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三年前，外界對騰訊云的認知還是“是什么？能做什么？”三年后，疑問已經變成“做到什么程度了？”

在騰訊集團內部人士看來，騰訊公司高級執行副總裁、云與智慧產業事業群（CSIG）總裁湯道生是目前騰訊集團總裁辦內最近對外發聲較多的高層了，這或許與湯道生背后CSIG的發展相關——剛剛成立三年，一切都有挑戰，但一切也都有可能。

目前，工業、政務、金融等TO B客戶群已成為CSIG推進的重點之一，在接受第一財經記者采訪時，湯道生表示，政務云市場確實競爭激烈，挑戰在于政務等項目前期投入較大，周期非常長，任何需求變革都可能導致額外投入的增加。另外在芯片領域，湯道生表示，騰訊在芯片方面的投入屬于需求驅動，更多解決自身產品的效能問題。

騰訊做B端行業嗎？

雖然騰訊CSIG高管多次強調不過分重視競爭問題，但中國云基礎設施市場的競爭膠著狀態愈發明顯。

Canalys數據報告顯示，2021年第二季度中國云基礎設施市場同比增長54%，達到66億美元。其中阿里云占比33.8%，華為云占比19.3%，騰訊云占比18.8%，百度AI云占比7.8%。Canalys此前在報告中指出：華為云在政務云、互聯網、基因組學、汽車制造和金融服務等領域進展明顯。而阿里云財報顯示，其2021財年營收601.2億元，通過深耕政企服務市場，政企行業收入占比持續上升。

需要注意的是，云計算市場行業調研報告中一般未將騰訊微信以及企業微信的上云數據納入，也正基于此，傳統優勢互聯網項目之外的工業云、政務云、金融云等，成為騰訊云需要重點推進的方向。

今年5月14日，騰訊CSIG宣布新一輪架構升級，SAP前全球高級副總裁、中國區總經理李強加入CSIG，擔任騰訊公司副總裁、騰訊智慧工業和服務業總裁。談到李強的加入，湯道生對第一財經記者表示，行業人才為CSIG帶來新的思考，帶來有價值的TO B領域行業管理經驗，雙方磨合碰撞——既借鑒對方的傳統行業經驗，同時也保證從騰訊C2B的能力優勢出發。

在向傳統TO B行業沉淀的過程中，C2B經驗是湯道生不愿放棄的基因優勢。騰訊云創建伊始，最初成功的案例便是游戲云，繼而是直播云。硬幣的兩面在于，外界常依據騰訊的TO C優勢認為騰訊沒有TO B基因。

湯道生表示，騰訊沉淀多年的產品理念與傳統 TO B廠商的行業理解不同。比如在殼牌（Royal Dutch /Shell Group of Companies，世界第一大石油公司）的理解上，大家對殼牌到底是能源行業、零售行業、還是出行上下游行業觀點不同，行業傳統更多認為殼牌是能源行業屬性，但在最初是由騰訊智慧零售團隊服務殼牌加油站與零售點。湯道生稱，歷史不同，傳統經驗不同，落腳點也不同，但最終CSIG都要對不同領域的客戶進行對接，才能達到最好的效果，“騰訊C2B的能力肯定不是傳統企業人士所掌握的，通過雙向互動，新人帶來他們的視野、看待問題的角度、以及熟悉行業的痛點，騰訊帶來另外一種思維模式，通過這樣的融合碰撞出的火花，我相信這才是一個最有效的結合。”湯道生稱。

目前，騰訊產業互聯網在30多個行業，與9000家合作伙伴，打造超過400個行業解決方案。未來三年，湯道生稱，騰訊將投入超過200億資源，培育超過1千家年收入突破1千萬的伙伴企業。

騰訊做芯片嗎？

雖然內部籌備多年，但直到2015年，湯道生才正式將騰訊云帶出亮相；2018年CSIG成立，成立云啟產業生態平臺、推出騰訊SaaS生態“千帆計劃”，云計算與產業互聯網在騰訊生態中才終于進入頭部陣列。

此前，阿里云發布ARM服務器芯片，行業關于“騰訊做不做芯片”的討論逐漸熱烈。11月3日，騰訊首次披露芯片進展，發布AI推理芯片“紫霄”、視頻轉碼芯片“滄海”、智能網卡芯片“玄靈”三款芯片產品，以及云原生操作系統“遨馳”。

談到芯片研發，湯道生表示騰訊在芯片方面的投入是需求驅動，基于自身存在需要解決的問題，或出于降低成本與提高基礎設施效能的目的，騰訊會更清楚做芯片背后的理由是什么，為什么要這么做，進而指引團隊在芯片方面進行投入。

