投研并举 ，这是 腾讯 目前快速布局大模型的策略。

量子位获悉，就在最近一轮清华系AI公司的融资中，腾讯已经出手下注，帮助其中一家风口上的公司快速完成10亿级别的Pre-A+轮融资——这家公司叫 深言科技 （DeepLang AI） ，源流自清华大学自然语言处理实验室 （THUNLP） 。

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深言还曾陷入美团老王的并购传闻，但目前为止，被资本层面证实的最重要战略投资方，依然是刚刚浮出水面的腾讯，以及好未来——这也是好未来首次公开投资大模型公司。

但对于腾讯，深言只是大模型布局的提速。更早之前，腾讯被曝4000万美元重注投资了 MiniMax ，帮助其快速晋升为大模型独角兽。

腾讯话事人马化腾已经表态，对于大模型这样的时代级浪潮不会袖手旁观，但也不会急于求成搞半成品，会专心搞好研发。

但随着接二 （尚未） 连三的投资布局曝光，也能看出腾讯对大模型技术的决心和重视，以及对于大模型创投市场而言，这同样是个振奋的消息，毕竟此时此地的创投市场，满揣现金的腾讯进场，对不少VC都意味着退出保障和市场信心。

清华系AI初创公司深言科技？

深言科技成立于2022年3月，主要面向AI和NLP，目标是用AI及NLP技术，尤其是大模型技术，全流程服务信息处理。

创始人兼CEO 岂凡超 ，是清华大学计算机科学与技术系2017级博士毕业生，本科时期就读于清华电子工程系。

在校时，他是THUNLP的一员。其主要研究方向为NLP，曾在EMNLP等顶会发表论文30多篇。

联合创始人兼COO 李潇翔 ，清华电子工程系2017级博士。红杉中国合伙人张涵也是公司董事之一。

公司当前对外公开的产品，最引人注目的是WantWords和WantQuotes。

WantWords，中文名叫 反向词典 ，产品在2021年11月时一度走红微博，服务器被多次挤爆。

反向词典的开发要追溯到更早期，2019年，岂凡超就和同学合作研发了该产品，不仅支持支持中文及跨语言查询，还进行开源。

项目背后的核心AI，名为 多通道逆向词典模型 ，相关论文中选过AAAI 2020。

而反向词典的项目指导教师一栏中，就有岂凡超的导师，清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，清华大学人工智能研究院常务副院长 孙茂松 。

孙茂松和岂凡超的合作在后者毕业后仍然继续。

去年岂凡超博士毕业后，随即与多位清华硕博背景同学一道，从THUNLP孵化出深言科技。

现在担任深言科技 首席科学家 的，正是孙茂松。

同时，THUNLP实验室的反向词典和后续推出的 据意查句 （WantQuotes） 等，也划归深言名下。

关于为深言科技生长提供土壤的 THUNLP ，这里再多说两句，它是国内第一个开展NLP研究的科研单位，70年代就已经成立。

彼时的牵头人是国内NLP研究领域的趟路人黄昌宁，也是孙茂松的恩师。

反向词典另一名项目指导教师 刘知远 同属THUNLP实验室，他是孙茂松的学生。

实验室此前推出的项目，颇受关注的主要有三：

中文诗歌自动生成系统 九歌MixPoet ，它训练过程中学习了80万首中国古诗；

语言表征模型 ERNIE （和百度文心大模型同名） ，可与当时任务最优的BERT媲美；

以中文为核心的预训练大模型 清源CPM ，是智源研究院大模型悟道·文源的前身。

上述项目研发过程时，岂凡超等人尚未毕业，仍身处THUNLP。

投研并举的腾讯

此前业内流传一种说法，“腾讯正在变成一家投资公司”。

这种说法背后的观点认为，看腾讯是否布局一个行业、一个领域，往往是看它向哪个地方砸了钱，而不是自己的业务团队在做些什么。

对此腾讯当时的回应是，除了自主开拓多条事业线利用好这些流量以外，不核心的、不专业的项目都会通过投资，交给其他更合适的团队去做。

但 在大模型领域，腾讯显然没有因为对外投资就放弃自己内部的动作 ，只不过不那么“着急”而已——

日前的腾讯2023股东大会上，被媒体描述为“身形暴瘦，快认不出”的马化腾，分享了大模型的观点：

腾讯也在埋头研发，并不急于把半成品拿出来展示……

我感觉现在有很多公司太急了，感觉是为了提振股价，我们一贯不是这种风格。

此前他还在Q1财报电话会上回应腾讯在大模型方向上的“慢动作”：“对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来在长的时间跨度上来看是不那么重要的。”

虽然“不着急”，但腾讯自身在大模型领域并非毫无动作。

最直接的消息，就是腾讯内部打造了 混元大模型 ，在今年4月首次对外披露。

而后又公布了新消息，推出国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型。

并且，针对传闻中“腾讯针对类ChatGPT对话式产品成立‘混元助手’项目组”，腾讯给出回应：相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。

据职场Bonus消息，这个项目组的负责人大有来头，是腾讯史上最高职级拥有者， 张正友 （腾讯首位17级研究员/杰出科学家） 。

与此同时，随着大模型群雄逐鹿，对算力的需求激增，腾讯还另辟蹊径， 在算力层面着力 。

根据腾讯Q1财报，腾讯云计算等ToB业务占据了收入的30%，同时，面向大模型训练，腾讯采用了最新自研服务器。

以训练自家大模型效果为例——万亿参数的混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。

技术层面的推进也在持续进行，3月宣布成绩的信息检索领域顶会WSDM （Web Search and Data Mining） 宣布WSDM CUP 2023竞赛成绩。

来自腾讯研究团队的在 无偏排序学习 和 互联网搜索预训练模型 赛道上的两项任务中获得冠军，现在这两项成果代码和论文均已发布在GitHub。

二者中的后者与大模型息息相关，因为数据标注的质量对于模型的效果有着较为显著的影响。

比赛中，针对基于搜索的预训练任务 （Pre-training for Web Search） ，腾讯团队通过大模型训练、用户行为特征去噪等方法，在点击日志上进行基于搜索排序的模型预训练，进而使模型有效地应用到下游相关性排序的检索任务。

现在，随着对MiniMax和深言科技的先后押注，腾讯对大模型领域的内外布局逐渐开始拨云见日。

腾讯仿佛在走与微软类似的路线， 投研并举 ，即自主研发的同时，不忘对外投资市场看好或拥有技术背景的AI初创公司，一如微软对OpenAI的押注。

随之而起的还有创投圈四起的哀嚎：

大厂战投在大模型一出手就把估值拉贼高，跟不起了啊啊啊啊啊啊啊！！！

但另一方面，大厂战投进场，同时也意味着最有保障的退出机制来了。

毕竟移动互联网时代争夺“门票”的那几年，UC也好，91也罢，不都是这样吗？