**宏观框架**  Q1. 中国的 AI 发展被形容为生态主导——云、数据、金融与产业各方在大规模上协同合作。    这种模式与我们在其他地方看到的以企业为中心的 AI 模型有何不同？在推动现实世界采纳方面，它带来了哪些优势？  回答： 1 从基础设施的角度，作为服务全球的云厂商，我们面临着全球不同地区的用户的需求。目前还处在AI蓬勃发展的早期，其实看到更多的是相同，而不是不同。 2 当然，如同主持人所说，腾讯云自己也是在生态层面非常注重，因为我们也非常希望客户的实际业务能够变得更智能，并且推动腾讯云成为更好的AI基础设施。 3 在整体系统的构建上，我们倾向于“开源开放”和“同源同构”的设计原则。开源开放是指我们尽可能使用最标准和最开放的技术体系构建系统，以便用户迁移和扩展，我们建设了备受用户认可的AI原生云。同源同构是指我们以不同的形式提供的云服务是保持在相同的源代码和架构体系的，腾讯的公有云和私有云以及分布式云都是完全相同的产品形态。 4 这种做法的优势在于客户可以非常放心地使用云的基础设施，并且有机会参与和促进生态合作，同时提升自身的技术能力和竞争力。 5 此外，我们即将在全球更多地方开放腾讯云的可用区，以进一步增强与各个地区的生态合作。包括印尼、泰国、中东、日本、墨西哥等。   **AI + 云基础设施**  （腾讯云）    Q2. 腾讯云一直在构建深度嵌入其数字生态的 AI 能力——从社交到企业再到工业互联网。    云基础设施在推动各行业 AI 采纳中扮演何种角色？在与中国以外的合作伙伴和系统对接时，如何实现互操作性？  回答： 1 AI的需求使得云基础设施变得更加重要，同时也促进了云基础设施的发展。 2 在AI爆发以前，云基础设施已经逐渐成为了各行各业的业务系统的底座，AI带来的基础设施可维护性的挑战进一步发挥的云的优势 3 以我们的实际经验为例，由于多年来对基础设施的打磨，典型用户的GPU利用率能够提升到90%以上，GPU故障率降低10倍以上，云上已有的成熟的网络和存储产品也能直接变成AI的基础设施。而且随着AI应用的爆发，AI与原有系统的关联也可以在云上直接完成。 4 互操作性是一个非常重要的能力。从底层基础设施层面，其实体现在标准化和产品化，我们按照业务在计算、网络、存储等基本能力上的要求提供原子化的产品能力，业务方可以做好良好适配并不被特定功能绑定。从业务交互层面来看，使用标准的容器、API接口和MCP/A2A非常方便做好互操作性。 5 从我们的观察来看，互操作性也是整个AI体系当中几乎所有人都关心的方面，相信未来AI的互操作性就跟云的互操作性一样，通过terraform这样的工具甚至可以屏蔽底层实现。   **金融业转型**  （中国银行）    Q3. AI 正在改变金融服务——从风险管理到跨境支付与合规。    中国银行如何利用 AI 增强国际资金流动的信任、透明度与效率？需要哪些保障措施以确保负责任地使用数据？甚至如何促进金融普惠，让中小企业和普通民众更好地使用银行服务？    **架起科技与金融的桥梁**  （OneConnect）    Q4. 作为金融科技创新者，安硕处于金融与技术的交汇点。    AI 结合区块链与数字身份，如何帮助连接中国与全球市场的金融生态，同时确保互操作性与合规性？    **标准与互操作性**  Q5. 当今的 AI 系统往往在国家或企业“孤岛”内开发。    在技术、商业和外交层面，需要做哪些努力才能使中国的 AI 生态与全球标准互操作，尤其是在金融与数据基础设施方面？  额外问题：互操作性是技术问题，还是信任问题？  回答： 1 技术上，如我前面所说，首先是需要让我们自己的技术体系是更加开放的，其次是有一些更新的技术探索，比如隐私计算等，我举一个例子，我们有一个非常大的全球性的互联网用户，他可以通过隐私计算的方式把用户输入的prompt全链路加密并计算出结果，同时用户可以有技术手段确保整个过程的安全性。 2 商业上更重要的是找到合适的互惠机制，在标准化和开源协作的前提下，探索数据流动的框架。 3 它既是一个技术问题，也是一个信任问题。未来应该会有更多的法律法规来做好约束，反而有利于数据的流动。   **负责任且受信任的 AI**  Q6. 随着 AI 嵌入关键任务系统，信任变得至关重要。    你们的组织如何推进 AI 治理、透明性与伦理？如何在不扼杀创新的前提下实现国际间的协调？    回答： 1 严格遵守合规要求，积极参与国际组织的安全认证 2 腾讯“科技向善”理念的贯彻 3 技术上确保关键技术能力的建设和标准化产品化的建设 4 生态上努力融入更多的合作体系，适配不同场景的标准规范 **数据流动与主权**  Q7. 各国在数据本地化与主权规则上分歧日益明显，但 AI 依赖数据流动。    有哪些务实可行的步骤可以实现受信任的跨境数据共享，在支持 AI 创新的同时尊重隐私和国家法规？ 回答： 1 技术赋能：隐私增强技术 2 治理创新：基于可信执行环境的数据空间 3 标准协同：推动互操作性和认证互认 4 实现受信任的跨境数据共享支持AI创新，是一个需要技术、治理与国际合作多管齐下的渐进过程。    **跨境协作**  Q8. 我们看到中国科技公司与东南亚、中东和欧洲的国际合作日益增长。    你认为中国的 AI 生态在何处最有机会立即实现全球连接？新加坡作为区域甚至全球节点能发挥发挥何种作用？    回答： 1 我认为新加坡肯定是最有机会的地区之一 2 腾讯云在中国以外最大的服务集群在新加坡，腾讯云的海外运营总部也在新加坡 3 我们过去几年在新加坡和东南亚获得了很强劲的市场增长，证明了国际化的必要性和重要性 4 我们看到越来越多的东南亚企业和中国出海企业开始同时使用海外云厂商和腾讯云，在业务迁移，多云治理，全球容灾上我们已经有了丰富的经验 5 这也是整体生态建设和数据流动非常重要的开始   **下一个前沿**  Q10. 展望五年——    你如何设想中国的 AI 生态演进？在 AI 驱动的金融、贸易和数字基础设施方面，全球互操作性将呈现何种面貌？ 

  1 我对这件事情充满了信心。 2 我们有最好的技术之一和长年运营经验。 3 我们有很多需要AI增强智能化的场景可以落地。 4 未来云基础设施将变成完成的AI原生基础设施，用户需要使用的不同层次和方向的AI能力都可以通过调用API，甚至是对着麦克风说话就能获得，用户也可以无缝地使用来自不同厂商的AI能力并统一调度起来，它将极大地促进各行各业的业务创新。