AI大模型应用落地痛点分析
在支持、技术变革以及企业数字化转型需求的驱动下，中国企业纷纷开始探索并实践Al对于业务的赋能，积极推进Al大模型的深度应用与落地，与此同时对大模型应用的精度、效果、开发和部署效率等都产生了更高的需求。
但另一方面，企业在落地大模型应用的过程中仍面临诸多挑战。
本章节将重点聚焦企业落地Al大模型应用过程中的现状和需求，并对其面临的痛点和挑战进行梳理。
多重因素驱动下，企业对AI大模型的应用需求不断提高
◆在快速发展的数字化时代背景下，Al大模型正在成为众多企业转型升级的关键，同时，牵引、技术突破和转型需求等因素也驱动B端企业逐步推进了对于Al大模型的深度应用。
三大因素驱动AI大模型B端应用加速
牵引，环境利好
2021年以来，国家和地方层面加速出台Al应用和大模型相关，聚焦数据安全、技术创新、应用落地等方面，旨在降低Al应用门槛，加速大模型落地
技术突破，基础支撑
深度学习、自然语言处理、多模态等创新技术的不断突破，为Al大模型的开发和应用提供了强大的基础支撑，驱动大模型落地场景的多样性和业务赋能效率的提高
转型需求，市场拉动
在日益激烈的市场竞争和多变的需求下，企业亟需Al赋能运营效率和创新能力提升，Al大模型作为数字化转型重要工具，将帮助企业更好地洞察市场、优化决策
◆ AIGC时代的第一波浪潮是大模型的预训练和训练集群规模的不断扩大，紧随其后，第二波浪潮接踵而至，当前和未来将更加聚焦Al大模型的应用落地。算力、网络等基础设施构筑起高效的计算和存储能力，并基于自然语言处理、算法与模型优化等底层技术保障大模型稳定运行，在此基础上，通用大模型能力逐步完善，并基于专业领域数据涌现出垂直行业和细分场景大模型。
◆Al大模型在B端企业的应用落地离不开数据、算力和算法的协同支撑。其中，数据作为大模型应用的基石，主要提供丰富且高质量的训练和推理素材；算力作为基础的硬件保障，保障大模型的高效训练、优化及实时推理任务；算法作为大模型应用的核心引擎，可以定义并优化大模型的计算逻辑。
◆企业落地Al大模型应用的过程就是基于数据、算力和算法的支撑，将大模型能力赋能到业务的过程，但并不意味着拥有了数据、算力和算法，就具备了大模型应用落地的能力，企业还面临从数据到应用、从开发到上线的全面挑战。
企业在落地AI大模型应用过程中面临诸多挑战，难以一己之力实现全流程开发落地
◆对于大部分企业来说，Al大模型应用的实际开发落地面临较高的门槛，从数据的处理到模型的微调，再到算力迁移匹配等各个环节都可能伴随着不同的挑战与痛点。
◆企业在大模型应用过程中面临数据处理工具不足、端到端解决方案缺乏以及数据隐私与安全难题，对企业大模型落地产生影响；而算力多元化和模型多样化，也给很多企业带来了算力迁移和适配以及模型选择的痛点；此外，大模型应用从开发到部署上线的全流程十分复杂，门槛较高，各环节间的协同不足。
面向大模型应用痛点的方及实践路径提炼
基于企业对解决大模型应用落地痛点的诉求，中国市场上已涌现出众多服务商，但大多专注解决大模型开发部署过程中单一痛点，难以覆盖全流程，且不具备全方面的能力。进而带来企业后续更高的成本支出以及系统兼容性等问题。
全球生成式AI应用尚处早期，企业因数据隐私、安全、成本与性能(延迟等)因素，多采用私有云或本地环境。具有全流程解决方案能力的平台可打通大模型开发、部署与运维全流程，集成丰富授权软件，保障应用性与高效性，有效推动大模型在中国乃至全球的应用落地。。
本章节基于企业Al大模型开发部署全流程的痛点与挑战，提出解决思路并提炼核心方，以帮助企业高效地落地Al大模型应用。
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