现在，有这样一个共识↓
最终能为大模型买单的，还是政企客户！
个人用户都想着“白嫖”，只有政企用户才会掏钱买单。
行业老炮儿说：做大模型不难，难的是满足政企客户「情绪价值」！
其实，政企客户们的诉求，常年都很稳定，即便在大模型时代也如此↓
❶先进且靠谱能落地的大模型方案 ❷随叫随到的可持续服务
这俩指标听起来复杂，实则一点也不简单，特别是第二项。
深谙政企市场打法的老司机浪潮云，早已吃透这两点。
昨天，浪潮云在青岛搞出了大动静，发布【海若大模型业务战略】！
这年头，发布个大模型已经不稀罕了，海若大模型早在去年（2023年）已发布，但这次的「业务战略发布」却很有看头！
人家不是发个大模型放卫星，而是实实在在来讲干货的↓
★干货划重点
1、去年，发布后，我闷头干了哪些牛掰案例？落地情况如何？
2、到今天，我最新产品方案迭代到了什么地步？又做了哪些技术创新？
3、未来，我打算怎么干？
一场战略发布会下来，客户和渠道直呼内行。
段位太高，直奔着新质生产力而去，精准地卡位政企市场，不愧是最懂政企客户的大模型。
首先，「海若大模型」的定位是行业专属大模型，不是通用大模型。
之前很多大厂卷的是通用大模型，很强大，但是离政企用户落地，还有好几里地。而浪潮云选择行业大模型路径，解决落地问题，精准地卡位政企市场。
目前海若已成功落地的六大行业：政府、医疗、交通、应急、农业、制造。
落地不是一句空话，在每个行业，浪潮云都做出了一大批刚需场景应用。
我实在想不出更好的展示方式，因为每个大行业，都包含几十个细分场景，只能说，这一年，海若太能干了↓
掰开每个行业的不同场景，你会发现一个老司机操盘政企市场极为理性务实的态度。
不是为了大模型而模型，看得是加入大模型后，其效果提升明显，能发生翻天覆地变化，让客户有极强的感知。
如今的海若全家桶，可谓兵强马壮，包含了完整的产品体系↓
分布式算力平台、大模型平台、智能体工厂、模型开发平台、模型安全卫士、海若智能体商店。
这其中，有三大技术创新，体现出浪潮云对政企行业的理解，真正做出了符合政企行业需求的大模型。
海若关键技术创新❶：采用MoE架构
与业界疯狂卷模型参数不同，海若大模型创新地采用了稀疏MoE架构。
MoE即“Mixtrue of Experts”，专家混合模型，通俗讲，就是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。
确切讲，就是通过组合多个较小的专家模型，基于门控机制和稀疏方法，让“专家组合”最有效率、最智能的处理问题。
门控网络让输入的数据被分配给最合适的专家模型，稀疏方法则让一部分专家模型工作，一部分休息，从而降低无谓的计算量，提高模型推理效率。
浪潮云充分意识到政企客户对ROI的考量，让客户在行业落地时，用更少的算力和时间做调优或后预训练，部署后，有能力更高的效率进行推理应用。
实战中，采用MoE架构的海若大模型，推理速度比同体量模型快50%以上，这意味着，客户前期采购成本和后续运营成本，都可以大大优化。
海若关键技术创新❷：全面优化RAG
大模型训练完后，落地到具体的政企项目场景，会遇到很多挑战，如果水土不服，项目分分钟会干砸。
而海若大模型对RAG技术进行了全面优化，通过查询重写，优化上下文，帮助大模型更好理解真是意图，采用融合检索和智能排序，进一步提升精确度与召回率。
同时，将企业私有知识库部署在本地化知识库，不放入模型中，也满足客户私有数据不出域的需求。
经过RAG优化后，大模型可以更好的区分生成式问题和确定性问题，信息准确性与实时性大大提高，做到问题精准回答和个性化输出。
海若关键技术创新❸：全链路安全防护
对于政企客户来讲，安全性是他们最关注点之一。
一方面，海若严格遵从国家法律法规，同时，构建严密的安全防护体系，围绕行业大模型全生命周期，提供全链路安全防护，确保内容可控可审计、数据隐私无泄露、输出结果可信服。
