“互联网企业服务非常难、非常卷……但质量好最重要，而且可持续，那是新芽，不是老的叶子，这个是很关键的。”几天前，腾讯CEO马化腾在年会上谈及CSIG业务时如是说。
CSIG即腾讯云与智慧产业事业群，简而言之就是面向产业的To B业务集合，其中最重要的就是腾讯云。时间进入2024年，距离CSIG成立已过去了5年。据腾讯2023年三季度财报，金融科技与企业服务（即ToB业务）已连续十个季度占比超30%。
在云服务市场中，腾讯是“后来者”，虽然一直处于行业前三的位置，但在巨头林立的云服务市场，行业内卷严重，毛利率极低，腾讯云也面临着重重压力——要规模，还是要健康发展？腾讯云选择了后者。过去两年，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在各种场合强调，腾讯在产业互联网业务上要寻求健康的增长方式，不计成本野蛮扩张的模式已经成为过去。
汤道生 图源：腾讯
这种战略调整让腾讯在B端业务的营收增速有所放缓，但能明显改善CSIG的净利润表现。如马化腾所说，“质量”和“可持续”发展，远大于表面上的规模。
To B的生意远没有To C那么多故事可讲，更多的是实实在在的效率提升与成功案例。在1月举办的2024过百万合作伙伴数量增长200%、合作伙伴覆盖企业客户数量增长80%、被集成收入增长200%、强势自研产品如腾讯会议的代理收入增长700%、伙伴的付费企业客户数、客户留存率实现了两位数增长……
“（腾讯云）毛利提升非常明显，越来越接近一个科技公司应该有的毛利率。”近日，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强在接受澎湃新闻等媒体采访时表示，在削减不健康收入的同时，腾讯云仍然保持大盘收入的较快增长。
在健康发展的底盘上，腾讯云的主业仍然是聚焦产品、做好平台，发展基于产品的服务伙伴生态，鼓励更多行业应用集成腾讯云的技术。
在产品方面，腾讯云正在加码AI大模型的输出，让“大模型产品”不断上云。而大模型能力的输出并不是简单的算力堆积，如何集成大模型的能力，如何产品化，如何走进实际应用场景，腾讯云已经迈出了第一步。
大模型上云潮
从加入大模型之战开始，腾讯就将云作为其对外输出大模型能力的出口。
“几家的厂商都在搞大模型，但不是每一家都有上到自己的云上。”一位提供智慧教育解决方案的企业负责人告诉时代周报记者。据时代周报记者了解，目前包括腾讯、阿里、百度、华为在内的几大厂商均已实现大模型上云。
对于云厂商来说，以大模型技术和应用落地而推动的提升产业智能化，是一个刚起步的增量市场。“制约大模型应用的算力、技术瓶颈会被持续解决，行业大模型将在各行各业落地。”汤道生表示，腾讯云将聚焦智能客服、智能学习、智能创作等业务场景。
目前，腾讯云已经把大语言模型能力应用到内部300多个产品和业务中，还通过“行业大模型+向量数据库+实时数据提取”的模式，打造高精度、少幻觉和低成本的大模型解决方案，持续开放能力。
根据大模型的能力特点和应用范围，腾讯云将目前的云上大模型分为三个层级：通用大模型、行业大模型和应用场景大模型。
对于这样层次组合，腾讯云相关专家曾解释称，在实际应用中，通用的大语言模型的训练数据或者参数量规模，无法达到在指定领域里的可对话式、生成式AI专家水平，对于一些特殊的行业来说，其理解和表现能力是有局限性的。此外，行业大模型因为更加聚焦于行业的问题，其训练和使用成本可能会降低。
面对如火如荼的大模型热，除了科技企业在比拼研发和技术，各行各业也在探索其实际应用的价值。由于素材多以图文为主，营销是大模型应用场景最容易落地的场景之一。
