通信世界網消息（CWW）“未來數十年，取代你的不是AI，而是會用AI的人。”這句話的含金量還在隨著大模型的演進而不斷升高。

但在AI徹底重塑世界的路上，我們該如何用更低的成本，讓智能助手從“一問三不知”的青銅，進化成“一鍵搞定”的王者？

騰訊用一場全業務線的“AI大遷徙”證明：廣告收入靠AI狂飆、游戲體驗因AI封神、內容創作借AI開掛，甚至連云計算的“底層鋼筋”都在AI的催化下全面升級。

一場智算基礎設施的“加減法”

“AI持續落地，每個企業正在成為AI公司，每個人也將成為AI加持的‘超級個體’。”騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生的話，道出了AI落地浪潮的澎湃之勢。

從云計算時代到AI時代，云基礎設施的技術進化始終以場景作為牽引。5 月 21 日，在騰訊云 AI 產業應用峰會上，騰訊云副總裁李力宣布騰訊云智算全新升級。此次升級精準對標 AI 應用和模型爆發給基礎設施帶來的全新挑戰，從效能、可靠性、易用性三大關鍵方向發力，全面提升能力，為 AI 大模型訓練、智能體部署等復雜場景筑牢基礎設施根基。

智算賽道的 “卷” 不僅體現在技術創新，更在于全產業鏈的效能比拼。當前頭部廠商均在算力調度、數據處理等領域加碼：阿里云飛天智算平臺實現單集群 10 萬卡算力調度，華為云依托昇騰芯片構建異構計算架構，天翼云則規劃 50 個智算中心、總算力超 3EFLOPS。騰訊云選擇以 “加減法” 破局行業痛點，形成差異化競爭力。

數據處理效率低、資源利用率低一直是困擾智算行業發展的痛點。隨著大模型訓練和智能體應用爆發，企業需同時處理海量非結構化數據（如圖像、視頻、文本），傳統架構下 GPU 資源常因卡型不兼容、調度低效導致任務排隊，甚至出現“算力空置率超 40%”的資源浪費。

怎么做加法？

數據打標作為 AI 訓練的“基建工程”，依賴人工標注員逐幀分類、標注數據，某自動駕駛企業曾需 200 人團隊耗時 3 個月完成 10 萬張圖像標注，成本高企且效率低下。華為云 ModelArts 平臺通過自動化標注技術，可將數據處理成本降低；天翼云則依托國資云優勢，在政務數據標注場景實現信創合規能力落地。

騰訊云通過構建國內首創跨卡型 GPU 調度 Serverless 平臺，如同搭建了一條“數據高速公路”，最高支持10萬級并發任務，請求數突破百萬量級，堪稱行業“性能天花板”。同時，借助騰訊云存儲數據萬象中預置的 100 多個數據處理任務模板，企業的數據打標效率得以提升 50%。

怎么做減法？

降成本、降損耗是云廠商在智算領域發力的主要能力，阿里云針對電商場景推出的 “通義千問?客服” 大模型，可降低企業客服成本30%；華為云 “盤古?質檢” 大模型在制造領域缺陷識別準確率達99.5%，各廠商在垂直場景均形成技術壁壘。

騰訊云智算基于星脈自研通訊庫，雙端口網卡帶寬利用率達到峰值相比DeepEP性能可以再提升30%；同時，騰訊云智算打造了更高性價比的多機互聯網絡vRDMA，并將損耗比降低至不到2%，模型訓練效率接近無損擴展。

李力介紹，某頭部車企在智駕模型的訓練中，數據標注效率提升了50%，數據處理整體成本降低70%，訓練性能提升30%，模型迭代周期降低了40%。顯著的成效充分彰顯了騰訊云智算在效能提升方面的卓越能力。

AI應用的可靠性，也是一場與“不確定性”的持久戰。不同廠商基于自身行業定位差異紛紛推出各自的解決方案：天翼云在政務領域的信創智算方案，可將民生訴求響應時效大大縮短；自盤古大模型5.0發布以來，華為云依托多模態模型體系，持續在煤礦、鐵路、氣象、金融等多個行業場景中創造價值，覆蓋模型規模多樣、應用場景廣泛。

