腾讯广告-客户工作台设置业务单元

一天一个计算机知识，今天要讲的是 f s 协议以及它的架构，那 f s 协议是什么架构，又是怎么样的呢？咱们先来看一个业务场景， 想象你是一家互联网公司的运媒人员，公司有多个部门，向开发部、测试部、设计部等，每个部门都有自己的业务服务器，开发部要存储代码，测试部要保存测试数据， 设计部要存放设计素材，这些数据都需要进行集中管理和共享一些。每个部门的服务器都是独立存储的，开发人员想要获取测试部的数据，或者设计人员要给开发人员提供素材，都得通过繁琐的文件传输， 比如用 u 盘拷贝或者通过邮件发送大文件，效率非常低。而且当有新的项目需要多个部门协助时，数据的同步和共享就成了大难题。那有没有一种办法能让这些不同部门的服务器像使用本地硬盘一样 方便的访问和共享数据呢？答案就是 f s 协议。我们先从简单的共享方式开始推导。在日常生活中，我们都知道共享文件夹的概念，就好比在一个办公室里，大家可以把文件放在一个公共的文件夹里， 这样其他人就能访问这些文件了。在计算机里，最开始的共享方式就是基于本地网络的共享文件夹。比如在一个局域网内， 一台服务器把自己的某个文件夹设置为共享，其他服务器通过网络连接到这个共享文件夹，就可以进行读写操作。这就类似于办公室里的公共文件夹， 大家都能在里面放东西和取东西。但是这种简单的共享方式有很多局限性。首先，不同操作系统对共享文件夹的支持不一样， windows 和 linux 之间的共享就会出现兼容性问题。其次，共享文件夹的权限管理比较混乱， 很难精确控制哪些人可以访问哪些文件。而且当访问的服务器数量增多时，共享文件夹的性能会变得很差。就像办公室里的公共文件夹， 如果很多人同时去拿东西或者放东西，就会变得很混乱。为了解决这些问题， n f s。 协议就应运而生了。 n f s。 全称 network file system， 也就是网络文件系统。 它就像是一个超级管理员，能让不同的服务器通过网络，像访问本地文件系统一样， 访问远程的文件系统。具体来说， a f s。 协议的架构主要由三部分组成， n f s。 服务器、零 f s。 客户端和 ipc。 远程过程调用。 a f s。 服务器就像是一个大仓库，里面存放着所有要共享的文件和数据， 他负责管理这些文件的存储和访问权限。 n f s。 客户端则是那些需要访问共享文件的服务器， 他们就像来仓库取货的人。客户端通过网络连接到 n f s。 服务器，向服务器发送请求， 获取需要的文件。 r r p c。 就 像是一个快递员，负责在客户端和服务器之间传递请求和响应。当客户端需要访问某个文件时， 它会通过 r p c 向服务器发送请求，服务器接收到请求后，通过 r p c 把文件数据返回给客户端。 n f s。 协议在实现过程中还做了很多优化，比如它采用了缓存机制， 就像我们去超市买东西，不可能能每次都只买一件，而是会多买一些放在家里备用。 n f s。 客户端会把经常访问的文件数据缓存在本地，这样下次再访问相同文件时，就可以直接从本地缓存中获取， 不用再通过网络去服务器上去，大大提高了访问速度。另外， a f s 协议还支持多用户和多进程并发访问，就好比超市里有很多顾客同时在购物， a f s。 服务器可以同时处理多个客户端的请求，保证每个客户端都能快速地获取到自己需要的文件。 n f s。 协议的应用场景非常广泛，在企业及应用中， 它可以用于数据的集中存储和共享，让不同部门的服务器之间实现高效的数据交换。在云计算环境中， n f s。 协议可以让多个虚拟机共享同一个存储资源， 提高资源的利用率。