繼OpenAI甩出“精靈球”——多模態(tài)大模型GPT-4o后，google也發(fā)布了Gemini 1.5 Pro，作為全球領(lǐng)先的科技企業(yè)，聯(lián)想在今年4月18日舉辦的2024聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(huì)上，重磅發(fā)布內(nèi)置了“聯(lián)想小天”個(gè)人智能體的AI PC系列產(chǎn)品，和企業(yè)智能體以及聯(lián)想萬(wàn)全異構(gòu)智算平臺(tái)等創(chuàng)新應(yīng)用與解決方案。

AI競(jìng)賽在4-5月格外激烈。無(wú)論是模型能力的升級(jí)，抑或是加速完成商業(yè)化落地，還是掀起價(jià)格戰(zhàn)，AI世界的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)陸續(xù)明牌，即將騰飛的大模型巨輪剩余的船票不多了。創(chuàng)新和突破在激烈的向生產(chǎn)與盈利過渡，AI的下半場(chǎng)將比拼商業(yè)化落地。

01 落地加速

從技術(shù)價(jià)值走向應(yīng)用價(jià)值

根據(jù)美國(guó)研究公司Forrester Research對(duì)于2024年的預(yù)測(cè)報(bào)告，到2024年，約85%的企業(yè)將開始通過GPT-J和BERT等開源模型來擴(kuò)展其人工智能實(shí)力，而不是僅僅依賴像ChatGPT這樣的主流且專有選擇。另外，大約有40%的企業(yè)將積極投資于人工智能治理規(guī)則，以提前應(yīng)對(duì)歐盟、美國(guó)和中國(guó)即將出臺(tái)的相關(guān)法律法規(guī)。

本月，中國(guó)連續(xù)與法國(guó)、美國(guó)與俄羅斯相繼開展AI領(lǐng)域的政府間高端對(duì)話，國(guó)家級(jí)的合縱連橫積極推動(dòng)著AI走向落地。另?yè)?jù)，IDC 發(fā)布的《2024 AIGC 應(yīng)用層十大趨勢(shì)白皮書》，2024 年全球?qū)⒂楷F(xiàn)出超過5 億個(gè)新應(yīng)用，相當(dāng)于過去 40 年間出現(xiàn)的應(yīng)用數(shù)總和，智能化應(yīng)用將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，大模型浪潮將加速滲透進(jìn)人們的日常生活。

種種跡象表明，AI大模型技術(shù)正在從技術(shù)價(jià)值走向應(yīng)用價(jià)值。

在從技術(shù)價(jià)值，走向應(yīng)用價(jià)值的過程中，盡管AI領(lǐng)域的研究與開發(fā)持續(xù)加速，新算法、新模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，但將這些前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)廣泛工業(yè)化應(yīng)用的道路卻顯得格外崎嶇。許多在實(shí)驗(yàn)室中表現(xiàn)出色的AI系統(tǒng)，在面對(duì)真實(shí)世界的復(fù)雜多變環(huán)境時(shí)，往往暴露出適應(yīng)性不足、穩(wěn)定性欠缺、安全性等問題，導(dǎo)致其商業(yè)化進(jìn)程受阻。

對(duì)于大眾而言，可以對(duì)話、寫詩(shī)、作畫，甚至是寫文章、編代碼的AI大模型應(yīng)用已經(jīng)變得更加親切和具體，但是對(duì)于企業(yè)而言，絕大部分企業(yè)并不具備獨(dú)立建設(shè)大模型的能力。直接采購(gòu)現(xiàn)有大模型，對(duì)于企業(yè)客戶來說又存在極大的安全性及不確定性風(fēng)險(xiǎn)。相比于大眾更在乎大模型的性能、成本和安全性，企業(yè)的核心數(shù)據(jù)是其生命線，數(shù)據(jù)安全及適用場(chǎng)景則是企業(yè)最為關(guān)注的。

更關(guān)鍵的是通用大模型通常基于廣泛的公開文獻(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)信息訓(xùn)練，缺乏許多專業(yè)知識(shí)和行業(yè)數(shù)據(jù)的積累，因此在行業(yè)針對(duì)性和精準(zhǔn)度方面存在不足，然而用戶對(duì)企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)要求較高，容錯(cuò)性較低，一旦企業(yè)向公眾提供了錯(cuò)誤信息，可能會(huì)引發(fā)嚴(yán)重后果。

