10月29日-30日,2026腾讯全球数字生态大会在深圳举行。在算力与云基座专场中,腾讯云发布第十代云服务器SA10,整机算力规模提升33%,整机内存带宽提升66%,并集中升级存储、网络、操作系统等底层能力。同时,腾讯云发布全新智能体托管平台品牌Agent Hosting,纳入Lighthouse Agent、ClawPro、SkillHub、Octop等多个覆盖Agent运行、企业治理与技能生态的核心产品模块,支持个人任务执行和团队规模化应用。
“没有Infra的AI,就是浮沙之上筑高墙。”腾讯云副总裁李力表示,AI能力越强,对云基础设施的要求就越高。从训练、推理到实际应用,计算、存储、网络及操作系统都需要随之升级。腾讯云面向企业真实场景,升级更高效、稳定、安全的AI云基础设施,助力AI面向生产力加速落地。
_20261102164559_319.png)
计存网协同升级,提升AI研发与生产效率
随着AI从模型能力探索走向实际业务应用,企业对云的需求正在从获取计算资源,转向提升AI任务的整体运行效率。AI工作负载对云服务器提出了新的要求。频繁的工具调用、数据检索、多任务并行和状态管理,需要计算性能、内存带宽与I/O能力共同支撑。
此次发布的第十代云服务器SA10基于星星海最新旗舰整机打造,支持1024核,配合自研玄灵智能网卡、TencentOS与虚拟化调度等协同优化,提高资源使用效率。从基础性能上看,整机算力规模提升33%,整机内存带宽提升66%,弹性网卡与云盘单机挂载密度达到10K量级,为Agent运行、实时流数据处理、RAG检索、内存数据库及仿真计算等场景提供算力支持。
在大规模AI训练中,数据供给跟不上,计算资源就会等待。全新发布的腾讯云COS Express读取吞吐达到标准对象存储的10—20倍,兼顾成本与效率,满足大模型、自动驾驶等场景的数据处理与训练需求。GooseFS则通过分布式缓存加速训练数据访问,与COS协同承接数据读取和训练结果写回。训练所需的数据按需加载、就近缓存,反复使用的热点数据无需重复从后端存储读取,减少数据传输与加载等待,让GPU更持续地投入有效计算。
COS Rapid Bucket作为面向AI场景的全新存储桶形态,具备百万级IOPS、TB/s级吞吐、毫秒级时延,原生支持目录树语义,兼容S3、POSIX、HCFS生态,以一个存储桶承载AI数据处理全链路。
数据在不同工具和处理环节之间流转,还会产生重复搬运与存储成本。腾讯云CFS Turbo新增TurboS3能力,让不同协议共享同一份数据,应用可以按需选择访问方式,数据不再为协议搬迁。对于需要长期保留的极冷数据,COS磁带存储支持极低成本归档,已累计存储超过2000PB,帮助客户以更低成本留存海量极冷数据。
面向具身智能,腾讯云进一步将存储与数据加工衔接,让采集素材更高效地转化为训练数据。数据万象Robo-Suit提供质检、拆分、标注、重建、检索和脱敏等6类算子、100多项能力,支持按需调用和工作流自动触发;MetaInsight通过元数据与多模态语义检索,帮助企业找到所需的图片、视频等素材。异构算力及Hyper系列加速能力承接后续训练与仿真,并结合对国产主流芯片的持续适配优化,支持集群落地和训练任务迁移。
这些能力可以接入企业已有的数据流程。RoboScience机器科学通过建设自动化标注管线,将数据预处理、模型标注及算力资源弹性调度等关键环节进行深度整合;腾讯云则以HAI潮汐算力补充标注产能——高峰期动态扩容,低峰期转为训练资源,整体标注效率提升5~10倍。标注完成后,数据统一回流COS数据湖,再投入仿真与模型训练,形成“标注—仿真—训练”的持续数据流转。
