解碼騰訊AI規(guī)模化落地的三把鑰匙

在騰訊內(nèi)部，一場(chǎng)靜悄悄的AI革命正在重塑每一個(gè)工作環(huán)節(jié)。

最新數(shù)據(jù)顯示，騰訊已有700款智能應(yīng)用全面落地，這意味著平均每1.2個(gè)工作日就有一款新的AI工具投入使用。

700這個(gè)數(shù)字這個(gè)數(shù)字不是規(guī)劃中的藍(lán)圖，而是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)。

據(jù)Gartner數(shù)據(jù)，這一速度是行業(yè)平均的5倍，但報(bào)告同時(shí)揭露了，75%的AI項(xiàng)目未能跨越試點(diǎn)階段。

當(dāng)大多數(shù)企業(yè)還在討論AI試點(diǎn)時(shí)，騰訊已經(jīng)讓AI滲透到從代碼編寫到影視營銷的每個(gè)角落。

那么，騰訊如何成為那25%的成功者？騰訊員工人均一個(gè)AI助手是真有用，還是給資本市場(chǎng)的標(biāo)簽？

主筆 / 脫落酸

文章架構(gòu)師 / 毛自聰

出品 / 巨頭財(cái)經(jīng)

01

從寫代碼到追劇

騰訊員工的AI日常

簡(jiǎn)單設(shè)想一下，一位騰訊產(chǎn)品經(jīng)理的AI日常會(huì)是怎樣的？

早晨到崗， 企業(yè)微信的AI助手已梳理好當(dāng)日重點(diǎn)：10點(diǎn)需求評(píng)審會(huì)、下午和運(yùn)營對(duì)齊活動(dòng)方案。打開騰訊文檔 ，AI根據(jù)歷史項(xiàng)目模板，三分鐘生成了PRD框架，連用戶調(diào)研問題都預(yù)設(shè)好了。

準(zhǔn)備評(píng)審材料時(shí)， 騰訊會(huì)議的智能議程自動(dòng)關(guān)聯(lián)了項(xiàng)目歷史數(shù)據(jù)，連競(jìng)品上周的更新動(dòng)態(tài)都整理成對(duì)比表。做需求優(yōu)先級(jí)排序， 混元助手分析用戶反饋文本，直接標(biāo)出高頻痛點(diǎn)。

下午和運(yùn)營對(duì)齊活動(dòng)方案，騰訊廣告的AI投放預(yù)演模擬了不同預(yù)算下的轉(zhuǎn)化預(yù)估，連文案風(fēng)格建議都分了“年輕化”和“專業(yè)向”兩版。

下班前， 騰訊云的文檔管家自動(dòng)歸檔會(huì)議記錄，翻譯成英文版同步給海外團(tuán)隊(duì)。這一天的決策與執(zhí)行，都離不開騰訊智能應(yīng)用的默契配合。

騰訊在大模型應(yīng)用方面的廣泛布局，從上圖不難看到，騰訊700款智能應(yīng)用已經(jīng)覆蓋了辦公、社交、游戲、金融、內(nèi)容創(chuàng)作與審核等多個(gè)領(lǐng)域。

從騰訊近期在《數(shù)字化、信息化、AI技術(shù)演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)變革新圖景》報(bào)告中發(fā)布的數(shù)據(jù)來看，不少應(yīng)用都已經(jīng)取得了相當(dāng)不錯(cuò)的成績(jī)。

比如在技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域，騰訊就開發(fā)了兩款A(yù)I工具。

一個(gè)是工蜂Copilot，幫普通程序員寫代碼的得力助手，能夠自動(dòng)補(bǔ)全35%的代碼，采納率達(dá)到27%。這意味著程序員每編寫100行代碼，就有35行是由AI生成的。

還有一個(gè)專門給學(xué)校用的“小程序教育版AI助手”，用來教學(xué)生做小程序。目前這款A(yù)I編程助手已經(jīng)進(jìn)入650所學(xué)校，讓學(xué)生能夠通過自然對(duì)話學(xué)習(xí)編程知識(shí)。

