在探討全球大模型技術發展趨勢的浪潮中，騰訊云北區云原生業務的領軍人物田豐與MiniMax公司的副總裁劉華，攜手與36氪等媒體進行了深入交流。此次對話不僅涵蓋了技術的最新進展，還觸及了商業化的多重視角，揭示了兩者合作背后的深遠意義。
展望未來，MiniMax的研發藍圖已清晰可見。劉華透露，公司未來的研發將著重于降低模型錯誤率、實現無限制輸入輸出、以及多模態技術的發展。他特別指出，GPT系列模型的上一代錯誤率約為30%，這在文創領域或許可接受，但若應用于生產、研發等場景，錯誤率需降至個位數，MiniMax的目標則是2%-3%。同時，隨著大模型應用場景的拓展，處理大規模輸入輸出的能力成為關鍵，MiniMax最新研發的Abab 7系列模型，通過創新架構，有效降低了長文本的計算復雜度。
在談到全球競爭格局時，劉華認為，美國的大模型行業仍占據領先地位，如OpenAI、Anthropic、XAI等行業巨頭，憑借強大的資源和技術優勢，占據了市場的主導地位。然而，中國的大模型廠商正迅速追趕，特別是在語音和視頻領域，中國的語音API服務已接近GPT-4的水平。他預測，隨著國內科技巨頭的加入，中國大模型市場的頭部效應也將逐漸顯現。
對于中國的AI創業公司而言，劉華看到了廣闊的發展空間。他以MiniMax為例，指出公司不僅得到了騰訊云等云廠商的支持，還通過成功的商業化實現了資金的正向循環。他強調，為了更好地服務國內外用戶，自研是必經之路，只有打造真正原生性的解決方案，才能擁有具備獨立競爭力的大模型。
在談到與MiniMax的合作時，田豐詳細介紹了騰訊云所提供的支持。他表示，騰訊云為MiniMax提供了一系列高性能智能產品，涵蓋計算、存儲、網絡等多個方面，使MiniMax能夠專注于模型本身的訓練和工程化。其中，對象存儲產品通過元數據加速方案和精細化管理措施，有效提升了性能并降低了成本。數據湖產品則針對語料數據預處理進行了優化，幫助MiniMax節約了30%以上的算力，性能提升了35.5%以上。
騰訊云在技術支持上的實力不容小覷。其高性能計算集群通過高效的運維機制，能夠在極短時間內發現并解決問題，確保系統的穩定運行。同時，騰訊云星脈網絡在支持大模型訓練方面表現出色，網絡通信占比低至6%，整體訓練效率提升了20%以上。