当训练扩展到大规模集群,节点之间的通信效率也会影响整体进度。腾讯云此次升级自研集合通信库HCCL,针对星脉网络优化双端口均衡、多路径动态调度和拓扑感知,让通信流量更均衡地使用网络,并在拥塞时调整路径,减少多节点训练中的等待。实测中,AllReduce通信性能提升40%,面向不同机型与网卡组合的graph调优带来20%至240%的通信带宽提升。稳准智能的结构化数据基础模型LimiX已在20多个行业60多个真实场景落地,且仍在不断推进更多产业场景的落地和验证。此外,在模型研发层面,LimiX所代表的LDM赛道即将迎来“智能涌现”时刻。其研发过程中,CFS Turbo承接数据存储与随机读取,HCCL支持多机通信,与计算资源共同支撑模型持续训练和验证。
跨云、跨地域的业务则需要更灵活的资源连接。腾讯云AI Link全球网络方案,将算力互联、数据传输与模型连接整合为一体,底层预连接对象超过100家,覆盖云厂商、IDC与数采中心。三层动态调度按业务优先级组合骨干网、公网出口与专线,兼顾实时交互和批量传输;实测中可交付带宽提升4倍,公网与内网出口容量扩容近3倍,单位成本降低50%以上。
贯通运行环境与部署管理,支撑Agent融入企业业务
在生产中,Agent会持续高频调用工具、执行代码。企业IaaS层的资源保障外,还需要解决的运行环境准备、敏感资源保护,以及持续运营管理问题。这个过程中,如何让Agent交付的结果全程安全、稳定至关重要。
目前,TencentOS Server对2012个开源热门AI项目完成安装验证,AI版镜像预置常用组件,减少环境准备工作。AgentGuard在系统层区分人与Agent的权限,将访问限制延续到子进程,保护私钥和云凭据等敏感资源。权限控制随执行过程生效,帮助企业为自主操作设定明确边界。系统内置覆盖磁盘、网络、性能等9类场景的24项运维能力,客户通过自然语言可实现服务器运维,为Agent长期运行提供支持。
与环境建设相配套,数据访问正在向Agent工作方式演进。腾讯云Vector Bucket支持大规模向量及混合检索,服务知识库与Agent记忆;Agent Bucket提供面向Agent的文件管理、权限与隔离能力,让不同任务能够在授权范围内使用数据。面向高性能AI读写场景的Rapid Bucket也已进入内测阶段。
为了更好地支撑Agent的云端部署、持续运行与企业统一管理,腾讯云发布全新Agent Hosting品牌。其中,Lighthouse Agent升级支持长任务在云端持续推进,统一配置模型、消息通道与技能。用户离开电脑后,Agent仍能按计划执行并送达结果。当个人工作方法需要向团队推广时,ClawPro统一纳管云端与本地Agent,持续下发配置和技能,并管理组织权限、模型配额、Token用量与安全审计。企业可以通过API将Agent接入业务系统,在扩大使用范围的同时,掌握谁在使用、调用哪些能力以及产生多少成本。SkillHub支持技能的发现、评测、更新和分发,SkillPay衔接专业技能的付费与交付,让经验沉淀后能够持续复用。Octop作为开源、自托管的AI Agent 引擎,以云服务器运维作为核心切入点,依托开源社区生态持续向更多专业垂类场景延伸。支持对接长安链,可将Agent输出内容对应的引用资料与推理依据上链存证,在产生争议时能够快速完成取证与核验。
博商管理基于ClawPro构建企业级智能体平台,将战略、销售、财务等八类经营方法论转化为可调用的专业技能,权限、模型资源和安全策略由平台统一管理。据博商介绍,其服务的一家工程建设企业采用AI辅助生成竞标材料,将原先人工需要4天的工作缩短至1至2小时。云端的部署管理能力,让企业能够将更多精力用于专业知识与业务流程的结合。
从训练提效到Agent持续执行和团队协作,腾讯云正与行业客户共同完善AI落地所需的基础能力。此次升级将计存网协同与运行管理进一步贯通,让算力更高效地转化为可持续使用的业务能力,为AI向产业生产力发展提供支撑。
