大模型一體機填上了多少AI應用落地的“坑”？企業進軍AI賽道的思路該變了_風聞
智能相对论1-智能和车，边评边测；未来和家，且品且鉴。1小时前
作者 | 陳泊丞
時至今日，隨着越來越多的企業和機構不斷加速把AI技術融入自己的業務流程中，AI正持續改變着千行百業的業務模式。
在客户服務領域，聊天機器人已經可以7*24小時提供服務支持，減少了對人工客服的依賴。在供應鏈管理領域，AI正在通過分析歷史銷售數據預測未來需求，幫助企業更好地規劃庫存。在製造領域，AI質檢系統能夠自動識別產品缺陷、分類問題並提供實時反饋，從而幫助企業提升生產質量、減少人工成本以及加快產品上市時間等等。
這些AI應用在不同的行業場景大量湧現，而率先接入AI技術的廠商或企業也開始嚐到了技術創新所帶來的發展紅利。市場對AI的熱情日益增長，與此同時，技術的迭代似乎也不可避免地抬高後來者的進入門檻，新的應用挑戰和落地難題在不斷被放大。
對於沒有深厚AI技術積累的企業而言，應該如何趕上這波紅利？市場同樣在尋求解答思路，而大模型一體機的走紅恰好在這個節點上為行業指明瞭路徑。
在2024中國算力大會期間，浪潮信息重磅發佈元腦企智EPAI一體機，通過軟硬件高度協同的一體化設計，為客户提供多元多模、簡單易用、本地部署、安全可靠的大模型開發平台。——這樣的解題思路無疑將成為行業的共識，但是具體來看，大模型一體機應該如何幫助廣大企業羣體找到更省心、更快速的AI引用落地路徑，從而加速大模型產業化落地？這樣的問題還得迴歸行業中去尋找具體的答案。
隨着大模型技術不斷升級和成熟，儘管應用前景廣闊，但在實際部署過程中，許多企業仍面臨着諸多挑戰。如果不克服這些挑戰，就很難實現大模型應用系統性的落地。
**其一，****由於產業生態離散以及行業應用的具體需求，大模型落地面臨着多元多模適配難的困境。**一方面，從芯片到軟件框架，再到模型本身，不同廠商提供的產品存在數據源不同、技術標準不一等情況，很難進行統一適配，易用性差，需要企業在應用的過程中處理好多元多模的問題，即做出選擇、做好兼容，才能完成AI應用的落地。
另一方面，源於行業場景的複雜性，單一的算力資源和大模型產品很難完美地解決實際性問題。多元多模是企業面向場景問題落地大模型應用的一個必要配置，即兼顧多元算力和多樣大模型的選擇、適配與協同。
比如，在一個常見的智能交通場景，短期內的車流監控會採用邊緣算力和麪向交通場景的端側大模型進行實時處理，而長期積累下來的交通監控數據則會傳回雲端，採用雲端算力和雲端的通用大模型進行分析、解讀，以輔助交通部門對城市道路的交通情況進行調控。——這樣的場景需要多元多模的思路來解決，也必然要解決好多元多模問題才能完美實現。
但是問題的關鍵則在於，綜合性的計算解決方案會促使系統設計和管理變得更加複雜，需要考慮如何有效地劃分任務以及協調不同節點之間的通信，解決好異構算力的調度難題。簡單來説，企業落地大模型應用無法再單一地依賴雲計算，而需要考慮到邊緣計算與實際場景需求的適配，否則就會直接影響大模型開發和應用的效率。
**其三，數據治理難的問題再上一個層級。**數據是AI系統的“燃料”，沒有高質量的數據，就無法訓練出高性能的模型。長期以來，數據治理就是一條複雜的鏈條，包括了數據的識別、清洗、標註、分類、存儲、應用等多個環節。
過去，業內試圖在雲端打造一條完整的數據治理鏈條，但隨着大模型應用走向深實，越來越多的企業開始意識到核心的數據資產過於敏感，放在雲端難以保障隱私和安全性，開始尋求“數據不出域”的解決方案。而這樣的解決方案不僅需要構建一條同樣完整的端側數據治理鏈條，做好本地數據與端側大模型的匹配協同，還需要進一步與雲端數據治理解決方案融合，無形之中又加劇了數據治理的難度。
**其四，學習成本高的問題始終困擾企業開發和落地大模型應用。**綜上，不難發現，不管是多元多模的客觀問題，還是基於多元多模所延伸出來的計算模式、數據治理等難題，對於企業而言都意味着高門檻。如果企業內部沒有深厚技術積累的IT團隊，解決好這些問題的難度還將上升，難以估量。
因此，擺在行業面前的是一個進階的問題，不僅要解決好客觀存在的技術性問題，還要進一步降低企業的應用門檻，讓沒有IT團隊或沒有深厚AI技術積累的企業能在不增加太多成本的情況下獲得更省心更快速的大模型開發和應用解決方案，完成AI落地。
