AI大模型落地，为什么是央国企先行？

liukang20242个月前 (04-14)网友吃瓜1266

来历：工业家网

从2024年1-7月，央国企收购大模型项目数量已超越950个，且均匀布局在智算中心、大模型预练习、Agent和职业使用等多个方向。而除了方针影响，央国企纷繁落地大模型的背面还有哪些推动要素？

作者|思杭

修改|皮爷

出品|工业家

最高191亿元，最低不到1万元。大模型狂飙两年，国内“AGI阵队”已然构成。同步进行着的，还有央国企的大模型项目建造。

8月6日，神州数码集团发布公告表明，子公司神州鲲泰中标《我国移动2024年至2025年新式智算中心收购（标包1）》，招标报价约191亿元，中标比例10.53%。2024年7月，湖南省委党校湖南行政学院发布招标信息，收购数字机器人服务，报价9000元。

一个是智算中心收购，一个是数字机器人服务；能够看到的是，现在在央国企内部，大模型项目建造已行至半途。乃至毫不夸大地说，在大模型浪潮席卷而来的今日，央国企正在成为一股先行力气，推动着国内大部分的AI大模型落地项目。

据不完全核算，从2024年1-7月，央国企收购大模型项目数量已超越950个，且均匀布局在智算中心、大模型预练习、Agent和职业使用等多个方向。

大模型纷繁落地国央企，情势如此浩荡的背面，方针推动成为决定性要素。据沙丘智库，自2023年以来，国资委屡次对中心企业开展人工智能提出要求。其间，在2024年2月的中心企业人工智能专题推动会上，提出中心企业要“展开AI+专项举动”。会上就有10家央企签署倡议书，表明将自动向社会开放人工智能使用场景。

同年7月，国新办举办“推动高质量开展”系列主题新闻发布会，提出未来五年，中心企业估计组织大规模设备更新改造总投资超3万亿元，更新布置一批高技术、高功率、高可靠性的先进设备。

方针的推动，当然是其间不行忽视的要素。但除了方针影响，站在工业数字化和数智化的潮头，央国企纷繁落地大模型的背面还有哪些推动要素？一个更值得考虑的问题是，和云核算年代金融职业成为前锋官不同的是，在现在的AI大模型年代，为什么央国企会成为先行力气？

一、运营商、政务、动力抢先建造智算中心

AI大模型史上最大项目，当属“智算中心”。

预练习本钱的张狂上涨和推理需求的不断攀升，都在让智算中心成为必要。近来，OpenAI CEO Sam Altman在承受采访时表明，“OpenAI在年内不会发布ChatGPT-5，现在公司专心于ChatGPT-o1的研制和运营。”

GPT-5为什么不发了？本来估计推延发布的o1又为什么提早上台？这背面的原因忍不住引人深思，而练习本钱就是这其间的要害要素之一。

言归正传，国内对大模型的预练习需求也愈加火急。在加速构建国内AGI队伍的一起，功能不断改写的大模型需求大规模智算集群的支撑。现在，万卡集群已然成为大模型军备赛的标配。而除了国内AI企业和电信运营商，正在推动落地的央国企也在加速构建智算集群，以进步AI大模型的练习及推理功率。

一般来讲，智算中心是由地方政府或电信运营商主导建造。据我国信通院不完全核算，截止2024年7月底，归入监测的智算中心（含已建和在建）已达87个。

2023年10月，沈阳智能核算中心新基建项目工程总承揽（EPC）成交成果出炉，百度携手我国建筑第八工程局有限公司（中建八局）成功中标，中标金额为9.1亿元。详细包含机房建造、机柜规划、智算中心渠道，以及百度为其供给的AI软硬件才能的综合性处理方案。

而像这样的智算中心收购项目，央国企现已开端了漫山遍野的建造。对此，工业家依据金额巨细，列举了近两年央国企收购智算中心项目金额最高的10个。

比照云核算年代，传统数据中心的中标方大多都是IDC厂商；而在现在的AI年代，则多了不少AI企业和互联网厂商的身影。

别的，从职业散布来看，政务和运营商对智算中心的出资则愈加大手笔。对此，工业家核算了运营商、动力和政务三大范畴中智算中心项目的占比：成果显现，政务职业对智算中心的投入更大，其间包含GPU租借、硬件以及算力调度渠道的收购。

