Trận chiến "đổ bộ" AI của Tencent
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Trận chiến "đổ bộ" AI của Tencent
Từ "tạo mô hình" đến "sử dụng tốt mô hình", Tencent muốn trở thành đôi tay giúp AI ứng dụng vào thực tiễn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Liên Nhiên
Trong năm qua, khi ngành công nghiệp AI phát triển mạnh mẽ, "mô hình lớn" gần như trở thành trung tâm của mọi cuộc thảo luận. Từ quy mô tham số, tốc độ suy luận đến khả năng đa phương thức, các chỉ số kỹ thuật liên tục được cập nhật. Nhưng khi nhìn lại một cách bình tĩnh, cuộc cạnh tranh thực sự của mô hình lớn đã sớm vượt xa khỏi việc "ai có mô hình lớn hơn và mạnh hơn". Đứng ở thời điểm năm 2025, chìa khóa quyết định thắng bại nằm ở việc liệu có thể liên tục xây dựng các khả năng mô hình mang giá trị, có thật sự hiểu rõ các tình huống người dùng phức tạp hay không, và cuối cùng biến những khả năng này thành các sản phẩm "dễ dùng".
Khi nói về "làm sản phẩm" trong ngành Internet, nhiều người sẽ nghĩ ngay đến Tencent. Tuy nhiên, trong làn sóng mô hình lớn AI lần này, Tencent trong một thời gian dài dường như rất "kín tiếng". Thậm chí, nhiều người chỉ biết Tencent HunYuan đã đứng trong hàng ngũ đầu tiên toàn cầu thông qua hội nghị nhà phát triển Google I/O. Tại hội nghị vào tháng 5 vừa qua, CEO Google Sundar Pichai đã trích dẫn bảng xếp hạng Chatbot Arena, vô tình tiết lộ mô hình lớn HunYuan của Tencent: xếp thứ 7 toàn cầu, thứ 2 Trung Quốc, chỉ sau DeepSeek.
Thời khắc khiến AI của Tencent gây ấn tượng mạnh là đầu năm nay. Sau khi DeepSeek nổi lên mạnh mẽ, Tencent bất ngờ hành động khác thường — là doanh nghiệp đầu tiên tích hợp nhanh chóng và công khai. Ứng dụng gốc AI thuộc sở hữu "Yuanbao" thậm chí còn cập nhật theo tốc độ "mỗi ngày một phiên bản", lượng người dùng hoạt động hằng ngày tăng vọt lên mức TOP trong nước chỉ trong vòng hai ba tháng, hoàn toàn khác biệt so với trạng thái "thong thả, chậm rãi" trước đó. Giữa nhịp điệu "nhanh – chậm" của AI Tencent, rốt cuộc họ đang chơi một ván cờ như thế nào?
Tại Hội nghị Ứng dụng Công nghiệp AI của Tencent Cloud ngày 21 tháng 5, ông Tang Daosheng, Phó Chủ tịch điều hành cấp cao Tập đoàn Tencent, Giám đốc Kinh doanh Điện toán đám mây và Ngành công nghiệp Trí tuệ (CSIG), đã tóm tắt định hướng phát triển AI của Tencent bằng một câu: "Làm cho AI ai cũng dùng được, để giá trị trong tầm tay." Phía sau câu nói này là tư duy tổng thể của Tencent trong lĩnh vực AI: không đắm đuối với "ai sẽ công bố AGI trước", không chạy theo "tạo từ mới hay khái niệm mới", mà tập trung xây dựng một hệ thống năng lực AI cấu trúc vững chắc, tiến hóa liên tục và trải nghiệm ổn định.
Hệ cốt lõi của hệ thống này không phải là "đơn đấu" trên một chỉ số nào đó, mà là "sự đồng tiến giữa mô hình và sản phẩm". Tencent không né tránh tầm quan trọng của mô hình, ngược lại luôn nhấn mạnh rằng mô hình là nền tảng cho toàn bộ năng lực AI. Ngay trong tháng 4 năm nay, Tencent chính thức thành lập "Bộ phận Mô hình Ngôn ngữ Lớn" và "Bộ phận Mô hình Đa phương thức", tiếp tục hệ thống hóa việc tăng cường năng lực tự nghiên cứu mô hình. Điều này cho thấy Tencent vẫn kiên trì triết lý lâu dài "chạy từng bước nhỏ, lặp nhanh" ở cấp độ công nghệ nền tảng.
