AGI時代，AI軟着陸的新範式註定屬於更多的企業_風聞

文 | 智能相對論

作者 | 沈浪

大模型的廣泛應用和持續進步提升了現有AI系統的智能水平，也實實在在地加速了AGI時代的到來。當各行各業都在進行數智化轉型，AI如何軟着陸成了各大企業都需要思考的焦點問題。

日前，以“AI着陸 創想無界”為題，由神州控股、神州信息、神州數碼集團聯袂打造的數雲原力大會2024在深圳召開。在這場技術盛宴上，神州數碼提出了全新的關於AI着陸的價值主張，其副總裁、CTO李剛表示：當“致廣大”已被充分表達，神州數碼反而愈加堅定以客户為中心的“盡精微”，才是真正實現AI着陸的當務之急。

其中提到的“致廣大”與“盡精微”，出自《中庸》，全文為“致廣大而盡精微”，意思是説做事既登高望遠、胸懷大局，又落細落實、積微成著。對應AI行業的發展來説，AI着陸在於把小事做好，把技術落到實處。

如今，神州數碼着力提供以客户為中心的AI着陸加速引擎，其背後的核心理念正是出自對“盡精微”的判斷。那麼，這樣的路徑真的符合AGI時代的發展趨勢嗎？換句話説，堅持“盡精微”的AI賦能，是否能解決企業客户的焦點問題？值得思考。

AI走向“盡精微”時代？

以客户為中心堅持“盡精微”是否能解決當前企業應用AI的痛點？關於這一問題的解答，主要還得迴歸行業的發展現狀來看。

目前，隨着AI在各行各業逐步迎來規模化應用，其相關的領域如技術迭代、數據處理、算力資源、行業應用、綠色發展等都在同步發生改變。對應的，企業想要用好AI，也將面臨着一系列的新問題和新挑戰。

其一，比較直觀的一個新感受，在技術迭代層面，AI不僅要處理特定任務，還要展現出更廣泛的理解、學習和適應能力。這就要求AI算法要更加精細，模型迭代也更加複雜且高效，能夠處理更多維度的數據和更復雜的場景。

在這個階段，企業就不得不面臨一個嚴峻的問題：當單一的AI大模型無法解決企業複雜的業務需求，多模型選擇和配置成為新的方向。企業便需要考慮多個大模型之間的選擇和配置問題，進而才能協同發揮出應用的AI能力，達到數字化轉型升級的結果。

其二，在數據處理與應用層面，AI能力的精進需要高質量數據的投餵，大量的無效數據被進一步篩選淘汰。那麼對於企業而言，如何在一個綜合性能力較強的平台上獲取專業的、深度的、全棧的數據服務，用好自家的數據資產將是AGI時代用好AI能力的關鍵步驟。

其三，在算力資源層面，隨着AI的廣泛應用，算力相關的問題逐步爆發，例如算力資源供給不足、利用率過低、能耗過高、收費太貴以及多元異構複雜部署運營等等。企業在AGI時代亟需能提供全方位算力服務、解決好算力問題的專業服務商和平台，來解決這些問題，確保算力供給日常化、專業化，全面支撐AI應用落地。

其四，在行業應用層面，企業對AI能力的需求也不再是處理簡單的自動化任務，而是能結合行業痛點、企業實際情況等把AI技術落實到細微處，提供專業化、定製化的解決方案。由此，企業就不得不面臨如何把行業Know-how與AI技術協同應用的問題，這需要企業與AI服務商展開更深度的合作模式和達成更緊密的合作關係。

其五，在綠色發展層面，當AI應用成為常態，企業就需要考慮如何可持續發展的問題。這其中涉及能耗、資源利用率、商業模式等一系列綠色發展問題。簡單舉例，企業一旦選擇了適合的AI服務平台，必然不會輕易進行遷移，因此如何選擇適合的AI服務商和平台以及雙方之間採用什麼樣的合作模式，都將是企業需要考慮的問題。

