腾讯汤道生:腾讯产业互联网更应该基于自研产品打造to B业务

周兴
2023-09-06 09:22

9月6日消息,《中国企业家》近期对腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生进行了一次对话。在和《中国企业家》的对话中,汤道生谈回归到商业本质,看实效、能力、价值和盈利,而不是简单的数字、市场份额。

汤道生表示,对于腾讯产业互联网来说,更应该基于自研产品打造to B业务,要用优秀的产品为客户创造价值,积累核心技术,打造长期竞争力。他指出,好好经营业务才是根本,打价格战是最低水平的竞争方式。

对于大模型对整个产业互联网,或者对to B服务的影响,汤道生认为企业管理者必须务实看待大模型技术,先聚焦在某些具体场景的应用,比如智能客服或者企业知识库,衡量清楚ROI,让团队学习与熟悉模型应用的开发,不断迭代与完善最终服务,实现降本增效。

“虽然我对行业大模型的长期价值非常看好,但建议大家也要避免一拥而上,太发散、太理想化地做各种尝试,新技术应用落地肯定需要时间去探索与优化。”汤道生表示,“我觉得,我们也许可以把今天的大模型,看成20世纪90年代到21世纪初的互联网。”

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图注:腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生

(图源腾讯官网截图)

以下为《中国企业家》与汤道生对话内容:

《中国企业家》:从做to C产品,到这5年一直做to B产品,这个过程当中,你的准则是怎么样的?怎么过自己这道坎儿?

汤道生:不要被固化思维干扰自己解题的方式。

《中国企业家》:怎么理解?

汤道生:很多人的习惯,是非常相信过去的成功经验或者方式。比如我以前做QQ音乐的时候,如果我拿着做QQ的、社交领域的成功因素,来想怎么做内容业务,那会完蛋的。所以我有一个比较深的认知——每遇到新题,都要回到事情的本源:回到最根本的问题,去思考业务,客户需求点在哪,价值点在哪,如何聚拢相关的资源,找到最合适的解题方法,而不是把过去成功的思路,或者方式简单地复制。有些类似马斯克喜欢说的“第一性原理”。

《中国企业家》:从CSIG一成立,你就用这个原则帮助自己认知,还是经过了一段时间,最后要有一个过渡,逐渐加深的过程?

汤道生:一开始,基于为客户创造价值有个基本方向,过程中再不断细化目标,优化路径。

我是学工程的,挑选好目标,不断前行,然后就是发现问题、解决问题,持续度量与迭代。解决问题其实不难,关键是如何在一大堆问题中找出最核心问题,不要被不重要的问题(噪音)干扰思路与牵绊步伐。

所以当我在做一个新业务的时候,更多从这个底层逻辑去思考,回溯事物本质,挑选核心问题,然后寻找答案。

《中国企业家》:这个过程当中,那一个曾经to C当中很成功的自己,会不会经常跳过来跟你辩论?

汤道生:会啊。不仅仅自己和自己辩论,身边也有很多同事和我辩论,毕竟是一个团队,大家都会有不同的想法。比如,友商是这么做,我们如果采取一个差异化的策略,很容易怀疑自己,怀疑团队,到底我们这么做对不对?

就算按照我要求的方向来做,在执行的时候也可能会有变化,团队会加上结合实际场景的做法,毕竟在一线“打仗”的时候,很多情况也需要灵活应对。

人总会犯错误,这也正常。我们一方面要从本源去思考问题,另外也要“摸着石头过河”。犯错了,那就看看到底问题在哪,再修正、迭代,再往前看看路,这条路比原来的更好的话,就往这个方向继续走。

《中国企业家》:在做重大判断和选择的时候,譬如去年从集成到被集成的时候,你的依据一般来自哪儿,还是对本源的思考在起作用?

汤道生:是。我们认为对于腾讯产业互联网来说,更应该基于自研产品打造to B业务,要用优秀的产品为客户创造价值,积累核心技术,打造长期竞争力。

如果只是为了单纯追求收入规模,让产品团队把精力都花在做大总集,转售别人的产品,这些对腾讯其实没有什么积累,天花板也很低。

回到最根本的角度,企业招的每一个人、花的每一笔钱其实都是有限资源,都要从最基本的、资源使用效率的角度,或者建立长期竞争壁垒的角度,思考资源的投入会产生什么样的价值,这些都是基于对本源的思考。

但同时,商场情况瞬息万变,比如友商改渠道政策,增加返点去抢拉新客户,我也要去应对,虽然我不想这么做。谁想打价格战啊?好好经营业务才是根本,打价格战是最低水平的竞争方式。

《中国企业家》:大家都裹挟在其中。

汤道生:对。可能原来定的规则,设想是美好的,但执行的过程中,你还要结合一线的情况做微调,这种就不是纯粹从本源思考所能够解决的。

《中国企业家》:领导CSIG对你个人而言,整个换了一个圈子,心态换了吗?状态换了吗?

