作者|胡磊
编辑|靖程
大模型与Agent技术的快速崛起，正在重塑企业数字化的底层逻辑。过去一年，AI突飞猛进，正在快速进入了政府和企业的核心系统，如何建设一套自主、稳定、安全、智能的创新底座，成为了行业思考的命题。
5月20日，腾讯云升级发布面向Agent时代的融合创新能力矩阵，覆盖国产硬件、操作系统、云平台、数据平台、AI引擎、Agent服务和安全服务等多个层面，实现AI、Agent能力全面融入。
目前，腾讯云已构建起以“6T”为核心的全栈融合创新产品体系，包括操作系统TencentOS、专有云平台TCE、专有云PaaS平台TCS、数据库TDSQL、大数据平台TBDS、AI平台TI等。
其中，腾讯云全新发布的ClawPro专有云版，将公有云ClawPro经百万级用户验证的核心能力完整部署于企业本地环境，兼容主流大模型与异构算力，提供安全可靠的AI智能体方案。
今年以来，Token（词元）也是讨论热度很高的词，腾讯专有云TCE研发负责人、腾讯云副总经理王旻在与财经网科技等多家媒体对话时表示：“当前Token已经成为AI产业的核心基础设施计量单元，行业核心诉求是提升Token的使用效率与价值转化率，腾讯全系产品形成了从Token生产、消耗、优化到长效留存的完整闭环。”
所以腾讯的全系产品围绕Token生产、价值消耗、精细化优化、长效复用形成完整链路，私有化能力也是公有云成熟能力的下沉复刻，全方位帮助企业高效利用Token资源。
他还提到，本次腾讯发布的ClawPro专有云版采用松耦合设计，客户只要具备符合条件的云资源和硬件资源，即可实现一天内完成交付，整体交付效率远优于传统私有云，交付速度优势十分突出。”
王旻强调，不同规模、不同特性的企业，分别适配公有云大模型Agent方案与专有云方案。核心适配标准主要是规模维度和合规维度两大核心。
随着公有云市场的To B化，专有云市场与公有云市场的二元格局将延续，他认为，国内外云市场长期存在二元格局，国内市场特征尤为明显。在公有云To B化持续深化、蓬勃发展的背景下，主打合规可控的私有化专有云市场会长期稳定存在，公有云和专有云的二元市场格局将长期延续。
以下是部分对话实录（有删减）：
Q：ClawPro专有云版相较于传统私有云部署，在交付周期、运维轻量化、弹性扩容方面有哪些技术优势？
王旻：传统私有云的固有痛点就是交付周期长，需要配套硬件、软件部署，交付周期通常以周为单位。我们的ClawPro专有云版采用松耦合设计，客户只要具备云资源和硬件基础条件，即可实现一天内完成交付。上周我们就落地了多个客户案例，成功在一天之内完成全套私有化交付落地，整体交付效率远优于传统私有云，交付速度优势十分突出。
Q：在TCE公私统一架构理念中，TCE具体扮演什么样的角色？
王旻：TCE在腾讯公私统一架构落地中承担主导、推动的核心角色。公司整体秉持“公一半、私一半，公有云先行”的布局思路，各类公有云产品线仅需负责对应垂直领域的产品力打造和商业化保障，只承担业务其中一环。而TCE全权负责私有化全栈云的整体建设，是私有化业务的核心责任平台。公私统一的核心能力，是我们将公有云成熟能力全面沉淀后落地打造的，在各业务线的协同配合下，由我们主导推进整体公私统一架构的落地。
Q：你如何看待公有云To B化趋势，以及该趋势对专有云市场带来的影响？
王旻：首先，公有云本身长期具备To B属性。我在腾讯云任职十余年，前八年专注公有云业务，近两年深耕私有云业务，对行业情况比较了解。公有云虽有部分长尾个人客户，但从营收规模、市场结构来看，To B企业客户始终占据绝对主导地位，公有云本质上一直是To B赛道。
其次，国内外云市场长期存在二元格局，国内市场特征尤为明显。一方面是效率优先，泛互联网企业更看重业务效率，天然适配公有云；另一方面是合规优先，金融、政务等众多行业企业，愿意适度牺牲效率，优先保障数据合规、业务稳定与自主可控，这类客户是私有化专有云的核心受众。
从我们内部数据来看，国内公有云与私有云市场规模大致呈现1:1的比例，仅有小幅波动。因此在公有云To B化持续深化、蓬勃发展的背景下，主打合规可控的私有化专有云市场，会长期稳定存在，效率与合规的二元市场格局将长期延续。
