企业大模型开发平台EPAI诞生：让大模型成为新质生产力

“新质生产力”和 AI 大模型是今年的两大关键热词。

“加快发展新质生产力”是 2024年的政府工作报告中提出的首要任务。“新质生产力”的核心，是以科技创新驱动生产力向新的质态跃升，做到“以新提质”。

那么， AI大模型是否能够代表新质生产力？答案显然并不完全对。

要做到“以新提质”，求新是抓手，质优是结果。 AI大模型技术可以成为“求新”的抓手，但却不代表有“质优”的结果。

发展“新质生产力”不仅仅是生产力，还要形成与之相应的新型生产关系。所以， AI大模型能不能成为新质生产力，最终还是要看大模型在行业落地的成果。

在 4月 17日举办的 IPF 2024上，浪潮信息发布了大模型开发平台“元脑企智” EPAI（ Enterprise Platform of AI），推动大模型与行业场景的深度结合，释放大模型技术的潜力，让大模型技术走出象牙塔，变成真正意义上的新质生产力。

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大模型从风口到落地，还要过几道关

从 2023年的 ChatGPT，到 2024年的 Sora，大模型技术正以不可思议的发展速度颠覆着我们的认知。过去一年，“百模大战”又让大模型站上了市场“风口”，通过更为泛化的能力，赋予了行业用户无限的想象空间。

麦肯锡的报告预测：到 2040年，生成式 AI每年可为全球经济带来 2.6万亿至 4.4万亿美元的增长，如此巨大的市场潜力，不仅来自于大模型技术的提供者，也会来自于千行百业的大模型技术应用者。

但风口上的大模型技术与行业客户的 AI应用落地之间，却依然有很长的距离。

首先，巨大参数量级的通用大模型，很难直接用于复杂、离散的行业场景，各行业知识专业化程度高，可迁移性低，通用大模型本身难以覆盖，所以经常出现大模型 “幻觉 ”或是“胡言乱语”的问题，这是企业大模型无法承受之重，因此必须结合行业专业数据进行再学习。

其次，要实现大模型与行业场景的深度结合，实现高效、高可靠、高质量的模型应用效果，涉及复杂的开发环节，技术门槛高且开发周期长，而且更难以回避的问题是：在大模型火爆的今天，高精尖技术人才和团队的搭建成本非常高。

第三，大模型应用开发是一个系统性的工作，仅就大模型本身，还需考虑大模型应用开发与多元算力、多元大模型的选择、适配、组合调度等问题，对于非科技类企业而言，无疑是增加了大模型落地的复杂性，这往往让企业对大模型开发望而却步。

正是为了迎接澎湃大模型需求，同时解决大模型开发的种种难题，企业大模型开发平台 EPAI由此诞生。

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EPAI的诞生符合大模型发展的时代主线

以大模型为代表的生成式 AI，正在成为 AI时代的分水岭。

浪潮信息高级副总裁刘军说，“从产业来讲，生成式 AI与上一个时代的 AI最大的差别就在于场景。传统 AI能够处理的场景很有限，过去 5年，大概只覆盖了不到 1%的 AI场景需求，但生成式 AI无疑打开了更多的场景空间。”企业的每一个岗位，每一个场景都值得用生成式 AI来重做一遍，这是需求侧的巨大差别。

这也是为什么，浪潮信息会强调“大模型普惠”的原因。随着大模型技术的不断成熟和进步，焦点已经转移到 AI技术与行业、场景的深度融合。这直接影响到大模型技术能力能否真正释放和赋能到千行百业，进而推动整个社会的生产力发展和效率提升。

“如果说 2023年，让我们激动的是用户端的大模型应用，那么更多广阔的应用空间就在企业市场。未来，企业绝大多数的生产环节和业务环节，都可以与生成式 AI做结合，并创造出新的生产力。”刘军说。

这就是 EPAI “元脑企智 ”诞生的意义，它可以为企业 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。

我们认为， EPAI的出现是符合大模型发展的时代主线的。

一方面，百模大战，通过算力密集、算法技能密集、人才密集形成了很好的生态。从企业的角度已经有了性能足够好的通用大模型可供选择，下一步一定会面对应用到场景落地，乃至产业化落地的问题。

另一方面，过去一年大模型在技术上取得了长足的进步。比如，数据的精准度更高，一些行业数据，和特定企业自身的数据，通过工具清洗出来，导入向量数据库，对原有的大模型形成了知识检索的增强；再有大模型在长下文方向上有了很好的突破，上百页的文档，大模型也可以做很好的处理，所以技术的发展，为企业大模型的发展做好了基础条件的支撑。

刘军也说，“以EPAI为例，通过打通行业知识，结合EPAI提供的方法论和工具，一位技术支持部的普通员工，可以仅用一个月时间，就能构建起一个大模型的应用。开发的门槛一下就降低了，这种普惠就是对开发者的普惠，企业不再需要高精尖的技术团队就可以去构建大模型，再去支持和服务好他们的客户。”

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大模型的普惠，一直是浪潮信息的初心

其实，面向大模型的行业普惠，这是一直是浪潮信息的初心。

早在 2021年，浪潮信息就发布了源 1.0大模型，它的目标是提供一片广阔的肥沃土壤，通过开放大模型 API，服务于开发者，降低 AI开发者和行业用户的使用门槛，以更通用的人工智能大模型赋能科研创新、公共服务智慧化升级和产业 AI化应用。

去年底发布源 2.0，成为了业内第一个千亿参数量级、全面开源的大模型，并且是完全免费、完全可商用、不需要授权、最彻底的开源。同时，浪潮信息还在开展千亿参数模型智能优化的工作，通过专门的性能优化团队，不断提升它在推理方面的性能，并持续让模型的资源开销和延迟都达到更好的效果。

所以说 EPAI的发布，本质上是沿着降低大模型开发门槛，大模型普惠的路径上的一次再升华。

据了解， EPAI具备：自动化数据处理工具，生成微调数据和行业 /企业知识库；实现百万 Token、千亿参数、领域大模型的高效微调；本地检索专业知识库，以知识驱动提升大模型应用效果；提供三类使用方式，快速灵活完成开发；支持多元多模，适配快成本低；确保数据安全，提高隐私保护等一系列核心价值，通过端到端的解决方案，解决基础大模型落地到领域存在的幻觉问题，解决应用开发流程复杂、门槛高，以及多元多模适配难、成本高等落地难题。

当然，“浪潮信息会还是聚焦在基础模型层面，上层应用会留给元脑生态里面的各类合作伙伴，并通过伙伴去触达真正的行业应用，落地到具体行业应用。”刘军说。

在大模型为代表的人工智能发展，是算法、算力、数据综合发展的结果。浪潮信息能够通过 EPAI赋能大模型开发，这背后也是浪潮信息在智算系统创新的综合价值。

在 IPF 2024上，浪潮信息也提出一切计算皆 AI的理念，并全面升级元脑品牌，从算力、算法、数据存储和互联四个方面全面布局，有了战略的支撑， EPAI也有了更多的应用场景和用武之地，将大模型打造成新质生产力， EPAI能够发挥越来越大的价值。