“大家现在有一个很大的概念要做大模型的原生，我不这么认为，大模型的原生并不见得对行业有很好的促进作用。”

2024年4月2日，在山东青岛举行的数字创新生态大会上，浪潮云总经理颜亮，给出了模型落地的另一个答案：对产业落地而言，没有所谓的AGI（通用人工智能）信仰，只有实打实的营收才最具说服力。

成立于2015年，浪潮云主要为政府和企业客户提供云计算服务和数据服务。2023年12月，浪潮云自研的海若大模型通过了备案，并正式对外开放了服务。

“浪潮云定位的是行业大模型。”颜亮在主题演讲中表示。

但相对地，行业大模型，与生俱来就带着“伪需求”的争议。AGI信仰者认为，行业大模型一定会被通用大模型所覆盖，而市场落地派亦认为，行业大模型相较于基于通用大模型的AI原生应用，是“拿着锤子找钉子”，并没有解决行业的实际问题。

这份对行业大模型的质疑，集中在技术变革最先发生的北上广。作为热钱、人才、资源集中涌入的AI腹地，北上广赋予大模型的期待，不仅仅在行业落地，还在于对AGI的求索。

而在制造、交通、医疗、农业等传统行业云集的山东，AI行业形成了一番完全不同的气象。

能够自己“根据钉子找锤子”的行业，往往拥有一定的数字化基础，拥有结构化、体系化的数据积累和数据库建设。但颜亮认为，对于传统行业而言，数据侧的基本功不够，是大模型落地的一大难点。最重要的是，对进入行业成熟期已久的传统行业而言，对AI的期待在于开箱即用，以及立竿见影的降本增收。

在浪潮云看来，行业大模型的优势在于，落地足够快。颜亮表示，“快速植入大模型能力就能快速实现价值体现，并且对原有的架构挑战最小。”在数字创新生态大会上，浪潮云展示了基于自研的海若大模型底座，首批推出的面向政府、交通、应急、制造、医疗、农业六个领域的行业大模型。

据浪潮云介绍，政务大模型已经能将基层材料整理效率提升100倍，回复准确率提升至75%；医疗大模型实现15秒生成入院记录，内容准确率达到90%以上；制造大模型将靶点识别准确率提高至95%，每周分析专利数量提高至3000篇。

颜亮对于行业大模型如何做到易落地的观点，体现了浪潮云在应对当前数字化挑战时的战略思考和实际行动。他提出的两大关键点——自带算力进场和提供开箱即用的大模型能力，确实为行业大模型的落地实施提供了有力的支持。

首先，自带算力进场是确保行业大模型能够迅速、高效部署的关键。浪潮云通过在全国布局的分布式算力平台，能够快速响应不同行业、不同地区的客户需求。对于政务云覆盖的客户，浪潮云能够在极短的时间内实现交付，这大大缩短了客户等待的时间，提高了工作效率。而在算力平台无法覆盖的城市，浪潮云也建立了算力合作伙伴，确保了算力的全面覆盖和高效利用。这种算力资源的灵活配置和快速响应能力，使得行业大模型能够更快速地落地，为客户创造价值。

其次，提供开箱即用的大模型能力，是浪潮云在行业大模型落地方面的又一创新举措。通过建立智能体平台，浪潮云为每个行业提供了丰富的智能体商店，覆盖了200余个典型的应用场景。这意味着行业客户无需再基于开源模型进行长期的场景探索，可以直接选择适配工作流的智能体，从而快速实现业务价值。这种开箱即用的方式，大大降低了客户的使用门槛，提高了大模型的普及率和应用效果。

总的来说，颜亮的观点展示了浪潮云在推动行业大模型落地方面的前瞻性和创新性。通过自带算力进场和提供开箱即用的大模型能力，浪潮云不仅解决了行业大模型落地过程中的技术难题，也为客户提供了更加便捷、高效的服务体验。这种战略思考和实际行动，无疑将为浪潮云在未来的数字化市场中赢得更多的竞争优势。

但面对数字治理程度不够高的传统行业，大模型的落地仍然不是一蹴而就的事。

“在行业和产业级的场景里，因为企业和政府是流程性组织，需要一个一个场景的叠加。这个（大模型落地的）周期可能需要一到两年时间。”颜亮直言。

在这一两年的时间里，浪潮云认为，建立起一个数字生态创新共同体十分重要。“专注在行业领域的开发商、设计机构、咨询机构，他们实际上有大量行业的积累，这些数据的汇集实际上会沉淀成海若行业大模型的基础能力。”颜亮表示。

而在这个共同体中，浪潮云CTO孙思清强调了行业龙头企业的重要性：“小企业可能要建立大模型成本很高，所以只有龙头企业、产业链链主建完之后，先解决自己的效率问题、运营成本问题，才会延伸到整个产业链的上下游，那就会变成一个产业级、行业级的大模型来赋能整个产业链。”

在会上，浪潮云发布了海若大模型的业务战略，宣布投入50亿元推动海若大模型在100个城市的落地。“过去真正扎扎实实把数据质量提升的行业和企业不多，因为没有看到谁要用它的数据。”颜亮总结，“大模型下场之后，大模型带来的拉力是关键的方法，大模型会带来数据使用的拉力倒逼着数据质量提升。”

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责任编辑：邓咏仪 无雀数字化转载

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