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      讓模型制造走上工業(yè)流水線,解密業(yè)界首個(gè)人工智能工廠

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      18世紀(jì)中葉,汽車(chē)制造高度依賴(lài)熟練工匠的手工勞作,來(lái)完成各個(gè)部件的制造與組裝,每一輛汽車(chē)的生產(chǎn)都需要大量時(shí)間,汽車(chē)造價(jià)居高不下,是僅能為少數(shù)人所擁有的“奢侈品”。

      當(dāng)福特發(fā)明了流水線模式,將汽車(chē)制造過(guò)程分解為一系列標(biāo)準(zhǔn)化的工序,使汽車(chē)生產(chǎn)效率大幅提升,汽車(chē)才得以規(guī)模化生產(chǎn),走入尋常百姓家,使之成為工業(yè)文明進(jìn)步的里程碑。

      其實(shí),當(dāng)前人工智能的發(fā)展也面臨著類(lèi)似的瓶頸,頭部企業(yè)可以投入巨額資金和資源訓(xùn)練千億參數(shù)大模型,而大部分傳統(tǒng)企業(yè)卻長(zhǎng)期困于算力成本和人才短缺,也讓通用大模型的供給過(guò)剩,而無(wú)數(shù)行業(yè)垂直場(chǎng)景卻面臨“無(wú)模可用”的窘境。

      這種結(jié)構(gòu)性矛盾折射出一個(gè)根本性問(wèn)題:如果AI技術(shù)能力停留在“手工作坊”階段,AI的普惠就很難實(shí)現(xiàn)。我們不禁思考,人工智能是否也能通過(guò)工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)流水線,來(lái)推動(dòng) AI 的規(guī)模化落地?


      浪潮集團(tuán)執(zhí)行總裁、總工程師,浪潮云董事長(zhǎng)肖雪指出:“我們從過(guò)去以集中提供通用算力為主,到現(xiàn)在適應(yīng)客戶(hù)對(duì)算力服務(wù)小型化、專(zhuān)業(yè)化、分散化的需求,打造了人工智能工廠。”全新發(fā)布的浪潮人工智能工廠,也許正是我們追尋的答案。

      01

      工業(yè)化生產(chǎn)

      是解決AI規(guī)模化落地的關(guān)鍵

      國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人在上海考察時(shí)強(qiáng)調(diào),人工智能技術(shù)加速迭代,正迎來(lái)爆發(fā)式發(fā)展,上海要總結(jié)好以大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系孵化人工智能產(chǎn)業(yè)等成功經(jīng)驗(yàn),加大探索力度,力爭(zhēng)在人工智能發(fā)展和治理各方面走在前列,產(chǎn)生示范效應(yīng)。

      早在今年初的《2025政府工作報(bào)告》中也明確提出,持續(xù)推進(jìn)人工智能+行動(dòng),支持大模型廣泛應(yīng)用。一系列的政策加碼,反映出國(guó)家對(duì)推動(dòng)AI技術(shù)成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的迫切需求。但我們也必須承認(rèn),AI和大模型技術(shù)在實(shí)際落地過(guò)程中仍面臨多重結(jié)構(gòu)性矛盾。

      首先,在技術(shù)供給端,當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)存在明顯的“頭重腳輕”現(xiàn)象。頭部企業(yè)不斷刷新模型參數(shù)紀(jì)錄,與大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)難以跨越AI應(yīng)用的技術(shù)門(mén)檻形成鮮明對(duì)比。

      其次,缺乏標(biāo)準(zhǔn)化落地的“模板”,不同行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景千差萬(wàn)別,數(shù)據(jù)格式、質(zhì)量以及應(yīng)用需求各不相同,缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)使得模型在適配行業(yè)場(chǎng)景時(shí)困難重重。

      第三,成本效益比問(wèn)題同樣不容忽視。大模型訓(xùn)練需要投入海量算力資源,而垂直行業(yè)場(chǎng)景往往需要針對(duì)性的模型微調(diào),對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)而言,這種投入產(chǎn)出比往往難以達(dá)到商業(yè)可行性閾值。

