Tencent Cloud aus China hat weltweit über 2 Millionen Server deployed

de.wedoany.com-Bericht: Am 29. Oktober gab Tencent Cloud aus China auf der Tencent Global Digital Ecosystem Summit 2026 die neuesten Deployment-Zahlen seiner globalen Recheninfrastruktur bekannt. Derzeit sind weltweit über 2 Millionen Server deployed, und der Aufbau von Übersee-Rechenzentren wird kontinuierlich vorangetrieben. Dowson Tong, Senior Executive Vice President der Tencent-Gruppe und CEO der Business Group für Cloud und intelligente Industrien, erklärte, dass die Auslandsnachfrage nach künstlicher Intelligenz bei Tencent Cloud im vergangenen Jahr ein dreistelliges Wachstum verzeichnet habe und sich die Zahl der internationalen aktiven Kunden im Auslandsgeschäft verdoppelt habe.

Im vergangenen Jahr hat Tencent Cloud in Frankfurt (Deutschland), Malaysia, Mexiko, Osaka (Japan), Riad (Saudi-Arabien) und Thailand neue Rechenzentren errichtet oder bestehende erweitert. Das internationale Geschäft umfasst bereits über 150 Länder und Regionen. Für das kommende Jahr ist geplant, die Cloud-Infrastruktur weiter in Asien, dem Nahen Osten, Europa und Amerika auszubauen.

Bei der Anpassung inländischer KI-Chips hat Tencent Cloud gemeinsam mit dem Hunyuan-Team im Rahmen des Deployments des Hy4-Preview-Modells Performance-Optimierungen durchgeführt und zwei Wochen vor dem Modell-Launch den Durchsatz einer einzelnen Karte eines inländischen Chips auf das Fünffache des Werts vor der Optimierung gesteigert. Darüber hinaus hat Tencent Cloud einem internationalen Tier-1-Automobilzulieferer bei der Bereitstellung eines inländischen Tausend-Karten-Rechenclusters für das großskalige Training von End-to-End-KI-Fahrmodellen unterstützt.

Die nächste Modellgeneration von Tencent Hunyuan, Hy4 und Hy4 Flash, soll in Kürze veröffentlicht werden. Hy4 wird aufbauend auf der bisherigen Preview-Version die Fähigkeiten zur Verarbeitung langfristiger Aufgaben, bei realen Produktivitätsaufgaben und beim visuellen Verständnis stärken; Hy4 Flash ist auf kostengünstige und hocheffiziente Modellanwendungsszenarien ausgerichtet.