繼OpenAI甩出“精靈球”——多模態大模型GPT-4o后，google也發布了Gemini 1.5 Pro，作為全球領先的科技企業，聯想在今年4月18日舉辦的2024聯想創新科技大會上，重磅發布內置了“聯想小天”個人智能體的AI PC系列產品，和企業智能體以及聯想萬全異構智算平臺等創新應用與解決方案。

AI競賽在4-5月格外激烈。無論是模型能力的升級，抑或是加速完成商業化落地，還是掀起價格戰，AI世界的競爭已經陸續明牌，即將騰飛的大模型巨輪剩余的船票不多了。創新和突破在激烈的向生產與盈利過渡，AI的下半場將比拼商業化落地。

01 落地加速

從技術價值走向應用價值

根據美國研究公司Forrester Research對于2024年的預測報告，到2024年，約85%的企業將開始通過GPT-J和BERT等開源模型來擴展其人工智能實力，而不是僅僅依賴像ChatGPT這樣的主流且專有選擇。另外，大約有40%的企業將積極投資于人工智能治理規則，以提前應對歐盟、美國和中國即將出臺的相關法律法規。

本月，中國連續與法國、美國與俄羅斯相繼開展AI領域的政府間高端對話，國家級的合縱連橫積極推動著AI走向落地。另據，IDC 發布的《2024 AIGC 應用層十大趨勢白皮書》，2024 年全球將涌現出超過5 億個新應用，相當于過去 40 年間出現的應用數總和，智能化應用將呈現爆發式增長，大模型浪潮將加速滲透進人們的日常生活。

種種跡象表明，AI大模型技術正在從技術價值走向應用價值。

在從技術價值，走向應用價值的過程中，盡管AI領域的研究與開發持續加速，新算法、新模型如雨后春筍般涌現，但將這些前沿技術轉化為實際生產力，實現廣泛工業化應用的道路卻顯得格外崎嶇。許多在實驗室中表現出色的AI系統，在面對真實世界的復雜多變環境時，往往暴露出適應性不足、穩定性欠缺、安全性等問題，導致其商業化進程受阻。

對于大眾而言，可以對話、寫詩、作畫，甚至是寫文章、編代碼的AI大模型應用已經變得更加親切和具體，但是對于企業而言，絕大部分企業并不具備獨立建設大模型的能力。直接采購現有大模型，對于企業客戶來說又存在極大的安全性及不確定性風險。相比于大眾更在乎大模型的性能、成本和安全性，企業的核心數據是其生命線，數據安全及適用場景則是企業最為關注的。

更關鍵的是通用大模型通?；趶V泛的公開文獻和網絡信息訓練，缺乏許多專業知識和行業數據的積累，因此在行業針對性和精準度方面存在不足，然而用戶對企業提供的專業服務要求較高，容錯性較低，一旦企業向公眾提供了錯誤信息，可能會引發嚴重后果。

目前，企業正在轉變思路，從大模型的消費者變成共同的創造者，深入探索產業價值，這也是不具備獨立部署大模型的企業選擇的應對方式，通過與互聯網企業、科研企業共同開發大模型，加上行業和企業自身數據，再在原有基礎大模型上針對應用場景進行調優、量化、場景遷移等，幫助模型適應行業需要，變成一種小模型。通過基于行業大模型并結合自身數據進行精細調整，企業可以構建出高度可用的智能服務。

自建企業大模型已經是大勢所趨，但在實踐過程中仍存在算力擴展、成本高昂、部署難度大或與現有工業流程不兼容、難以找到合適的應用場景的諸多難題。因此，B端企業客戶需要一個懂行業know-how、能幫助解決業務問題、真正賦能產業升級、實現場景應用的大模型解決方案及服務商。

02獨特優勢

夯實聯想實現AI落地之基

在AI技術與工業級應用落地之間橫亙的鴻溝日益凸顯之際，聯想憑借其深厚人工智能及超算技術能力與前瞻性的技術洞察，推出了旨在破解這一難題的行業智能體解決方案及服務，為AI技術的廣泛應用鋪設了堅實的橋梁。

在影響大模型落地的數據、算力、算法和工具四個關鍵要素上，聯想具備不可復制的獨特優勢。

數據層：要實現AI技術的工業級應用，高質量、精細化、定制化的數據是必不可少的，具備將這些數據應用于業務的行業know-how的服務商，直接影響著大模型訓練的成本與結果。

