美团似乎也越来越明白这一点，在最新一次财报电话会上，美团管理层谈到AI时明确表示，公司并不希望追逐单纯的“Token工厂
美团这一轮AI投入，正在验证一个越来越清楚的判断：需要AI，不等于必须拥有最强的通用大模型。
LongCat团队近期接连传出核心成员离职。涉及预训练、后训练和Agent等多个环节，几乎覆盖了一条完整的大模型技术链。人才流动只是表象，背后更值得关注的是，美团继续参加通用大模型竞赛的投入产出比。
2025年，美团研发投入达到260亿元；今年二季度又投入77亿元，同比增长22.5%。这对多数互联网公司已经是巨额投入，但在今天的大模型竞争中，仍不足以保证领先。
通用模型是一场规模竞赛
大模型的马太效应正在增强。领先者拥有更多用户和调用量，可以获得更多真实反馈，再以更大的算力、更强的团队和更昂贵的后训练继续扩大优势。
而且，这场比赛没有明确终点。预训练刚追上，多模态、Coding、Agent和强化学习又会开启下一轮竞争。把模型做到行业前列，可能只是取得了继续参赛的资格，并不意味着建立了商业优势。
对美团而言，问题不在于LongCat能不能再提高几个百分点，而在于这些提升能否转化为更多订单、更低成本和更好的履约。若不能，模型排名再高，也很难支撑长期投入。
真正的产品壁垒不一定来自基座模型
Cursor和Manus提供了另一条路径。它们的价值并不主要来自自研最强基座模型，而是把现有模型与具体场景、上下文、工具调用和任务流程结合起来，让AI从回答问题走向完成任务。
这说明，当模型能力逐渐成为基础设施，产品差异会更多来自三个方面：独有的上下文、完整的工具链和深入的行业知识。
我认为，这恰好是美团更有优势的地方。它积累了商户、POI、消费记录、地图、骑手和即时配送网络，覆盖从需求产生、搜索决策到下单支付、最终履约的完整链条。这套现实世界的交易网络，比一个模型榜单名次更难复制。
用户提出“找一家周六晚上适合六个人聚餐、可以带狗、距离三公里以内、人均约200元的餐厅”，模型理解意图已经不算最难。真正困难的是确认实时空位、宠物政策和价格，并继续完成预订、支付和履约。
美团真正应该争夺的，不是谁的模型更聪明，而是谁能让AI完成一笔真实的本地生活交易。
从提供流量到完成经营任务
美团管理层表示，不希望追逐单纯的“Token工厂”，而要把LongCat 2.0和AI Agent嵌入真实业务，并将能力延伸到商家侧，让平台逐渐成为商家的“AI业务伙伴”。
这意味着衡量标准正在改变。过去看参数、榜单和模型能力，现在更应该看AI能否改善搜索推荐、帮助商家经营、降低运营成本，以及提高履约效率。
本地生活几乎天然适合被Agent重新组织。消费者需要的不是更多信息，而是更少的决策负担；商家需要的也不是一个聊天窗口，而是能够处理经营问题的工具。
美团当然需要掌握模型能力，但没有必要把成为中国最强通用模型公司当作目标。它更需要的是选择合适的模型，把自己的数据、工具和履约网络组织成不可替代的服务闭环。
AI也在改变巨头之间的战争
AI对美团的另一重影响，并不是直接增加了多少外卖订单，而是改变了竞争对手的资本配置。
美团二季度营收1046亿元，同比增长14.4%，净利润21.55亿元，核心本地商业经营利润也重新由负转正。公司给出的重要原因之一，是行业竞争趋于理性。
销售及营销开支占收入的比例从一季度的25.2%下降到23.6%。按二季度收入粗略计算，1.6个百分点对应约17亿元。利润改善的一部分，并非来自外卖业务突然发生根本变化，而是补贴竞争开始降温。
与此同时，阿里通过香港配售新股融资800亿港元，并表示募集资金将全部投入全栈AI能力和AI基础设施，其中约六成用于扩张全球算力基础设施，约四成用于超大规模AI数据中心及相关基础设施升级。
这反映了AI竞争对资本的巨大消耗。即时零售补贴换来的是当期订单，一旦停止，订单可能随之下降；算力、数据中心和模型能力则被阿里视为长期战略投入。当两场战争都需要巨额资金，企业必然重新排序优先级。
因此，外卖竞争降温不能简单归因于AI，监管、补贴规范和行业自身的成本压力都在发挥作用。但AI基础设施支出不断上升，确实会压缩其他价格战无限扩张的空间。
这形成了一个颇有意味的结果：美团自己的模型投入尚未证明能直接带来多少增量订单，竞争对手对AI的投入却可能先降低了继续补贴大战的意愿。
AI的价值最终要回到业务闭环
过去，互联网巨头可以同时在外卖、电商、社区团购和出行等多个战场投入巨资。现在，算力、模型和数据中心开始持续吞噬资本，每家公司都必须重新判断什么值得长期投入。
对美团来说，LongCat最重要的意义，或许不是进入哪一个模型梯队，而是帮助公司看清自己的边界。
美团的护城河从来不是参数规模，而是十几年积累的商户、交易、地图、配送和履约网络。通用模型越来越像发动机，美团要做的不是执着于证明自己能制造最强的发动机，而是把合适的发动机装进自己的业务系统，让它真正把人、商户和服务连接起来。
不做单纯的“Token工厂”，不是降低对AI的重视，而是把AI从技术竞赛重新拉回商业结果。