目 錄一、大模型一體機發(fā)展概述 1（一）大模型一體機的定義 1（二）大模型一體機的發(fā)展背景 2二、大模型一體機技術架構及選型參考 5（一）大模型一體機技術架構 6（二）大模型一體機產(chǎn)品形態(tài)分類 9（三）大模型一體機選型參考 13三、大模型一體機產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況 18（一）大模型一體機市場定位及規(guī)模 18（二）大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈分析 20四、大模型一體機應用實踐 24（一）場景應用實踐 24（二）行業(yè)應用實踐 27五、大模型一體機發(fā)展趨勢 33（一）大模型一體機的全棧技術能力持續(xù)深化 33（二）大模型一體機將持續(xù)深化行業(yè)化場景化能力 36（三）大模型一體機將兼顧安全性與便捷化部署 37（四）大模型一體機產(chǎn)業(yè)生態(tài)持續(xù)協(xié)同深化 39圖目錄圖1 大模型一體機技術架構 6圖2 按功能劃分的大模型一體機廠商分布占比 圖3 按應用類型劃分的大模型一體機廠商分布占比 13圖4 大模型一體機選型流程 16圖5 大模型一體機出貨量及市場空間 20圖6 大模型一體機產(chǎn)業(yè)圖譜 20圖7 大模型一體機應用開源、閉源模型占比 22圖8 大模型一體機在各應用場景中的分布占比 25圖9 大模型一體機在各行業(yè)中的分布占比 28圖10 大模型一體機應用于政務場景的數(shù)據(jù)分析 30一、大模型一體機發(fā)展概述近年來，隨著大模型技術加速產(chǎn)業(yè)智能化升級，大模型一體機通過集成算力、算法與行業(yè)解決方案，顯著降低企業(yè)部署門檻，推動人工智能技術規(guī)?；涞亍．斍?，大模型一體機市場格局初步形成，技術路徑趨于多元化，硬件加速與軟件優(yōu)化協(xié)同發(fā)展，逐步構建起覆蓋訓練、推理及行業(yè)應用的全棧能力。作為人工智能基礎設施的重要形態(tài)，大模型一體機正加速重構產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為下一代人工智能應用提供核心支撐。（一）大模型一體機的定義大模型一體機是一種高度集成的、提供大模型應用能力的系統(tǒng)。它通常采用私有化部署方式，封裝人工智能應用所需要的復雜組件，提供一種簡化、高效且安全的部署與運行環(huán)境。其核心理念在于對硬件資源、軟件資源、模型資源及垂直領域應用進行深度整合與協(xié)同優(yōu)化，構建一個易用性高的一站式人工智能解決方案，降低企業(yè)或機構部署和應用人工智能技術的門檻。從功能上看，大模型一體機融合了高性能人工智能服務器的計算能力與大模型私有化部署的特性，促進人工智能技術更快地在組織內(nèi)部轉化為實際應用和業(yè)務價值。大模型一體機的核心價值在于其系統(tǒng)性地解決了人工智能大規(guī)模應用與落地中的若干關鍵瓶頸與挑戰(zhàn)。首先，大模型一體機顯著簡化部署流程與運維復雜度。通過高度預集成化的系統(tǒng)設計和全面的軟硬件優(yōu)化，大模型一體機大幅降低了用戶部署和配置人工智能基礎設施的復雜度，有效規(guī)避了傳統(tǒng)模式下繁瑣的硬件選型、兼容性測試、環(huán)境搭建、軟件棧配置與調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)快速部署應用能力。其次，大模型一體機促進性能與效率的系統(tǒng)級提升。大模型一體機核心優(yōu)勢源于深度的硬件和軟件協(xié)同設計，通過對算法、軟件與硬件的整體優(yōu)化，超越單一組件性能極限，實現(xiàn)系統(tǒng)級的性能峰值與能源效率。此外，大模型一體機能夠強化數(shù)據(jù)安全與合規(guī)保障。大模型一體機普遍支持私有化、本地化部署模式，使得企業(yè)或機構能夠?qū)⒚舾袛?shù)據(jù)和核心模型嚴格控制在自身物理或邏輯安全邊界之內(nèi)，為對數(shù)據(jù)主權、隱私保護有嚴格要求的行業(yè)，提供符合其合規(guī)標準的、安全可控的運行環(huán)境。