在百度、阿里之后，腾讯（0700.HK）高调宣布入局大模型“混战”，发布号称国内性能最强的大模型计算集群。

4月14日，腾讯云发布新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群。该集群采用腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次H800 GPU，服务器之间采用3.2T互联带宽，为大模型训练、自动驾驶、科学计算等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算力。

实测显示，腾讯云新一代集群的算力性能较前代提升高达3倍。去年10月，腾讯完成首个万亿参数的AI大模型：混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由50天缩短到11天，如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。

一位接近腾讯人士告诉澎湃新闻记者，此次发布的高性能计算集群的亮点有两方面，第一在于搭载H800 GPU。公开资料显示，H800为英伟达旗下最先进的芯片之一，对人工智能研发极为重要，其算力超过旗舰芯片A100三倍，这也是国内首次发布搭载H800的大模型产品。

第二在于网络层面，腾讯发布自研的星脉网络能提供3.2T通信带宽，为业内最高数据。腾讯表示，搭载同样的GPU卡，3.2T星脉网络相较前代网络，能让集群整体算力提升20%，使得超大算力集群仍然能保持通信开销比和吞吐性能。并提供单集群高达十万卡级别的组网规模，支持更大规模的大模型训练及推理。

存储层面，几千台计算节点同时读取一批数据集，需要尽可能缩短加载时长。腾讯云自研的文件存储、对象存储架构，具备TB级吞吐能力和千万级IOPS，满足大模型训练的大数据量存储要求。

算力的突破无疑是此次腾讯发布大模型的亮点。腾讯云异构计算产品总监宋丹丹在接受澎湃新闻采访时曾透露，目前大模型处于训练需求的爆发期，行业需要的是可扩缩容的高性能算力，并且对算力的稳定性要求很高，必须能够稳定交付、稳定计算。

在生成式AI的布局方面，去年4月，腾讯已对外披露“混元”AI大模型的研发进展。据了解，混元AI大模型完整覆盖了NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、多模态等基础模型和众多行业模型，目前，腾讯混元AI大模型，已经覆盖自然语言处理、计算机视觉、多模态等基础模型和众多行业、领域模型。

此前，腾讯多款自研芯片已经量产。其中，用于AI推理的紫霄芯片、用于视频转码的沧海芯片已在腾讯内部交付使用，性能指标和综合性价比显著优于业界。其中，紫霄采用自研存算架构，增加片上内存容量并使用更先进的内存技术，消除访存能力不足制约芯片性能的问题，同时内置集成腾讯自研加速模块，减少CPU等待时间。目前，紫霄已经在腾讯头部业务规模部署，提供高达3倍的计算加速性能，和超过45%的整体成本节省。

目前，腾讯云的分布式云原生调度总规模超过1.5亿核，并提供16 EFLOPS（每秒1600亿亿次浮点运算）的智算算力。未来，新一代集群不仅能服务于大模型训练，还将在自动驾驶、科学计算、自然语言处理等场景中充分应用。

值得注意的是，腾讯高管曾多次在公开场合谈到对生成式人工智能的布局。

此前在博鳌亚洲论坛2023年年会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生告诉澎湃新闻记者，腾讯正在研发类ChatGPT聊天机器人。

今年3月，腾讯总裁刘炽平在财报电话会上曾表示，希望沿着正确的路线踏实前进，不急于求成，先打好基础，再追求新进展，“腾讯推出的第一款大模型产品会经过多次迭代，对于我们来说最重要的一件事情，还是保证我们在开发大模型的时候，把这个模型做对做好，以及进行长线布局。”他提到，腾讯在人工智能方面要保证长线布局，不断优化混元大模型，希望未来推向市场的产品得到充分打磨，基础模型可以用来加强跨越所有产品线所提供服务。