在大数据处理中，它可以用于存储和共享大规模的数据文件。现在大家对 a f s。 协议和它的架构有一定了解了，不过 a f s。 协议也有一些不足之处，比如它的安全性问题， 由于是通过网络进行文件共享，数据在传输过程中可能会被窃取或篡。另外，当网络出现故障时， 客户端就无法访问服务器上的文件了。那如何解决这些问题呢？这就涉及到 n f s。 协议的一些高级应用和优化，比如如何加强 n f s。 的 安全防护，如何实现 n f s 的 高可用性和容错性？下期我们就来聊聊这些话题。

是文档太多，查起来太难，怎么办？当然要用到知识库了，我们可以看看腾讯智能工作台，艾玛，在这里呢，我们可以把自己的文档添加到知识库里面，在这里有我创建的点加号，但这个地方他需要下载 pc 端点一下，他会让你去客户端操作，我们把客户端下完了以后呢，打开它，然后在这里对话，点击这边的知识库， 我们可以点击我创建的点加号啊，就可以输入自己的知识库名称以及简介封面。 ok 了以后呢，比如说看一下我这边了，可以把它打开，就是点击这边的加号， 上传本地文件啊，文件夹，这些都可以，上传完了以后我们就可以跟他对话了，然后如果要是做分享的话，也可以在这里点击分享，复制链接，生成知识码都可以啊。然后我们点击加号，可以对话，比如说针对我的知识库进行提问，怎么创建创建存储过程，他的回答就是根据知识库进行回答的 啊，他把这个语法还包括具体的说明，具体的操作全部都说了啊，非常的方便，大家也可以快来试试吧。

法律行业的老板们，是不是在腾讯广告投流的时候呀，总踩坑，要么广告卡审上不了线，要么花了钱，没有精准的线索。那今天呢，一分多钟就给你拆透。核心的痛点还有解决办法。 第一个痛点，合规红线多，广告总卡审。那法律行业呢，审核呀，其实是特别的细，比如说债务逾期的业务呀，说停息挂账就会被拒。 那婚姻纠纷呢，提强制离婚呢，也容易踩线解法呀，很明确，先按照业务分类对规则，如果做的是各代的业务啊，就聚焦合法追讨欠款。如果说是做逾期的话，就只讲债务优化方案， 绝对不能碰的呀，百分百成功征信修复这类的承诺词。那落地页呢，得放律师的职业证号。如果说涉及律师的形象呀，提前备好授权视频号的素材，别乱用箭头诱导点击，合规做的扎实体量才更顺畅。第二个痛点，定向太粗放，线索不精准。 那很多人呢，只圈地域结果来的呀，都是无关的咨询。其实腾讯生态能够精准到产品库的标签，还能用 look alike 功能上传一万条历史的精准线索，当种子扩展出来了两百到一千万的相似人群的时候，流量精准度就能够提升不少。第三个痛点，素材转化差， 预算白浪费，单讲法条呀，没人看，转化链路呀，还长，核心呢，就是抓场景加信任，短视频开头呢，可以用签合同漏了这三点，亏了五十万这类的案例来勾住用户， 再加上律师真人出镜，增强专业感。那落地页呢，可以挂悬浮的表单，用户呢，不用跳转就能流资，线索呢，及时标注质量回传系统，让模型呀越跑越精准。腾讯广告其实对律所来说呀，是很友好的， 朋友圈视频号的流量都能够附用，只要踩准合规线，定向做精准素材呢，切到痛点上，线索成本呀，就能稳定在合理的范围。试试这些办法，获客效率会明显的不一样。如果说你还想了解腾讯广告更多的行业玩法，还有最新的资料，快来私信我吧，记得点赞关注哦！

