昨日，在2024腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生接受了记者采访。他表示，大模型仍处于早期阶段，需要不断迭代更新，从而满足用户需求。对于腾讯的内部调整，汤道生感到满意，并认为调整让团队对努力的方向更加明晰。
记者们的问题主要围绕大模型、To B业务，以及出海和硬件等话题展开。汤道生耐心地一一作答。
在谈到大模型时，汤道生表示，互联网行业最初也有泡沫，有很多公司被淘汰，但也有一些公司脱颖而出。他认为AI大模型也会经历类似的过程。腾讯十分重视大模型的投入，同时也注重可持续发展。大模型的投资比过去高出许多，因此每个业务都需算清成本，合理定价，避免靠其他利润补贴亏损。
“在我看来，任何业务都应该考虑合理的商业模式。怎样的投入和产出才能实现长期健康发展？我们的理念是细水长流，会坚持对的方向。我相信，最终将是那些坚持长期主义的企业获得回报，而不是因为概念火热就盲目投入的企业。”汤道生说道。
他认为，公众不愿为大模型付费，可能是因为大模型还未做到最好。如果大模型足够好，人们是愿意付费的。目前，大模型的表现可能只有60或70分，但人们期待的是90分。在探索过程中，我们会发现新的场景和机会，也会避免一些原本看似美好，但实际落地受限的场景。
五六年前AI大火时，有许多企业投入其中，中标了很多项目。现在也出现类似情况，一些企业在抢标，但能力不一定符合要求。根据腾讯过去的经验，客户的需求并不总是清晰的，而且往往有非常个性化的需求，持续投入可能会给企业带来负担。
汤道生对AI能力在产业中的应用前景充满信心，但前提是要找到用户痛点，满足用户需求。他认为，腾讯的优势在于场景应用，比如快速生成会议纪要、AI代码助手、腾讯乐享等。以AI代码助手为例，它在腾讯集团内部的覆盖率已超过50%以上的开发岗员工，代码生成率达到30%以上，编码时间平均缩短40%多，结合内部大规模投产经验，研发效能提升20%以上。
对于AIGC的国民级应用，汤道生认为它可能最初会在To C方面产生影响，最接近的应用可能是信息搜索领域，比如元宝。
汤道生也提到，AI不只是大模型，也不仅限于语言大模型。大模型只是AI大赛道的一部分，人工智能领域还有许多其他技术路线值得关注。要搭建一套有用的智能系统，大模型可能只是其中一个模块。他认为，认为只有做大模型的玩家才是在做AI是狭隘的，这就像认为只有做手机的企业才会在移动时代重要一样。
图片生成、视频生成、3D模型生成等都是生成类的AI技术。除此之外，还有很多识别类的AI技术，如人脸识别、掌纹识别等，已在身份认证、安全识别等领域有广泛应用。OCR识别单据结合大模型，也有很好的能力提升。AI是一个非常广泛的技术领域，从识别到生成，再到AIG、AlphaGo的强化学习，都有很多不同的方向。未来，这些方向都会百花齐放，腾讯也将持续投入。
“我们要找到解决问题的方法，大模型只是其中一种方式。”汤道生总结说。
大型语言模型虽然拥有优势，但也有缺点，例如难以避免“幻觉”现象。后来出现了 RAG（检索增强）模式，利用企业内部数据作为回答问题的依据，再结合模型理解，提供更精准或有针对性的答案。
许多企业积累了各种专业信息，选择一个基础模型，叠加检索增强生成 RAG 架构，腾讯能够打造出场景化的智能助手和智能应用，在客服、营销、内容创作等领域显著提高效率和效果。
To B 业务
汤道生表示，几年前，人们对 SaaS 行业充满期待，在不仔细计算成本的情况下投入巨资，招聘大量人员，为客户进行各种定制开发项目，最后发现商业模式并不成立。现在，预期有所回调，团队减少了一些一次性定制开发的投入和人力服务投入，更多地将资源投入到巩固平台产品，整个行业也在经历类似的调整变化。
未来，行业将更多回归商业本质，一些未能及时转型者将在市场中被淘汰。“但我相信，这也将留下一批更‘健康’的参与者，同时与整个产业生态更好地结合，能力和竞争力更强。例如，我们专注于开发平台产品的，将专注于平台本身；一些专注于行业应用的，将在自己的领域走得更深入；还有一些服务商，专注于服务好客户场景，提供运营服务。例如，我们在金融行业，与长亮、神码等有着长期而深入的合作，他们在提供银行核心系统或金融行业所需的能力，同时也需要平台软件，如我们 TDSQL 这样的数据库，或我们的一些音视频能力。随着参与者各自定位越来越清晰，他们的边界也越来越清晰。当大家合作起来，每个人扮演的角色越来越明确，这个产业也将变得越来越成熟。”
汤道生表示，对这两年的变革结果比较满意，业务更加聚焦，团队意识到了短板，将重点提升，了解了哪些问题可以通过腾讯产品和解决方案解决，哪些需要选择合作伙伴一起解决，路径也越来越清晰。
汤道生表示，腾讯云在减亏方面比去年有很大进步，正在逐步向盈利目标靠近，实现盈利不会太遥远。这几年，通过对供应链不断提高效率，通过经营过程中的有为有舍，业务变得更加聚焦，更加健康。
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