      最后,不同規(guī)模的組織,因其業(yè)務(wù)復(fù)雜度、數(shù)據(jù)量以及預(yù)算等因素的差異,對(duì)模型的要求條件也大相徑庭,這進(jìn)一步加劇了模型規(guī)模化落地的難度。

      要一次性解決這些問(wèn)題,建立一個(gè)工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化的生產(chǎn)流水線,其實(shí)是一個(gè)很好的思路。


      肖雪說(shuō),“浪潮人工智能工廠,作為人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施,用制造的模式來(lái)解決產(chǎn)業(yè)問(wèn)題,并通過(guò)更低的成本、更高的效率和更高的產(chǎn)品化來(lái)推動(dòng)人工智能的廣泛應(yīng)用。”這樣的生產(chǎn)流水線能夠整合資源,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工業(yè)化的生產(chǎn)模式,降低模型生產(chǎn)的門(mén)檻和成本,從而推動(dòng)模型的普惠,為大模型規(guī)模化落地提供切實(shí)可行的解決方案。

      02

      人工智能工廠

      是對(duì)傳統(tǒng)AI開(kāi)發(fā)模式的重構(gòu)

      回顧工業(yè)發(fā)展史,工廠模式的本質(zhì)價(jià)值不在于集中生產(chǎn),而在于創(chuàng)造了“可復(fù)制的生產(chǎn)系統(tǒng)”。

      傳統(tǒng)AI開(kāi)發(fā)其實(shí)就可以類(lèi)比手工業(yè)時(shí)代的匠人制器,每個(gè)團(tuán)隊(duì)從數(shù)據(jù)收集開(kāi)始,經(jīng)歷漫長(zhǎng)的試錯(cuò)過(guò)程,產(chǎn)出難以復(fù)用的定制化模型。而浪潮人工智能工廠的作用,就在于將離散的AI開(kāi)發(fā)過(guò)程重構(gòu)為標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)體系。

      比如,傳統(tǒng)AI項(xiàng)目開(kāi)發(fā)存在大量像數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)參一類(lèi)的重復(fù)性工作,大約會(huì)占整個(gè)開(kāi)發(fā)周期的60%-70%,但不同項(xiàng)目間卻難以復(fù)用。


      調(diào)度服務(wù)中心

      而浪潮人工智能工廠通過(guò)工藝技術(shù)中心、調(diào)度服務(wù)中心、語(yǔ)料中心等“九大車(chē)間”,能夠重點(diǎn)解決人工智能全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和規(guī)模化生產(chǎn)問(wèn)題。舉個(gè)例子,語(yǔ)料中心就專(zhuān)注于解決原始數(shù)據(jù)質(zhì)量參差、格式不一、標(biāo)注不規(guī)范等問(wèn)題,它能夠通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理流程,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可直接用于訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

      這種“工業(yè)化重組”的方式,使AI開(kāi)發(fā)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向流程驅(qū)動(dòng),大幅提升了研發(fā)效率。“目前,浪潮人工智能工廠已沉淀61道工序、113套工具,年滿產(chǎn)1000+訂單模型,并基于工匠中心持續(xù)提升生產(chǎn)能力與水平,交付周期從90人天縮短到20人天。”肖雪說(shuō)。

      作為國(guó)內(nèi)唯一一個(gè)已經(jīng)實(shí)體化的人工智能工廠,浪潮人工智能工廠由通用算力中心、人工智能模型工廠、人工智能智能體工廠、人工智能訓(xùn)練場(chǎng)組成,作為新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,能夠?qū)崿F(xiàn)滿足用戶(hù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型多業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的大模型與智能體的規(guī)模化量產(chǎn)。

      當(dāng)然,要支撐起這種大規(guī)模的規(guī)模化量產(chǎn),算力資源配置方面,工廠模式也實(shí)現(xiàn)了從粗放式向集約化的轉(zhuǎn)變。

