행될 수 있다:

• 그룹 채팅.
• 작업.
• 이메일.
• 문서.
• 스프레드시트.
• 프로젝트 요약.

WorkBuddy와 비교할 때, 이 제품 계층은 텐센트의 투자자 대상 영어 자료에서 공개적으로 기록된 바가 적으므로, 이러한 구체적인 기능 설명은 완전한 공식 사양이 아닌 AIBase 기사의 제품 보도로 보는 것이 적절하다.

샤오웨이(小微)는 위챗 내 텐센트의 네이티브 AI 에이전트

사무 시나리오 외에도, 텐센트는 AI를 가장 큰 소비자 에코시스템으로 밀어 넣고 있다.

샤오웨이는 위챗 내 회사의 네이티브 에이전트 AI 경험이다.

텐센트는 소규모 프로토타입 테스트가 최근 몇 주 내에 시작되었다고 밝혔다.

AIBase 기사는 그레이 테스트가 위챗 메인 진입점에서 다음을 포함한 더 많은 시나리오로 확장되고 있다고 밝혔다:

• 모멘츠.
• 공식 계정.
• 채널(비디오 계정).

텐센트의 공식 발표에 따르면 샤오웨이(小微)는 위챗에 내장된 상황 인지형 에이전트로, 다음과 같은 위챗 기능을 활용할 수 있다:

• 소셜 그래프
• 지식 그래프
• 가맹점 접근
• 결제 기능
• 미니프로그램 생태계

샤오웨이는 WeLM이라는 위챗 전용 모델을 사용

텐센트는 샤오웨이가 WeLM을 기반으로 구동된다고 밝혔다. WeLM은 세 가지 우선순위를 중심으로 구축된 맞춤형 모델이다:

사용자 프라이버시
위챗 전용 사용 사례
추론 효율성

이로 인해 샤오웨이는 단순히 위챗에 내장된 범용 챗봇과 차별화된다.

텐센트는 위챗 자체 환경에 맞춰 모델과 프레임워크를 설계하고 있다.

회사 측은 향후 개선이 다음에 집중될 것이라고 밝혔다:

1. 대화
2. 메모리
3. 추천
4. 더 많은 서비스와 콘텐츠
5. 더 나은 GPU 활용률
6. 잠재적 온디바이스 추론 기능

샤오웨이의 고급 작업은 여전히 사용자 확인 필요

텐센트의 공식 투자자 프레젠테이션에는 중요한 안전 관련 세부 사항이 포함되어 있다.

샤오웨이 프로토타입은 기술적으로 고급 에이전트 워크플로우를 처리할 수 있지만, 현재 다음과 같은 요소가 필요하다:

• 사용자 개입
• 다단계 확인

이는 텐센트가 아직 샤오웨이를 위챗 내 무제한 자율 운영 에이전트로 간주하지 않음을 의미한다.

AI가 다음 요소와 상호작용하기 시작할 때 특히 중요하다:

• 구매
• 메시지
• 서비스
• 결제
• 미니프로그램

행동이 중요할수록 확인도 더 중요하다.

위안바오(元宝)는 여전히 텐센트의 대중 소비자용 범용 AI 어시스턴트

샤오웨이가 위안바오를 대체하지는 않는다.

텐센트는 현재 두 제품을 다르게 포지셔닝하고 있다.

위안바오

검색, 음성 인식, TTS(텍스트 음성 변환), 멀티모달 생성, 광범위한 소비자 AI 요구에 중점을 둔 범용 AI 챗봇 및 에이전트 경험.

샤오웨이

위챗 내부에 내장된 상황 인지형 에이전트.

텐센트는 위안바오에서 개발된 기능이 향후 다음 제품에 서비스할 수 있는 재사용 가능한 "원자적 기능"이 될 수 있다고 밝혔다:

• 워크바오(工作宝)
• 코드바오(代码宝)
• 위챗
• QQ 브라우저

이는 다시 한번 모델과 제품의 공동 설계 전략을 반영한다.

Miora는 에이전트 아키텍처를 창의적 작업 영역으로 확장

AIBase 기사는 텐센트의 창의적 AI 에이전트 제품 Miora도 언급했다.

Miora는 멀티 에이전트 워크플로우를 창의적 생산에 적용한다.

텐센트 클라우드 생태계 자료는 이를 다음 작업에 적합한 창의적 작업 공간으로 설명한다:

• 브랜드 비주얼 디자인
• 이미지
• 비디오
• 3D 자산
• UI 컨셉

소식통에 따르면 Miora는 워크바오와 아키텍처 개념을 공유한다.

