소식

어제 2024 tencent 글로벌 디지털 생태계 컨퍼런스에서 tencent 그룹의 수석 부사장이자 클라우드 및 스마트 산업 그룹의 ceo인 tang daosheng은 기자와의 그룹 인터뷰를 수락하여 대형 모델이 아직 초기 단계에 있다고 말했습니다. 요구사항을 충족하기 위해 지속적인 반복이 필요하며, 내부 조정 결과에 대한 만족을 통해 팀은 노력의 방향을 더 잘 이해할 수 있습니다.

기자들의 질문은 주로 대형 모델에 집중됐고, 이어 to b 사업, 해외 수출 및 하드웨어 관련 질문도 이어졌다. tang daosheng은 하나씩 신중하게 대답했습니다.

대형 모델

tang daosheng은 인터넷 초기에 거품이 있었고 많은 회사가 탈락했지만 일부 회사는 그 속에서 생겨났다고 말했습니다. 대형 ai 모델도 마찬가지다.

tencent는 대형 모델에 대한 투자를 매우 중요하게 생각하며 지속 가능한 개발도 중요하게 생각합니다. 더 큰 모델을 만드는 데 필요한 투자는 과거보다 훨씬 높습니다. 각 기업은 자신의 손실을 보전하기 위해 다른 이익에 의존하지 않도록 비용을 명확하게 계산하고 합리적인 가격을 설정해야 합니다. "나는 어떤 사업을 할 때마다 '합리적인 비즈니스 모델이란 무엇인가? 장기적이고 건전한 발전을 이루기 위해서는 어떤 종류의 입력과 출력이 필요한가? 일반적으로 말하자면 우리는 꾸준한 흐름을 유지하고 있으며 앞으로도 계속해서 노력할 것입니다."라고 생각합니다. 덥다고 개념에 뛰어들기보다는 끈기와 장기적으로 노력하는 기업이 결국 보상을 받을 것이라고 믿습니다.”

tang daosheng은 대중이 현재 대형 모델에 대한 비용을 지불할 의사가 없다고 믿습니다. 아마도 대형 모델이 아직 준비되지 않았기 때문일 것이며, 충분히 좋으면 기꺼이 비용을 지불할 것입니다. 현재 대형 모델의 성능은 60점, 70점일 수 있지만 모두가 90점 정도를 기대한다. 탐색하는 과정에서 새로운 장면과 새로운 기회를 발견하게 될 것이며, 원래는 잘 구상되었지만 실제 구현에 한계가 있는 일부 장면은 피하게 될 것입니다.

5~6년 전 ai가 대중화되자 많은 혁신 기업들이 투자해 입찰에 성공했다. 현재도 비슷한 상황이 벌어지고 있다. 일부 기업은 입찰 경쟁을 벌이고 있으나 역량이 없을 수도 있다. tencent의 이전 경험에 따르면 고객의 요구 사항이 명확하지 않을 수 있으며 지속적인 투자가 회사를 압도할 수 있습니다.

tang daosheng은 ai 기능의 산업적 적용 전망에 확신을 갖고 있으며 사용자의 문제점을 찾고 사용자 요구를 충족해야 합니다.

tencent의 장점은 빠른 회의록 생성, ai 코드 도우미, tencent enjoy와 같은 시나리오 애플리케이션에 있습니다. tencent가 출시한 ai 코드 도우미는 tencent 그룹 내 개발 직원의 50% 이상 적용 범위를 달성했으며, 코드 생성률은 30% 이상에 도달했으며, 코딩 시간을 합하면 평균 40% 이상 단축되었습니다. 내부 대규모 생산 경험을 통해 r&d 효율성이 20% 이상 향상되었습니다.

그는 aigc의 국가적 차원의 적용은 to c에서 먼저 생산될 수 있고 가장 가까운 것은 yuanbao와 같은 정보 검색 분야에서 나올 수 있다고 믿습니다.

단지 큰 모델 그 이상입니다.

tang daosheng은 ai가 단순한 대형 모델이나 대형 언어 모델이 아니라고 믿습니다. 대형 모델은 ai 트랙의 일부일 뿐이며 인공 지능 분야의 다른 많은 기술 경로도 주목할 가치가 있습니다. 시스템, 대형 모델 모델은 단지 모듈 중 하나일 수도 있습니다. ai를 하는 것은 대형 모델을 만드는 기업만이 아니다. 모바일 시대에는 휴대폰을 만드는 기업만이 중요하다고 생각하는 것처럼 편협한 생각이다.

