腾讯大模型组织架构调整 - 公司于12月17日宣布升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部及数据计算平台部[1] - 任命姚顺雨为“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，向总裁刘炽平汇报，并兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报[1] - 此次调整是继今年4月将技术部门拆分为大语言模型部和多模态模型部后的又一次重大架构调整[2] 新架构职责与战略重心 - AI Infra部负责大模型训练和推理平台技术能力建设，聚焦分布式训练、高性能推理服务等核心技术[1] - AI Data部和数据计算平台部由刘煜宏和陈鹏负责，整合原大模型团队的数据能力，提升数据清洗、评测体系与大数据平台融合的优先级[1] - 调整重心从算法进一步下沉至算力与数据两大基石，旨在加强基础研究和工程化能力[2] - 公司称此次升级旨在强化工程化优势，提升AI大模型研究能力，聚焦AI战略布局，提升研发效率[2] 关键人事任命背景 - 新任首席AI科学家姚顺雨毕业于清华大学姚班和普林斯顿大学，于2024年加入OpenAI[2] - 姚顺雨是大模型“智能体”领域的领军人物，提出了著名的ReAct框架与“思维树”理论[2] 公司AI业务现状与竞争环境 - 混元大模型已在公司内部超过900个业务场景中落地，包括腾讯会议、微信、广告等[3] - 研发侧超过90%的腾讯工程师在使用内部代码助手CodeBuddy，AI代码采纳率达50%[3] - 在C端市场，公司称其AI应用“元宝”用户规模居“国内前三”，并正将AI能力深度融入微信、QQ等流量入口[3] - 行业层面，阿里巴巴宣布了三年3800亿元的AI基础设施投资计划，并发力“千问”与“灵光”应用[3] - 字节跳动与中兴于12月1日联合推出搭载系统级AI助手的“豆包手机”，引发行业关注[3]

公司在江苏的业务进展 - 腾讯云在江苏已联合近千家生态伙伴，服务超过3万家客户[1] - 在江苏前20大民营企业中，公司与其中80%企业建立了数字化合作[1][2] - 为江苏省新能源Top 10企业中的七家提供服务[2] - 公司与江苏省内全部九家上市银行建立合作关系[2] 行业数字化合作案例 - 在金融领域，张家港农商行采用腾讯云TDSQL分布式数据库作为新核心数据库，成为国内银行首次在传统核心业务系统场景下采用国产分布式数据库的案例[2] - 在交通领域，无锡地铁集团借助腾讯云TencentOS操作系统，成功实现30多个业务系统、400多套操作系统的融合创新升级[3] - 在文旅方面，公司与南京博物院、无锡拈花湾等合作，利用风控大模型技术有效防治黄牛刷票等异常行为[3] - 在教育领域，联合生态伙伴打造的江苏省名师空中课堂平台已覆盖13个设区市超过8500所学校、49万教师、900万学生[3] 人工智能技术布局与进展 - 腾讯混元大模型加速迭代，一年发布超过30个新模型[5] - 混元图像3.0在国际大模型竞技场LMArena最新文生图榜单中位列第一[1][5] - 混元3D模型API已在腾讯云国际站上线，近期将推出国际站面向全球用户开放[1][5] - 公司正式开源HunyuanVideo 1.5，支持生成5-10秒的高清视频[1] AI基础设施与性能提升 - 腾讯云智算模型启动提速17倍，多模态推理加速4倍，扩容时间缩至34秒[1][5] - 构建“Agent Infra解决方案+Cloud Mate云专家服务智能体+全链路安全能力”完整方案[5] - 支持“一云多芯”与多环境部署[5] 平台工具与SaaS应用 - 