腾讯大模型，有啥不一样？「腾讯大模型,有啥不一样的软件」

声明:本文来自于微信公众号 深AI（ID:DeepAI2023），作者:王敏，授权转载发布。

整个上半年，互联网大厂们轰轰烈烈地追赶AI大模型浪潮时，腾讯一直对外保持着低调姿态。就在外界以为腾讯在憋大招时，它带着行业大模型的最新动态来了。

6月19日，腾讯云召开发布会，首次正式公布行业大模型研发进展——已经为10余个行业提供了超过50个大模型行业解决方案。同时，腾讯云还发布了面向B端客户的腾讯云MaaS（Model-as-a-service，模型即服务）服务解决方案，要面向B端打造行业大模型精选商店，帮助企业快速打造专属模型。

在ChatGPT出来后，相较于其余多家头部大厂狂卷通用大模型、把发布类ChatGPT的对话机器人产品作为发布会标配时，腾讯似乎选择了一个不太一样的思路，先从行业大模型切入。

腾讯选择这个思路，其实也不难理解。毕竟通用大模型研发难度高、投入大、落地难，而行业大模型从前期研发到后期落地，都要相对容易一些。即便是已经发布通用大模型的百度、阿里等大厂，同样也在盯着行业大模型。

当然，腾讯也没有放弃做通用大模型，只是还没有发布，而且，自研只是腾讯的一条路。今年上半年，腾讯已经通过投资，站在了国内多家头部AI独角兽的背后。

面对新一轮激烈的市场竞争，一手自研、一手投资，在AI这股新浪潮中，腾讯有几分胜算?

没有聊天机器人，

腾讯先发了行业大模型

在发布会上，腾讯的行业大模型解决方案，以To B为主，面向企业端，距离C端用户较远，但透过一些案例，我们还是可以看到一些腾讯行业大模型的效果。

以腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声现场演示的文旅行业智能客服场景为例，如果让普通的大语言模型推荐端午节江浙沪出行计划，那么得到的方案，可能只是泛泛而谈，给出的方案十分简单，甚至有点老套，并不具备实操性。

然而当类似的问题递给文旅客服行业大模型后，获得的方案则十分详细，甚至，当被问到非常具体的问题时，比如“请推荐一些苏州的酒店”，其不仅可以给出不同档次的酒店和介绍，还可以直接提供酒店的预订链接。

由此，文旅客服行业大模型让文旅行业的智能客服系统，得以在服务的同时促进商业化。

这只是腾讯云的行业大模型之一，据介绍，腾讯云已经为文旅、传媒、政务、金融等10余个行业提供了超过50个大模型行业解决方案。

在拥有这些行业大模型解决方案的基础上，腾讯云更看重的，是让企业加入自己独有的场景、数据，通过对行业大模型精调，快速生成自己的专属模型。

工具链决定着企业能不能真正把大模型的能力和自己的业务、产品相结合。为了让企业能够打造专属模型，腾讯云提供了大模型工具链和配套服务，包括数据标注、训练、评估、测试和部署等全套工具，企业可以依托TI平台（基于腾讯云计算能力的一站式机器学习生态服务平台），进行一站式大模型精调。

腾讯云MaaS全景图

根据腾讯公布的MaaS能力全景图，腾讯可以提供一整套的专属大模型落地流程，涵盖模型工具、流程方法和相关的配套服务。

腾讯将其MaaS服务比作一个精选商店，企业可以根据自身业务场景按需挑选 “产品”，自由组装。

据悉，腾讯云TI平台可以实现针对行业场景的低成本落地，比如智能客服场景，训练性能可提升10倍，训练成本下降90%。

洛克资本研究员王恬对深AI表示，腾讯云的MaaS一站式服务，可以帮助企业客户低门槛、低成本、高效率地部署量身定制的专属大模型，并借此实现收入提升，双方实现共赢。

腾讯云自身也已将大模型能力应用在腾讯会议、腾讯企点、腾讯云AI代码助手等多款头部SaaS产品中。

其中，腾讯会议即将推出的AI小助手，能够完成信息提取、内容分析等多种复杂任务;腾讯企点分析AI助手，能通过标准化数据采集和治理，以业务视角提出问题并获得可视化图表结果，提升数据分析效率;腾讯云AI代码助手覆盖开发关键流程，包括沟通、编码、排错、评审和调优，承接机械性工作，让开发者精更专注代码创作。

在腾讯集团高级执行副总裁汤道生看来，具体的产业场景，才是大模型的最佳练兵场。

为什么先盯上行业大模型?

