腾讯云李力：加快基础设施建设，助力AI应用像云服务一样稳定落地

封面新闻记者 欧阳宏宇

“云服务平台应该用云原生、同源同构、场景驱动的智算平台，帮助产业突破算力瓶颈，助力产业加速释放AI生产力。”4月18日，腾讯云副总裁李力在成都表示，基于云原生的最佳实践，无论是公有云、混合云还是专有云，AI都可以享受和云一致的能力和稳定性。“如今AI和大模型时代到来，这些优势正在发挥越来越关键的价值。”

据介绍，“大模型+知识库”正在成为企业落地AI应用的最佳路径。云智算已在互联网企业、大模型厂商、金融行业、政企行业、AI开发等多个场景逐步深度应用。

李力介绍说，在云平台普遍追求功能复杂度的时代，平台应坚持自研，对海量高并发、柔性、可扩展等稳定性能力持续投入。

从技术层面入手，在大模型训练场景中，云智算的同源同构特性，可以支撑从公有云到分布式云、私有云的平滑、灵活迁移，避免因技术栈差异导致的代码重构或适配问题。而对于大模型训练涉及的海量敏感数据，同源同构支持分布式云将算力部署在用户指定地点，确保数据不出本地。统一的云原生架构支持精细化资源调度和软硬协同优化，显著降低故障率，提升断点续算效率，从底层解决了大模型训练中常见的迁移成本高、数据合规难、资源利用率低等问题。

今年年初，DeepSeek 引发了一场革命性突破，技术的里程碑意义不仅彰显了开源精神，更为普惠AI注入了全新动力。同时，杭州版“硬核六小龙”的崛起，标志着AI与行业的深度融合正迈向新阶段，一场由技术突破、产品迭代和产业转型构成的三重奏，为整个AI产业的发展和智能化跃迁创造了前所未有的机遇。

对于大模型企业普遍关注的成本问题，李力认为，云原生就是“以云的方式使用云”，这是IT基础设施最佳实践的集合。“比如，应用云原生则通过模块化开发、动态伸缩等技术，降低架构复杂度，实现资源成本下降，直播带宽开销降低。”

目前，云能力正在为行业提供性能领先、多芯兼容、灵活部署的智算平台，帮助产业突破算力瓶颈，加速释放AI生产力。对此，李力预测，云智算并非简单叠加AI能力，而是通过云原生生态体系与AI深度融合，打造真正的“AI原生云”。“云服务企业需要继续加大在生成式AI云基础设施上的投入，在更广泛的应用场景实践、验证和持续提升自身能力。”