腾讯云智能体开发平台的RAG引擎新增支持主流数据库，插件广场提供140+应用插件、70+应用模板和90+提示词模板[6] - 腾讯会议AI功能用户量同比去年增长超过150%[6] - 腾讯乐享的AI问答调用量增长20倍，知识总量增长50倍[6] - 腾讯电子签智能化合同解决方案使合同合规性风险整体降低80%[6] - 面向开发者的AI编程工具CodeBuddy可减少40%编码时间，并提升16%研发效率，腾讯内部超9成工程师使用[7] 全球化业务拓展 - 腾讯云国际业务过去3年持续高双位数增长，服务超10000家海外客户，覆盖超80多个国家和地区[8] - 90%以上的互联网企业、95%以上头部游戏公司出海选择腾讯云[8] - 助力家电巨头美的欧洲IT业务系统迁移上云，构建全新技术基础架构底座[9] - 为天合光能构建全球统一IT基础设施，支撑其业务覆盖180+国家与地区，服务3万名员工，实现600+业务安全接入[9]

AI编程的全球市场潜力与商业价值 - AI编程被视为技术迭代最快、商业化路径最清晰、用户渗透率最高、资本认可度最强的AI应用之一[1] - 典型公司Cursor在2022年创立后估值飙升至99亿美元，年化经常性收入突破5亿美元，付费用户超36万，日活用户达100万，覆盖1.4万家企业客户[1] - 全球约3000万软件开发者，AI编码工具可提升至少20%生产力，最优场景下生产力可翻倍，相当于每年创造3万亿美元GDP贡献，堪比法国GDP[1] - AI编程生态系统有潜力支持数十家数十亿美元公司，甚至是一个万亿美元级巨头[1] AI编程的战略重要性及中国市场特殊性 - 大模型的编码能力被视为通往通用人工智能的必经之路，因为智能体可以自主编码，理论上能解决无限复杂的问题[2] - Cursor停止向中国大陆提供美国模型，加之数据隐私保护要求，使中国绝大多数企业级用户不会轻易使用境外AI应用，为国产工具留下巨大发展空间[2][3] - 2024年美国91%的开发者使用AI编程工具，而中国仅30%，显示中国市场渗透率有巨大提升空间[4] - 2024年阿里、字节、腾讯、百度等厂商在中国市场的AI编程产品收入在千万量级，预计整体市场规模将大幅增长[4] 中国AI编程市场竞争格局与厂商动态 - 2023年主要科技公司已拥有AI编程产品，但主要内部使用，2024年上半年开始高调推广并打起"免费战"[5][6] - 字节跳动1月上线国际版Trae，3月落地国内版，采取激进的低价策略，国内版完全免费，国际版定价大幅低于竞品，上线不到半年月活用户突破100万[8][11] - 百度、腾讯、阿里、华为等公司纷纷推出免费或低价的个人版产品，形成免费为主流、付费为补充的C端定价局面[11] - 主要玩家加速产品升级，推出自研AI IDE，如字节Trae、阿里通义灵码AI IDE、百度文心快码Comate AI IDE、腾讯CodeBuddy IDE，实现从需求到上线的完整开发平台[12] 产品形态演进与开发者生态建设 - AI编程工具从插件式助手发展为独立IDE，功能从代码补全扩展到需求分析、架构设计、测试用例生成、部署运维等全流程[12] - 独立IDE能提供更好的用户体验，并具有流量入口价值，模型差距缩小后，竞争焦点转向用户入口和独立IDE产品[13] - Cursor成功的关键在于基于VS Code内核和开源插件生态，让开发者感到熟悉，无需重新学习，而中国厂商推自研IDE面临更大挑战[21][22] - 厂商通过绑定自有资源如云服务、社交场景来建设开发者生态，并将AI编程工具作为云服务入口，带动AI大模型和云资源消耗[23] 企业市场现状与挑战 - IDC数据显示31%已探索生成式AI的企业使用了AI编码工具，科技公司使用率最高，金融、通信等数字化基础高的行业跟进[26] - 