文｜白 鴿

編｜王一粟

19.9元的數(shù)字人、29.9元的云數(shù)據(jù)庫、195元10卡時(shí)包的MaaS大模型服務(wù)……

堪稱企業(yè)級(jí)“雙十一”的華為云828營銷季，帶著一眾AI應(yīng)用產(chǎn)品和云服務(wù)，殺瘋了。

云計(jì)算疊加大模型的價(jià)格戰(zhàn)，也正式進(jìn)入了深水區(qū)，開啟中小企業(yè)的爭奪戰(zhàn)。

作為中國市場經(jīng)濟(jì)的毛細(xì)血管，近年來中小企業(yè)通過上云加速自身數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)，已經(jīng)成為行業(yè)發(fā)展共識(shí)。

對(duì)于絕大多數(shù)企業(yè)來說，擁抱數(shù)智化變革，已經(jīng)成為“生存之戰(zhàn)”。尤其在人工智能等新技術(shù)席卷全球的浪潮下，企業(yè)如果不能跟上時(shí)代的浪潮，勢必會(huì)被市場逐步淘汰。

2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)開幕式上，華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文表示，數(shù)智新時(shí)代，AI將重塑千行萬業(yè)。AI既是工具的革命，也是革命的工具，企業(yè)應(yīng)對(duì)準(zhǔn)主業(yè)成功目標(biāo)，選擇落地應(yīng)用場景，用好AI工具，實(shí)現(xiàn)全面智能升級(jí)。

華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文

但在AI大模型時(shí)代，想要訓(xùn)練一個(gè)自己的大模型產(chǎn)品，于中小企業(yè)而言也意味著高額的成本支出，“用不起”、“不敢用”則成為普遍現(xiàn)狀。

針對(duì)這一現(xiàn)狀，目前各大云廠商都在開展促銷服務(wù)，更是掀起一輪輪價(jià)格戰(zhàn)。但上云是持續(xù)的過程，最終影響用戶持續(xù)購買的，還得是靠產(chǎn)品性能和服務(wù)。

中小企業(yè)，低成本擁有自己的大模型

在以大模型為基礎(chǔ)技術(shù)的新AI時(shí)代，一個(gè)好的大模型，可以讓企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型事半功倍。

當(dāng)前，使用大模型主要有兩種方式：

• 一種是，調(diào)用成熟大模型API接口，直接使用大模型能力；
• 一種是，私有化部署或單獨(dú)自己訓(xùn)練一個(gè)大模型；

前者的缺點(diǎn)是可定制化能力差，不能很好的滿足企業(yè)的個(gè)性化需求；后者可定制化程度高，但大模型的開發(fā)不僅需要強(qiáng)大的算力，還需學(xué)習(xí)訓(xùn)練、部署的相關(guān)參數(shù)配置和規(guī)格選擇等專業(yè)知識(shí)，對(duì)技術(shù)和研發(fā)能力要求極高，且投入成本于中小企業(yè)而言也難以負(fù)擔(dān)。

要把算力直接部署在企業(yè)端，本身是件門檻極其高的事情，曾有云代理廠商告訴光錐智能，“預(yù)算要千萬級(jí)起步，其次還要配備技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)”。這就導(dǎo)致，從計(jì)算平臺(tái)到客戶之間便產(chǎn)生了一道鴻溝。

誰來填補(bǔ)這道鴻溝？

以華為云為代表的云廠商構(gòu)建ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)（后續(xù)簡稱MaaS），其能夠提供簡單易用的模型開發(fā)工具，支持大模型定制開發(fā)，能夠讓模型應(yīng)用與業(yè)務(wù)系統(tǒng)無縫銜接，顯著降低了企業(yè)AI落地的成本和難度。

“云廠商們推出MaaS服務(wù)與AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，能夠讓我們開箱即用，降低模型訓(xùn)練推理的復(fù)雜性，提升開發(fā)便捷性，并降低相關(guān)成本?！笨拼笥嶏w研究院常務(wù)副院長高建清對(duì)光錐智能說道。

華為云MaaS大模型即服務(wù)平臺(tái)以昇騰AI芯片為核心，打造了一套針對(duì)大模型訓(xùn)練與推理的全方位優(yōu)化解決方案，基于該解決方案大模型適配昇騰時(shí)間大大縮短，由“周”降低到“天”，使得開發(fā)者在平臺(tái)可快速選擇適合自己業(yè)務(wù)的30+適配昇騰云的主流大模型。