以AI芯片為例，湯道生表示，騰訊的各種服務——不論是TO B 還是TO C，都會涉及到人工智能算法的使用，AI服務的規模是固定的，如何通過自研芯片來降低能耗，優化成本，是推動騰訊在該領域不斷投入的動力。

再以音視頻使用場景為例，湯道生稱，其作為一項底層技術，作為人與人溝通的交互模式，在騰訊業務中的很多場景與產品中被應用，也被客戶用來滿足醫療、教育、直播等需求，成為重要的消耗計算資源的地方。因此，騰訊在音視頻的編碼技術、硬件芯片相應做了大量投入，以求達到軟硬一體，更高效地去支持音視頻編解碼。

另以騰訊自研星星海服務器為例，其基于云服務平臺與多核芯片打造、符合云應用場景需求。湯道生稱，未來虛擬網絡非常消耗計算資源，騰訊考慮的是如何將基礎設施以更低的能耗構建符合未來的結構，除了自研芯片研發，騰訊也與芯片廠商進行緊密合作。“騰訊自研服務器需要芯片廠商，騰訊方面提需求，芯片廠商基于場景、在達到一定規模后投入支持。”湯道生表示。

此前騰訊投資了云端AI芯片企業燧原科技，目前燧原科技已發布第二代AI芯片，預計今年底量產。另外，騰訊在2020年成立了專注芯片研發的蓬萊實驗室，旨在實現芯片端到端設計、驗證全覆蓋。

騰訊云落地哪些客戶了？

由騰訊研究院撰寫的《2021云上智能白皮書》顯示，2020年一季度到2021年一季度，中國用云量指數增長57%、賦智量指數增長93%，賦智量增速明顯高于用云量。在行業上云的基礎上，智能化進一步成為新的需求增長點，云智融合的趨勢日益凸顯。

自2016年人工智能產業再次火熱以來，人工智能在深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等方面取得了長足的進步，特別是在語音識別、圖像識別等特定任務領域取得明顯成績。

雖然基礎技術和理論上的突破仍需時日，但依托現有技術積累，人工智能已經在經濟社會應用中展現出巨大的影響力。很多AI企業初期都致力于某一項技術的單點突破，如圖像識別、語音識別、語義理解等。

以疫情期間為例，湯道生表示，騰訊推出很多SaaS產品——包括騰訊會議、企業郵箱、騰訊文檔等。目前騰訊會議用戶數接近2億。過去一年，用戶參會次數超過40億。今年騰訊會議進一步與騰訊文檔、企業微信等應用深度協同。

自有生態之外，外部TO B企業是更為重要的客戶群體，以“果鏈”企業富馳高科為例，目前騰訊優圖AI實驗室與富馳高科合作，利用視覺計算與人工智能技術，通過工業質檢一體機替代肉眼識別。上海富馳高科是一家金屬粉末注射成型（MIM）產品專業制造商，其工藝可以制作結構復雜、表面精度很高的小型精密零部件，在汽車、消費電子等高科技領域大受歡迎。

談到與富馳之間的合作，湯道生對第一財經記者表示，富馳高科的工藝AI模式可以被較好地復制，其本身也是非常具規模的蘋果零部件供應商。在選擇零部件AI質檢合作方的過程中，不是每一類都適合通過AI進行自動化升級，騰訊嘗試過不同類型，發現MIM（金屬注射成型）領域有很多小的金屬零部件，其需要識別的缺陷可以通過AI解決，又因離散制造業有很多小零部件，該領域也是落地最多的場景。

因此未來，湯道生預測在該領域可以通過富馳高科這樣的案例與更多廠商適配不同大小與形狀的零部件，沿著這樣的方向更容易做到規模化。

今年7月，騰訊云與寧德時代合作打造體系化全流程AI生產力，推動新能源產業智能化升級。在工業物聯網領域，騰訊云通過提供云底座、物聯網，助力離散制造能力，維保設備、預測缺陷。

湯道生表示，目前騰訊云服務的客戶除了大型與集團型企業以外，也有腰部中小企業，以及開發者或個體用戶，使得三年來CSIG的業務戰略變得越來越清晰。至于從個性化解決方案到標準化解決方案的進化升級，湯道生表示仍需一個過程，但具體時間尚無一個明確的數字，“剛開始會去摘一些比較容易摘的果子，隨著技術的迭代，原來不敢碰的現在也敢了，但騰訊會持續聚焦在基礎底層平臺，更多個性化支持是由行業合作伙伴來提供的。”