实际上，从智算中心投入比就能够看出央国企对AI大模型的需求。

能够看到的是，自2023年三季度，央国企就现已开端紧锣密鼓地准备智算中心建造。而智算中心仅仅央国企落地AI的一个起点。

一方面，这与上文说到的方针时刻点正好符合；另一方面，2023年第三季度也刚好是以百度、阿里、华为和电信运营商为首的“国内AGI队伍”刚刚构成。

除了智算中心，央国企对AI大模型建造的另一个要点则是职业使用，即针对特定场景树立大模型渠道或使用。

以电信运营商为例，据不完全核算，从2023年至今，运营商对AI大模型的项目建造达到了238起，其间除了75起智算中心建造外，剩下都环绕特定的场景构建大模型，首要有智能客服、营销和数字人方面的收购。

不同职业关于AI大模型的需求不同，项目要点天然也不一样。关于政务和运营商职业而言，之所以智算中心占比更大，除了方针推动，更重要的原因是关于私有化布置、本地布置的需求极高，尤其是政务范畴；另一方面，相关于其他职业针对单点或各异环节的大模型使用开发，政务和运营商对大模型的需求则更为系统化，更需求从GPU资源到算力调度渠道来发挥效果。

相比之下，在使用AI大模型最多的三个职业中，动力范畴对智算中心的投入较少，而更多环绕大模型练习和开发方面，尤其是针对特别场景怎样练习并优化算法，怎样微调模型等等。

别的，值得注意的是，关于这些对职业know-how要求更高的范畴而言，他们挑选中标方的时分也更为考究；比如在挑选算力调度渠道和大模型预练习、开发阶段时，中标方则环绕以百度、科大讯飞为首的AI企业；而在挑选在大模型开发过程中，需求特定技术研究时，则会挑选南方电网这类更懂know-how的企业。

最终，不同于云核算年代，金融职业成为头部落地试验田；在现在的AI大模型年代，在央国企傍边，有四大职业锋芒毕露，分别是教育、动力、运营商、政务；而金融职业却并没有表现出像云核算年代那么强的志愿。

二、AI大模型：推翻传统IT架构背面

年代变迁。

在曩昔的云核算年代，大型企业进行数字化转型需求从购买或租借服务器，到选址建数据中心，再到挑选适宜的云架构，接下来到渠道开发环节及上层使用的树立。

一般来讲，一家大型企业，如动力或工业企业来说，面临散布在各环节的数据，一般需求建底层的PaaS渠道，然后完成灵敏调用、互联互通；但尽管如此，数据孤岛、数据烟囱依然存在。

但是，这种从IaaS到PaaS再到SaaS的架构，在现在的AI大模型年代现已完全被推翻。企业往往需求一个职业大模型即可搞定，而不再会为了构建多个杂乱使用，费时树立PaaS渠道。

固然，企业在云核算年代交得膏火也并没有糟蹋，在AI大模型年代，央国企在方针引导、需求迫使和环境要素等多方效果下现已开端先行落地AI大模型。

而在这其间，很大一部分都是根据曩昔云核算年代一些无法处理的恶疾，期望在AI大模型这儿找到更好的解法。

能够观察到一个现象，现在央国企在大模型落地方面，首要环绕两点，一个是智算中心，一个是职业使用。后者包含大模型预练习，大模型开发，以及针对各异环节或特定场景构建大模型使用或处理方案。

一般来说，后者通过大模型根据特定场景的处理方案，都是在曩昔云核算年代无法完成的。

以运营商为例，尽管智能客服现已存在许多年，精确地说，自云核算年代以来，各类智能客服软件和处理方案层出不穷，但是关于整个职业来讲，转人工率仍旧居高不下，遍及都在80%以上。而当年代的列车刚刚驶入大模型年代，智能客服就成了大模型落地的榜首块试验田。

