人工智能卡位戰中的浪潮

　　圖為浪潮智能工廠。（□記者段婷婷報道）

　　產業鏈是現代產業發展的重要載體，品牌是產業競爭力的核心標志。近年來，山東深入推進標志性產業鏈建設、強化產業生態韌性培育，鏈式思維深深植入產業發展血脈，卡位入鏈、突破壁壘、打造品牌，成為眾多企業的堅定選擇與不懈追求，也為經濟持續穩健向好、進中提質提供了有力支撐。今起，大眾日報·大眾新聞推出“走在前、挑大梁·產業鏈上的山東好品牌”專欄，派出記者深入各產業鏈上的骨干企業蹲點采訪，展現山東加快全產業鏈布局、建鏈補鏈延鏈強鏈的典型成效，以及企業攻克關鍵技術、做大做強品牌的生動實踐。敬請關注。
　　□ 本報記者 付玉婷
　　2024年5月，全球權威賽事QASC挑戰賽更新國際排名，浪潮海若大模型以93.70%的準確率斬獲榜首并刷新世界紀錄。從信息提取邁向信息解析，常識推理是重要一環，這項比賽考驗的正是大模型基于語言理解、知識整合、邏輯推理形成的“洞察力”。
　　今年6月，海若大模型拿下中國信通院泰爾實驗室的“大規模預訓練模型（文本生成功能）安全認證證書”，級別為最高級。
　　能聽懂話、辦好事，也夠安全……一年來，海若大模型向“六邊形”戰士演化。
　　從服務器廠商到云計算、大數據服務商，浪潮一路進化；面對人工智能帶來的機遇與挑戰，這家企業又一次“進化”：牽頭構建元腦生態，承擔人工智能等領域省級以上科研項目100余項，實現大模型在制造、農業、水利等領域的應用……
　　人工智能卡位賽中，浪潮努力再造一條穿越周期的護城河。
搶灘
　　能否構建起一個繁榮的應用生態，決定了大模型產業能走多遠
　　2024年中國人工智能產業規模已突破7000億元人民幣，保持20%以上的增長率。
　　大模型作為人工智能的“超級大腦”，是當中最關鍵的賽道之一。
　　自2023年以ChatGPT為代表的大模型技術突破引發全球關注，傳統頭部科技企業與人工智能原生“黑馬”林立，市場競爭儼然白熱化。
　　入局者眾，搶灘不單靠勇氣。
　　“從生成式人工智能產業鏈講，我們覆蓋全部五層產品和服務，是國內唯一一家。但若從基礎層、技術層和應用層這個比較簡單的角度劃分，浪潮云主要聚焦技術層，結合行業需求做技術落地。”浪潮云副總經理張成浩說。
　　這一選擇，并非市場裹挾下的被動之舉，而在于如何將差異化競爭優勢最大化。
　　于微瀾處起“浪”，聚焦行業痛點研發專用模型。
　　不同于基礎模型主要采用互聯網公開數據，行業專用模型安全性隱私性要求高，一般需要私有化部署并持續提供升級服務。這方面，浪潮海若大模型既有在央企國企及應急、水利等政務細分領域30余年的深耕經驗，也有提供分布式智能云服務所培養起來的專業運維團隊。
　　某建筑央企，原先做一份10萬字的施工方案要幾周時間，現在將專業知識喂給大模型、開發“AI工程師”，10分鐘就能搞定——DeepSeek的出現帶來大模型訓練成本與使用成本的指數級下降。
　　與此同時，這也使以前只有大企業才“玩兒得起”的大模型走入千行百業。
　　整體看，大模型對算力和數據的需求并非減少而是在迅速增加，這又將帶來云、數核心業務的持續增長。深耕垂直場景強化大模型技術研發落地，既能鞏固擴大原有優勢戰場，又能在新陣地上提升競爭力。2024年底到今年初，僅從浪潮云計算服務板塊就已能明顯看到由大模型戰略轉向帶來的算力增長和服務變現。
　　2024年山東人工智能產業產值突破900億元；從大模型細分產業看，全省重點監測范圍內大模型企業已有135家。
　　能否構建起一個繁榮的應用生態，決定了大模型產業能走多遠。
　　“鏈主”某種程度上也是“生態主”。2024年11月，作為浪潮云舟聯盟子聯盟的海若智能體聯盟在香港發起成立。聯盟以海若大模型為底座，提供智能體開發平臺及平臺級技術共享，通過建立廣泛的合作伙伴網絡，帶動大模型技術更快開展場景探索與落地。
　　海若智能體聯盟已重點扶持40余家行業生態伙伴，像濟南大數據局多個場景下的“數智員工”，正是浪潮聯合平臺、設備等相關方共同服務。
登高
　　數據變化背后，是“卡位賽”的核心邏輯：除了策略精準，只有在關鍵領域構筑起技術壁壘才能提升制勝概率
　　12345熱線運營中存在受理量攀升、人工座席（窗口）數量有限、群眾訴求無法得到及時滿足以及工單“流轉慢”“轉不動”等痛點。
　　基于這項需求，浪潮為某省會城市打造了12345政務服務智能體。
　　去年落地的主要是問答、問數等與業務耦合度相對沒那么緊密的場景。今年開始，可以完成智能派單，也能給出處置建議等，服務時長降低25%，派發準確率提高90%。
　　更重要的是，去年用的是百億級參數的大模型，今年則是一個十億級參數的“小模型”。聽浪潮云海若產品部產品總監丁天送說，這個參數，類似于人腦中的神經元連接，也就是說，神經元沒那么多，卻反而更“聰明”了。
　　簡單的數據變化背后，是“卡位賽”的核心邏輯：
