时至今日，随着生成式AI技术的飞速发展，大模型应用带来的商业效应正在逐步落地显现。各个企业都在积极推进大模型生态的构建，以期在这一新兴领域中占据有利位置。
然而，企业在部署大模型时，类数据安全和隐私保护如何保障?信息安全考量下，如何实现私有化部署?面对“拿锤子找钉子”的尴尬，如何找到合适的应用场景?数智化基础薄弱的企业如何快速见效?



近年，业界普遍热议的一个话题即:如何用最短的路径和最低的成本，实现大模型落地的验证和探索。基于此，大模型一体机应运而生。
什么是大模型一体机?
不同于微软、谷歌、openAI等，主要通过基于云的AI服务和API接口来实现商业化，大模型一体机是一种集成了大模型训练和推理功能的全栈式人工智能设备，简单来说，就是“硬件+大模型配套软件”一体的设备。其设计初衷是为了简化大模型的部署和应用过程，使其能够达到“开箱即用”的便捷性。这种设备通常包含了中央处理器(CPU)、图形处理器，存储器、操作系统以及深度(GPU)学习框架等关键硬件和软件组件，从而能够提供从底层算力到应用服务的全栈解决方案。
一般而言，大模型训练过程需要将数据传输至中央服务器或云端进行计算，然后再回传结果，这其中涉及到大量的数据传输和网络延迟。而大模型一体机将模型预置在服务器中，能够实现大模型的私有化部署，并根据用户需求去实现多重功能。
通过大模型一体机设备，用户无需再花费大量时间和精力去配置和优化硬件环境也无需深入了解底层的算法和框架细节更无需担忧“数据上云”带来的安全问题这种集成化的解决方案，缩短了部署周期、深度结合了场景需求，降低了落地门槛，让更多企业能够快速上手大模型。
可以看出，与一般的传统设备而言，大模型一体机的优势非常显著。这也是近两年，越来越多的头部厂商热衷部署的领域之一。





当前，大模型的应用正逐渐深入到各行各业，并在多个领域落地了相关应用案例。企业用户对大模型的认知也在逐步走向理性，从最初的高期待到现在更加关注大模型在实际场景中能发挥的价值。

智能制造:大模型一体机通过集成工业大模型，帮助企业管好数据、用好模型、调度好算力，实现智能制造的优化和升级。
能源行业:昆仑大模型，成为中国能源化工行业首个通过备案的大模型，推动了能源行业的智能化转型。
金融行业:大模型一体机在金融行业的应用，如智能客服系统、智能审批平台等大幅提升了金融服务的效率与满意度。
医疗行业:大模型在医疗领域的应用极大提升了医疗服务水平，如基于大模型的智能问诊系统，实现了对患者病情的快速初步诊断与个性化治疗建议。
政务服务:大模型技术的应用，实现了政务服务流程的优化与重塑，提升了政务服务的效率与满意度。
当然，就目前而言，大模型一体机在金融、政务、医疗等领域落地较快，而在工业领域相对较慢，这是由于工业场景的复杂性和特殊性要求大模型必须有高度的适配性和成熟度。工业大模型需要能够理解和处理工业领域的专业知识和复杂流程这要求大模型不仅要有强大的数据处理能力，还要有深入的行业理解和逻辑推理能力。而在金融、政务、医疗等领域，大型的应用更多集中在数据分析、风险评估等方面，技术难度和适配性要求相对较低。
此外，考虑到工业领域的投资回报周期较长，企业在投资新技术时会更加谨慎。而在金融、政务等领域，大模型一体机能够带来的社会效益和公共服务提升更为明显，因此落地速度更快。