特大号 09月19日
浪潮人工智能模型工厂:AI应用批量生产的创新实践
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文章介绍了浪潮公司推出的业界首家“人工智能模型工厂”,该工厂能够像流水线一样批量生产各种智能体和行业大模型,解决了AI项目在需求定制化、场景复杂分散、算力要求多样以及客户沟通成本高等方面的难题。通过参观工厂的九大核心单元,客户能够直观了解AI应用的生产流程,增强对AI项目的掌控感。这种工业化、标准化、规模化的生产模式,显著缩短了交付周期,提高了效率,并为AI科技创新与产业创新深度融合提供了有力支撑,构建了一个AI生态圈。

💡 **工业化生产模式革新AI应用交付:** 浪潮人工智能模型工厂采用流水线式生产,将AI模型的开发与交付流程标准化、规模化,使得交付周期从90人天缩短至20人天,年产模型能力超1000+订单,有效解决了传统AI项目定制化需求高、成本难以控制的难题,显著提升了AI应用的生产效率和可控性。

🔧 **九大核心单元构建完整AI生产体系:** 工厂由数据、模型、评测、集成、客户服务、产品工程、安全、设备管理和调度服务九大单元构成,覆盖了从数据准备、模型训练调优、效果评测到硬件集成、售后服务等AI应用全生命周期,为客户提供端到端的标准化解决方案,确保AI项目顺利推进。

🤝 **增强客户信任与项目掌控感:** 通过让客户参观实际的“人工智能模型工厂”,直观展示AI应用的生产过程,有助于打消客户对AI“看不见摸不着”的疑虑,帮助客户找回对项目的掌控感。这种“眼见为实”的体验,极大地提升了客户的信任度,从而提高了项目成交率。

🚀 **构建AI生态圈与未来布局:** 浪潮不仅将模型工厂视为一个生产平台,更将其视为构建AI生态圈的关键一步。通过在通用算力中心和模型工厂基础上,进一步发展智能体工厂和训练厂,旨在推动AI科技创新与产业创新深度融合,形成更广泛的AI产业影响力。

原创 特大妹 2025-09-19 10:54 北京

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这个月

小杨第5次开单了

本月他已经卖出去了

3个智能体、2个行业大模型

半年前,小杨还在卖云

刚转过来的时候,也是一脸懵逼

可6个月过去,曾经的AI小白

却混成了公司里的AI销冠

是不是不可思议?

到底是啥让小杨强得可怕?

不是别的

而是他们公司搞出的

业界首家人工智能模型工厂

这工厂,能像流水线一样

批量生产各种智能体和行业大模型

现在小杨最喜欢的是

带客户参观「人工智能模型工厂」

参观完,成单概率飙升

这时候

很多老司机就跳出来质疑

你扯吧

AI不就是算力、算法、数据

都是看不见摸不着的玩意

每次

小杨都会笑着回复

接下来

小杨还会讲几句掏心窝的话

现在客户也挺难的,对AI又爱又怕

既怕不上会落伍,又怕上了效果差

带客户参观,让客户眼见为实

帮客户找回「掌控感」

最核心的是

AI工厂能够帮跑一线的销售

解决了项目推进中的4大难题

AI项目难点1

单子小、还得定制化

现阶段很多AI项目都是试水

预算没多少,但定制要求一点不含糊

比如,小杨接到的需求五花八门

12345智能体、钢厂吹炼智能体、医药监管智能体、公文搜索智能体....

AI项目难点2

AI场景复杂且分散

难以规模化、低成本落地

咱做的不是通用智能体,而是行业智能体

垂直行业场景多得离谱

不说别的,光是中国工业领域,就有41个大类、207个中类、666个小类

AI项目难点3

客户对AI算力服务提出新要求

分散化、小型化、定制化

分散化——需要算力环境到处都有

政务云、私有机房、公有云、HPC机房...