对于对传统消费企业来说，营销是最容易被人工智能所优化和替代的环节，大模型应用本质上仍是营销数字化转型的一部分。“我们对AI的探索期是2024年”，来伊份技术总监吕华在接受时代周报等媒体采访时明确表示。来伊份在休闲食品连锁领域已耕耘了超过20年，拥有超过3000家门店和7000多名一线导购，开启了全域消费者运营。
吕华分析道，营销里最核心的是组合，什么人、通过什么样的方式、推什么内容、在什么时间节点做触达。“例如营销内容，现在的文案和图片都是人工做的，这方面可以探索用大模型做替换。此外，一些新品的核心要素也可以提炼出来给模型做训练，不断迭代、自动提升。”
多场景探索应用
在腾讯云产品体系中，腾讯会议、腾讯企点、乐享等SaaS产品粘性较高，也成为了大模型上云的第一批“抓手”产品。以腾讯企点为例，这是腾讯AI大模型等技术落地实践的重点产品，大模型也借此通过企业的应用落地到了C端。
作为一款经过16年市场考验的长青级产品，腾讯企点主要为企业提供营销SaaS服务。目前，腾讯企点已覆盖金融、零售、出行等80多个行业，服务超过100万家企业，连接用户3.5亿，中大客户领域销售增速同比超100%。
在2024腾讯产业合作伙伴大会期间，腾讯企点对外公布了基于大模型AI实践全新升级的智能化产品矩阵，推出企点营销云服务，企点营销云·AI助手、企点智能客服两款产品，覆盖B2C、B2B业务场景，让大模型在营销、服务场景发挥效用。
企点营销云·AI助手可以实现零门槛对话式数据分析，覆盖对话式分析、辅助分析配置生成、智能结论提取、智能归因预测四大场景。“和通用大模型相比，分析大模型内化了专业的数据分析知识、不同行业的分析指标体系，可以依据行业特点进行意图理解、思路拆解、数据推理，从分析师视角生成经营结论。”腾讯云副总裁、腾讯企点研发负责人吴永坚解释道。
在客服场景中，大模型可以在对话交互、人工辅助和知识构建三个层面进行提升，解决传统智能客服覆盖率低、接待上限低和知识维护量大等难题。
图源：腾讯
吴永坚举例道，在过去，庞杂的知识维护给企业客服运营带来大量运营成本，受限于有限的知识边界，智能客服也无法解答非知识库中的问题。而大模型通过企业专属知识“导入-校验-调优”闭环，可以快速提升复杂文档读取、理解效果，将企业知识库冷启动从7天起优化至分钟级，启动准确率提升30%，降低运维成本。
在云安全产品中，腾讯也已落地了大模型，推出了安全行业大模型。
相比于通用大模型来说，能具备行业当中特殊问题上的逻辑推理能力。而安全场景模型则是大模型在具体任务上的应用。“所谓的场景，就是大模型是用来做什么，有什么样的任务目标，面对哪些数据等。我们也在云安全的多个场景去探索了大模型的应用。”唐祺壹介绍道。
“例如对于病毒的概念，在使用通用大模型时，可能需要对其上下文给予非常清晰明确的说明，它才能意识到是计算机病毒，而不是自然界的病毒。但若是安全行业的大模型，通常是不需要掌握自然界病毒的相关知识的。这就意味着行业大模型可以更加灵活轻便、使用成本更小。”腾讯安全科恩实验室高级安全研究员唐祺壹解释道。
目前，腾讯安全大模型的应用形态有两类助手类和决策类。据腾讯云介绍，前者主要是升级人机交互的方式，可以直接使用人类之间的自然语言去跟计算机程序进行交互，产品包括代码生成、文章撰写类的工具。决策类则是智能体的概念，让大模型在很多复杂任务中去扮演人的角色，去处理各种复杂形态的数据并作出独立决策。“在云安全中心这边，我们更多的是以安全助手的形态去应用大模型。如威胁情报研判任务，任务目标相对单一，我们已探索了智能体的形态。”唐祺壹说。
在大模型的商业化方面，李强表示腾讯并不着急。“2024年，会继续和客户、伙伴一起，持续布局金融、文旅等需要跟消费者进行密集交互的行业，打造服务具体场景的行业大模型。另外，公司也在尝试在一些专业的领域，通过大模型快速优化供应链、提升产品研发效率等。”
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