騰訊云，為何「瞄準」行業(yè)大模型？

大模型方興未艾，行業(yè)已經(jīng)形成一個共識：大模型的價值，在于與各行業(yè)、各企業(yè)結(jié)合，在產(chǎn)業(yè)層面廣泛激活生產(chǎn)力。

但實際操作中，會發(fā)現(xiàn)事情并沒有那么簡單：

開發(fā)千億參數(shù)的超大規(guī)模模型，迭代一次就要燒掉幾百萬美元的算力資源，實在拿不出這個資金；

想應用大模型，又不知道自己的行業(yè)該用哪種大模型，行業(yè)需求、行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型怎么對齊是難題；

自行開發(fā)大模型，發(fā)現(xiàn)開發(fā)難度大，訓練成本、存算成本過高，只要一臺服務器過熱宕機，訓練任務就要重啟；

好不容易訓出的行業(yè)大模型，到實際業(yè)務中的效果卻未必理想，無法順利部署和應用落地。

曾幾何時，我們認為行業(yè)做大模型是短跑比賽，拼的是眼力和速度，只要看準時機、早點入局、快速投入資源開發(fā)，就能狂飆突進、成功沖刺。

想必這幾個月的實際情況，已經(jīng)讓大家越來越意識到，大模型走入千行百業(yè)，實際更像一場跨欄賽，要越過一系列障礙，算力資源的性價、基礎模型的選擇、業(yè)務場景的結(jié)合、開發(fā)工具的完備、商業(yè)模式的摸索、生態(tài)資源的支持等，每一步都是坎，每一步都要緊密銜接，才有可能將行業(yè)需求和行業(yè)數(shù)據(jù)，與大模型結(jié)合在一起。

為行業(yè)拆除應用大模型的一重又一重障礙，騰訊云帶來了全周期、精細化的提速方案。

6月19日，騰訊云舉辦行業(yè)大模型及智能應用技術(shù)峰會，公布了一系列行業(yè)大模型方面的技術(shù)方案，以及多款SaaS智能應用升級、產(chǎn)業(yè)客戶應用落地進展。

騰訊云的特殊之處在于，它擁有全面、體系化的大模型技術(shù)能力，具備長期服務產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的意識和能力，這使得它可以將行業(yè)大模型所需要的非常復雜的、方方面面的資源，鍛造成一塊塊跳板，提供精細化、全周期的完整使能動作。

借此契機，我們來聊聊行業(yè)大模型在今天究竟面臨著怎樣的局面？企業(yè)需要跨越哪些障礙，才能完成從起跳到落地的完美飛躍，獲得大模型時代的先發(fā)優(yōu)勢？

大模型不能懸浮? 所以行業(yè)才是方向

首先要回答一個問題，大模型的應用選擇，為什么聚焦在“行業(yè)大模型”，直接調(diào)用通用模型的能力不行嗎？可以，但還不夠。

學術(shù)角度看，大模型是高耗能、高投入的領(lǐng)域，不是所有機構(gòu)和企業(yè)都有能力、有必要去研發(fā)普適性的通用模型。一位中科院院士曾告訴我，他明確反對遍地開花做通用大模型，這沒有意義，有條件做通用模型的企業(yè)，要有全局觀念，為大眾服務，而專業(yè)用戶最好的選擇是參考大模型的技術(shù)架構(gòu)，通過專業(yè)化數(shù)據(jù)，打造一個低耗能、精度高的專有模型，來解決專業(yè)場景的問題。

企業(yè)角度看，大部分行業(yè)和企業(yè)，開發(fā)通用模型不實際也沒必要，而直接接入通用模型API只能提供簡單的AI能力，無法覆蓋產(chǎn)業(yè)復雜的智能化場景。這時候，行業(yè)大模型最為貼近企業(yè)真實需求，可以滿足以下幾點：

1.更好。將沉淀的垂直行業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗，嵌入到通用大模型中，打造成本更低、精度更好、輸出質(zhì)量更高的行業(yè)大模型。

2.更專。聚焦資深的業(yè)務場景，挑選合適的基礎模型進一步訓練，更精準地解決專有問題，滿足業(yè)務和特定用戶的需求。

3.更安全。金融、政務等行業(yè)特性，要求大模型系統(tǒng)都進行私有化部署，獨立開發(fā)行業(yè)大模型，自主可控程度更高。

目前，國內(nèi)通用大模型已有數(shù)十個之多，處于飽和狀態(tài)。這么多大模型，如果不能與產(chǎn)業(yè)應用結(jié)合，那么大模型的價值就始終是懸浮的。