腾讯超过90%工程师使用CodeBuddy，50%新增代码由AI辅助生成，百度2025年二季度AI生成代码超43%，字节超80%工程师使用Trae[26] - B端项目面临强定制化和碎片化挑战，企业付费意愿不强，40%企业认为AI对软件质量改善不明显，因企业软件工程基础薄弱[31] - 项目客单价不高，竞争激烈导致价格战，如预算100万元项目最终中标价不到40万元，影响大厂团队资源争取[32] 创业公司机遇与市场未来展望 - 创业公司数量稀少，2023年至今敢进入该领域的团队不多，行业共识是AI编程主要是模型厂商的机会[13][14] - 大厂以做C端为主，急于用标准化产品圈住开发者，B端定制化需求优先级低，为创业公司留出发展窗口期[29] - 工具类产品需要大量用户反馈和多场景验证才能迭代，创业公司可能不具备大厂的条件，如腾讯CodeBuddy内部运行十个月收集了5000多个问题[15] - 中国AI编程市场仍处于蓝海阶段，未来可能出现不同维度的工具服务不同用户和研发流程，产品形态仍在快速演进中[33]

大会概况 - 2025全球C++及系统软件技术大会将于12月12-13日在北京金隅喜来登大酒店举行 [1] - C++之父Bjarne Stroustrup将亲临现场，与全球顶尖专家探讨AI原生时代下系统软件新范式 [1] - 2025年是C++语言发布40周年，该语言正站在AI浪潮重塑世界的历史十字路口 [2] 现代C++最佳实践 - 专题聚焦语言演进背后的理念与实践路径，探讨工程思想的重塑 [5] - C++之父Bjarne Stroustrup将回顾四十年设计哲学与未来方向 [7] - 彭博John Lakos解析大规模软件架构工程化方法 [7] - 小米Vela框架负责人董俊杰展示现代C++在复杂系统中的落地价值 [7] - 彭博工程师团队分享C++反射核心原理实践与最新进展 [7] 大模型驱动的软件开发 - AI正推动软件开发从"自动化"向"智能化"深度变革，大模型成为开发者思维延伸 [11] - 未来软件开发趋势是"人机共建、智能驱动"，而非单纯"AI辅助" [12] - CSDN李建忠提出AI原生软件研发成熟度模型，系统阐述研发体系向AI原生范式过渡 [11] - Adobe首席科学家David Sankel强调规避AI生成代码的真实风险 [11] - 腾讯云CodeBuddy、阿里Qoder CLI等产品展示大模型能力融入开发全流程的实践 [13] AI算力与优化 - 专题聚焦AI基础设施核心命题，从芯片层执行到系统级算力调度 [18] - 趋境科技杨珂分享"以存换算"哲学优化万亿参数模型推理 [20] - 清华大学展示面向异构计算的统一智能计算架构及开源生态 [20] - 系统内核专家张银奎剖析GPU对高效代码的独特理解 [20] - 智源研究院分享面向多元AI芯片的算子库与编译器实践 [20] 系统级软件优化 - 在AI与异构算力浪潮下，系统级软件面临高性能、高可靠性核心挑战 [22] - 中科加禾CEO崔慧敏解析编译技术在AI软件栈中的创新路径 [22] - vivo专家王骁分享端侧大模型部署中存储系统的优化实践 [24] - 阿里云内核专家邹涛解析系统级软件优化策略 [24] 研发效能与软件质量 - 研发效能与软件质量成为AI时代企业竞争关键抓手 [25] - Bloomberg分享大型工程体系中构建高质量软件的经验模型 [25] - Parasoft解析AI如何赋能测试生成、缺陷分析与质量预测 [25] - 京东零售介绍智能推理引擎在研发效能提升中的创新应用 [25] 高性能与低时延 - 高性能与低时延成为系统软件创新核心命题 [31] - 阿里云团队解析PolarDB在TPCC测试中实现性能突破的全链路优化策略 [31] - Linux内核维护者分享块设备缓存的高性能Btree索引设计 [31] - 快手编译优化专家介绍基于Profile的编译优化技术实践 [31] 并发与并行 - 并发与并行成为多核、异构与分布式计算时代性能提升关键支点 [36] - Incredibuild解析分布式缓存与任务切分实现上千核级别构建提速 [37] - C++标准委员会机器学习组主席分享并行计算在AI与系统软件中的最新进展 [37] - 上海人工智能实验室分享异构算力协同与高性能通信框架研究成果 [37]