最后，大模型一體機能夠提供高度的應用定制化與業(yè)務融合能力。大模型一體機強調(diào)場景化賦能，提供便捷的工具支持用戶利用自有數(shù)據(jù)對模型進行高效微調(diào)，或部署私有模型，確保人工智能技術能緊密貼合具體業(yè)務需求，有效解決特定流程中的挑戰(zhàn)。（二）大模型一體機的發(fā)展背景2024年至2025年，大模型一體機市場呈爆發(fā)式增長，大模型一體機的興起源于人工智能技術演進與產(chǎn)業(yè)需求變革的雙重驅(qū)動。從技術發(fā)展來看，底層技術持續(xù)突破推動大模型一體機的能力提升和成本重構。隨著大模型技術逐步從“科研突破”走向“工程部署”，模型開源、壓縮與推理優(yōu)化等一系列關鍵技術的成熟成為一體機發(fā)展的技術底座。一方面，DeepSeek系列開源模型的發(fā)布，使開源模型能夠達到與閉源模型相近的效果，降低了優(yōu)質(zhì)模型獲取的成本，在提升大模型一體機業(yè)務效果的同時，降低了落地成本。另一方面，隨著大模型推理優(yōu)化技術的快速發(fā)展，KVCache、模型壓縮等技術通過減少冗余計算，提升推理速度和吞吐率，提升了大模型一體機的應用效果。同時，開源生態(tài)推動企業(yè)快速適配，形成“模型-工具鏈-硬件”的協(xié)同創(chuàng)新，同時降低了大模型一體機的部署及使用成本。規(guī)模效應與技術創(chuàng)新共同推動大模型一體機成本下降，一體化設計減少了復雜的系統(tǒng)集成和調(diào)試環(huán)節(jié)，從而縮短了部署周期，節(jié)約了人力成本。此外，大模型一體機通常提供靈活的訂閱或租賃模式，將一次性高額投入轉化為可控的運營支出，極大地降低了企業(yè)的初期投入門檻。從產(chǎn)業(yè)層面來看，產(chǎn)業(yè)鏈上下游的加速協(xié)同與創(chuàng)新融合促進大模型一體機快速發(fā)展。隨著人工智能產(chǎn)業(yè)化進程不斷深入，硬件供應商、軟件供應商、模型供應商、應用供應商等形成緊密協(xié)作的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，共同推動大模型一體機實現(xiàn)從技術研發(fā)到商業(yè)落地的全鏈條創(chuàng)新。在硬件生態(tài)方面，多元算力協(xié)同格局正在形成。硬件供應商如華為昇騰、寒武紀等通過開放指令集架構，與整機廠商深度協(xié)同優(yōu)化。在軟件生態(tài)方面，平臺工具鏈的生態(tài)共建形成協(xié)同效應，華為推出全棧國產(chǎn)化訓練推理加速套件以提升開發(fā)應用效率，百度針對一體機場景推出輕量化訓練推理工具，提升易用性。在模型生態(tài)方面，模型生態(tài)呈現(xiàn)分層協(xié)作特征，模型供應商如深度求索、阿里云通過開源模型，與應用供應商共同開發(fā)垂直場景解決方案。產(chǎn)業(yè)鏈的完善和生態(tài)系統(tǒng)的構建為大模型一體機的發(fā)展提供了保障，不僅促進了技術的共享與合作，還推動了整個行業(yè)的快速發(fā)展。從政策層面來看，多項政策推動大模型一體機市場繁榮發(fā)展。近年來，政府從研發(fā)、應用和基礎設施多層次協(xié)同發(fā)力，推動大模型技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，從而促進了大模型一體機的快速發(fā)展。在研發(fā)方面，2022年科技部發(fā)布了《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》，強調(diào)場景創(chuàng)新驅(qū)動提升創(chuàng)新水平，加大應用示范效應。在應用方面，2025年國務院發(fā)布了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，強調(diào)以人工智能引領“新質(zhì)生產(chǎn)力”，引導各行業(yè)加快智能化轉型。