AI应用落地， 算力不足 仍是摆在众人面前的第一道槛。
这不，作为国产芯片设计公司，燧原科技成立时就碰上了这个老大难。
好在后来通过上云，其验证、benchmark测试效率从2周准备环境 缩短至30分钟 ，算力充足加速了芯片研发。
△燧原科技副总裁任树峰
当下， 云+AI基础设施 已成为企业智能化转型的关键支撑。
在以生成式AI为代表的技术驱动下，互联网行业作为云+AI应用的先锋，已经找到了新的增长点。
具体是如何做到的呢？？
9月6日，腾讯数字生态大会 「互联网AI应用专场」 在深圳拉开序幕，现场人从人…（头顶台风摩羯）
整场大会只做一件事，讲干货、讲干货、讲干货。例如：
话不多说，这就挑重点为大家奉上。
关于用AI转型升级，他们有话说
在大会现场，大家达成了一个基本共识：
至今为止，有 3条 技术路径成为趋势：
引用腾讯云副总裁 许华彬 的话来解释：
那么问题来了，不同行业/企业如何根据自身情况做选择？
下面有请几位代表性玩家为我们 “现身讲案例” ：
用户更喜欢点击AIGC内容了
作为聚焦 消费领域 的玩家，值得买科技分享了一个有意思的数据：
该公司 CTO王云峰 坦言，一般情况下，人们不太喜欢AI生产的内容（担心虚假信息），而现在，这一点击率已经打破了旧有印象。
复盘背后的原因，王云峰首先分享了值得买 对AI的不同认知 ：
按他的话说，如果AI纯粹是一个技术，那么AI应用落地可能意味着单纯使用通用模型；而实际上，AI不仅仅是生产力，很多时候它在 重塑我们的生产流程 。
放到消费领域的AI生态， 一个明显特征 让它区别于金融、医疗等领域。
也就是说，不同于金融、医疗等领域有很多确定性的知识可供模型训练学习，用户消费主要凭借经验，个性化非常强。
概括下来， 消费领域的特点主要包括 ：
认知有了，行业特点也理清了。
所以，AIGC内容之所以能逐渐赢得青睐，答案正式揭晓：
值得买发现，让AI帮用户去做那些以前要做很多功课才能解决的问题，用户点击率和阅读效率、阅读时长都会比通过AI单纯生成内容要好很多。
具体而言，值得买的做法是： 推出一套AI解决方案。
包括1个“值得买消费大模型”（自研13B消费模型），“商品库”和“内容库”2大数据库，AIUC分析引擎、AIGC生成引擎和AGENT调度引擎3个应用构建框架，以及提供针对性的AI解决方案的4类应用AI战略。
在这一方案中， 上云 是值得买战略的关键：
芯片设计也能上云了
作为国产AI算力先行者，燧原科技副总裁任树峰一上台就回顾了创业初期面临的痛点：
据他介绍，一个芯片设计项目的研发周期大概在1~2年，不同时间对算力的需求呈现波峰波谷状态。
实际情况是，公司一般会 集中在两三个月内 做很复杂、压力很大的模拟仿真和各种运算。
与此同时，通常大家认为芯片设计就是写IP或者写代码，但实际上，一家芯片公司还需要建机房、买服务器，以及管理服务器。
那么问题来了，对当时的燧原来说：
结果就是，千万级IT开销花出去了，工程师还是因为 算力不够 需要等物理扩容、等算力。
后来的解决方案是： 上云 。
据任树峰介绍，芯片设计上云在整个行业还不太常见，原因主要是相关数据过于敏感。
对此，燧原科技联合腾讯云打造了 本地+上云的存算分离式新架构 。
效果上，通过腾讯云保障燧原的峰值算力供给，燧原验证、benchmark测试效率从2周准备环境 缩短至30分钟 ，提升作业并发100%、缩短仿真周期30%。
动画渲染更丝滑了
到了看似和技术没那么近的文娱行业，猫眼娱乐副总裁徐晓也揭露了 业内痛点 ：
这里要补充下，一般一个动画项目的服务公司和工作人员可能分散在全国各地，需要将四散的工程文件进行汇总并统一渲染。
