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文 | 湯道生*

今年AI確實很熱，客戶需求很強。不僅僅是大語言模型，而是所有AI相關的能力，比如機器視覺、語音識別、數(shù)智人等等，都特別感興趣。我們其實一直持續(xù)在AI上加大投入，從研究算法到服務客戶的場景需求，全面地布局。

很多人都喜歡從TO C的角度，去

我覺得對于大模型，最務實的做法，還是回到每個企業(yè)自身的痛點，比如降本或者增效，基于痛點，用大模型去解決產(chǎn)業(yè)實際問題。可能剛開始使用的版本，只能解決問題的80%，但因為你有一個很清晰的使用場景，用戶的反饋，能夠形成反哺，幫助你不斷打磨模型性能，讓解決問題的準確率，一步一步地提高。

正是基于這樣的考慮，我們從幾個方面，幫助產(chǎn)業(yè)，真正把大模型的能力用起來。

一是打造高性能的AI基礎設施。海量大數(shù)據(jù)處理，模型的訓練、推理、部署和運維，以及智能化應用開發(fā)、調(diào)試等等，都離不開高性能的計算、存儲和網(wǎng)絡通信能力。

所以我們打造了高性能計算集群HCC、高性能網(wǎng)絡星脈、向量數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品，能夠幫助客戶快速、低成本構(gòu)建大模型和智能應用。

二是提供多元化的模型選擇和精調(diào)解決方案。隨著大模型的產(chǎn)業(yè)落地，大家更

今年大會（全球數(shù)字生態(tài)大會）的主論壇中，我們正式亮相了騰訊自研通用大模型——混元，它有超千億參數(shù)規(guī)模，預訓練語料超2萬億tokens，有強大的中文理解與創(chuàng)作能力、邏輯推理能力，以及可靠的任務執(zhí)行能力，經(jīng)過騰訊內(nèi)部的很多產(chǎn)品中驗證，效果不錯。企業(yè)可以通過API調(diào)用混元，或者將混元作為基底模型，為不同產(chǎn)業(yè)場景構(gòu)建大模型應用。

混元之外，在騰訊云行業(yè)大模型精選商店中，我們還上架了20多種行業(yè)最新、最流行的開源大模型，以及20多個領域的行業(yè)大模型。企業(yè)可以根據(jù)需要，選擇合適的模型，然后借助騰訊云智能的TI平臺，導入企業(yè)專有數(shù)據(jù)，做進一步的訓練與精調(diào)，快速生成更有針對性的專屬大模型，滿足企業(yè)個性化需求。

三是推出一系列智能化的應用，推動業(yè)務全鏈條智能。我們基于大模型打造了全棧產(chǎn)品體系，應用于業(yè)務不同環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)全鏈條提質(zhì)增效。比如金融行業(yè)，大模型的能力已經(jīng)應用在開戶、業(yè)務處理、風控、售后客服等多個業(yè)務場景。

客戶服務中，專屬大模型與數(shù)智人的結(jié)合，幾分鐘就可以完成一次在線開戶；在海量單據(jù)處理中，基于大語言模型能力TI- OCR，通過少量標注樣本，就可以識別回單、發(fā)票、申請書等多種表單，準確率超過95%，而且還能自動提煉核心標簽，生成電子數(shù)據(jù)文件，進行后續(xù)的商業(yè)分析。

借助金融風控大模型，金融機構(gòu)通過小樣本提示，就可以自動生成專屬的反欺詐模型，建模整個流程時間從2周減少到2天，整體反欺詐效果也提升了20%左右。

大語言模型的核心是自然語言處理，語言一般首先是用在跟用戶有溝通、交流的場景中，比如客服、售后。通過大語言模型，能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效，或者提升用戶體驗。所以，跟用戶打交道比較多的場景，大語言模型能發(fā)揮價值的地方也更多。還比如文生圖的能力，可以用在需要頻繁做圖的場景，比如廣告投放、營銷等等，但也不是所有的行業(yè)，都需要做在線投放和營銷，還需要對行業(yè)和客戶做進一步篩選。

其實，各行各業(yè)對大模型普遍都很感興趣，都在各自探索創(chuàng)新的落地方式。比如醫(yī)療領域，騰訊健康積累了很多健康領域的知識，給超過1000家醫(yī)院去提供AI導輔診的能力，為患者提供更準確的咨詢、更詳盡的解答。

之前跟客戶交流，他們非常感興趣怎么通過醫(yī)療行業(yè)大模型來服務聾啞群體。融合大語言模型、數(shù)智人、機器視覺技術，就能把語音溝通變成手語溝通，幫助患者解答健康問題。

通過這些案例可以看到，大模型的產(chǎn)業(yè)應用，可能不一定是天馬行空、很“嗨”的場景，也許就是怎么讓售后服務高效，能更快解答客戶的疑問，雖然樸實但有用。

我們自己就比較喜歡基于自身的業(yè)務場景去構(gòu)造產(chǎn)品，打磨產(chǎn)品，達到滿意的效果，然后把產(chǎn)品開放出來，給行業(yè)客戶去用。

比如我在會上分享的樂享，它也是我們內(nèi)部知識庫社區(qū)，CSIG上萬人中，大量一線人員都是通過這個平臺，了解產(chǎn)品的最新功能，反饋問題，讓產(chǎn)品不斷去補齊能力；產(chǎn)品人員也可以把經(jīng)典的客戶案例、產(chǎn)品QA放在上面，方便一線銷售人員去應對客戶咨詢和提問，信息非常豐富。