Q：专有云助力企业实现技术价值到商业价值跨越的核心抓手是什么？
王旻：核心抓手是深度贴合客户真实业务场景，与客户业务共生成长。腾讯专有云深耕行业五六年，服务了数百家长期合作客户，客户真实落地业务、使用我们的云产品后，会形成极高的合作粘性。
目前我们客户留存率极高，仅有个别客户因牌照变动、业务萎缩等不可抗力终止合作，99%以上的客户均保持持续合作，三年复购率、商业化续费率超80%。
去年年底至今年年初，国际权威分析机构沙利文对国内专有云厂商开展调研，我们在客户价值维度排名全国第一，出海能力同样位列行业第一。核心原因就是我们不只是输出技术产品，更是深入客户核心业务场景，伴随客户业务共同成长，切实为客户创造实际价值。
Q：TCE下一步的技术演进方向和发展规划是什么？
王旻：我们未来将重点围绕三大方向持续迭代升级。
第一，深化融合创新。过往我们的硬件融合创新主要聚焦CPU适配优化，接下来将重点深耕GPU层面的融合创新，完善异构算力适配能力。
第二，全面拥抱AI Agent技术。过去三年AI与Agent行业拐点已经明确到来，深刻改变了产业发展模式与大众工作方式。我们将全面落地Agent基础设施体系，ClawPro本身就是核心的Agent载体平台。
第三，完善大模型全栈运维体系。仅有Agent平台远远不够，还需要配套的模型管理、模型运维能力，依托底层IaaS底座与TI-ONE平台，搭建完善的AI Infra运维体系，夯实大模型、Agent落地的底层支撑。整体将围绕GPU融合创新、Agent基础设施、大模型AI运维三大方向持续发力。
Q：AI大模型、Agent技术快速发展，企业云底座需求持续升级，TCE将如何适配AI时代的全新业务需求？
王旻：TCE主要从三层架构全面适配AI、Agent时代的底座需求，所有能力均经过腾讯内部业务与公有云海量场景打磨验证。
第一，IaaS层打造算存网一体化方案。AI算力存在明显的木桶短板效应，并非单纯堆砌GPU算力即可，需要计算、存储、网络深度协同、整体优化。这套方案经过腾讯元宝、混元大模型、公有云各类自研业务三年打磨，成熟稳定。
第二，优化容器PaaS层能力。传统通用算力场景多使用虚拟机，而AI智算场景高度依赖容器技术。我们依托公私统一架构，在公有云海量业务场景中持续打磨容器产品能力，可完美适配AI智算的轻量化、高弹性、高并发需求。
第三，搭建训推一体化管理平台。面对海量大模型迭代、调优、部署需求，摒弃人工手动操作模式，通过标准化的训推框架管理平台，实现大模型全生命周期自动化、精细化管理。
整体来看，我们的技术迭代逻辑十分清晰：先依托腾讯自研业务、公有云海量场景打磨技术，完成产品化、稳定化后，再下沉输出到私有化专有云场景，持续适配AI与Agent时代的基础设施需求。
Q：在信创国产化背景下，TCE的一云多芯能力具体如何实现？
王旻：目前行业主流CPU芯片，我们均已完成全量适配。腾讯的核心定位是软件产品公司，始终保持中立、开放的适配理念，无论是海外硬件还是国内国产化硬件，只要客户业务、腾讯自身业务有使用需求，我们都会主动适配兼容。
适配工作采用自上而下的全栈落地模式：从操作系统适配起步，逐层完成IaaS管控、容器PaaS、TI-ONE平台的全栈适配，实现软硬件深度兼容。
同时，我们通过硬件采购、生态合作、共建联合实验室等多种方式，提前对接硬件厂商，很多适配工作能在新款硬件发布前夕、上市窗口期完成落地，保障客户硬件迭代后的无缝适配，全面支撑信创国产化需求。
Q：国产芯片在专有云客户场景中的适配与使用情况如何？
王旻：我们服务的客户类型十分多元，涵盖金融、政务、传统企业、互联网企业等，市场体量庞大，硬件适配场景也更加离散、丰富，行业主流国产硬件厂商的产品，我们均已完成适配落地。
以头部银行客户为例，部分客户会同时采购三四家厂商的硬件产品，而采用TCE架构后，客户在硬件采购上拥有更强主动权，能够有效提升硬件采购的议价能力，缩减整体硬件采购成本。
Q：当前信创客户对于云端智能体（虾）的落地热情如何？ClawPro专有云版推出是否契合市场真实需求？
王旻：首先可以明确，市场需求是真实且持续存在的。延续之前提到的二元市场逻辑，公有云客户优先追求效率，私有化客户优先重视合规，这一特性也体现在AI智能体落地场景中。