이는 텐센트가 동일한 에이전트 패턴을 여러 작업 범주로 확장하고 있음을 시사한다:

코드바오
→ 소프트웨어 개발

워크바오
→ 오피스 생산성

Miora
→ 창의적 생산

샤오웨이
→ 위챗 내 소비자 운영

AI가 텐센트 클라우드 수요를 증가시키고 있다

소식통의 다음 부분은 제품에서 인프라 및 비즈니스 성과로 전환된다.

텐센트 핀테크 및 기업 서비스 매출은 전년 동기 대비 9% 성장해 약:

인민폐 603억 위안

텐센트는 클라우드 사업 성장이 AI 관련 서비스 수요 강화에 힘입은 것이라고 밝혔다.

이러한 수요에는 다음이 포함된다:

• 모델 추론
• AI 에이전트
• MaaS(모델 서비스)
• API
• 컴퓨팅 파워
• 에이전트 인프라

이는 텐센트 AI 플라이휠의 인프라 측면이다.

더 많은 모델과 에이전트 사용은 컴퓨팅 파워와 클라우드 서비스에 대한 더 큰 수요로 이어진다.

TokenHub는 텐센트의 멀티 모델 추론 레이어

텐센트 클라우드의 TokenHub는 이러한 인프라 전략의 실질적 구성 요소다.

다음 모델에 대한 접근을 제공한다:

• 텐센트 훈위안(混元)
• DeepSeek
• GLM
• Kimi
• MiniMax
• Qwen(千问)
• 기타 지원 모델

TokenHub에는 다음이 포함된다:

• 통합 모델 접근
• 키 관리
• 동적 라우팅
• 캐싱
• 구조화된 출력
• 함수 호출 지원

기업 입장에서 이는 모델 제공업체별로 별도의 통합 레이어를 구축할 필요를 줄여준다.

이는 또한 워크바오의 멀티 모델 설계와도 부합한다.

텐센트는 모든 생산성 작업에 훈위안을 사용하도록 요구하지 않는다.

전략은 다음을 결합하는 것이다:

자체 모델
+
타사 모델
+
라우팅
+
에이전트 프레임워크

그런 다음 작업 성능과 비용에 맞게 최적화한다.

AI는 텐센트 클라우드의 국제 확장도 지원

AIBase 기사는 텐센트 클라우드와 인도네시아 통신사 XLSMART의 파트너십을 언급했다.

텐센트는 대규모 공개 클라우드 마이그레이션을 지원했으며, 보도에 따르면 마이그레이션 과정에서 WorkBuddy 및 CodeBuddy와 같은 제품을 활용했다.

이 사례가 주목할 만한 이유는 다음을 결합했기 때문이다:

• 클라우드 서비스
• AI 코딩
• AI 생산성
• 기업 마이그레이션

텐센트는 실제로 에이전트 제품을 판매 대상으로만 사용하는 것이 아니라, 클라우드 프로젝트의 내부 전달 도구로도 사용하고 있다.

게임이 또 다른 주요 AI 배포 시나리오가 되고 있다

텐센트의 게임 사업은 2분기에 두 자릿수 성장을 회복했다.

총 게임 매출은 약:

인민폐 659억 위안

국내 게임 매출은:

인민폐 473억 위안

전년 동기 대비 17% 성장.

해외 게임 매출은:

인민폐 186억 위안

고정 환율 기준 전년 동기 대비 4% 성장.

텐센트는 AI가 게임 생산의 전체 수명주기에 적용되고 있다고 밝혔다.

예시로는:

• 성능 분석 에이전트
• AI 지원 개발
• Hy 3D 자산 생성
• 게임 어시스턴트
• NPC 경험
• 코드 리뷰

Delta Force와 VALORANT가 신규 일일 활성 사용자 최고치 기록

텐센트 공식 2분기 실적에 따르면 Delta Force와 VALORANT PC는 해당 분기 평균 일일 활성 사용자 수에서 사상 최고치를 기록했다.

회사 측은 Delta Force가 생산 과정에서 다음과 같은 AI 도구도 사용한다고 밝혔다:

• 성능 분석용 데이터 에이전트
• 자산 생성을 위한 Hy 3D 모델

소스 기사는 AI를 게임 매출 성장의 유일한 원인이 아닌 생산 효율성 레이어로 설명한다.

이 구분은 중요하다.

AI는 다음을 개선할 수 있다:

• 자산 생산
• 운영
• 분석
• 플레이어 지원

하지만 플레이어 수요는 여전히 게임 자체에 달려 있다.