通常情形是，大家只能依赖 快递U盘或硬盘给对方 ，跨市传输至少需要1天，跨省则需2天，而跨国协作甚至可能拖延到十几天。
经过试验，猫眼基于腾讯云数据传输、数据存储安全方面能力打造了 猫眼渲染平台 。
如此一来，工作者只需远程在集群里制作，不仅省去了素材 交换下载 环节，还能更好 保护版权方 。
解决了这个大问题后，再用AI去做 建模 ……
另外，关于猫眼AI转型之路，徐晓在会中透露：
他重点分享了 票房预测 这一场景，当前，猫眼能够根据单个影片特征和同期大盘预估票房。
这里依托了基于腾讯云打造的 大数据平台 。具体包括：
数据显示，该平台可实现 日均3万+ 离线数仓调度任务稳定运行，核心任务执行 效率提升20% 。
还有哪些看点
事实上，本次大会聚齐了SaaS、文娱、社交、营销、电商、招聘等多个泛AI应用场景，到场分享的企业还有金蝶云、趣丸科技、智谱、猎聘、筷子科技……
篇幅有限，下面只能分享部分嘉宾看法。
作为LLM的头部玩家，智谱企业商业技术中心总经理 柴思远 分享了：
具体而言，企业要选一个好的基座模型，同时内部最好也有类似业务BP的角色（懂模型价值、懂业务）。
更重要的是， 最好发动全员去使用AI 。
随着数据资产的沉淀和变现，企业可以构筑自身竞争优势。
最后是业务场景，前期可能适合将大模型嵌入已有工作流程；更长远的，企业需要找到一些新的场景和业务模式，然后把模型的能力使用进去。
另外，趣丸技术保障负责人 刘亚丹 分享了：
展开来说，刘亚丹首先提醒AI转型也要讲，即“愿意为AI转型花多少？想得到怎样的成果？”。
然后还要寻找切入点。按他的说法：
同时，基于以往向客户交付颠覆性东西的尝试，他还分享了一条经验教训：
最后，腾讯混元高级AI策略产品经理 张汉策 分享了 如何构建AI角色 。
他们构建的《长相思》AI角色获得了成功：长相思AI角色对话总热度超3.7亿，“相柳” 单角色热度超2亿。
重点是，他详细介绍了不同训练方法踩过的坑，包括纯prompt法、RAG法，以及Agent法。
并最终总结了长相思采用的方法。
腾讯云：让企业更聚焦自身核心业务
相信大家也发现了一个华点：这些企业在AI转型升级中都用上了 腾讯云 。
据了解，腾讯云拥有广泛的全球基础设施，覆盖21个地区，运营58个可用区，全球服务器数量超过100万台，全球加速节点超过3200个，带宽储备达到200Tbps。
一直以来，腾讯云都以深厚的公有云实力和分布式云战略，持续推动各行各业的数字化转型。
截至目前，腾讯云AI产品已覆盖超过 400家 互联网头部企业，累计服务超过 12万家 互联网客户。
从AI应用落地面临的挑战出发，腾讯云行业架构副总监邱浩分享了 腾讯云AI全栈解决方案 。
从基础设施层、模型层、模型加速层、机器学习平台层、应用平台层和业务应用层阐述了腾讯云在 计算、存储、网络，一站式AI开发平台 腾讯云TI-ONE以及 云原生产品 等方面的能力，并给出了对应不同阶段AI应用开发的具体方案。
具体而言，腾讯云提供了如下 开箱即用 的产品：
总之，一句话概括腾讯云的作用，那就是可以让企业 更聚焦自身核心业务 。
借用值得买科技王云峰的说法：
BTW，就在大会前一天，腾讯混元发布了全新 Turbo大模型 ，作为新一代的旗舰模型。
相比上一代混元pro，推理性能提升超过100%的情况下，成本降低了50%，效果对标GPT-4o。
此外，新模型也支持角色扮演、代码生成FunctionCall，以及全新推出的支持腾讯生态整合的AI搜索联网的能力。
对了，Turbo模型这一次的定价也 降低了50% 。
