Ein Tencent-Manager, Tang Daosheng, ging am 5. Juni in einem Medieninterview auf Kritik an der KI-Strategie ein und bezeichnete den Wettbewerb als Marathon statt als Sprint. Tang, Senior Executive Vice President der Tencent Group und CEO der Cloud- und Smart-Industries-Group, beantwortete systematisch Markfragen dazu, ob Tencent in der KI-Entwicklung „zu langsam“ sei. Er räumte phasenabhängige Unterschiede beim Fortschritt in Tencents vielfältigen Geschäftsbereichen ein, betonte jedoch den langfristigen Ansatz des Unternehmens. Das Interview behandelte Tencents KI-Agent-Deployments, Herausforderungen bei der Rechenleistung sowie den Einfluss des ehemaligen OpenAI-Forschers Yao Shunyu, der zum Jahresende im Alter von 28 Jahren zu Tencent kam.
Tang Daosheng nennt den KI-Wettbewerb einen Marathon
Tang Daosheng eröffnete seine Antwort mit den Worten: „Ich erinnere mich, dass Shunyu auf der Bühne erwähnt hat, dass der Begriff ‚zweite Hälfte‘ etwas überstrapaziert ist; jetzt sieht es eher nach einem Marathon aus, einem längerfristigen Wettbewerb.“ Er räumte ein, dass mittlerweile mehr als drei Jahre seit der Veröffentlichung von ChatGPT vergangen seien, in denen sich die Branche dramatisch verändert habe. „Das Geschäftsökosystem von Tencent ist sehr vielfältig und wir tun sehr viele Dinge. Ich denke auch, dass es schwierig ist, sicherzustellen, dass jeder Bereich am fortschrittlichsten ist. Es ist normal, dass unterschiedliche Geschäfte in verschiedenen Phasen schneller oder langsamer vorankommen“, sagte Tang.
Tang führte Tencents Reaktion auf die diesjährige frühe Welle von KI-Agenten als Beispiel für schnelles Handeln an. „Wenn man es anders betrachtet, zum Beispiel die frühe Welle in diesem Jahr: Tencent wird auch dafür anerkannt, die schnellste Antwort im heimischen Markt zu haben, und jetzt ist WorkBuddy auch das beliebteste Produkt in diesem Bereich“, sagte er. Er fügte hinzu, dass Tencents Produktphilosophie darin bestehe, „durch Zyklen durchzuhalten, wenn man festgestellt hat, dass etwas im Wert von Bedeutung ist“.
Yao Shunyu bringt Fokus auf Modell-Produkt-Integration
Yao Shunyus Ankunft habe nach Tang drei grundlegende Veränderungen in Tencents KI gebracht. Erstens habe sie die Abstimmung zwischen Modellen und Produkten vorangetrieben. „Früher, als Hunyuan sehr auf externe Rankings bedacht war, wurde daraus direkt die Nutzung der Nutzererfahrung des Produkts als zentrale Kennzahl“, erklärte Tang.
Zweitens habe Yao die Datenqualität deutlich verbessert. „Unsere Daten wirkten zwar reichlich, aber die Qualität war nicht hoch genug. Ganz am Anfang, bevor wir Hunyuan 3 trainierten, bestand ein großer Teil seiner Arbeit darin, die Datenqualität zu verbessern, unter anderem indem sehr viele Daten gekürzt wurden, die zwar das Volumen erhöht hätten, aber tatsächlich wenig geholfen oder sogar dem Training des Modells geschadet hätten“, sagte Tang.
Drittens habe Yao eine Vereinfachungs-Philosophie eingeführt. Tang stellte: „Wenn man die Bedeutung der Datenqualität nicht versteht und einfach blind mehr Tokens anstrebt, dann kann man keine Entscheidung treffen, Daten zu kürzen.“ Er erklärte, dass unter dem Einfluss des Scaling Law komplexe Modellarchitekturen mit vielen Tricks das Skalieren erschweren, während einfachere Architekturen mit ausreichender Rechenleistung und genügend Parametern es den Daten ermöglichen, das Potenzial des Modells vollständig zu zeigen. Tang schrieb Yao „großen Verdienst“ für den Fortschritt von Hunyuan 3 zu, obwohl es kein sehr großes Modell sei.
Aktuell nutzen ungefähr 80% der Yuanbao-Nutzer Hunyuan 3, wobei die Produkt-Retention-Raten eine klare Verbesserung zeigen. Tang gab außerdem bekannt, dass das Yuanbao- und das Hunyuan-Team bald in dasselbe Gebäude ziehen werden, um Kommunikation und Abstimmung zu erleichtern.