AI NPC가 평화정영(和平精英)에서 확장 중

소식통은 또한 AI 네이티브 게임플레이를 강조했다.

평화정영에서 텐센트는 AI NPC 경험이 대규모 사용자에게 도달했다고 밝혔다.

AIBase 기사에 따르면:

• 누적 1억 6,700만 명의 사용자가 AI NPC 기능을 경험
• 최고 일일 활성 사용자 1,770만 명

이는 소식통이 보도한 제품 지표다.

이는 텐센트가 AI를 게임 개발의 배후에서만 테스트하는 것이 아니라 플레이어 경험에 직접 도입하고 있음을 시사한다.

AI가 광고 효율성을 높이고 있다

텐센트의 마케팅 서비스 매출은 전년 동기 대비 22% 성장해:

인민폐 436억 위안

텐센트는 성장 요인 중 일부를 다음으로 돌렸다:

• AI 기반 광고 추천
• AIM+ 자동화 광고 캠페인 관리
• 위챗 내 폐쇄 루프 마케팅

AIBase 소식통은 AIM+가 현재 80% 이상의 고객을 커버하며, AI 크리에이티브 도구가 소재 생산 효율성을 약 80% 향상시켰다고 밝혔다.

텐센트 공식 2분기 발표는 AIM+ 및 AI 기반 추천 모델의 업그레이드가 마케팅 서비스 성장을 뒷받침했다고 확인했지만, 정확한 80% 커버리지 수치는 소스 기사의 광범위한 제품 보도에서 나온 것이다.

광고 모델이 규모 면에서 확장 중

소식통은 텐센트가 광고 랭킹 시스템의 규모와 컴퓨팅 요구사항도 확대하고 있다고 밝혔다.

영상계정(视频号) 광고의 경우:

랭킹 모델 규모:
30배 확대

컴퓨팅 양:
24배 확대

또한 이 기술이 공식계정(公众号) 및 미니프로그램 등 더 많은 위챗 플랫폼으로 확장되고 있다고 밝혔다.

이는 텐센트의 AI 투자가 가시적인 챗봇 제품만으로 이해될 수 없는 이유를 다시 한번 보여준다.

수익률이 가장 높은 AI 시스템 중 일부는 대규모 소비자 서비스 뒤에서 보이지 않게 작동하는 추천 및 랭킹 모델일 수 있다.

AI가 위챗 전반에 완전히 내장되고 있다

텐센트의 AI 전략은 점점 더 위챗을 배포 레이어로 활용하고 있다.

소식통은 여러 사례를 강조했다:

• 샤오웨이
• 공식계정 AI 레이아웃
• AI 아바타 테스트
• AI 네이티브 미니프로그램
• 확장된 개발자 토큰 지원
• AI 결제 기능

텐센트는 2026년 2분기 말 기준 위챗 및 WeChat 통합 월간 활성 계정 수가:

14억 3,900만

이러한 배포 능력은 텐센트에게 다른 기업들과 다른 AI 우위를 제공한다——후자는 독립적인 챗봇을 통해 사용자를 확보해야 한다.

AI 기능이 유용하다면, 텐센트는 이를 다음을 이미 포함하는 생태계 안에 배치할 수 있다:

• 커뮤니케이션.
• 콘텐츠.
• 결제.
• 미니프로그램.
• 전자상거래.
• 기업 협업.

AI 미니프로그램이 성장 중

AIBase 기사에 따르면, 올해 상반기 AI 애플리케이션 미니프로그램은 약 40% 성장했다.

또한 기사는 텐센트가 미니프로그램 성장 계획 하에 대형 언어 모델 토큰 할당량을 늘렸으며, 수만 개의 미니프로그램이 참여하도록 유치했다고 밝혔다.

이러한 지표는 출처 기사의 생태계 지표일 뿐, 텐센트 영문판 2분기 실적 발표에서 부각된 수치는 아니다.

더 넓은 방향은 텐센트의 기존 전략과 일치한다: 위챗을 AI 에이전트가 서비스에 연결되는 환경으로 만들고, 고립된 채팅 인터페이스에 머물지 않게 하는 것이다.

텐센트의 AI 전략은 네 가지 계층으로 요약 가능

텐센트 공식 투자자 프레젠테이션은 AI 전략에 대한 유용한 개요를 제공한다.

1. 혼위안 기반 모델 가속화

지능 수준, 강화 학습, 멀티모달 역량 및 가성비 향상.