为什么同一个问题，我的 ai 和别人的 ai 回答的结果会完全不一样呢？很多人啊，都会发现，在一些专业性的问题上， ai 给你的答案经常是错误的，更可怕的是，他还把错误说的引经据典，头头是道。 比如我前段时间读到原子论，我就想，哎，古希腊人居然想到过世界可能是由原子组成的， 那中国古代人有没有人也想到过呢？于是呢，我就去问了一下 ai， 他 给我的答案是，啊，墨子想到过。好在啊，我在北大读书的时候呢，养成了一个习惯，那就是遇到引用经典的地方，我必须要去查看一下原文。结果我发现啊，墨子的断书根本就不是原子的意思。 怪不得一些大学教授说啊，用 ai 写文章，再用人工去核对，花掉的时间比自己动手写还要长。 那怎么解决 ai 幻觉的问题呢？最近啊，我找到了一个神器，他终于帮我解决到了 ai 使用过程的最头疼的两个问题。 第一就是他不再瞎编乱造了，彻底规避了 ai 幻觉的问题。第二呢，就是他给我的再也不是大路货了，回答问题的水准啊，高于任何一个人类的专家学者。 那我先给大家演示一下成果，最后呢，再手把手教你怎么操作。我用腾讯艾玛建立了一个个人知识库，只要资料上传上去，它就可以专门针对我的资料库进行搜索。 你看，这个知识库就是专门是科学和哲学的，里面全都是世界顶级科学家和哲学家的经典著作，还有我从学术刊上下载的专业文章。那么关于中国古代科学研究的著作呢，我加入了李约瑟的中华科学文明史，还有墨子的墨经原文。 现在我们来看一下同样的问题，如果在我的艾玛芝士库里提问，艾玛的回答就严谨多了，他说中国没有提出德莫克里特式的原子论。同时呢，他也提到了墨子的端说，但是他说端说实际上是物质的无限可分思想， 他讨论的实际是分割的无限过程，并没有设定一个不可再分的物理实体作为实践的基石，他更接近数学思变，而不是物理原型。 你看这个解说，不仅严谨，而且思想的清晰和准确性是不是比普通 ai 上了不止一个 level？ 其实我之前就和大家说过，中文互联网的信息污染是非常严重的，这个问题不解决啊，那 ai 给出的答案就会越来越水。所以呢，建立一个个人的专业知识库是非常重要的。 第二点，怎么让 ai 来成为我的顶级专家顾问？我在用 ai 建立了个人知识库以后啊，就好像拥有了一个顶级的科学家、哲学家和教育家的外挂大脑一样。我来给你看，我用它来给我的孩子做了一个自学计划， 我把从小学到初中的国家课程标准教材也输到了我的知识库里面。然后呢，我让他给我出一个自学大纲， 我来给你看一下他出的计划真的超级有品位。我们先来看总的思想，他说关键不是覆盖所有的内容，而是点燃那盏灯，让孩子发现，数学不是教科书上的题型，而是理解世界的语言， 不是必须忍受的任务，而是可以享受的探险。我一眼就看出来，这个理念其实是来自于怀特凯的教育的目的，因为我的知识库里面有非常多的著名哲学家和教育学家怀特凯和杜威的书。 那接下来呢，他又按照数代数、几何、概率、数学思维五大模块，横向贯穿了中学和小学的数学内容。其实这种数学学习方法呀，是北京市特级数学教师的调研成果。 每个模块下呢，他还给出了渗透到日常生活的小游戏，比如说方程的思想。其实这个游戏啊，我已经和我的孩子在家里玩了一周了， 虽然说他现在才小学二年级，还不知道什么叫方程，什么叫未知数，但是实际上呢，他已经会简单的解一元一次方程，甚至是一元二次方程了。其实啊，这就是怀德海的教育理念，学习永远都不应该脱离生活。 那同样的问题，我们来输入到普通的 ai 里，看看答案是什么样子呢？你看大众多了。最后，我来教大家建立起你的个人知识库，其实创建的方式啊，非常简单。 首先呢，我们直接把微信聊天中的所有文件，手机里的相册，都可以直接通过这里的一键导入，导入到我的知识库里。 其次呢，打开任何一篇公众号文章，点击分享按钮，再找到小程序，选择艾玛，就能够直接把它导入到我的知识库里，通过不同的文件夹，分文别类的整理好，就能寄予不同的文件夹进行剪辑提问，智能汇总。基于知识库的回答呢，也非常的精准。 除此之外呢，知识库广场里啊，还有来自啊财经、教育、职场等各行各业的专业知识库，加入之后呢，就能够免费的调用这些优质的资源，真正实现了一键共享资源。哎妈，真的是太厉害了，大家赶快用起来。

