浪潮人工智能模型工厂: 以集约化打开AI时代的效率革命

谷歌前CEO施密特曾提出过一个观点：早期电力被引入工业流程之后，并没有比蒸汽机创造更多的生产力，是历经30年时间，电力系统化的创新带来了规模化应用，才实现了生产力的飞跃。

施密特认为，当前的AI和早期的电力极其相似，尽管有一定价值，但并未显露出革命性的生产力，必须要走向规模化部署之后，AI才能带来真正巨大的回报。

事实上，在中国AI已经具备了迈向规模化的基础。按照国家制定的蓝图：到2027年，智能体和智能终端的使用率要达到70%，至2030年，这一数字将攀升至90%。这意味着，人工智能技术将如水电一样，成为社会经济发展的基础要素，千行百业都将迈向智能化变革。

但遗憾的是，当前各行业AI的渗透率距离这一目标还相去甚远。一面是政策引导与市场期待对AI大规模落地的热切呼唤，另一面却是众多企业在AI落地“最后一公里”步履维艰。

要弥合这个巨大落差，唯有从根本上、系统性提升AI落地的效率。而当我们回望产业革命，“集约化”被历史证明是实现高效化、标准化与规模化的有效路径。浪潮人工智能模型工厂，也正是循着这条集约化的主线，设计出来的。它是否能够成为AI规模化部署的一条新的通途？

三重关卡：AI规模化落地为何步履维艰

最近两年，大模型技术的火爆登场，进一步推动了人工智能成为驱动产业数字化转型、提升全要素生产力的关键力量。从智能工厂的无人化到智慧城市的精细治理，从生命科学的全新探索到金融风控的智能决策，AI的深度应用早已无处不在。

与之形成鲜明对比的，则是AI在实际落地与规模化部署过程中遭遇的“三重门”困境。

首先，是普遍存在的“作坊式”训练模式。浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪指出，常规的模型训练模式正是这种“手工作坊”模式，其特点是过程非标、高度依赖人才经验、难以规模化。“这种模式从数据清洗、标注、特征工程到模型选择、训练与调优，整个流程缺乏标准化的工序和自动化的工具链，导致开发周期漫长、资源消耗巨大，且模型质量难以保证，严重制约了AI应用的快速迭代与跨场景复制。”

其次，是数据安全、隐私与合规的隐忧。例如深度学习模型的性能，高度依赖于大量高质量的训练数据。但在当前环境下，数据孤岛现象普遍，数据流通与共享机制不健全，导致“数据荒”与“数据质量差”并存。同时，数据在采集、存储、标注、训练乃至销毁的全生命周期中，都面临着严峻的安全与合规挑战。企业对于核心数据资产泄露、滥用以及触碰法律红线的担忧，使其在拥抱AI时往往心存疑虑。

最后，是人工智能基础设施的碎片化与高门槛。算力资源分散，未能形成集约化、普惠化的供给模式，导致许多企业面临高昂的算力成本；同时复杂的软件栈、多样的开发框架带来了巨大的兼容性与运维挑战；从模型开发、测试、部署到监控运维的全生命周期管理工具链缺失或不成熟，使得一个AI想法最终转化为稳定可靠的业务应用，过程充满荆棘与不确定性。

肖雪也观察到，市场普遍存在对人工智能算力服务“分散化、小型化、定制化”的需求，并且需要在特定垂直领域提升模型的效果，同时降低模型训练和推理的成本。“因此，我们将在已建成通用算力中心和人工智能模型工厂的基础上，到2025年底建成智能体工厂和训练场，推动AI科技创新与产业创新深度融合。”

很明显，打破僵局的关键，在于是否存在一条能够系统性提升AI开发与应用效率，降低技术门槛，保障数据安全与合规，从而实现低成本、高可靠、规模化复制的根本路径？

这个答案，或许就隐藏在“集约化”这个词当中。

集约化：打开人工智能效率革命的密码

自工业革命以来，社会生产效率的提升，都离不开“集约化”的驱动。

从亚当·斯密在《国富论》中论述的制针工厂分工带来的效率飙升，到亨利·福特创建的汽车生产流水线实现的规模化效应，本质上都是通过将分散的生产要素、非标的工艺流程和独立的管理环节进行集中、整合、标准化与持续优化，以实现规模化和最大程度的可控性，从而提升效率、降低成本。

