企业级AI大模型部署白皮书：从战略决策到落地实践

企业级AI大模型部署白皮书：从战略决策到落地实践

随着AI大模型的快速发展，企业如何部署和应用AI大模型成为了一个重要的话题。本文将从AI大模型的发展概述、战略决策和部署步骤、方法及选型建议等方面，为企业提供全面的AI大模型部署指导。

一、AI大模型的发展概述

2023年被称为大模型元年，AI大模型的发展呈现出蓬勃生机，形成了多元共进、创新竞发的活跃态势。AI大模型已经渗透到多个场景，与AIGC相结合向企业经营关键环节渗透。

核心观点：

• 智能化是互联网化、数字化的延伸而不是颠覆，演进过程中，技术的价值从过程逐步向结果转移；
• 未来企业，组织形态将会被重构，组织边界模糊，组织结构灵活机动，以AI为核心重新定义；
• 企业的AI能力（含“AI”量）成为核心能力。

大模型所加速的生成式人工智能已经渗透到多个场景，包括金融、电商/零售、娱乐/游戏、教育、工业/制造、医药/医疗等行业。

二、AI策略的选择与决策

AI部署五步法

Step 0：理解AI，了解AI行业应用最佳实践

Step 1：场景选择的主要考虑问题

• AI应用成熟度
• 企业资源就绪度
• 企业部署价值度

Step 2：目标制定

AI策略的目标，要有业务负责人把控而不是单纯的技术负责人。

Step 3：路径选择

企业部署AI大模型主要有四种路径：

1. 端到端自主训练大语言模型
2. 利用开源模型或与LLM供应商进行联合研发与微调，训练专有模型
3. 采购或者利用开源大模型API，利用向量化方式优化自身应用
4. 调整企业应用的选型策略，提升AI能力评价权重

Step 4：大模型企业与合作伙伴选择

中国主流大模型选型评估主要从模型能力、产品能力、生态能力、可持续发展能力等维度进行评估。

MaaS（Model as a Service）和AaaS（Agent as a Service）成为主流商业模式，为企业和开发者提供快速构建和部署AI大模型及应用的途径。

三、企业部署AI的常见误区

1. 把手段当做目的，认为AI技术投入直接决定了企业核心竞争力
2. 只关注显性成本，忽视AI应用规模化普及带来的成本投入
3. 对AI投入收益预期过快，未充分考量收益的阶段性变化
4. 将模型能力作为唯一标准，忽略AI应用落地是系统性工程
5. 在AI应用的风险控制方面走极端，或忽视或过于谨慎

四、AI部署建议

1. 业务为纲规划人工智能上线与推广计划
2. 专有数据资产沉淀与管理，应对模型训练与应用
3. 设定人工智能应用合规与风险管理防范机制
4. 组织系统协同员工能力协同进化与升级

企业AI决策自测问题（此处省略具体问题）。