禪宗說“以小見大”,常用“一花一世界,一葉一菩提”。在一片葉子里,也可以見到巨大的菩提智慧。
面向AI時代,企業(yè)智能化進程中常常面臨決策成本過大、投入成本過大、效果不確定性過大等“大”問題。這種時候,企業(yè)非常希望能夠打破傳統(tǒng)AI推訓的邏輯,在大模型時代,實現(xiàn)“以小見大,見微知著”的一葉一菩提。
最近,產(chǎn)業(yè)各界都在熱議一個話題:想要用最短的路徑和最低的成本,完成大模型落地的驗證與探索,智能體一體機是一個絕佳選擇。
什么是智能體一體機?它能為產(chǎn)業(yè)智能化帶來哪些價值?這個新型的AI風口又有著怎樣的產(chǎn)業(yè)格局?
讓我們進入智能體一體機提供的可能性——讓企業(yè)在大模型時代,實現(xiàn)一葉一菩提。
對于企業(yè)來說,大模型帶來的價值是顯而易見的。從客服到咨詢,從法務助手到物料生成,大模型帶來的智能化潛力可以匹配到絕大多數(shù)企業(yè)的業(yè)務需求。
但大模型雖好,落地卻并不容易。在真正將智能化能力帶到企業(yè)業(yè)務中時,往往需要面對一系列的不確定性,比如說:
1.兼容性不確定。大模型與企業(yè)以往的IT、OT系統(tǒng)都有著極大的不同,這就產(chǎn)生了二者之間的兼容不確定性。企業(yè)往往需要進行大量的業(yè)務驗證與兼容試錯,才能確保大模型融入企業(yè)自身的業(yè)務系統(tǒng)。
2.可靠性不確定。大模型目前還存在一些技術短板,比如廣為人知的大模型幻覺問題。但大量企業(yè)業(yè)務的可靠性與一致性需求,根本無法承擔大模型幻覺所帶來的負面影響,而進行較為復雜的業(yè)務驗證,又會帶來極大的綜合成本。
3.投資回報率不確定。引入大模型,往往需要強大的人才、算力、基礎設施迭代等成本作為支持,但其回報率卻是不確定性的。這也導致大量企業(yè)在引入大模型時陷入兩難境地。
這些不確定性,讓企業(yè)在AI時代面前躑躅不前,而最佳方案顯然是企業(yè)可以用最低成本、最便捷方式來驗證大模型落地的可行性。實現(xiàn)小中見大,一葉菩提。
而智能體一體機,就為企業(yè)提供了這樣一條與大模型之間的捷徑。
為什么說智能體一體機是企業(yè)與大模型之間的捷徑?這需要從智能體的軟件應用意義與一體機的硬件部署意義上來分開討論。
傳統(tǒng)的AI任務,需要每個人任務單獨訓練模型,從而帶來了較高的開發(fā)成本。而大模型帶來的通用性與泛化性,則開啟了多個任務一個模型的全新智能化可能。但大模型作為大腦,還需要手腳來將其能力落地,這個手腳就是智能體。
在全球AI產(chǎn)業(yè)當中,已經(jīng)廣泛認為智能體是大模型落地的主流應用形式。智能體具備著感知環(huán)境、自主思考和主動調(diào)用工具的能力,使其能夠成為相對成熟的大模型落地方案。而從企業(yè)的視角看,智能體也能帶來更強的專精程度與安全性,是完成大模型落地的最佳方案。
在智能體的多種落地方案里,一體機則提供了更加簡便、快捷的落地能力。企業(yè)無需進行大量、復雜的IT基礎設施更新,只需要最簡單的一體機硬件形式就可以完成智能體落地。
所以說,智能體一體機的優(yōu)勢在于它集成了軟硬件方面的優(yōu)勢,最大限度地降低了企業(yè)應用智能體的門檻。
渴求大模型的菩提智慧,智能體一體機或許就是能滿足企業(yè)關鍵需求的那“一葉”。
在目前階段,智能體開發(fā)平臺已經(jīng)成為AI領域的新興熱點。而智能體一體機類的產(chǎn)品也開始涌現(xiàn)出來。在開始熱絡的市場中,聯(lián)想推出的智能體一體機可以說是相對最成熟,同時優(yōu)勢也較為明顯的一種。
9月,聯(lián)想正式發(fā)布了全新的智能體一體機解決方案。其中包含面向企業(yè)用戶的智能體開發(fā)一體機,以及面向教育用戶的智能體實訓一體機。
(聯(lián)想智能體開發(fā)一體機)
我們把目光放在智能體開發(fā)一體機上,會發(fā)現(xiàn)這個方案通過深度整合硬件與軟件資源,提供了大模型智能應用落地的最小單元。在大模型落地的進程中,大量企業(yè)需要對大模型進行本地化部署,同時還需要快速、靈巧地驗證大模型應用效果。這種情況下,聯(lián)想智能體一體機可以精準滿足這些需求。
具體而言,我們可以看到聯(lián)想智能體一體機具有三個優(yōu)勢:軟件成熟、硬件靈活、理解用戶。
(聯(lián)想智能體平臺)
在軟件層面,聯(lián)想智能體一體機配備了“聯(lián)想智能體平臺”。其中集成了多種開源大模型、智能體樣例及開發(fā)評估工具,并提供零代碼開發(fā)功能,支持用戶在短時間內(nèi)以低門檻的方式創(chuàng)建智能體。無需復雜的部署與配置,用戶就可以快速啟動智能體的開發(fā)和應用。相對來說,用戶對于智能體一體機類的產(chǎn)品,最擔心的就是軟件能力不充分,無法進行二次開發(fā),或者有大量軟件工具處于缺失狀態(tài)。而聯(lián)想智能體一體機具有成熟的軟件功能,可以滿足用戶在大模型獲取、軟件評估、零代碼開發(fā)領域的一系列需求,并且本地化的部署方式,可以確保數(shù)據(jù)不會流出,避免敏感信息泄露。
