《2024年企业AI大模型应用落地白皮书》丨报告解读

随着AIGC（生成式人工智能）时代的到来，AI大模型的应用逐渐成为推动各行各业智能化转型的关键力量。亿欧智库发布《2024年企业AI大模型应用落地白皮书》针对企业AI大模型落地需求与痛点、探索与成功路径、未来趋势与策略建议进行分析与洞察，旨在为企业应用端提供思路参考。

在AIGC时代，第一波浪潮是大模型的预训练和训练集群规模的不断扩大。紧随其后，第二波浪潮应运而生，当前和未来的焦点将更多聚集在AI大模型的应用落地上。随着技术的逐步发展，通用大模型的能力不断完善，垂直行业和细分场景的大模型逐渐涌现，标志着AI大模型的多样化应用正在加速落地。根据预测2027年大语言模型市场规模将达到680.2亿元人民币，复合增长率达到50.6%。

AI的突破是算法、算力、数据协同发展的结果：数据为大模型提供了丰富且高质量的训练和推理素材，是其成功应用的基石；算力为大模型提供硬件保障，确保其高效训练、优化及实时推理任务的顺利完成；而算法作为大模型应用的核心引擎，则定义并优化模型的计算逻辑，是实现智能化应用的关键所在。通过这三者的协同作用，AI大模型才能在复杂的企业环境中实现高效落地并持续优化。

然而，在中国乃至全球范围内，GenAI的应用仍然处于早期阶段，在企业层面落地仍面临许多挑战。

一、AI大模型应用落地面临的三大挑战

对于大部分企业来说，AI大模型应用的实际开发落地面临较高的门槛，从数据的处理到模型的微调，再到算力迁移匹配等各个环节都可能伴随着不同的挑战与痛点。亿欧智库将大模型在企业侧落地挑战总结提炼为以下三点：

1. 数据处理工具和解决方案的缺失：应用难题亟待解决

在AI大模型应用过程中，企业经常遇到工具和解决方案不足的问题。特别是在数据处理、端到端解决方案缺乏以及数据隐私和安全保障方面，企业的技术能力和系统架构往往难以支撑复杂的大模型应用。这些问题使得企业无法高效地应用AI大模型，限制了智能化转型的进程。

2. 算力与模型适配的困境：多元化选择带来的挑战

现阶段，AI大模型产业链呈现算力多元化、模型多样化的发展趋势，多元算力融合及多种模型的应用将为企业带来适配难度大和成本控制等问题。

3. 大模型部署的复杂性：全流程协同难度大

AI大模型的开发、部署和应用涉及多个复杂的环节，包括数据预处理、模型训练、精调、部署和运维等。每个环节都对企业的技术能力提出了较高要求，尤其是缺乏端到端协同能力的企业，往往会面临部署困难和高门槛的挑战。这使得大模型的应用不仅耗时长，而且成本高，难以实现快速落地。

二、四大能力打破大模型落地瓶颈

面对这些挑战，企业需具备四大关键能力，以加速AI大模型的应用落地，并确保能够高效、经济地利用大模型技术，实现业务的优化和创新

1. 突破数据瓶颈：灵活高效的数据处理能力

为了解决数据隐私和安全问题，企业需要借助灵活的、可扩展的数据处理工具。这些工具能够帮助企业在保证数据安全的前提下，完成数据的高效清洗、预处理和标注工作。同时，通过高质量的数据集生成能力，企业可以为大模型的训练提供丰富、优质的数据支持，确保大模型能够获得最佳的训练效果。

2. 跨平台算力适配：实现算力资源的高效调配

服务商需要提供强大的硬件适配能力，帮助企业跨平台选择适合的算力资源。因此面对未来的需求大模型服务商需要提供灵活的多元算力迁移、调度方案，以确保企业能够高效、经济地利用各种计算资源，并快速适应不断变化的业务需求。

3. 多模型精调：提升模型性能的核心能力

针对不同业务场景，企业需要根据实际需求选择适合的基础大模型。服务商应提供丰富的基础模型库，并支持对这些模型进行精调。通过根据企业的业务需求和数据特点，精细化调整模型参数，可以大幅提升模型的准确性和应用效果，使其更加符合企业实际需求。

4. 端到端一体化服务：确保应用落地的顺畅性

AI大模型的应用不仅仅是单一环节的技术实现，而是涉及数据处理、模型开发、部署和运维等多个环节的协同工作。因此，企业需要借助具备端到端解决能力的服务商，确保从数据处理、模型微调到应用部署、运维的全过程顺利进行。通过一体化服务，企业可以减少技术摩擦，提高应用效率，并确保大模型在实际生产中的稳定性和高效性。

三、成功案例：元脑企智EPAI与AWS Bedrock

面对AI大模型应用中的挑战，许多企业发现，仅依靠单一的解决方案或技术，往往难以满足全方位的需求。特别是在数据处理、模型精调、算力适配和应用部署等多个环节，企业需要一个能够全程支持的平台。

1. AWS Bedrock：全球领先的AI大模型平台

作为全球领先的云计算平台，AWS推出的Bedrock平台为企业提供了跨云平台的大模型应用支持。Bedrock通过集成多种大模型和算力资源，帮助企业快速搭建并部署AI大模型应用，解决了算力适配、数据隐私和模型精调等一系列应用难题，成为企业实现智能化转型的重要助力。

2. 元脑企智EPAI：助力企业高效实现AI大模型应用

浪潮信息元脑企智"EPAl(Enterprise Platform of Al)，为企业 AI大模型落地应用提供高效、易用、安全的端到端开发平台，提供数据准备、模型训练、知识检索、应用框架等系列工具，支持调度多元算力和多模算法，帮助企业高效开发部署生成式 AI应用、打造智能生产力。

四、结论

AI大模型在企业中的应用仍面临诸多挑战，但通过破解数据瓶颈、算力适配难题、模型精调问题以及端到端解决方案的引入，企业可以有效推动AI大模型的落地应用，进而实现智能化转型。具有全流程解决方案能力的平台可打通大模型开发、部署与运维全流程，集成丰富授权软件，保障应用性与高效性，有效推动大模型在中国乃至全球的应用落地

随着技术的不断进步和应用案例的积累，AI大模型将在全球范围内发挥更加重要的作用，成为推动各行业智能化升级的核心力量。