但是以前，員工想要從這么大體量的知識庫里，找到想要的信息，不是那么容易的。所以，我們基于行業(yè)大模型，打造了AI助手，用戶通過自然語言提問，就能快速從繁雜多樣的資料中，快速找到想要的信息，效率非常高。

這個過程中，也會面對大量數(shù)據(jù)的存儲、查詢等突出問題，我們通過向量數(shù)據(jù)庫，把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，有序地存儲以及快速檢索，很好地解決了這個難點。

不只是樂享，當年我們做騰訊會議，也是覺得原來的會議軟件不好用。如今，我們又在騰訊會議中上線了AI小助手，能夠?qū)崿F(xiàn)會議內(nèi)容自動摘要、會管會控；還有客服場景，我們也非常

過去四個月，我們不斷地通過大模型，去升級騰訊云的所有產(chǎn)品，基于自身的場景，打磨產(chǎn)品，很多客戶對于騰訊云產(chǎn)品的這些新能力都非常感興趣，也覺得很實在。

我們更多

用好數(shù)據(jù)的過程中，會涉及到模型的訓練、精調(diào)、數(shù)據(jù)標簽的管理等工作，同時要降低模型的使用成本，還需要做訓練加速的工作。

所以，從一個大模型，到提供一個用戶可以感受到的服務，中間有很多的環(huán)節(jié)和工序。騰訊其實是提供，整個端到端的AI服務流程中所需要的“全鏈條工具”。我們的TI平臺就是一個能滿足整個工序、環(huán)節(jié)的需求，給客戶提供高效模型搭建服務的重要工具。這可能是大家比較少從友商那里聽到的。

至于商業(yè)化，現(xiàn)在談這個可能有點早，但很多機會是能夠看到的，比如訓練需要非常大的算力，今天的計算成本很高，會帶來一定收入。另外，模型搭建和精調(diào)過程中，要用到的工具，形成客戶依賴，長期來看，也會建立起一個可持續(xù)的商業(yè)模式。

我們的內(nèi)部管理相對比較開放。很多場景、產(chǎn)品都在使用大模型，方式也比較多樣。他們接入了混元，但同時也會針對業(yè)務自身的場景數(shù)據(jù)，做一些定制化的模型開發(fā)和精調(diào)。

騰訊做大模型，有整合力量辦大事的地方，針對不同的產(chǎn)品場景，其實需求差異蠻大的，我們會允許不同的應用，去選擇最符合客戶需求的一些模型，重點是每一個產(chǎn)品是不是能夠給用戶，提供最好的體驗。

比如，騰訊會議其實在早期，也嘗試接入了第三方的模型，跑通整個業(yè)務流程。有些甚至就是在客戶自己的開源模型上，基于企業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建一個專屬模型，來對接騰訊會議。

對內(nèi)我們保持開放，對外也是一樣。今年6月，我們在行業(yè)大模型技術交流會上就說，不同行業(yè)、不同場景的需求很不一樣，可能需要不同的模型，有針對性地提供支持，需要有多樣化的模型選擇。我們既給客戶提供混元大模型這樣一個底座，也把幾十個開源模型，放在騰訊云智能的大模型商店里，提供給客戶使用。

開放，其實是我們做To B業(yè)務的一個非常重要的價值觀。不只是大模型，包括像數(shù)據(jù)庫，也有很多細分類目，這么多年，大家一直在用不同的數(shù)據(jù)庫，解決不同的問題。我們的TDSQL在TPC-C打榜拿到了世界冠軍，解決的是海量高并發(fā)場景下在線交易的問題，如果用AP分析型數(shù)據(jù)庫，可能就無法解決。

前一陣，我們也發(fā)布了針對大模型場景下，滿足客戶需求的向量數(shù)據(jù)庫，解決的是企業(yè)使用大模型前需要處理的數(shù)據(jù)清洗、處理等問題。

我一直覺得，要比較務實地看待技術，什么問題適合用什么技術、什么方式來解決，就去給用戶提供合適的工具。而不是說你手上有一個錘子，看到什么都是釘子，只有一招。這不是CSIG用技術解決產(chǎn)業(yè)問題的理念。

大模型發(fā)展初期，在技術成型前的投入上，我覺得資源分配需要有節(jié)奏，我有一個“721”的管理理念，70%的資源投入在當期收入和利潤上，這樣才能讓團隊生存；20%投入在發(fā)展中期的技術，這種技術可能再多兩年，就會有商業(yè)化變現(xiàn)，可以作為增補項來補充成熟業(yè)務；最后的10%，是投在仍處于發(fā)展早期的前沿技術，是面向未來的機會布局，可能要三五年甚至更久才能帶來商業(yè)回報。對于騰訊這樣的公司來說，我覺得這樣的規(guī)劃是比較合理的。

AI將會是我們的一項長期的、戰(zhàn)略性的投入，因為我們非常看好它的未來。我覺得AI技術也是這樣一個發(fā)展模式，早期的AI能力能在部分場景，解決部分問題，但是每一次的技術升級、能力進步，又會打開更多新的機會，AI未來還會有更多能力的提升，我們非常看好，也會持續(xù)投入。

*湯道生，騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO。原文刊載于正和島

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