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最前线|腾讯汤道生:要抱着长期主义的态度,看待大模型发展
6990点击    2024-09-07 09:24

汤道生:对于腾讯来讲,怀有长期主义的心态来看待AI是刻在基因里的。


9月5日,2024腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。大会以“智启新机 云驱增长”为主题,聚焦数字化下的产业新增长,与来自不同领域的专家和企业共同探讨人工智能新趋势。


“增长是企业当下最重要的事。以数提效、顺势而为、扬帆出海是企业破局增长的三个方向。”会议中,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,当下很多企业面临内外部多重挑战,甚至陷入“内卷式竞争”,但如果蛋糕不增长,结果就是“零和”游戏。


图片由企业官方提供


腾讯云升级智能化、国际化、融合创新三个产品体系,助力企业在AI落地、产业出海、自主创新三个方向的业务增长。


腾讯官宣发布MoE模型腾讯混元Turbo。相比于之前的大模型,混元Turbo的推理效率提升1 倍,推理成本降低 50%。目前,混元Turbo已经在腾讯云正式上线,输入和输出价格只有前代模型的一半。


腾讯云还宣布推出AI infra品牌“腾讯云智算”。作为“集算存网一体”的高性能智算底座,“腾讯云智算”整合了腾讯云高性能计算HCC、高性能网络IHN星脉、高性能云存储、加速框架、容器、向量数据库、智算套件等腾讯云优势产品。


汤道生在后续的记者会中公开表示,腾讯云无论是在大规模集群,还是在训练场景及在线服务场景中都具有优势。


图片由企业官方提供


“我们希望为用户提供软件的一种形态、一个载体,以更高效的方式来服务更多的客户。”汤道生说。


腾讯云在大会上公布了完整的融合创新产品体系。在基础软件领域,数据库TDSQL、操作系统TencentOS、专有云TCE、大数据TBDS、人工智能开发平台TI等核心产品(简称“5T”)。


该体系兼容国内主流的芯片厂商,在多个大规模的集群上稳定运行,落地覆盖金融、交通、政务、互联网、医疗、传媒等多个行业,有丰富的应用场景。


对于大模型什么时候才能真正实现落地应用,汤道生认为当前大众预期过高,大模型仍处于相对早期的阶段。


他表示,新技术的发展都要经历周期,新技术的变革都需要时间打磨、沉淀、积累。人们最初看到新技术,在非理性的驱使下,涌入到新技术的研发之中是非常正常的。


非理性趋势的投资必定会给新趋势带来泡沫,而在泡沫戳破后,大家才能够回归到相对理性的、务实的场景当中,寻找实际场景的痛点,并在此基础上打磨技术。


他对此做出进一步解释,并以90 年代美国的互联网产业为例,“20世纪90年代投资互联网,也是投资概念,而不是产品本身。”他坦言。


虽然现在大部分90 年代初的美国互联网公司都已经不在了,但至今为止,互联网技术本身仍有巨大价值,仍有非常有影响力的互联网科技企业。


所以汤道生认为,社会应该抱着长期主义的态度,来看待大模型的发展


同时,汤道生表示当前公众对AI的认知有一定局限性,“AI不仅仅是大模型, AI是一个非常广泛的技术,从识别、生成到agent。”他解释道。


基于这样的理解,腾讯云在此基础上对多个应用场景进行探索。腾讯相信AI的未来一定是百花齐放的,因此正通过在不同维度给用户创造价值,以寻找大模型的商业化路径。


文章来自于“常敏潇”,作者“常敏潇”。


关键词: AI , 大模型 , AI峰会 , 人工智能
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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI