当教育公司好未来想要训练自己的大模型时，它遇到了算力的难题。其算法工程师往往有多个项目、多个训练的模型、以及各种版本的迭代，任务繁多。在这个背景下，它们希望通过一个专业且稳定的算力训练平台，为每一个算法工程师分配合适的算力资源，让整个训练体系高效运转起来、将手上的算力利用到最优。
在大模型落地之路上，很多企业都面临像好未来一样的难题。当它们想要自己去训模型的时候，可能会遇到算力难以利用好的问题；当他们想要调用、调优模型时，可能会面临模型选择不够、工具链不够、数据不够等问题。
这正是国内云厂商想要帮他们解决的问题。在大模型浪潮下，过去以 IaaS（基础设施即服务）和 PaaS（平台即服务）为主的基础云服务，正让位于以 AI 为主的 MaaS（模型即服务）的云服务。云厂商希望能解决企业模型落地的这波需求，不仅仅是为了收模型和工具调度费，底层还是希望拉动云收入。
在大模型时代，围绕企业的不同落地需求，百度智能云推出了全栈的产品服务体系。
第一层是百舸计算平台，它基于百度对文心大模型训练的经验沉淀，主要为那些想自训模型的客户提供算力服务。好未来最终就选择了基于百舸训练自己的大模型。第二层是模型平台千帆，主要面向想直接调用模型、深入部署模型、以及基于模型进行上层应用开发的客户。早在去年 3 月，百度 C 端应用「文心一言」推出当月，百度智能云就及时推出了千帆平台。
这种积极性让百度智能云在 AI 大模型落地的进程中走在前列。据 IDC 发布的《2023 中国大模型平台市场份额》，中国大模型平台及相关应用市场规模达 17.65 亿元，百度智能云处于第一。而据自媒体”智能超参数”介绍，在 2024 年 1-8 月份的大模型中标数量盘点中，百度在中标项目数、行业覆盖数以及央国企中标项目数上，排名第一。
在 9 月 25 日百度智能云举办的云智大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖介绍，目前大模型已经在企业端被真正用起来了。目前在千帆大模型平台上，文心大模型日均调用量超过 7 亿次，用户累计精调了 3 万个大模型，开发出了 70 多万个企业级应用。
在这样的背景下，百度智能云分别针对算力、模型、AI 应用，升级了百舸 AI 异构计算平台 4.0、千帆大模型平台 3.0 两大 AI 基础设施，并升级代码助手、智能客服、数字人三大 AI 原生应用产品。沈抖表示，大模型以及配套的算力管理平台、模型和应用开发平台，正在迅速成为新一基础设施。这是大模型走向千行百业的重要基础。
以下是极客公园与百度智能云、以及百舸和千帆两大产品体系负责人交流后，看到的这两款重要产品的核心变化。从中，可以一窥中国企业落地大模型的核心难点、关键趋势。这对于接下来国内大模型的落地进程或许是至关重要的。
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖｜图片来源：百度智能云
对想训模型的客户：从「多快好省」用上算力，走向万卡集群时代
尽管直接调用模型是主流，但仍然有很多企业有自己训练模型的需求。据极客公园了解，这类企业往往集中在大模型初创企业、传统互联网企业，以及生命科学、智驾等行业。就企业规模来看，以行业头部客户居多。
它们一般具备较强的技术研发和快速迭代能力，有一定数据积累、数据质量良好。当然，它们也需要采购 GPU 算力。
但对于这些企业来说，如何能把算力用好，是一个核心难题。百度杰出系统架构师，百度智能云 AI 计算部负责人王雁鹏对极客公园表示，这些客户在算力上的核心痛点，大概可以总结为「多快稳省」。
1）多：指的是在算力卡脖子的情况下，企业必然要混合多种芯片训练，但芯片混训难度非常大。