華為云MaaS平臺(tái)模型廣場首頁

選擇對(duì)應(yīng)的大模型之后，需要進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，此時(shí)訓(xùn)練效率和大模型的一站式部署，成為了關(guān)鍵。

華為云MaaS大模型即服務(wù)平臺(tái)已經(jīng)沉淀了大量結(jié)合適配昇騰AI芯片，微調(diào)推理調(diào)參的經(jīng)驗(yàn)案例。這使得，中小企業(yè)在華為云MaaS大模型即服務(wù)平臺(tái)上，無需過多專業(yè)知識(shí)即可進(jìn)行結(jié)合默認(rèn)預(yù)置的最佳參數(shù)，進(jìn)行模型微調(diào)，使大模型的整體訓(xùn)練時(shí)間能夠大幅度縮短。

針對(duì)部署調(diào)用環(huán)節(jié)，以往部署模型和調(diào)用，需線下安裝機(jī)器配置運(yùn)維復(fù)雜度高，效果評(píng)測本地查看日志，耗時(shí)耗力。ModelArts Studio提供大模型平臺(tái)化能力，一鍵部署，一鍵調(diào)用，支持快速查看調(diào)用指標(biāo)、日志詳情，免去各繁瑣環(huán)節(jié)。

基于便捷的大模型API能力，開發(fā)者不僅可以對(duì)接到個(gè)人或企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，華為云MaaS大模型即服務(wù)平臺(tái)還聯(lián)手企業(yè)搜索產(chǎn)品KooSearch，為中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)了開箱即用RAG解決方案，能夠幫助中小企業(yè)快速的一站式構(gòu)建智能問答服務(wù)，或者聯(lián)合數(shù)字人大腦，快速創(chuàng)建智能對(duì)話應(yīng)用等。

價(jià)格與成本，永遠(yuǎn)是中小企業(yè)最敏感的一個(gè)板塊。

此前企業(yè)想要使用大模型，必須先買云資源的服務(wù)包，整機(jī)價(jià)格也相當(dāng)昂貴。而華為云可以在模型驗(yàn)證階段，先使用再買卡，用戶可以選擇各種規(guī)格小卡，成本低，效率高。

同時(shí)，華為云還提供按需套餐包，針對(duì)使用MaaS平臺(tái)的客戶，可以在原卡資源規(guī)格的基礎(chǔ)上，分10小時(shí)、100小時(shí)、500小時(shí)進(jìn)行套餐包折扣購買，疊加其他優(yōu)惠，大大降低了中小企業(yè)使用大模型的成本。

可以看到，華為云不僅把大模型應(yīng)用的成本給打下來了，更重要的是把大模型的使用門檻和技術(shù)門檻都打下來了，這樣才能真正讓中小企業(yè)“用得起”、“用得上”大模型。

大模型和業(yè)務(wù)的深度結(jié)合，RAG是最佳連接器

業(yè)內(nèi)皆知，大模型的發(fā)展，離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”。

通俗的比喻來說，大模型可以看作是火車頭，而企業(yè)數(shù)據(jù)則是火車的燃料，沒有燃料火車也無法真正的運(yùn)轉(zhuǎn)起來。

現(xiàn)階段，隨著企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，數(shù)據(jù)呈井噴式增長，都知道數(shù)據(jù)是未來的“金礦”，但“金礦”如何開采是一大難題。

而只有將企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的知識(shí)，數(shù)據(jù)的“金礦”才能真正有價(jià)值。

此時(shí)，就需要一個(gè)能夠?qū)?shù)據(jù)高效“投喂”給大模型的工具，RAG（檢索增強(qiáng)生成）無疑是最合適承擔(dān)這一角色的技術(shù)。

RAG是一種結(jié)合檢索和生成技術(shù)的模型，通過引用外部知識(shí)庫的信息生成答案或內(nèi)容，具有較強(qiáng)的可解釋性和定制能力，適用于問答系統(tǒng)、文檔生成、智能助手等多個(gè)自然語言處理任務(wù)中。

RAG模型的優(yōu)勢在于通用性強(qiáng)、可實(shí)現(xiàn)即時(shí)的知識(shí)更新，以及通過端到端評(píng)估方法提供更高效和精準(zhǔn)的信息服務(wù)。

那么，RAG究竟是如何牽引大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動(dòng)，讓大模型更適配業(yè)務(wù)發(fā)展呢？

