文｜腦極體

如果要找一個海內(nèi)外大模型商業(yè)化探索的差異點，“一體機”應(yīng)該榜上有名。

微軟、谷歌、OpenAI等，主要通過基于云的AI服務(wù)和API接口來實現(xiàn)商業(yè)化。當(dāng)然也有硬件，比如英偉達推出的Jetson，就是面向邊緣計算和AI應(yīng)用的一款設(shè)備，可以用來在邊緣場景中運行復(fù)雜的AI模型，但更多的是作為一個通用的AI計算平臺，而不是集成了特定大模型的一體機。

與之相比，“大模型一體機”在中國市場的熱度更高。主流AI大模型廠商、ICT服務(wù)商及ISV服務(wù)商，幾乎全部下場了。

AI大模型廠商，如百度的千帆大模型一體機、科大訊飛的星火一體機、智譜AI的智譜GLM昇騰大模型一體機。ICT廠商和ISV服務(wù)商也都在積極推出各種場景化一體機，比如新華三面向政企客戶的AIGC靈犀一體機，達觀數(shù)據(jù)面向企業(yè)市場的“曹植”大模型一體機，商湯科技的金融大模型檢索問答一體機，中軟國際面向政府市場的JointPilot“四問（問數(shù)、問視、問策、問服）”系列大模型一體機等。

大模型一體機，是一個非常有意思的賽道。

有人說，大模型一體機更符合國情，類似于“賣盒子”，也就是軟硬結(jié)合，將軟件帶硬件盒子一起賣給客戶，這在ToB/ToG市場很好用，因為更符合“拍板領(lǐng)導(dǎo)”的認(rèn)知范圍，不認(rèn)可軟件的價值，只愿意為看得見摸得著的硬資產(chǎn)付費。

大模型一體機，通過將計算硬件和AI大模型及相關(guān)支持軟件，緊耦合封裝在一起，方便客戶使用大模型來實現(xiàn)AI應(yīng)用，可以看作是AI版的“賣盒子”，是一種好的商業(yè)模式嗎？

一體機里除了大模型還有什么？

首先有必要搞清楚，大模型一體機究竟在賣什么？市面上的大模型一體機，主要由幾個部分構(gòu)成：

1.硬件。大模型的訓(xùn)練和推理，需要大量的算力資源，涉及高性能AI硬件。大模型一體機搭載AI硬件，并針對模型進行優(yōu)化調(diào)校。

2.大模型。滿足客戶使用大模型、開發(fā)AI應(yīng)用的需求，大模型一體機中內(nèi)置的大模型也各有特色。這里簡單介紹兩種，一種是單一大模型的一體機，比如軟通動力聯(lián)合百川智能推出的“軟通-百川AI大模型一體機”，就預(yù)裝了百川大模型。另一種是開源開放的大模型一體機，提供豐富的基座大模型讓企業(yè)測試、調(diào)用，比如百度的千帆大模型一體機，除了內(nèi)置百度自研的文心大模型，也提供Llama、Baichuan、ChatGLM等十余個主流開源大模型。

3.全棧工具。通用場景的大模型，是無法直接被特定領(lǐng)域、垂直場景來使用的。舉個例子，很多行業(yè)還沒有高質(zhì)量的語料，一些知識經(jīng)驗還沒有被文本化、數(shù)據(jù)化，導(dǎo)致大模型無法充分學(xué)習(xí)。所以，想要用好大模型，很多企業(yè)還需要有工程師來進行數(shù)據(jù)治理，建立高質(zhì)量的行業(yè)語料和知識庫，做好提示詞工程，開發(fā)業(yè)務(wù)友好的插件……從零搭建起全棧AI開發(fā)能力，有著不小的工程量。而大模型一體機，針對垂直場景進行過優(yōu)化微調(diào)，集成了易用的平臺化工具，可以將原本幾個月的開發(fā)周期縮短到幾天、幾小時，實現(xiàn)特定行業(yè)專屬大模型的快速部署。