作為AI原生的智能化全棧解決方案和服務提供商，聯想方案服務已幫助中國規模以上企業的智能化轉型和百萬家中小企業的數字化、智能化升級，具備先進的智能化轉型方法論以及脫胎于實踐的行業經驗積累。結合企業客戶海量特定場景的數據，可顯著提升大模型訓練效率。

算力層：大模型落地應用的前提是算力基礎設施的搭建。受限于成本問題，目前企業應用大模型，鮮少采用純自建算力設施的方式，云算力就成為企業突圍算力壁壘的必選項。

私有云可滿足在企業數據隱私和業務安全的前提下為企業提供基本的計算服務，公有云可以在通用的場景下進一步滿足計算要求，以“私有云+公有云”的方式搭建自身混合算力已成為企業搭建算力的最優解。

作為一家全球領先的科技企業，聯想在全球有18座研發中心和30多個制造工廠，本身就具備混合云使用的場景和需求?；诼撓?0余年的IT智慧和端到端最佳實踐，聯想研發的智能混合云已成為業界領先的“建-上-用-管”云上全生命周期解決方案，在發布不到兩年的時間內已獲得行業大獎與權威認證20余項。

針對端、邊、云不同場景的大模型及算力要求，聯想方案服務可以進行統一納管，優化調配和平衡部署。同時，基于聯想軟硬服一體化的能力，聯想方案服務能夠在一個軟硬環境中實現訓練與推理的一體化功能，真正助力客戶實現AI的應用落地。

與企業算力需求相應，異構算力的交易將從硬件向云端算力拓展，交易方式將從“一次性交付”向“按需訂閱、按量計費”精準方式轉變。算力服務將從算力本身向AI服務、中間件服務、數據庫服務等配套服務發展，并與它們綁定。

基于大模型對異構算力的依賴，異構算力及服務能力已成為大模型應用服務生態的重要一環。聯想推出的可訂閱的、一站全包的“臻算服務2.0”，全面支持了這一需求。

工具層：完善的大模型工具鏈是企業高效使用AI技術的前提。工具鏈可以大致分為服務于模型開發者的模型訓練工具、模型調用工具和服務于模型應用者的一體化模型服務平臺。

由聯想開發的一站式交付智能服務平臺Al Force采用組件化應用構建，用戶可以按需選擇Prompts、RAG、FunctionCalling的服務，將多組件自由整合，基于AI Force，聯想以服務的方式為客戶提供一站式安全可控的智能體交付。

聯想行業智能體解決方案及服務，通過把聯想實踐經驗和技術積累做場景化封裝，彌補大模型面向企業應用的能力不足，從而加速企業落地大模型的進程。聯想行業智能體解決方案及服務，以其獨特的技術優勢與深刻的行業洞察，正成為推動AI技術從理論走向實踐、從實驗室邁向生產線的重要驅動力。

03戰略升級

彌合AI世界與現實的裂縫

在中國的1到6級城市分布著4400+聯想服務站，超過24000名方案服務工程師實現了服務網絡的全部覆蓋，每年服務超5億臺設備。在聯想海量的服務體量和強大服務體系加持下，聯想方案服務數年前就將AI技術應用在客戶系統中，聯想魔方智慧客服系統，年服務量3000萬以上，魔方智能機器人能夠達到了55%閉環解決率和95%理解準確率。

基于強大的服務體系和先進的智能化轉型方法論與實踐，聯想方案服務已裝備了領航AI顛覆式創新下半場的“核心組件”。

2024年年初，聯想方案服務重磅推出了戰略升級后的擎天智能體引擎，升級后的智能體引擎包含智能混合云，智能體運行及開發平臺，企業混合大模型，企業工具庫，企業知識庫等技術組件，也包含研產供銷服等企業通用智能體業務組件，同時提供智能化轉型全周期服務，以此來滿足混合AI部署對全面性、系統性的要求，推動企業系統架構向AI原生的變革。擎天智能體引擎，已成為聯想方案服務為客戶落地AI應用的重要抓手。同時，聯想方案服務還將圍繞政企、中小企業及消費三大客群，打造全棧智能化轉型全周期服務，全面加快不同客群中AI應用落地速率，開啟企業智能體落地元年，推動千行百業共贏智能化新時代。

在AI應用落地的征途上，聯想不僅是技術創新的引領者，更是實踐應用的深耕者，致力于構建一個更加智能、高效且安全的AI應用生態，為各行業數字化轉型注入強勁動力，共同描繪AI技術賦能未來的美好藍圖。