目前客户的整体态度是积极探索、谨慎落地，既愿意拥抱AI新技术、新事物，又严格遵守行业合规政策。相较于终端PC端智能体，云端智能体的合规性、安全性更适配私有化客户需求。PC端智能体对个人信息、企业信息的侵入性更强，而云端智能体依托虚拟化、网络隔离能力，安全隔离性更优，更契合金融、政务等合规要求严苛的行业。
其次，私有化客户会在合规框架下小范围试点试用，落地热情很高。同时，ClawPro专有云版相比公有云版本具备独特优势：公有云智能体自带公有云服务属性，而我们的私有化版本，可在客户管控范围内，实现智能体、衍生模型全栈私有化部署，保障所有数据不出域，形成完整数据闭环，完全贴合行业合规与安全管控要求。
Q：从Token视角来看，腾讯TokenHub、LightClaw ACE、Agent memory、ClawPro等产品，如何形成完整链路，帮助企业高效用好Token、赋能数字化生产？
王旻：当前Token已经成为AI产业的核心基础设施计量单元，行业核心诉求是提升Token的使用效率与价值转化率，腾讯全系产品形成了从Token生产、消耗、优化到长效留存的完整闭环。
第一，Token生产环节。依托腾讯云MaaS平台，整合自研模型、开源第三方模型能力，统一规模化生产标准化Token，为企业提供稳定、合规的Token基础生产资源。
第二，Token消耗与价值落地环节。企业获取Token后，需要场景化载体才能落地价值，ClawPro、Lighthouse、LightClaw等产品，核心作用就是提供场景化AI Agent能力，承接Token资源，让Token在真实业务场景中落地、消耗，转化为实际业务价值。
第三，Token精细化优化环节。Token经过优化与未优化的使用效果、成本差距可达3-5倍。我们通过分层适配策略实现精准优化：简单通用问题，匹配低成本、轻量模型；复杂专业的业务问题，联动TokenHub、MaaS专业服务，精准匹配对应算力与模型资源，平衡使用成本与落地效果。
第四，Token上下文长效留存环节。依托Agent Memory能力，可长期保存业务上下文，即便用户间隔一两天再次提问，系统也能关联历史对话与业务场景，自动匹配最优Token资源，剔除无效算力消耗，持续提升Token使用性价比。
整体而言，我们全系产品围绕Token生产、价值消耗、精细化优化、长效复用形成完整链路，私有化能力也是公有云成熟能力的下沉复刻，全方位帮助企业高效利用Token资源。
Q：不同规模、不同特性的企业，分别适配公有云大模型Agent方案与专有云方案的标准是什么？
王旻：核心适配标准主要分为规模维度和合规维度两大核心。
从规模维度来看，中小规模企业适配公有云方案，无需自建底层架构，成本更低、落地更快；超大体量企业可自建云体系，拥有更优的ROI。但规模不是唯一标准，部分大型企业即便具备自建能力，为了保障业务稳定性、降低技术迭代与人才团队建设成本，依然会长期选用公有云，行业内不乏这类国内外标杆案例。
从合规维度来看，这是专有云的核心适配壁垒。对于金融、政务等对数据安全、合规管控、风险可控有极高要求的行业企业，无需单纯核算经济成本，优先规避数据泄露、合规违规等极端风险，这类企业必须选用专有云、私有化部署方案，保障数据自主可控、合规落地。
Q：腾讯云坚持“一云多模”战略，兼容多元大模型，核心是为了满足客户哪些实际场景需求？
王旻：这契合腾讯一贯开放、包容、兼容的技术与产品理念，核心是最大化让利客户、适配千行百业的差异化场景需求。
目前没有任何一款大模型能实现全场景最优适配，不同模型的场景优势差异十分明显：部分模型擅长代码开发场景，部分模型擅长账务核算场景，部分模型针对智能体场景做了深度优化。如果仅单一依赖混元或某一款模型，无法适配各行各业、各类复杂业务场景的差异化需求。
我们坚持一云多模，核心是把模型选择权交给开发者与客户，同时通过TI、TokenHub等集成产品，为客户提供智能选型能力。客户可根据问题复杂度、场景需求、投入产出比，灵活匹配最优模型。简单场景选用轻量化、高性价比模型，复杂专业场景选用高阶模型，兼顾落地效果与成本效率，为客户创造最大价值。
AI具身智能访谈新栏目招募
微信号丨nini-papa