**大模型一體機，**能讓企業少走多少彎路？
大模型一體機的出現以及在市場上走紅，似乎給行業提出了一條切實可行的路徑。具體來看，以浪潮信息發佈的元腦企智EPAI一體機為例，其基於三點進階能力讓企業在落地大模型應用的過程中少走了不少彎路。
一、基礎底座的打造，避免大模型應用根基不穩。
很多企業在落地大模型應用的過程中，一上手就先基於通用大模型做業務開發。當業務開發不少了，才發現算力不夠用、模型消耗太大，對業務的適配性太弱等問題開始暴露。這個時候，就不得不回過頭來重新構建“算力+模型”的基礎底座，再把開發完成的業務重新進行適配或遷移，工程量就大了。而元腦企智EPAI一體機具備多元算力和多模管理能力，一台機器就可以率先幫助企業穩定基礎底座的構建。
一方面，元腦企智EPAI一體機可以通過大模型計算框架TensorGlue實現異構算力調度，同時通過算子基礎化技術，還實現了上層模型算法和下層基礎設施的邏輯解耦，能高效地屏蔽模型和芯片差異，從而降低企業跨算力平台遷移、多元模型部署適配的試錯成本。另一方面，元腦企智EPAI一體機目前還支持10+業界主流大模型計算框架，同時也內置了7個主流基礎大模型，預設了20+微調參數，企業根據不同的場景和業務需求可以快速開發模型應用。
大模型應用落地難度大對於企業而言，不僅是“算力+模型”的選擇與適配，還有後續一系列流程如數據、微調、RAG、部署、上線、運維等環節的理解與攻關。而在這個方面，浪潮信息的研發團隊自2007年起就開始在異構加速計算以及背後一系列的工作。時至今日，這種長期的探索和積累正在通過元腦企智EPAI一體機轉化為一站式大模型開發解決方案開放給行業客户。
三、本地化部署思維，免去後顧之憂。
在大模型產業發展的過程中，雲端部署的風險和弊端逐步顯露，企業的關注點也開始從雲端轉向雲、邊、端一體，愈發注重本地化部署模式的結合。特別是數據不出域的需求，決定了企業在進行大模型應用落地的過程中比以往更重視本地化部署。
在這個節點上，元腦企智EPAI一體機的本地化部署模式提供全鏈路的企業數據防護能力，設置多級過濾和審核體系，不管是部署模式還是安全能力，都非常好地幫助用户解決好數據治理問題，不用擔心大模型應用落地一段時間後還要再考慮數據是否安全、會不會被泄漏等後續問題，免除了企業發展AI的後顧之憂。
總的來説，“算力+模型”基礎底座全面且穩定，當前憑藉全流程工具鏈易上手，未來基於本地化部署模式無後顧之憂，元腦企智EPAI一體機所提供的解決方案既兼顧當前的應用落地問題，也考慮到了未來長期主義的發展。——企業在落地大模型應用時，就不需要再重複繞彎子，直接底座構建-工具鏈開發應用-本地化部署一條路走到底。
**站在前人的經驗中，**把未來的發展時間搶回來
大模型一體機意味着什麼？從浪潮信息的元腦企智EPAI一體機或是業內其他廠商的產品，可以看到大模型一體機正在綜合過去企業落地AI應用的各種路徑和經驗，以集成化、智能化的思路最終形成了當前的解決方案，僅憑一台機器就解決了大模型應用開發的諸多問題。
正如元腦企智EPAI一體機所帶來的解決方案，一上來就先系統地解決好多元算力、多模應用的基礎底座構建問題以及後續的本地數據治理問題，然後再一步步向上推進，依託全流程工具鏈做好應用開發，從而幫助企業規避前人走過的“坑”。
未來，如果企業的業務繼續向智能化轉型，只需要在頂層做好大模型應用開發即可，不需要再回過頭來做底層的基礎設施重構或遷移。在發展上，這就相當於把未來的時間搶了回來。
隨着大模型技術越來越普遍，企業的發展亟需智能化應用提高效率，少回頭一步，企業越能在日益激烈的市場競爭中搶佔幾分優勢，率先吃到技術創新的紅利。由此，大模型一體機或許才會在現階段出現並迅速火爆，成為業內的共識吧。
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