Thế mạnh của Tencent không chỉ nằm ở bản thân mô hình, mà còn ở việc làm sao chuyển hóa năng lực công nghệ thành những công cụ thực sự được người dùng sử dụng và tạo ra giá trị bền vững. Phía sau đó là sự kiên nhẫn về mặt kỹ thuật và chủ nghĩa hiện thực dưới góc nhìn sản phẩm.
01 Tư duy cốt lõi của AI Tencent: Không theo đuổi “lớn nhất”, mà làm “dễ dùng”
Trước khi DeepSeek R1 xuất hiện, tư duy chủ đạo của các công ty lớn trong nước về bố cục mô hình lớn là xây dựng mô hình lớn, tham số lớn, và “khép kín AI” — từ mô hình, công cụ đến ứng dụng, đạt được chuỗi đầy đủ tự cung tự cấp.
So sánh, chiến lược của Tencent thực tế hơn: không chạy đua mù quáng về quy mô tham số, mà đặt trọng tâm vào việc làm sao chuyển hóa năng lực mô hình lớn thành dạng sản phẩm thực sự có thể tiếp cận, phục vụ được và bền vững. Từ việc Yuanbao của Tencent bứt phá ngoạn mục đầu năm, đến việc gần đây tuyên bố “tất cả hoạt động kinh doanh của Tencent đều ôm trọn AI”, có thể thấy rõ quyết tâm của Tencent trong việc theo đuổi sản phẩm. Và hiện nay, làm sản phẩm AI “dễ dùng” cũng dần trở thành sự đồng thuận của toàn ngành.
Theo ông Tang Daosheng, sự thay đổi này bắt nguồn từ thay đổi "mang tính mốc son" mà DeepSeek mang lại cho ngành, một sự chuyển dịch từ "lượng" sang "chất" — “Người dùng cảm nhận thiết thực trong quá trình sử dụng rằng ‘khả năng sử dụng’ của AI tiếp tục được nâng cao, AI đang vượt qua ngưỡng triển khai công nghiệp hóa, đứng ở điểm khởi đầu mới của phổ cập ứng dụng.”
Tại Hội nghị Ứng dụng Công nghiệp AI Tencent Cloud gần đây, ông tiếp tục nhấn mạnh rằng AI sinh nội dung cần chuyển từ “dùng được” sang “dễ dùng”. Sự “nhảy vọt” này còn cần hoàn thành “tăng tốc” ở bốn cấp độ: mô hình lớn, tác nhân thông minh (agent), cơ sở kiến thức và hạ tầng.
Ông Tang Daosheng, Phó Chủ tịch điều hành cấp cao Tập đoàn Tencent, Giám đốc Kinh doanh Điện toán đám mây và Ngành công nghiệp Trí tuệ (CSIG) | Ảnh: Tencent Cloud
Cụ thể, việc tối ưu liên tục năng lực mô hình giúp cải thiện hiệu suất và trải nghiệm tương tác; tác nhân thông minh dựa trên mô hình có thể tự suy nghĩ, ra quyết định và thực thi nhiệm vụ; hệ thống cơ sở kiến thức giúp giảm hiện tượng “ảo giác”, tăng khả năng hiểu ngữ cảnh, khiến mô hình “hiểu doanh nghiệp hơn, hiểu người dùng hơn”; còn việc lặp lại liên tục hạ tầng nền tảng giúp giảm đáng kể chi phí huấn luyện và suy luận, nâng cao tốc độ phản hồi hệ thống. Cấu trúc này của Tencent là kết quả tích lũy liên tục về hiểu biết “khả năng sử dụng” trong quá trình sản phẩm hóa và dịch vụ hóa.
Tư duy “dùng thúc đẩy xây dựng” này thể hiện rõ ràng trong quá trình tiến hóa của dòng mô hình tự nghiên cứu “HunYuan” của Tencent. Kể từ lần đầu ra mắt năm 2023, HunYuan liên tục được cập nhật, năng lực kỹ thuật không ngừng nâng cao: trong năm nay lần lượt ra mắt mô hình suy nghĩ nhanh Turbo S và mô hình suy nghĩ sâu T1, đều đạt trình độ dẫn đầu trong các bài kiểm chuẩn công khai.
