算力、算法、数据是人工智能大模型的三驾马车，驱动AI奔向新纪元。在这幅图景里，拉车的是“三马”，狂奔的是AI大模型，那么“车”是谁？

2025年5月，腾讯混元大模型星脉网络技术团队针对DeepSeek开源的DeepEP通信框架进行深度优化，使其在RoCE（基于融合以太网的远程直接内存访问技术）、IB（无限带宽）等多种网络环境下实现性能提升。之后，腾讯团队也将这一技术开源。

这是开源社区一次友好的开放共建、互动共享。星脉网络是腾讯Angel机器学习平台“超级流水线”上关键一环，它的使命是让训练模型的成千上万张算力卡能够“集团作战”，以便算力集群能够更好地协作，高效处理海量数据，支持算法落地。

这辆“马车”就是AI机器学习平台，它包含了模型训练和推理一整套流程。从开发者的角度来看，能够同时把算力、算法、数据这三匹“骏马”整合在一起的，便是AI机器学习平台这一大模型“工厂”。

“超级流水线”赋能产业生产力

如今，在算力、算法和数据之外，AI机器学习平台正在成为基础大模型“大厂”越来越重视的新基建。

作为大模型训推的“工厂”，AI机器学习平台在大模型出现之前，人们习惯称之为“深度学习框架”；现在，人们更愿意叫它“机器学习平台”或“训练/推理平台”。就其功能性而言，AI机器学习平台更像是一片沃土和工厂，离开了它，开发者将“难为无米之炊”。

也正因此，机器学习平台几乎成了基础大模型厂商的标配。可以看到在国内，阿里通义有PAI，百度文心有飞桨，腾讯有Angel等。

机器学习平台为何如此受青睐？腾讯机器学习平台部总经理陈鹏说，提升业务效率、促进团队协作、优化资源管理等等，都可以成为“大厂”蓄力发育机器学习平台的理由，但它最重要的角色，“我认为是AI‘工业化’的核心基础设施”。

陈鹏以腾讯Angel机器学习平台为例谈道，作为AI工业化的基础设施，Angel机器学习平台对内驱动全系列混元大模型（从0.5B至万亿参数）的迭代升级，涵盖语言模型、多模态生成模型等，支撑其应用于微信、广告推荐等业务场景；对外，Angel机器学习平台支撑各型号混元大模型通过腾讯云服务30万企业客户，覆盖金融风控、广告投放、工业质检等场景。

陈鹏介绍说，在大模型训练任务中，机器学习平台是“工厂超级流水线”。在这条流水线上，共性技术被提炼、流程要素被整合；模型从训练到部署，质量可控、效率翻倍，从“实验室研发”转化为产业生产力。

夯实生态基础 释放普惠应用潜力

“大厂”重视AI训练平台的建设，离不开打造开发者生态。

AI机器学习平台为数据工程师、算法工程师、业务研发工程师等不同角色提供了统一的工作平台和流程。各方可以在平台上协作，实现数据、模型、代码等资源的共享和管理，提高团队协作效率。同时，机器学习平台还提供可视化界面和统一接口，方便不同专业背景的人员理解和使用，降低沟通成本。

未来随着 AI 工业化加速，AI机器学习平台将进一步成为技术民主化的基础设施，推动全球开发者共建普惠的AI落地和应用。

在刚刚落下帷幕不久的世界人工智能大会（WAIC）上，腾讯向世界展示了其加速推动AI从技术突破迈向场景落地、打造“好用的AI”的实践与愿景。

在WAIC腾讯论坛上的信息显示，腾讯混元大模型已实现图像、视频、3D、文本等在内的全模态开源，图像、视频衍生模型数量超过3000个，混元3D系列模型社区下载量超过230万。而面向端侧的0.5B到7B系列小模型也在近期陆续开源，助力开发者高效构建AI原生应用。

自2025年以来，腾讯混元大模型持续迭代、小步快跑，混元家族不断拓展，端到端语音模型Voice、多模态理解模型Vision等相继推出。

而对于AI发展态势，腾讯相关负责人表示，AI是一场工业革命级的技术创新，对个人和产业发展都将产生前所未有的价值。但相对于一个完整的技术周期，当前AI还处于发展的初级阶段。

陈鹏表示，腾讯将持续围绕模型、平台、应用等维度发力，结合腾讯丰富的应用生态优势，推动AI从技术突破走向场景实践，让好用的AI出现在离用户和产业更近的地方。