再比如在动力职业，常识怎样沉积，再怎样让新人用起来，一向都是一大难题。即便在云核算年代，工业互联网渠道树立，许多问题仍旧没有答案。而在现在的大模型年代，一个职业大模型便能够处理许多问题。这其间要害发挥效果的就是在职业大模型构建过程中的RAG树立环节，它相当于一个企业常识库，任何输入的常识，都能够轻松调用。

像上述所展现的，关于某些职业来说，大模型并不是“鸡肋”。相反，它能够扮演“超强壮脑”的人物，将企业的悉数才智会聚到一起，并有的放矢地发挥效果。

但是，对有些职业而言，大模型现在还并未找到用武之地。

比如在金融职业，现在落地较多的项目首要环绕常识库问答方面，很难深化到中心事务。一方面，是出于金融监管和数据隐私等顾忌；另一方面，也是更重要的，现在AI错觉问题还很难完全得到处理，任何AI算法可能为金融职业所带来的过错猜测和主张，都可能带来严重经济损失。

而无论是智能客服仍是职业大模型，无论是政务范畴，仍是运营商或动力、政务、教育等职业，在央国企先行落地大模型的背面，有三点中心原因。

首要，在大模型年代，央国企多年堆集的数据得以发挥效果，他们不仅仅包含像财报报表、买卖记载等现已做好概括收拾的结构化数据，还包含一些重要的企业财物，如散落在各个系统内部的聊天记载、文件、图片等等，现在这些非结构化数据都能够在AI大模型中，变成“企业常识库”，并发挥其价值；

其次，不同于曩昔云核算年代从IaaS到PaaS再到SaaS的三层架构，大模型有着很强的协同性，只需在前期大模型开发阶段做好练习和微调，后期即可直接根据数据进行前端行为的加持。

最终，也是很重要的一点，央国企本身就有巨大的服务器集群，其本身具有强壮的算力根底，根据这些根底能够更好地推动大模型落地。

三、竞争点：预练习、安全及职业know-how

从中标状况来看，能够毫不夸大地说，央国企撑起了国内大模型商业化的半壁河山。

但是，大模型落地进程行至半途，依然有许多问题亟待处理。

据中信建造证券数据显现，2024年-2027年全球大模型推理的峰值算力需求量的年复合增长率为113%，远高于练习的78%。而预练习本钱和推理本钱的叠加，也推升了整个AI根底设施的市场比例。

据艾瑞咨询计算，2023年我国AI根底数据服务市场规模为45亿元，估计到2028年，其市场规模将达170亿元，且未来五年的复合增长率为30.4%。

这一起也解说了近两年央国企抢建智算中心的原因。但是，阻挠大模型落地进程的还不仅仅是算力资源缺少。

尽管大模型年代现已推翻了曩昔从IaaS到PaaS再到SaaS的传统三层架构，但在新年代下，新的架构也迎来了一些新的应战，比如从AI Infra到MaaS，再到上层的AI使用，中心触及许多模型树立的环节，这些都需求大模型服务商与企业一起探究落地途径。

关于央国企来说，用AI大模型赋能尽管已成为一致，但怎样用大模型，详细把大模型加在哪个环节，大模型怎样发挥效果，以及怎样开发和练习大模型，面临这些问题，企业并没有太多条理。因而，这就给AI大模型供货商提出了更高的要求。

在这过程中，供货商是否把握职业know-how，在有些时分乃至能够成为能否拿下标的的要害要素。对此，以百度、华为、科大讯飞为首的AI大模型企业，都不谋而合地在2024年扛起“职业大模型”的大旗。

据核算，在动力范畴，2024年上半年就呈现了不少预练习过程中某项技术研究的招标项目。

别的，值得注意的是，跟着AI使用走向深水区，数据安全、数据同享和数据溯源等问题则开端被逐个搬到台面上。据悉，10月9日，中办、国办正式发布《关于加速公共数据资源开发利用的定见》，提出到2025年，公共数据资源开发利用准则规矩开始树立；到2030年，公共数据资源开发利用准则规矩愈加老练，资源开发利用系统全面建成。

尽管现在的AI大模型现已能够让数据溯源成为实际，但其间的职责区分和数据安全等等问题，还需求AI服务商和企业一起探究。

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