产业不信仰AGI（通用人工智能），只信仰降本增收。

“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。

颜亮认为，行业大模型要做到易落地，一是要自带算力进场，基于在全国布局的分布式算力平台，对于政务云覆盖客户，浪潮云只需要1天就能实现交付，其他行业最长也不超过一个月，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；二是要提供客户能够开箱即用的大模型能力，也就是建立智能体平台，浪潮云的每个行业智能体商店，覆盖了200余个典型的应用场景，行业客户不需要先基于开源模型进行长期的场景探索，就可以直接选择适配工作流的智能体。

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。”

文章来自“36氪”，作者:周鑫雨