2）快：指的是减少集群部署时间，提升模型训练推理效率，实现大模型业务快速落地。
3）稳：指的是技术故障都有可能导致训练任务停摆，进而造成损失，需要保持稳定和有效训练时长。
4）省：指的是算力没有被利用出来，甚至 50% 的算力都被浪费了，因此提升资源利用率对企业节省成本至关重要。
在王雁鹏看来，很多互联网行业客户的技术能力主要强于上层软件，而对于高性能计算、存储、网络、算法框架等底层基础设施能力上存在欠缺。他们想自己用好算力的难度比较大，这正是百舸平台提供的价值。
百舸延承自百度这十余年的基础设施经验，从最开始自己搭建服务器、到深度学习崛起后开始尝试 GPU 加速、到后来跟上云计算的巨大底层变革、再到今天 GPU 云时代超大规模的并行计算和万卡集群的算力利用。百度将过去多年的技术积累、资金与人员的大力投入、以及文心大模型的训练经验，最终沉淀为了百舸计算平台。
百舸 AI 异构计算平台 4.0｜来源：百度智能云
在上述四大方面，百舸平台取得了领先于行业的产品优势：
1）多：百舸支持在同一智算集群中混合使用不同厂商芯片，兼容昆仑芯、昇腾、海光 DCU、英伟达、英特尔等国内外主流 AI 芯片，多芯混合训练任务的性能损失控制在万卡性能损失 5%，是业界最高水平。
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王雁鹏介绍，实现多芯混训的核心，包括要在一套框架下面能把所有的芯片都用起来、因此要在抽象层把各个芯片打平；要建立芯片统一的通信库；要通过异构并行切分策略，解决不同芯片之间的互联带宽差异等。 |
2）快：一方面，百舸 4.0 能帮客户省去大量复杂和琐碎的配置和调试工作，最快 1 小时便能创建万卡规模集群，这要比行业通常需要的数天甚至数周快得多；另一方面通过大模型训推任务加速套件 AIAK，能针对主流开源大模型在并行策略、显存、算力等层面进行深度优化，为万卡集群下的大模型训推加速。比如单个芯片整体训练效率提升了 30%，长文本推理任务可以做到「极速生成」与「秒回」、效率提升了一倍。
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王雁鹏介绍，这背后一方面是单卡训练的提升，基于具体场景做算子的加速库。目前，百舸聚焦在大语言模型和自驾模型两大核心场景，同时在算子层面进行加速。 另一方面是并行训练的提升，包括坚持使用 RDMA 进行大规模集群组网、包括一边计算一边通信、也包括显存的优化等，最终形成了并行训练的提升。 |
3）稳：大模型训练是一个庞大的单一任务，一个点出错，整个集群就得停下、回滚到上一个记忆点。百舸在万卡任务上可实现有效训练时长占比 99.5%，稳定性极强。
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这背后在于降低故障次数和减少恢复时间，百舸在故障检测、故障诊断及定位、Checkpoint（检查点）及时写入、可观测能力、故障诊断、快速恢复等多个环节都进行了优化。 |
4）省：如果说一般客户自己管理算力只能发挥不到一半的资源利用率，那百舸能将资源利用率提升至 90%。
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一方面是训推一体技术。如果说传统的模型训练和推理通常是在不同的集群中进行，导致训练阶段需要大量的计算资源和数据，而推理阶段对算力的要求则显著更低，造成资源浪费。那么训推一体技术是在不同时间使用 GPU 资源，让集群能同时支持在线推理服务部署、以及离线训练任务，从而提升资源利用率。 另一方面是弹性资源池技术。百舸是以弹性队列为核心去设计每一个任务的配额和各种分配策略，根据训练任务设计优先级、抢占策略、分配策略，进一步提升资源利用率。 |
