大模型赛道的发令枪响彻云霄。
对于科技巨头而言，这不仅仅是一场技术竞赛，更是对未来商业模式、技术趋势和市场需求的深度探索。国内互联网科技圈中的领头羊之一腾讯，终于迟迟迈出了关键一步。
6月19日，腾讯云首次正式向公众揭示了其行业大模型的研发进度，并发布了针对B端客户的创新服务解决方案——腾讯云MaaS（Model-as-a-Service，模型即服务）。
此前，中国的互联网巨头们——百度、阿里巴巴等，都已经明确了自己在大模型领域的决心。如今随着腾讯的正式布局，这场战役已经全面打响。
早一些的百度和阿里巴巴，选择的道路不尽相同，但无一例外都看到了大模型在赋能消费者、助力企业数字化转型中的巨大潜力。与之相比，腾讯似乎更注重B端市场，从面向行业的MaaS服务方案可见一斑。
腾讯云正在将这场竞争引向了一个新的方向——更加聚焦的B端市场。在一定程度上，这将加速中国大模型技术的发展步伐，同时也会推动中国AI产业的整体技术升级。
不过对于稍晚进入战场的腾讯云而言，一场恶战自然是避免不了的。
略欠新意的腾讯云MaaS
通览此次发布会，可以将其主要内容归纳为三个重点：面向行业的定向服务；三层驱动的产品架构；以及由内而外的发展策略。
客观地讲，腾讯云的大模型在整体架构设计和实际应用方向上，并没有展现出过多出人意料的创新之处，甚至有一些“阿里味儿”。
拿大模型设计来说，腾讯云并没有像此前的百度、阿里等一样，公布一个基础的通用大模型，而是一口气推出了覆盖金融、文旅、政务、传媒、教育等10大行业的多个模型，提供超过50个解决方案。
对此，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在现场解释到，“我们认为必须有针对性的行业大模型，再加上企业自己的数据、精调，才能打造可需要和可应用的服务。”
在腾讯的视角下，这一步具有创新性，然而行业大模型在现今并非新鲜事物，相关更深入的解读，下文中会继续探讨。
回到发布会，在整体架构设计上，腾讯行业大模型解决方案主要分为三层：
在应用层（MaaS）提供大模型微调、训练和应用等模型服务；在平台层提供数据标注和AI加速组件等工具，支持并加速企业大模型开发；在技术底座提供包括基础算力设施和内置的多个行业大模型。
这与阿里云的大模型架构几乎如出一辙。
今年4月，阿里云智能集团CEO张勇在阿里云峰会上表示，目前阿里云已形成了全栈的技术服务，搭建了模型即服务（MaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）三层架构。
据介绍，阿里云MaaS层包括API服务、基础大模型/通义大模型、企业专属大模型、魔搭社区；平台层包括模型开发、模型推理与部署、模型训练、大数据平台等；基础设施层包括灵骏智能计算集群、弹性计算ECS集群等。
实际上，关于MaaS（Model-as-a-Service，模型即服务）这个概念，国内最早是阿里云通义千问大模型的研发负责人周靖人，在去年11月的云栖大会上提出。
周靖人曾表示，已经看到有一些云计算友商不断地采用这个新概念，去设计它自身云的产品体系。
诚然，在特定产品方面，腾讯和阿里存在一些差异。但从大体架构上看，二者的区别并不显著。这种情况或许反应了后来者在定义产品架构时所面临的困境。毕竟，同为互联网云厂商，市场上的正确答案可选项本就不多。
发布会上，腾讯云展示了一系列大模型应用的实例，这些应用大多数已经集成到腾讯的现有SaaS产品中，并提升了产品的智能化水平，例如腾讯会议、腾讯企点智能客服以及AI代码助手。
这种开发和应用大模型的策略，与微软和阿里之前的做法有许多共通之处。例如，微软把基于大模型的智能助手Copilot集成到他们的多个ToB和ToC产品服务中，包括Windows、GitHub、Bing搜索和Azure云服务。
阿里巴巴也已经宣布，未来所有阿里巴巴的产品都将集成“通义千问”大模型。钉钉和天猫精灵已经成为了首批产品，并在完成评估认证后将正式发布新的功能。
今年5月17日，马化腾在出席腾讯股东大会时表态，认为大模型是几百年不遇、类似发明电力的工业革命一样的机遇，腾讯也在埋头研发，但并不急于把半成品拿出来展示。
不过，通过此次发布会，也能看出腾讯对于缩小行业身位差距的紧迫感。毕竟，在这个竞争激烈的领域中，一旦有一家公司的“数据飞轮”开始运转，对于后发者来说，迎头赶上就需要付出更多的努力。
行业大模型已蔚然成风
腾讯认为，通用大模型已经在某些环节（例如客服营销环节）被应用，实现了降低成本和提高效率的目标。然而，在具体的企业场景中，通用大模型可能无法很好地运转。
背后是由于它可能无法理解行业专业术语，无法了解企业内部独特的情况，它的回答可能会比较笼统，有时候甚至可能会提供不准确的信息。这非常致命，在许多企业场景中，用户对企业提供的专业服务的要求很高，容错率低。企业如果提供了错误的信息，可能会承担巨大的法律责任和面临公关危机。