Ngoài mô hình ngôn ngữ, Tencent cũng tiếp tục đầu tư mạnh vào năng lực đa phương thức, thúc đẩy nghiên cứu và phát triển các loại mô hình bao gồm tạo ảnh, video và 3D, cũng như hiểu hình ảnh, mô hình giọng nói end-to-end, nhằm cung cấp hỗ trợ AI toàn diện cho các tình huống thương mại rộng rãi hơn. Việc mở rộng liên tục hệ thống năng lực này phong phú hóa các hình thức tương tác do mô hình hỗ trợ, đồng thời giúp ứng dụng giảm đáng kể ngưỡng sử dụng cho người dùng.
Bên cạnh việc tiếp tục đào sâu hệ thống tự nghiên cứu, Tencent cũng kiên định lấy “dễ dùng” làm mục tiêu, tích cực hấp thụ năng lực mô hình bên ngoài chất lượng cao để đạt tổ hợp tối ưu. Chiến lược này ban đầu đã có thể thấy rõ qua trợ lý AI phổ thông “Yuanbao của Tencent”. Yuanbao sử dụng kiến trúc hai động cơ HunYuan và DeepSeek, là một trong những sản phẩm đầu tiên của doanh nghiệp lớn tại Trung Quốc tích hợp mô hình DeepSeek. Kiến trúc này là lựa chọn hợp nhất chiến lược của Tencent giữa so sánh hiệu suất, phù hợp tình huống và nhu cầu người dùng.
Kể từ khi ra mắt, Yuanbao duy trì lặp nhanh liên tục, lần lượt tích hợp các chức năng như tệp WeChat, nội dung công chúng, nhập giọng nói, xử lý tài liệu, đồng thời hỗ trợ tìm kiếm mạng, hiểu hình ảnh và các khả năng khác. Nhìn bề ngoài là sự mài giũa chi tiết, nhưng thực chất tạo thành trụ cột nền tảng cho sự ổn định và bền vững trong trải nghiệm sản phẩm. Trong báo cáo tài chính, Tencent tiết lộ rằng kể từ ngày 13 tháng 2, DAU của Yuanbao tăng hơn 20 lần trong một tháng.
Đây không phải là chiến thắng ở một tham số mô hình nào đó, mà là biểu hiện của năng lực hệ thống “hướng tới bàn giao”.
Tencent cũng liên tục kiểm chứng hiệu quả hệ thống này trong nhiều tình huống riêng: trợ lý AI trong Tencent Meeting có thể tạo bản tóm tắt và đề xuất cuộc họp dựa trên nội dung thời gian thực và lịch sử; trợ lý mã CodeBuddy của Tencent Cloud đã phủ hơn 85% nhân viên phát triển trong công ty, nâng cao đáng kể hiệu quả phát triển, thời gian viết mã tổng thể giảm hơn 40%; trợ lý sức khỏe AI do Tencent Health ra mắt có thể tự động giải thích báo cáo khám sức khỏe, tạo đề xuất tái khám cá nhân hóa.
Có thể nói, chiến lược AI của Tencent chưa bao giờ chỉ đơn thuần là tạo ra một “bộ não thông minh nhất”, mà luôn hướng tới xây dựng một “trợ lý thực sự hữu ích”.
02 Từ “dùng được” đến “dễ dùng”: Xây dựng toàn bộ hệ thống AI có thể bàn giao
Việc hiện thực hóa từ “dùng được” đến “dễ dùng” không dựa vào sự bùng nổ ở một khâu nào, mà là tích lũy năng lực phía sau cả một hệ thống kỹ thuật đầy đủ.
Tencent không cố gắng dùng lượng tham số để xác định ranh giới năng lực AI, mà có hệ thống xây dựng con đường “có thể bàn giao” từ kiến trúc nền tảng đến trải nghiệm cuối cùng. Phía sau đó là một hệ thống năng lực kỹ thuật cao độ phối hợp: bao gồm tương tác đa phương thức, tối ưu suy luận, tăng cường kiến thức (RAG), hỗ trợ dữ liệu đa nguồn, xử lý đồng thời cao, cơ chế an ninh đám mây, phương pháp phát triển linh hoạt, cơ chế thấu hiểu người dùng, và hệ sinh thái mở hướng đến đối tác.
Nội dung và dữ liệu chất lượng cao là yếu tố cốt lõi để mô hình lớn có thể dùng được. Trong bối cảnh năng lực mô hình lớn ngày càng đồng đều, đây sẽ là lĩnh vực cạnh tranh chính về sức mạnh sản phẩm AI trong tương lai, cũng chính là nơi Tencent phát huy tốt nhất lợi thế độc đáo của mình.
