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騰訊離“ChatGPT”還有多遠?

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騰訊離“ChatGPT”還有多遠?

生成式AI或將納入微信和QQ,甚至“催生新業(yè)務”。

騰訊,產品研發(fā),人工智能,

圖片來源:界面新聞 范劍磊

文|AI星球 王非

ChatGPT爆火后,科技大廠紛紛宣布自家大模型領域產品研發(fā)計劃,股價應聲大漲。

3月16日,百度正式發(fā)布其AI產品文心一言,李彥宏表示,“文心一言帶來的優(yōu)勢,讓百度智能云有可能成為市場第一?!?/p>

僅僅一天后,微軟宣布將通過Microsoft 365 Copilot,植入OpenAI兩天前發(fā)布的GPT-4模型。據瑞士信貸估計,未來5年或將產生149億美元收入。

不只提振股價,還能增進營收。于是,大模型的東風何時吹向騰訊,一直被外界所關注。

3月22日,騰訊公布其最新財報后,騰訊董事長兼CEO馬化騰、總裁劉熾平等管理層召開了電話會議。

值得注意的是,這也是騰訊管理層首次在公開場合確認將推出類ChatGPT聊天機器人產品,并披露相應進展。

劉熾平表示,騰訊在AI領域的投入已經有很長時間,目前擁有足夠的團隊和技術開發(fā)出大模型產品。

他認為,騰訊“的業(yè)務主要就是社交,通訊和游戲,服務用戶對用戶的需求,其中包含著高質量的內容,生成式技術和基礎模型技術自然能夠為其提供非常重要的補充作用?!?/p>

劉熾平表示,“此類技術研發(fā)將推動公司既有業(yè)務的增長,提升變現(xiàn)能力,利用生成式內容精準對標用戶需求的特點,不斷優(yōu)化廣告產品效果,推升營收轉化率,提高內容業(yè)務和平臺的運營效率,為內容制作者和公司創(chuàng)造價值,提升用戶參與度?!?/p>

基于此,劉熾平稱,騰訊必然會投入各類資源來打造自己的基礎模型技術,未來也會應用于各業(yè)務當中。

換言之,生成式AI將在不久后納入騰訊旗下微信和QQ等產品中。

不止于此,隨著業(yè)務模式的不斷優(yōu)化,劉熾平預計,“騰訊也將出現(xiàn)新的增長機會,正如互聯(lián)網的發(fā)展一樣,以打造有用的服務為開始,而后思考合適的商業(yè)模式,整體而言,這個領域為我們創(chuàng)造了非常令人興奮的機會?!?/p>

劉熾平對于“催生新業(yè)務”寄予厚望,他認為,這將推動騰訊將“從滿足用戶對用戶的需求,發(fā)展到用戶到機器的服務領域?!?/p>

但顯然,騰訊并不打算“拼速度”。

劉熾平表示,“我們希望沿著正確的路線踏實前進,不急于求成,先打好基礎,再追求新進展,我們的第一款產品將會是多次迭代之后的產品,整個過程將是長期的?!?/p>

而且,聊天機器人也將只是騰訊未來發(fā)布的眾多產品中的一種。“我們視其為長期的發(fā)展機會,而非需要迫切解決的威脅,我們視其為工作重點,但抱著久久為功的態(tài)度,希望我們的努力是可持續(xù)的?!?/p>

據劉熾平介紹,騰訊“具備打造有競爭力產品的實力,有使用場景的資源,有數據方面的優(yōu)勢,有云計算基礎設施方面的加持,有打造人工智能應用,為既有業(yè)務提供輔助方面的長期實踐?!?/p>

具體而言,在基礎設施方面,騰訊有足夠的芯片來打造基礎模型技術;更為重要的是,騰訊擁有非常強大的云業(yè)務和相關技術,以可拓展和高密度的方式來調整和使用芯片,打造能夠滿足性能的芯片集群,來訓練大型的,以及隨迭代數量增長而復雜型不斷增長的基礎模型。

值得注意的是,在財報電話會上,騰訊首席戰(zhàn)略官詹姆斯·米歇爾也回答了成本相關問題。“大語言模型方面的成本不同,是一種固定成本,同創(chuàng)造的營收相比,這部分成本確實不小,但不會對利潤率產生重大影響。其他公司,無論大小,也都需要負擔這樣一筆固定的成本,相比其他業(yè)務所提供的用戶補貼之類的相關成本,我們認為這部分成本是合適的?!?/p>

劉熾平則補充到,“還有一部分成本是硬件成本,能夠分攤到多年?!?/p>

事實上,騰訊在大模型領域的布局早已有之,其“混元”系列AI大模型覆蓋NLP、CV、多模態(tài)等基礎大模型以及眾多行業(yè)/領域大模型。

ChatGPT爆火后,面對外界追問,騰訊也在2月9日就曾表示,在相關方向上已有布局,專項研究也在有序推進。

3月初,有報道稱,騰訊類ChatGPT對話式產品正是由騰訊混元助手項目組(HunyuanAide)出面打磨。

據悉,混元助手項目組將聯(lián)合騰訊內部多方團隊構建大參數語言模型,其目標是“通過性能穩(wěn)定的強化學習算法訓練,完善騰訊智能助手工具,打造騰訊智能大助手,并能成為國內的業(yè)界標桿”。

盡管在財報電話會上,騰訊高管沒有給出明確的時間節(jié)點,但也確實給外界吃了一顆定心丸:萬事俱備,只待東風。

本文為轉載內容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。

騰訊

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騰訊離“ChatGPT”還有多遠?