以華為云Flexus企業(yè)搜索服務(wù)為例，這是基于華為云的云搜索服務(wù)搭建的一站式智能搜索解決方案，能夠滿足企業(yè)基于業(yè)務(wù)場景做二次開發(fā)。

華為云Flexus企業(yè)搜索產(chǎn)品架構(gòu)

企業(yè)的數(shù)據(jù)往往形式并不單一，有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

華為云Flexus企業(yè)搜索基于搜索大模型、云搜索服務(wù)的高性能GaussDB向量數(shù)據(jù)庫以及LLM大模型，三者共同組成了RAG解決方案，能夠?qū)敕墙Y(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)文檔內(nèi)容進(jìn)行智能解析，并通過OCR增強(qiáng)功能準(zhǔn)確識(shí)別圖片/表格等各式版面布局，保證各種形式的企業(yè)數(shù)據(jù)都能夠利用起來。

其中，華為云GaussDB向量數(shù)據(jù)庫內(nèi)置ANN算法，在當(dāng)前業(yè)界最權(quán)威的ANN-Benchmarks測試中榮獲第一。ANN算法QSG-NGT在6個(gè)數(shù)據(jù)集中的5個(gè)獲得了最優(yōu)性能，在部分?jǐn)?shù)據(jù)集高精度區(qū)間相比第二名有50%-100%的QPS提升。

而在大模型大規(guī)模應(yīng)用落地過程中，向量數(shù)據(jù)庫解決了大模型知識(shí)更新速度慢、數(shù)據(jù)隱私不可控和沒有“長期記憶”等問題，突破了大模型在時(shí)間和空間上的限制，既是企業(yè)數(shù)據(jù)和大模型之間的“連接器”，也是大模型走向行業(yè)深度應(yīng)用的“助推器”。

通過搜索增強(qiáng)大模型，生成的問答結(jié)果更可靠、安全，這對(duì)企業(yè)級(jí)用戶來說是邁過了“真正能用”的關(guān)鍵及格線，解決了大模型“內(nèi)行一用就覺得外行”的問題。

好處這么多，那么，RAG解決方案到底具體能用來做什么呢？

• 對(duì)內(nèi)，RAG方案能夠?qū)⑵髽I(yè)積累的數(shù)據(jù)匯聚在一起，組建企業(yè)自己的知識(shí)庫體系，同時(shí)還能夠基于企業(yè)知識(shí)庫幫助企業(yè)打造更懂企業(yè)的數(shù)字員工。
• 對(duì)外，RAG方案則能夠整合企業(yè)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，可以幫助企業(yè)構(gòu)建在智能客服、數(shù)字人、論壇社區(qū)等應(yīng)用的搜索與問答，能夠幫助企業(yè)一站式搭建知識(shí)問答、客服助手、辦公助手、車機(jī)助手、信貸助手、編輯助手等。

比如在金融行業(yè)中，傳統(tǒng)的客服依賴人工，很難做到24小時(shí)在線解答用戶問題。而通過整合銀行的相關(guān)制度規(guī)定，以及國家關(guān)于金融政策相關(guān)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，基本上能夠覆蓋用戶大部分相關(guān)問題，而通過將智能客服與人工客服相結(jié)合的方式，不僅能讓企業(yè)節(jié)省大量的成本，也能夠給用戶帶來更好的體驗(yàn)效果。

智能客服并不是一個(gè)新鮮事，但在大模型能力的加持下，用自然語言交互和端到端語音更自然、延遲也更低的情況下，智能客服會(huì)越來越接近人類客服，不會(huì)出現(xiàn)各種聽不懂、機(jī)器音，回答只能靠模板的問題。

智能化BI，數(shù)智化經(jīng)營的最強(qiáng)助手

企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，是從組織架構(gòu)到業(yè)務(wù)體系同步發(fā)展，不能夠顧此失彼。

于中小企業(yè)而言，如何借助專業(yè)的工具，將企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的知識(shí)，讓管理者更好的了解企業(yè)的運(yùn)營情況、市場趨勢、客戶需求等信息，并進(jìn)行科學(xué)的管理決策，也至關(guān)重要。

因此，集數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析和可視化于一體的軟件系統(tǒng)BI工具，堪稱是企業(yè)提升“數(shù)智化經(jīng)營”的最強(qiáng)助手。而在大模型浪潮下，BI工具也在加速向新一代智能洞察演進(jìn)。

