撬动新质生产力，浪潮海若大模型为政企智算架桥铺路

【蜂耘网 云计算】“新质生产力”成为今年的热词，它代表了生产力的新形态，预示着经济发展方式将发生新转变。说白了，新质生产力就是以科技创新为主导，摆脱传统增长路径，构建高质量发展生产力。更进一步理解，“新质生产力”与数字经济一脉相承，更多消耗的是“数据要素”。

　　

赶巧的是，浪潮云与国家新质生产力发展战略不谋而合，早已在做相关部署。最近三年的发展步伐，更是以肉眼可见的速度在加快。2021年，浪潮云发布分布式云+全新战略，目前已建成了全国502个云节点，为政府、企业数字化转型提供全栈分布式算力云服务；2023年，浪潮云正式发布数据云业务战略，在已有分布式云架构基础上，打造一个物理和虚拟结合的数据基础设施“底座”，打造一个算力、数据和模型自由流动的空间，并且是在确保全面安全的环境下实现技术迭代；2024年，浪潮云开始通过大模型推动新质生产力在各个场景的落地应用。

　　

问题是，当全世界的企业都在大模型竞争中疯狂内卷，浪潮云的定位是什么？

 

　　▲浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪

　　

“大模型的问世，让我们有新的抓手，去培育新质生产力。未来，浪潮云将以大模型新技术释放数据价值新要素，推动数实融合，赋能千行百业。”浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪在数字创新生态大会上表示，大模型为战略性新兴产业蓬勃发展打开了一个新的场景和画卷，会进一步打破传统生产要素“质态”，提升经济社会发展“质效”，促进社会“生产力”实现新的跃升。

　　

浪潮云作为国内行业云引领者，将以扎实的算力服务能力、丰富的行业服务经验和开放的生态体系建设，坚持“云网边端、云数智、建管运”十字融合方针和新一代行业云“MEP”战略，打造浪潮海若大模型。

　　

海若大模型全面布局政企场景

 

　　

与之前两次部署方向不同，经历技术铺路、结构化调整之后，2024年浪潮云在大模型的战略部署上，更强调的是创新生态。

　　

用肖雪的话来说，浪潮云今天的发展战略会更强调合作，更专注于整合，通过以数据为核心的生态，构建大模型的更多能力，服务于实体经济。

　　

与市场上诸多大模型产品相比，海若大模型的特点是可信赖、易落地、可持续。浪潮海若大模型是山东首家通过网信办备案的模型产品，目前现已授权和在申请的大模型、数据要素相关专利突破400项。在大模型为千行百业赋能过程中，浪潮云首批面向政府、交通、应急、制造、医疗、农业六大行业全部布局。

　　

如前文所述，浪潮云在大模型洪流中能够脱颖而出，并非偶然。基于企业之前在算力和数据方面的部署，浪潮海若大模型在推动数实融合方面，才会得心应手。从云数智融合层面来看，浪潮云拥有“云网边端”分布式体系，实现了浪潮海若大模型分布式架构支撑。与此同时，浪潮云依托7个核心云中心、113个区域云中心、502个Region，打造全国最大的分布式算力网络，在这个网络上运行着海量异构数据，提供了以数据为基础的数据可信流通，同时围绕模型提供多元算力服务，支撑众多大模型节点的分布式训练和推理。

　　

浪潮云连续九年蝉联政务云第一位，同时与众多行业企业、高校、科研机构等生态合作，汇集了各种各样的知识和数据，积累了诸多行业经验。基于此，浪潮海若大模型目前已推出了诸多符合用户实际业务场景需求的解决方案，包括公文写作、电子病历生成等。浪潮海若大模型的定位是，以解决难点痛点为核心，打造软硬一体的行业大模型+行业智能体，推动数实融合，为更多行业提质增效。

　　

