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昨日、2024年テンセント・グローバル・デジタル・エコロジー・カンファレンスで、テンセント・グループの上級副社長兼クラウド・スマート・インダストリー・グループの最高経営責任者（ceo）である唐道生氏は記者団のグループインタビューに応じ、大規模モデルはまだ初期段階にあると述べた。ユーザーのニーズを満たすための継続的な反復が必要であり、内部調整の結果に満足しているため、チームは取り組みの方向性をよりよく理解できます。

記者の質問は主に大型モデルに集中し、次に to b ビジネス、そして海外輸出とハードウェアに関する質問がいくつかありました。唐道生は一つ一つ丁寧に答えた。

大型モデル

唐道生氏は、インターネットの黎明期にはバブルがあり、多くの企業が淘汰されたが、そこから現れた企業もあったと述べた。大規模な ai モデルについても同様です。

テンセントは大型モデルへの投資を重視しており、持続可能な発展も重視しています。より大型のモデルを作るために必要な投資は、過去よりもはるかに高くなります。各企業はコストを明確に計算し、自社の損失を補うために他の利益に頼ることを避けるために合理的な価格を設定する必要があります。 「何かビジネスをするとき、私は常に考えます。合理的なビジネスモデルとは何でしょうか?長期的かつ健全な発展を達成するにはどのようなインプットとアウトプットが必要ですか?一般的に言えば、私たちは安定した流れの中にあり、今後も継続していくつもりです」熱いからといってすぐにコンセプトに固執するのではなく、粘り強く長期的に取り組んだ企業が最終的には報われると信じています。」

tang daosheng 氏は、国民は現在、大型モデルにお金を払うことに消極的であるが、それはおそらくまだ準備ができていないためであり、十分に優れていれば喜んで支払うだろうと考えている。大型モデルの現在のパフォーマンスは 60 点か 70 点かもしれませんが、誰もが 90 点を期待しています。探索の過程で、いくつかの新しいシーンや新しい機会が見つかり、もともとよく考えられていたものの、実際の実装には制限があるいくつかのシーンを回避することになります。

5、6年前にaiが普及したとき、多くの革新的な企業が投資し、入札を勝ち取りました。同様の状況が現在も発生しており、入札を競っている企業もあるが、その能力がない可能性がある。 tencent のこれまでの経験では、顧客のニーズはそれほど明確ではなく、非常に個別化されたニーズが存在し、継続的な投資が会社を圧倒する可能性があります。

tang daosheng は、ai 機能の産業応用の見通しに自信を持っており、ユーザーの問題点を見つけてユーザーのニーズを満たす必要があります。

tencent の優位性は、議事録の迅速な作成、ai コード アシスタント、tencent enjoy などのシナリオ アプリケーションにあります。テンセントが開始したaiコードアシスタントは、テンセントグループ内の開発従業員の50％以上をカバーし、コード生成率は30％以上に達し、コーディング時間は合計で平均40％以上短縮されました。社内の大規模生産経験により、研究開発効率が 20% 以上向上しました。

彼は、aigc の国家レベルのアプリケーションはまず to c で作成される可能性があり、最も近いものは yuanbao などの情報検索の分野になる可能性があると考えています。

大きなモデルだけではありません

tang daosheng は、ai は単なる大規模なモデルや大規模な言語モデルではなく、人工知能の分野における他の多くの技術的ルートも注目に値すると考えています。システム、大規模モデル モデルはモジュールの 1 つにすぎない場合もあります。 ai を開発しているのは大型モデルを製造する企業だけではありません。これは、モバイル時代には携帯電話を製造する企業だけが重要であると考えるのと同じくらい視野が狭いです。

画像生成、ビデオ生成、3d モデル生成はすべて生成的です。これまで、顔認識から最近非常に普及した掌紋認識まで、多くの識別タイプが id 認証やセキュリティ識別の分野で多くのアプリケーション シナリオで使用されてきましたが、大型モデルと組み合わせることで、その機能も大幅に向上しました。

ai は、aig や alphago の強化学習だけでなく、認識から生成まで非常に幅広いテクノロジーです。 ai技術にも様々な方向性があり、今後百花が咲き、テンセントは今後も投資を続けていきます。

解決策や問題を解決する方法を見つけるために、大規模なモデルは単なる方法の 1 つにすぎません。大きなモデルには利点もありますが、たとえば、「錯覚」の出現を避けるのが難しいという欠点もあります。そこで、質問に答えるための事実の根拠として企業の内部データをうまく活用することで、その後、より正確な、またはより的を絞った回答を理解して提供するモデルと組み合わせた rag (検索拡張) モデルが登場しました。

多くの企業は、さまざまな独自情報を蓄積し、基本モデルを選択し、検索拡張を重ね合わせて rag アーキテクチャを生成できます。これにより、顧客サービス、マーケティング、コンテンツ作成の効率と有効性を大幅に向上させる、シナリオベースのインテリジェント アシスタントとインテリジェント アプリケーションを作成できます。そして他の分野。

b事業者様へ

tang daosheng 氏は、数年前、saas 業界は決算を行わずに多額の投資を行い、多くの人員を雇用し、顧客向けにカスタマイズされたさまざまな開発プロジェクトを行うために多くの人員を配置していたと紹介しました。結局、too のビジネス モデルは確立されていないことがわかりました。誰もが修正を期待している今、チームは一部のワンタイムカスタマイズ開発と人的サービスへの投資を削減し、プラットフォーム製品の強化に多くのリソースを投資しています。また、業界全体も多かれ少なかれ同様の調整と変化を経験しています。

その後の産業はより商業的な性質に戻り、時間内に変革しない産業は市場から淘汰されるでしょう。 「しかし、これにより、より「強力な」プレーヤーのグループが維持され、同時に、より強力な機能と競争力を備えて、業界全体の生態系とよりよく統合されると私は信じています。たとえば、プラットフォーム製品を作る場合、私たちはプラットフォーム化に注力する人もいますし、業界アプリケーションに取り組む人もいますし、顧客シナリオに特化して運用サービスを提供するサービスプロバイダーもいます。 shenma など。これらはすべて、銀行のコア システムや、さまざまな金融業界で必要とされる機能を提供しています。また、プラットフォーム ソフトウェア、tdsql などのデータベース、またはオーディオおよびビデオ機能の一部も必要としています。ポジショニングがより明確になり、全員の境界線がますます明確になり、全員が協力することで、それぞれの役割がますます明確になり、業界はますます成熟します。」

tang daosheng 氏は、この 2 年間の改革の結果に非常に満足していると述べ、チームは自社の欠点を認識しており、より重要な分野で改善できることも理解しています。パートナーと協力することで、道はますます明確になります。

tang daosheng は、tencent cloud は昨年と比較して損失の削減において大きな進歩を遂げており、収益目標の達成もそう遠くないと述べています。過去数年間、サプライチェーンの継続的な効率改善と、ビジネスプロセスで行うことと行わないことを通じて、当社のビジネスはより集中し、より健全になってきました。