扎根產業，騰訊云為大模型找到了最好的練兵場。對騰訊云來說，這是一種務實的選擇。

作者|黃槍槍

編輯|Cindy

ChatGPT推動的AI大模型浪潮，已深入行業領域。

最近兩個月，從國外微軟、OpenAI到國內百度、科大訊飛、阿里、360、中國移動等，紛紛針對政企、教育等行業客戶，推出相關產品和解決方案。

現在，又一家企業正式入局闖關行業大模型。

6月19日，騰訊云在北京舉辦行業大模型及智能應用技術峰會，公布騰訊云在行業大模型方面的技術方案，以及多款SaaS智能應用升級、產業客戶應用落地進展。

簡單而言，騰訊云行業大模型錨定方向，是面向產業領域的應用落地，而非通用聊天助手類產品。

“打造一站式行業大模型精選商店。”根據騰訊云副總裁吳運聲演講來看，其將依托騰訊云TI平臺打造模型精選商店，為客戶提供MaaS一站式服務，和“量體裁衣、普惠適用”的行業模型解決方案。

開拓應用場景，加速To B落地，關系著新技術的發展與迭代。對行業大模型來說，伴隨神秘面紗逐漸被揭開，也是其帶來巨大生產力改變的關鍵。

當前，全球大模型探索仍處于早期階段，尚未形成權威、通用的行業標準。那么，面對挑戰與價值，騰訊云為何選擇行業大模型其落地能力、技術路徑情況如何？百家爭鳴中，企業到底需要怎樣的行業大模型？

4月19日，“極點商業”深入峰會現場進行多方觀察，并和業界多方人士進行了交流探討，試圖從中找到問題答案。“扎根產業，騰訊云為大模型找到了最好的練兵場。”分析人士稱，對騰訊云來說，這是一種務實的選擇。

01

To B復雜場景，需要行業大模型

“未來10年內，每家公司都會建立自己的大模型。”全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者特倫斯·謝諾夫斯基近日預測，每家公司都會擁有自己特定目的的大模型，要么用于處理數據，要么用于提升效率，創新經營。

企業轉向人工智能時代，國內多家科技企業也有類似表態。問題是，對政企、金融以及更多中小、To B企業來說，需要怎樣的大模型？

“大模型與行業、企業融合，是目前各個企業都在考慮的迫切問題。”6月19日的騰訊云峰會現場，多家企業負責人對“極點商業”表示，多數企業受技術、資金、人才等限制，無法獨立去自己搭建大模型，因此往往需要搭載第三方大模型工具和服務。

對企業需要怎樣的第三方大模型考量上，“極點商業”根據多家企業和業內人士的說法，歸納總結為以下幾點：

1、需聚焦自身企業場景，讓AI服務范圍更聚焦與可控。2、針對具體場景，挑選合適模型滿足實際需求。3、有專業的云廠商工具，搭建一體化模型服務，提高效率。4、能建立服務質量評估流程。5、數據及模型應用安全、合規、可控。

上述考量中，低成本低門檻、全棧技術、強大算力、高效處理、優質服務是“標配需求”。

此外，由于To B千行百業，業務量大、需求復雜，很多企業要在第三方框架平臺基礎上，將微調、性能調優等工具簡化，以此去低門檻開發、高度定制化自己的專屬大模型。

對政企、金融、制造等行業來說，“安全是重中之重。”一位To B金融行業人士告訴“極點商業”，金融行業搭建大模型，不僅需對數據進行清洗、去重、脫敏、加密，同時數據來源、獲取也需要合法合規。最后才會考慮到復雜、多樣的實際應用和業務場景。

在工業領域大模型，則需要滿足不同的應用場景，涉及生產優化、產品設計研發、質量控制檢測、供應鏈管理、安全生產等等，都需要根據不同的業務場景，設計相應模型和算法。

垂直化、專業化復雜需求意味著，當前火熱的通用大模型，很難完全滿足To B垂類行業——盡管通用大模型價值也很大，比如適用性較廣，可以與C端業務、產品結合甚至“重做一遍”，但并不一定適合B端的所有場景落地。對To B來說，上述提及的復雜生產邏輯，需要構建行業預訓練模型，才能更好滿足實際落地場景需求。

實際上，布局行業大模型的平臺、工具與服務并不算少，但從現狀來看，依然存在計算資源少、數據質量差、 投入成本高、專業經驗少等幾大核心痛點，真正落地應用成熟的產品，還很少。

算力是打造所有類型大模型生態的動力源泉。但大模型喂養訓練、開發成本太高。比如，要訓練像ChatGPT這樣的生成式AI，至少需要1萬張英偉達A100加速卡的支持，大模型訓練每月成本在數百萬美元以上量級。