總的來説，AI發展到今天這一步，隨着行業應用的深化，越來越多的細節問題需要重視和解決，以“盡精微”的理念去踐行，才能真正推動AGI時代的加速到來。

AI軟着陸的新範式

誠然，“盡精微”只是一個方向，具體的行業應用如何開展，需要業內企業不斷去實踐並探索出相應的範式。神州數碼在數雲原力大會2024上發佈一系列產品服務和新見解，從中總結AI軟着陸的新範式大致落在三個關鍵點，或許可以成為接下來行業發展的共識。

**一、軟硬兼顧。**只有軟件是無法完全發揮出AI應用的價值，隨着AI應用的深化，數據處理、算力供給等層面更需要高效響應，以及強大的資源池化、靈活調配和強大的端側能力。因此，硬件產品的加持與軟件進行協同逐步成為行業AI解決方案的標配。

正因如此，神州數碼不僅推出異構智算調度運營平台（HISO）和異構智算加速平台（HICA）兩大平台產品，幫助企業客户在整個異構智算資源池中匹配最優算力組合，從而有效解決GPU服務器集羣間和集羣內部的資源池化和調配問題，大幅提升算力利用率與可用性。同時，神州數碼還推出一體化交付的神州鯤泰全液冷整機櫃，依託硅光加液冷技術，有效解決節點和節點間互聯的能耗問題。通過優質的智算基礎設施產品，神州數碼正助力企業獲取更優質的算力服務，進而滿足AI應用的爆發性需求和常態化發展。

**二、模型多元化配置。**在企業實際場景中，通用大模型+行業大模型依然無法有效滿足企業日益複雜的業務需求，已經成為業界共識。與之相對的，在企業的數字化轉型過程中， AI大模型的多元化配置也逐步成為AI服務商和企業的必經之路。

神州數碼在數雲原力大會2024上發佈的神州問學迭代版本——AI原生賦能平台，在實現了一站式企業級大模型集成和運營的基礎上，更深層次地聚焦企業實際場景落地的細緻需求，打造Agent工程、企業知識治理、模型訓練與管理三個功能模塊，多層面解決企業在應用AI能力上的關鍵問題。

類似的，目前業內對大模型產品的發佈和更新一直在強調系列化，即以多個不同參數規模或專業領域的垂類大模型相互協同，共同解決企業的業務發展問題。隨着這一趨勢的強化，模型的多元化配置也將成為常態。

**三、行業Know how+。**不針對行業痛點或是企業業務需求的AI應用無法深入為企業帶來相應的價值。當前，企業對AI需求不再停留在基礎的通用解決方案，逐步深入企業業務發展的專業領域，須與行業Know-how充分結合，進而實現技術與行業專業知識的高度融合。

在數雲原力大會2024現場，神州控股、神州信息所帶來的一系列AI解決方案基本離不開與企業客户的深入探索。像神州控股在崑山打造的公共數據運營平台，就以AI能力對接了大量公共數據信息，並通過智能化的分析挖掘，才達到相應的服務效果。

未來，任何一項AI能力的落地都將無法忽視行業Know-how的結合。AI技術的有效落地是建立在理解行業痛點和需求之上的延伸，否則只能是停留表面的通用解決方案。

AGI時代屬於更多的企業

神州數碼副總裁、CTO李剛在接受媒體採訪時，提到了對於當前AI時代的一個認知：這次AI浪潮有個特點，即ChatGPT這樣一種超級應用出現以後，每個人都似乎摸到這個新的技術、新的應用。

AI發展至今，也正是如此。如果説“致廣大”是屬於巨頭企業的主場，那麼當AI走向“盡精微”階段就是屬於更多企業的大舞台。其本質在於，隨着AI應用的深入探索，相關的細節問題如數據處理、算力供給、模型研發、算法迭代等等被解決，越來越多的企業有機會應用AI，從而打造自己的數字化能力。

在數雲原力大會2024開幕式上，神州數碼牽頭啓動了“DC·AI生態創新中心”，其中的見證者就包括德勤、IBM、思科、紅帽、深圳市人才產業園、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟、Adobe、高科數聚、香港生成式人工智能研發中心等多家企業和機構。

AI正在形成強烈的市場吸引力，吸引一批又一批企業參與其中。在這個階段，註定是百花齊放、百舸爭流的時代。而這樣的時代盛況，也意味着AI有了軟着陸的基礎環境。

*本文圖片均來源於網絡

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