正是看重百舸在稳定、高效提供算力等方面的优势，经过综合评估之后，好未来最终选择了百舸。好未来看来，百舸平台的自适应分配策略，无论是对并行模型、并行训练任务的处理，还是对单任务之间的快速衔接等，都能做到速度非常快、同时保证任务不掉，使得团队快速地完成了九章大模型的研发上线。
这些都还是在万卡集群的维度进行讨论，不过往未来看，国内大模型行业很快将进入十万卡集群的竞争。
沈抖介绍，大模型领域的 Scaling Law（缩放定律，指模型性能会随着参数、算力、数据集的规模增加而提高）仍在继续，这意味着大模型训练会很快进入十万卡集群的竞争阶段。不久前，马斯克表示刚建设了 10 万卡的集群，未来几个月还会扩张到 20 万卡，这不会是个例，
在他看来十万卡集群训练的挑战很大。一方面是空间，部署 10 万卡的大规模集群，光是在物理层面就要占据大概 10 万平方米的空间，相当于 14 个标准足球场的面积。另一方面是能耗，这些服务器一天就要消耗大约 300 万千瓦时的电力，相当于北京市东城区一天的居民用电量。
而这种对空间和能源的巨大需求，已远远超过了传统机房部署方式所能承载的范畴。因此不得不考虑跨地域的机房部署，但这又带来了网络层面的巨大挑战。另外 10 万卡集群的训练中断比例会大大提升，有效训练时长占比会非常低，这也是很大的挑战。
不过在沈抖看来，百舸 4.0 正是为部署 10 万卡大规模集群而设计的，而今天的百舸 4.0 已经具备了成熟的 10 万卡集群部署和管理能力。「它就是要突破这些新挑战，为整个产业提供持续领先的算力平台，让我们的客户始终走在时代前沿。」他说。
复盘大模型落地这一年：从试水、到中间阶段、再到真正的爆发
对于那些想要基于现有大模型做二次开发（包括再训练、微调、评估和部署）的企业来说，百度智能云千帆平台的初衷就是为它们打造。去年 3 月，千帆平台提供了大模型调用接口和微调工具链，帮助企业更好地进行大模型落地尝试。
而在百度副总裁谢广军看来，这一年半来，大模型落地趋势经历了三次变化。而针对这三次变化，千帆平台也相应完成了从 1.0 到 3.0 的三次版本进化。
千帆 1.0 推出时，正值大模型爆火，那是企业进行大模型落地的第一个阶段：接触大模型的人都在找卡、囤积算力、尝试训练模型，大模型带火了芯片和算力。那时大模型的需求相对模糊，千帆 1.0 主要提供给企业大模型调用和微调服务。
从去年下半年开始，大模型落地进入了第二个阶段：很多企业和开发者，都在探索怎么基于基座大模型改造现有业务，在模型调用之上新增了应用开发的需求。在这样的背景下，千帆推出 2.0，为企业提供 AI 原生应用开发工具。不过，这个过程虽然有很多企业在尝试，但真正用到生产中的并不多。
而从今年 5 月开始，受各家模型厂商的价格战影响、模型降价，加速了企业把大模型用起来，并在业务场景里产生价值。
自今年上半年以来，大模型的落地发展明显加快｜图片来源：百度智能云
据百度智能云观察，自今年上半年以来，大模型的落地发展明显加快。就千帆平台的观察来看，其文心大模型日调用量超 7 亿次，累计精调模型超 3 万个，帮助用户开发 AI 应用应用超过 70 万个。
据谢广军介绍，大模型的应用已经进入爆发期，很多企业不是在等待类似移动时代的爆款应用，而是已经把大模型用到了自己业务的「研产供销服」的各个环节。
在他看来，这也是过去 18 个月整个国内大模型产业发展的一个缩影。「我们可以预判，2024 年将成为国内大模型产业应用爆发的元年。」他说。
企业的模型应用趋势：更深的模型工具链、更丰富的模型选择、更专业的应用开发工具
为了接住今天快速增长的 AI 落地需求，千帆大模型平台此次升级了 3.0 版本，在模型开发层、模型调用层、应用开发层三大方面都有了更新。如果拆解每一层，也能看到当下 AI 落地的一些需求和趋势。
1.模型开发层：需要大小模型结合、需要更深的工具链、需要补给数据
模型开发层，指的是需要基于现有大模型做二次开发（包括再训练、微调、评估和部署）。
据百度副总裁谢广军介绍，企业在进行模型开发时，一个需求是它们要的不只是大语言模型，也还需要传统的视觉模型、语音模型，甚至是传统意义上的小模型。比如在教育场景里，如果要大模型评判作业，它往往需要一个拍照的过程，通过 OCR 视觉模型解析题目，再通过大语言模型生成答案。
另外，企业进行模型开发的需求也更深度了。比如过去千帆提供的是低门槛一站式部署平台，但现在涌现了很多专业的用户，他们需要更深度的模型开发，比如白盒化训练、作业建模等方式开发等。
而在数据层面，企业也有了更高的要求。比如用户可能存在数据质量不高、数据不够、很难代表行业垂类场景的情况，那么就需要混入一些行业专有数据。另外，很多模型在训练时是针对具体场景做效果增强，但这可能会出现通用能力遗忘的问题，这时也需要混入通用的语料。
针对这些情况，千帆大模型平台 3.0 做了全面的更新。目前，它支持大模型和多种传统模型的协同开发，并提供了行业最全面的模型精调工具链，上线了 DPO、KTO 等模型训练算法和 PTQ 等模型量化算法。它还预置了独家高质量混合语料，支持企业将应用中产生的宝贵数据反馈给模型、形成数据飞轮，放大模型在特定场景下的优势。
千帆大模型平台 3.0 模型开发工具链｜图片来源：百度智能云
一个案例是，高途教育通过千帆大模型平台的开发工具链训练了作业批改大模型。它可以准确识别印刷体的题干和手写体的学生答案，同时利用千帆「数据飞轮」对这些数据进行清洗和精标，进一步提升模型性能。现在，改大模型的数学判卷准确率已经能达到 95%，最终让老师、学生受益，让公司业务增长。
2.模型服务层：持续扩充模型类型、降低模型价格
模型服务层，指的是用户直接调用大模型的需求。
千帆平台的升级思路，一是持续扩充模型的类型。比如在主力模型上，推出了新的模型 ERNIE Speed pro、ERNIE Lite pro 等，上下文都是支持 128K。垂类场景模型上，又推出了包括 ERNIE Character、ERNIE Functions、ERNIE Novel，更好满足一些企业在细分场景的需求。
除了文心系列大模型外，千帆还提供了包括近百个国内外大模型等丰富模型选择。除了语言模型，还支持调用语音、视觉等各种传统的模型等等。
文心大模型家族全景图｜来源：百度智能云
在扩大模型类型的同时，另一重点是降低模型调用成本。过去一年，文心旗舰大模型降价幅度超过 90%、主力模型全面免费。这带来的效果是，文心一言大模型的日均调用量超过 7 亿次。
上海巨闲网络科技旗下的产品「考试宝」，通过千帆的大模型调用和提示词工程，实现了试题解析智能化，可以秒级返回解析结果，用户会员转化意愿翻了一倍，且单条试题解析成本降幅达到 98%。最终实现了降本增收。
又比如是国内领先的招聘企业猎聘，通过调用文心大模型，对岗位需求和简历内容进行语义理解分析，帮助猎头顾问快速、智能地筛选简历，实现了高效的人岗匹配。现在，猎聘的人岗匹配准确率比业界平均水平高出 15 个百分点，提升招聘效率 50% 以上。
3.应用开发：企业级 RAG、企业级 Agent、AI 速搭三大方向
大模型真正在企业用起来，最上层的一步是看应用。它是一种最简单实用的方式，帮助企业用大模型来改造自己的业务。