　　除了策略精準，只有在關鍵領域構筑起技術壁壘才能提升制勝概率。從百億級到十億級，靠的是技術；海若大模型成為國內唯一一個通過中央網信辦基礎大模型、智能體與算法三備案的產品，靠的還是技術。
　　丁天送打了個比方：有人“全能”，有人“偏科”，但只要選對方向，“偏科”的也能大放異彩——提煉特定場景所需的核心能力進行定向保留、調優，就能完成這個從百億級到十億級的“魔法”。
　　這當中，在采用模型壓縮技術前，就至少得先突破兩個門檻：
　　首先，基于大量實踐案例，才有可能總結出具體場景需要保留和調優的核心能力。浪潮政務領域有6萬個以上的應用，企業客戶達到128萬，在找到“關鍵解題步驟”方面經驗豐富。
　　其次，模型的快速推理離不開對數據的快速存取。這方面，浪潮先后突破新型高性能大數據存算分離、基于微策略的虛擬化性能優化等技術。以前者為例，可實現數據存算資源分鐘級彈性縮擴容、計算存儲成本下降20%，在國際事務處理性能基準測試（TPC）中，計算性能和性價比兩項指標均列世界第一，得分較前冠軍提升24%。
　　又比如，上傳自己的知識文件，讓大模型的創作能力與這些信息相結合來提升創作質量，是目前許多人使用生成式大模型的方式。浪潮云對此研發了多步迭代的檢索增強技術，讓模型具備“自我反思”能力，在每一步迭代中改進或調整答案，確保生成內容更可靠更準確。
　　人工智能領域創新速度，快到難以想象。
　　2024年，大約每半個月甚至每周就會有較大的技術迭代；
　　2025年，受現有訓練數據資源逐漸被耗光等瓶頸限制，速度有所下降，但一個月左右也會有明顯技術優化。
向未來
　　大模型的“聰明”并非用于“炫技”，在實際場景中解決問題才是其價值。浪潮海若大模型沉淀超過100個場景
　　在山東大學齊魯醫院臨床技能培訓中心，87位住院醫師的年度考核中迎來一位“新朋友”——病史采集環節引入浪潮云帆“數字病人”智能體。
　　傳統考核方式由專人充當“病人”角色按腳本演繹。現在，一個智能體可同時模擬不同年齡段，內、外、婦、兒等多學科臨床患者的體征表現，同時為多名考生提供考核場景。
　　“數字病人”智能體是浪潮與齊魯醫學院共同發布的齊魯臨床技能大模型中一個較為成熟的應用，已進化至3.0版本。
　　齊魯醫院胰腺外科主任展翰翔說，這樣一個智能體，基于真實病例里的關鍵信息進行隱私脫敏，能完全模擬整個臨床流程，可提升醫療服務質量。
　　再將目光投向省外：
　　安徽安利材料科技股份有限公司的皮革生產車間里，浪潮的“皮革質量缺陷檢測與工藝優化大模型智能體”可實現材料表面缺陷的毫秒級識別與分類，漏檢率被降低到遠低于行業平均水平，較傳統人工檢測效率提升200%。依托智能體自主決策機制，還可實時觸發分揀指令并同步反饋至生產控制系統，形成檢測—處置—優化的管理閉環……
　　大模型的“聰明”并非用于“炫技”，在實際場景中解決問題才是其價值。
　　浪潮海若大模型沉淀超過100個場景。聚焦細分行業的路徑選擇，以及對一系列技術的突破，為浪潮吸引來更多“橄欖枝”，而借由在更多場景落地應用，浪潮又在形成更大更快的創新飛輪。
　　今年5月，英偉達創始人兼CEO黃仁勛提出“AI工廠”的概念。他說，未來人工智能將如同互聯網和電力一樣，成為基礎設施的一部分。
　　那么，人工智能是否也像工業品那樣，在工廠里被高質量、規模化生產出來？
　　浪潮正在做這件事。
　　“浪潮有了國內首個面向行業場景，具備工業化、標準化、規模化生產能力的人工智能生產流水線。”聽浪潮云山東海若公司副總經理黃小虎說，梳理總結落地案例，浪潮人工智能工廠定位為新型人工智能基礎設施，由人工智能模型工廠、人工智能智能體工廠和人工智能訓練場三個核心板塊組成，涵蓋工藝技術中心、調度服務中心、語料中心、訓練中心、智能體中心等九個業務環節。這九大環節，就相當于普通工廠的九大車間；另有數據標注、算力調度、安全評測等工具，每個車間用到不同工具。
　　以浪潮給水利部打造的海若·上善水利大模型為例：今年因融入DeepSeek模型，從原先的單模型變為雙模型支撐，需要不同模型間進行算力匹配度的調優，還得提升一個場景同時使用雙模型的能力，這些優化就是在大模型工廠里完成的。
　　流水線既能生產全新的大模型產品，也能伴隨客戶使用中的數據、場景變化進行大模型的“回爐再造”。這就能更好支持大模型的快速迭代與持續優化，也能幫助加速實現技術平權及模型普惠。
　　面向未來，浪潮海若大模型定下三個重點研發方向：
　　一是數字員工將廣泛推開，像浪潮云內部就已在合同評審等環節率先落地測試；
　　二是制造業場景中將引入越來越多智能設備，標準設備廠商解決“小腦”，浪潮云則解決面向特定場景所需的“大腦”能力。
　　三是面向政府的智能體。這個領域有可能率先在數據授權共享上邁出步伐，更優質的大模型和智能體就有了誕生的可能。
　　市場競爭殘酷，每一步充滿風險挑戰，很難有永恒的贏家。但縱使風急浪高，總有勇者立潮頭。