4月23日，在2025 TUYA全球开发者大会主论坛上半场活动中，全球AI云平台服务提供商涂鸦智能（NYSE：TUYA，HKEX：2391）举行了主题为“破局与重构：AI如何重塑行业生态”的圆桌对话。
【破局与重构：AI如何重塑行业生态”圆桌对话】
阿里云智能集团通义大模型业务总经理徐栋、谷歌云北亚区AI产品总经理陈雷、火山引擎智能算法负责人吴迪、腾讯云音视频物联网总经理龙一民以及涂鸦智能技术副总裁柯都敏共同出席了此次圆桌，围绕AI的多模态交互、AI Agent的商业化落地等前沿话题展开一场深度思辨。 AI大模型技术的日益迭代，正加速推动着一个崭新且庞大的行业生态形成。在此背景下，如何以AI重塑行业生态，成为整个行业亟待探索的命题。此次圆桌对话，汇聚了全球头部云计算和大模型厂商，他们首次同台论道，不仅为行业带来了极具价值的认知革新，更为全球开发者提供了AI商业化的崭新视角，将助力进一步释放AI潜力。
以下为精选观点摘要：
柯都敏：首先请每位嘉宾，简单介绍一下自家云计算和大模型相关产品服务？
【涂鸦智能技术副总裁柯都敏】
徐栋：阿里巴巴通义始终坚持开源开放的战略，推出通义千问（Qwen）、通义万相（Wan）系列大模型，开源衍生模型数量已突破10万，稳居全球最大开源模型榜首。
陈雷：谷歌云会提供AI全栈服务，涵盖声视频、图像、实时语音交互等多种大模型以及算力资源，同时，我们还会基于谷歌云的基础设施服务全球客户。
吴迪：火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，致力于为大家提供最好的AI云服务，开发者可在火山引擎上调用豆包大模型和国内顶尖开源模型DeepSeek的满血版API。
龙一民：腾讯云作为云基础设施，可在音视频通信、音视频AI、安全加速等领域为用户提供服务，腾讯云音视频产品矩阵包括：MPaaS媒体服务、EdgeOne边缘计算、CPaaS实时互动。
大模型厂商的AI战略与布局
柯都敏：开源与闭源常被视作“技术开放”与“商业利益”之间的矛盾，阿里云是如何平衡这二者？企业又该如何选择阿里云的开源模型与闭源服务？ 徐栋：开源且持续开源是一件很重要的事，通义千问始终坚持开源最好的大模型。通过开源，我们可以加强人才梯队建设，带动云业务的收入增长，并获得商业渠道之外的与开发者高效沟通的渠道。
【阿里云智能集团通义大模型业务总经理徐栋】
柯都敏：如何看待边缘模型未来在端侧的产业趋势？如果大模型都跑在端侧，是否会出现端侧技术和AIoT芯片适配上的差异化？
吴迪：未来几年，AIoT芯片与端侧能力将呈几何级爆发，AIoT芯片需要提供更精确的传感器输入、更聪明的信息预处理、低功耗低延迟完成意图识别。云侧则依托大模型处理高难度、高智商的任务。关于端云协同，在断网或高隐私场景下，AIoT与端模型不可或缺；联网时，端侧完成预处理后与云侧大模型协作处理复杂任务。长期来看，端侧与云侧互为增益、深度协同。端侧越强，采集数据越丰富，反哺云侧大模型智能提升；云侧越智能，越能推动用户拥抱 AGI 与智能硬件，形成正向循环。
【火山引擎智能算法负责人吴迪】
柯都敏：今年Gemini 2.0的视觉分割与机械臂控制能力令人惊喜，尤其Gemini Robotics通过自然语言指令即可执行精细动作，这将对具身智能或者AI机器人产业带来哪些变革？企业能否通过开源的Gemma3增强对物理世界的理解？
陈雷：对谷歌来说，一开始设计大模型的初衷就是走多模态长文本路线。可以看到，我们的多模态能力正变得越来越强。而多模态大模型应用到机器人，则是我们探索到的一个容易实现的商业模式，也是一个终极的方向。谷歌云Gemini赋予机器人的能力，主要分为四大方面：让机器人拥有泛化感知的能力，从“专才”变成“通才”；机器人与物理世界的交互方式发生革新；强化人机协作，让机器人变得更有温度；以自然语言指令替代传统代码，提升机器人管理效率。
【谷歌云北亚区 AI 产品总经理陈雷】
柯都敏：当前，我们所有商业和技术竞争力，其实都构建在基于CPU的基础设施之上。那么，当算力从CPU转成GPU，对于云厂商而言，会面临哪些挑战和机遇？
龙一民：未来GPU时代下，云厂商需构建一个更有弹性、更扩展的GPU架构，以兼顾资源吞吐量与时效性。腾讯云则将立足两大定位，一是面向用户，通过领先技术，为用户提供一站式、全场景的音视频解决方案；二是面向产业，提供端边云协同服务，助力开发者融入智能生态。
【腾讯云音视频物联网总经理龙一民】
AI Agent的商业化落地路径
柯都敏：METR报告指出，智能体处理复杂任务的能力每7个月都会翻一倍，这意味着AI可落地的场景将爆发式增长。可以说，AI Agent是大部分企业参与AI业务创新的一个落脚点，在各位看来，企业应如何选择场景、构建能力，实现快速商业化？
徐栋：AI Agent一个非常重要的方向是，将使用工具和思考的过程结合，让Agent学会和环境互动的能力。未来，通义将持续加强模型推理能力的优化，强化Agent的工具调用与泛化能力，助力客户更高效地拓展AI应用边界。
陈雷：在发展速度上，大模型的迭代周期正越来越短；方向上，企业可以探索商业模式较为确定的场景。例如，国内可围绕手机、平板、可穿戴等与人相关的设备进行布局，海外则优先切入通信、金融、保险等效率驱动型行业，通过AI Agent切实降本增效。
吴迪：关于Agent应用，当前有一个比较明确的路径场景，那就是信息获取和基础处理。对所有企业来说，这类AI Agent都将能创造出较大的正向回报。同时我相信，在2025年底到2026年初，多步骤复杂任务处理Agent将初具雏形，届时，强化学习的实践经验和平台能力将日趋重要。
龙一民：除实用场景外，情感陪伴与社交属性也是AI Agent的长期潜力方向，将虚拟社交Agent与真实社交融合，以及对实时互动、媒体处理、媒体内容理解与创作、边缘节点加速计算和智能化应用等方向的Agent探索，都值得企业关注。
通过此次圆桌对话，我们可以清晰看到：多模态交互正在突破AI规模化应用的临界点，AI重塑行业生态的进程已不可逆，但真正的破局密钥，始终掌握在技术先驱与行业开发者的协同共创之中。未来，涂鸦期待与全球开发者继续携手，重构下一代硬件的核心范式，从而在这场AI变革中抓住机遇，共赢未来。
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