“AI持续落地，每个企业正在成为AI公司，每个人也将成为AI加持的‘超级个体’。”5月21日，在腾讯云AI产业应用峰会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示。他介绍，模型深度思考的突破，推动生成式AI的可用性从“量变”发展到“质变”，腾讯持续加大AI投入力度，各项业务全面拥抱AI。同时也以大模型、智能体、知识库和基础设施“四个加速”，打造“好用的AI”。

今年以来，产业对于大模型API的调用量、算力需求等快速增长。汤道生认为，生成式AI已经逐步跨过“可用性”的门槛，未来要从“可用”到“好用”；从“一部分人用”，到“人人能用”，还需要在交互体验、执行能力、内容准确性、落地成本等方面持续升级。优化模型可以提升性能和交互体验；智能体可以赋予模型独立执行任务的能力；知识库能帮助减少模型幻觉，更懂企业和用户；基础设施和工程优化可以降低训推成本、提升响应速度。

模型是AI应用的基础。腾讯混元T1和Turbo S能力持续迭代，在全球权威Chatbot Arena排行中，混元TurboS已进入全球前8，中国大模型中仅次于DeepSeek。多模态领域，腾讯混元的视觉理解、语音交互、3D、实时生图等能力，也得到行业的广泛认可。

模型除了会思考，还要能执行。智能体让AI有了“手和脚”，成为能直接干活的“智能员工”，极大拓展了AI的价值边界。汤道生表示，借助腾讯云新升级的“智能体开发平台”，企业可以快速构建智能体应用。

大模型“智商”再高，如果没有学过相应的知识，也无法很好地解决个性化的问题。在企业场景，模型不掌握专业知识、不懂业务逻辑，还有可能误导用户，造成损失。腾讯也不断迭代知识库产品，正式发布腾讯乐享企业AI知识库，打破部门与层级壁垒，对知识的有效性、更新时间、权限进行管控。腾讯ima也在持续帮助个人增强知识库能力，建设“更懂你”的AI工作台。

随着模型应用的普及，智算需求也从训练驱动转向推理主导。规模化推理的成本优化，成为云厂商的核心竞争力。腾讯云的AI infra也在通过IaaS层与工具层协同优化，提升模型在推理场景下的响应速度、延时和性价比。