湯道生：騰訊要打造“好用的AI”

3月19日，2025騰訊全球數字生態大會上海峰會召開，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生，詳細解讀了騰訊最新的AI大模型戰略。

他表示，隨著Deepseek的開源與深度思考的突破，AI大模型正跨過產業化落地的門檻，站上普及應用的全新節點。騰訊將立足用前沿的技術，打造“好用的AI”，為用戶提供有實效、有溫度、可進化的智能產品和解決方案，助力大家的美好生活，推動實體產業創新突破。

多模驅動，全力夯實大模型底座

“大模型技術是智能AI應用的基礎。”湯道生表示，騰訊一方面堅定不移的推進大模型的全鏈路自研，另一方面，也積極擁抱先進的開源模型，讓用戶針對不同場景自由選擇，滿足各自對場景與性價比的要求。

2023年，騰訊推出了騰訊混元大模型，率先采用MoE架構，旗艦模型參數規模達萬億級，各項能力穩居國內第一梯隊。最近又推出新一代快思考模型混元Turbo S，對大多數通用任務，實現“秒級響應”，首字時延降低近一半。此外，更擅長完成復雜任務、深度推理的混元T1模型，也即將推出正式版。

針對開源模型，騰訊一直保持開放兼容的態度。春節過后，用戶迫切期望用到深度推理能力，騰訊就快速響應用戶需求，無論是面向C端的騰訊元寶、微信搜一搜、ima、地圖等應用，還是面向開發者的大模型知識引擎、CloudStudio、騰訊云AI代碼助手等平臺工具，都支持騰訊混元和DeepSeek的“雙模調用”。

用戶優先，打造高可用智能產品

“大模型是AI應用的核心，但好的模型還需要搭配實用的場景、權威的內容來源、穩定的算力服務，才能在用戶需要的時候，提供可靠的AI服務。”湯道生表示。

比如騰訊元寶，近期在應用市場快速崛起，正是得益于騰訊云智算強大的算力支撐與海量的運維經驗，使得用戶使用的時候流暢 “不卡頓”。同時，疊加了自身積累多年的多模態能力，元寶能夠對用戶發送的圖片做分析理解與優化處理。

除此之外，元寶還利用了全網最優質的微信公眾號內容，以及強大的“聯網搜索”能力，確保了檢索和生成結果的質量和時效性。最近，它還與騰訊文檔打通，用戶可以直接上傳騰訊文檔到元寶，也能一鍵導出對話到騰訊文檔，極大方便用戶使用。

在大模型產品化的過程中，知識庫至關重要。湯道生認為，模型是“大腦”，知識庫是“課本”，“大腦智商再高，如果沒有學過相應的知識，也無法很好地解決問題。”

他講到，元寶與微信公眾號內容的融合，就是將大模型與公網知識庫結合，基于類似的原理，騰訊推出了智能工作臺ima，將模型與個人知識庫融合，助力高效的工作和學習；企業同樣可以將大模型與企業知識庫結合，打造更懂業務的AI，讓AI助力營銷、客服和研發，提高市場競爭力。比如最近，騰訊樂享就上線了AI知識庫功能，將深度思考與企業專屬知識結合，獲得了更強大的智能問答能力，為企業縮短了新員工培訓的時間，提高了員工專業水平、客戶的滿意度以及銷售轉化率。

扎根產業，全鏈路支撐AI落地提效

當前，還有很多企業，對大模型有定制化的使用需求，湯道生表示，騰訊也會提供從算力到模型部署、產業落地的全鏈路支持，幫助企業結合自身場景與數據，訓練自己的行業大模型，打造企業級的AI中臺，讓數據可以統一管理與復用，支撐在生產、銷售和服務等環節的智能應用。

比如，騰訊云TI平臺能夠幫助開發人員一站式完成混元、DeepSeek、Llama等主流模型的精調與推理，覆蓋數據獲取、處理、模型訓練、評估、部署到應用的全流程，數據標注成本下降70%，模型訓練效率提升30%，同時支持公有云、私有云及專屬云部署。

騰訊云大模型知識引擎也通過提供RAG（文件檢索）、Workflow（工作流）、Agent等多種應用開發方式，加速大模型應用的落地。“企業可以獲得穩定和精確的多模態知識問答效果，也可以用拖拉拽的簡單方式，編排企業專屬的工作流，快速搭建符合實際場景需要的大模型應用。”

另外在算力層面，騰訊云通過整合高性能計算、存儲、網絡、加速套件、云原生智能調度編排等能力，推出了騰訊云智算套件。模型訓練的千卡日均故障率，僅為業界水平的三分之一；千卡集群訓練的并行加速比達到96%，通信時間占比縮短到6%。此外，通過軟硬件技術能力的整合，騰訊云智算集群從機器上架到開始訓練，最快只需要1天。

據了解，目前騰訊云大模型已在政務、零售、金融、工業、醫療、教育、文旅等30多個行業落地，助力各行各業打造新質生產力，以智能化實現增長突破。