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在算力层面，AI DLC 将 CPU、GPU、TPU 等异构资源纳入统一资源池，根据数据处理、训练和推理任务动态调度。任务结束后，资源可自动释放并分配给其他作业，减少固定集群长期闲置。平台整体资源利用率可提升数倍，并已适配国产主流 GPU 芯片，帮助企业在自主可控的算力底座上运行 AI 负载。
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随着企业 AI 应用从模型走向 Agent，数据平台也正从支撑数据分析，升级为支撑 Agent 持续运行和迭代。在 AI DLC 之外，腾讯云已围绕 Agent-Ready 构建了覆盖基础引擎、统一控制面和上层 Data Agent 的完整数据平台能力，助力企业加快数据资产向智能应用转化。
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在算力层面，AI DLC 将 CPU、GPU、TPU 等异构资源纳入统一资源池，根据数据处理、训练和推理任务动态调度。任务结束后，资源可自动释放并分配给其他作业，减少固定集群长期闲置。平台整体资源利用率可提升数倍，并已适配国产主流 GPU 芯片，帮助企业在自主可控的算力底座上运行 AI 负载。
为进一步提升计算效率，AI DLC 搭载腾讯云自研向量化计算引擎 Meson 和多模态计算引擎 Xpark。Meson 兼容 Spark API、SQL 语法及生态组件，在标准测试中查询性能提升 3.6 倍，部分复杂查询最高加速 5 倍，CPU 使用率下降近一半；Xpark 面向文档、图片和音视频等多模态数据，提供 50 多种多模态和大模型算子，相比开源方案推理吞吐提升 3 倍，GPU 利用率可长期接近 100%。
除支撑数据处理和模型训练外，AI DLC 还面向 Agent 进行了升级。Agent 运行产生的轨迹、记忆和反馈可沉淀至数据湖，经过处理和后训练后持续反哺 Agent；平台同时通过 MCP、Skills 和 Open API 开放能力，让 WorkBuddy、CodeBuddy 等 Agent 直接调用数据处理、训练和分析能力。
这一模式已在腾讯内部得到验证。WorkBuddy 运行过程中持续产生对话、文档和用户反馈等数据，部分单字段达到 GB 级，数据量月增速超过 100%。接入 AI DLC 后，这些数据可直接完成清洗、特征提取、模型后训练和评估回流，形成可复用的数据与训练流水线。
在自动驾驶场景中，博世测试车辆每天产生大量视频和传感器数据，抽帧和清洗主要消耗 CPU，数据脱敏，模型训练与推理则依赖 GPU。通过博世 ARENA 统一管控平台，博世将数据处理、推理和部分训练任务纳入统一调度。目前，其平台已沉淀 200 多个推理模板，每天处理上万个推理任务，持续提升自动驾驶数据闭环效率。
随着企业 AI 应用从模型走向 Agent，数据平台也正从支撑数据分析，升级为支撑 Agent 持续运行和迭代。在 AI DLC 之外，腾讯云已围绕 Agent-Ready 构建了覆盖基础引擎、统一控制面和上层 Data Agent 的完整数据平台能力，助力企业加快数据资产向智能应用转化。
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