Tencent sở hữu nguồn tài nguyên nội dung phong phú, ví dụ như tài khoản công chúng, Tencent News, WeRead về văn bản và hình ảnh; Video Account và Tencent Video trong lĩnh vực video; và các khoa học phổ biến y học uy tín như Tencent Medical Encyclopedia trong lĩnh vực chuyên môn. Những dữ liệu nội dung này có thể làm nguồn thông tin chất lượng cao để mô hình truy vấn, giúp tạo ra câu trả lời chất lượng cao. Yuanbao của Tencent nhờ vào nguồn nội dung tài khoản công chúng WeChat, cộng thêm “khả năng tìm kiếm mạng” mạnh mẽ, đảm bảo chất lượng và tính kịp thời của kết quả truy xuất và tạo ra. Theo đánh giá báo cáo SuperCLUE, trong 10 nền tảng tích hợp DeepSeek-R1, Yuanbao có khả năng tìm kiếm mạng mạnh nhất, dẫn đầu ở cả ba chỉ số cốt lõi: tổng điểm, năng lực truy xuất cơ bản và năng lực phân tích suy luận.
Hệ sinh thái nội dung chất lượng cao cũng thu hút mạnh mẽ nhiều nhà sản xuất mô hình, nội dung và phần cứng trong nước. Ví dụ như điện thoại OPPO, loa thông minh Xiaomi, trong mô-đun hỏi đáp âm nhạc của các sản phẩm này đang thử tích hợp năng lực mô hình kết hợp với tài nguyên như QQ Music để đáp ứng nhu cầu âm nhạc của người dùng.
Năng lực đa phương thức từng được xem là con đường tất yếu đến AGI, nay đã trở thành điểm phân chia quan trọng trong cạnh tranh sản phẩm hóa. Đây cũng là chiến trường then chốt mà Tencent nhất định phải chiếm lĩnh, nơi tiềm lực dày dặn được bộc lộ mạnh mẽ.
Từ những năm đầu với phòng thí nghiệm YouTu, TianLai, Tencent đã tích lũy kỹ thuật bằng sáng chế phong phú trong các lĩnh vực hình ảnh, âm thanh-video, hôm nay Tencent Meeting mà mọi người đang dùng là đại diện tiêu biểu cho công nghệ đa phương tiện của Tencent. Trong kỷ nguyên AI, Tencent tiếp tục tăng cường lợi thế năng lực đa phương thức. Ngày 21 tháng 5, Tencent công bố loạt cập nhật mô hình đa phương thức: HunYuan Image 2.0, lần đầu tiên đạt tạo hình thời gian thực cấp thương mại; mô hình suy luận thị giác sâu T1-Vision, hỗ trợ đầu vào nhiều ảnh, có chuỗi suy nghĩ bản địa, dễ dàng thực hiện “vừa xem ảnh vừa suy nghĩ”; HunYuan 3D nhờ kiến trúc bản địa 3D thưa sáng tạo đầu ngành, đạt bước nhảy thế hệ về khả năng kiểm soát và tạo độ phân giải siêu cao; mô hình gọi thoại giọng nói end-to-end HunYuan Voice, đạt gọi thoại độ trễ thấp, khả năng nhân hóa và biểu cảm cảm xúc cũng được nâng cao rõ rệt.
Ông Tang Daosheng nhiều lần bày tỏ tầm quan trọng của đa phương thức. Ông cho rằng thế giới thực là một hệ thống phức tạp cấu thành từ thông tin đa chiều. “Tương lai, AI cần có thị giác và thính giác như con người, mới có thể hiểu thế giới một cách lập thể và đầy đủ; ngoài chữ viết, còn nên truyền tải thông tin một cách trọn vẹn và chân thực thông qua ngữ điệu, cử chỉ.”
Nhìn từ góc độ này, phát triển mô hình đa phương thức không chỉ là mở rộng kỹ thuật, mà còn là tái cấu trúc trải nghiệm. Bằng cách đưa việc nhập/xuất nội dung hình ảnh, giọng nói, video, văn bản vào cùng năng lực mô hình thống nhất, người dùng có thể tương tác với AI theo cách đơn giản hơn và nhận được kết quả phong phú hơn, từ đó giảm đáng kể ngưỡng sử dụng. Cách tương tác này khiến AI không còn chỉ là “đồ chơi của dân mê công nghệ”, mà thực sự phổ cập đến người dùng rộng rãi hơn.
