昨日，在2024腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生接受了记者群访，汤道生称大模型还处在早期阶段，还需要不断迭代以满足用户需求，对内部调整结果满意，让团队更加了解努力方向。
记者们的问题主要集中在大模型方面，其次为To B业务，少量涉及出海、硬件。汤道生一一细致回答。
大模型
汤道生表示，互联网一开始有泡沫，有很多公司被淘汰，但也有一些公司从中脱颖而出。AI大模型也会如此。
腾讯很重视大模型的投入，同时也重视可持续发展。做大模型需要的投资比过去高很多，每个业务都应该算清楚成本，合理定价，避免靠别的利润补贴自己亏损。“我做任何业务都会想：合理的商业模式该怎样？到底应该是什么样投入和产出才能长期健康发展？总的来说，我们是细水长流，看准了会坚持，我相信最后还是那些能坚持的、长期主义的企业获得回报，而不只是因为这个概念很热就一股脑投进去的，这样的做法也很难坚持不下去。”
汤道生认为，公众目前不愿意为大模型付费，可能是因为还没有做好，如果足够好时就愿意付费。大模型现在的表现可能是60分或70分，但大家期望是90分。在探索的过程中会找到一些新的场景、新的机会，避开一些原来设想美好但是实际落地出现限制的场景。
五六年前AI大火之时，有很多创新企业投入、中标。当前也出现类似情况，有一些企业在抢标，能力未必具备。腾讯以前的经验是，客户的需求未必这么清晰，又有非常个性化的需求，持续投入可能会让企业不堪重负。
汤道生对AI能力产业应用前景有信心，需要找到用户痛点，满足用户需求。
腾讯的优势是场景应用，比如快速生成会议纪要、AI代码助手、腾讯乐享。腾讯推出的AI代码助手，在腾讯集团内部已经实现了50%以上的开发岗员工覆盖，其代码生成率达30%以上，编码时间平均缩短40%以上，结合内部大规模投产经验，研发效能提升了20%以上。
他认为，AIGC的国民级应用，可能首先是在To C方面去产生，最靠近的可能是在信息搜索领域，比如元宝。
不止大模型
汤道生认为，AI也不仅仅是大模型或者不仅仅是语言大模型，大模型只是AI大赛道中的一部分，人工智能领域很多其他技术路线也很值得关注，要搭建一套有用的智能系统，大模型也可能只是其中一个模块。不是只有做大模型的玩家才是做AI，这就像认为只有做手机的企业才在移动时代重要一样狭隘。
图片生成、视频生成、3D模型生成，都是生成类的。之前很多识别类的，从人脸识别，到最近非常受欢迎的掌纹识别，在身份认证、安全识别等领域已经有很多应用的场景，OCR识别单据结合大模型也有很好的能力提升。
AI是一个非常广的技术，从识别到生成，还有AIG，还有AlphaGo的强化学习。AI技术也有很多不同的方向，未来也会百花齐放，腾讯会持续投入。
要找到解决方案、解题的方式，大模型只是其中的一种方式而已。虽然大模型有优势，也有短板，比如很难避免“幻觉”的出现。所以后来出现了RAG（检索增强）的模式，通过利用好企业内部的数据，来作为回答问题的事实基础，然后再结合模型去理解，给到更准确或者更有针对性的答案。
很多企业都积累各种专有信息，选择一个基础模型，叠加检索增强生成RAG架构，腾讯能够打造出一些场景化智能助手和智能应用，在客服、营销、内容创作等领域显著提升效率和效果。
To B业务
汤道生介绍，几年前大家对于SaaS产业充满期待，在不太算账的情况下做了很大投入，招了很多人，铺好多人力给客户做各种定制开发的项目，最后发现商业模式不太成立。如今大家预期回调，团队在减少一些一次性定制开发的投入、人力服务的投入，更多地把资源投入到夯实平台产品，整个行业也都或多或少在经历类似调整变化。
后续行业会更多回到商业本质，有一些不及时转型的，在市场上会被淘汰。“但我也相信，这也会留住一批更‘健壮’的玩家，同时跟整个产业生态有更好的结合，能力和竞争力更强。比如我们这样做平台产品的，就会专注做平台；有些做行业应用的，就会在自己的领域走得更深；还有一些服务商，专注于服务好客户场景，去提供运营服务。比如我们在金融行业，跟长亮、神码等等都有很长时间深度的合作，他们在提供银行核心系统或者各种金融行业所需要的能力，同时也需要平台软件，像我们TDSQL这样的数据库，或者我们一些音视频能力。伴随着玩家各自的定位越来越清晰，大家的边界也越来越清晰。大家合作起来，各自扮演什么角色越来越明确，这个产业也会变得越来越成熟。”
汤道生表示，对这两年变革的结果比较满意，业务更加聚焦，团队知道了短板，会往更重要的地方提升，了解了哪些问题可以通过腾讯产品和解决方案去解决，哪些需要选择合作伙伴一起解决，路径也越来越清晰。
汤道生表示，腾讯云在减亏方面比去年有很大进步，正在逐步向盈利目标靠近，实现盈利不会太遥远。这几年通过对于供应链不断的效率提升，通过经营过程中有所为有所不为，业务变得更聚焦，更加健康。