在國家頂層設計的引領之下，地方政府亦加大布局大模型一體機建設。深圳市政府發(fā)布《深圳市加快打造人工智能先鋒城市行動計劃（2025—2026年）》，明確提出要“培育發(fā)展大模型一體機，重點開拓一體機在金融、政務、醫(yī)療等本地部署需求旺盛的應用市場?！毕盗姓咄苿恿舜竽Ｐ鸵惑w機的應用需求。在安全合規(guī)方面，全國人大常委會發(fā)布《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》，要求數(shù)據(jù)處理者采取技術和管理措施保障數(shù)據(jù)安全，推動一體機強化本地化數(shù)據(jù)存儲與加密技術，確保訓練和推理數(shù)據(jù)不出域。同時，《中華人民共和國個人信息保護法》也明確了處理個人信息應當遵循的原則和要求，而大模型一體機通過本地化部署的方式，能夠更有效地實現(xiàn)個人信息的嚴格隔離和精細化訪問控制，從而有效規(guī)避數(shù)據(jù)泄露風險，在法規(guī)的從應用需求來看，行業(yè)場景驅(qū)動需求爆發(fā)推動大模型一體機的井噴式增長。隨著各行各業(yè)對智能化升級的需求不斷加深，大模型從“泛化工具”逐步走向“場景專家”，企業(yè)與機構對于低成本、低延遲、強隱私保護的本地化人工智能能力提出了更高要求，而大模型一體機正好在此背景下應運而生。首先，對私有部署與數(shù)據(jù)安全的強需求，使大模型一體機在政務、金融、醫(yī)療等高敏感領域率先落地。在政務領域，國內(nèi)多城市已部署多臺大模型政務一體機，支持本地公文生成、政策解讀、政民互動等任務，有效提升政務服務的智能化水平。在金融領域，多家銀行部署AI投顧與智能客服一體機，實現(xiàn)對客戶需求的實時響應與智能分析，同時滿足銀行對合規(guī)與低延遲響應的雙重要求。此外，針對行業(yè)用戶降低技術門檻、提升管理效率的綜合需求，大模型產(chǎn)品形態(tài)從平臺到一體機逐漸演化。大模型一體機“軟硬一體”的形態(tài)，封裝了模型加載、推理加速、知識集成和接口調(diào)度等復雜流程，降低了行業(yè)用戶的使用門檻，大大縮短了從部署到見效的時間周期。許多垂直行業(yè)廠商也開始圍繞行業(yè)需求定制大模型一體機方案，例如政法一體機、醫(yī)療助手一體機、呼叫中心一體機等產(chǎn)品形態(tài)不斷豐富，形成“場景即服務”的生態(tài)格局。二、大模型一體機技術架構及選型參考隨著大模型一體機從概念驗證邁向規(guī)模化落地，其技術架構持續(xù)演進并形成差異化發(fā)展路徑。當前主流大模型一體機已突破傳統(tǒng)服務器的設計范式，通過“硬件-軟件-模型-應用”架構的垂直整合，構建起覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓練、推理加速及場景落地的全棧技術體系。產(chǎn)業(yè)已衍生出多種大模型一體機的產(chǎn)品形態(tài)，在選型的過程中需兼顧算力規(guī)模與成本效率、算法兼容性與生態(tài)成熟度、平臺可擴展性與運維簡易性等因素，來為各行各業(yè)提供穩(wěn)定、高效、可控的整體解決方案。（一）大模型一體機技術架構大模型一體機的技術架構遵循分層設計、軟硬協(xié)同、深度優(yōu)化的原則，構建從底層硬件資源、軟件資源、模型資源到上層智能應用的全棧式、垂直整合系統(tǒng)，如圖1所示。這種“硬件-軟件-模型-應用”的技術架構能夠為大模型的開發(fā)、訓練微調(diào)、推理及全生命周期管理提供一個高效、穩(wěn)定、安全且易于使用的平臺，有效支撐大模型的應用任務。圖1大模型一體機技術架構硬件層作為物理基座，提供核心的計算能力、存儲能力以及網(wǎng)絡能力。計算資源方面，AI計算能力通常由一種AI加速硬件組成，例如通用圖形處理器（GPGPU,General-purposecomputingongraphicsprocessingunits）AI任務優(yōu)化設計的各類神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（NPU,NeuralProcessingUnit）等。