小型化——需要灵活的小规模算力

随取随用,避免大投入

定制化——需要算力按场景精准匹配

通算、智算、混合算力,啥场合用啥算力

AI项目难点4

很多客户第一次接触AI

有时候自己都搞不明白需求

也不太了解AI能力的边界

项目沟通成本很高

前期要花大量时间解释、磨合

这些问题,看起来都挺棘手

但是小杨说

带客户去工厂逛一圈

以上几大难题基本都能解决

举个例子

上个月,小杨接触了一个客户

想做一个「石化行业防腐模型」

方案交流完,客户还是不放心

为了让客户打消顾虑

彻底了解一下AI应用的生产流程

小杨直接带客户参观工厂

这种体验,业界独一份

参观流程是啥样的呢?

第一步

介绍工厂整体情况

一进厂,小杨开口就说

“领导,欢迎参观浪潮人工智能模型工厂”

这家工厂我们把它定位为

新型人工智能基础设施

这是国内首个面向行业场景

具备工业化、标准化、规模能力的

人工智能生产流水线

咱们这家工厂

主要面向垂直领域生成模型和智能体

目前,工厂的生产能力指标为

年产1000+订单模型(含智能体)

交付周期从90人天,缩短到20人天

全面安全防护,风险拦截率98%

第二步

介绍一下工厂核心单元

小杨指着工厂架构,开始介绍

浪潮人工智能模型工厂

由【九个单元】组成

接下来,重头戏上演

小杨带客户体验每个单元

单元①:数据车间

包括11道工序和60套工具

为模型训练准备高质量数据

单元②:模型车间

包括8道工序和10套工具

利用数据车间加工好的优质数据

对模型进行调优训练

单元③:评测中心

包括7道工序和14套工具

对训练完的模型进行评测

来确认模型是否满足最终客户需求

单元④:集成车间

包括6道工序和24套工具

负责将评测合格的模型

集成到硬件设备和具体业务场景

集成车间是工厂交付的最后一个单元

分为三部分

设备集成丨场景集成丨技术集成

单元⑤:客户服务中心

包括4道工序和4套工具

负责接收需求、处理订单、跟进需求

并负责售后服务、实现服务闭环

单元⑥:产品工程中心

包括6道工序和10套工具

负责制定订单每道工序工艺要求

并实现生产工程的标准化

单元⑦:安全中心

包括7道工序和18套工具

负责模型工厂全流程安全管理

为各生产单元提供安全技术工具

保障生产过程安全可控

单元⑧:设备管理中心

包含7道工序和18套工具

统筹AI Infra全生命周期管理

故障秒级感知、智能分级、5分钟响应

保证数据分析、AI训推服务连续性

单元⑨:调度服务中心

包含6道工序和8套工具

以浪潮自研海若大模型为核心

构建了三层神经架构

(九大单元→订单状况→运行监控)

根据订单需求高效排产、实时调度

用“模型制造模型”,降本增效

目前,浪潮人工智能模型工厂

已经积累75道工序、180套工具

通过九大单元沉淀工艺、工序和工具

实现了人工智能应用的集约高效量产

参观到这里,客户也终于明白

大模型、AI应用是怎么造出来的了

传统模型开发高度依赖研发人员编写代码

现在,通过标准化工序与专业工具

可以实现模型的规模化量产

思路被彻底打开后

客户往往会给小杨一个灵魂拷问

这AI工厂确实牛👍🏻

但你们不怕别家也学着干?也整一个AI工厂?

小杨嘿嘿一笑,不怕!

业界能干这事的人还真不多

这座工厂之所以能跑起来

是因为浪潮有独一份的底气

能凑齐这手牌的人,确实不多啊

而且浪潮战略意图远不止这些

在浪潮看来

这不仅是一座工厂,更是一个AI生态圈

前端是模型与智能体的制造平台

而背后延伸的是一系列平台

不止如此,浪潮还有更大的布局

在已建成的通用算力中心、

人工智能模型工厂基础上

到2025年底建成智能体工厂和训练厂

推动AI科技创新与产业创新深度融合

最后,参观完,走到门口

客户拍拍小杨的肩膀

“把AI项目交给你们干,过程可控,效果可期,速度还快,我彻底踏实了!”

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