只有創(chuàng)造價值的技術(shù)才能可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展，大模型不能懸浮。模型應用、產(chǎn)業(yè)先行，所以行業(yè)大模型是非常重要的發(fā)展節(jié)點。

行業(yè)需要跨欄? 所以騰訊云上手除障

大模型要“致用”，走向行業(yè)應用是必然。目前，看到這一應用轉(zhuǎn)型路徑的大模型廠商不止騰訊一家，其他大模型廠商也開始響應布局。

相信很多企業(yè)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，應用大模型不是一蹴而就的短跑，而是一步又一步跨越障礙的跨欄比賽，從起跳開始的每一個動作，都需要投入很大的力氣去拼搏。

而一些非數(shù)字原生行業(yè)和中小型企業(yè)，其開發(fā)能力和資源，很難支持這樣前途未卜的漫漫探索。眼看著大模型技術(shù)正在成為數(shù)字化時代的關(guān)鍵競爭力，這么多企業(yè)只能踟躕不前，內(nèi)心是非常焦慮的。

騰訊云的差異化特點是以全周期、一站式的精細化賦能，把行業(yè)大模型所需要的基礎資源、技術(shù)支持、工具組件等整合到一起，變成云上緊密銜接的一個個跳板，行業(yè)和企業(yè)不需要自己費力去四處尋覓幫手、拆除障礙。在騰訊云上，打造專屬大模型的每一步，都能獲得幫助，更高效、低成本地完成研發(fā)落地。

我們從行業(yè)大模型的訓練和使用過程，來看看騰訊云的跳板，是如何銜接的：

首先，起跳階段，平臺好用。

大模型的訓練成本依舊偏高，距離產(chǎn)業(yè)場景還有不短的路程，比如超大規(guī)模模型在部署時會面臨一系列問題，如算力、調(diào)參難度、硬件兼容性等。

騰訊云多年深耕產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，在基礎設施上早有布局，騰訊云最新高性能大規(guī)模計算集群發(fā)布，算力性能較前代提升3倍，滿足大模型的算力需求。

同時，提供高質(zhì)量的行業(yè)大模型，從產(chǎn)業(yè)鏈上游就解決大數(shù)據(jù)、大算力、大模型的能力挑戰(zhàn)?；隍v訊云TI平臺，企業(yè)可以結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)按需定制精調(diào)，也可以根據(jù)自身需求開展多模型訓練任務，快速構(gòu)建自己的專屬大模型。

其次，過欄階段，工具易用。

大模型不會自己從實驗室跳到行業(yè)中去，需要開發(fā)人員將大模型技術(shù)與業(yè)務場景結(jié)合，這個空白地帶沒有清晰明確的路線規(guī)劃，仿佛身體騰空后四周皆是方向，具體落點只能靠企業(yè)自己摸索。這個時候，使用云廠商專業(yè)工具，一體化的模型服務，探索的效率比較高，成功率也更高。

為此，騰訊云一站式機器學習平臺TI-ONE，提供完善的大模型工具鏈，包括數(shù)據(jù)標注、訓練、評估、測試和部署等全套工具，同時具備強大的多機多卡訓練加速能力，客戶可快速在TI-ONE平臺上進行一站式的大模型精調(diào)，高效率、高品質(zhì)、低成本地創(chuàng)建和部署AI應用。

最后，落地階段，行業(yè)愛用。

很多大模型與行業(yè)結(jié)合的實踐更偏向案例性質(zhì)，企業(yè)難免會嘀咕：我跟案例中的企業(yè)情況很不一樣，同樣的行業(yè)大模型真的適合我嗎？實現(xiàn)行業(yè)大模型與業(yè)務的適配，騰訊云的解題思路是：量體裁衣。

依托騰訊云TI平臺，為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，打造一站式行業(yè)大模型精選商店和“量體裁衣、普惠適用”的行業(yè)模型解決方案，全面降低落地門檻，助力客戶構(gòu)建專屬大模型及智能應用。

更貼身、更完善的配套服務和方案，自然能為客戶掃清落地障礙，對應用行業(yè)大模型多一點興趣。目前，騰訊云聯(lián)合行業(yè)頭部企業(yè)，為10大行業(yè)輸出了超過50個解決方案。

可以看到，騰訊云在行業(yè)大模型所做的每一件事，都緊緊圍繞著一個字——“用”。?將自己化身成一個個緊密銜接的跳板，作為臺階，拆除訓練專屬模型的障礙物，幫助行業(yè)大模型成功“跨欄”，實現(xiàn)從研到用、從實驗室到千行百業(yè)的飛躍。