1. 생산성 AI 선도

기업용 위챗 스마트 어시스턴트와 코드 어시스턴트를 주류 생산성 제품으로 육성.

1. 소비자 AI 확장

샤오웨이와 위안바오를 활용해 AI를 일상 소비场景으로 도입.

1. 인프라 투자

다음 시나리오를 위한 컴퓨팅 파워 확보:

• 내부 AI 사용.
• 외부 텐센트 클라우드 고객.
• 향후 에이전트 워크로드.

이를 통해 플라이휠 효과가 형성된다:

더 나은 모델
→ 더 나은 제품
→ 더 많은 사용자
→ 더 많은 사용 데이터
→ 더 나은 모델

더 많은 에이전트 사용
→ 더 많은 컴퓨팅 수요
→ 더 방대한 AI 인프라
→ 더 많은 클라우드 용량

신규 AI 제품 비용이 텐센트 실적에 명확히 드러나

가장 설명력 있는 재무 공시 중 하나는 텐센트의 전체 비국제재무보고기준 영업이익과 신규 AI 제품을 제외한 가정적 결과 간의 차이다.

텐센트 보고 내용:

비국제재무보고기준 영업이익:
인민폐 756억 위안

신규 AI 제품 제외 시:
인민폐 861억 위안

이는 신규 AI 제품이 "105억 위안의 손실을 냈다"는 의미가 아니다.

관련 수익, 비용 및 지출이 제외 항목에 포함되므로 회계 관계는 더 복잡하다.

하지만 이는 텐센트가 여전히 대규모 투자 단계에 있음을 시사한다.

회사는 다음에 자금을 투입하고 있다:

• 모델.

• 추론.

• 애플리케이션.

• 컴퓨팅 파워.

• 제품.

• 개발.

• 사용자 확보.

• 인프라.

핵심 베팅은 시간이 지남에 따라 제품 및 클라우드 수요가 상당한 수익을 창출할 것이라는 점이다.

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자주 묻는 질문

텐센트 Hy3란 무엇인가?

Hy3는 텐센트가 현재 추론 및 에이전트 워크로드에 사용하는 프로덕션급 기반 모델이다. 전문가 혼합 아키텍처를 채택했으며 총 파라미터 2950억, 활성 파라미터 210억이고, 텐센트 클라우드는 현재 256K 컨텍스트 창을 표시한다.

텐센트 Hy4는 언제 출시되나?

텐센트는 더 큰 파라미터의 Hy4 모델을 훈련 중이며 2026년 하반기 출시를 계획하고 있다고 밝혔다. 회사는 아직 정확한 출시 날짜를 공개하지 않았다.

WorkBuddy란 무엇인가?

WorkBuddy는 텐센트의 AI 네이티브 사무용 에이전트로, 복잡한 업무 완료를 위해 여러 에이전트, 모델 및 스킬을 조율한다. 위챗, 기업용 위챗, 텐센트 문서, 텐센트 미팅, SkillHub 등 텐센트 서비스와 연결된다.

WorkBuddy가 정말 중국 1위 사무용 AI 에이전트인가?

텐센트는 아이리서치 데이터를 인용해 2026년 6월 WorkBuddy와 CodeBuddy가 PC 기반 AI 네이티브 생산성 에이전트 월간 상호작용량에서 중국을 선도한다고 밝혔다. 해당 순위는 제3자 시장 데이터셋을 기반으로 하며, 이 특정 방법론 범위 내에서 해석되어야 한다.

위챗 내 샤오웨이란 무엇인가?

샤오웨이는 텐센트가 위챗 내에 내장한 소비자용 AI 에이전트이다. 맞춤형 WeLM 모델을 사용하며 프라이버시, 위챗 특정 시나리오, 추천, 서비스 및 최종 거래 프로세스에 중점을 둔 프로토타입 프로세스를 통해 단계적으로 출시되고 있다.

샤오웨이가 위챗 내에서 자율적으로 행동할 수 있나?

완전한 자율은 불가능하다. 텐센트는 이 프로토타입이 기술적으로 고급 에이전트 워크플로우를 처리할 수 있지만, 현재는 보안상의 이유로 사용자 개입과 다단계 확인 조치가 필요하다고 밝혔다.

텐센트는 AI에 얼마나 투자했나?

텐센트는 이번 분기 단일 "AI 지출" 수치를 공개하지 않았다. 2분기 자본 지출이 528억 위안으로 전년 대비 176% 증가했다고 보고했으며, AI 관련 대규모 컴퓨팅 파워 선불 지급이 혼위안, WorkBuddy, CodeBuddy, 위챗 AI 및 외부 클라우드 수요를 뒷받침한다고 밝혔다.