换言之，集约化就是将复杂的或依赖个人技艺的创造过程，转变为可控、高效、可重复、可度量的工业化生产过程。

而浪潮人工智能模型工厂则是“集约化”理念在人工智能时代的实践先锋。那么，浪潮人工智能模型工厂又是如何践行集约化理念，并系统性解决AI规模化落地的痛点的呢？

集成车间

首先，通过构建协同工作的包括数据车间、模型车间、评测中心、集成车间、客户服务中心在内的“九大单元”，将复杂的模型开发全生命周期，科学地分解为清晰、专业、职责明确的环节。如肖雪所说：“人工智能模型工厂通过‘九大单元’协同沉淀工艺、工序和工具”，这类似于现代化工业生产线上的不同专业工段，每个单元专注于特定领域的价值创造，并沉淀了75道标准化工序和180套专业化工具。通过深度的分工与无缝的协作，打破了“作坊式”开发的低效状态，实现了开发流程的规范化、透明化与可管理化。

模型车间

其次，在至关重要的数据安全与隐私保护方面，工厂从顶层设计之初就将安全视为生命线。肖雪强调：“浪潮人工智能模型工厂在设计之初就以安全为核心要素考虑”。具体措施包括：执行严格的租户隔离策略，确保不同客户的订单数据与流程完全独立；在数据车间，以可信数据空间为基础打造，对客户原始数据依照业务需求进行最小化授权，并进行必要的脱敏处理；数据在不同车间传输均采用高等级加密技术；尤为关键的是，在订单完成后，会将客户的原始数据销毁处理，从根本上杜绝二次泄漏风险。

最后，针对基础设施不完善和高门槛等问题，浪潮人工智能模型工厂提供了集强大算力、先进算法、成套工具、管理平台于一体的“端到端”全栈式产品服务。客户无需自行构建和维护复杂且昂贵的基础设施，即可按需获取从数据准备到模型训练、评测、部署乃至运维的一站式、交钥匙服务，这极大地降低了AI应用的技术门槛、初始投资和总体拥有成本。

不难看到，浪潮人工智能模型工厂的集约化，在于构建了统一、标准、安全、高效、开放的AI模型生产模式，将原本分散、无序、高成本、高风险的模型训练，整合进一个高度组织化、流程化的工业流水线当中，使得AI模型的“高效量产”成为现实！

从理想照进现实：模型工厂重塑AI产业生态

浪潮人工智能模型工厂通过集约化，为AI规模化落地提供了全新的参考路径，当然它的意义远不止于此。

我们知道，AI规模化部署的前提，是高质量的数据就绪。在大模型领域也一直存在“垃圾进、垃圾出(garbagein，garbageout)”的说法。

数据车间

在数据层面，数据车间由11套工序和60套工具组成，11道工序主要是数据上传、数据安全审查、数据增广、数据标注等，60套工具主要有数据采集、数据加工、抽样质检、数据销毁等，以标准化流程产出高质量数据集。这种“以质量为核心，以流程驱动、人机结合的精细化运营体系”，其实确保了AI模型数据源的高品质，从根本上解决了“垃圾进，垃圾出”的行业顽疾。

另外，从生态维度，“工厂”的价值要取决于与生态融合的程度。肖雪表示：“浪潮构建的人工智能模型产业集群，整合了覆盖全产业链的上下游伙伴，包括国内上万家及出海400多家联盟成员。”简单理解，这个产业集群是通过九大车间，汇聚最优能力，将使用AI工具的专业门槛转化为标准化、产业化的解决方案，最终以“能力+应用”的结构化体系服务各行业，推动产业智能化升级。

其实，浪潮人工智能模型工厂的出现并非一个偶然，在其背后是人工智能正在经历一场效率革命，而浪潮云的探索也证明了，集约化能够切实通过标准化流程、专业化分工与生态协同，让AI的规模化落地从“理想”变为“现实”。