浪潮人工智能模型工廠：以集約化打開AI時代的效率革命

谷歌前CEO施密特曾提出過一個觀點：早期電力被引入工業流程之后，并沒有比蒸汽機創造更多的生產力，是歷經30年時間，電力系統化的創新帶來了規模化應用，才實現了生產力的飛躍。

施密特認為，當前的AI和早期的電力極其相似，盡管有一定價值，但并未顯露出革命性的生產力，必須要走向規模化部署之后，AI才能帶來真正巨大的回報。

事實上，在中國AI已經具備了邁向規模化的基礎。按照國家制定的藍圖：到2027年，智能體和智能終端的使用率要達到70%，至2030年，這一數字將攀升至90%。這意味著，人工智能技術將如水電一樣，成為社會經濟發展的基礎要素，千行百業都將邁向智能化變革。

但遺憾的是，當前各行業AI的滲透率距離這一目標還相去甚遠。一面是政策引導與市場期待對AI大規模落地的熱切呼喚，另一面卻是眾多企業在AI落地“最后一公里”步履維艱。

要彌合這個巨大落差，唯有從根本上、系統性提升AI落地的效率。而當我們回望產業革命， “集約化”被歷史證明是實現高效化、標準化與規模化的有效路徑。浪潮人工智能模型工廠，也正是循著這條集約化的主線，設計出來的。它是否能夠成為AI規模化部署的一條新的通途？

01

三重關卡

AI規模化落地為何步履維艱

最近兩年，大模型技術的火爆登場，進一步推動了人工智能成為驅動產業數字化轉型、提升全要素生產力的關鍵力量。從智能工廠的無人化到智慧城市的精細治理，從生命科學的全新探索到金融風控的智能決策，AI的深度應用早已無處不在。

與之形成鮮明對比的，則是AI在實際落地與規模化部署過程中遭遇的“三重門”困境。

首先，是普遍存在的“作坊式”訓練模式。浪潮集團執行總裁、總工程師，浪潮云董事長肖雪指出，常規的模型訓練模式正是這種“手工作坊”模式，其特點是過程非標、高度依賴人才經驗、難以規模化。“這種模式從數據清洗、標注、特征工程到模型選擇、訓練與調優，整個流程缺乏標準化的工序和自動化的工具鏈，導致開發周期漫長、資源消耗巨大，且模型質量難以保證，嚴重制約了AI應用的快速迭代與跨場景復制。”

其次，是數據安全、隱私與合規的隱憂。例如深度學習模型的性能，高度依賴于大量高質量的訓練數據。但在當前環境下，數據孤島現象普遍，數據流通與共享機制不健全，導致“數據荒”與“數據質量差”并存。同時，數據在采集、存儲、標注、訓練乃至銷毀的全生命周期中，都面臨著嚴峻的安全與合規挑戰。企業對于核心數據資產泄露、濫用以及觸碰法律紅線的擔憂，使其在擁抱AI時往往心存疑慮。

最后，是人工智能基礎設施的碎片化與高門檻。算力資源分散，未能形成集約化、普惠化的供給模式，導致許多企業面臨高昂的算力成本；同時復雜的軟件棧、多樣的開發框架帶來了巨大的兼容性與運維挑戰；從模型開發、測試、部署到監控運維的全生命周期管理工具鏈缺失或不成熟，使得一個AI想法最終轉化為穩定可靠的業務應用，過程充滿荊棘與不確定性。

肖雪也觀察到，市場普遍存在對人工智能算力服務“分散化、小型化、定制化”的需求，并且需要在特定垂直領域提升模型的效果，同時降低模型訓練和推理的成本。“因此，我們將在已建成通用算力中心和人工智能模型工廠的基礎上，到2025年底建成智能體工廠和訓練場，推動AI科技創新與產業創新深度融合。”

很明顯，打破僵局的關鍵，在于是否存在一條能夠系統性提升AI開發與應用效率，降低技術門檻，保障數據安全與合規，從而實現低成本、高可靠、規模化復制的根本路徑？

這個答案，或許就隱藏在“集約化”這個詞當中。

02

集約化

打開人工智能效率革命的密碼

自工業革命以來，社會生產效率的提升，都離不開“集約化”的驅動。

從亞當·斯密在《國富論》中論述的制針工廠分工帶來的效率飆升，到亨利·福特創建的汽車生產流水線實現的規模化效應，本質上都是通過將分散的生產要素、非標的工藝流程和獨立的管理環節進行集中、整合、標準化與持續優化，以實現規模化和最大程度的可控性，從而提升效率、降低成本。

