10月30日，2026腾讯全球数字生态大会·专有云智能化与国际化创新专场在深圳举行。腾讯云正式发布专有云AI套件，同步推出TCE小型化部署方案与3+0极简架构，围绕模型服务、智能体运行、算力调度与安全治理完成全栈升级，助力企业在自有环境内落地规模化AI能力。

随着AI从对话问答走向自主执行，Agentic AI正在成为新的生产力形态。对金融、政务、医疗等高合规行业而言，智能体需要调用业务系统、处理核心数据，必须部署在自有可控的环境中，这对专有云提出了从“资源供给”到“智能生产”的全新要求。

腾讯云副总裁沙开波表示，全栈智能决定智能体能不能跑起来，数据与运营的掌控权决定客户敢不敢把核心业务交出来。腾讯专有云正从全栈云升级为全栈智能云，把模型服务、智能体运行、治理审计等一整套能力交付到客户机房，同时守住数据安全可控、运营自主掌控、技术开放兼容三条底线，让企业既能用上AI，也能信赖AI。

全栈AI套件按需选配 灵活适配不同建设节奏

此次发布的腾讯专有云AI套件，是面向Agentic AI时代的一体化生产底座。套件以Token为界形成分层能力：下层将异构算力转化为可消费的模型服务，上层支撑智能体完成实际业务任务，各层可按需选配、独立交付，不强制绑定云底座，适配企业从单点试点到规模化落地的不同建设节奏。

腾讯专有云AI套件的模型服务层以此次发布的私有化MaaS平台TokenHub为核心，汇聚混元、DeepSeek等18款主流模型，兼容OpenAI协议，企业通过一个API Key即可访问平台已接入的模型。平台支持模型选型、部署加速，以及用户和API Key级的配额、计量与调用追踪，帮助企业将自有算力转化为可统一供给、管理和核算的模型服务。对于先开展AI试点的企业，TokenHub可独立交付，以3台服务器起步，再随业务需求扩展，无需一次性建设整朵专有云。

智能体运行层，则由Agent Runtime承载，为代码执行、工具调用提供隔离沙箱，实现Agent行为100%可审计、运行环境分钟级领用；配套私有SkillHub可将企业存量微服务改造为MCP兼容工具，在复用现有系统能力的同时，严格管控调用权限。

腾讯专有云AI套件的底层由TCE智算套件提供支撑，通过高性能计算集群、智能RDMA网络、高性能存储与玄灵DPU协同优化，异构算力整体利用率提升60%以上；自研集合通信库使AllReduce性能提升40%，虚拟化损耗趋近于零，单点故障可实现200毫秒无感恢复。配套的SmartMate智维助手可接入客户自有运维工具，平均排障时间缩短80%，复杂故障根因定位准确率超95%。

为降低企业建设专有云的初期投入，腾讯专有云TCE推出小型化部署方案，将最小部署规模从14台服务器降至8台，保留核心计算、存储、网络和运营能力，并支持随业务增长平滑扩容。面向概念验证、测试和边缘分支等场景，TCE还推出3+0极简架构，将管理与计算功能集中部署在3台管理节点上，配合存储、网络节点运行，让企业以更精简的配置开展业务验证。

这也为企业推进VMware替代提供了分阶段建设的路径。TCE结合生产级迁移工具与规划、迁移支持，承接既有虚拟化环境中的计算、存储和网络需求，并进一步提供容器、数据库、中间件及AI服务。企业可在迁移存量业务的同时，逐步建立统一的资源管理、租户服务和计量计费能力，为后续智能化应用扩展打下基础。

多行业落地验证 从资源服务走向智能运营

目前，腾讯专有云的全栈智能能力已在政务、金融、医疗、海外行业云等多个场景落地验证，形成了可复制的实践路径。

政务领域，上海市徐汇区城运中心科长倪超分享了统一AI底座的建设实践。徐汇基于腾讯专有云TCE，将通用CPU与AI芯片统一纳管，通算与智算共用调度和运维体系，目前已有30余个AI业务系统运行其上。委办局和街镇使用应用，服务商依托统一平台开发，模型与算力按需供给，减少各单位重复建设。在数据不出域、调用可审计的前提下，平台根据业务忙闲调配资源，持续承接新的政务AI需求。

金融领域，深证通正在推进私有化TokenHub纳入证券行业云商品目录，将原有租户体系与模型配额衔接，把计量计费从计算资源扩展到Token，并覆盖模型调用审计。项目旨在让券商无需自建算力，即可按需使用行业云内的模型服务，推动行业云从资源供给向智能服务延伸。针对业务连续性要求，TCE通过统一容灾管理平台组织切换流程，提升故障恢复的自动化与可操作性。

医疗领域，深圳市第二人民医院信息科高级工程师熊淑华介绍，医院以TCE为底座推进核心业务平滑上云，支撑一院多区的信息化一体化建设，并完成HIS系统全栈国产化迁移。在统一基础设施之上，AI逐步用于影像筛查、报告解读、病历质控、处方监测和医保核查等环节，辅助医务人员处理重复工作、发现异常信息。后续建设将继续围绕诊疗场景展开，在数据安全与专业人员把关的前提下，推动智慧医疗、智慧服务和智慧管理协同发展。

海外市场，一家通信服务企业基于腾讯专有云建设自有品牌的云服务平台，在承接存量业务迁移的同时，建立统一的资源管理、租户服务与计量计费体系。企业可自主制定服务价格、维护客户关系，并按业务需求拓展云服务，推动原有连接业务向云平台运营延伸，形成新的业务增长空间。

共建标准与生态 推动主权AI规模化落地

企业级智能体要在私有环境真正跑通生产业务，既需要产品底座能力支撑，也离不开统一的行业评价标尺。

由中国信通院联合多家云厂商、央国企共同编制的《企业级专属智能体（Claw类）技术能力要求》，从基础设施、服务支撑、知识记忆、技能体系、运行态、安全管理等七个维度，设置24项能力项、100余项子项，对私有化部署智能体的能力边界、管控机制作出完整规范。腾讯专有云通过了专有基础设施、专有模型服务、专有智能体工厂三项能力评估。而早在7月可信云大会上，腾讯专有云TCE就已首批通过《AI专有云技术能力要求》评估，智算基础设施、大模型平台、大模型服务三层全部达标。

依托大量真实项目沉淀，专场同步发布《腾讯专有云精品案例集2026》，汇集30个来自9大核心行业的标杆实践，包含近8万节点规模金融云、近3万节点规模政务云等典型项目，为同行提供可参考的落地样本。同时，腾讯专有云与Gartner共同发布《主权AI云平台建设与落地指南》，联合Omdia发布《电信运营商云与AI转型白皮书》，探讨私有云与行业云的建设运营路径。

腾讯专有云的生态建设也进一步延伸到应用开发与交付阶段。通过兼容多种硬件、开放模型接入和标准接口，减少应用重复适配底层资源的工作。徐汇政务云正探索“政府出场景、平台出能力、伙伴做开发”的协作方式，让统一底座持续承接新的业务需求。

在专场圆桌讨论中，来自行业企业、医疗机构与研究机构的嘉宾进一步讨论了私有云建设的评价方式：除了算力规模和Token调用量，还需要衡量实际完成了多少任务、减少了哪些重复工作，以及权限和责任能否追溯。这也对平台提出了持续要求——统筹已有通算与新增智算资源，让Agent在明确授权下运行，并将成本、任务质量和业务效果纳入日常运营，推动AI投入形成可验证的生产力。