8月28日，美团发布2026年二季度财报：总营收1046亿元，同比增长14.4%。其中核心本地商业板块营收715亿元，同比增长10.1%，经营利润环比由负转正；新业务板块收入331亿元，同比增长25%，亏损持续收窄至17亿元；外卖业务实现UE转正。
但比这些数字更值得看的，是当晚财报电话会上CEO王兴关于AI的表态。
王兴表示：“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。”他还说，AI对美团是一次“组织、产品和工作流程的全面升级”。
过去两年，AI行业最热闹的事是卷参数、卷模型、卷算力调用。大模型一个接一个发，Token调用量成了衡量AI公司价值的重要指标。但王兴的意思很明确——美团不打算靠卖Token赚钱，AI要用来干实事。
底层：自建大模型，AI长在真实交易链条里
过去两年AI赛道最热闹的是“参数军备竞赛”：从百亿到万亿，模型参数越做越大，Token生成速度越卷越快。
但当热潮退去，行业开始直面一个现实：通用大模型到了具体产业里经常“水土不服”——懂语言，但不懂行业、不懂生意。
8月西普会上，美团核心本地商业CEO王莆中抛出了两组数据：已有88%的企业在试验AI，但仅6%能统计到可测量的收益；另一边，最先进的开源模型已经打平六个月前最贵的闭源模型，智能供给已极度充沛。
他把这种“高渗透、低回报”的困局归结为认知、效率、场景、考核、流程五个层面的错配。
对本地生活行业来说，这种落差尤其明显：一笔外卖订单背后，要同时权衡商圈、人流、天气、时段、品类、价格、库存、配送距离、用户偏好十几个变量，任何一个环节出偏差，都可能导致履约超时、商家亏损、用户不满。这跟生成一段文案完全不是一个难度级。
6月30日，美团发布新一代自研大模型LongCat-2.0，总参数1.6万亿，是业界首个在五万卡国产算力集群上完成训练与推理全流程的万亿参数模型。2023年起，美团就与国产算力厂商共同推进“模芯协同”研发，从千卡起步，逐步攻克了万卡级容错恢复、算力利用率提升等核心难题。
但美团很少对外聊参数多少，更多讲的是应用：在代码编写、智能调度、Agent调用场景提效，最终服务于主业。
中层：先踩过坑，才能把经验打包成工具
AI进入产业，真正的难点往往不在技术，而在组织。这是美团付学费跑过的弯路，也是它今天能做“行业AI基础设施”的关键底牌。
王莆中不久前曾披露过美团内部AI变革的四个阶段：
第一阶段是今年2月，美团开启全员“养虾运动”——给10万员工配了AI工具，Token不设上限。结果是“账单直接爆炸”，单日算力成本最高冲到一千万元，模型产出的谬误还干扰了真实经营。试错之后美团快速复盘、纠偏、调整，继续进攻AI。
第二阶段从4月开始，各事业部成立专门的AI组织，将散点式尝试转向有组织的推进。
第三阶段是6到7月，美团启动千项AI项目赛马机制，几轮筛选下来，内部沉淀出最核心的认知：AI转型不是技术问题，而是业务、组织、技术三位一体的系统性工程。必须让业务部门深度参与，同步调整组织流程与考核方式。
第四阶段是7月，AI在内部产品流程中跑通并产生价值，美团将这套验证过的行业模型和方法论封装为产品，向外输出。
这四个阶段的演进，揭示了AI在产业落地的真实路径——不是一步到位，而是一边烧钱一边纠偏，最终沉淀出可复用的方法论。
过去美团流程改造项目用人工跑一个方案得1到2个月，如今把人的经验提取出来沉淀到AI里，可以压缩到2天完成。王莆中表示，美团希望将AI经营专家、CatPaw能力及工作流改造方法论开放出来，让传统行业企业可以直接复用平台已沉淀的行业know-how，低成本完成AI化转型。
2026年第二季度，美团研发投入77亿元，同比增长22.5%，占收入的7.3%。这背后，美团思考的是，让钱花在推动AI真正进入工作流——提升用户、商户的体验，帮助公司内部经营提效。
上层：产品落地，在真实场景里解决具体问题
如果说对内提效是美团AI的1.0阶段，那帮商家做数字化经营就是2.0阶段的核心。
现如今，美团的AI能力在B端、C端和行业侧都已有了可验证的落地成果。
面向B端，美团于7月推出全场景AI Agent平台CatPaw。而实际上，CatPaw早在2023年就以编辑器插件形态在美团内部上线，经过近三年迭代后完成此次升级并公开测试。商家完成授权后，它能自动汇总销售、团购核销、评价、库存等分散信息，识别异常、生成复盘报告。
目前CatPaw已在美团内部覆盖9万名员工，搭建超3万个Agent，研发渗透率超过95%。6月，美团启动“小店有AI”行动。据官方披露，美团AI小管家已服务超百万中小餐饮商家，给出超千万次经营建议。
在此背景下，真实的商家案例已经大量出现。北京昌平一家东北菜馆，月均外卖3000单，店主付先生以前每晚要花三四个小时翻后台盯数据，旺季日均工作超过15小时，现在用美团AI工具问一句就行。他说：“这种程度的数据分析，以前只有大连锁才能做到，没想到我这小店也能用上。”
此外，不少商家在社交平台自发分享，用AI工具优化菜单和活动后，复购率和客单价都有了可感知的提升。这些商家不缺吃苦的劲头，缺的是数据判断能力和经营方法。CatPaw做的事情，就是把美团十几年踩过的坑、积累的行业认知、沉淀的交易数据，打包成可直接用的经营建议。
面向C端，7月AI助手“小团”升级到2.0版本。以前的小团主要帮用户找答案、做比较，现在多了一个能力：在用户授权确认后，可以直接帮下单、打车、订位。
这个变化的本质，是从“回答问题”进化到“完成任务”。前提是美团有从下单到配送的完整履约能力。截至7月，小团已覆盖全国2800多个城市，累计完成超7亿次商家信息校验，收录超13亿条用户评价。
行业侧，医药零售是这套方法论率先跑出效果的领域。首批AI经营专家团已在漱玉平民、科赴、老百姓大药房等企业应用——美团与老百姓大药房在需求洞察层面共建，让AI基于数据分析识别需求上涨机会，推动高温季藿香正气月销量增长150%；经营专家智能体帮助漱玉平民68个城市的数据分析从每次2小时缩短至自动推送日报、5分钟通览；在药企科赴的试点中，通过生意复盘与异动预警AI工具，人效提升超30%，补货速度提升70.9%。
结语：
过去市场给AI公司估值，总喜欢看“多少亿参数”“多少Token收入”，仿佛卖Token才是AI的正经生意。但美团走了一条相反的路：不做独立的AI生意，不赚Token的钱，而是把AI变成水电一样的基础设施，沉到每一笔订单、每一家店铺、每一次配送里。
当88%的企业在尝试AI却只有6%能算出收益时，反而是这种一家家店、一个个场景跑出来的公司，更有可能在这场漫长的落地战里走得更远。
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