存儲資源方面，大模型一體機需滿足大模型對海量參數(shù)和數(shù)據(jù)的存儲需求，達到大容量、高性能和可擴展的要求。對于常規(guī)場景的持久性存儲需NVMeSSD的存儲方式。針對性能要求高、可擴展性AI存儲方式。網(wǎng)絡資源方面，大模型一200-400GInfiniBand/RoCE的高帶寬配置，以實現(xiàn)參數(shù)同步效率最大化；針對10-100GInfiniBand/RoCE低時延、高可靠的網(wǎng)軟件層是連接硬件與應用的關鍵橋梁，提供資源管理和AI開發(fā)的能力。資源管理方面，資源池化能力通過資源虛擬化技術，如容器化和GPU虛擬化，將物理資源抽象化并進行池化管理，再結合智能的資源調(diào)度策略，實現(xiàn)計算、存儲、網(wǎng)絡資源的按需動態(tài)分配和彈性伸縮，優(yōu)化資源利用率。AI開發(fā)能力方面，軟件層提供了覆蓋模型全生命周期的工具和服務，涵蓋數(shù)據(jù)處理、開發(fā)訓練和部署推理的整個流程。其中數(shù)據(jù)處理功能支持數(shù)據(jù)的采集、清洗、標注和存儲，確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。模型訓練環(huán)境集成了主流的深度學習框架和高效通信庫，支持分布式訓練和模型評估。模型部署與推理環(huán)節(jié)則集成了模型壓縮技術和加速庫，以提升模型的運行效率和穩(wěn)定性。軟件層不僅將離散的硬件資源轉化為可編程、可編排的計算服務，還為大模型的開發(fā)提供靈活的技術支撐。模型層聚焦于核心算法能力的封裝和業(yè)務價值轉化，是連接軟件層提供的AI開發(fā)能力與上層應用需求的橋梁。模型層通常預置或支持便捷加載多種主流基礎大模型，這些模型覆蓋了不同規(guī)模和模態(tài)，為用戶提供了開箱即用的基礎智能能力。關鍵在于提供強大的模型定制與優(yōu)化能力，特別是支持全參數(shù)微調(diào)和參數(shù)高效微調(diào)技術，使用戶能用自有數(shù)據(jù)快速適配模型。為了評估和提升模型性能，模型層通常集成模型評估體系，提供標準的評估指標和方法。此外，模型層還強調(diào)模型管理的重要性，提供模型版本控制和管理功能。通過對基礎模型的集成、強大的定制優(yōu)化工具以及完善的評估和管理體系，模型層將軟件層提供的開發(fā)能力轉化為可直接應用的核心智能，為上層應用層提供了堅實的算法基礎。應用層作為技術棧的頂層接口，聚焦于模型層提供的智能化能力與具體業(yè)務需求的結合，實現(xiàn)大模型在不同領域的廣泛應用與價值落地。API接口、SDK和可視化用戶界面對外提供服務，降低了模型調(diào)用的門檻，使得各類應用能夠便捷地集成大模型的強大能力。許多一體機還封裝了針對特定行業(yè)的場景化解決方案模板，例如智能客服、文檔處理、代碼生成等，加速了行業(yè)應用的落地。此外，應用層強調(diào)對知識庫集成與檢索增強生成（RAG,Retrieval-AugmentedGeneration）技術的支持，通過結合外部知識庫，顯著提升模型回答的準確性和領域?qū)I(yè)性。在應用層，通常會提供智能體構建、工作流編排等工具，滿足企業(yè)多樣化的AI應用開發(fā)需求。同時，基于預置的大模型，應用層也會提供如問答助手、辦公助手、編程助手等成品SaaS服務，直接賦能最終用戶。應用層通過構建從模型推理到業(yè)務反饋的閉環(huán)系統(tǒng)，使得大模型一體機能夠靈活嵌入各種智能應用場景，最終完成從技術能力到實際業(yè)務價值的轉化。綜上所述，大模型一體機的技術架構是一個復雜且不斷演進的系統(tǒng)，其核心目標是通過軟硬件的深度融合和協(xié)同優(yōu)化，為大模型的全生命周期提供強大且易用的基礎設施。這種集成化的架構顯著降低了用戶部署和使用大模型的門檻，加速了人工智能技術在各行業(yè)的落地應用。（二）大模型一體機產(chǎn)品形態(tài)分類為了精準響應不同應用場景、預算規(guī)模以及用戶群體的需求，大模型一體機的產(chǎn)品形態(tài)呈現(xiàn)出多元化的特征。