El ejecutivo de Tencent, Tang Daosheng, abordó las críticas sobre la estrategia de IA en una entrevista mediática del 5 de junio, calificando la competencia como un maratón y no como una carrera corta. Tang, vicepresidente ejecutivo senior del Grupo Tencent y CEO del Cloud & Smart Industries Group, respondió de forma sistemática a preguntas del mercado sobre si Tencent ha sido “lenta” en el desarrollo de IA. Reconoció diferencias por fases en el avance entre las diversas unidades de negocio de Tencent, pero subrayó el enfoque de la compañía a largo plazo. La entrevista trató las implementaciones de agentes de IA de Tencent, los desafíos de la potencia de cómputo y el impacto del ex investigador de OpenAI Yao Shunyu, quien se unió a Tencent a finales de año a la edad de 28 años.
Tang Daosheng Llama a la Competencia de IA un Maratón
Tang Daosheng abrió su respuesta diciendo: “Recuerdo que Shunyu mencionó en el escenario que el término ‘segunda mitad’ se usa un poco en exceso; ahora parece más un maratón, una competencia a más largo plazo”. Reconoció que ya han pasado más de tres años desde el lanzamiento de ChatGPT, durante los cuales la industria ha sufrido cambios dramáticos. “El ecosistema de negocio de Tencent es muy diverso y hacemos muchas cosas. También pienso que es difícil garantizar que cada sector sea el más avanzado de la industria. Es normal que negocios distintos avancen más rápido o más lento en diferentes etapas”, dijo Tang.
Tang citó la respuesta de Tencent a la ola temprana de agentes de IA de este año como un ejemplo de ejecución rápida. “Viéndolo de otra manera, por ejemplo, esta ola temprana de este año: también se reconoce que Tencent tuvo la respuesta más rápida en el mercado nacional, y ahora WorkBuddy también es el producto más popular en esta línea”, afirmó. Añadió que la filosofía de producto de Tencent es “persistir a través de ciclos cuando determináis que algo vale la pena”.
Yao Shunyu Aporta un Enfoque de Integración Modelo-Producto
La llegada de Yao Shunyu trajo tres cambios fundamentales a la IA de Tencent, según Tang. Primero, impulsó la coordinación entre modelos y productos. “Antes, cuando Hunyuan estaba muy preocupado por los rankings externos, pasó directamente a usar la experiencia del usuario del producto como métrica central”, explicó Tang.
Segundo, Yao mejoró de forma significativa la calidad de los datos. “Nuestros datos parecían abundantes, pero no lo bastante de alta calidad. Al principio, antes de entrenar Hunyuan 3, una gran parte de su trabajo consistía en mejorar la calidad de los datos, incluyendo recortar gran cantidad de datos que aparentemente aumentarían el volumen, pero que en realidad ayudaban poco o incluso eran perjudiciales para el entrenamiento del modelo”, dijo Tang.
Tercero, Yao introdujo una filosofía de simplificación. Tang afirmó: “Si no entiendes la importancia de la calidad de los datos y solo persigues más Tokens a ciegas, entonces no puedes tomar la decisión de recortar datos”. Explicó que, bajo la influencia de la Ley de Escalamiento, las arquitecturas de modelos complejas con muchos trucos hacen que escalar sea difícil, mientras que arquitecturas más simples con suficiente potencia de cómputo y parámetros permiten que los datos demuestren plenamente el potencial de capacidades del modelo. Tang atribuyó a Yao “gran mérito” para el progreso de Hunyuan 3 pese a que no se trata de un modelo muy grande.
Actualmente, aproximadamente el 80% de los usuarios de Yuanbao usan Hunyuan 3, y las tasas de retención del producto muestran una mejora clara. Tang reveló que los equipos de Yuanbao y Hunyuan pronto se mudarán al mismo edificio para facilitar la comunicación y la alineación.
Tencent Lanza +20 Herramientas de Agentes de IA para Escenarios Verticales
Tencent lanzó herramientas de agentes de IA de eficiencia que cubren más de 20 escenarios verticales, con WorkBuddy y CodeBuddy como productos insignia. Tang dijo: “Tencent siempre se ha enfocado mucho en la experiencia del producto, en satisfacer las necesidades de los usuarios y en aportar valor a los usuarios. Estos objetivos requieren productos como portadores para que los usuarios obtengan ese valor; por eso, cuando la gente mira a Tencent, en general dice que Tencent es una compañía de productos. Esto está en el ADN de nuestro equipo; no creo que vaya a haber mucho cambio en la era de la IA”.
Tencent adoptó una estrategia de modelo abierto para agentes de IA. “Hoy, para CodeBuddy y WorkBuddy, también adoptamos una estrategia de modelo abierto. Como estas herramientas generales necesitan apoyar varios escenarios para diferentes empresas y usuarios, esperamos dar a los usuarios derechos para seleccionar modelos”, explicó Tang.
Sobre la relación entre WorkBuddy y Enterprise WeChat, Tang dijo que ambos coexistirán y se desarrollarán juntos. “Enterprise WeChat se enfocará más en la comunicación interna persona a persona, comunicación persona a servicio, o en llamar directamente a OA con algunos procesos de aprobación. Pero también podemos imaginar futuros modos de trabajo donde haya más colaboración humano-IA; esperamos que WorkBuddy ofrezca una experiencia de producto más natural y nativa de IA”, afirmó.
Tencent Enfrenta un Cuello de Botella en el Suministro de GPU
Tang reconoció varias veces que actualmente Tencent enfrenta un severo cuello de botella en el suministro de potencia de cómputo. “En los informes financieros de los últimos pocos trimestres, varios inversionistas hicieron preguntas relacionadas. Hemos estado constantemente en un estado donde la potencia de cómputo de infraestructura no es lo suficientemente adecuada. Con recursos limitados, nos inclinamos hacia necesidades internas, incluyendo el entrenamiento de Hunyuan, las necesidades de WeChat, necesidades de reuniones, etc. Yuanbao también consume una cantidad bastante grande de recursos de potencia de cómputo”, dijo Tang.