騰訊云智算通過自研AI服務器與智能巡檢系統，將千卡集群的日均故障率控制在0.16%以下；依托騰訊云存儲GooseFS，模型分發時間從1小時縮短到了20分鐘；同時，騰訊云全球50多個可用區，則可使AI應用服務就近接入，服務穩定性提升57%，擴容速度提升2倍。

某頭部手機廠商的AI助手項目應用該方案后，服務網絡丟包和抖動均下降99%，服務穩定性提升57%，同時實現200%的擴容速度提升。這組數據背后，是騰訊云用技術為AI應用打造的“永不掉線”體驗。

智能體的規模化落地，需要“傻瓜式工具”降低門檻。為加速智能體規模化落地，騰訊云智算在易用性維度對 AI 原生工具鏈進行了升級。向量數據庫支持向量+關鍵詞混合檢索，千億級數據處理能力+500萬QPS并發檢索，成為業內首個通過信通院認證的“檢索神器”；智能日志服務實現3分鐘異常定位，安全解決方案兩小時內響應，如同為AI系統配備“全天候健康監測儀”。

某頭部房產中介平臺搜索業務借助騰訊云向量數據庫，數據召回率增加 30%，檢索時間降低 50%，依靠日志和安全能力，異常定位效率提升 30%，安全響應時間縮短 90%。這意味著，原本需要一周排查的故障，如今只需數小時——易用性升級，真正讓AI從“專家專屬”變為“大眾工具”。

這場“加減之道”直擊數據處理低效、資源空置頑疾，重新定義 AI 時代算力效率標桿，為企業智能化轉型卸下“重負”、裝上“引擎”。

混元模型矩陣開啟 “暴走模式”

在瘋狂卷技術的全球大模型角逐中，阿里云 “通義千問 3.5” 支持 10 萬億參數規模，在自然語言處理領域表現突出；華為云 “盤古大模型 3.0” 采用 “行業 + 基礎” 雙輪驅動，在工業場景的知識推理能力領先。騰訊混元的優勢在于多模態融合與開源生態 —— 其視覺、語音、3D 模型均實現技術突破，且全模態模型開源覆蓋企業與端側需求。

騰訊混元正小步快跑、快速迭代，技術能力持續提升。2025 年，騰訊混元大模型直接開啟 “暴走升級” 模式。湯道生在會上宣布，在全球公認的權威大語言模型評測平臺Chatbot Arena上，混元TurboS排名已攀升至全球前八，國內僅次于DeepSeek。其中，在代碼、數學這些 “理科科目” 上，直接殺進全球前十，妥妥的AI界的 “理科狀元”！

混元 TurboS 作為業界首款大規模混合 Mamba - MoE 模型，在效果與性能上實現了雙重突破。通過在預訓練階段對 tokens 進行增訓，以及在后訓練階段引入長短思維鏈融合技術，TurboS 的理科推理能力提升超過 10%，代碼能力提升 24%，競賽數學成績更是大幅提升 39%。這些顯著的提升使得混元 TurboS 在復雜任務處理中展現出強大的實力，為開發者和企業提供了更高效、更智能的解決方案。

基于 TurboS 這個 “超級大腦”，騰訊推出的多模態模型直接組成 “夢之隊”，全方位拓展智能邊界。

騰訊混元模型不僅自己 “優秀”，還特別 “慷慨”，直接把圖像、視頻、3D、文本等全模態都開源了。其中，混元 3D 模型在 HuggingFace 的下載量超過 160 萬，除模型開源外，混元面向行業推出混元訓練營，提供免費模型資源及技術支持，目前已有超過200家合作伙伴報名參與。