目前，企業(yè)正在轉(zhuǎn)變思路，從大模型的消費(fèi)者變成共同的創(chuàng)造者，深入探索產(chǎn)業(yè)價(jià)值，這也是不具備獨(dú)立部署大模型的企業(yè)選擇的應(yīng)對(duì)方式，通過與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科研企業(yè)共同開發(fā)大模型，加上行業(yè)和企業(yè)自身數(shù)據(jù)，再在原有基礎(chǔ)大模型上針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)優(yōu)、量化、場(chǎng)景遷移等，幫助模型適應(yīng)行業(yè)需要，變成一種小模型。通過基于行業(yè)大模型并結(jié)合自身數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，企業(yè)可以構(gòu)建出高度可用的智能服務(wù)。

自建企業(yè)大模型已經(jīng)是大勢(shì)所趨，但在實(shí)踐過程中仍存在算力擴(kuò)展、成本高昂、部署難度大或與現(xiàn)有工業(yè)流程不兼容、難以找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景的諸多難題。因此，B端企業(yè)客戶需要一個(gè)懂行業(yè)know-how、能幫助解決業(yè)務(wù)問題、真正賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)、實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景應(yīng)用的大模型解決方案及服務(wù)商。

02獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

夯實(shí)聯(lián)想實(shí)現(xiàn)AI落地之基

在AI技術(shù)與工業(yè)級(jí)應(yīng)用落地之間橫亙的鴻溝日益凸顯之際，聯(lián)想憑借其深厚人工智能及超算技術(shù)能力與前瞻性的技術(shù)洞察，推出了旨在破解這一難題的行業(yè)智能體解決方案及服務(wù)，為AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用鋪設(shè)了堅(jiān)實(shí)的橋梁。

在影響大模型落地的數(shù)據(jù)、算力、算法和工具四個(gè)關(guān)鍵要素上，聯(lián)想具備不可復(fù)制的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)層：要實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的工業(yè)級(jí)應(yīng)用，高質(zhì)量、精細(xì)化、定制化的數(shù)據(jù)是必不可少的，具備將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)的行業(yè)know-how的服務(wù)商，直接影響著大模型訓(xùn)練的成本與結(jié)果。

作為AI原生的智能化全棧解決方案和服務(wù)提供商，聯(lián)想方案服務(wù)已幫助中國(guó)規(guī)模以上企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和百萬(wàn)家中小企業(yè)的數(shù)字化、智能化升級(jí)，具備先進(jìn)的智能化轉(zhuǎn)型方法論以及脫胎于實(shí)踐的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累。結(jié)合企業(yè)客戶海量特定場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，可顯著提升大模型訓(xùn)練效率。

算力層：大模型落地應(yīng)用的前提是算力基礎(chǔ)設(shè)施的搭建。受限于成本問題，目前企業(yè)應(yīng)用大模型，鮮少采用純自建算力設(shè)施的方式，云算力就成為企業(yè)突圍算力壁壘的必選項(xiàng)。

私有云可滿足在企業(yè)數(shù)據(jù)隱私和業(yè)務(wù)安全的前提下為企業(yè)提供基本的計(jì)算服務(wù)，公有云可以在通用的場(chǎng)景下進(jìn)一步滿足計(jì)算要求，以“私有云+公有云”的方式搭建自身混合算力已成為企業(yè)搭建算力的最優(yōu)解。

作為一家全球領(lǐng)先的科技企業(yè)，聯(lián)想在全球有18座研發(fā)中心和30多個(gè)制造工廠，本身就具備混合云使用的場(chǎng)景和需求。基于聯(lián)想20余年的IT智慧和端到端最佳實(shí)踐，聯(lián)想研發(fā)的智能混合云已成為業(yè)界領(lǐng)先的“建-上-用-管”云上全生命周期解決方案，在發(fā)布不到兩年的時(shí)間內(nèi)已獲得行業(yè)大獎(jiǎng)與權(quán)威認(rèn)證20余項(xiàng)。

針對(duì)端、邊、云不同場(chǎng)景的大模型及算力要求，聯(lián)想方案服務(wù)可以進(jìn)行統(tǒng)一納管，優(yōu)化調(diào)配和平衡部署。同時(shí)，基于聯(lián)想軟硬服一體化的能力，聯(lián)想方案服務(wù)能夠在一個(gè)軟硬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練與推理的一體化功能，真正助力客戶實(shí)現(xiàn)AI的應(yīng)用落地。

與企業(yè)算力需求相應(yīng)，異構(gòu)算力的交易將從硬件向云端算力拓展，交易方式將從“一次性交付”向“按需訂閱、按量計(jì)費(fèi)”精準(zhǔn)方式轉(zhuǎn)變。算力服務(wù)將從算力本身向AI服務(wù)、中間件服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)等配套服務(wù)發(fā)展，并與它們綁定。