Explicó que la potencia real de cómputo de GPU asignada a servicios en la nube para clientes en distintos sectores tiene casos de referencia, pero no puede cubrir plenamente todas las necesidades de los clientes. “En los últimos dos o tres años, aún priorizamos atender bien a los productos internos. En realidad, los productos internos también atienden a usuarios externos, así que de hecho para Tencent esta prioridad es algo más alta que alquilar GPUs”, agregó Tang.
Tang expresó su expectativa de que llegue más potencia de cómputo nacional en la segunda mitad del año. “Esperamos mucho que entre más potencia de cómputo nacional en la segunda mitad del año para respaldar el negocio de la nube. A medida que llegue más potencia de cómputo nacional en la segunda mitad, mientras satisfacemos necesidades internas, también podemos atender a partes externas. Este es nuestro plan actual”, dijo.
Sobre si Tencent aumentará la inversión en el desarrollo de chips propios, Tang dijo: “Primero, hacer el diseño de chips por nosotros mismos no resuelve el problema de capacidad de producción. Como trato con muchos fabricantes de chips y socios, creo que ninguna empresa hoy tiene capacidad de producción suficiente para cubrir la demanda del mercado actual, así que estas dos cosas en realidad son asuntos separados. El enfoque actual o esta estrategia de combinación de ecosistemas nos permite cooperar con más fabricantes de chips y hace que a todos les resulte muy atractivo adoptar a Tencent como referencia de benchmark para capacidad de cómputo”.
Tencent No Establece Objetivos de Comercialización para Agentes de IA
Tang afirmó con claridad que el negocio de IA de Tencent actualmente prioriza refinar la experiencia del producto antes de perseguir ingresos por comercialización. “Para agentes de IA como WorkBuddy y CodeBuddy, todavía estamos en el periodo de inversión; no hemos establecido objetivos de comercialización para el equipo Buddy”, dijo Tang. “El volumen de llamadas de agentes no es un indicador de comercialización; es un indicador de uso. La comercialización no es nuestro enfoque actual; todavía necesitamos refinar bien el producto, atender a más usuarios y demostrar que es una herramienta que puede crear valor para todos y mejorar la eficiencia del trabajo”.
Reconoció que la comercialización sirve como un regulador necesario. “Como los recursos de potencia de cómputo son limitados, cómo filtrar a quienes más necesitan este producto y quienes más reconocen el valor que crea—valor por el que vale la pena pagar para obtener potencia de cómputo—pienso que también es algo que los productos de agentes deben considerar en su proceso de desarrollo”, explicó Tang.
Sobre la guerra de precios de grandes modelos de la industria, Tang dijo que la tendencia general de la industria espera que los costos de inferencia de Tokens continúen disminuyendo, lo cual ayuda a la popularización y a aplicar capacidades de IA a más escenarios. Sin embargo, diferentes especificaciones de modelos tendrán estrategias de precios distintas. “Muchos fabricantes ahora crean modelos de diferentes especificaciones; los que tienen menos parámetros pueden cubrir escenarios con requisitos de mayor rentabilidad en costos, pero al mismo tiempo, algunos problemas particularmente difíciles necesitan modelos más grandes con costos más altos, y las estrategias de precios de todos diferirán en consecuencia”, dijo.
Tang reconoció que, en las tendencias de competencia de IA y servicios en la nube, Tencent aún está en la etapa de inversión y construcción de producto. “Los competidores están efectivamente por delante de nosotros en la planificación comercial; nuestro estilo es muy diferente”, afirmó.
FAQ
¿Qué dijo Tang Daosheng sobre el ritmo de desarrollo de IA de Tencent el 5 de junio?
Tang Daosheng afirmó en una entrevista mediática del 5 de junio que la competencia de IA es un maratón más que una carrera corta. Reconoció diferencias por fases en el progreso de IA de Tencent entre sus diversas unidades de negocio, pero enfatizó el enfoque a largo plazo de la compañía. Tang citó la respuesta rápida de Tencent a la ola temprana de agentes de IA de este año como evidencia de la capacidad de ejecución de la empresa, señalando que WorkBuddy se convirtió en el producto más popular en su línea.
¿Qué cambios aportó Yao Shunyu a la IA de Tencent después de unirse?
Según Tang Daosheng, Yao Shunyu aportó tres cambios fundamentales: impulsar la coordinación modelo-producto al cambiar el enfoque de Hunyuan de los rankings externos a métricas de experiencia de usuario; mejorar significativamente la calidad de los datos recortando datos de entrenamiento de bajo valor; y presentar una filosofía de simplificación que prioriza arquitecturas más simples con suficiente potencia de cómputo sobre modelos complejos con muchos trucos técnicos. Actualmente, aproximadamente el 80% de los usuarios de Yuanbao usan Hunyuan 3, con tasas de retención mejoradas.
¿Qué desafíos de potencia de cómputo enfrenta Tencent para su negocio de IA?
Tang Daosheng reconoció que Tencent enfrenta un severo cuello de botella en el suministro de GPU, con la potencia de cómputo de infraestructura de manera constante insuficiente. La compañía prioriza necesidades internas, incluyendo el entrenamiento de Hunyuan, WeChat, reuniones y Yuanbao, por encima de alquilar potencia de cómputo de GPU a clientes externos de la nube. Tang expresó su expectativa de que en la segunda mitad del año llegue más potencia de cómputo nacional para cubrir tanto necesidades internas como demandas externas de servicios en la nube.