AI가 텐센트 기존 사업에 어떤 영향을 미치나?

텐센트는 AI가 클라우드 수요, 광고 추천, 마케팅 활동 자동화, 게임 제작, 플레이어 대상 AI 기능, 위챗 서비스 및 생산성 제품에 기여하고 있다고 밝혔다. 회사는 성숙한 사업을 활용해 신규 AI 제품에 자금을 지원하면서 동시에 AI를 활용해 이러한 성숙한 사업을 개선하려 하고 있다.

관련 도구

• 텐센트 혼위안 Hy3: 프로덕션급 Hy3 모델 및 제품 통합에 대한 텐센트 공식 개요.
• WorkBuddy: 복잡한 생산성 워크플로우 및 다중 에이전트 실행을 위한 텐센트의 AI 네이티브 사무용 에이전트.
• CodeBuddy: 코드 생성, 완성, 디버깅, 에이전트 및 개발자 워크플로우를 지원하는 텐센트 클라우드의 AI 코딩 환경.
• 텐센트 클라우드 TokenHub: Hy3 및 기타 지원되는 언어, 비전, 멀티모달 모델을 나열하는 텐센트 클라우드의 멀티모델 플랫폼.
• 텐센트 클라우드 SkillHub: 재사용 가능한 AI 에이전트 기능을 제공하는 텐센트 클라우드의 스킬 생태계.
• 위안바오: 텐센트의 일반 소비자용 AI 어시스턴트.

관련 링크

• [텐센트 2026년 2분기 실적](https://www.tencent.

com/wp-content/uploads/2026/08/Tencent-Announces-2026-Second-Quarter-Results.pdf): 텐센트 공식 2분기 실적 발표, 매출, AI 제품, 자본 지출, Hy3, WorkBuddy 및 소액금융(小微) 관련 내용 포함.

• 텐센트 Q2 2026 실적 프레젠테이션: 공식 투자자용 프레젠테이션, Hy3, Hy4, WorkBuddy, CodeBuddy, 소액금융 및 AI 전략 세부 정보 포함.
• 텐센트 혼위안 Hy3 프로덕션 버전 출시: 공식 Hy3 아키텍처, 제품 통합 및 모델 개발 정보.
• 텐센트 클라우드 생산성 에이전트 스위트: WorkBuddy, CodeBuddy, TokenHub, Agent Runtime 및 기업 에이전트 배포에 관한 텐센트 개요.
• 텐센트 클라우드 TokenHub 모델 목록: 현재 Hy3 모델 식별자, 컨텍스트 크기, 출력 제한 및 지원 기능.
• WorkBuddy 공식 웹사이트: 텐센트 오피스 에이전트의 현재 제품 진입점.
• CodeBuddy 문서: 텐센트 클라우드 AI 코딩 제품의 공식 문서.

요약

텐센트의 2026년 2분기 실적은 AI가 이제 단순한 일련의 개별 실험이 아닌, 조율된 전사적 전략으로 자리잡고 있음을 보여줍니다.

Hy3는 이제 프로덕션급 기반 모델이 되었으며, OpenRouter와 텐센트 제품 내에서 사용량이 빠르게 증가하고 있습니다. 더 큰 Hy4 모델은 현재 학습 중이며, 공식적으로 2026년 하반기 출시가 예정되어 있으나 구체적인 날짜는 아직 공개되지 않았습니다.

애플리케이션 측면에서 WorkBuddy와 CodeBuddy는 주요 생산성 에이전트 제품으로 부상하고 있으며, 소액금융은 신중하고 단계적인 방식으로 에이전트 AI를 위챗에 도입하고 있습니다. 위안바오, Miora, 기업용 위챗 AI 기능, 클라우드 서비스, 게임 및 광고는 동일한 전략을 더 많은 제품 시나리오로 확장하고 있습니다.

텐센트는 이에 막대한 투자를 진행 중입니다. 2분기 자본 지출은 전년 동기 대비 176% 증가했으며, 회사는 대규모 컴퓨팅 투자를 Hy, WorkBuddy, CodeBuddy, 위챗 AI 및 클라우드 수요와 명시적으로 연계했습니다.

텐센트의 현재 AI 전략은 풀스택 선순환 구조입니다: 더 강력한 모델을 구축하고, 이를 고빈도 제품에 내장하며, 실제 사용에서 학습하고, 컴퓨팅 역량을 확장하며, 이러한 사용을 제품 및 클라우드 수익으로 전환하는 것입니다.