Anthropic对华禁令实施情况 - Claude母公司Anthropic于9月5日发布新版限制政策，禁令范围扩大至“由中国等受限地区直接或间接控制、持股比例超过50%的企业”，无论其实际运营地点在何处[3] - 字节跳动旗下AI编程工具Trae国际版于11月4日通知用户，因服务调整将不再提供Claude模型的访问权限[1] - 腾讯旗下CodeBuddy国际版在10月1日前已移除了Claude相关模型[3][8] 企业应对措施与影响 - Trae国际版上线仅三个月后便下架Claude模型，作为补偿向Pro会员提供额外50%的快速请求额度（每月新增300次请求），有效期至2026年1月31日[4][6] - Trae平台移除Claude后，用户仍可使用内置的GPT-5、Gemini-2.5-Pro、Kimi-K2-0905和DeepSeek-V3.1-Terminus等核心模型[4] - 字节跳动要求内部员工自6月30日起分批禁用Cursor、Windsurf等第三方AI开发软件，全面推广自研的Trae，该工具整体月活已超100万，公司内部超过80%的工程师已在使用[13] 国产大模型发展机遇 - Claude的“断供”客观上加速了国产大模型的补位进程，混元、DeepSeek、智谱等国内大模型在AI编程场景中进展迅速[9] - 智谱推出“Claude API用户特别搬家计划”，开发者仅需替换API URL即可切换至GLM模型，宣称价格仅为Claude的1/7，用量提升3倍，并赠送新用户2000万Tokens[9] - Kimi在9月5日禁令公布当天更新其K2模型，该模型聚焦编程和智能体领域，对标Claude产品，价格仅为Claude的1/10[12] AI编程工具市场竞争格局 - AI原生IDE已成为国内大厂的必争之地，除字节的Trae和腾讯的CodeBuddy外，阿里于8月上线面向全球的Agentic编程平台Qoder，百度也在6月发布“文心快码”（Comate AI IDE）[12][13] - Anthropic现估值达1830亿美元，其Claude系列模型在编程领域享有盛誉，在SWE‑bench Verified评测中Claude 4.5 Sonnet以70.6%的高分位居榜首[9] - 火山引擎、商汤科技、京东云等厂商也纷纷跟进推出了针对Claude用户的迁移服务[12]

研发效率提升 - 公司研发效率因人工智能自动化提升超过20% [1] - 内部AI平台WeDev使研发自动化率提升67% [1] - 今年超过四分之一的代码相关问题由AI发现 [2] - 每个错误的修复时间平均减少8小时 [2] AI工具应用与影响 - 公司90%的工程师使用自研的CodeBuddy AI编程工具 [4] - 该工具由混元基础模型驱动 [4] - 今年编写的新代码中有一半借助AI完成 [5] - AI辅助使编码任务平均耗时减少40% [5] - AI与工程师的关系从简单辅助演变为深度协作 [5] 业务部门效率增益 - 效率提升覆盖公司各垂直业务单元 从数字支付到游戏 [6] - 微信后端工程师的编码任务耗时减少一半 [6] - 腾讯游戏的AI驱动美术生产占比达到95% [6] - 内部AI美术工具质量已媲美人类视频游戏艺术家 [7] 行业动态 - 公司是中国首批公布AI集成至研发效率提升细节的科技巨头之一 [3] - 阿里巴巴集团约30%的代码由AI编写 [3]