換言之，集約化就是將復雜的或依賴個人技藝的創造過程，轉變為可控、高效、可重復、可度量的工業化生產過程。

而浪潮人工智能模型工廠則是“集約化”理念在人工智能時代的實踐先鋒。那么，浪潮人工智能模型工廠又是如何踐行集約化理念，并系統性解決AI規模化落地的痛點的呢？

集成車間

首先，通過構建協同工作的包括數據車間、模型車間、評測中心、集成車間、客戶服務中心在內的“九大單元”，將復雜的模型開發全生命周期，科學地分解為清晰、專業、職責明確的環節。如肖雪所說：“人工智能模型工廠通過‘九大單元’協同沉淀工藝、工序和工具”， 這類似于現代化工業生產線上的不同專業工段，每個單元專注于特定領域的價值創造，并沉淀了75道標準化工序和180套專業化工具。通過深度的分工與無縫的協作，打破了“作坊式”開發的低效狀態，實現了開發流程的規范化、透明化與可管理化。

模型車間

其次，在至關重要的數據安全與隱私保護方面，工廠從頂層設計之初就將安全視為生命線。肖雪強調：“浪潮人工智能模型工廠在設計之初就以安全為核心要素考慮”。 具體措施包括：執行嚴格的租戶隔離策略，確保不同客戶的訂單數據與流程完全獨立；在數據車間，以可信數據空間為基礎打造，對客戶原始數據依照業務需求進行最小化授權，并進行必要的脫敏處理；數據在不同車間傳輸均采用高等級加密技術；尤為關鍵的是，在訂單完成后，會將客戶的原始數據銷毀處理，從根本上杜絕二次泄漏風險。

最后，針對基礎設施不完善和高門檻等問題，浪潮人工智能模型工廠提供了集強大算力、先進算法、成套工具、管理平臺于一體的“端到端”全棧式產品服務。客戶無需自行構建和維護復雜且昂貴的基礎設施，即可按需獲取從數據準備到模型訓練、評測、部署乃至運維的一站式、交鑰匙服務，這極大地降低了AI應用的技術門檻、初始投資和總體擁有成本。

不難看到，浪潮人工智能模型工廠的集約化，在于構建了統一、標準、安全、高效、開放的AI模型生產模式，將原本分散、無序、高成本、高風險的模型訓練，整合進一個高度組織化、流程化的工業流水線當中，使得AI模型的“高效量產”成為現實！

03

從理想照進現實

模型工廠重塑AI產業生態

浪潮人工智能模型工廠通過集約化，為AI規模化落地提供了全新的參考路徑，當然它的意義遠不止于此。

我們知道，AI規模化部署的前提，是高質量的數據就緒。在大模型領域也一直存在“垃圾進、垃圾出 (garbage in，garbage out)”的說法。

數據車間

在數據層面，數據車間由11套工序和60套工具組成，11道工序主要是數據上傳、數據安全審查、數據增廣、數據標注等，60套工具主要有數據采集、數據加工、抽樣質檢、數據銷毀等，以標準化流程產出高質量數據集。這種“以質量為核心，以流程驅動、人機結合的精細化運營體系”，其實確保了AI模型數據源的高品質，從根本上解決了“垃圾進，垃圾出”的行業頑疾。

另外，從生態維度，“工廠”的價值要取決于與生態融合的程度。肖雪表示：“浪潮構建的人工智能模型產業集群，整合了覆蓋全產業鏈的上下游伙伴，包括國內上萬家及出海400多家聯盟成員。”簡單理解，這個產業集群是通過九大車間，匯聚最優能力，將使用AI工具的專業門檻轉化為標準化、產業化的解決方案，最終以“能力+應用”的結構化體系服務各行業，推動產業智能化升級。

其實，浪潮人工智能模型工廠的出現并非一個偶然，在其背后是人工智能正在經歷一場效率革命，而浪潮云的探索也證明了，集約化能夠切實通過標準化流程、專業化分工與生態協同，讓AI的規模化落地從“理想”變為“現實”。