基于大模型對(duì)異構(gòu)算力的依賴，異構(gòu)算力及服務(wù)能力已成為大模型應(yīng)用服務(wù)生態(tài)的重要一環(huán)。聯(lián)想推出的可訂閱的、一站全包的“臻算服務(wù)2.0”，全面支持了這一需求。

工具層：完善的大模型工具鏈?zhǔn)瞧髽I(yè)高效使用AI技術(shù)的前提。工具鏈可以大致分為服務(wù)于模型開發(fā)者的模型訓(xùn)練工具、模型調(diào)用工具和服務(wù)于模型應(yīng)用者的一體化模型服務(wù)平臺(tái)。

由聯(lián)想開發(fā)的一站式交付智能服務(wù)平臺(tái)Al Force采用組件化應(yīng)用構(gòu)建，用戶可以按需選擇Prompts、RAG、FunctionCalling的服務(wù)，將多組件自由整合，基于AI Force，聯(lián)想以服務(wù)的方式為客戶提供一站式安全可控的智能體交付。

聯(lián)想行業(yè)智能體解決方案及服務(wù)，通過把聯(lián)想實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累做場(chǎng)景化封裝，彌補(bǔ)大模型面向企業(yè)應(yīng)用的能力不足，從而加速企業(yè)落地大模型的進(jìn)程。聯(lián)想行業(yè)智能體解決方案及服務(wù)，以其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與深刻的行業(yè)洞察，正成為推動(dòng)AI技術(shù)從理論走向?qū)嵺`、從實(shí)驗(yàn)室邁向生產(chǎn)線的重要驅(qū)動(dòng)力。

03戰(zhàn)略升級(jí)

彌合AI世界與現(xiàn)實(shí)的裂縫

在中國(guó)的1到6級(jí)城市分布著4400+聯(lián)想服務(wù)站，超過24000名方案服務(wù)工程師實(shí)現(xiàn)了服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的全部覆蓋，每年服務(wù)超5億臺(tái)設(shè)備。在聯(lián)想海量的服務(wù)體量和強(qiáng)大服務(wù)體系加持下，聯(lián)想方案服務(wù)數(shù)年前就將AI技術(shù)應(yīng)用在客戶系統(tǒng)中，聯(lián)想魔方智慧客服系統(tǒng)，年服務(wù)量3000萬(wàn)以上，魔方智能機(jī)器人能夠達(dá)到了55%閉環(huán)解決率和95%理解準(zhǔn)確率。

基于強(qiáng)大的服務(wù)體系和先進(jìn)的智能化轉(zhuǎn)型方法論與實(shí)踐，聯(lián)想方案服務(wù)已裝備了領(lǐng)航AI顛覆式創(chuàng)新下半場(chǎng)的“核心組件”。

2024年年初，聯(lián)想方案服務(wù)重磅推出了戰(zhàn)略升級(jí)后的擎天智能體引擎，升級(jí)后的智能體引擎包含智能混合云，智能體運(yùn)行及開發(fā)平臺(tái)，企業(yè)混合大模型，企業(yè)工具庫(kù)，企業(yè)知識(shí)庫(kù)等技術(shù)組件，也包含研產(chǎn)供銷服等企業(yè)通用智能體業(yè)務(wù)組件，同時(shí)提供智能化轉(zhuǎn)型全周期服務(wù)，以此來滿足混合AI部署對(duì)全面性、系統(tǒng)性的要求，推動(dòng)企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)向AI原生的變革。擎天智能體引擎，已成為聯(lián)想方案服務(wù)為客戶落地AI應(yīng)用的重要抓手。同時(shí)，聯(lián)想方案服務(wù)還將圍繞政企、中小企業(yè)及消費(fèi)三大客群，打造全棧智能化轉(zhuǎn)型全周期服務(wù)，全面加快不同客群中AI應(yīng)用落地速率，開啟企業(yè)智能體落地元年，推動(dòng)千行百業(yè)共贏智能化新時(shí)代。

在AI應(yīng)用落地的征途上，聯(lián)想不僅是技術(shù)創(chuàng)新的引領(lǐng)者，更是實(shí)踐應(yīng)用的深耕者，致力于構(gòu)建一個(gè)更加智能、高效且安全的AI應(yīng)用生態(tài)，為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入強(qiáng)勁動(dòng)力，共同描繪AI技術(shù)賦能未來的美好藍(lán)圖。