4.支持服務(wù)。不同于傳統(tǒng)軟件，大模型需要持續(xù)學(xué)習(xí)，根據(jù)人類反饋和數(shù)據(jù)集及時更新迭代，具有很強的時效性，需要服務(wù)商更快、更有針對性地響應(yīng)。而作為整體解決方案出售的大模型一體機，包含了一定程度的技術(shù)支持和服務(wù)，可以解決企業(yè)長期應(yīng)用大模型的問題。

不難發(fā)現(xiàn)，相比單純售賣AI服務(wù)和API的商業(yè)模式，開箱即用的大模型一體機，能夠縮短部署周期、深度結(jié)合場景、打消落地門檻，是更符合當(dāng)下產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀的一種選擇，也可以讓更多企業(yè)更快地用好大模型。

大模型一體機不等于傳統(tǒng)盒子

國內(nèi)企業(yè)紛紛推出大模型一體機時，我所在的一個行業(yè)群，有人表示：國內(nèi)就是軟件不值錢，硬件值錢。

提供服務(wù)和解決方案的商業(yè)模式，優(yōu)于“賣盒子”，是一個業(yè)內(nèi)流傳已久的觀念。

尤其是在傳統(tǒng)企業(yè)軟件和云計算領(lǐng)域，“賣盒子”被認(rèn)為是市場不夠成熟的無奈之選，因為以前很多甲方的領(lǐng)導(dǎo)不了解軟件技術(shù)，覺得硬件更有科技含量。而在銷售方式上，賣盒子壁壘不高，拼的不是產(chǎn)品創(chuàng)新，而是客情關(guān)系和酒量。商業(yè)回報上，賣盒子涉及定制成本、人力維護成本，無法像軟件那樣通過規(guī)?；@得非線性增長，干的都是苦活累活。

既然大模型一體機，也是將大模型及相關(guān)軟件與硬件集成，作為一個整體產(chǎn)品出售來“賣盒子”。這種商業(yè)模式究竟好不好呢？

這里要明確，盡管都是將軟硬件集成在一起售賣，但此一時彼一時，大模型一體機并不能等同于傳統(tǒng)的“賣盒子”模式。

從市場源頭的需求驅(qū)動力來看，購買一體機的用戶，并非“不懂大模型”。

認(rèn)為“賣盒子”比“賣軟件服務(wù)”low，往往是覺得ToB市場的很多客戶不懂軟件，不明白為什么一張license要賣那么貴，必須封裝到盒子里才肯買單。

但今時今日，隨著數(shù)字化、智能化的深入，各行各業(yè)的企業(yè)決策者，很少有人不認(rèn)可大模型的價值，不認(rèn)可數(shù)據(jù)工程、知識工程等“軟實力”之于AI落地的意義。恰恰相反，大模型一體機的市場崛起，正是因為對應(yīng)用大模型、開發(fā)專屬大模型的迫切渴求。

如果說以前“賣盒子”有點買櫝還珠的味道，那么現(xiàn)在，一體機中大模型這顆“明珠”在企業(yè)市場的認(rèn)可度，是毋庸置疑的。

除了“軟實力”的價值受到認(rèn)可，大模型一體機的硬件，也更加多元化。

“賣盒子”的另一類訴求是，將硬件作為企業(yè)資產(chǎn)的一部分，更好估價，導(dǎo)致了硬件過度堆砌、脫離業(yè)務(wù)實際需求的情況。顯然，大模型一體機市場，也并不是這樣的。

我們注意到，大模型一體機的供應(yīng)商，普遍會提供多種部署方案，既有低成本的輕量級一體機，也有針對大中型客戶的定制化高配一體機，相當(dāng)于中杯、大杯和超大杯。企業(yè)完全可以立足于業(yè)務(wù)場景的實際需求，選擇最適合自己的硬件版本，無需重度投入過多的硬件資源。

“不是高配一體機買不起，而是輕量一體機更有性價比”，價值導(dǎo)向、實用導(dǎo)向驅(qū)動的大模型一體機，拼的主要是產(chǎn)品力，在供給和銷售策略上也更合理、更市場化。

另外值得一提的是，“賣盒子”曾被認(rèn)為是迎合了中國企業(yè)缺乏“安全感”的心理，進行（沒有太大必要的）私有化本地部署。那么，支持本地部署、強調(diào)數(shù)據(jù)隔離與安全保障的大模型一體機，有必要嗎？