傳統(tǒng)的BI工具面臨著技術(shù)門檻高，一般業(yè)務(wù)人員無法上手實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自主分析，需要內(nèi)部工程師調(diào)教開發(fā)，各部門反復(fù)溝通確認(rèn)，數(shù)周甚至數(shù)月才能拿到數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

同時(shí)，使用傳統(tǒng)BI工具制作報(bào)表或交叉表，單個(gè)大型報(bào)表需訪問數(shù)據(jù)庫表多達(dá)70+，存在響應(yīng)慢的性能問題，這也導(dǎo)致業(yè)務(wù)時(shí)效性差。

最為重要的的一點(diǎn)在于，傳統(tǒng)BI工具不夠智能，其僅能滿足簡單的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表、大屏，僅能對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，對(duì)業(yè)務(wù)問題的根因分析、趨勢預(yù)測等，無法有效支撐。

所以，在大模型時(shí)代，企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，需要新一代BI智能分析助手。

華為云智能數(shù)據(jù)洞察DataArts Insight的產(chǎn)品架構(gòu)

華為云Flexus智能數(shù)據(jù)洞察基于盤古大模型，提供可視、實(shí)時(shí)、易用、安全的企業(yè)智能分析服務(wù)，解決了傳統(tǒng)BI工具的技術(shù)門檻高、不夠智能和業(yè)務(wù)時(shí)效性差的問題，還可提升大模型的調(diào)優(yōu)效率和推理準(zhǔn)確度1~2倍，支撐業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)高效決策。

具體來說，華為云Flexus智能數(shù)據(jù)洞察能夠基于盤古大模型，實(shí)現(xiàn)全自然語言交互的BI自助分析，讓一般業(yè)務(wù)人員和管理者也能輕松獲取和分析數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“0”門檻自助分析。

同時(shí)，通過將數(shù)據(jù)與盤古大模型進(jìn)行融合，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，支持異常檢測、根因分析、趨勢預(yù)測等，通過自動(dòng)分析洞察見解和專題故事生成，輔助業(yè)務(wù)管理者高效決策。

而在反應(yīng)速度上，其通過高性能BI引擎支持多種加速模式，實(shí)現(xiàn)10億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)，為使用者提供極致順滑體驗(yàn)。

于中小企業(yè)而言，華為云Flexus智能數(shù)據(jù)洞察還能夠支持將可視化圖表和盤古for BI智能問答機(jī)器人嵌入到企業(yè)自身的SaaS應(yīng)用界面中，使能SaaS應(yīng)用智能化升級(jí)，提升用戶體驗(yàn)，并催生新的盈利機(jī)會(huì)。

智能BI得到應(yīng)用后，將實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)中任何人在任何時(shí)候、任何位置，能夠以最自然高效的方式對(duì)任何格式數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)，支撐業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)決策。

對(duì)于基層員工而言，通過固定格式報(bào)表及自助查詢提高工作效率；面對(duì)中層管理者，通過即席分析可以支持業(yè)務(wù)決策；面對(duì)高層決策者，則可以通過管理駕駛艙把握企業(yè)實(shí)時(shí)狀態(tài)。

綜上來看，在中小企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型中，大模型是底層基礎(chǔ)設(shè)施能力，RGA則是連接大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)的橋梁，讓企業(yè)在產(chǎn)品能力上實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

而智能BI工具則是在大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)知識(shí)庫體系下，面向企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用管理數(shù)智化升級(jí)的關(guān)鍵，能夠幫助企業(yè)在海量數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，洞察業(yè)務(wù)的過去與未來，高效輔助經(jīng)營決策。

結(jié)語

在AI大模型之前，企業(yè)上云往往是成本；大模型之后，企業(yè)上云就變成了提質(zhì)增效的動(dòng)力引擎。

這樣的轉(zhuǎn)變，讓中小企業(yè)轉(zhuǎn)型的動(dòng)力更加明顯，對(duì)云廠商來講也是一個(gè)極大的利好——市場需求變多了。

從上面可以看到，華為云針對(duì)中小企業(yè)推出的幾款新產(chǎn)品，都是切中了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的要害。

從大模型，到RGA，再到智能BI工具，無疑已經(jīng)構(gòu)建起了中小企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型從內(nèi)到外，從企業(yè)組織架構(gòu)到企業(yè)產(chǎn)品能力的體系化升級(jí)。

這三款產(chǎn)品，可以說是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的AI三部曲，幫助中小企業(yè)奏響“提質(zhì)增效”的業(yè)績高歌。