近日，金現(xiàn)代基于華為ModelEngine平臺，在某國企信創(chuàng)環(huán)境下完成了小金智問智能問答平臺的搭建，部署文檔切分、向量化檢索、重排序模型服務(wù)，跑通RAG流程，再次驗證了“RAG智能問答”在國產(chǎn)化環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行與業(yè)務(wù)適配能力。

數(shù)智化浪潮下，AI大模型更高的算力需求、更龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模、更高效的算法優(yōu)化，將央國企信創(chuàng)推向智能升級的新節(jié)點(diǎn)，對信創(chuàng)升級以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上下游產(chǎn)生巨大影響。

AI對信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的影響

根據(jù)億歐智庫發(fā)布的《中國信創(chuàng)+AI趨勢洞察報告》，人工智能技術(shù)對于信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的影響可以從產(chǎn)業(yè)鏈的角度分為四個層級，分別為：基礎(chǔ)硬件、基礎(chǔ)軟件、模型和生態(tài)應(yīng)用。每個層級都面臨著不同的挑戰(zhàn)：

在基礎(chǔ)硬件層，AI大模型帶來算力需求的指數(shù)級增長，對網(wǎng)絡(luò)與存儲的帶寬和延遲提出了更高要求，同時更加考驗資源的調(diào)度和管理。

在基礎(chǔ)軟件層，AI大模型的訓(xùn)練和推理需要數(shù)以千計的GPU集群，操作系統(tǒng)必須能夠高效管理這些異構(gòu)算力資源。

在模型層面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集成為大模型優(yōu)化及應(yīng)用落地的基礎(chǔ)，只有將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器能夠識別和學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)價值才能得到充分發(fā)揮。

在生態(tài)應(yīng)用層，AI大模型的應(yīng)用方案正在深度嵌入各個行業(yè)企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營和營銷環(huán)節(jié)，面臨生成結(jié)果的測試與評審、軟硬適配、集成與兼容、數(shù)據(jù)處理等挑戰(zhàn)。

“信創(chuàng)+AI”加速落地

總的來說，AI融入信創(chuàng)，在對信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)提出更高要求的同時，也加速了信創(chuàng)生態(tài)從底層算力優(yōu)化到上層場景創(chuàng)新的進(jìn)程。同時，信創(chuàng)也為AI技術(shù)的國產(chǎn)化、安全可控發(fā)展提供了堅實基礎(chǔ)：基礎(chǔ)硬件層和模型層決定了AI的核心基礎(chǔ)能力，而基礎(chǔ)軟件層和生態(tài)應(yīng)用層則推動了AI在千行百業(yè)的安全落地。

當(dāng)前階段，從黨政機(jī)關(guān)的協(xié)同辦公系統(tǒng)到金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控平臺，從制造行業(yè)的LIMS智慧實驗室管理系統(tǒng)到軍工領(lǐng)域的產(chǎn)品設(shè)計圖紙智能審查，從能源行業(yè)的智慧調(diào)度中樞到醫(yī)療領(lǐng)域的精準(zhǔn)診斷輔助，基于國產(chǎn)芯片、操作系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫研發(fā)的“信創(chuàng)+AI”解決方案正加速落地。

對此，業(yè)內(nèi)人士指出，信創(chuàng)與AI的深度融合，本質(zhì)是用智能技術(shù)驅(qū)動國產(chǎn)化技術(shù)棧從“能用”向“好用”跨越。

當(dāng)信創(chuàng)國家戰(zhàn)略與AI技術(shù)浪潮同頻共振，國產(chǎn)化與智能化的深度耦合，已然成為企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的破局密鑰。金現(xiàn)代作為積極推動AI在千行百業(yè)落地應(yīng)用的數(shù)智化服務(wù)商，已實現(xiàn)小金智問智能問答平臺、智能文檔審查平臺、智能圖像識別平臺等全棧AI產(chǎn)品的國產(chǎn)化適配，將持續(xù)為政企客戶提供安全可信的端到端解決方案，加速國產(chǎn)化替代與數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。