AI深度融入研发体系 - AI已成为公司研发体系的核心力量，深度嵌入软件开发流程，是保持长期竞争力的关键引擎[1] - 超过90%的工程师使用AI编程助手，50%的新增代码由AI辅助生成[1][2] - AI的应用推动整体研发效能提升超过20%，研发自动化水平同比提升67%[1][3] AI提升研发效率与质量 - AI辅助使工程师平均编码时间缩短40%[2] - AI在代码质量控制环节参与度达94%，扮演“AI质检员”角色，在人工评审前进行预审[2] - 由AI发现并被采纳修复的代码缺陷占28%，推动代码评审环节有效问题检出量增长44%[2] - 自动化工具与AI技术结合，全年修复超过540万个代码缺陷与安全漏洞[3][19] 研发平台支撑自动化与快速交付 - WeDev研效平台每月帮助节省530万次手工操作[1][3][15] - 2025年公司日均完成需求1.6万个，同比增长25%，平均完成时长缩短12小时[3][11] - AnyDev云研发平台将环境准备时间从一天压缩至1分钟[3] - 平均BUG解决时长缩短8小时，实现“早发现，早修复”[3][13] AI赋能各业务线效能提升 - 81%的研发团队依托WeDev平台实现全流程效能提升[4] - 微信后台团队编译耗时降低50%，微信支付需求交付周期缩短31%，发布质量提升14%[4][26][28] - 腾讯游戏美术制作自动化率达到95%[4][32] - 腾讯云65%的新增代码来自AI代码助手，人均千行代码BUG率降低31.5%[4][34] - 腾讯广告迭代效率提升2倍，90%版本发布实现全流程自动化，线上故障减少75%[4][36] 研发投入与组织规模 - 研发人员占员工总数的76%，即每四名员工中有三名从事研发工作[1] - 第二季度研发投入达202.5亿元，自2018年以来累计研发投入高达3795亿元[5] - 公司每月新增代码超过3.25亿行[1][9] 技术战略与开源生态 - 自研混元大模型持续迭代，混元图像3.0在国际测评平台LMArena全球用户盲测中获得第一名[5][40] - 混元3D系列模型社区下载量超过260万，是目前全球最受欢迎的3D开源模型[40] - 公司在GitHub的开源项目累计Star数突破52万，位列全球前十，贡献项目超过200个[6][42] - 公司内部代码开源率超过80%[41] - 编程语言方面，Go、Python、Java、C++是主力，Go语言在后端服务中广泛应用，Python为AI项目首选[6][15][16]

研发人员与投入 - 公司产研人员占比高达76%，相当于每4个员工中有3个从事研发工作 [1] - 公司月均新增代码量达3.25亿行 [1] AI技术应用与融合 - AI已全面融入公司研发体系 [1] - 超过90%的公司工程师使用AI编程助手CodeBuddy辅助编程 [1] - 50%的新增代码由AI辅助生成 [1]

AI与研发融合 - AI已全面融入公司研发体系，成为驱动研发效能提升的新引擎[1] - 超过90%的公司工程师使用AI编程助手CodeBuddy辅助编程，50%的新增代码由AI辅助生成[1] - 在AI辅助下，平均编码时间缩短40%，整体研发效能提升超20%[1] - AI参与代码评审环节的比例高达94%，28%的代码缺陷由AI直接发现，推动代码评审环节有效问题检出量增长44%[2] - 通过AI提效的团队数量同比增长6倍，大模型应用场景持续拓展[4] 研发效能与产出 - 2025年公司产研人员占比达76%，月均新增代码3.25亿行，每月完成需求37万个，构建交付2520万次[1] - 