騰訊云的全周期賦能，也推動行業(yè)大模型從“野蠻生長”，進入“精細化時代”。

應用需要信心? 所以騰訊云率先垂范

說了這么多，行業(yè)大模型究竟好不好用，能不能轉(zhuǎn)化為企業(yè)生產(chǎn)力和競爭力呢？這一切還是要靠實踐來檢驗。

我們知道，騰訊云支撐的騰訊生態(tài)，本身就有多樣化的業(yè)務，生態(tài)內(nèi)部的應用，對騰訊云行業(yè)大模型的能力體系，進行了練兵。

在此基礎上，騰訊云行業(yè)大模型相關(guān)能力已經(jīng)對外實踐，讓大模型深度擁抱現(xiàn)實，也證明了行業(yè)大模型走向應用的可能與價值。

目前來看，行業(yè)大模型已經(jīng)為騰訊云的行業(yè)伙伴，帶來了一些清晰的價值：

1. 效率更高。某頭部文旅客戶，基于騰訊云文旅行業(yè)大模型能力，結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)，通過騰訊云TI平臺進行精調(diào)，構(gòu)建了專屬的文旅客服大模型，提升客服問題解決率，降低用戶轉(zhuǎn)人工客服的比例，服務效率更高。

2. 在傳媒領(lǐng)域，央視基于騰訊云智能媒體AI中臺，部署了TI 平臺原生模型服務，引入自研“標簽權(quán)重引擎”，讓內(nèi)容標簽顆粒度更細、理解度更深、泛化性更高。在行業(yè)內(nèi)率先發(fā)揮行業(yè)大模型強大的跨模態(tài)理解能力，可以做到以文搜圖、以文搜視頻等應用，讓內(nèi)容生產(chǎn)更加高效。

3. 成本更低。某商業(yè)銀行，日常業(yè)務流程中涉及到大量的銀行回單、交易發(fā)票、跨境匯款申請書、業(yè)務往來郵件、傳真等數(shù)據(jù)，人工處理耗時長、效率低、成本高、易出錯，非常希望通過大模型來實現(xiàn)單據(jù)信息的自動化錄入、匹配、分析和校對，降本增效。實踐中，該客戶利用騰訊云-OCR大模型，在單據(jù)處理場景，實現(xiàn)對各種格式數(shù)據(jù)的高精度識別，識別準確率95%以上，減少低價值高耗時手工作業(yè)，節(jié)省運營人力成本。

4. 服務更優(yōu)。基于騰訊云教育行業(yè)大模型能力，上海大學結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)，通過騰訊云TI平臺進行精調(diào)，構(gòu)建了專屬的教育行業(yè)大模型，首個場景聚焦招生專業(yè)咨詢和規(guī)章制度咨詢，為學生提供質(zhì)量更高的，覆蓋在校生、畢業(yè)生全生命周期的服務。

可以看到，行業(yè)大模型深入應用，騰訊云生態(tài)中的實踐還在不斷增多，讓大模型的行業(yè)認可度節(jié)節(jié)攀升，為規(guī)?；瘧媒⒐沧R和信心。

數(shù)字經(jīng)濟方興未艾? 所以大模型才剛剛開始

此前，科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》，隨后又公布了《關(guān)于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》，著力解決人工智能重大應用和產(chǎn)業(yè)化問題，讓人工智能充分賦能經(jīng)濟社會發(fā)展。

不難看出，以產(chǎn)業(yè)場景為先導，實現(xiàn)AI技術(shù)的行業(yè)落地與規(guī)?；瘧茫诔蔀槟壳癆I發(fā)展的主要任務，大模型作為AI基礎設施也必須落地到行業(yè)當中，促進社會生產(chǎn)力的爆發(fā)。

狄更斯說：“這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代?！?/p>

對千行百業(yè)來說，有望利用大模型構(gòu)筑差異化優(yōu)勢，增強競爭力，迎來一個更好的時代，大膽擁抱大模型，勢在必行。這個過程中，如果盲目投入、單打獨斗，面對大模型的高成本、開發(fā)復雜、場景融合、商業(yè)轉(zhuǎn)化等現(xiàn)實門檻，是很難獨自跨越的。

從“野蠻生長”到“精細化時代”，用最適配自身的賦能方案，每一步都得到“跳板”的助力，可以更平穩(wěn)、輕松的姿態(tài)，跨越重重障礙，完成行業(yè)大模型的價值釋放和精準落地。

騰訊云所帶來的，就是這樣一個又一個“跳板”，一條云上的無障礙跳躍通道，讓越來越多的行業(yè)可以免除后顧之憂，向大模型時代勇敢起跳、成功落地。