自2022年底以來，隨着ChatGPT橫空出世並迭代升級，全球各國、各行各業面對AI大模型似乎都FOMO了（FearofMissingOut，錯失恐懼症），動作頻頻生怕錯失機遇。

然而迄今爲止，在轟轟烈烈的“煉大模型”過程中，除了英偉達賺得盆滿鉢滿外，其他玩家都還沒找到穩定且持續的商業模式。相反，隨着參數規模的日益膨脹，模型訓練的算力开支越來越高，大投入卻看不到產出的情況下，新的“焦慮症”又蔓延开來。

在大模型“軍備競賽”最激烈的美國，資本市場近乎進入“癲狂”狀態。這兩年來，美股市場只要跟AI相關的股票都漲瘋了。蘋果一個AI進展發布會，隔天市值就上漲2142億美元；以微軟爲首的美股“Big7”的市值，更是達到史無前例的14萬億，佔據標普500的32%，紙面市值與實際價值倒掛，“癲狂”程度史無前例。投行分析師們开始焦慮一個比互聯網泡沫更大的AI泡沫即將到來。

在中國互聯網圈，巨頭們焦慮與美國的差距的同時，开始不斷壓低每Token的價格，提前开啓簡單粗暴的價格战。其中，字節跳動豆包大模型將通用模型pro-128k版的推理輸入價格定在0.005元/千tokens，較行業銳降95.8%；阿裏通義千問將主力模型Qwen-Long的API輸入價格降至0.0005元/千Tokens，直降97%；百度甚至宣布將文心大模型的兩款主力模型ENIRESpeed和ENIRELite全面免費。

一方面是AGI的崇高理想，另一邊是ROI的殘酷現實，面對AI大模型這班开往未來的列車，不“上車”不行，“上車”後找不到好位置、堅持不到終點也不行，到底該何去何從？

在中國政企行業，一群富有遠見的先行者將通用大模型與特定行業的專業知識相結合，打造屬於自己的專屬大模型，以加速行業AI應用落地，真正兌現大模型的價值，爲業界走出AI大模型“焦慮症”找到了“最優解”！

中國大模型擺脫“焦慮症”，破局之路在行業

從全球“大模型之爭”开啓之初，“中美在AI領域差距有多大”就一直都是公衆關注的熱點議題，從1～2年到8～10年不等。

必須承認，我國在算力、算法和數據領域其實並不具備優勢：高端算力卡被英偉達卡脖子無法供應，短時間內自有制程和設計又無法跟上；算法領域，雖然模型數量衆多，但大多數是基於國外开源架構優化，缺乏自主性和領先性；數據領域，我們的开放數據和國外不在一個數量級上，中文語料嚴重不足。

這些差距是短期內難以抹平的，這時候，縮短差距的正確打开方式，自然不是以己之短博人之長。

從另一個角度看，我國有全球唯一的全工業門類、最多的金融消費人群以及最大規模的政務和城市體系，產生了豐富的場景和私有數據，這些都成爲發展行業大模型的天然土壤。因此，比拼應用成爲中國大模型破局的一條有效路徑，通過大模型賦能一個個行業細分場景，最終形成战略突圍。

以差異化優勢入局，可以預見，今天率先擁抱大模型的行業企業和組織，面對的將是一個劃時代的重大战略機遇。

政企行業大模型挑战重重，工程化能力是“勝負手”

當然，站在新時代的起點，政企行業打造大模型，依然是挑战重重，因爲大模型的應用本身就是一個復雜的系統工程，除了單點技術的持續突破外，更需要基於場景和需求匹配合適的技術，通過全鏈路、多技術融合的系統性創新整體推進。

首先，大模型不是孤立的技術，必須重視軟硬件基礎設施的協同發展。除了大模型本身，我們還需要關注其背後的技術生態系統，包括开發工具、計算架構以及硬件設施如算力、存儲和網絡。在設計和驗證過程中，必須考慮性能、可靠性、可維護性和兼容性，確保系統的高效和穩定運行。

