來源：獵雲精選；文 / 邵延港
大廠正在大模型戰場激戰，而騰訊卻認爲不能操之過急。在百度、阿裏、商湯等互聯網和人工智能廠商們發布大模型後，騰訊終于公布了其大模型進展，但與通用大模型不同的是，騰訊此次打算将自己擅長的事情做到極緻。
6 月 19 日，騰訊雲在國家科技傳播中心召開行業大模型及智能應用技術峰會上，首次公布騰訊雲行業大模型研發進展，依托騰訊雲 TI 平台打造行業大模型精選商店，爲客戶提供 MaaS 一站式服務，助力客戶構建專屬大模型及智能應用。
騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧産業事業群 CEO 湯道生表示：" 就模型而言，比起通用大模型，企業更需要針對具體行業的大模型，并結合企業自身的數據進行訓練和精調，以打造出更實用的智能服務。"
大模型掀起 AI 浪潮，行業參與者也在不斷探索其商業化可能性。騰訊雲發現産業場景則是大模型的最佳練兵場。騰訊雲副總裁、騰訊雲智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲認爲，依托騰訊雲的高性能計算、行業大模型能力，以及騰訊多年深耕産業互聯網積累的行業經驗，騰訊希望爲客戶和夥伴，打造一站式的行業大模型精選商店，加速大模型在産業領域的創新實踐。
基于各個産業場景的多樣性和複雜程度，具體的行業大模型最終将展現出豐富的個性。騰訊 MaaS 服務也将催生出行業大模型生态。
大模型的普惠應用
大模型的發展，對數據和算力産生了巨大的挑戰，也加大了企業應用大模型的成本。AI 新紀元下，比起通用大模型，企業更需要針對具體行業的大模型，并結合企業自身的數據進行訓練和精調，以打造出更實用的智能服務。企業對提供的專業服務要求高且容錯性低，因此使用的大模型必須具備可控、可追溯和可修正的特點，并經過反複充分地測試。
企業在應用大模型時，常常面臨計算資源少、數據質量差、投入成本高、專業經驗少等挑戰。對企業在大模型應用實踐的路徑探索，吳運聲表示，騰訊雲将通過 TI 平台，面向客戶全面輸出 MaaS 能力，可以滿足客戶模型預訓練、模型精調、智能應用開發等多樣化需求，讓客戶可根據自身業務場景需求，定制不同參數、不同規格的專屬模型。
此外，湯道生稱，大模型最終要在真實場景落地，要達到理想的服務效果，往往需要把企業自身的數據也用起來。因此，騰訊雲推出了推出基于 TI 平台的行業大模型精調解決方案。
據了解，騰訊雲 TI 平台行業大模型精調解決方案，具備完整大模型精調工具鏈，支持客戶加入自己獨有的場景數據，進行精調訓練，客戶可根據自身業務場景需求，定制不同參數、不同規格的專屬模型。
值得注意的是，騰訊雲打造了一站式行業大模型精選商店，内置多個高質量行業大模型，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務、教育等多個行業場景。兼容支持多模型訓練任務，企業可以按需取用。
騰訊雲以文旅場景爲例進行現場演示：通過加入文旅行業垂直場景數據、接入文旅客戶 API 接口後，大模型不僅可以爲用戶制訂細緻的旅行攻略，提供非常人性化的服務體驗，也讓智能客服系統，實現服務商業化的閉環。未來，随着更多高質量數據的增加，模型的精調效果還會更好。
目前，騰訊雲已經攜手傳媒、文旅、金融、政務、教育等行業的頭部企業，在十餘個行業探索了超 50 個行業大模型的應用解決方案。在此基礎上，企業不僅可以加入獨有的場景、數據，快速精調生成專屬模型；也可根據業務場景需求，按需定制不同參數、規格的模型服務。
湯道生認爲，企業所需要的是在實際場景中真正解決了某個問題，而不是在 100 個場景中解決了 70%-80% 的問題。有行業針對性的行業大模型，對與企業智能化升級更具有普惠價值。
騰訊雲 MaaS 加速行業大模型落地
與發布通用大模型産品相比，騰訊雲則直接跨越至大模型的行業應用環節。主要是通用大模型的訓練數據主要來自公開數據集或網絡數據，對于特定行業的專業領域知識了解有限。此外，通用大語言模型的訓練需要大量計算資源和漫長的訓練周期，同時，安全和合規也是必要的考量因素。
從騰訊雲 MaaS 全景圖可以看到，騰訊雲加大了大模型基礎設施建設。
