Китайская компания Tencent Cloud развернула по всему миру более 2 млн серверов

Репортаж от Wedoany，29 октября на глобальной конференции Tencent Global Digital Ecosystem Summit 2026 китайская компания Tencent Cloud раскрыла актуальные масштабы развертывания глобальной вычислительной инфраструктуры: в настоящее время по всему миру развернуто более 2 млн серверов, и компания продолжает строительство зарубежных центров обработки данных. Даунсон Тун (Dowson Tong), старший исполнительный вице-президент Tencent Group и генеральный директор Cloud and Smart Industries Group, сообщил, что за прошедший год спрос на искусственный интеллект в зарубежном сегменте Tencent Cloud вырос трехзначными темпами, а число активных зарубежных клиентов международного бизнеса удвоилось.

За прошедший год Tencent Cloud добавила или расширила центры обработки данных во Франкфурте (Германия), Малайзии, Мексике, Осаке (Япония), Эр-Рияде (Саудовская Аравия) и Таиланде. Международный бизнес компании охватывает более 150 стран и регионов; в течение следующего года планируется продолжить расширение облачной инфраструктуры в Азии, на Ближнем Востоке, в Европе и Америке.

В рамках работ по адаптации отечественных чипов для искусственного интеллекта Tencent Cloud совместно с командой Hunyuan провела оптимизацию производительности при развертывании модели Hy4 Preview: за две недели до запуска модели пропускная способность одной карты одного отечественного чипа была увеличена в 5 раз по сравнению с показателем до оптимизации. Кроме того, Tencent Cloud помогла одному международному поставщику первого уровня автомобильных компонентов развернуть отечественный вычислительный кластер на тысячу карт для масштабного обучения сквозной большой модели интеллектуального вождения.

Следующее поколение моделей Tencent Hunyuan — Hy4 и Hy4 Flash — планируется выпустить в ближайшее время. Hy4 усилит возможности обработки длительных задач, выполнения реальных продуктивных задач и визуального понимания по сравнению с предыдущей предварительной версией; Hy4 Flash ориентирована на сценарии применения моделей с низкой стоимостью и высокой эффективностью.