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　　依托异构计算平台整合多种芯片资源，向外界提供AI算力，该平台已全面适配主流

　　“今天我们的GPU计算资源越来越异构，很多在不断提升计算性能。”邱跃鹏表示。

　　IDC中国研究总监刘丽辉告诉第一财经记者，云厂商依然保持多样化算力芯片的策略，除国外芯片外，也在积极强化自研或开展的适配和测试，2025年国产GPU芯片的应用比例将进一步提升。

　　腾讯此前曾谈及对算力使用的态度。今年5月，腾讯管理层表示，公司会同时看进口芯片和国内市面上可用的芯片，在某些情况下，其中一些芯片能做较小模型的推理。

　　除了推动芯片组成多元化，腾讯管理层在8月的业绩交流会上也谈到，公司会在软件方面进一步改进，以提高推理效率，从而减少对芯片能力的依赖，腾讯会尝试在相同数量的芯片上运行更多工作负载。

　　在接受第一财经记者采访时，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强也谈到算力的效率问题。李强告诉记者，腾讯通过比较大的资本开支快速构建算力，以此支持自研产品开发并为客户提供算力。从去年四季度到今年第二季度，腾讯累计资本开支达831亿元。但当算力没那么充裕的时候，效率变得非常重要。

　　“腾讯这些年有很多研发投入到算力优化领域。GPU只是一部分，还有存储、通信等很多方面，例如星脉网络可以提升近10倍的通信效率，当集群达到千卡、万卡时，运行效率会发生很大变化。”李强表示，AI Infra（AI基础设施）提升能让成本效益变得更加明显。各云厂商在资本方面都有比较强的能力，最终比拼的还是技术。

　　在AI Infra层，邱跃鹏还提到，AI Infra的升级可加速Agent（智能体）规模化落地。当前开源社区与推理相关的技术范式快速迭代，此前DeepSeek开源五大代码库，为开源社区注入活力，腾讯也开源了多项核心技术，例如集成多token（词元）联合预测 (MTP) 技术可以让模型一次运算就生成多个token。