      我們知道,傳統(tǒng)模式下每個(gè)企業(yè)都需要獨(dú)立建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施,導(dǎo)致資源利用率低下。而浪潮人工智能工廠,由模型制造、智能體制造、綜合訓(xùn)練場(chǎng)三大核心模塊組成,通過(guò)分布式智能云架構(gòu)實(shí)現(xiàn)集約化建設(shè)。既滿足了客戶(hù)對(duì)算力服務(wù)小型化、專(zhuān)業(yè)化、分散化的需求,又實(shí)現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。特別是可以根據(jù)用戶(hù)需求及規(guī)模可分為城市級(jí)、行業(yè)級(jí)、企業(yè)級(jí)三種產(chǎn)品形態(tài),支持大模型廣泛應(yīng)用。

      03

      人工智能工廠

      背后的技術(shù)普惠與經(jīng)濟(jì)價(jià)值

      從人工智能工廠的出現(xiàn),我們也可以來(lái)探究一下其背后的價(jià)值。

      首先,體現(xiàn)在對(duì)“人工智能+”行動(dòng)落地的推動(dòng)上。政策導(dǎo)向與市場(chǎng)需求的結(jié)合需要切實(shí)可行的實(shí)施路徑,而人工智能工廠恰好提供了從技術(shù)到應(yīng)用的轉(zhuǎn)化樞紐。通過(guò)將政府政策、企業(yè)需求和技術(shù)能力進(jìn)行有機(jī)銜接,工廠流水線模式有效降低了政策落地的摩擦成本。

      其次,技術(shù)平權(quán)是人工智能工廠帶來(lái)的社會(huì)價(jià)值。人工智能工廠通過(guò)集約化資源共享和標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)輸出,實(shí)質(zhì)性地降低了AI技術(shù)使用門(mén)檻,使不同規(guī)模、不同技術(shù)基礎(chǔ)的組織能夠站在同一起跑線上。另一個(gè)層面,這種普惠性,也有機(jī)會(huì)解決不同發(fā)展水平地區(qū)的數(shù)字化的差異。

      第三,人工智能工廠以“模型生產(chǎn)模型”,輸出的“產(chǎn)品”更貼近業(yè)務(wù)場(chǎng)景,這將推動(dòng)模型深度融入業(yè)務(wù)流程,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷(xiāo)等各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化升級(jí)。“比如我們基于浪潮人工智能工廠,打造了12345政務(wù)服務(wù)智能體,為12345政務(wù)熱線提供智能客服、智能坐席、智能處置、智能分析四類(lèi)場(chǎng)景化智能助理,打造便捷、高效、規(guī)范、智慧的政務(wù)服務(wù)“總客服”,能夠更好提升政府部門(mén)服務(wù)效率和智能化便捷化水平,提高市民訴求解決效率,解決熱線工單流轉(zhuǎn)中存在‘轉(zhuǎn)得慢’“轉(zhuǎn)不動(dòng)”等問(wèn)題。”肖雪說(shuō)。

      最后,是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的乘數(shù)效應(yīng)。人工智能工廠不僅直接創(chuàng)造產(chǎn)值,更重要的是通過(guò)提升全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生間接經(jīng)濟(jì)效益。依托工廠化運(yùn)營(yíng)模式,浪潮人工智能工廠作為公共服務(wù)平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)鏈整合平臺(tái)、生態(tài)共營(yíng)平臺(tái)、科學(xué)研發(fā)平臺(tái)、人才服務(wù)平臺(tái),將通過(guò)匯聚人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài),打造產(chǎn)業(yè)核心載體與創(chuàng)新引擎,打造人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局。

      筆者看來(lái),生產(chǎn)方式的革新往往帶來(lái)遠(yuǎn)超技術(shù)本身的影響,人工智能工廠不僅是一種AI技術(shù)集成平臺(tái),更代表著AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展到新階段的必然選擇,因?yàn)楫?dāng)技術(shù)復(fù)雜性達(dá)到一定程度時(shí),唯有通過(guò)專(zhuān)業(yè)化分工和標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn),才能實(shí)現(xiàn)質(zhì)量、效率和成本的最優(yōu)平衡。

      如果AI終將演變成為如“電力”一樣的通用技術(shù),人工智能工廠則是這一歷程中重要發(fā)展節(jié)點(diǎn)。

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