此外，如何在使用大模型的同时保护企业数据产权和隐私，以及降低使用成本，也是一个需要解决的问题。
因此，企业使用的大模型必须是可控、可追溯、可修正的，且必须进行反复和充分的测试才能投入使用。为了提供更高实用性的智能服务，需要结合行业针对的大模型和企业自己的数据进行训练和精调。
为此，除了发布行业MaaS解决方案外，腾讯云为客户提供模型预训练、模型精调、智能应用开发等服务，企业可以根据TI平台内置的大模型，加入企业自己的数据，生成专属模型。
上面的描述，可以简单地概括为，大模型的类别划分为通用大模型、行业大模型以及专属大模型，这三者的关系是按照递进顺序展开的。
这种对大模型的再设计，确实有一定的道理。在腾讯的宣传口径中，腾讯云认为这是他们的独特之处。然而，关于上述三种模型的实践，已经在国内许多厂商之间变得相当普遍。
今年4月的阿里云合作伙伴大会上，阿里云宣布各种生态伙伴和企业都可以利用自己的行业知识和场景需求，对千问大模型进行再训练和微调，从而创建专属大模型，并将其集成到自己的整体解决方案中。
周靖人进一步解释道，与千问通用大模型相比，千问专属大模型不仅拥有通用大模型的所有知识和能力，还具有对应行业和场景的知识积累，可以更好地满足各种企业对大模型的特殊要求，支持各种垂直行业的各种应用和服务。
百度方面此前在文心大模型技术交流会上，也曾公开表示，“文心千帆大模型平台”，作为一个大模型生产平台，企业可以在文心千帆上基于任何开源或闭源的大模型，开发自己的专属大模型。
在通用大模型到专属大模型的迭代路径上，腾讯与主流大模型厂商也存在一些相似之处。
即平台提供可视化的开发工具链（包括数据生成、标注、回流的数据闭环管理功能），客户可以使用数据进行模型微调，从而获得自己的专属大模型。
关于“通专”的讨论，中国工程院院士廖湘科在2023中国算力发展研讨会总结道，通用模型可以服务各行各业，我们需要可以对标ChatGPT的通用大模型，而各行各业可以根据行业实际需求在通用大模型的基础上进行微调和推理，定制行业的专用模型。
可以肯定的是，大模型的竞争，已经开始从通用大模型迅速扩展至面向垂直领域的行业大模型，甚至专属大模型。
腾讯公开的第一步选择的并非是C端通用大模型，而是落地于B端的行业大模型。腾讯云副总裁吴运声解释称，对于C端通用大模型，腾讯内部也有相关应用，但目前尚不能对外公开相关信息。
此前据职场Bonus报道，腾讯针对类ChatGPT对话式产品已成立“混元助手(HunyuanAide)”项目组，凝聚内部多个团队的能力。Owner为张正友，PM分别为俞栋、王迪、刘田，该项目有至少7位组长、7位Sponsor，除了TEG、PCG、CSIG力量的参与，微信和互娱的也出现在名单人员的业务覆盖面内。
这次只公开了行业大模型的进展，意味着腾讯其他业务线上的大模型可能还未达成阶段性进展，也反映出集团对云业务的支持力度。显然，这其中的原因是非常好理解的。
过去一段时间，市场研究机构IDC在2022年底的预测报告中，将中国云计算行业在未来五年的平均增长速度下调了10%。这一调整是受到互联网行业整体增速放缓的影响，同时政企集成业务也未能幸免。这些因素共同导致了互联网云厂商普遍降低了业务预期。
具体来看，阿里云今年一季度首次出现收入负增长，营业收入同比减少2%，其他云厂商表现也中规中矩。为了获得增长，继阿里云启动史上最大规模降价之后，腾讯云、移动云、京东云陆续跟上。
而如今，随着各个产业对大模型的深入投入和布局，行业共识逐步形成：大模型正在改变云生态。它有可能成为互联网云厂商在价格战之外谋求份额增长的新动力，为云计算行业带来全新的变革契机。
譬如，投资机构A16Z认为，生成式AI市场里的大量资金，其实最终流向了基础设施公司。A16Z估计，应用程序公司平均将约20%-40%的年收入，用于推理和定制化的微调。这部分通常直接支付给云服务提供商，以获取实例或支付给第三方模型提供商，后者将大约一半的收入投入于云基础设施。据此有理由推测，生成式AI总营收的10%-20%将流向云服务提供商。
对于腾讯云来说，这就像是一根“救命稻草”。
2023年4月23日，IDC发布的《中国公有云服务市场（2022下半年）跟踪》报告显示，公有云IaaS+PaaS市场份额中，腾讯云由11.1%减少1.2%至9.9%；由第二位降至第四位。
腾讯云的滑坡包含了其战略调整的因素。在2022年的最后一个月，马化腾在一次内部员工大会上痛斥腾讯云的大集成作风，为腾讯云的战略方向奠定了基调。从IDC数据来看，“不买量”的效果显著。
但显然，重启增长仍然是腾讯云的执着追求。大模型预计有可能改变腾讯云增长持续缓慢的现状，并开拓全新的市场增长领域。从此次混元大模型的发布来看，腾讯云的期待与需求可谓是十分迫切。
不过抓住稻草只是求生的第一步，如何持续地向上使劲发力，才是爬出泥潭的关键。
