最高 191 亿，最低不到 1 万！大模型狂飙两年，央国企项目建设已行至中途

在数字化潮流的推动下，央国企在AI大模型领域先行一步，这一现象引起了广泛关注。从2024年1月至7月，超过950个采购项目便足以说明这一点。这不禁让人深思，为何央国企能在这一时代领先，而非像云计算时代那样，金融行业率先抢占先机？

研究政策引导因素

国家政策对企业的发展方向有着显著的引导意义。特别是在AI大模型的发展领域，政策指引为中央和国有企业指明了道路。以政务领域为例，为了实现数字化管理和安全保障等多重目标，政策上的扶持促使央国企积极采用AI大模型。许多地区政务部门要求数据本地化，以利于数据管理，这推动了央国企在AI大模型建设中更加注重智算中心的建立。

宏观环境来看，我国倡导科技实现自主掌控。在这种政策的激励下，央国企纷纷布局AI大模型，不仅在智算中心投入，还全方位探索行业应用开发。这样，它们在全国数字化转型的大潮中，占据了领先的地位。

分析需求紧迫情况

不同行业对需求的紧迫性催生了央国企的先行行动。以运营商行业为例，尽管智能客服已经存在，但其转人工率却高达80%以上。这种情况下，提升效率和服务质量的需求变得尤为迫切，因此，他们急于运用AI大模型技术来改善这一状况。

教育领域同样面临挑战，线上教育的普及以及个性化教学需求的提升，促使我们迫切需要运用大模型技术来管理和分析庞大的教育资源以及学生学习数据。通过这种方式，我们可以针对每位学生的具体学习进度和其他相关情况，量身定制教育计划，从而更好地满足各类用户的教育需求。

审视自身算力优势

央国企的资源优势十分显著。它们掌握着规模庞大的服务器集群，这为它们提供了强大的算力基础。而这，正是构建大型AI模型的坚实基础。

能源企业在运营中积累了海量的数据，凭借自身算力，能够运用大模型对这些数据进行深入分析。比如，在能源生产环节的成本管控和能源分配优化等方面，大模型通过数据分析，能提供有效的解决方案。

探究智算中心布局

智算中心对央国企来说极其重要。以数量为标准，在诸如政务和运营商等行业，智算中心的投入比例尤为显著。特别是在政务领域，由于对私有化和本地化部署有较高需求，智算中心恰好能够满足这些需求。

不仅如此，大型工业企业需要整合调用各环节数据，这使它们对智算中心有着极高的依赖。智算中心扮演着数据处理的核心角色，负责数据的存储、分析和分发，服务于企业各个业务环节。这样一来，企业信息流得以实现高效流转。

深入行业应用方向

通过分析央国企在行业应用中的布局，我们可以观察到诸多特点。它们在政务领域，搭建了大型的模型平台，以此提升行政效率；同时，对这些政务文件进行智能分析和处理。

能源行业运用大模型技术，对安全生产进行严密监控。比如，通过图像识别技术来检测能源设备是否存在故障风险。各类行业应用都针对各自领域的特性，实施精确干预。

重视潜在问题

央国企正积极推动AI大模型的应用落地，这无疑是一件好事。然而，我们不能忽视其中可能存在的隐患。比如，尽管大模型能够实现数据溯源，但在责任划分等方面，问题尚不明确。

在一些多方合作的数据项目中，一旦出现数据安全问题，尚无明确责任归属，是数据提供方还是使用方需承担责任，这一问题尚在探讨之中。为此，AI服务提供商与各企业需携手努力，共同明确相关规范。

在这里，我想请教大家，面对央国企率先推进AI大模型发展的背景，中小微企业能从中吸取哪些有益的经验？期待大家的评论、点赞和将这篇文章分享出去。

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