Mô hình ngoài việc phải dễ tiếp cận, tương tác mạnh, thì điều quan trọng hơn khi triển khai là phải chính xác và đáng tin cậy. Ông Tang Daosheng từng nói: “Doanh nghiệp cần là thứ thực sự giải quyết một vấn đề cụ thể trong tình huống thực tế, chứ không phải ở 100 tình huống mỗi nơi chỉ làm được 80%.”
Ở khía cạnh “làm cho AI đáng tin cậy hơn”, công nghệ RAG (tăng cường tạo qua truy xuất) được coi là con đường hiệu quả ngắn hạn để nâng cao độ chính xác và khả năng hiểu ngữ cảnh của mô hình. Tencent cũng là một trong những nhà cung cấp đám mây đầu tiên đề xuất và đón nhận “mô hình lớn + RAG”. Dựa vào tích lũy lâu dài về phân tích tài liệu, vector hóa... Tencent xây dựng năng lực tăng cường kiến thức cấu trúc, có thể liền mạch kết nối cơ sở kiến thức riêng tư doanh nghiệp với mô hình phổ thông, hiệu quả giảm tỷ lệ ảo giác, nâng cao độ sâu hiểu nghiệp vụ. Điều này cũng cung cấp nền tảng bảo đảm cho khách hàng doanh nghiệp xây dựng trợ lý AI tùy chỉnh.
Năng lực RAG của Tencent cũng bắt nguồn từ tích lũy kỹ thuật và thực tiễn ứng dụng khổng lồ nhiều năm qua. Ngay từ năm 2019, Tencent đã áp dụng năng lực xử lý truy xuất dữ liệu vector vào hơn 40 tình huống nghiệp vụ nội bộ như Tencent Video, QQ Browser, QQ Music, xử lý hơn 160 tỷ yêu cầu mỗi ngày. Với sự hỗ trợ truy xuất vector, chi phí truy xuất của QQ Browser giảm 37,9%, thời gian nghe nhạc trung bình đầu người của QQ Music, thời gian chiếu hiệu quả trung bình đầu người của Tencent Video đều tăng rõ rệt.
Để hỗ trợ trải nghiệm “phía trước mượt mà”, năng lực hạ tầng phía sau là ngưỡng cửa ẩn quyết định việc triển khai quy mô. Ví dụ, huấn luyện và suy luận mô hình AI đặt ra yêu cầu cực cao về điều phối tài nguyên tính toán, hiệu quả luân chuyển dữ liệu và khả năng phản hồi hệ thống. Tencent thông qua xây dựng hạ tầng tích hợp phần mềm - phần cứng bao gồm nền tảng Tencent Cloud TI, cụm HCC hiệu suất cao, lưu trữ tốc độ cao GooseFS, mạng Starvein... nâng cao đáng kể hiệu quả huấn luyện và hiệu suất suy luận, giảm rõ rệt độ trễ và chi phí.
Một khi hệ thống AI bước vào tình huống nghiệp vụ thực tế, các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, kiểm soát quyền hạn, khả năng truy xuất nguồn gốc sẽ trở thành rủi ro nền tảng khách hàng quan tâm nhất. Tencent cũng tận dụng năng lực điều phối hệ thống và an ninh tích lũy từ phục vụ hàng tỷ người dùng để xây dựng hệ thống an ninh toàn diện bao gồm xác thực danh tính, cách ly dữ liệu, phân cấp quyền hạn, truyền tải mã hóa... So với một số tay chơi mới chỉ tập trung hiệu suất thuật toán, “kinh nghiệm hệ thống từ nghiệp vụ cũ” này trở thành rào cản nền tảng giúp AI Tencent thâm nhập sâu vào các tình huống ngành phức tạp.
Vì vậy, logic cốt lõi của hệ thống năng lực AI Tencent không chỉ là theo đuổi “mạnh nhất” về bản thân mô hình, mà còn là làm cho mô hình thực sự “có thể bàn giao”. Từ năng lực kỹ thuật dùng được, đến năng lực hệ thống có thể dùng, rồi đến trải nghiệm sản phẩm dễ dùng, thúc đẩy năng lực AI tiên tiến chuyển hóa thành công cụ phổ thông. Cũng vì vậy, khi DeepSeek xuất hiện, Tencent có thể trở thành một trong những công ty lớn đầu tiên hoàn thành tích hợp, ra mắt nhanh chóng và vận hành ổn định — không phải vì nó chạy nhanh nhất, mà vì nó luôn chuẩn bị để “chạy lâu hơn”.