目前，國內只有包括騰訊云在內的少數幾家企業，具備這樣的硬實力?？紤]到To B行業需要結合復雜應用場景喂養，那么成本會更高。

另外從專業經驗看，行業大模型部署需考慮到計算資源、網絡帶寬、安全性等多方面問題，但很多企業、機構缺乏相關技術、人才和經驗，導致模型無法順利部署和應用。

對騰訊云而言，上述難題或許并不是問題——以算力為例，多年來基礎設施領域持續投入后，騰訊云搭建起了行業領先的高性能、低成本、超大規模的算力基礎設施。今年4月，騰訊云發布面向大模型訓練的新一代HCC高性能計算集群，整體性能比過去提升3倍。

騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群 CEO 湯道生表示，HCC 獲得了很多客戶的高度認可，幾家 AI 獨角獸都與騰訊云展開了合作。

02

不止一站式，騰訊云的行業大模型實踐

“希望能以最低的成本、最合適的模型和最好的服務把大模型真正做好，會在預算和成本可控的情況下提供最符合邏輯的模型，讓其在場景中達到目的，解決問題。”吳運聲表示。

從“極點商業”現場觀察來看，騰訊云推出的為何是行業大模型，而非通用大模型，這并非魚和熊掌不可兼得的故事。更多只是站在政企等客戶角度，進一步對外釋放自身在行業上的技術、服務能力。

騰訊云行業大模型具體路徑是，依托騰訊云TI平臺打造模型精選商店兩種服務，包括為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，以及“量體裁衣、普惠適用”的行業模型解決方案。

騰訊云TI平臺，是基于騰訊先進AI能力和多年技術經驗，向開發者、政企提供的一站式AI開發服務平臺。“精選商店”作為一種消費理念很好理解，提倡優秀、高品質的產品，強調對商品的精心挑選和甄選。

這意味著，在騰訊云的模型精選商店中，企業可以根據自身實際需求，像去精選商店購物一樣，挑選Mass一站式服務，或者個性化、專業化定制的解決方案。

MaaS是云計算行業公認的未來商業模式變革，中文名是模型即服務。去年底，美國知名投資人Chamath指出，MaaS將會顛覆SaaS。今年，百度CEO李彥宏等也有類似表述，未來云計算的主流商業模式將從IaaS變為MaaS。

具體而言，作為AI時代基礎設施，MaaS為下游應用提供安全、高效、低成本的模型使用與開發支持。用戶可以直接在云端調用、開發與部署模型，而無需投資構建和維護自己的模型所需的基礎設施、硬件和專業知識。

上述闡述略微生澀，通俗易懂的說法是，騰訊云將自己的一系列行業大模型服務，以及媒體AI中臺、數智人等一整套模型服務工具鏈，集成在了MaaS一站式商店中，企業可以根據自己需求，進行選擇。

應用建立在大模型上。基于50多個基礎模型，不同行業、企業還可以只要加入自己的場景數據，就可以生成契合自身業務需要的專屬模型。

比如，每個企業都可以在騰訊云MaaS中，擁有自己的專屬大模型空間，既可以調用全部能力和所有“商品”，也可以結合所屬行業專業性及場景需求，用自己的數據一站式訓練精調，開展多模型訓練任務，打造自己的企業大模型。

“無論哪種模式，都是為了解決To B千行百業搭建大模型的成本、門檻、技術、人才等難題。”有觀察人士就認為，不能將騰訊云MaaS視為一個簡單的“行業大模型工具”，而應視為一個AI基座型的生態開放平臺。

其道理很簡單，對政企等ToB行業來說，其實都需要自己的專屬模型。接入騰訊云MaaS的B端生態越多，就會帶來更多業務、算力訓練等工作，最終形成一個生態開源平臺。

得益于過去積累的龐大業務數據，以及算力基礎設施，騰訊云行業大模型具備五大特點：提供高質量的行業大模型、完善的平臺工具、成熟的流程服務、全面的配套服務、領先的安全能力保障。

比如，多年深耕產業互聯網的經驗，讓騰訊云TI平臺內置多個高質量行業大模型，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務、教育等多個行業場景。TI-ONE平臺提供的大模型全套工具鏈，則可以讓用戶客戶快速進行一站式大模型精調。

從“極點商業”觀察來看，做好行業大模型的邏輯，并不止技術和算力。

那就是對企業具體應用場景、服務模式，是否有深入了解。畢竟，對To B行業來說，沒有Know-how的深厚積累，就很難結合相關應用場景，為政企等設計出個性、專屬的Demo。

