核心观点
- AI原生云的兴起：随着大型语言模型（LLMs）等AI技术的突破，AI原生云应运而生，将AI技术无缝嵌入云计算服务的各个方面，推动用户业务转型和创造力。AI原生云优先考虑开放性和生态系统培养，为用户提供更智能和自动化的服务。
- AI原生云的挑战：构建AI原生云面临着七个关键技术挑战，包括精通训练大型语言模型、多模态支持、简化集群调度、提升集群性能、确保内容质量和安全、兼容性与可扩展性，以及向量化技术。
- 腾讯云AI原生云平台架构能力：腾讯云AI原生云平台涵盖五大关键能力：AI基础设施、模型与框架、AI工程、AI应用和安全，助力全面加速大规模语言模型（LLM）的训练、推理和应用部署。
- 基础设施层：腾讯云提供异构计算、智能计算基础设施、网络和边缘加速以及存储加速等解决方案，满足AI原生云对高性能计算、网络和存储的需求。
- 模型库：腾讯云提供行业特定且专属的大规模模型，并支持用户创建独特的行业专属大型模型。
- 工程工具层：腾讯云TI平台简化了行业特定AI部署的整个流程链，包括数据采集、处理、算法开发、模型训练、评估、部署以及AI应用开发。
- 应用层：腾讯云提供一系列智能应用，如腾讯会议、腾讯文档、企业微信等，并通过人工智能数字人、知识引擎等高级解决方案丰富软件功能。
- 安全：腾讯云架构由腾讯云安全加固，提供全面的安全措施以维护AI信任，并提供了全栈式安全解决方案。
关键数据
- 腾讯云管理着超过1.5亿个计算核心，提供行业领先的16 EFLOPS（1.6 x 10^18 FLOPS）基于人工智能的计算能力。
- 腾讯云异构计算服务覆盖全国90%以上的LLM客户。
- 腾讯云智能计算基础设施可在TCE技术基础上实现，具备多租户隔离和全面云产品特性。
- 腾讯云3.2T RDMA网络，被称为StarPulse，具有专有的TiTa和TCCL协议。
- 腾讯云连接网络（CCN）提供高达300T的带宽，支持超过20个全球区域。
研究结论
- AI原生云是AI技术发展的必然趋势，将推动云计算功能的重大飞跃，为用户提供更智能和自动化的服务。
- 腾讯云AI原生云平台具备全面的能力，能够满足用户对高性能计算、网络和存储、模型库、工程工具、应用和安全的需求。
- 企业在部署大规模模型时，需要避免“对模型参数的盲目崇拜”和“对数据准备的误解”，并选择合适的云服务提供商。
- 腾讯云作为AI原生时代的领导者，将加速用户走向商业成功的道路。