日均完成需求1.6万个，同比增长25%，平均完成时长缩短12小时[4] - 每周完成代码构建630万次，测试环境利用率提升2倍，编译加速累计节省90万小时（相当于102年）[4] - 研效工具间每日数据互通超8000万次，平台月均节省手工操作530万次，自动化程度同比提升67%[4] 平台工具与技术支撑 - 依托WeDev平台打通研效工具链，串联研发流程，81%的研发团队通过该平台提升了全流程研效[1][4] - AnyDev云研发平台将环境准备时间从1天大幅压缩至1分钟[4] - 通过静态扫描与AI技术结合，全年修复超过540万个代码BUG与安全漏洞，平均BUG解决时长缩短8小时[4] 业务场景应用成效 - 微信后台团队编译耗时降低50%，微信支付需求交付周期缩短31%，发布质量提升14%[5] - 手机QQ在iOS端编译构建耗时降低40%，腾讯游戏美术制作自动化率达到95%[5] - 腾讯云65%新增代码来自AI代码助手Codebuddy，人均千行代码BUG率降低31.5%[5] - 腾讯广告迭代效率提升2倍，90%版本发布实现全流程自动化，腾讯金融科技环境部署成功率提升至99%[5] 研发投入规模 - 公司第二季度研发投入达202.5亿元，同比增长17%[5] - 自2018年至今，公司累计研发投入已高达3795亿元[5]

腾讯青云奖学金项目概述 - 腾讯公司正式启动“腾讯青云奖学金”项目，旨在支持青年学者，特别是计算机科学、人工智能及交叉领域的硕士和博士生 [6][8] - 项目预计从申请者中评选出15位获奖者，评选结果将于12月公布 [9][10] - 每位获奖者将获得20万元人民币现金以及价值30万元人民币的腾讯云异构算力资源 [15] 学术界算力资源挑战 - 全球学术界普遍面临算力紧缺问题，与产业界及大型科技公司相比硬件资源捉襟见肘 [1][3] - 《自然》杂志文章及布朗大学arXiv论文均指出学术界算力受限现状，一项针对50名研究者的调查显示66%的受访者对自身算力资源满意度打3分或更低（满分5分） [1][3] - 算力困境导致研究者需排队等待硬件资源，将时间浪费在申请服务器、调试环境上，影响原创性探索 [5] 产业界对学术界的算力支持举措 - 国际科技公司如亚马逊云科技、谷歌和微软通过提供云积分等方式为研究人员提供算力支持 [5] - 国内高校如清华大学向本科、硕博生免费发放算力券以缓解算力焦虑 [5] - 腾讯青云奖学金将稀缺的算力资源纳入支持体系，切中青年学者核心痛点 [15] 腾讯青云奖学金资源价值与配置 - 价值30万元的云异构算力约可支持3个月前沿GPU实例24小时不间断使用或8卡前沿GPU算力2000小时不间断使用 [18] - 获奖者可灵活配置算力方案，自由选择10余种高性能GPU卡型，以适应大模型研究不同阶段的算力需求 [19] - 该算力资源预计能够覆盖大多数高校科研团队在大部分实验阶段的需求，除百亿及以上参数的超大规模模型 [20] 腾讯公司人工智能技术布局 - 公司已形成混元系列模型、应用产品、AI编程助手和智能体平台在内的全栈式人工智能体系 [23] - 开源文生图模型混元图像3.0在国际权威AI模型盲测榜单LMArena中登顶，击败谷歌Nano-Banana和字节Seedream 4.0 [23][24] - 公司广泛的业务矩阵为技术落地提供丰富场景和数据支撑，构筑在大模型时代的核心竞争壁垒 [24] 产学研结合与人才战略 - 奖学金项目是产业界与学术界保持紧密互动、搭建产学研闭环及储备人才的关键环节 [13][14] - 除资金和算力支持外，公司将为获奖者搭建产学研交流平台，提供企业导师指导与多元成长机会 [15] - 通过“青云计划”，获奖者及实力不俗的青年学者均有机会加入腾讯，将科研成果与产业实践相结合 [23]