이미지 생성, 비디오 생성, 3d 모델 생성은 모두 생성적입니다. 과거에는 얼굴 인식부터 최근 매우 인기 있는 장문 인식에 이르기까지 다양한 식별 유형이 신원 인증, 보안 식별 등의 분야에서 많은 응용 시나리오에 사용되었습니다. 대형 모델과 결합된 ocr 인식 문서도 크게 향상되었습니다. 능력.

ai는 aig와 알파고의 강화학습뿐만 아니라 인식부터 세대까지 매우 광범위한 기술이다. ai 기술 역시 방향이 다양해 앞으로 백 송이의 꽃이 피어날 테니 텐센트는 계속해서 투자할 것이다.

문제를 해결하는 솔루션과 방법을 찾으려면 대형 모델이 그 방법 중 하나일 뿐입니다. 대형 모델에는 장점이 있지만 단점도 있습니다. 예를 들어 "환상"이 나타나는 것을 피하기가 어렵습니다. 따라서 나중에 rag(retrieval augmentation) 모델이 등장했습니다. 회사 내부 데이터를 질문 답변의 사실 기반으로 활용하여 모델과 결합하여 보다 정확하거나 보다 타겟화된 답변을 제공합니다.

많은 기업이 다양한 독점 정보를 축적하고, 기본 모델을 선택하고, 검색 기능을 강화하여 rag 아키텍처를 생성합니다. tencent는 시나리오 기반 지능형 비서 및 지능형 애플리케이션을 생성하여 고객 서비스, 마케팅, 콘텐츠 생성의 효율성과 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그리고 다른 분야.

b사업에

tang daosheng은 몇 년 전에는 모두가 saas 산업에 대한 기대로 가득 차 있었다고 소개했습니다. 그들은 결산 없이 많은 투자를 하고, 많은 인력을 고용하고, 많은 인력을 배치하여 고객을 위한 다양한 맞춤형 개발 프로젝트를 수행했습니다. 결국 그들은 비즈니스 모델이 너무 확립되지 않았다는 것을 발견했습니다. 이제 모두가 수정을 기대하고 있기 때문에 팀은 일회성 맞춤형 개발 및 인적 서비스에 대한 투자를 줄이고 플랫폼 제품 강화에 더 많은 자원을 투자하고 있습니다. 업계 전체도 어느 정도 비슷한 조정과 변화를 경험하고 있습니다.

후속 산업은 점점 더 상업적인 성격으로 돌아갈 것이며, 시간이 지나도 변화하지 않는 일부 산업은 시장에서 도태될 것입니다. "그러나 나는 또한 이것이 더욱 '강력한' 플레이어 그룹을 유지하는 동시에 더 강력한 역량과 경쟁력을 가지고 전체 산업 생태계와 더 잘 통합될 것이라고 믿습니다. 예를 들어, 플랫폼 제품을 만든다면 플랫폼을 만드는 데 중점을 두고 있으며, 일부는 자신의 분야에서 더 깊이 있게 작업할 것이며, 고객 시나리오에 중점을 두고 운영 서비스를 제공하는 일부 서비스 제공업체도 있습니다. shenma 등은 모두 장기적이고 심층적인 협력 관계를 맺고 있으며, 이를 위해서는 뱅킹 핵심 시스템이나 다양한 금융 산업에 필요한 기능을 제공합니다. 또한 이를 위해서는 플랫폼 소프트웨어, tdsql과 같은 데이터베이스 또는 일부 오디오 및 비디오 기능이 필요합니다. 선수들과 동행하면 포지셔닝이 점점 더 명확해지고, 모두의 경계가 점점 더 명확해지고, 모두가 협력할 때 각자의 역할이 점점 더 명확해지고, 업계는 점점 더 성숙해질 것입니다.”

tang daosheng은 지난 2년간의 개혁 결과에 매우 만족한다고 말했습니다. 팀은 자신의 단점을 알고 있으며 tencent 제품과 제품을 통해 해결할 수 있는 문제가 무엇인지도 이해하고 있습니다. 솔루션과 협력이 필요한 솔루션은 파트너와 협력하면 더욱 명확해집니다.

tang daosheng은 tencent cloud가 작년에 비해 손실을 줄이는 데 큰 진전을 이루었고 점차 이익 목표에 접근하고 있으며 수익성 달성이 그리 멀지 않을 것이라고 말했습니다. 지난 몇 년 동안 공급망의 지속적인 효율성 개선과 비즈니스 프로세스에서 우리가 하는 일과 하지 않는 일을 통해 우리 사업은 더욱 집중적이고 건강해졌습니다.