Tencent официално разпусна своята лаборатория за изкуствен интелект, отбелязвайки края на почти десетилетно усилие във фундаменталните изследвания на изкуствения интелект.
Основана през 2016 г., лабораторията някога въплъщаваше амбициите на Tencent в основните изследвания на AI, обхващащи компютърно зрение, обработка на естествен език и машинно обучение. След преструктурирането, части от екипа бяха погълнати от дивизията за големи модели Hunyuan на Tencent, като сега докладват на главния учен по изкуствен интелект Яо Шуню. Други звена бяха преназначени в цялата компания, включително към Групата за техническо инженерство (TEG), докато центърът за сътрудничество между индустрията и академичните среди ще остане.
Jiang Jie вече няма да служи като ръководител на AI Lab, въпреки че запазва другите си ръководни роли – затваряйки главата за това, което някога е било водещо изследователско звено.
Този ход идва като част от по-широка вълна от преструктуриране на AI в Tencent през последната година. В началото на 2025 г. продукти, свързани с AI, като Yuanbao, QQ Browser и Sogou Input Method, бяха консолидирани в рамките на Cloud and Smart Industries Group (CSIG), укрепвайки интеграцията на приложния слой.
По-късно същата година бившият изследовател на OpenAI Яо Шуню се присъединява към Tencent като главен учен по изкуствен интелект, докладвайки директно на президента Мартин Лау, и поема отговорността за новосформираната инфраструктура за изкуствен интелект и големите отдели за модели.
Тези промени отразяват ясна стратегическа посока: Tencent централизира досегашните си фрагментирани AI ресурси. В този контекст AI Lab – някога независима „специална зона“ – вече не се вписва във все по-интегрираната пътна карта на компанията за AI.
Вътрешни хора предполагат, че дългогодишните предизвикателства на лабораторията включват неясно позициониране и показатели за оценка. Първоначално замислен като изследователски резерват, успехът му се измерваше с академични резултати като доклади и класации на състезания. Въпреки това възходът на големите модели коренно промени конкурентния пейзаж.
Обучението на гранични модели вече изисква огромни изчислителни ресурси и капиталови инвестиции, което прави изолираните алгоритмични пробиви по-малко въздействащи без интегриране в продуктови линии. В резултат на това самостоятелните изследователски лаборатории – с по-бавни цикли, задвижвани от проучване – все повече не са в синхрон с бързите, ръководени от инженерството изисквания на ерата на големите модели.
Tencent не е сам в тази промяна. ByteDance интегрира своята система AI Lab в своя Seed екип, за да даде възможност за бърза итерация, докато Alibaba съгласува своето семейство модели Tongyi с основните си бизнес звена, за да засили комерсиализацията. Дори Baidu насочва повече изследователски талант към продуктови линии през последните години.
В основата на тази тенденция стои по-широка реалност: в ерата на големите модели основополагащите изследвания вече не могат да работят изолирано. Изчисленията, данните, алгоритмите и обратната връзка за продукта трябва да бъдат тясно свързани и всяко прекъсване на връзката рискува да забави итерацията.
Има и конкурентен натиск. Според платформата за анализ на изкуствен интелект AICPB.com към февруари Yuanbao на Tencent има 110 милиона активни потребители месечно, нареждайки се на пето място в продуктовия пейзаж на AI в Китай – зад Doubao на ByteDance (320 милиона), Qwen на Alibaba (200 милиона), Quark (170 милиона) и DeepSeek (130 милиона).
Докато Yuanbao продължава да расте, Tencent е изправен пред засилваща се конкуренция както на потребителския, така и на корпоративния фронт. В отчета си за печалбите от март компанията потвърди AI като основен стратегически приоритет и планира поне да удвои инвестициите в своите модели Hunyuan и свързаните с тях продукти до 2026 г.
В този контекст пренасочването на таланти и изчислителни ресурси към големи модели изглежда прагматичен ход. И все пак промяната повдига и по-дълбок въпрос: докато технологичните гиганти разграждат независими изследователски лаборатории, за да се съсредоточат върху краткосрочната конкуренция, кой ще продължи дългосрочните, високорискови изследвания, които могат да определят следващото поколение AI?
Източник: iHeima
Source link
Like this:
Like Loading…
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта
