作者 |钟声一直在响。
文本 |贝尔说。
当大规模模型以毁灭性的姿态渗透到千行百行时，AI爆炸的时代才真正到来。
什么都值得大模式重做“，在普遍共识下，产业演进、行业竞争、企业管理进入了一个新的阶段，一个充满变革希望和充满未知挑战的阶段。
在新的科技革命下，如何利用AI的爆发来加速智能化升级，降低成本、提高效率，如何跟上团队的步伐，甚至在一般的智能化转型升级中走出自身的独特优势，成为很多企业面临的现实问题。
在智能化转型升级这件事上，行业亟需更多的能力和潜力，帮助企业抓住时代机遇。
这时，联想全栈智能站了出来。
2月4日，立春、北京、上海、深圳、成都等全国十大机场发布了关于联想“全栈智能”的巨幅海报，重点关注智能终端、基础设施和解决方案服务三个不同场景。
在联想多年积累智能技术和产品的基础上，联想全栈智能帮助企业加速不同领域的智能化转型，实现高质量的创新价值成果，帮助企业抓住AI爆发时代的机遇。
十大机场巨幅海报的推出，是全面深化布局后全栈智能的首次亮相。
作为全球产业发展的后来者，中国凭借智能找到了弯道超车的最佳时机，并建立了自己的多维度优势。 这一优势催生了科技龙头企业的智能化创新，而这些重头戏，反过来又在不断强化自身优势。
最典型的例子之一是“全栈智能”。
土壤：智能时代，中国确立了“1+3”全方位优势
不得不承认，智能化的发展，对于中国的“弯道超车”，有着某种量身定做的意义。
它不同于航空发动机等领域，它不必依靠几十年的积累，只要你有准备，在相对较短的时间内跟上步伐，就可以站在同一个起跑线上;
同时，宏观经济技术领域的大量早期建设和积累可以提供重要的能力支撑，这恰恰是我国最丰富的资源禀赋。
具体来说，在智能时代，中国基于宏观经济环境建立了一个巨大的市场优势，围绕人工智能的基本要素建立了三个技术优势。
首先，不可否认的是，全球最大的单一市场规模，让所有在这片土地上进行的技术创新都能得到最直接、最广泛的市场反馈、反馈，以及广泛的实际应用，一方面加速了技术迭代的进程，另一方面， 以实实在在的回报推动技术创新的不断进步，形成良性循环。
在此背景下，人工智能发展的三大组成部分，算力、算法和数据，都取得了长足的进步。
算力方面，强大而引以为傲的基础设施容量已经转移到“新基建”上，智能计算中心甚至“东数西算”编织的算力网络，让中国算力规模不断扩大——IDC报告显示，2022年中国智能计算规模已达到268EFLOPS， 它将增加到 523%的复合年增长率增长。
在算法方面，随着一些龙头企业的深耕，行业形成了“AI算法只看中美”的格局。
在数据方面，多年的工业信息化和数字化深度积累，以及来自一线的广泛实用数据，在数量和质量上都具有巨大的潜力——据IDC测算，到2025年，中国产生的数据总量有望达到48个6ZB，占全球的278%。此外，国家层面陆续出台了《数字经济发展“十四五”规划》、《数据安全法》、《数据十二条》等文件，完善数据流通、确认、交易和保护。
在情报需要的几乎所有方面，中国都做好了充分的准备。
这片智慧的土壤足够肥沃。
成长：全栈智能，在“中国优势”下生成和推进。
正是凭借全维度智能化发展的优势，这里孕育、生产出一些领先的智能玩法，并不断壮大。
去年8月，联想正式发布全栈智能战略，成为业界首家完成全栈智能布局的AI解决方案和服务商。
从2017年开始，联想开始聚焦“端边云网智化”的IT新架构，做出“全栈智能化”布局，完成了AI嵌入式智能终端、面向AI的基础设施、AI原生解决方案服务三个方向的全栈智能化完整业务布局。
这种布局面向巨大的市场，并得到了算力、算法和数据优势的支持。
现在，布局仍在不断发展。
在巨大的市场需求和领先的算法驱动下，联想不仅“整合现有优势终端产品”，而且以智能化为导向，重新演进智能终端的产品和生态。
例如，在产品方面，联想最近发布了全球首款AI PC; 生态方面，联想正在推进“一体多终端”战略布局，构建新型智能终端生态，对接产业伙伴大模型等AI算法能力，满足更深层次的市场需求。
在面向人工智能的基础设施领域，这种进步也与宏观层面强大的算力新基础设施能力协同发展。
此前，联想已经构建了包括AI服务器、AI存储、高性能计算等通用计算、科学计算、智能计算在内的完整产品线（其中，AI服务器也完成了从训练到训练、从推广到推理的AI全场景产品体系建设）。
现在，在设备之上，联想还开发了异构智能计算平台，以满足大模型等超大规模训练的需求，并覆盖边缘推理等算力领域，增强了满足企业算力需求的能力。
在AI原生解决方案服务领域，联想以市场、数据、算法等优势为依托，也在深度融合新兴智能技术。
原本联想已经构建了从咨询到调优、升级、运维、运营的个性化解决方案服务体系，如今，该系统集成了企业急需的大模型，可以在咨询阶段根据企业的实际需求，为大模型的实施量身定制解决方案， 并提供相应的全周期服务。
其中，除了继承智能平台（AI Force）、智能混合云平台（XCLOUD）和智能计算中心服务（一次性支付或订阅服务-联想计算服务）等核心产品工具和平台进行运维外，联想还针对企业大模型、企业代理等大模型进行了自主研发的技术创新， AI平台工具进行推理和训练等，通过解决方案服务实现对大型模型的完整支持。
总的来说，中国智能化发展独特优势下孕育的全栈智能化，正在帮助千行百业实现深度智能化转型升级。
加速：全栈智能化，进一步发挥“中国优势”潜力。
当我们仔细观察中国智能化发展的优势时，我们会发现，“全栈智能化”不仅仅是这一优势的产物，更是反过来又在以行业领先的姿态，解决发挥这些优势过程中的一些关键问题，推动潜力的进一步实现。
可以说，全栈智能化不仅是我国智能化发展优势的代表性体现，也是这一优势的重要推动力之一。
具体来说，这表现在三个方面。
1.市场优势&算法优势：屏蔽复杂度的“交钥匙”工程，让优势潜力快速释放
全栈智能与过去很多智能化转型服务最直接的区别，就是能力与服务的“集成”。
对于企业来说，全栈全周期相当于一个“交钥匙”工程，让他们无需急于购买各种必要的智能产品或服务，在基本条件和相关认知不足的情况下，可以利用联想的力量，一站式完成智能化改造。
从宏观角度看，这种“交钥匙”项目方式最直接的价值，就是更好地释放中国创新技术市场优势的潜力。
毕竟，我们拥有的“市场优势”只是一个潜力，而潜力要发挥，要实现，我们面临着新技术、新产品、新解决方案的复杂性，如果“最后一公里”卡住了，不能朝着实现产业价值的方向迈进，再大的单一市场也只是一句空话。
全栈智能化的“交钥匙”工程，意味着像联想这样的服务商正在帮助行业屏蔽各种技术的复杂性，或者说，把复杂性留给自己，把效率和易用性留给客户，从而带动大量基于AI技术创新的应用落地，推动市场优势的快速实现， 并完成价值转化。
最典型的就是上面提到的AI原生解决方案服务，将大模型集成成咨询、部署、调优、升级、运维、运营等一整套服务，可以快速将“高层次”大模型普及到千行百业。
联想集团常务副总裁、中国区总裁刘军表示，企业模式是控制整个企业运营的最重要引擎，联力希望做到“每个企业都会有自己的云化、本地化模式”、“希望成为企业模式落地的践行者，成为行业模式场景的使能者， 打通大型模型行业应用的最后一公里。 ”
值得一提的是，在这里，联想并没有做自己的通用模型，而是与行业伙伴合作，在现有通用模型的基础上进行二次深度开发，完成单个模型和企业模型的构建。
换言之，在先进的全栈智能化之后，推动“市场优势”落地的过程，也在帮助释放中国AI“算法优势”的潜力。
算法能力往往更像是“考试成绩”，并不代表最终的“行业实践”能力，国内外很多大型模型新锐厂商都把重点放在了商业落地上——只有商业价值的转化才能体现算法优势的意义。
同时，“全栈智能化”也在一定程度上承担起连接算法和应用上下游的“AI产业链枢纽”的责任，实质上成为前沿算法的重要产业生态方，助力大模型等AI算法优势在智能产业升级中得以实现。
例如，以现有通用大模型为基础的二次深度开发支撑的AI PC，以及“集成多终端”战略，直接将大模型能力带入智能终端，提升工作效率和体验，推动算法优势迅速成为产业转型的一股力量。 在解决方案服务方面，联想以个性化的方式服务于各类大中小型企业，即优质算法的价值直接渗透到行业中。
2、算力优势：解决问题的症结，让“基础设施”能力更进一步
算力优势背后的“新基建”与传统基建有明显的区别：它不是按计划修，等别人用。
算力优势潜力面临几个症结问题，联想通过自主创新，在“全栈智能化”方面做出了有针对性的解决方案。
首先是计算资源的整合——不仅仅是简单的硬件堆叠，越来越需要满足各种算力需求。
联想与国内外领先的AI计算生态企业广泛合作，构建异构智能计算平台，可根据客户对不同规模算力的需求，匹配最优的算力基础设施，优化整体算力池化和性能。
说白了，联想还帮企业屏蔽了底层算力硬件的复杂性，不管什么样的计算资源可以统一接入和集成，只要企业需要。
这种方法也解决了业界关注的云边端协同算力问题。
然后，还有算力的有效利用问题——算力基础设施再强大，在建设完成后，也要以更合适的方式支撑行业的发展。
这时，联想按需订阅的价值发挥出来，企业“用多少就付多少”，大大提高了企业使用算力的灵活性——“算力即服务”，“算力优势”不再只是“大佬”，而是更加精细化的“手工工作”。
在这项服务的支持下，联想助力打造的甘肃省“紫金云公共计算中心”，成为西北地区最大的公共计算平台，助力区域内大量企业成长，并成功入选工信部“数字化转型创新案例”。
最后，是计算基础设施带来的“最佳问题”——如何在高能耗下提高能效比，顺应绿色低碳时代的趋势。
算力规模越大，对能耗问题的关注就越多，有数据显示，现在全球数据中心的年能耗相当于日本一个国家的能耗。
这就是提高能效比的用武之地。
对此，联想的“全栈智能”全面布局了关键液冷技术的研发和应用，可以大大降低数据中心的能耗水平。 例如，联想在上海交通大学的帮助下打造的“思源一号”，不仅是目前该校最强的高性能计算中心，而且PUE值低至11。
全栈智能创新下的“算力优势”正在成为“绿色生产力优势”。
3、“数据优势”：以“要素价值”的开发开拓数据金矿。
在不久前的2024全球CES大会上，联想一口气展示了10多款AI电脑产品和40多款智能终端产品。
根据官方声明，在AI技术的驱动下，联想的智能终端将嵌入个人代理、个人大模型、本地知识库、应用界面等，形成下一代AI操作系统，“集成多终端”。
一方面是指需要在个人大模型和AI应用生态之上构建统一的AI操作系统，另一方面，个人代理的任务将穿梭于各种AI终端，为用户提供跨AI电脑、AI平板、AI手机、 智能大屏、AIoT等设备。
这种先进的标准意味着另一个副业：所有智能终端不再只是“数据生产者”，而是成为“数据用户”，通过对数据的价值挖掘，通过大模型的新生产要素，为用户提供更好的服务，为工作、学习、生活等场景带来颠覆性的创新体验。
事实上，中国的AI发展过程就像埋在地下的金矿，只有得到更好的挖掘和利用才能转化为价值，全栈智能正在推动多种“挖掘”方式。
这也是中国提出将“数据”作为新生产要素的底层逻辑。
在“集成多终端”下，通过引入大模型，由海量数据“喂养”的大模型产生认知智能，可以帮助用户做很多过去做不到的事情，而这些数据的很大一部分来自用户日常的应用交互，实现了“使用更多更智能”的数据元素的过程。
同样，它是在AI原生解决方案服务中推广的企业大模型和企业代理，一般大模型的数据集基础+企业自身的长期数据积累，打造了可以“掌控整个企业运营”（刘俊宇）最重要的引擎，挖掘现有数据积累的价值，深刻地改变了企业的业务， 推动企业转型升级。
总体来看，我国智能化发展形成了自身独特的综合优势，而这一优势潜力的发挥已经通过“全栈智能化”得到了客观解决，有效促进了产业转型升级，增强了国家竞争力。
当中国正在形成独立的AI生态圈，急需包括大模型和应用、智能基础设施、终端AI技术在内的全栈技术支撑时，“全栈智能”无疑踏上了时代的节奏，顺应了时代发展的潮流。 联想在这方面的努力，表达了一家领先的科技公司在时代大势下所能扮演的角色，以及应该承担的责任。
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铃鼎表示，聚焦企业数字化和产业智能化升级，就是要关注创业、产业、商业相关的一切新技术、新模式、新生态no.391深入解读。
END] 一直在响。
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