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每天带你了解一个传奇公司腾讯从深圳一间小小的出租屋起步，到如今成为覆盖社交、游戏、支付、云计算的全球科技生态巨头， 三十余年深耕，让他的业务遍及一百多个国家和地区。一九九八年，二十七岁的马化腾和几位伙伴放弃了稳定的电信行业工作，不顾亲友搞社交工具赚不到钱的质疑，一头扎进当时还属冷门的即时通讯领域。 别人说熟人社交没必要搞线上工具，我偏要搭建一个能让人与人随时相连的平台。初创时，那间不足摆平的出租屋，既是办公室也是宿舍，几张旧桌椅、几台组装电脑就撑起了研发，最难的时候连服务器租金都凑不出来。 马化腾甚至想过把核心产品卖掉，勉强撑过了那段艰难的起步期。那时候没有成熟的及时通讯技术，参考 团队白天泡在代码里调试功能，晚上还要手动维护服务器，生怕用户登录不上。用户量突然暴涨时，服务器频频崩溃，几个人只能通宵熬夜扩容。就连早期产品 o i c q 的 图标设计，都是伙伴们对着参考图一点点手绘修改出来的。 首个核心产品是 o i c q。 后来的 q q 真正的革命始于二零零零年，它解决了熟人线上便捷的聊天功能，圈粉无数。虽初期面临资金链断裂、 育明纠纷等难题，却硬生生开启了中国的即时通讯时代。从最初的几千用户，一路涨到一级体量，成为一代人的青春记忆。 此后迭代速度堪称迅猛， qq 空间、 qq 游戏承包了无数人的休闲时光。二零一一年，微信横空出世，用语音聊天、朋友圈功能颠覆社交格局。如今全球月活超十亿。腾讯游戏从穿越火线到王者荣耀，成为国民级娱乐载体。 微信支付、 qq 支付改变了国人的支付方式。腾讯云小程序生态则为千万中小企业搭建了数字化转型的舞台。 从疫情期间免费开放腾讯会议、健康码技术支持远程办公与防疫，到用公益平台助力乡村振兴、救灾助学。从推动数字文化产业发展，从初创时的艰难求生，到巅峰时超万亿市值，腾讯三十余年的征程，是用坚守兑现连接一切的不朽传奇。

高盛解读腾讯控股零七零零 h k 业务分享会要点， ai 赋能国际源于海外游戏的长期增长空间买入评级，各位听众好，今天分享的内容来自高盛全球投资研究部门发布的一份腾讯控股研究季要 报告，由高盛研究团队在二零二五年十二月十五日香港时间七点三十四分发布。报告中文标题是腾讯控股零七零零 h k 业务分享会要点， ai 赋能国际云与海外游戏的长期增长空间。 这份材料基于高盛参加腾讯业务分享会后的整理与观点归纳，属于内容分享，不构成任何投资建议。 先交代背景，高盛团队参加的是腾讯在二零二五年十二月十四日于泰国举办的一场业务分享活动， 活动与 pubg 魔宝电竞总决赛同期举行。出席并分享的包括腾讯首席战略官、腾讯云国际业务负责人、光子工作室群，包含 quantum studio 与 anyplace studio 负责人， 以及多位游戏业务线负责人。报告的核心关切很明确，在 ai 成为基础生产力工具的背景下，腾讯的国际云业务与海外游戏业务增长空间到底来自哪里， 护城河体现在哪里，以及公司内部在能力建设上具体做了哪些可附用的系统。接下来我按报告的逻辑分成几块，讲清楚 ai 基础设施与工具能力、 海外游戏的出海方法论、 ai 对 游戏研发与体验的具体改造，以及射击品类的战略框架。最后再补充报告给出的估值与风险提示部分，但风险提示之后的批录内容我不展开解读。 