生成式AI或將納入微信和QQ,甚至“催生新業(yè)務”。

騰訊,產品研發(fā),人工智能,

圖片來源:界面新聞 范劍磊

文|AI星球 王非

ChatGPT爆火后,科技大廠紛紛宣布自家大模型領域產品研發(fā)計劃,股價應聲大漲。

3月16日,百度正式發(fā)布其AI產品文心一言,李彥宏表示,“文心一言帶來的優(yōu)勢,讓百度智能云有可能成為市場第一?!?/p>

僅僅一天后,微軟宣布將通過Microsoft 365 Copilot,植入OpenAI兩天前發(fā)布的GPT-4模型。據瑞士信貸估計,未來5年或將產生149億美元收入。

不只提振股價,還能增進營收。于是,大模型的東風何時吹向騰訊,一直被外界所關注。

3月22日,騰訊公布其最新財報后,騰訊董事長兼CEO馬化騰、總裁劉熾平等管理層召開了電話會議。

值得注意的是,這也是騰訊管理層首次在公開場合確認將推出類ChatGPT聊天機器人產品,并披露相應進展。

劉熾平表示,騰訊在AI領域的投入已經有很長時間,目前擁有足夠的團隊和技術開發(fā)出大模型產品。

他認為,騰訊“的業(yè)務主要就是社交,通訊和游戲,服務用戶對用戶的需求,其中包含著高質量的內容,生成式技術和基礎模型技術自然能夠為其提供非常重要的補充作用?!?/p>

劉熾平表示,“此類技術研發(fā)將推動公司既有業(yè)務的增長,提升變現(xiàn)能力,利用生成式內容精準對標用戶需求的特點,不斷優(yōu)化廣告產品效果,推升營收轉化率,提高內容業(yè)務和平臺的運營效率,為內容制作者和公司創(chuàng)造價值,提升用戶參與度?!?/p>

基于此,劉熾平稱,騰訊必然會投入各類資源來打造自己的基礎模型技術,未來也會應用于各業(yè)務當中。

換言之,生成式AI將在不久后納入騰訊旗下微信和QQ等產品中。

不止于此,隨著業(yè)務模式的不斷優(yōu)化,劉熾平預計,“騰訊也將出現(xiàn)新的增長機會,正如互聯(lián)網的發(fā)展一樣,以打造有用的服務為開始,而后思考合適的商業(yè)模式,整體而言,這個領域為我們創(chuàng)造了非常令人興奮的機會?!?/p>

劉熾平對于“催生新業(yè)務”寄予厚望,他認為,這將推動騰訊將“從滿足用戶對用戶的需求,發(fā)展到用戶到機器的服務領域?!?/p>

但顯然,騰訊并不打算“拼速度”。

劉熾平表示,“我們希望沿著正確的路線踏實前進,不急于求成,先打好基礎,再追求新進展,我們的第一款產品將會是多次迭代之后的產品,整個過程將是長期的?!?/p>

而且,聊天機器人也將只是騰訊未來發(fā)布的眾多產品中的一種?!拔覀円暺錇殚L期的發(fā)展機會,而非需要迫切解決的威脅,我們視其為工作重點,但抱著久久為功的態(tài)度,希望我們的努力是可持續(xù)的?!?/p>

據劉熾平介紹,騰訊“具備打造有競爭力產品的實力,有使用場景的資源,有數據方面的優(yōu)勢,有云計算基礎設施方面的加持,有打造人工智能應用,為既有業(yè)務提供輔助方面的長期實踐?!?/p>

具體而言,在基礎設施方面,騰訊有足夠的芯片來打造基礎模型技術;更為重要的是,騰訊擁有非常強大的云業(yè)務和相關技術,以可拓展和高密度的方式來調整和使用芯片,打造能夠滿足性能的芯片集群,來訓練大型的,以及隨迭代數量增長而復雜型不斷增長的基礎模型。

值得注意的是,在財報電話會上,騰訊首席戰(zhàn)略官詹姆斯·米歇爾也回答了成本相關問題。“大語言模型方面的成本不同,是一種固定成本,同創(chuàng)造的營收相比,這部分成本確實不小,但不會對利潤率產生重大影響。其他公司,無論大小,也都需要負擔這樣一筆固定的成本,相比其他業(yè)務所提供的用戶補貼之類的相關成本,我們認為這部分成本是合適的?!?/p>

劉熾平則補充到,“還有一部分成本是硬件成本,能夠分攤到多年?!?/p>

事實上,騰訊在大模型領域的布局早已有之,其“混元”系列AI大模型覆蓋NLP、CV、多模態(tài)等基礎大模型以及眾多行業(yè)/領域大模型。

ChatGPT爆火后,面對外界追問,騰訊也在2月9日就曾表示,在相關方向上已有布局,專項研究也在有序推進。

3月初,有報道稱,騰訊類ChatGPT對話式產品正是由騰訊混元助手項目組(HunyuanAide)出面打磨。

據悉,混元助手項目組將聯(lián)合騰訊內部多方團隊構建大參數語言模型,其目標是“通過性能穩(wěn)定的強化學習算法訓練,完善騰訊智能助手工具,打造騰訊智能大助手,并能成為國內的業(yè)界標桿”。

盡管在財報電話會上,騰訊高管沒有給出明確的時間節(jié)點,但也確實給外界吃了一顆定心丸:萬事俱備,只待東風。

本文為轉載內容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。