第二，行業大模型需要AI-Native的基礎設施。一般企業可以直接選擇公有雲享受雲上的充沛算力，但對於政府、金融、電力等大型政企而言，爲了滿足安全合規要求，混合雲才是更優選，即先借公有雲的超大算力和數據訓練基礎大模型，再在私有雲裏結合私有數據二次訓練得到企業專屬大模型，最後在邊緣雲推理實現場景化應用。

第三，大模型需要建立AI开發工作流，促進模型確定性交付。大模型的开發是一個復雜的系統工程，需要跨團隊協作和迭代开發。爲了提高开發效率和質量，需要建立一站式的AI开發工作流，實現標准化和自動化，減少开發過程中的不確定性。

第四，大模型需要重視數據工程，打造優質數據集。高質量的數據是大模型成功的關鍵。目前中文數據集與英文存在差距，需要通過建立數據工程能力，優化數據的供應、流動和使用，爲大模型高質量供數。

第五，行業大模型不適合孤軍作战，需要着力培育產業生態。生態是發展大模型不可或缺的一環，這需要政府和行業頭部企業從技術生態、數據生態、模型生態和應用生態四個層面，去構建AI時代开放、可閉環、有質量的生態體系。

最後，大模型不是一錘子买賣，需要持續運營與優化。大模型運營和建設同樣重要，持續的運營和優化對於大模型平台的長期價值至關重要，這要求企業建立適合的流程、組織結構和人才隊伍，不斷優化現有場景並探索新的應用領域。

一言以蔽之，行業大模型考驗的不是單項能力，而是全流程融會貫通的工程化能力。

先行者邁出堅實步伐，行業大模型未來可期

綜上不難看出，盡管當前大模型在技術和價格上卷得如火如荼，但其兌現價值的“主航道”在行業，真正的賽點在於落地。在行業大模型的大賽道上，不盲目追求堆算力、堆參數量，而是聚焦技術與場景的深度融合，踏踏實實積累工程化能力，幫助行業大模型落地才是關鍵。從這個層面講，AIforindustries的華爲雲與政企行業先行者的聯合創新實踐，可謂走在了正確的道路上。

去年，華爲雲就率先發布業界首個大模型混合雲華爲雲Stack。在近期的華爲开發者大會上，華爲雲更進一步發布大模型混合雲十大創新技術，包括多樣性算力調度、算子加速、雲邊協同等等。既有根技術研發實力，又有業界最全的AI大模型全套工具鏈和軟硬件產品，華爲雲Stack一套組合拳下來，行業大模型的焦慮也被治好了大半。

比如，從2022年开始，山東能源集團攜手華爲雲基於混合雲打造全球首個礦山大模型，已在煤礦領域9個專業40多個場景應用實踐。今年1月，鄂爾多斯與華爲聯合打造內蒙古首個以行業AI大模型爲核心的工業互聯網平台，在煤礦領域提升、主運、安監、防衝、採煤、掘進、輔運、洗選、焦化等9個專業實現了26個場景智能化，達到可視、可管、可溯規範化作業，提升安全生產能力的同時有效提高了生產效率和效益。

更值得注意的是，先行政企的行業大模型不僅是自建自用，更是在牽頭打造示範場景並沉澱經驗，對外輸出向行業賦能。比如，鄂爾多斯工業互聯網平台目前已完成44個AI大模型應用开發，上架270多款商品，爲28家AI企業、16家礦鴻企業共44家應用开發者以及當地300多家礦山生產企業提供了开放可靠的交易平台。

展望未來，相信在華爲雲及產業上下遊各方的共同努力下，依托我國場景豐富的優勢，大模型必將能夠打开更廣闊的行業智能化天地，加速邁向智能世界，釋放更大的經濟和社會效益！

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標題：走出AI大模型“焦慮症”，政企行業找到了“最優解”

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