Tencent veröffentlicht 20+ Tools für KI-Agenten in vertikalen Szenarien
Tencent hat Effizienz-KI-Agenten-Tools veröffentlicht, die über 20 vertikale Szenarien abdecken, wobei WorkBuddy und CodeBuddy als Flaggschiff-Produkte dienen. Tang sagte: „Tencent war schon immer sehr auf die Produkt-Erfahrung fokussiert, darauf, die Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen und ihnen Mehrwert zu bieten. Diese Ziele brauchen alle Produkte als Träger, damit Nutzer diesen Wert erhalten können. Deshalb sagen die Leute, wenn sie auf Tencent schauen, im Allgemeinen, dass Tencent ein Produktunternehmen ist. Das ist in der DNA unseres Teams; ich denke, dass sich in der KI-Ära daran nicht viel ändern wird.“
Tencent verfolgte für KI-Agenten eine Strategie mit offenen Modellen. „Heute, für CodeBuddy und WorkBuddy, setzen wir ebenfalls auf eine Open-Model-Strategie. Weil diese allgemeinen Tools verschiedene Szenarien für unterschiedliche Unternehmen und Nutzer unterstützen müssen, hoffen wir, den Nutzern die Auswahlrechte für das Modell zu geben“, erklärte Tang.
Bezüglich der Beziehung von WorkBuddy zur Enterprise WeChat sagte Tang, die beiden würden nebeneinander existieren und sich gemeinsam entwickeln. „Enterprise WeChat wird sich stärker auf interne Person-zu-Person-Kommunikation, Person-zu-Service-Kommunikation oder direktes Aufrufen von OA mit einigen Genehmigungsprozessen konzentrieren. Aber wir können uns auch zukünftige Arbeitsmodi vorstellen, in denen mehr Mensch-KI-Zusammenarbeit stattfindet; wir hoffen, dass WorkBuddy ein natürlicheres AI-native Produkt-Erlebnis bieten kann“, sagte er.
Tencent steht vor einer GPU-Lieferengpass-Situation
Tang räumte mehrfach ein, dass Tencent derzeit mit einem schweren Engpass bei der Rechenleistungsversorgung zu kämpfen habe. „In den vergangenen Quartalen in den Finanzberichten haben einige Investoren entsprechende Fragen gestellt. Wir befinden uns durchgehend in einem Zustand, in dem die Infrastruktur-Rechenleistung nicht ganz ausreicht. Bei begrenzten Ressourcen neigen wir dazu, uns stärker auf interne Anforderungen zu konzentrieren, darunter Hunyuan-Training, WeChat-Bedürfnisse, Meeting-Bedürfnisse usw. Yuanbao verbraucht auch ziemlich viele Rechenleistungs-Ressourcen“, sagte Tang.
Er erklärte, dass die tatsächlich an Cloud-Services für Kunden über Branchen hinweg zugeteilte GPU-Rechenleistung zwar Benchmark-Fälle abdeckt, aber nicht alle Kundenanforderungen vollständig erfüllen kann. „In den vergangenen zwei bis drei Jahren haben wir tatsächlich weiterhin Priorität darauf gesetzt, interne Produkte gut zu bedienen. Eigentlich dienen interne Produkte auch externen Nutzern, daher ist für Tencent diese Priorität etwas höher als das bloße Anmieten von GPUs“, fügte Tang hinzu.
Tang äußerte Erwartungen auf mehr heimische Rechenleistung in der zweiten Jahreshälfte. „Wir freuen uns sehr darauf, dass in der zweiten Jahreshälfte mehr heimische Rechenleistung verfügbar wird, um das Cloud-Geschäft zu unterstützen. Wenn in der zweiten Jahreshälfte mehr heimische Rechenleistung hinzukommt, können wir bei gleichzeitiger Erfüllung interner Bedürfnisse auch externe Parteien bedienen. Das ist unser aktueller Plan“, sagte er.
