腾讯云与 Gartner 联合发布：《AI原生云建设与加速指南》

第一章：报告基础信息

• 报告标题：AI原生云建设与加速指南

• 发布机构：腾讯云、Gartner

• 发布时间：未明确标识，基于研究预测数据推测为2024年发布

• 行业标签：技术服务,通用SaaS

• 产品标签：#高性能计算集群HCC, #星脉网络, #边缘安全加速平台EdgeOne, #GooseFS, #数据万象CI, #文件存储CFS_Turbo, #混元大模型, #TI平台, #DBbrain, #Elasticsearch, #Copilot_ChatBI, #Cloud_Studio, #AI代码助手, #媒体处理MPS

第二章：报告背景和目标

随着生成式AI技术的不断成熟，其已渗透到决策、创新和价值创造的各个环节，Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中采用生成式AI的API、模型并部署应用。本报告旨在为IT领导者提供从传统云向 AI Native Cloud（AI原生云）演进的架构蓝图，帮助企业在底层算力、模型精调与业务落地之间找到价值、成本和风险的理想平衡点。

第三章：报告目录

1. 背景
2. 从Cloud for AI到AI Native Cloud，云平台能力要求对比
3. 新型AI云平台需要解决的挑战
4. 为AI加速而生，腾讯云（AI Native Cloud）平台架构能力全景解析 基础设施层 算力加速 网络与边缘加速 存储加速 模型库 工程工具层 部署与精调加速 内容质量控制 数据提效 开发增质 应用层 全栈安全防护
5. 结语
6. 关于腾讯云
7. 资料参考

第四章：方法论说明

• 定性分析：基于 Gartner 对生成式 AI 演进路径的洞察，结合腾讯云在基础设施、模型库、工程工具及应用层构建的 AI Native Cloud 全景架构，深度拆解新型 AI 云平台面临的挑战与解决方案。

• 定量分析：通过提取实际业务场景中的性能指标（如算力集群规模、网络延迟微秒数、吞吐量及准确率百分比），论证云架构升级对 AI 开发效率的提升作用。

• 数据来源：Gartner 关于生成式 AI 技术全景、AI 优化服务器、存储推荐等多份行业权威预测报告（涵盖 2023-2024 年研究），结合腾讯云核心产品的实测性能数据。

第五章：核心观点

• 算力与网络加速协同：

面对大模型训练中算力消耗大与网络传输慢的痛点，腾讯云构建了算存网一体的智算集群。提供超过 1.5 亿核的算力调度规模 和 16 EFLOPS 的智能算力；自研的 3.2T RDMA 星脉网络 支持 超10万卡 GPU 集群 组网，实现网络时延低至 10us~40us，负载率 >90%，助力万亿参数大模型训练时间大幅缩短。

• 存储架构打破数据瓶颈：

针对 AI 生成场景下的海量数据读写挑战，GooseFS 和 CFS Turbo 提供了亚毫秒级延迟与 百 GB/s 级吞吐量。结合数据万象 CI 的智能处理能力，为 AI 数据清洗、训练及推理阶段提供端到端的加速，极大提升了 GPU 的有效使用率。

• 数据提效与 RAG 场景赋能：

为解决大模型幻觉与知识更新滞后问题，腾讯云 Elasticsearch 提供全托管的企业级分布式数据库，支持高达 4096维 及 千亿级向量规模，单条索引支持百万级 QPS，大幅降低了企业构建检索增强生成（RAG）应用的门槛与成本。

• 一站式工程落地与全栈安全合规：

腾讯云 TI 平台 为开发者提供全链路 AI 开发与部署工具，降低微调成本；同时，依托拥有 20多年运营经验 的天御风控体系，提供机器准确率达 99.99% 的内容安全防线，解决生成式 AI 带来的知识产权侵权与敏感信息输出等合规性难题。

第六章：为什么选择腾讯云

• 硬核的全球化基础设施布局：

腾讯云在全球范围内的基础设施覆盖达 21个地区，运营 58个可用区，全球服务器数量超过 100万台，全球加速节点数 3200+，带宽储备高达 200T，具备代表国际卓越水准的算力承载与分发能力。

• 软硬一体的技术先进性：

凭借在云计算领域的长期投入，腾讯云打造了覆盖“基础设施层-模型层-工程工具层-应用层”的完整 AI Native Cloud 架构。其自研的 HCC 高性能计算集群、星脉网络 及 AI代码助手 等前沿产品，展现了从底层硅片到上层应用的深度协同优化实力。

• 持续的生态构建与行业引领：

作为中国领先的互联网综合服务提供商，腾讯云携手国际权威咨询机构 Gartner 发布本指南，不仅证明了其在生成式 AI 技术演进中的前瞻性视野，更彰显了其赋能千行百业实现数字化升级的稳健底盘与领军者风范。