目前，企业的的应用落地主要是在 RAG（检索增强生成）场景。因为 RAG 能让大模型快速「懂业务」，它相当于把海量的企业数据和行业知识做成「外挂知识库」给大模型。目前，千帆 3.0 从检索效果、检索性能、存储扩展、调配灵活性四方面对企业级 RAG（检索增强生成）进行了升级。
比如，通过与百度云资源打通，它可以支持无限容量的知识库存储和检索；速度上，能做到 1.5 秒内返回结果；RAG 全部关键环节，包括解析、切片、向量化、召回、排序等等，都可调、可配；企业可以灵活配置出最适合自己业务的方案；最后，它提供了企业级的安全性和稳定性。
在 2024 云智大会现场，演示了澎湃新闻应用企业级 RAG 的例子。这类权威媒体报道一条新闻时，往往需要引入该新闻的前因后果、背景信息，这是写报道的基础。澎湃新闻通过千帆创建知识库，上传了澎湃新闻成立十年以来所有媒资信息，共计 2700 万篇文档，超过 350 亿文字。接下来，设置成 100% 按知识库内容回答。
这对 RAG 的切片能力和召回的准确度要求非常高。比如让它盘点中国网球奥运发展史、以及 2024 年巴黎奥运女单冠军郑钦文的个人发展故事，大模型很快就定位到了知识库里的相关信息，并用结构化的表达方式生成了新闻事件的脉络、提供了文档索引。这体现了大模型强大的意图理解和内容生成能力。
又比如 RAG 的指令遵循能力。如果删掉知识库中有关郑钦文获得 2024 年奥运网球冠军相关的信息，再去问大模型，2024 年巴黎奥运会女单网球冠军是谁，大模型会拒绝回答这个问题。这是才是正确的做法。过去，由于大模型的「幻觉」问题，企业担心大模型不靠谱，但有了 RAG 和严谨的指令遵循，这个问题可以得到解决。
另外一个常见的大模型落地方式是 Agent（智能体）。Agent 在接到一个任务后，会进行自主思考、任务拆解、方案规划、并调用工具，全程自动地完成任务。千帆 3.0 升级的一个重要内容，就是针对企业级 Agent 的开发，增加了业务自主编排、人工编排、知识注入、记忆能力以及百度搜索等 80 多个官方组件支持。
在大会现场，也展示了在电商领域应用的例子。爱库存作为一家私域电商供货平台，数百万店主在爱库存上找到想卖的商品，通过自己的微信群、朋友圈这些渠道分发出去。爱库存正在千帆大模型平台上开发一个叫「爱库存超级助手」的 Agent。
过去，如果一个店主发现销量变差了，想调整一下销售计划、看看接下来适合卖什么。他首先要到数据看板上分析原因，如果确认是选品的问题，他会到爱库存「热卖榜」里去找更有增长潜力又适合他客群的品类，然后去做同类产品的比价、选品，最后还要到生成对应的文案和海报。这几步走下来，一般得几个小时。
而现在通过搭建 Agent，分钟级就可以完成，效率得到极大提升。目前这个功能正在内测，预计在 Q4 向爱库存的店主正式开放。
此外，本次大会还发布了企业级智能化低代码应用开发平台「AI 速搭」，通过自然语言对话，一句话就可以完成应用创建。
在大会现场，还演示了如何通过对话，在 AI 速搭平台上开发一个资产管理应用。只需一句话描述对目标系统的需求，包含资产信息、资产入库、资产领用、资产维修、资产报废等功能模块，大模型就可以清晰地理解需求并生成应用。过去，这样一个应用即使用低代码方式开发也需要几天的时间，现在只需几分钟就能完成。
大模型浪潮已经到了第二年，中国企业的落地速度、规模比想象中要更快。这离不开模型厂商以及提供全套落地产品体系的云厂商的努力。随着大模型落地真正拉开大幕，依靠响应速度、投入、决心等，百度智能云试图领跑、争夺 GPU 时代云计算巨头的生意规模和市场地位。今天或许只是一个开始。