在技術底座方面，今年 4 月 14 日，騰訊雲發布新一代 HCC 高性能計算集群，采用最新一代星星海自研服務器，搭載 NVIDIA H800 TensorCoreGPU，基于自研網絡、存儲架構，帶來 3.2T 超高互聯帶寬、TB 級吞吐能力和千萬級 IOPS。實測結果顯示，新一代集群算力性能較前代提升 3 倍。
此外，騰訊雲即将推出向量數據庫（Tencent Cloud VectorDB），源自騰訊集團每日處理千億次檢索的向量引擎（OLAMA），單索引支持 10 億級向量規模，更适用于 AI 運算、檢索，數據接入 AI 的效率也比傳統方案提升 10 倍。
在平台層面，騰訊雲 TI 平台内置多個高質量行業大模型，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務、工業等多個行業場景，企業可以結合自身場景數據可按需定制精調，也可以根據自身需求開展多模型訓練任務，大幅降低大模型應用門檻。用戶也可以通過 TI 平台以及模型的私有化部署、權限管控和數據加密等方式，讓企業用戶在打造模型與使用模型時都更放心。
同時，騰訊雲 TI 平台提供完善的大模型工具鏈，包括數據标注、訓練、評估、測試和部署等全套工具。同時，由 TI-ACC 升級的 " 太極 Angel" 提供更優的訓練和推理加速能力。在傳統 CV、NLP 算法模型的基礎上，新增了對大模型的訓練和推理加速能力，通過異步調度優化、顯存優化、計算優化等方式，相比行業常用方案性能提升 30%+。
再次，TI 平台沉澱了從 " 業務分析、數據處理、大模型選擇 " 到 " 模型評測 " 的一體化完整方法論，同時支持 MLOps 的體系及工具，保障客戶需求的順利交付。
騰訊 ToB 新引擎
在騰訊一季度财報電話會上，騰訊公司總裁劉熾平就表示，騰訊對 AI 一直有所布局，AI 及大模型對于騰訊整個業務來說是一個增長的擴大器。如今，騰訊雲 MaaS 将成爲騰訊 ToB 業務的新增長極。
基于騰訊雲 MaaS 的能力，騰訊的騰訊企點、騰訊會議、騰訊雲 AI 代碼助手等三大 SaaS 應用全面智能升級。
新一代的騰訊企點智能客服，基于行業模型，結合客戶業務需求進行訓練與精調，客服機器人可以提供更精準、更詳細的回答，甚至調用業務系統來提供實時數據。對比上一代智能客服的機械回答，用戶體驗有很大的提升。
騰訊會議即将推出覆蓋會議全流程場景的智能小助手。通過簡單自然的會議指令，協助用戶進行日程安排、會管、會控等一系列操作。會後可以自動生成智能總結摘要，還能基于智能錄制的能力，幫助用戶高效回顧，提升用戶開會和信息流轉效率。值得注意的是，騰訊會議基于行業大模型的智能錄制功能，已經以付費的形式面向會員、商業版和企業版用戶全量開放。
新一代 AI 代碼助手，用 AI 加持來重塑開發體驗和團隊能力，讓開發者通過全新的人機協作，達到高效創作。AI 代碼助手支持多種編程語言和主流開發框架、以及常用開發環境；覆蓋開發關鍵流程，包括溝通、編碼、排錯、評審和調優，高效承接機械性工作，釋放開發者時間和精力來專注代碼創作，實現開發全面加速。同時也可以基于正負反饋，不斷訓練調優代碼生成過程，實現工具持續改進。
不過，行業大模型需要 " 大模型 " 更懂行業，才能更易落地。未來要拓展更多行業大模型的應用時，行業生态不可避免。
在 6 月 19 日的發布會上，騰訊雲聯合來自金融、文旅、傳媒、政務、教育等數十個行業的 22 家客戶正式啓動行業大模型共建合作，未來将依托騰訊雲領先的行業大模型能力，構建垂直行業模型及應用。并攜手 17 家生态夥伴共同發起了 " 騰訊雲行業大模型生态計劃 "，緻力于共同推進大模型在産業領域的創新和落地。
在行業大模型标準體系方面，騰訊雲聯合中國信通院共同啓動了 " 行業大模型标準體系及能力架構 " 研究，該研究涵蓋模型行業能力、模型工程化性能、模型算力網絡、模型安全可靠等方面，未來将爲行業大模型的建設和應用提供完備的能力和标準體系。
生态共建是 AI 發展的有效路徑。湯道生表示，" 今天，我們再一次站在數字科技革命的奇點上，大模型隻是開端，AI 與産業的融合，将綻放出創造力的未來。"