只因为太懂客户！懂客户的业务、懂满足客户情绪价值，可信赖、易落地、可持续。
一、可信赖（Trustworthy）：
政企客户希望找到一个能托底可信赖的伙伴，而浪潮云深耕政企数据要素领域多年，有深刻理解和实战经验。
❶案例口碑积累：浪潮云全国有120个云中心，解决本地化部署、数据不出域的问题。长期积累的口碑，让政企客户对浪潮云产生一种天然的信赖感。
❷技术层面保障：海若通过关键技术创新，全链路安全防护，构建行业大模型安全防护体系。
❸权威机构认证和备案：2023年12月5日，浪潮海若行业大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，山东省首家备案，合规运营。
中央网信办云计算服务安全评估增加级的数量国内第一，中国云原生安全市场第一。
二、易落地（Easy to implement）：
大模型落地难？的确，但看看浪潮云的落地速度，那叫一个利索。
浪潮云提出了“三个1”标准，实现大模型快速交付：浪潮云政务云已经覆盖的客户，1天交付；浪潮云中心覆盖区域，120+城市，1周交付；客户自有数据中心，1月交付。
够快吧？不过快不是唯一考量标准，浪潮云采用了三步策略，为了确保大模型交付质量。
第❶步：快速交付，开箱即用
浪潮云充分考虑到政企客户的资源现状，对于算力资源空白的客户，提供软硬一体交付，开箱即用。对于已有算力资源希望利旧的客户，则可提供混合交付。
海若大模型与业界大量XPU做了适配工作，以满足客户现场各种各样的多元算力环境。
第❷步：专有数据，精调模型
行业大模型直接落地客户私有环境，效果并不是最好的，而且每家政企客户都有自己的“小九九”，希望整点不一样的东西出来。
海若怎么做呢？以医疗行业为例的，前期先灌医疗行业通用数据，此时大模型病历生成准确率只有50%。
接下来落地具体医院，再灌入该医院私有脱敏数据，进行模型精调，病历生产的准确率超过90%。
第❸步：业务驱动，持续迭代
知识会随着时间不短更新，大模型本地化交付之后，同样需要再次训练和调优。
但这种工作，对本地化技术团队来说，存在巨大的挑战。可是，不训练、不调优，大模型就会逐渐“摆烂”。
海若研发了大模型开发平台ModelOps，平台定位全流程一体化，包含数据开发、模型训练、模型部署等，大幅提升数据工程效率和模型训练效率。
有了ModelOps，无论浪潮云驻场团队还是客户自有技术团队，都可以轻松地挥动训练和调优的鞭子，让本地化大模型卷起来~
三、可持续（Continuable）：
一个政企大模型项目，做完了，就做完了？不，项目交付完毕，才刚刚起步。
对于政企客户，如何把大模型用好？出现幻觉怎么办？需要技术支持怎么办？需要调优怎么办？...
浪潮云太懂客户，所以他提出可持续的服务，对，陪伴式服务！
❶三大运行指挥中心辐射全国：
北京、上海、济南，三大运行指挥中心，持续运营。支撑“平台＋服务”的模式，持续训练，持续调优，提升行业基模型能力。
同时，结合20年行业经验，持续打造和完善行业Store，每个行业Store发布200-300个典型场景Agent，解决幻觉问题。
❷全国120个云中心，1000+调优工程师：
本地化的人和技术支撑，是政企客户最喜闻乐见的，贴身提供算力、数据、模型训推、迭代、运维等，特殊客户还可以驻场。
一边是行业基础模型的持续提升，一边是细分场景Agent的不断丰富，再辅以本地化技术团队的近身调优。
这样可持续的大模型，才真正让用户放心。
现场围观完浪潮云这场战略发布会，我有一点小感慨。
除了海若本身实实在在的技术亮点、落地应用、TEC战略，更让我感慨的是现场的氛围。
甲方是政企人儿，厂商是ToB范儿，渠道是行业老炮儿。总之，对味儿了。
所以，一群真正懂政企行业的人，与真正有需求的政企客户在一起，搞出真正符合政企行业场景的大模型。
海若大模型，立起来了！