第一部分，国际云增长的来源是本地需求加本地化交付能力，而不是只做跨境资源搬运。报告提到，腾讯云国际业务强调的第一个关键词是快速扩张背后的驱动来自当地客户对低时延合规与本地交付的真实需求。 腾讯云给出的全球底座数据是覆盖全球二十二个区域、六十四个可用区，并在东南亚的关键市场新加坡、泰国、印度尼西亚，以及东北亚的日本、韩国，再到欧洲、中东和美洲，形成相对完整的基础设施拼图。 同时，为了把跨境可用升级成本地好用，腾讯云强调其加速网络规模超过三千两百个节点， 并配置了两百吨预留待宽，用于支撑大规模工作负债的低时延访问与就近调度。更重要的是，报告把标杆客户怎么落地讲得比较具体， 因为这类案例决定了品牌认知与后续客户拓展效率。比如在印度尼西亚，腾讯云为勾透的外卖与网约车等按需业务承载核心工作负债，并以独家承载的方式强化合作深度。 再比如，在泰国，腾讯云支持正大集团的零售 it 从传统架构向云端的端到端迁移，管理层强调迁移后在处理速度、稳定性以及云成本效率方面都有明显改善。 报告认为，这类关键大客户项目叠加本地基础设施建设，会形成样板间效应，一方面增强国际市场的品牌曝光与可信度，另一方面带动区域内大客户与中小企业客户的扩展。 腾讯云也提到，其在印度尼西亚已建设三个可用区与数据中心资源，并计划在泰国推进类似的本地化建设节奏。 如果把这段内容翻译成投资人更关心的语言，腾讯云国际业务不是单纯拼价格， 也不是只拼算力，而是在用区域基础设施加加速网络加标杆、客户迁移经验去解决企业客户。最现实的三件事实，严、稳定、成本、结构可控。 只要这些能力能复制到更多行业与更多国家，增长路径就会更顺。第二部分，国际云的护城河垂直能力与 ai 全站基础设施把云从资源变成服务能力报告的第二个重点 是腾讯云如何与全球大型云厂商形成差异化。腾讯方面的表述强调两个维度，垂直行业能力与 ai 基础设施技术站在垂直行业能力上， 腾讯提到自己在媒体与金融科技等领域具备长期积累，能够承接互联网生活服务类客户对高贷、宽、低时延的媒体 pass 需求。这里的 pass 可以 理解为客户不止买服务器， 而是直接购买更贴近业务的云产品。能力，比如音视频、内容分发、实时互动等更上层的能力模块。对于出海企业而言，这类能力往往比单纯计算资源更能决定体验与留存。在 ai 基础设施上，腾讯强调全站能力 既能支持自研会员模型，也能支持开源模型，比如 deepsea， 并向海外客户提供更具性价比的 ai 基础设施服务。报告写道，腾讯认为其技术站在训练与推理环节都有优化空间，能带来效率提升， 从而改善综合成本。同时，腾讯也提到自己在东南亚市场相对属于后来者，但后发并不等于被动。管理层的逻辑是，前期全球云厂商已经完成市场教育与云化地基建设， 腾讯云可以在此基础上凭借产品组合、行业理解与价格竞争力切入，并认为东盟市场的竞争环境相对更可控。这段表述传递的信号是，腾讯希望把国内长期打磨的行业解决方案能力和成本效率能力 迁移到海外市场，叠加本地基础设施后，形成可持续的竞争力。第三部分，用一组可量化指标理解腾讯的 ai 基础设施吞吐食盐以及工程化赋用。 为了让 ai 基础设施的能力更具象，报告记录了腾讯云给出的 deepsea 模型运行机制，最大吞吐达到幺五八零零， tokens 每秒， 同时守 token 时延低于二秒，单 token 生成时间低于五十毫秒。对于不做技术的投资人，这几个指标对应的直观含义是，同样的算力条件下，系统能更快地开始响应， 并在持续生成时保持更高的输出速度。对实际业务来说，这决定了 ai 应用是能用还是好用，也决定了单位交互成本。 