在腾讯发布行业大模型之前，投身AI大模型的大厂们，也没有绕开行业大模型。

从百度的文心一言，到阿里的通义千问、商汤的日日新大模型、科大讯飞的讯飞星火认知大模型，乃至360的360智脑，每一家在发布大模型时，都会提及相应的垂直行业大模型。尤其百度和阿里，提供行业解决方案的同时，更要让企业能够打造自己的专属大模型。

大厂盯上行业大模型的原因很简单，正如汤道生所言，“通用大模型不一定是满足行业场景需求的最优解”。企业需要大模型能够在实际场景中真正解决某个问题，而不是在100个场景中解决70%-80%的问题。

他表示，通用大模型的训练数据主要来自公开数据集或网络数据，对于特定行业的专业领域知识了解有限;通用大语言模型的训练需要大量计算资源和漫长的训练周期，对企业而言昂贵且耗时;安全和合规是企业的必要考量因素。

此前有从业者对深AI指出，大语言模型正加速用户习惯从搜索交互到对话交互，这中间最大的改变是决策权的让渡。但是，目前即便是ChatGPT，提供的答案也做不到完全可信，因此，利用自己的场景和数据进行针对性训练，形成壁垒，市场也需要这样的行业模型。

深度科技研究院院长张孝荣对深AI总结道，总体而言，行业大模型的技术难度低于通用大模型。行业大模型是基于特定行业技术参数配置，不需要千亿参数级别的大模型也能实现，使用行业语料数据训练模型，所需算力成本和运营成本也低于通用大模型。而且，从实际来看，通用大模型无法满足企业实际运营需求。

吴运声认为，基本在亿级别参数以上的都可以称为大模型，但规模参数越高，消耗的资源和成本也越高。行业大模型的核心在于根据客户需求制定相关的模型参数，而不是一味追求“规模大”或是“参数高”。

百度副总裁沈抖也曾提到，未来所有企业都将强依赖大模型，所有产品都要基于大模型开发，这已经成为了一个产业共识。

包括腾讯在内，大厂们盯上行业大模型，正表明大模型正从天马行空，加速走向产业落地。

左手自研、右手投资，

腾讯很难“慢慢来”

今年以来，面对外界的如火如荼，腾讯给人的印象是低调，不着急、慢慢来。

就在此前，腾讯创始人马化腾在腾讯股东大会上也强调，“不能操之过急”。人工智能是互联网行业几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇，互联网企业在AI领域都有很多的积累，腾讯在埋头研发，但是并不急于早早做完，把半成品拿出来展示。

在自研层面，腾讯确实对外相对谨慎。发布行业大模型后，吴运声对外表示，对于C端通用大模型，腾讯内部也有相关应用，但目前尚不能对外公开相关信息。

然而，腾讯在对外投资上，并没有那么保守，在6月初的一周之内被曝出投资了三家大模型企业。

6月1日，腾讯被曝4000万美金参与投资了MiniMax，后者新一轮融资完成后，估值达12亿美金，已经晋升AI独角兽行列。

接下来几天内，据天眼查显示，腾讯分别在6月2日与5日完成了对AI公司深言科技与光年之外的投资。

深言科技属于AI江湖中的“清华帮”，曾差点被王慧文收购，创始人岂凡超为清华大学计算机系博士，是清华大学孙茂松教授的学生。光年之外作为互联网大佬王慧文的创业公司，问世便深受瞩目，最新一轮融资获得的投资金额高达2.3亿美元，同属于AI独角兽。

布局大模型，腾讯以自研+投资“两条腿”走路。在内部研发上，To B和To C同步推进;而通过对外投资，腾讯已经包揽了众多具备潜力的AI企业。

根据天风证券相关报告，腾讯从2016年就开始投入AI基础研究，并先后成立AI和前沿科技实验室。2022年，腾讯首次披露大模型的研发进展，并在年末推出混元NLP万亿大模型。腾讯今年曾在财报会上表示，AI将是中长期的增长乘数之一，正在加速对于大模型的研发。

过去几年，腾讯对于AI基础领域的研究，已经有一定积累。进入2023年，当AI大模型成为大厂的竞争高地后，腾讯并非从零追赶，布局也并不算过度激进，但也不得不有所动作。

大模型时代，MaaS正改变云计算的游戏规则，成为一种新的商业模式。企业对于大模型的需求正与日俱增，哪家厂商能够提供能力更强且更加完整的模型服务，就能够抢到更多客户。

云计算大厂卷基础设施，卷行业大模型，也正酝酿着新的洗牌。在头部云厂商中，今年以来，伴随着阿里云和百度智能云凭借着AI大模型吸引客户，云计算市场竞争加剧，腾讯云很难无动于衷。

AI技术变革之下，新一轮“血雨腥风”才刚刚开始。腾讯想要“慢慢来”，但恐怕市场不允许。