翻越大模型落地的四重大山，联想方案服务的内涵与启示

探索大模型在企业应用中的新路径

在人工智能发展的浪潮中,大模型技术正引领着一场新的革命。从2023年到2024年,大模型的地位越来越显著,它不仅为行业智能化的未来描绘了无限可能,更为企业数字化转型注入了新的动力。但是,要让大模型真正落地于企业场景并发挥其应有的价值,仍需要跨越重重障碍。

正如报告中指出的,大模型要从理想走向现实,必须解决一系列难题:大模型的需求错配、企业IT架构的算力错位、专属大模型难以落地、以及大模型背后的数据安全隐患。要让大模型成为企业"新质生产力"的关键引擎,必须以务实的态度,通过技术实践不断探索可行路径。

联想凭借自身在智能化转型和服务客户智能化过程中积累的丰富经验,在报告中提出了三条"翻越大山"的路径:构建大模型在企业应用服务生态、建立大模型在企业应用中的服务体系,以及不断将大模型技术融入生产场景。这为企业如何突破大模型落地的瓶颈提供了有价值的启示。

构建大模型在企业应用服务生态

要让大模型真正在企业中发挥作用,需要搭建一个包含多方参与的应用服务生态。这其中包括基础多模态大模型供应商、应用企业、大模型精调和训练服务商、异构算力提供商,以及工业软件和管理软件供应商等。通过协同这些不同角色,共同推进大模型在企业落地,才能真正发挥其价值。

首先要解决基础大模型与企业实际需求的错配问题。目前的大模型往往基于公共数据训练,难以满足企业特定的应用场景。因此,需要大模型供应商、精调服务商和应用企业密切配合,通过优化、剪裁和本地化训练,打造出专属于企业的定制大模型。

其次,要解决企业IT架构与大模型算力需求的错位问题。大模型所需的算力架构往往与传统企业IT系统严重不匹配,这就需要算力提供商参与进来,为企业提供融合通用算力、高性能算力和AI算力的混合算力架构。

最后,要将工业软件和管理软件供应商纳入生态体系,让大模型的应用与企业的业务流程深度融合。通过软件供应商的参与,大模型的技术优势才能真正转化为企业的生产力提升。

通过构建这样一个生态系统,不同角色发挥各自优势,共同推动大模型在企业落地,这也是联想方案服务的重点关注领域。

建立大模型在企业应用中的服务体系

单纯依靠生态体系还不够,还需要建立起大模型在企业应用中的全流程服务体系。大模型的部署、管理、评估和运营等各环节都需要专业服务的支持。

对企业来说,大模型的应用并非只是简单的技术导入,而是需要复杂的适配、部署、管理等一系列流程。这不仅需要大量的专业人力,还需要高效的服务体系予以支撑。

同时,大模型的应用也带来了服务量的大幅增加。虽然可以大幅降低开发成本和缩短周期,但也意味着服务商需要构建可靠的服务体系来满足企业需求。

联想方案服务正是基于这一认知,构建起了以企业大模型为核心的"擎天3.0"智能化转型全周期服务体系。这一服务体系涵盖了咨询诊断、系统集成、技术部署、运维支撑等全流程,并通过AI技术的深度嵌入,实现了服务的智能化。

正是凭借这样一个可靠的服务体系,联想得以将大模型的技术优势转化为企业的实际价值,助力企业实现从数字化到智能化的转型升级。

不断将大模型技术融入生产场景

除了服务生态和服务体系的构建,将大模型的技术与企业的生产场景深度融合也是至关重要的一环。只有在实践中不断磨练,大模型技术才能真正成为企业的"新质生产力"。

报告中指出,大模型要在企业中发挥作用,需要从研发设计、运营管理到生产制造等各个环节进行深度融合。比如在制造业场景中,大模型不仅可以提高业务效率,还可以降低关键岗位的技术门槛,减少重复劳动,最大限度地提升企业数字化转型带来的生产力升级。

这需要大模型服务商以务实的态度,将技术与场景不断磨合,融入到企业的业务流程之中。只有这样,大模型才能真正发挥其对生产力的驱动作用,助力企业实现"以智提质"。

正是基于多年的行业积累和实践经验,联想方案服务在报告中提出了这条"大模型技术与场景不断磨练"的路径。联想将自身在智能化转型中积累的方法论和技术优势,深度嵌入到企业的生产经营活动之中,不断优化和升级,最终实现了AI技术的规模化和可视化应用。

通过解决生态、服务和场景融合等关键问题,联想为大模型在企业落地提供了可借鉴的经验。这不仅为自身的智能化转型注入了动力,也为整个行业指明了大模型应用的新方向。

协同共生 探索大模型新未来

总的来说,要让大模型真正成为企业"新质生产力"的关键引擎,需要产业链各方通力合作,共同构建起大模型在企业应用中的生态体系和服务体系,并不断将技术融入到具体的生产场景之中。