娛樂營銷領(lǐng)域也有著令人矚目的實(shí)踐，以熱門影視《長相思》為例，騰訊運(yùn)用AI技術(shù)打造了虛擬角色“相柳”。這個(gè)AI角色可不是簡(jiǎn)單的存在，它已經(jīng)與觀眾進(jìn)行了高達(dá)1.2億次的互動(dòng)。觀眾可以與“相柳”進(jìn)行各種形式的交流，仿佛置身于電視劇的情境之中，與角色親密對(duì)話。

不僅如此，圍繞《長相思》還衍生出了角色“毛球”，它的對(duì)話率超過了90%。這意味著大部分與“毛球”交流的嘗試都得到了積極回應(yīng)，進(jìn)一步豐富了觀眾的互動(dòng)體驗(yàn)。

02

三顆關(guān)鍵齒輪揭秘

騰訊AI落地的組合拳

首當(dāng)其中的就是技術(shù)基建上的布局。

騰訊沒有盲目追求"全能AI"，而是聚焦底層技術(shù)突破。

根據(jù)報(bào)告中的數(shù)據(jù)，騰訊自研的混元大模型支持萬億參數(shù)規(guī)模，通過將推理計(jì)算精度從FP16（半精度浮點(diǎn)）降至FP8（低精度浮點(diǎn)），在幾乎不影響效果的前提下，算力成本每年降低30%。

這種"把錢花在刀刃上"的技術(shù)路線，大概率為后續(xù)場(chǎng)景落地提供了高性價(jià)比的算力支撐。

除了技術(shù)基建的精準(zhǔn)投入，還有場(chǎng)景選擇的實(shí)用主義。

騰訊專挑"痛點(diǎn)明顯+效果可測(cè)"的場(chǎng)景，比如他們專攻客服、合同管理等"員工天天喊痛"的場(chǎng)景：

· 客服場(chǎng)景 ：AI接管了80%的基礎(chǔ)咨詢（如查快遞、問退換貨），將人工呼叫率從17%壓到13%，相當(dāng)于每年少雇上千人，僅此一項(xiàng)就省下4%的人力成本；

· 合同管理 ：針對(duì)傳統(tǒng)紙質(zhì)合同簽署流程繁瑣、易出錯(cuò)的痛點(diǎn)，AI將單份電子合同處理成本從55元砍到2-5元，簽署時(shí)間從1周壓縮到1.5分鐘。

從結(jié)果論看，這些選擇其實(shí)很好避開了炫技式創(chuàng)新，追求的一個(gè)目標(biāo)就是， 直接給量化價(jià)值，以“省了多少錢""快了多少倍”去推進(jìn)項(xiàng)目。

而在整個(gè)項(xiàng)目推進(jìn)的過程中，很顯然的，組織變革同樣功不可沒。還是根據(jù)報(bào)告整理的三項(xiàng)機(jī)制。

騰訊內(nèi)部是如何激活全員參與的呢？

首先是，高管帶頭學(xué) ，要求所有總監(jiān)級(jí)以上管理者必修AI課程，連CSIG總裁都親自參與AI項(xiàng)目督戰(zhàn)；

其次，考核綁KPI ，將AI工具使用率納入部門績(jī)效考核，每周公布"紅黑榜"公開晾曬各部門的工具采納情況；

最后，還有容錯(cuò)文化 ，報(bào)告顯示，700個(gè)成功應(yīng)用背后有1178個(gè)項(xiàng)目失敗，但騰訊允許試錯(cuò)，只要每個(gè)試點(diǎn)能說清省了多少成本，就算合格。

03

從玩具到工具

AI落地要避哪些坑？

說了這多騰訊做智能應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，但其實(shí)騰訊的AI實(shí)踐也并非一帆風(fēng)順。