(聯(lián)想ThinkStation PX 工作站)
在硬件層面,聯(lián)想智能體一體機可以說采用了能夠部署智能體的最小硬件單元。相較于業(yè)內(nèi)服務器級別的AI硬件,聯(lián)想智能體開發(fā)一體機基于ThinkStaition PX工作站平臺搭建,避免了服務器的運維復雜性。在性能上,一體機搭載了4張NVIDIA RTX 5880 Ada顯卡,能夠處理高并發(fā)任務和大規(guī)模數(shù)據(jù)計算,既可以滿足大企業(yè)對AI業(yè)務的驗證需求,又能夠滿足中小企業(yè)的AI任務并發(fā)處理需求。
(NVIDIA RTX 5880 Ada)
從對客戶需求與大模型落地的理解上來說,聯(lián)想作為頭部制造企業(yè),擁有復雜的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗,對企業(yè)系統(tǒng)與AI能力的兼容性問題有著深刻的理解。比如企業(yè)在搭建數(shù)據(jù)庫的時候,往往會遇到數(shù)據(jù)庫資料語義分段錯誤的情況,而聯(lián)想智能體一體機則自帶聯(lián)想獨有的語義分片技術,能夠智能化地分割長文檔,使得智能體在處理大篇幅文本時仍能保持精準度,從而極大地提升信息檢索的準確性。
此外,聯(lián)想的通用智能體產(chǎn)品還讓更廣泛的客戶將抽象的AI與具象化的硬件設備關聯(lián)起來,將AI能力轉(zhuǎn)化為場景價值,更容易讓客戶理解與接受。例如,聯(lián)想智能體平臺還包括客服,銷售,營銷,運營等智能體。這些技術能力可以與用戶系統(tǒng)深度融合,輕松嵌入客戶的業(yè)務流程。聯(lián)想智能體開發(fā)一體機,也可以根據(jù)客戶場景需求變?yōu)榭头惑w機,銷售一體機等,為企業(yè)帶來真正的智能化價值。
可以說,聯(lián)想智能體一體機,是企業(yè)智能化路上最小、最輕、最靈便的“一葉”。
但就依靠這樣的一葉,企業(yè)卻可以輕松見到廣闊無垠的AI世界。
我們可以共同設想一下,一家企業(yè)想要落地大模型能力,需要經(jīng)歷怎樣的歷程。
在傳統(tǒng)模式下,這家企業(yè)需要有效構建符合大模型需求的存、算、網(wǎng)底座,進行巨大的IT基礎設施升級,隨后開始搭建大模型的技術架構,推動大模型能力與業(yè)務適配。
但在真實情況下,這個大模型項目會涉及巨大的啟動資金,并且投資回報率、大模型應用效果,以及業(yè)務可靠性都難以預料。這樣一個項目,對于大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)是難以真正通過立項的,從而導致企業(yè)決策層既不斷聽到大模型的價值,想要嘗試,又擔心成本過大與效果不確定性,遲遲猶豫不決。
而在聯(lián)想智能體一體機的幫助下,這個難題可以輕松化解。
采用聯(lián)想智能體開發(fā)一體機,企業(yè)可以在私有化部署,數(shù)據(jù)絕對安全的情況下,獲得多種大模型的定制化與再開發(fā)能力。于是,企業(yè)可以非常低的成本下,以“開箱即用”的效率將智能體與企業(yè)業(yè)務進行快速對接。通過驗證關卡后,再將智能體向企業(yè)其他部門推廣,或者進行更大規(guī)模的AI技術與基礎設施投資。
聯(lián)想智能體一體機內(nèi)置了清晰的性能指標和評估應用,企業(yè)可以以此衡量大模型能力對業(yè)務的實際影響,從而讓此后的AI戰(zhàn)略推進都有數(shù)據(jù)可依,降低對相關投資的風險顧慮。
也就是說,企業(yè)從立項、評估,再到應用的整個智能化流程,都可以依靠智能體一體機來極簡完成。讓企業(yè)以小步快跑的方式,充分釋放和激活了大模型潛力。
企業(yè)智能化時代,不應該是一個過重、過大的時代,靈活、小巧同時也充滿智慧的智能化方式,將成為企業(yè)的主流選擇。
聯(lián)想智能體一體機的意義就在于,它進一步壓縮了智能體落地的硬件單元規(guī)格,讓企業(yè)在落地智能體的大勢所趨下,可以更快捷、靈敏、無負擔地完成智能化升級。
從這個意義上來說,聯(lián)想智能體一體機不僅是一項技術與產(chǎn)品支撐,更代表著一種智能化的抉擇策略:面向大模型時代,企業(yè)不必非要重裝前行,而是可以選擇一葉一菩提的智能之路。
審核編輯 黃宇
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