03 Từ tự dùng đến cùng xây: Tencent Cloud thúc đẩy AI triển khai tại doanh nghiệp (B2B) như thế nào
Cách Tencent triển khai trong lĩnh vực AI không phải là “đóng cửa tự làm”, mà luôn kiên trì tích lũy năng lực trong các tình huống tự có, mở rộng thị trường qua kiểm chứng thực tế. Chìa khóa thực sự giúp họ tiến vào thị trường B2B không phải là đột phá năng lực mô hình điểm, mà là xây dựng toàn bộ hệ thống “có thể bàn giao”: không chỉ có thể “làm ra AI”, mà còn có thể “biến AI thành dịch vụ”, và bàn giao ổn định, thuận tiện cho khách hàng.
Tại hội nghị ứng dụng AI Tencent Cloud lần này, nền tảng phát triển tác nhân thông minh nâng cấp mới và sản phẩm cơ sở kiến thức thu hút sự chú ý của doanh nghiệp và nhà phát triển. Sự xuất hiện của các công cụ này làm giảm đáng kể ngưỡng triển khai AI, nâng cao phạm vi ứng dụng.
Trong bối cảnh toàn ngành đều quan tâm đến tác nhân thông minh AI, “nền tảng phát triển tác nhân thông minh” nâng cấp mới của Tencent Cloud cung cấp cho doanh nghiệp nhiều mô hình và công cụ đi kèm để xây dựng tác nhân, lần đầu tiên đạt hỗ trợ zero-code cho cách thức chuyển tiếp hợp tác giữa nhiều Agent, giảm mạnh ngưỡng xây dựng tác nhân. Đồng thời, nền tảng còn xây dựng hệ thống công cụ Agent đầy đủ, hỗ trợ giao thức MCP, tương thích định nghĩa then chốt OpenAI Agents SDK, giúp Agent gọi công cụ hiệu quả hơn, mở rộng dịch vụ tốt hơn.
Việc xây dựng cơ sở kiến thức doanh nghiệp cũng là cấu hình “thiết yếu” để doanh nghiệp triển khai AI. Cơ sở kiến thức doanh nghiệp Tencent Lexiang có thể phá vỡ rào cản bộ phận và cấp bậc, kiểm soát hiệu quả, thời gian cập nhật, quyền hạn của kiến thức, đồng thời hỗ trợ cộng tác nhiều người, cùng sáng tạo kiến thức, không chỉ đẩy nhanh lưu chuyển kiến thức nội bộ doanh nghiệp, mà còn giúp AI quản lý và ứng dụng kiến thức doanh nghiệp tốt hơn, sản xuất nội dung chất lượng cao hơn.
Bên cạnh đó, sự phổ cập ứng dụng mô hình cũng khiến nhu cầu tính toán chuyển từ huấn luyện sang suy luận. Tối ưu chi phí suy luận quy mô lớn trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi của nhà cung cấp đám mây. Tencent Cloud cũng thông qua tối ưu đồng bộ lớp IaaS và lớp công cụ, nâng cao tốc độ phản hồi, độ trễ và hiệu suất chi phí của mô hình trong tình huống suy luận.
Ông Tang Daosheng trong bài phát biểu gần đây đặc biệt đề cập đến ví dụ thành công giúp Honor triển khai hiệu quả DeepSeek. Honor muốn tích hợp dịch vụ DeepSeek-R1, nhưng khi chức năng AI trong điện thoại ngày càng nhiều, việc gọi mô hình lớn thường xuyên, lượng đồng thời cao, độ trễ cao trong phản hồi mô hình sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm người dùng. Tencent Cloud dựa vào năng lực tăng tốc riêng, giúp Honor triển khai dịch vụ DeepSeek-R1 bản đầy đủ, giúp hiệu suất thông lượng suy luận mô hình tăng tối đa 54%, nâng cao đáng kể tốc độ suy luận, giúp mô hình chạy nhanh và ổn định hơn, điều phối hệ thống mượt mà hơn.
Năng lực B2B của Tencent không dừng lại ở hỗ trợ hạ tầng, mà còn thể hiện ở sự thấu hiểu sâu sắc ngành nghề và tình huống.