這正是騰訊云優勢之一。騰訊云對政企市場布局深遠，此前在IaaS層、PaaS和SaaS三個層次都具有核心技術能力。相關數據顯示，截至目前服務超過30個部委、二十多個省、五百多個市縣的數字化轉型工作，為超11億民眾提供近三千項移動政務服務。

03

落地應用是關鍵，騰訊云答卷如何？

目前，騰訊云行業大模型能力已在騰訊企點、騰訊會議、騰訊云AI代碼助手等多款產品中落地使用。而外部“最后一公里”落地應用，無疑是所有大模型競爭焦點，更是外界對騰訊云布局政企等行業大模型的重要考量。

去年7月，騰訊云宣布成立政企業務線，將政務、工業、能源、文旅、農業等眾多傳統領域作為重點目標市場，首次進行政企業務大整合。

對所有互聯網和科技企業而言，傳統政企市場顯然是一塊難啃的硬骨頭。但從目前來看，騰訊云在推出MaaS一站式行業大模型之前，其實就已有多個案例悄然落地。

比如在“數字福建”建設上的落地打造。

今年4月，騰訊云與福建大數據集團正式簽署合作協議，共建“福建智力中心”項目，并助力打造互動式政務大模型應用“小閩助手”。

作為全國率先成立的省管國有全資大數據企業，福建大數據集團是“數字福建”建設主力軍，負責省級電子政務網絡、云、平臺等系統的建設和運維。“福建智力中心”則是福建省基于大語言模型能力而打造的首個智慧政務平臺。

“福建智力中心”全面依托騰訊云在數據接入、處理，模型構建、訓練、評估、管理等方面的技術能力，并結合福建省政務民生的切實需求，主要面向當地政府部門、企事業單位等政務機構，提供全方位的智能化支持。

作為“福建智力中心”的重要創新成果，“小閩助手”是福建政務領域發布的首個互動式大模型應用，未來將為福建市民提供零距離、高質量、7X24小時管家式政務的辦事體驗。

相比傳統客服應用，“小閩助手”具有更快的響應速度、更準確的服務推送和更好的用戶體驗——這并不容易，需要強大的算力資源的高效調度和管理，也是政企搭建專屬大模型的難題之一。

背后，顯然離不開騰訊云MaaS一站式服務和“量體裁衣”行業模型解決方案中，提供的強大技術支撐，算力和存儲等能力。

其中，騰訊云智能AI算力調度平臺為“小閩助手”提升政務互動的效率和質量；騰訊云TI平臺則為其提供配套完善的訓練和推理框架工具鏈，減少模型生成時間，提升部署效率。

上海大學與騰訊云的牽手，則是共同打造教育行業大模型的典型標桿。

基于騰訊云教育行業大模型能力，上海大學此前結合自身場景數據，通過騰訊云TI平臺進行精調，構建專屬教育行業大模型，計劃覆蓋包括在校生、畢業生全生命周期，提供咨詢和問答內容，首個場景聚焦招生專業咨詢和規章制度咨詢。

從具體使用場景來看，在“招生專業咨詢”中，學生可以通過平臺向助手提問關于專業的培訓目標、校企合作、就業前景、課程設置、實習基地等。 而在“規章制度咨詢”場景，學生可以通過平臺向助手提問關于學分、戶籍、獎學金、交換生、安全管理制度等。

實際上，政企行業需求不同，痛點也完全不同。其合適的行業大模型，也就截然不同。

比如對傳媒行業來說，多年下來積累海量的音視頻、圖片、文稿等信息資源。但過去由于缺少智能的技術手段，大多是傳統人工方式做資源編目，難以滿足媒體采編存管播發全流程的時效性、高質量需求。這意味著在數字化時代，媒資管理也需提升智能管理水平，才能服務媒體內容生產與傳播。

面對央視總臺這一痛點，騰訊云解決方案是，基于騰訊云智能媒體AI中臺的行業大模型能力，幫助央視部署TI 平臺原生模型服務，打造人工智能開放平臺，通過引入自研“標簽權重引擎”，讓內容標簽顆粒度更細、理解度更深、泛化性更高。在這樣的數據標簽體系支撐下，視頻編輯用自然語言就能實現跨模態檢索。

最終，重新構建了細分場景的標簽體系，包括新聞、綜藝、融媒體、影視劇等，關注各場景中應用價值最大的標簽。同時在原本智能標簽檢索的基礎上，通過跨模態的文本－圖像理解模型，可以做到以文搜圖、以文搜視頻，實現跨模態檢索。

又比如在金融落地上，保障安全重中之重外，某國家首批股份制商業銀行的核心痛點就有兩個：一是實現相關單據信息的自動化錄入、匹配、分析和校對，降本增效；二是通過大語言模型打造銀行專屬AI助手，助力銀行投資、財富管理、綠色金融等業務發展。

