在探讨全球大模型技术发展趋势的浪潮中，腾讯云北区云原生业务的领军人物田丰与MiniMax公司的副总裁刘华，携手与36氪等媒体进行了深入交流。此次对话不仅涵盖了技术的最新进展，还触及了商业化的多重视角，揭示了两者合作背后的深远意义。
展望未来，MiniMax的研发蓝图已清晰可见。刘华透露，公司未来的研发将着重于降低模型错误率、实现无限制输入输出、以及多模态技术的发展。他特别指出，GPT系列模型的上一代错误率约为30%，这在文创领域或许可接受，但若应用于生产、研发等场景，错误率需降至个位数，MiniMax的目标则是2%-3%。同时，随着大模型应用场景的拓展，处理大规模输入输出的能力成为关键，MiniMax最新研发的Abab 7系列模型，通过创新架构，有效降低了长文本的计算复杂度。
在谈到全球竞争格局时，刘华认为，美国的大模型行业仍占据领先地位，如OpenAI、Anthropic、XAI等行业巨头，凭借强大的资源和技术优势，占据了市场的主导地位。然而，中国的大模型厂商正迅速追赶，特别是在语音和视频领域，中国的语音API服务已接近GPT-4的水平。他预测，随着国内科技巨头的加入，中国大模型市场的头部效应也将逐渐显现。
对于中国的AI创业公司而言，刘华看到了广阔的发展空间。他以MiniMax为例，指出公司不仅得到了腾讯云等云厂商的支持，还通过成功的商业化实现了资金的正向循环。他强调，为了更好地服务国内外用户，自研是必经之路，只有打造真正原生性的解决方案，才能拥有具备独立竞争力的大模型。
在谈到与MiniMax的合作时，田丰详细介绍了腾讯云所提供的支持。他表示，腾讯云为MiniMax提供了一系列高性能智能产品，涵盖计算、存储、网络等多个方面，使MiniMax能够专注于模型本身的训练和工程化。其中，对象存储产品通过元数据加速方案和精细化管理措施，有效提升了性能并降低了成本。数据湖产品则针对语料数据预处理进行了优化，帮助MiniMax节约了30%以上的算力，性能提升了35.5%以上。
腾讯云在技术支持上的实力不容小觑。其高性能计算集群通过高效的运维机制，能够在极短时间内发现并解决问题，确保系统的稳定运行。同时，腾讯云星脉网络在支持大模型训练方面表现出色，网络通信占比低至6%，整体训练效率提升了20%以上。