上文也提到了，在700個(gè)成功應(yīng)用之外，騰訊還有1178個(gè)AI項(xiàng)目未能跨越試點(diǎn)階段。

這些失敗案例揭示了AI落地的典型陷阱：

首先是數(shù)據(jù)層面的問題。部分部門的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出碎片化、分散化的狀態(tài)，就如同“蜂窩煤”一般，各個(gè)數(shù)據(jù)塊之間缺乏有效的關(guān)聯(lián)和整合，形成了一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島。

這可能就會(huì)導(dǎo)致在訓(xùn)練AI模型時(shí)，可用的數(shù)據(jù)不足，模型難以獲得全面、準(zhǔn)確的訓(xùn)練信息，進(jìn)而影響其性能和效果。

其次是跨部門協(xié)作方面的挑戰(zhàn)。在AI項(xiàng)目推進(jìn)過程中，不同部門之間的協(xié)作不夠順暢，信息流通不及時(shí)、不充分，導(dǎo)致資源無法得到合理配置和有效利用，造成了資源的浪費(fèi)。

例如，在一些項(xiàng)目中，由于各部門對(duì)項(xiàng)目的目標(biāo)和需求理解不一致，各自為政，使得項(xiàng)目進(jìn)展緩慢，甚至陷入僵局。

再者是技術(shù)追求與實(shí)際需求的失衡。部分項(xiàng)目在初期過分追求技術(shù)的先進(jìn)性，將大量的精力和資源投入到追求高精尖的技術(shù)上，卻忽視了實(shí)際的業(yè)務(wù)需求。

比如，初期嘗試讓程序員兼職開發(fā)AI項(xiàng)目，程序員雖然具備專業(yè)的編程技能，但缺乏AI開發(fā)的專門經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，導(dǎo)致項(xiàng)目開發(fā)效率低下，無法滿足實(shí)際的業(yè)務(wù)要求。

正是這些實(shí)踐，讓騰訊更加確信，在AI項(xiàng)目推進(jìn)過程中，不能盲目追求“大而全”的模式，試圖一次性解決所有問題。

相反，應(yīng)該聚焦于具體的問題，優(yōu)先解決那些痛點(diǎn)明顯、效果可測(cè)的實(shí)際問題，這樣才能確保項(xiàng)目能夠切實(shí)落地并產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。

同時(shí)，必須將AI項(xiàng)目作為“一把手工程”來強(qiáng)力推進(jìn)，畢竟變革領(lǐng)導(dǎo)力是AI成功落地的核心。

正如報(bào)告中體現(xiàn)的，只有高層領(lǐng)導(dǎo)高度重視、親自推動(dòng)，協(xié)調(diào)各方資源，打破部門壁壘，才能為AI項(xiàng)目的成功落地提供堅(jiān)實(shí)的保障。

04

工業(yè)革命4.0來了

未來的AI應(yīng)用只有會(huì)用和不會(huì)用之分

算力成本每年降低30%（混元大模型精度優(yōu)化）、程序員代碼采納率27%（工蜂Copilot）、客服基礎(chǔ)崗位效率提升（人工呼叫率從17%降至13%）……

這些數(shù)據(jù)無一不在印證，AI已從實(shí)驗(yàn)室走向辦公桌，開始寫代碼、做客服、輔助劇情創(chuàng)作，深刻重構(gòu)工作與生活。

好消息是效率提升，程序員寫代碼更高效，壞消息是崗位變革，高薪白領(lǐng)（如客服、咨詢顧問）的業(yè)績(jī)差距正被AI縮小。

但無論如何，AI的普及已成定局，未來每個(gè)員工配備AI助手，就像今天人人用電腦一樣自然。

這場(chǎng)變革沒有旁觀席，但也不必緊張。它更像一場(chǎng)“數(shù)字同事”的加入儀式，有人早早學(xué)會(huì)合作，把AI變成效率倍增器；有人慢慢摸索，也能跟上節(jié)奏。

唯一確定的是，未來屬于愿意主動(dòng)擁抱變化的人——不是因?yàn)楹ε卤惶蕴且驗(yàn)椋虯I一起工作，本就是更酷的事。

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