相信了解大模型技術(shù)的讀者，都會很快做出判斷：很有必要。

大模型不同于傳統(tǒng)的軟件技術(shù)，其訓(xùn)練和推理都會涉及大量重要隱私數(shù)據(jù)，又存在“幻覺”問題，對數(shù)據(jù)監(jiān)管和內(nèi)容安全的擔(dān)憂并非杞人憂天。

而大模型一體機的本地私有化部署，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離與網(wǎng)絡(luò)隔離，減少數(shù)據(jù)傳輸及存儲的風(fēng)險，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全性。不打消客觀存在的安全顧慮，大模型是很難落地到“最后一公里”的。

所以，大模型一體機并不等于傳統(tǒng)的“賣盒子”，而是從復(fù)雜產(chǎn)業(yè)實際出發(fā)的一種選擇。

大模型一體機到底誰在用？

當(dāng)然，大模型一體機確有其用，并不意味著每一個開發(fā)者、每一家企業(yè)都適合。

相比大模型一體機少則幾萬、多則幾十萬的前期投入成本，通過API調(diào)用次數(shù)或計算資源計費，一個token只需要幾分錢，初始成本更低。那么，這大模型一體機到底是誰在用??？

有三類群體，應(yīng)該將大模型一體機的集成方案，作為重點考量：

一是風(fēng)險敏感型。

包括數(shù)據(jù)隱私安全風(fēng)險，以及供應(yīng)鏈斷鏈風(fēng)險。軟硬件協(xié)同優(yōu)化的一體機，可以讓AI大模型在國產(chǎn)硬件上也有不錯的性能表現(xiàn)。對于有信創(chuàng)需求的企事業(yè)單位，是更優(yōu)解。

公開報道顯示，基于昇騰AI硬件底座的軟通AI訓(xùn)推一體化平臺，就受到央國企、科技機構(gòu)、教育、金融等領(lǐng)域客戶的認(rèn)可。

二是長期運營型。

一位開發(fā)者朋友，在調(diào)用了GPT4-Turbo之后表示：“太燒錢了！”他所用的非代碼調(diào)用場景，一次要花費0.5元，長期用是不可承受的，于是選擇了能力更低的GPT-3.5+其他模型的組合拳。

大模型API基于token使用量的計費方式，雖然初始階段看起來成本更低，但總體擁有成本（TCO）卻未必。實踐看來，企業(yè)應(yīng)用AI，并不意味著所有任務(wù)都要使用云端先進大模型的完整能力。

大模型一體機提供的更豐富的模型選型、本地化部署、優(yōu)化過的性能保障，可能讓企業(yè)AI開發(fā)應(yīng)用的全生命周期，打好“組合拳”。

三是非AI原生型。

大模型火爆之后，很多行業(yè)和企業(yè)才開始關(guān)注AI、使用AI，沒有積累相關(guān)的開發(fā)能力和人才，對技術(shù)也是一知半解，這時候想要在自身的業(yè)務(wù)場景中快速上馬大模型，可能要面臨短期內(nèi)資源緊缺的溢價情況，被迫在算力市場、人才市場進行競價，試錯成本更高。這時候，通過大模型一體機的小時級一站式交付、即插即用，可以快速試錯。

比如一個普惠版的大模型一體機，不需要A100這類高端顯卡，就可以幫助企業(yè)打造一個專屬大模型，開發(fā)出小型的知識庫應(yīng)用或AIGC類應(yīng)用，讓業(yè)務(wù)智能化起來，讓大模型不再遙遠(yuǎn)。

大模型的商業(yè)化探索還處于早期，用傳統(tǒng)的眼光去看待新興事物，未嘗不是一種刻舟求劍。大模型不一定要捆綁硬件來凸顯價值，但一定要結(jié)合硬件來充分釋放價值。

從這個角度來說，大模型一體機的商業(yè)內(nèi)核，與以往的“賣盒子”有本質(zhì)的不同，或許能為企業(yè)市場帶來一種全新的商業(yè)機遇。