Lấy ngành ô tô làm ví dụ, FAW Toyota đã đưa nền tảng phát triển tác nhân thông minh Tencent Cloud vào hệ thống chăm sóc khách hàng, giải quyết có hệ thống vấn đề chung ngành “trả lời sai, trả lời thiếu, trả lời chậm” của chatbot thông minh truyền thống. Trước đó, doanh nghiệp khi triển khai mô hình lớn thường gặp khó khăn kỹ thuật như truy xuất kiến thức chuyên biệt khó, nội dung tạo ra quá rộng, khiến AI khó thực sự triển khai. Tencent Cloud dựa trên mô hình lớn tự nghiên cứu, kết hợp RAG, năng lực Embedding văn bản dài tự nghiên cứu và các thành phần OCR, đa phương thức... giúp FAW Toyota kết hợp kiến thức chăm sóc khách hàng chuyên biệt, xây dựng hệ thống chăm sóc khách hàng thông minh tích hợp toàn kênh bao gồm website chính thức, App, mini program, tài khoản công chúng.
Cuộc hội thoại robot chăm sóc khách hàng trực tuyến FAW Toyota | Ảnh: Tencent Cloud
Sau khi hệ thống ra mắt tháng 1 năm nay, tỷ lệ giải quyết độc lập của chăm sóc khách hàng thông minh tăng từ 37% ban đầu lên 84%, trung bình mỗi tháng tự động trả lời hơn 17.000 câu hỏi người dùng, hiệu quả giảm áp lực nhân viên chăm sóc khách hàng, nâng cao sự hài lòng khách hàng. Quan trọng hơn, FAW Toyota còn tận dụng công cụ Tencent Cloud để rút ra kiến thức cấu trúc từ lịch sử hỏi đáp chăm sóc khách hàng, mở rộng cơ sở kiến thức chuyên môn doanh nghiệp, tạo nền tảng vận hành ổn định lâu dài cho hệ thống chăm sóc khách hàng.
Là doanh nghiệp ô tô có sản lượng bán hàng gần một triệu chiếc mỗi năm, điểm chạm dịch vụ trải khắp toàn quốc, lần nâng cấp này của FAW Toyota không chỉ là cải tạo kỹ thuật, mà còn đánh dấu “AI từ thí nghiệm chuyển sang sản xuất”. Nó dùng kết quả thiết thực để kiểm chứng “khả năng bàn giao” của AI Tencent Cloud — từ tích hợp mô hình, kết nối hệ thống đến điều phối kiến thức và vòng kín trải nghiệm, mỗi bước đều đo lường được, triển khai được, lặp lại được, thực sự đạt được sự thống nhất giữa giá trị kỹ thuật và giá trị nghiệp vụ.
Phía sau đó phản ánh không phải là “ứng dụng thử nghiệm” của AI trong một ngành, mà Tencent đang thực sự chuyển hóa AI thành một “năng suất mới có thể bàn giao, có thể tiến hóa, có thể hợp tác” thông qua con đường nền tảng hóa công cụ, cấu trúc hóa kiến thức, tự nhiên hóa tương tác.
Trong giai đoạn ngành AI dần bước vào “thời kỳ thực dụng”, một số tay chơi từng nổi bật nhờ “hào quang công nghệ” đang bước vào giai đoạn làm nguội, trong khi những công ty như Tencent tích lũy lâu dài về năng lực và dịch vụ hệ thống, đang dần bộc lộ lợi thế cấu trúc.
Tencent có thể nhanh chóng nắm bắt cơ hội từ DeepSeek, ổn định thúc đẩy mở rộng biên giới thị trường B2B, không dựa vào lợi nhuận mô hình hay chiến lược tình cờ nào, mà dựa vào sự thấu hiểu hệ thống về “làm sao dùng tốt, dùng ổn, dùng ra giá trị” cho mô hình.
Cách chơi của họ không phụ thuộc vào một “thuật toán cốt lõi” nào, cũng không dựa vào một “khẩu hiệu chiến lược” để định vị. Thứ hỗ trợ AI Tencent đến được ngày hôm nay là sự thấu hiểu liên tục nhu cầu người dùng, mài giũa lâu dài năng lực hệ thống, và sự kính trọng đối với logic triển khai tình huống.
Đây, có lẽ chính là hào thành lâu dài mà Tencent thực sự xây dựng trong kỷ nguyên AI.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