兩大核心痛點，背后是無數復雜原因導致，一個行業大模型很難解決所有痛點，實現所有訴求。

OCR產業生態圖

最終，騰訊云找到的方案是，利用OCR（光學字符識別）大模型去匹配大量單據處理場景，將識別的字段準確率提升至90%以上，更好地滿足了銀行業務場景的需要。OCR基于騰訊優圖實驗室的深度學習技術，將圖片、手寫的文字內容，智能識別成為可編輯的文本。

而在金融智能客服場景，則基于騰訊云金融行業大模型能力，客戶結合自身場景數據，通過騰訊云TI平臺進行精調，構建了專屬的金融客服大模型，并進行私有化部署。

04

業界共識，行業大模型迎來分水嶺

上述只是目前騰訊云行業大模型眾多應用落地中的幾例，對原有模式、生產力的顛覆改變、運營效率的提升，明晰可望。那么，這是否意味著，更大規模落地應用的開端？

“政企選擇接入大模型根本動力離不開四個字：降本增效。”業內人士認為，整體來看，騰訊云是從ToB/G政企端自身需求場景出發，去思考打造什么樣的行業大模型。“不但要為政企等行業的大模型落地搭平臺、找場景、降門檻、降成本，也需要為安全邊界負責。這是大規模落地應用的基礎。”

“我們期望和騰訊云等一起，推動行業構建專屬大模型及智能應用的普及。”在峰會現場，多位業內人士對此表示，從大模型發展趨勢看，已經形成了ToC/B、多模態場景應用并行路徑，行業大模型只會越來越“沸騰”。

AI技術深度嵌入中國工業生產、高端制造各個環節，智能化、數字化轉型升級成為政企等各行各業共同目標，都讓外界意識到了行業大模型的巨大潛在價值。

發力行業大模型，也就成為行業共識。不止騰訊，也是微軟、百度、阿里、360、科大訊飛、中國移動等大廠共同競逐方向。有消息稱微軟，正在使用其Azure云服務把 OpenAI 的強大的語言生成模型引入政府機構；在國內，中國移動今年6月展出了他們的“九天”行業大模型在網絡運維領域的應用。

另外，金融、教育、醫療、自動駕駛、智能物流、安防等多個領域行業公司都已相繼傳出要推行業大模型的消息。

可以判斷的是，隨著落地應用加速，行業大模型將迎來分水嶺。比如MaaS將隨著AI不斷深入應用到各行各業，在金融、教育、醫療、交通、能源等核心領域，用MaaS+SaaS的模式，重構SaaS行業，撬動新的億萬級的市場。

比如在教育市場，騰訊與上海大學的牽手，也許就是教育行業大模型打造的開端。

針對大模型對教育行業的影響，同濟大學校長、教授鄭慶華表示，其將會重塑傳統的教學方法和模式。這意味著，行業大模型不僅會徹底顛覆傳統的師生二元結構，重塑教育產業的浪潮，還會推動中國教育信息化市場規模的攀升。

中商情報網數據顯示，預計2023年，中國教育信息化市場規模為 5573 億元，復合年增長率8.3%。這一增長速度預計會加快——因為伴隨規?；c在線化行業大模型的落地，將有利于打破階層化的教育資源，讓學習真正擺脫時間和空間的限制，實現全民教育同權。

政務、工業、能源、文旅、農業等眾多政企，以及制造細分領域，也被給予相同期望。顯然，這會推動行業大模型和相關技術的市場規模。

比如已然成為科技巨頭能力標配的OCR，已在金融、保險、醫療、交通、教育等諸多行業有深入成熟的應用。隨著OCR行業模型應用范圍和場景擴展，市場規模將進一步增大。有權威機構預測，2025年全球OCR市場規模將達到133.81億美元。

這就是眾多科技企業競逐行業大模型的巨大機會——面對To B千行百業，復雜細分痛點和需求，沒有一家企業能做到“完全通吃”。

所有有實力企業，都可以在不同場景應用中，利用自己優勢找到自己位置，跑出更多的獨角獸。比如，騰訊云在算力、軟件、數據、生態上的優勢，華為在芯片、系統上的優勢，中國移動不可替代的網絡優勢。

行業迭代、商業化潛力的加速釋放，又將成為助推行業大模型應用落地的“引擎”。最終在理想狀態下，在脫虛向實過程中，成為人類強有力的生產力工具。

新的宏大故事畫卷已經開啟。實現前提，是記住馬克思說的一點：事物發展，總是波浪式前進，螺旋式上升的。行業大模型的未來發展，也無任何捷徑可言。

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