“大模型的未來在于行業(yè)應用”，對此業(yè)界已經(jīng)達成了共識，下一步則是如何將大模型在行業(yè)中落地。

于是，我們能夠看到，既前一階段的基礎大模型之后，近來又掀起了行業(yè)大模型的熱潮。據(jù)粗略統(tǒng)計，僅在國內(nèi)，已經(jīng)和計劃發(fā)布的大模型就達到上百個。

那么，對于有志于大模型業(yè)務的IT企業(yè)來說，是不是只有這兩條路可走，是否存在第三條可達路徑呢？

軟通動力給出的答案是：不做通用大模型，而是為行業(yè)客戶提供平臺工具、專業(yè)人才和技術服務，與他們共創(chuàng)定制化的私有大模型，以此推動大模型行業(yè)應用的快速落地。

行業(yè)頭部企業(yè)將扮演重要角色

在第一波熱潮中，大模型的發(fā)布者主要是ICT企業(yè)，尤其以互聯(lián)網(wǎng)公司為主導。最近一段時間，各個行業(yè)的頭部企業(yè)也開始參與其中。

IDC前不久發(fā)布的報告預測，金融行業(yè)、能源行業(yè)等頭部機構，會率先在1年內(nèi)在相對成熟的場景中嘗試引入大模型。而且，隨著技術的普及，行業(yè)頭部企業(yè)在該市場的角色，也不再只是最終用戶，而有望成為新一代AI技術的提供商。

無論作為最終用戶還是技術提供商，頭部企業(yè)參與行業(yè)大模型的趨勢已經(jīng)建立，因為他們已經(jīng)看到大模型能夠為企業(yè)降本增效，建立起業(yè)務競爭優(yōu)勢。這些行業(yè)頭部企業(yè)，正是軟通動力所長期服務的客戶，也在大模型領域走在前列。

軟通動力數(shù)字化創(chuàng)新服務線副總裁霍宇認為，要做好行業(yè)大模型，企業(yè)需要在兩個方面加大投入，一是算力，二是語料。對于算力的重要性，大家已經(jīng)都認識到了，其實語料對于行業(yè)大模型的訓練更為重要。

當然，在這一過程中，如何治理數(shù)據(jù)、如何把數(shù)據(jù)語料化、如何更好地訓練模型，都將是對企業(yè)能力的考驗。軟通動力正致力于幫助企業(yè)提升這些方面的能力，從而利用大模型來升級數(shù)智化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，在外部產(chǎn)業(yè)鏈和內(nèi)部企業(yè)管理兩個領域?qū)崿F(xiàn)全面數(shù)字化。

堅持走與客戶共創(chuàng)的路徑

在過去半年時間里，ICT企業(yè)都紛紛加入到大模型產(chǎn)業(yè)當中，發(fā)揮自身專長來獲取一席之地。目前，圍繞大模型的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正逐步形成，雖然這一生態(tài)體系仍不穩(wěn)定，處于快速發(fā)展演化的過程中。

霍宇認為，軟通動力不做通用基礎大模型，因為這需要巨額投入，是行業(yè)頭部企業(yè)才能做的；也不會做通用行業(yè)大模型，因為軟通動力雖然懂行業(yè)，但缺乏相應的數(shù)據(jù)資源。因此，在行業(yè)大模型賽道里，軟通動力堅持走與客戶共創(chuàng)的路徑，為行業(yè)客戶提供數(shù)學建模、規(guī)則設定、模型優(yōu)化等服務，幫助他們定制自己的私有大模型。這也可以充分發(fā)揮軟通動力的優(yōu)勢：定制開發(fā)能力強、技術服務能力強。

在這一路徑中，軟通動力也堅持生態(tài)合作，在底層基礎設施和基礎大模型方面，與微軟、華為、亞馬遜、阿里云等巨頭合作——他們原本就是軟通動力的長期戰(zhàn)略伙伴。

在行業(yè)選擇方面，霍宇介紹說，金融、零售兩個行業(yè)是當前的重點。選擇這兩個行業(yè)，是因為他們的客戶是個人消費者，數(shù)據(jù)量比較充足，同時也是軟通動力長期服務的行業(yè)，對其業(yè)務邏輯非常熟悉。