报告还强调一点，腾讯云的这套技术栈不仅适配自研模型，也适配 deepsea 这类开源模型。换句话说，腾讯试图把 ai 基础设施做成可赋用的平台能力， 让客户在模型选择上更灵活，而不是被单一模型绑定。站在商业化角度，这会提高客户迁移与长期合作的可能性。第四部分，从工具侧看， ai 落地 code body 体现的是研发效率的工程化，而不是口号。 除了基础设施，报告还给了 ai 编码工具 code 八 d 的 关键运营指标，用户覆盖率百分之八十二点三，月活三万，代码生成率超过百分之五十， 代码采纳率超过百分之二十八。同时猎取的客户包括小米、招商银行、中国太平和荣耀等。 这里的关注点不是客户名单好不好看，而是工具指标反映出 ai 正在从试验阶段进入日常研发流程。覆盖率代表渗透深度，生成率代表使用频次，采纳率代表生成内容对工程落地的有效期。 报告写法很克制，但信息量很足。腾讯再把 ai 能力产品化、工具化，并通过真实企业开发流程验证其效率提升。 对投资人来说，这类工具的意义通常有两层，第一层是内部降本增效和交付效率提升。第二层是对外形成可售卖的生产力产品，并与云业务形成工具加算力加平台的组合。 这也是为什么报告把国际云和 ai 工具放在一起讲，两者在商业形态上可以互相导流与强化。第五部分，海外游戏机会的框架化表达。从中国走向国际，靠的是生产力差与品类共鸣， 而不是单点爆款。报告的第三个核心板块来自腾讯首席战略观对从中国走向国际的游戏机会的框架表述。高盛纪录的观点是，中国与国际市场之间的机会空间很可观， 既可以用自上而下的市场规模方式估算，也可以用自下而上的结构性因素来理解。在结构性因素上，报告提到，近年来中国或中资背景工作室在国际市场的成功与生产力差有关，包括劳动力效率、工具链、成熟度与工作方式等。 同时品类也很关键，武侠动漫风格、开放世界竞技、 t v p、 移动策略、移动超休闲等类别与海外玩家产生了强共鸣。 这里的暗含逻辑是，当内容供给端的生产效率提升，并且找到能跨文化传播的玩法与审美，就更容易在国际市场形成规模化成功。 报告还提到另一个容易被忽略的点，海外市场的竞争不仅是平台之争，也是产品之争。围绕产品的生态要素，包括应用、商店分发、 ugc 体系、广告网络等，也会影响游戏增长曲线。 腾讯的应对方式是把在国内长期实践的游戏及服务的方法论，进一步升级为游戏及平台的能力输出。报告的原话强调的是，不仅输出告诉， 还要输出 gamesa platform， 也就是把游戏做成长期运营的生态系统，形成可持续内容供给、社交与商业化的闭环。 第六部分，腾讯在海外战略上正在补齐哪些能力？数据、工具、真实性、长期主义以及多元创意。 高盛把腾讯在国际化能力建设的表述整理成五项正在升级的技能，第一是数据，把国内告诉运营数据方法迁移到海外。第二是工具，把全球成熟的工具体系引入并与自身能力结合。第三是真实性，通过融合中国与国际元素， 提高出海内容的文化可信度与接受度。第四是长期性，确保工作室玩法方向与产品生命力的长期稳定。 第五是创意多样化，在工作室组合中保持多元创新，避免路径依赖。这一段非常值得反复听，因为它其实是在回答，为什么腾讯的海外游戏不是纯靠买 ip 买工作室， 它更像在搭建一套可复制的组织能力，让成功不是偶然，而是体系化概率。第七部分， ai 如何改变游戏研发与用户体验？效率提升只是手段， 目标是更高质量供给与更强互动。报告第四个重点是 ai 在 游戏里的两类价值，研发效率与用户体验。