科技日报记者 崔爽
“AI时代的自主创新，已经从守住底线跃迁到拉高上限。”近日，在2026腾讯云融合创新峰会上，腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强说。
数智浪潮奔涌向前，企业数字化转型既要筑牢安全可控的底座根基，也要把握智能技术带来的创新窗口。本次峰会以“深耕国产·‘智’繁叶茂”为主题，聚焦AI+融合创新，深入探索技术规模化落地路径。
当前，人工智能正加速进入产业深水区。数据显示，截至去年12月，我国AIGC用户已超6亿，覆盖约半数网民；词元（Token）成本两年下降99%，调用量增长千倍级。普华永道报告显示，52%的中国企业CEO已将AI视为实际业务增长来源，显著高于全球平均水平。
“全球AI竞争正在从模型竞争走向体系竞争。”李强强调。
在金融、能源等国计民生关键行业，这一趋势尤为明显。一方面，行业对安全性与稳定性要求极高；另一方面，数据与AI技术正成为效率提升与模式重构的重要驱动力。
以金融行业为例，作为国际化程度最高的大型国有银行之一，中国银行业务覆盖全球60多个国家和地区，资产规模超过38万亿元。在数字化转型过程中，其将自主可控作为系统升级的重要前提。基于腾讯云分布式数据库与微服务治理体系，双方构建企业级分布式技术平台，支撑“四地八中心”多活架构，实现100%自主创新底座能力，满足10亿级客户规模与10万TPS（每秒事务数）级交易处理需求。
在数据体系方面，中国银行提出“三横两纵一线”数据战略，并基于腾讯云TBDS构建全栈国产大数据平台，覆盖手机银行、风险控制、用户画像等核心场景，形成跨系统数据贯通，节点规模超5000个，数据规模达50PB。
在此基础上，AI能力进一步融入业务体系。依托腾讯云TI平台，银行累计构建超4000个AI模型，数据处理成本下降60%，应用开发周期缩短75%，将数据能力充分转化为业务增长动能。
类似路径也在能源行业加速推进。
南方电网覆盖广东、广西等五省，联通港澳及东南亚地区，服务人口达2.7亿。由于历史系统分散，其算力、平台与数据长期割裂，成为AI应用的重要瓶颈。基于腾讯云TCE底座，双方完成云架构统一重构，构建分布式一体化云平台，纳管上万台云主机与1100余套系统，实现跨区域资源统一调度。
面向AI时代的新需求，从芯片、算力、模型到应用与安全，腾讯持续构建融合创新能力矩阵，打造全栈技术底座，并已全面适配主流国产芯片生态。
在基础软件层面，腾讯云构建起以“6T”为核心的融合创新产品体系，包括TencentOS、TCE、TCS、TDSQL、TBDS与TI平台。其中，TencentOS累计装机超1000万套，TDSQL已服务超100家金融机构，并进入四大国有银行核心系统。
这一能力体系背后是持续的研发投入与技术积累。2018年以来，腾讯研发投入累计超4550亿元，全球专利申请公开量达9.4万件。
会上，腾讯云副总裁王义成介绍，腾讯云已升级发布面向Agent时代的融合创新能力矩阵，覆盖国产硬件、操作系统、云平台、数据平台、AI引擎、Agent服务与安全体系，实现AI与Agent能力全面融入，并以全栈内生安全贯穿始终。
这一能力体系正在多个行业加速落地。在政务领域，上海徐汇区城市运行管理中心基于腾讯云融合创新云底座，实现异构算力统一调度与多模型协同，应用开发效率提升80%以上；在交通领域，江苏交通控股实现办公系统“轻量上云”，整体成本下降约30%，资源利用率提升40%；在能源领域，鞍钢集团打造国产一朵云与分布式数仓，实现采购、生产、设备与财务数据统一，资源利用率提升30%……
“过去几年，中国科技产业的自主创新核心是防风险、补短板，确保在极端情况下的业务连续性。但替代只是补短板，智能才能筑长板。”李强坦言，中国底座的厚度，决定着中国AI的高度。腾讯希望与产业伙伴一道，用中国底座撑起中国智能。
（主办方供图）
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