5 月 21 日，在腾讯云 AI 产业应用峰会上，腾讯云副总裁李力宣布了腾讯云智算的全新升级。新升级瞄准 AI 应用和模型爆发对基础设施带的来全新挑战，在效能、可靠性、易用性三大方向上全面提升，将为 AI 大模型训练、智能体部署等场景提供更全面的基础设施能力支持。

李力表示，从云计算时代到 AI 时代，云基础设施的技术进化始终以场景作为牵引。随着大模型的爆发以及智能体、智驾等应用场景加速落地，腾讯云智算会以 AI 原生为出发点，打造安全灵活的高性能底座，与开发者和企业共同探索智能化转型的创新路径。

在效能维度，腾讯云智算针对数据处理效率低、资源利用率低等痛点问题，升级了多个技术能力。基于国内首个支持跨卡型 GPU 调度的 Serverless 平台，腾讯云智算最高可支持 10 万级并发数据任务处理，最高请求数能达到行业领先的百万量级；通过腾讯云存储数据万象中预置的 100 多个数据处理任务模板，帮助企业数据打标效率提升 50%。

在大模型训练和推理场景中，腾讯云智算基于星脉自研通讯库，双端口网卡带宽利用率达到峰值相比 DeepEP 性能可以再提升 30%；同时，腾讯云智算打造了更高性价比的多机互联网络 vRDMA，并将损耗比降低至不到 2%，模型训练效率接近无损扩展。

某头部车企在智驾模型的训练中，数据标注效率提升了 50%，数据处理整体成本降低 70%，训练性能提升 30%，模型迭代周期降低了 40%。

在可靠性维度，针对 AI 基础设施容易出现的服务不稳定、扩容速度慢、 访问速度慢等技术难点，腾讯云智算通过自研 AI 服务器与智能巡检系统，将千卡集群的日均故障率控制在 0.16% 以下；依托腾讯云存储 GooseFS，模型分发时间从 1 小时缩短到了 20 分钟；同时，腾讯云全球 50 多个可用区，则可使 AI 应用服务就近接入，服务稳定性提升 57%，扩容速度提升 2 倍。

某头部手机厂商的 AI 助手项目应用该方案后，服务网络丢包和抖动均下降 99%，服务稳定性提升 57%，同时实现 200% 的扩容速度提升。

在易用性维度，为加速智能体规模化落地，腾讯云智算升级了 AI 原生工具链。其中，向量数据库全面支持向量 + 关键字混合检索，最高支持千亿级数据处理与 500 万 QPS 高并发检索；腾讯云智能日志服务可支持统一日志上报与可观测大盘，支持完整链路追踪与异常 3 分钟定位；腾讯云智算还升级了覆盖大模型全生命周期的安全解决方案，实现安全事件两小时内快速响应。

某头部房产中介平台搜索业务，借助腾讯云向量数据库，数据召回率增加 30%，检索时间降低 50%，同时依靠日志和安全能力，异常定位效率提升 30%，安全响应时间缩短 90%。

目前，腾讯云智算已深度服务于智能体及 AI 应用、具身智能、自动驾驶、互联网应用等多个领域。在 Gartner 最新发布的生成式 AI 基础设施象限中，其产品性能与未来潜力均位列亚太厂商首位。

值得一提的是，腾讯云针对 DeepSeek 开源的 DeepEP 通信框架进行深度优化，使其在多种网络环境下均实现显著性能提升。相关技术方案也获得了 DeepSeek 公开致谢，称这是一次 "huge speedup" 代码贡献。