人工智能的应用正逐步深入各个领域，然而算力的短缺依旧是横亘在众多企业面前的一大难题。
在这方面，国内芯片设计企业燧原科技在创立之初便面临了同样的挑战。
幸运的是，借助云计算的力量，其验证和基准测试的效率从原先的两周大幅缩减至半小时，显著加速了芯片的研发进程。
在转型升级的过程中，他们分享了自己的经验和心得。
在会议中，参会者们达成了一致的看法：
目前，三条技术路径正在引领潮流：
利用领域知识进行RAG（Retrieval-Augmented Generation）Agent成为了应用落地的主要手段云计算是支撑这一切的基础腾讯云副总裁许华彬的话语揭示了这个问题的核心：
那么，不同行业和企业应该如何依据自身的具体情况作出选择呢？
接下来，让我们听听几位代表企业的经验之谈：
消费者对于AIGC内容的兴趣日益增长。
专注于消费领域的值得买科技给出了一组有趣的数据：
该公司CTO王云峰指出，尽管人们普遍对AI生成的内容持怀疑态度，但如今这种点击率已经开始打破传统观念。
为什么会出现这样的转变？
王云峰解释说，如果仅仅将AI视为一种技术，那么它的应用可能仅限于使用通用模型；但实际上，AI不仅仅是一种生产力工具，它还在重新塑造我们的生产流程。
特别是，在消费领域，AI的应用展现出独特的特性：
内容场景更为灵活，用户的消费行为更多依赖于个人经验而非固定知识，且具有高度的动态性；能力范围扩展广泛，消费行为涵盖了购买之外的一系列体验，界限非常广阔；消费需求多样复杂，个性化程度高；基于这些认识，AIGC内容逐渐受到欢迎的原因也就变得明了：
值得买科技发现，当AI帮助用户解决那些原本需要大量研究才能完成的问题时，用户的点击率、阅读效率和阅读时长都会优于单纯由AI生成的内容。
具体做法包括推出一套AI解决方案，包括“值得买消费大模型”、“商品库”和“内容库”，以及三个应用构建框架——AIUC分析引擎、AIGC生成引擎和AGENT调度引擎，再加上四种针对特定应用的AI战略。
在这个过程中，上云成为了值得买科技的战略重心：
利用腾讯混元大模型解析语音、视频、图像等多种形式的数据；通过自购算力托管及多云算力快速完成模型训练和推理部署；运用腾讯云容器场景下的GPU虚拟化技术，提高单个GPU的利用率，减少资源和人力资源的消耗；实现对10亿条商品库和近百亿条内容库的数据处理。
在芯片设计领域，同样看到了上云带来的改变。
作为国内AI算力领域的先驱，燧原科技副总裁任树峰在演讲中回忆起创业初期所遇到的困难：
据他介绍，芯片设计项目的研发周期大约在1至2年之间，期间对算力的需求呈现出明显的波动。
然而，传统的解决办法往往是购置昂贵的硬件设备，即便如此，工程师仍常常因算力不足而等待。
最终，他们选择了上云这条道路。
虽然在行业中并不常见，但通过与腾讯云合作建立本地加云端的存储计算分离架构，燧原科技实现了验证和benchmark测试效率的大幅提升，从原先的两周缩短至半小时，提高了作业并发率100%，缩短了仿真周期30%。
在娱乐业，猫眼娱乐副总裁徐晓揭示了该行业的痛点：
通常情况下，动画项目的工作人员分散在不同地域，需要将各自的工作文件汇总并统一渲染，这往往依赖于邮寄U盘或硬盘的方式，耗时耗力。
为了解决这一问题，猫眼基于腾讯云的技术打造了一个新的渲染平台。
这样一来，工作人员可以在云端集群中远程操作，既节省了素材交换的时间，也更好地保护了版权。
解决了这一关键问题后，AI在建模等方面的应用变得更加顺畅。
在大会上，来自多个领域的公司，如金蝶云、趣丸科技、智谱、猎聘、筷子科技等，分享了他们在AI转型过程中的洞见。
例如，智谱公司的柴思远强调了选择合适的基座模型的重要性，并提倡全员参与AI应用。
趣丸科技的刘亚丹则提醒企业在考虑AI转型时应关注投资回报率，并寻找合适的切入点。
腾讯混元的张汉策分享了构建AI角色的经验，特别是在《长相思》项目中的成功案例。
值得注意的是，这些企业在AI转型的过程中都采用了腾讯云的服务。
腾讯云拥有遍布全球的基础设施，支持超过12万家互联网客户的数字化转型。
腾讯云行业架构副总监邱浩介绍了腾讯云的AI全栈解决方案，从基础设施到业务应用层面，展示了腾讯云在计算、存储、网络等方面的能力。
腾讯云提供的产品和服务使得企业能够更加专注于自己的核心业务。
在大会前夕，腾讯混元推出了新的Turbo大模型，相比上一代模型，推理性能提升了100%，成本降低了50%，并且支持更多的功能。
