騰訊云李力：構建穩定安全的基礎設施，助力大模型應用落地

4月18日，在“2025騰訊全球數字生態大會成都峰會”上，騰訊云副總裁李力表示，騰訊云用云原生、同源同構、場景驅動的智算平臺，幫助產業突破算力瓶頸，助力產業加速釋放AI生產力。騰訊云構建了全球統一基礎設施，其高并發、柔性、可擴展等基礎特性，在AI時代形成獨特的價值優勢；基于騰訊云原生的最佳實踐，無論是公有云、混合云還是專有云，AI都可以享受和云一致的能力和穩定性。

目前，騰訊云智算已為90%以上的國內頭部大模型企業提供服務，在互聯網企業、大模型廠商、金融行業、政企行業、AI開發等多個場景逐步深度應用。

圖片來源：騰訊云

李力介紹說，騰訊云在公有云、專有云和分布式云上始終堅持采用同一套代碼，同源同構是騰訊云一直以來的技術堅持，也是騰訊云產品的獨特優勢。在云平臺普遍追求功能復雜度的時代，騰訊云堅持自研，對海量高并發、柔性、可擴展等穩定性能力持續投入。如今AI和大模型時代到來，這些優勢正在發揮越來越關鍵的價值。

在大模型訓練場景中，騰訊云智算的同源同構特性，可以支撐從公有云到分布式云、私有云的平滑、靈活遷移，避免因技術棧差異導致的代碼重構或適配問題。而對于大模型訓練涉及的海量敏感數據，同源同構支持分布式云將算力部署在用戶指定地點，確保數據不出本地。統一的云原生架構支持精細化資源調度和軟硬協同優化，顯著降低故障率，提升斷點續算效率，從底層解決了大模型訓練中常見的遷移成本高、數據合規難、資源利用率低等問題。

對于大模型企業普遍關注的成本問題，騰訊云智算則通過構建應用、數據、算力全棧云原生的技術底座，持續實現降本增效。

李力認為，云原生就是“以云的方式使用云”，是IT基礎設施最佳實踐的集合。算力云原生通過K8S、微服務與DevOps實現資源彈性伸縮，萬核擴容進入秒級時代；數據云原生依托自研向量數據庫、分布式元數據服務，支持10億級向量規模與百萬級QPS查詢，數據讀取效率提升10倍；應用云原生則通過模塊化開發、動態伸縮等技術，降低架構復雜度，實現資源成本下降，直播帶寬開銷降低。騰訊云還為用戶提供豐富的中間件和數據庫、音視頻SaaS化能力，助力用戶聚焦業務創新，無需在底層技術上過度投入。

李力說，騰訊云希望為行業提供性能領先、多芯兼容、靈活部署的智算平臺，幫助產業突破算力瓶頸，加速釋放AI生產力。在計算層面，高性能計算集群HCC能夠將啟動訓練時間縮短至1/30，針對AI場景定制優化自研服務器，千卡故障率低至0.16，故障恢復時間縮短至5分鐘；在網絡層面，自研交換機、光模塊和集合通訊，訓練通訊耗時降低50%，集群規模提升100%；在存儲層面，自研高性能存儲引擎Histor，Checkpoint寫入時間降低90%，樣本提升效率提升50%；基于數據平臺Data Platform，全面提升數據洞察能力，實現千億級數據管理，毫秒級延時數據查詢；而通過豐富的智算生態，整合AI基礎設施、開發工具及行業解決方案，打通“算力—開發—應用”全鏈路能力。

李力表示，騰訊云智算并非簡單疊加AI能力，而是通過云原生生態體系與AI深度融合，打造真正的“AI原生云”。騰訊云將繼續加大在生成式AI云基礎設施上的投入，在更廣泛的應用場景實踐、驗證和持續提升自身能力。