值得一提的是，政企大模型构建，安全是底线。浪潮云为了确保大模型足够安全可信，提供了“建管运”全栈本地大模型落地服务，安全持续释放数据价值。同时，依托浪潮云在济南、北京、上海三OpsCenter布局，以L1、L2、L3三层运维专家全天候服务为重要保障，浪潮海若大模型将成为政企客户实现智算升级的有力抓手。大模型对人工智能算力的要求越来越高，成本越来越大，浪潮云在努力实现算力越来越集中的同时，也支持算力的分布式部署，支持各单元的算力在大模型上的使用。

　　

可信赖、易落地、可持续的全新跨越

　　

众所周知，大模型在政企落地并非易事，具体可以概括为四大挑战：

　　

一，数据隐私保护和合规要求；这是政企大模型落地的致命难点，数据要素最后要进入大模型，实际上大模型是生产工具，它要把Agent当生产要素，这在过去的任何应用里都没有这么直接，因为过去的Agent是进数据库。海若大模型是基于自己的数据进行训练，同时结合了一些专业知识的沉淀。

　　

二，复杂性和定制化要求；有toB和toG经验的人应该会理解，政企大模型不像互联网应用可以在一个点上落地，只要进入政企，基本上都会涉及一个主线和综合的落地问题，有着行业特有的复杂性。

　　

三，人工和智能的协作；大模型可以写规划，可以写设计，那人用来干什么？未来，很多的高知领域需要培养的就是人工和智能的协作能力，这是新变化带来的新需求。

　　

四，持续学习和优化。场景需求会跟着大模型的能力持续迭代，而不是只满足于简单的对答，这不是一个单一产品能够解决的问题。

　　

针对上述挑战，云厂商应该具备什么样的能力，浪潮海若大模型如何去应对？浪潮云给出的答案是，可信赖、易落地、可持续！

　　

浪潮海若大模型可以本地化部署，政企客户、行业客户不用担心数据外泄风险，数据不出域。通用大模型实际上是引擎加界面，再往上是智能体工厂，而政企大模型需要一个完整的场景闭环体系，涉及复杂的工程体系。从海若的角度来讲，已经准备了大量的已经做好的Agent，这些Agent在行业内有一定的通识性。到了企业内部或者政府内部，可以再调优，结合专有数据、专有场景再调优，这是Agent的支撑，这样才会快速部署，而不需要从零开始，需要一个很长的周期，这也是浪潮海若大模型更容易落地的根本原因。

　　

至于，可持续为什么重要？也并不难理解！如果大模型不可持续，对于政企客户来说，得不偿失。通常一个大模型的试验环境，基本都是几百万量级的投入，如果最终失败，会出现战略错误。怎么能保证持续性？浪潮云的建议是“平台+服务”的模式。换言之，享受平台服务的这种红利，直接购买服务就可以了。当然，购买平台也是一种选择，购买平台就是加后面的运行服务，购买服务就直接部署购买服务的MaaS服务。

　　

以政务办公场景为例，很多基层服务都是千头万绪。基层工作人员一直压力山大，员工专业度不高、办事指南更新度不够，有了海若建立的指南助手，员工有不懂的问题就可以问大模型，所有人都能得到答案，材料整理效率可以提升100倍，回复的准确度可以提升75%。

　　

在医疗场景，医生20%-30%的时间在写病历，包括入院记录、诊疗信息等，很多医生不堪重负。有了海若的人机交互能力，一份入院记录海若只需要15秒。大模型可以直接截取信息，包括会有音频记录，还可以随时转换成病历文本记录。目前，精准度正在不断上升，从50%、60%到70%，一直在往上走。下一步，海若可以形成自己的经验，在病历上给医生提供建议，让医疗数字化有质的提高。

　　

浪潮在海若大模型的探索，让我们看到云数智融合正成为数字经济的一个核心主体，未来随着更多生态的加入，大模型会起到一个桥梁作用，描绘出我们畅想着的数字中国新蓝图。

 

 

（蜂耘云计算网 责任编辑：行云）