Auf die Frage, ob Tencent die Investitionen in die Entwicklung eigener Chips erhöhen würde, sagte Tang: „Erstens löst es das Produktionskapazitätsproblem nicht, wenn wir das Chip-Design selbst machen. Da ich mit vielen Chip-Herstellern und Partnern zu tun habe, glaube ich, dass heute kein Unternehmen über ausreichende Produktionskapazität verfügt, um die Nachfrage des heutigen Marktes zu decken. Daher sind das tatsächlich zwei getrennte Dinge. Unser aktueller Ansatz oder diese Ökosystem-Kombinationsstrategie ermöglicht es uns, mit mehr Chip-Herstellern zu kooperieren und macht es für alle sehr attraktiv, Tencent als Benchmark für eine Rechenleistungs-Showcase zu akzeptieren.“
Tencent setzt keine Kommerzialisierungsziele für KI-Agenten
Tang machte klar, dass das KI-Geschäft von Tencent aktuell Priorität darauf setzt, die Produkt-Erfahrung zu verfeinern, statt Kommerzialisierungserlöse anzustreben. „Für KI-Agenten wie WorkBuddy und CodeBuddy sind wir noch in der Investitionsphase; wir haben keine Kommerzialisierungsziele für das Buddy-Team festgelegt“, sagte Tang. „Agent-Call-Volumen ist kein Kommerzialisierungs-Metrik; es ist eine Nutzungs-Metrik. Kommerzialisierung ist derzeit nicht unser Fokus; wir müssen das Produkt weiterhin gut verfeinern, mehr Nutzer bedienen und beweisen, dass es ein Werkzeug ist, das für alle Wert schaffen und die Arbeitseffizienz verbessern kann.“
Er räumte ein, dass Kommerzialisierung als notwendige Regulierung dient. „Weil Rechenleistungsressourcen begrenzt sind, wie man diejenigen herausfiltert, die dieses Produkt am dringendsten brauchen und den Wert erkennen, den es schafft — also Wert, der es wert ist, für den Erhalt von Rechenleistung bezahlt zu werden — denke ich, dass das auch etwas ist, das Agent-Produkte in ihrem Entwicklungsprozess berücksichtigen müssen“, erklärte Tang.
Zum großen Modell-Preiswettbewerb in der Branche sagte Tang, der Gesamtrahmentrend der Branche hoffe darauf, dass die Token-Inferenzkosten kontinuierlich sinken, was zur Popularisierung beiträgt und es ermöglicht, KI-Fähigkeiten auf mehr Szenarien anzuwenden. Allerdings hätten unterschiedliche Modellspezifikationen unterschiedliche Preisstrategien. „Viele Hersteller bauen jetzt Modelle mit verschiedenen Spezifikationen; diejenigen mit relativ weniger Parametern können Szenarien mit höheren Anforderungen an Kosteneffizienz abdecken, gleichzeitig brauchen einige besonders schwierige Probleme jedoch größere Modelle mit höheren Kosten, und die Preisstrategien aller werden entsprechend unterschiedlich sein“, sagte er.
Tang räumte ein, dass Tencent in den Trends eines KI- und Cloud-Services-Wettbewerbs weiterhin in der Investitions- und Produktaufbauphase sei. „Wettbewerber sind tatsächlich in ihrem kommerziellen Planungsprozess vor uns; unser Stil ist sehr unterschiedlich“, sagte er.
FAQ
Was hat Tang Daosheng am 5. Juni zum Entwicklungstempo von Tencents KI gesagt?
Tang Daosheng erklärte in einem Medieninterview am 5. Juni, dass der KI-Wettbewerb ein Marathon statt ein Sprint sei. Er räumte phasenabhängige Unterschiede beim Fortschritt von Tencents KI in ihren vielfältigen Geschäftsbereichen ein, betonte jedoch den langfristigen Ansatz des Unternehmens. Tang führte Tencents schnelle Reaktion auf die frühe KI-Agenten-Welle in diesem Jahr als Beleg für die Ausführungskapazität des Unternehmens an und stellte fest, dass WorkBuddy das beliebteste Produkt in seinem Bereich geworden sei.
Welche Änderungen brachte Yao Shunyu Tencents KI nach seinem Einstieg?
Laut Tang Daosheng brachte Yao Shunyu drei grundlegende Veränderungen: Er habe die Abstimmung zwischen Modell und Produkt vorangetrieben, indem er den Fokus von Hunyuan von externen Rankings auf Kennzahlen zur Nutzererfahrung verlagert habe; er habe die Datenqualität deutlich verbessert, indem er Trainingsdaten mit geringem Wert gekürzt habe; und er habe eine Vereinfachungs-Philosophie eingeführt, die einfachere Architekturen mit ausreichender Rechenleistung gegenüber komplexen Modellen mit vielen technischen Tricks priorisiert. Aktuell nutzen ungefähr 80% der Yuanbao-Nutzer Hunyuan 3, mit verbesserten Retention-Raten.
Vor welchen Herausforderungen bei der Rechenleistung steht Tencent für sein KI-Geschäft?
Tang Daosheng räumte ein, dass Tencent mit einem schweren Engpass bei der GPU-Lieferung zu kämpfen hat, wobei die Infrastruktur-Rechenleistung durchgehend nicht ausreicht. Das Unternehmen priorisiert interne Anforderungen wie Hunyuan-Training, WeChat, Meetings und Yuanbao gegenüber dem Vermieten von GPU-Rechenleistung an externe Cloud-Kunden. Tang äußerte Erwartungen auf mehr heimische Rechenleistung in der zweiten Jahreshälfte, um sowohl interne Bedürfnisse als auch Anforderungen externer Cloud-Services zu erfüllen.
