“原来的（AI）方式 ， 我们培养了很多只会拧螺丝的人或者是只会敲锤的人 。 今天我们练出来是一个八级的钳工 ， 你只要稍微示范一下他就都会干 ， 并且干得比别人还出色 。 ”刘军这样形象的比喻“源1.0”的价值 。 “源1.0”聚合了AI最强算力平台、最优质的算法模型开发能力 ， 将支撑和加速行业智能的构建 ， 最终帮助用户完成业务智能转型升级 ， 以具备通用性的智能大模型成就行业AI大脑 。
在懂懂看来 ， 以“源1.0”为代表的大模型的价值点就在于可感知、自学习、可进化的能力 ， 这将大大加速AI的场景化落地进程 。 以前AI是低效、繁琐的 ， 而有了大模型 ， AI将进入高效工业化阶段 ， 快速普及 。 IDC报告也认为 ， 算法模型发展愈加复杂 ， 巨量模型将是规模化创新的基础 ， “源1.0”等巨量模型的出现 ， 让构建大模型、提升AI处理性能成为发展趋势 。
大模型提供了AI工业化进程的工具 ， 解决了巨量化的挑战 ， 但在真正落地时还有一个挑战就是与场景的深度结合 。 每个行业、每个企业的场景千差万别 ， 大模型是AI领域的科学家开发 ， 而与实际业务对接则需要大量的真正懂行业、懂应用的各领域专业人才来落地 。 来自埃森哲的一份调研报告显示 ， 70%以上有技术的研究机构、科技公司缺需求场景、缺领域知识和数据 ， 70%以上的行业用户缺技术人才、缺AI平台和实践能力 。
为了彻底填平AI算力与AI应用之间的鸿沟 ， 浪潮采用开放开源的理念 ， “源1.0”将以开放API、开放数据集、开源代码等多种形式为业界提供开放合作 ， 相关高校和科研机构、产业伙伴及智能计算中心用户可基于“源1.0”模型探索算法创新以及开发各类智能化应用 。
浪潮在大家的印象中是一家做服务器的企业 ， 为什么会涉足大模型？事实上 ， 浪潮本质上是希望通过算力去推动产业、经济的发展 ， 而作为硬件的服务器只是其产业形态之一 。 产业在进化 ， AI产业化、产业AI化 ， 对大模型提出迫切的需求 ， 而作为浪潮这样一家平台型企业 ， 向下有多元芯片合作伙伴 ， 向上有千行百业的客户 ， 做大模型可以顺利地将AI算力与应用场景之间打通 。 “第一 ， 产业需要 。 第二 ， 我们不干 ， 谁来干呢？”在刘军看来 ， 浪潮做大模型是一件水到渠成的事 。
其实上 ， AI就是处于这样一个演进的过程中 ， 需要更多浪潮这样的企业 ， 承担起更多的责任 ， 填补一个一个鸿沟 ， AI产业化、产业AI化才会真正加速到来 。
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