汤道生:那是肯定的,状态肯定换了,心态也换了。但不同的角色也有不同的乐趣。我挺享受接触各行各业的机会,让我认识很多朋友,同时我也花更多的时间在学习新技术上,毕竟我们卖的是技术产品。

比如以前做社交和内容,我会看剧集,帮助了解年轻人的爱好。现在,也会看视频,不过是会看很多技术发展趋势。比如,音视频领域,下一代音视频压缩的机会在哪?场景是什么?我们要去做好技术储备,在技术的理解上,肯定比以前做to C业务投入的时间多。

《中国企业家》:技术就是一切。

汤道生:以前是用技术打造产品,只要产品行就可以,背后的技术是不是最新的,用户不是很关注。但CSIG今天卖的就是技术,技术产品也必须快速迭代。

《中国企业家》:近期很多大公司都在讨论同一个问题,发展到这个阶段,怎么样让公司和公司高管回到一穷二白创业时候,让大家更有创业精神。更具体一点,你自己可能每天早晨很大早就起床,驱动你的是什么?

汤道生:还是使命感吧,或者是成就感。

大学刚刚毕业的时候,确实会想怎么才能实现财务自由,但今天主要考虑如何把手上这件事做好,把业务做到某些重要细分市场的领导者。

CSIG本身就是一个创业公司,5年来我们一直并且还在继续创业。

回过头来看,做得较好的云厂商,都是有多收入来源、有技术积累的互联网科技公司,比如微软、亚马逊。好处是不同业务处在不同发展阶段,成熟业务可以持续投资与培养未来新业务,整条大船会相对比较稳,这样能让团队沉下心来做新业务,以创造长期价值为核心,坚持长期主义。

《中国企业家》:前一段时间,腾讯也发布了自己的大模型,也提出了MaaS全景图,现在内部有这种专门的项目组或者委员会吗?可以把资源集中起来,统一再做。

汤道生:首先,大模型涉及环节比较多,有些地方我们是集中精力办大事,有些地方是让不同团队针对自身产品场景做尝试。

我们的资源采购是相对集中的,比如GPU卡的采购等,都是由腾讯云来牵头;另外就是我们的通用大模型底座,在公司里面也有专属团队集中资源在做。

《中国企业家》:为什么会推出MaaS服务的模式?

汤道生:市场上大模型的选择很多,往往有不同侧重的场景,最近各种开源大模型发展也很快,客户需要选择与更新大模型的灵活性,因此大模型作为一种灵活接入的服务是比较合适。

客户也有很多不同的业务场景,不一定只调用某个通用大模型,而且很多企业内部的数据也需要拿来做训练,才能让大模型提供比较有针对性的企业服务,但如果用企业内部数据来调用通用大模型,企业也担心有敏感数据泄露的风险。

很多客户和我们说,他们希望以通用大模型作为底座,然后企业用自己的专有数据做训练与精调,构建企业自己的专属大模型。我们为客户提供一系列工具,比如腾讯云智能TI平台,可以帮助企业管理多个版本的模型,做数据标注与标签管理,简化模型的训练、部署、优化与加速。

对很多企业来说,大模型服务只是起点,最终还是要针对用户场景,提供有价值的智能服务,达到降本增效的目的。我们MaaS的整个服务体系,就是围绕这个过程,帮客户打造自己的专属模型与智能应用。

《中国企业家》:我们把视角放得稍微宏观一点,大模型对整个产业互联网,或者对to B服务来说,预计会产生什么样的影响?

汤道生:确实很多人关注这个事情,毫无疑问,我们是高度关注、高度投入大模型技术的发展,深信大模型技术对产业影响会非常广泛与深远。

当前,很多人知道大模型是个风口,很想抓住这个千载难逢的机会,但实际上用大模型来解决什么问题,以多大成本来获得什么价值、多少价值,其实还没想得很清楚。

所以我认为企业管理者必须务实看待大模型技术,先聚焦在某些具体场景的应用,比如智能客服或者企业知识库,衡量清楚ROI,让团队学习与熟悉模型应用的开发,不断迭代与完善最终服务,实现降本增效。

虽然我对行业大模型的长期价值非常看好,但建议大家也要避免一拥而上,太发散、太理想化地做各种尝试,新技术应用落地肯定需要时间去探索与优化。

像20世纪90年代,当时大家都说,互联网是一个很有前景的技术突破,未来会产生很大价值。90年代的互联网市场也是遍地开花,各种企业有各种尝试,但很多缺乏清晰的商业模式,最终能坚持下来的其实不多。

你会发现,互联网花了20年、30年去发展,经历了从技术走向市场的阶段,经历了2000年泡沫爆破,后来PC向移动时代的转型,期间一波又一波地淘汰掉商业模式不可持续的互联网企业。

我觉得,我们也许可以把今天的大模型,看成20世纪90年代到21世纪初的互联网。

《中国企业家》:你刚刚提了一个高度投入,我们怎么认识这个高度投入?对腾讯来说,是一个什么程度?

汤道生:首先从集团层面来说,光是买GPU卡的投入就很大,这是非常高的设备采购与运营成本。

另外,不同业务团队也在思考怎么把AI大模型,用在自己的业务里,这里面也会有各自的投入。CSIG也投入很多资源做行业大模型、TI平台的服务,以及更适配AI的底层基础设施,包括新一代的计算集群HCC、高速的自研机间网络星脉、向量数据库等。

《中国企业家》:分别做和集团层面统一协调之间,会有一些冲突吗?会出现重复造轮子的情况吗?还是前期必须要进行这样一个阶段?

汤道生:我们通用大模型底座,只有一个团队在做。

至于应用的部分,大家都在结合自己的场景,对大模型进行不同的探索。大家在这方面的工作是没有重复建设,其实也不会重复建设。

比如,用智能客服、智能风控,给到银行客户使用,这不会和用大模型提升搜索体验,有任何的冲突或者重复。

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