而且混元大模型還深度融入微信、QQ、騰訊元寶等產品，讓這些 “國民應用” 變得更加智能。騰訊云副總裁、騰訊混元大模型技術負責人王迪介紹，目前，混元已實現圖像、視頻、3D、文本等在內的全模態開源，未來將推出多尺寸混合推理模型，從0.5B到32B的dense模型，以及激活13B的MoE模型，適配企業與端側需求。混元圖像、視頻、3D等多模態基礎模型及配套插件模型也將持續開源。

值得一提的是，騰訊云針對DeepSeek開源的DeepEP通信框架進行深度優化，使其在多種網絡環境下均實現顯著性能提升。相關技術方案也獲得了DeepSeek公開致謝，稱這是一次“huge speedup”代碼貢獻。

構建 “能理解、會執行” 的智能體當前智算賽道的競爭已從單一的 “算力比拼” 升級為技術生態、行業滲透、普惠能力的綜合較量。

在技術生態層面：騰訊云通過開源全模態模型、優化開源框架（如 DeepEP）構建開發者生態；華為云依托昇騰 + MindSpore 的全棧自研形成技術壁壘；阿里云以 “通義千問 + 飛天智算” 實現算力與模型協同；天翼云則以信創合規能力切入政企市場。

在行業滲透層面：騰訊云在互聯網、智能汽車領域占據先發優勢；阿里云深耕電商、物流等商業場景；華為云聚焦制造、能源等實體經濟；天翼云則在政務、金融領域依托資源儲備快速落地。

在普惠能力層面：騰訊云通過 Serverless 算力調度、零代碼智能體平臺降低技術門檻；阿里云推出按需付費的彈性算力方案；華為云提供 “行業大模型 + 小樣本訓練” 工具；天翼云則以國資云屬性提供低成本的公共算力服務。

在此次峰會上，騰訊云將 “騰訊云大模型知識引擎” 升級為 “智能體開發平臺”，融合多 Agent 協同、工作流編排與企業實戰沉淀能力，致力于打造真正 “能理解、會執行” 的智能體系統。

基于騰訊云智能體開發平臺，用戶可以讓Agent自主拆解任務和規劃路徑，主動選擇和調用工具。騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、騰訊優圖實驗室負責人吳運聲表示，知識庫、插件工具、Multi-Agent框架等正在驅動著智能體不斷升級，成為懂企業知識、能調用工具、自主執行復雜任務的得力助手。

該平臺支持零代碼配置多 Agent 與轉交邏輯，用戶可以自由定義協作策略，輕松實現智能體間的高效配合。這種便捷的操作方式極大地降低了智能體開發的門檻，使得更多企業和開發者能夠快速構建復雜的智能體系統，加速智能體在各個領域的應用落地。

在行業落地層面，各廠商形成細分領域優勢：騰訊云服務 90% 國內大模型廠商，阿里云在零售、物流行業滲透率領先，華為云在制造、電力領域案例豐富，天翼云則在政務、金融信創場景占據先機。

騰訊云智算憑借其強大的技術實力和完善的產業布局，已深度服務于智能體及 AI 應用、具身智能、自動駕駛、互聯網應用等多個領域。在 Gartner 發布的《生成式人工智能技術創新指南》中，騰訊云智算在 “生成式 AI 專用云基礎設施新興市場象限” 中位列新興領導者，并在未來潛力維度榮獲亞太廠商第一，這充分彰顯了騰訊云智算在行業內的領先地位和巨大發展潛力。

目前，騰訊云智算已服務國內 90% 的大模型廠商，包括騰訊混元、百川智能、智譜 AI、元象科技、Minimax 等，為這些廠商的大模型訓練和應用提供了堅實的基礎設施支持。

正如騰訊集團湯道生所言：“我們希望讓每個企業、每個人，都能在 AI 時代成為自己領域的‘超級個體’。” 智算賽道的終極價值，不僅在于技術突破，更在于能否讓 AI 技術成為普惠工具。當騰訊云以 “加減之道” 優化算力效率、混元模型以開源賦能生態、智能體平臺以低代碼加速落地時，其背后是整個行業對 “技術普惠” 的共同追求 —— 而這，或許才是智算競爭的真正答案。