在大模型的規(guī)模方面，軟通動力則側重在六七十億到一百多億參數(shù)量的行業(yè)大模型，因為這個規(guī)模的大模型最具性價比。

對于大模型這個新鮮事物，很多行業(yè)頭部企業(yè)都表達出了強烈的興趣，但需求并不明確，目前仍處于嘗試階段。對此，軟通動力決定自己先探路，今年在基礎算力方面預計會投入近億元，同時，搭建服務工具平臺，讓工程師們?nèi)ァ熬毷帧薄！拔磥磉€會繼續(xù)加大投入力度。”霍宇表示。

目前，行業(yè)大模型相對成熟的應用場景是軟件開發(fā)和知識管理，其中軟件開發(fā)是公司的主要業(yè)務。軟通動力正在利用大模型，來優(yōu)化軟件工程研發(fā)及測試效率，爭取在年內(nèi)實現(xiàn)提效30%的目標。在知識管理方面，軟通動力則開發(fā)了律師行業(yè)助手類應用LawCopilot，幫助律師進行文獻檢索、案例分析、錄音分析和法律咨詢。

不過，霍宇強調(diào)說，目前to B大模型的行業(yè)應用都處于Copilot的階段，即輔助人工進行駕駛，而達不到脫離人工的完全自動駕駛。

圍繞工具和人才進行能力打造

與傳統(tǒng)ICT生態(tài)類似，在大模型生態(tài)系統(tǒng)中，技術服務商扮演著為客戶提供貼身服務的關鍵角色。

IDC也認為，提供各種工具和服務，是大模型技術廠商的集中發(fā)力方向，包括模型訓練、部署和推理，以及相關的數(shù)據(jù)集、API和工具軟件等，以幫助開發(fā)者更加高效地使用大型模型，從而快速實現(xiàn)各種應用場景的落地。

軟通動力前不久發(fā)布了自己的模型即服務平臺——軟通天璇2.0 MaaS平臺。這一平臺包括三層，底層的大模型技術底座（L0級）、中間層的行業(yè)大模型（L1級）及管理、頂層的場景大模型應用（L2級）；除此之外，軟通動力還為客戶提供大模型一站式運營服務、數(shù)據(jù)治理及安全服務。

在天璇2.0中，軟通動力訓推一體化平臺發(fā)揮了核心作用。其基于昇騰硬件底座+昇思MindSporeAI框架，采用軟通G420K訓練平臺和G210K推理平臺，整合歐拉操作系統(tǒng)等組件，搭載軟通自有AI中臺，為客戶提供多種交互式AI模型，深度適配不同AI應用場景，支持多模態(tài)場景，提供了涵蓋大模型訓練、測評、部署的一整套端到端的安全可信體系。

霍宇介紹說，軟通動力訓推一體化平臺，同時提供對商用和開源大模型的支持，客戶既可以直接接入商用大模型，也可以基于開源大模型進行本地化部署。實際上，大模型的開源化趨勢已經(jīng)非常明顯，正在成為大模型生態(tài)的主流。

除了工具平臺，軟通動力也加緊致力于AI專業(yè)人才的培養(yǎng)，這也成為其在大模型生態(tài)中的核心競爭優(yōu)勢之一。

毫無疑問，大模型的流行將帶來人才結構的變革，未來會需要大量的AI訓練師、機器學習工程師、數(shù)據(jù)科學家等新型人才。在霍宇看來，未來的AI人才，不僅需要懂AI，也需要懂架構。基于過去的業(yè)務積累，軟通動力已經(jīng)儲備了一大批相關人才，目前正在加緊培訓及在內(nèi)部的算力平臺上實踐，幫助他們實現(xiàn)從編碼邏輯到提示詞邏輯的轉(zhuǎn)換。

這些專業(yè)人才，將會幫助軟通動力的行業(yè)客戶構建自己的大模型，并最大程度地發(fā)揮大模型的作用，將其付諸落地實踐。