在研发端，腾讯的核心工作室已经用 ai 覆盖多个开发环节， 其中使用频率最高的二个场景是二 d 美术与代码开发管理层的表述很明确，这些场景已经显著降低成本，提升效率。 但更值得注意的是，腾讯对效率红利怎么用的态度。公司计划把 ai 带来的效率提升，再投入到更高质量的游戏制作中， 而不是单纯追求成本进一步压缩。对内容行业来说，这意味着 ai 更像供给升级的杠杆，而不是简单的费用削减工具。 在体验端， ai 的 作用更直观。报告提到，在 pubg 某宝中， ai 帮助缩短匹配时间，节省约四到五秒。 同时， ai 也被用于识别玩家行为，提升运营与内容分发的精准度。更具象的例子来自和平精英 ai 队友花傲天，能够记住玩家习惯与偏好， 提升互动与陪伴感。高盛记录的数据是，上线一周后， ai 队友带动的日活达到峰值两百六十九万，玩家与 ai 队友的互动次数累计超过八点四亿次。对游戏而言，这类数据往往意味着两件事，第一， ai 交互已经具备规模化使用的意愿。第二， ai 有 机会成为新的留存机制与内容消耗入口。当然， 腾讯也保持谨慎。报告提到，管理层判断 ai 生成游戏仍处在早期阶段，但公司会持续探索由 ai 驱动的新游戏形态。换句话说，现阶段更确定的路径是 ai 先进入研发流程与运营体系，逐步改变生产与服务方式。 至于从零到一的 ai 原声游戏，还需要时间与迭代。第八部分，射击品类的战略地图、市场规模结构、分层、区域差异，以及腾讯的三重优势。 报告第五个重点聚焦射击品类，因为这既是腾讯的优势赛道，也是全球化最成熟的品类之一。 腾讯的判断是，射击品类在二零二五年的市场规模有望达到三百八十亿美元，其中高清射击占比百分之六十三，移动射击占比百分之三十七。 而在射击品类内部，大淘沙仍是最大细分类别。腾讯对自己在射击品类的定位，强调的是与品类共同成长。 报告写到，腾讯过去十五年伴随射击品类扩张，市场份额持续提升，优势来自三个层面，第一是发行长期积累的玩家洞察与渠道能力。 第二是研发从联合开发到自研的能力迭代以及人才与管理经验沉淀。第三是投资，通过投资创新型开发者，在不同阶段捕捉新机会。 腾讯表示，自己在多数主流射击细分方向都扮演重要角色，并将继续投入去打造新的长青机会，这里的长青可以理解为生命周期更长、运营更稳定、现金流更可预测的产品与 ip。 报告的补充部分还给出了更细的品类结构判断。在二零二五年预期的射击品类中， pve 约占百分之十，战术与团队死斗等 tactical tdm 约占百分之三十，大逃杀约占百分之四十，撤离类约占百分之十，其他约占百分之十。 同时，腾讯认为，自二零二二年以来，撤离类成为涉及品类新的趋势方向，接棒两千零一十五到二零二一年大淘沙主导的阶段性趋势。这种说法的价值在于，它提示未来新品类机会可能出现在哪里， 行业的创新焦点可能如何迁移。报告也提到区域差异，北美与欧洲贡献最大市场份额，且以 pc 为主， 中国市场规模位居第二，且移动端规模约为高清端的二倍，其他新兴市场以移动端为主，仍处在增长阶段。 这些差异意味着同一款产品在不同区域的版本、策略、内容、更新节奏、商业化方式与电竞运营打法都可能不同。出海能力的核心就在本地化运营。第九部分， 具体产品与运营案例本地化电竞与跨平台在国际发行与本地化方面，腾讯的海外成功点被总结为本地化策略，包括运营市场、特定版本、开展 ip 合作、推出本地化功能，以及线下策略的配合。 这段话的含义是，海外增长不是把国内版本直接翻译上线，而是围绕不同市场的文化、付费习惯与社交渠道做系统适配。 报告还记录了几个射击相关的案例信息，比如无畏契约，中国在电竞活动期间，微博相关话题浏览量达到超过十亿次， 并且在射击品类里，女性玩家占比达到百分之四十。