Resumen del contenido clave
Recientemente, Tencent ha experimentado cambios significativos en el campo de la IA:
1. Bajo la dirección de su principal científico en IA, Yao Shunyu, los grandes modelos han pasado de buscar posiciones en listas de clasificación a centrarse en la experiencia del usuario, mejorando la calidad de los datos y lanzando el modelo HY3.
2. Los productos de IA (como agentes inteligentes y herramientas de codificación) han crecido rápidamente, lo que ha llevado a un aumento en el consumo de tokens, pero la capacidad de cálculo sigue siendo escasa. Por ello, Tencent ha optado por colaborar con fabricantes de chips en lugar de desarrollarlos internamente.
3. La IA ha reestructurado la organización de la empresa, haciendo que los equipos de investigación y desarrollo sean más ágiles y pequeños, y los procesos hayan pasado de un diseño funcional preestablecido a uno orientado a resultados.
4. El uso de la IA en el codificación ha mejorado significativamente la eficiencia del desarrollo, pero también ha generado nuevos desafíos, como las ilusiones generadas por la IA y la revisión del código.
5. La comercialización de la IA para el mercado final todavía enfrenta problemas de costos elevados, por lo que Tencent se está enfocando primero en mejorar la experiencia del producto.
Descripción detallada
1. La llegada de Yao Shunyu: los grandes modelos de Tencent se vuelven más prácticos
Anteriormente, los grandes modelos de Tencent parecían preocuparse más por sus resultados en listas externas de clasificación. Ahora, bajo la dirección de Yao Shunyu, el enfoque ha cambiado para centrarse en la experiencia del usuario. Por ejemplo, ha impulsado el diseño conjunto de los grandes modelos con la aplicación para el mercado final "Yuanbao", lo que permite que los modelos entiendan mejor las necesidades de los usuarios. Además, se han eliminado muchos datos de entrenamiento innecesarios, manteniendo solo aquellos de alta calidad. Como resultado, el modelo HY3 representa el 80% del uso en Yuanbao. Tang Daosheng lo ha descrito como alguien que "simplifica lo complejo", es decir, optimiza los modelos para que se centren más en la experiencia real del usuario, en lugar de hacerlos solo por mostrar habilidades técnicas.
2. Falta de capacidad de cálculo, pero Tencent no fabrica sus propios chips
La ejecución de aplicaciones de IA requiere una gran cantidad de capacidad de cálculo. Recientemente, el consumo de tokens ha aumentado drásticamente, duplicándose mensualmente y superando los 5 billones diarios. Tang Daosheng indica que la capacidad de cálculo disponible directamente en las GPU de Tencent no es suficiente para satisfacer las necesidades de los clientes. No obstante, no planean fabricar sus propios chips, ya que la producción de chips requiere fábricas y hay una escasez global de capacidad. Por lo tanto, colaboran con varios fabricantes de chips para obtener los componentes necesarios.
3. La IA ha hecho que los equipos de Tencent sean más ágiles y flexibles
En el pasado, las empresas de internet desarrollaban productos siguiendo un proceso estándar: primero se diseñaban las funciones, luego se desarrollaba el software y finalmente se realizaban pruebas, con una estructura jerárquica clara. En la era de la IA, esto ha cambiado:
- Los equipos son más pequeños: grupos de tres a cinco personas pueden llevar a cabo tareas de desarrollo; por ejemplo, el equipo WorkBuddy no tiene niveles jerárquicos y solo cuenta con grupos, sin una capa intermedia de gestión.
- Los procesos son transparentes: los módulos de negocio, el código y las opiniones de los usuarios se comparten, lo que evita barreras informacionales debido a la estructura jerárquica.
- Orientación hacia resultados: en lugar de pensar primero en qué funciones desarrollar, se busca directamente el resultado deseado. Incluso es posible que en el futuro surjan "empresas individuales" que puedan crear productos completos con la ayuda de la IA. Este modelo más ágil evita ineficiencias debidas a la comunicación intermedia; por ejemplo, si un ingeniero se retira, el equipo puede asumir sus responsabilidades fácilmente gracias a la transparencia de la información.
4. El uso de la IA en el codificación mejora la eficiencia del desarrollo
Al principio de 2022, solo el 30% del código generado por la IA en Tencent era aceptable; ahora, más del 90% del código en la mayoría de los equipos lo genera la IA. Los programadores pueden utilizar herramientas como CodeBuddy para dirigir a varios asistentes AI en el desarrollo de diferentes componentes. La "tasa de procesamiento de solicitudes" se ha convertido en un indicador clave para medir la velocidad de la innovación. Aunque aún no se ha calculado el costo-beneficio del uso de tokens, el crecimiento empresarial generado por la inversión en IA supera con creces dichos costos.
Sin embargo, la IA también plantea nuevos desafíos: por ejemplo, puede generar código incorrecto o contenido sin sentido, o puede generar código demasiado rápido, lo que requiere una revisión extensa por parte de los expertos humanos. Por eso, la industria está comenzando a imponer restricciones a la IA y utilizando tecnologías AI para verificar el código generado.
5. La comercialización de la IA para el mercado final es difícil: Tencent no se apresura a ganar dinero
Algunas aplicaciones de IA para el mercado final han comenzado a cobrar, pero Tang Daosheng señala que esto no es sencillo. Los costos operativos y de inferencia de los servicios de IA son elevados, y el modelo publicitario no es sostenible debido a la variabilidad en el uso y consumo por parte de los usuarios. Por lo tanto, Tencent no compite en términos de velocidad de comercialización, sino que se enfoca primero en mejorar la experiencia del producto.
Además, con la IA convirtiéndose en una forma de "subcontratación digital", ¿dónde queda el valor de los empleados? Los responsables afirman que, aunque la IA puede realizar tareas rutinarias, las personas siguen siendo las encargadas de verificar y asumir la responsabilidad final, por ejemplo, de corregir errores en el código generado por la IA.
Conclusión
Tencent está siendo remodelado por la IA: desde los modelos hasta la organización, pasando por los métodos de desarrollo y las estrategias de comercialización, se está adaptando a las nuevas reglas de esta era. Aunque todavía existen desafíos en términos de capacidad de cálculo, costos y problemas relacionados con el funcionamiento incorrecto de la IA, la dirección general es utilizar la tecnología para mejorar la eficiencia y acercarse más al usuario, en lugar de buscar simplemente mostrar habilidades técnicas o ganar dinero rápidamente.