再比如三角洲行动被公司称为全球少有的 a a a 级跨平台射击产品，强调其开发团队能力、角色动画投入，以及每年多次赛季更新。 这些信息放在一起看，体现的是腾讯对射击赛道的组合打法，用头部电竞扩大影响力，用跨平台与高品质内容拉长生命周期，用高频赛季更新维持活跃与商业化节奏。 第十部分，高盛对腾讯的总体结论， ai 把多条业务线的增长拉长，并给出估值与预测数据作为参考。回到高盛的研究结论部分， 报告写到，高盛在会后对腾讯的信心保持不变，理由是 ai 正在成为腾讯各大业务线的增长加速器， 腾讯也被视为中国互联网领域的重要 ai 应用受益者之一。报告还提到，高盛关注的潜在增量方向包括微信超级应用未来可能出现更多代理型 ai 功能形态，电商交易的闭环能力继续增强， 以及腾讯云作为中国公有云头部厂商的增长潜力。高盛认为，腾讯独特的微信生态与全球游戏资产叠加多元变现方式，有助于在不同宏观环境下实现盈利能力的累积式增长。 在评级与目标价层面，报告写明维持买入评级十二个月，目标价为七百七十港元，估值方法为 s o t p， 也就是分布估值加总。为了帮助投资人快速对齐市场定价与财务轮廓，报告也给出了截至二零二五年十二月十二日收盘的数据，腾讯股价约六百一十六港元， 对应十二个月目标价七百七十港元目标价相对现价的空间约百分之二十五。公司市值约六点零万亿港元，三个月日均成交额约一百零三亿港元。 财务预测方面，报告给出高盛的年度口径预测，二零二四年收入约六千六百零三亿人民币， 二零二五年约七千五百五十一亿人民币，二零二六年约八千三百四十六亿人民币，二零二七年约九千零七十四亿三千四百二十四亿三千九百六十二亿四千四百八十亿人民币。 美股收益方面，报告预测二零二四年约二十三点六七元人民币，二零二五年约二十七点八一元，二零二六年约三十一点七八元， 二零二七年约三十五点一三元。估值倍数方面，报告列市的市盈率大约为二零二四年十四点零倍，二零二五年二十点一倍，二零二六年十七点六倍，二零二七年十五点九倍。 市净率大约为二零二四年三点二倍、二零二五年四点六倍、二零二六年四点零倍、二零二七年三点五倍。股 息率预测约为二零二四年百分之一点三，二零二五年百分之零点九，二零二六年百分之一点零二零二七年百分之一点一。 另外，报告还列出了自由现金流利率预测约为二零二四年百分之六点二，二零二五年百分之四点六，二零二六年百分之五点零二零二七年百分之五点七，并给出了 c r o c i 在 百分之三十一点三到百分之三十八点五区间的预测水平。 第十一部分报告的风险提示我只复述，不延展解读。高盛在报告中列出的关键风险主要包括，基于效果的广告业务领域竞争、家具 游戏上线节奏或版号审批出现意外延迟、金融科技与云业务增长低于预期 以及再投资带来的不确定性风险。以上就是本次高盛腾讯控股业务分享会要点，这份报告的核心内容分享到风险提示为止，后续透露与合规说明我不做解读。感谢收听，我们下期再见。

啊啊。

数字化时代，企业大多业务都能通过线上完成，而合同签订是开展业务的必要环节，因此电子合同也被越来越多政府单位、企业所应用。近年来，国务院、发改委、商务部等四十多家部委陆续发声，大力推动电子合同的普及和应用。 中华人民共和国电子签名法更是确力电子合同与纸质合同具有同等法律效力， 电子合同市场规模每年高速增长，预计将达到近五百亿。腾讯电子签专为企业和个人提供的在线电子合同签订平台，微信聊天就可以签合同。 目前，腾讯电子签已位超过一千万个人用户，二十万企业用户提供签约服务。腾讯品牌，大众认可度高，操作便捷，价格有竞争力，期待与您合作！