其分類通常圍繞硬件資源配置、模型規(guī)格以及應用領域等多個維度展開。從核心處理任務的角度看，大模型一體機可以分為推理一體機和訓推一體機。大模型推理一體機主要聚焦于將訓練完成的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，實現(xiàn)高效、低延遲的實時推理服務。其架構設計優(yōu)先考慮推理加速能力和能效比，通常采用定制化推理芯片和模型壓縮技術以降低計算資源消耗。軟件層面配備動態(tài)批處理、請求調(diào)度引擎和異構計算調(diào)度，保障高并發(fā)請求下的響應速度和服務質(zhì)量。推理一體機廣泛應用于智能客服、實時語音識別、圖像分析、推薦系統(tǒng)等場景，滿足對響應時延敏感且并發(fā)量大的業(yè)務需求。此外，推理一體機支持多模態(tài)融合推理和長文本處理，適應復雜的應用場景。大模型訓推一體機集成了訓練和推理兩大功能，其核心能力在于支持微調(diào)訓練與實時推理的統(tǒng)一資源管理和調(diào)度，硬件上配備高性能AI加速器、超大帶寬內(nèi)存、高速存儲及低延遲互聯(lián)，以保障訓練與推理任務的高效切換和并行執(zhí)行。軟件棧不僅支持主流訓練框架和算法，還集成模型開發(fā)生命周期管理工具，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、微調(diào)到推理部署的全流程協(xié)同。訓推一體機適用于政企、金融、醫(yī)療等對數(shù)據(jù)安全和本地化部署有嚴格要求的行業(yè)，能夠顯著縮短模型迭代周期，提升算力利用率，降低總體擁有成本。經(jīng)中國信息通信研究院調(diào)研，目前產(chǎn)業(yè)中僅推出推理一體機的企業(yè)約占34.0%、僅推出訓推一體機的企業(yè)約占17.0%，同時推出推理一體機和訓推一體機的企業(yè)占比48.9%?？梢钥闯瞿壳爱a(chǎn)業(yè)落地大模型一體機還是以推理一體機為主導。這是由于一方面模型推理是當前AI落地應用的主戰(zhàn)場，許多企業(yè)不再自己訓練模型，而是直接調(diào)用或部署現(xiàn)有模型進行應用開發(fā)，這也催生了對高性能、低成本、易部署的推理專用設備的巨大需求。另一方面，與訓練相比，推理對算力的絕對要求較低，這使得一些中小型或創(chuàng)業(yè)公司能夠憑借其在特定硬件或垂直行業(yè)優(yōu)化上的優(yōu)勢切入市場。圖2按功能劃分的大模型一體機廠商分布占比從應用場景來看，大模型一體機可以分為通用型和行業(yè)型。通用型大模型一體機適用于多行業(yè)、多場景的通用需求，側重構建開放兼容的底層架構，具備靈活的任務擴展能力。在硬件層面支持高性能計算芯片、大容量內(nèi)存、高速存儲和高帶寬網(wǎng)絡；軟件層面集成主流深度學習框架，提供全棧開發(fā)工具鏈，支持可視化管理工具；模型層面內(nèi)置多種基座大模型，支持語言、視覺、多模態(tài)等基礎模型，支持多種通用場景的快速部署。行業(yè)型大模型一體機則針對金融、醫(yī)療、制造、教育、政務等特定垂直領域進行了深度優(yōu)化和定制，體現(xiàn)在硬件選型上強化領域計算特性適配，以及軟件層面上支持行業(yè)特定的模型微調(diào)和行業(yè)知識庫，提升模型的行業(yè)專業(yè)性和適應性。表1大模型一體機應用場景分類通用型行業(yè)型適用場景及特性適用于多行業(yè)、多場景的通用需求，強調(diào)模型的廣泛適配性和靈活性。針對特定行業(yè)場景進行深度優(yōu)化，結合行業(yè)數(shù)據(jù)和知識，提供定制化解決方案。硬件配置配備高性能計算芯片，支持大模型的高效運行。支持大容量內(nèi)存、高速存儲和高帶寬網(wǎng)絡。針對行業(yè)需求優(yōu)化硬件配置，AI加速器、行業(yè)定制芯片。集成高效存儲和網(wǎng)絡設備，支持實時數(shù)據(jù)處理。軟件能力集成主流深度學習框架，提供全棧開發(fā)工具鏈，支持可視化管理工具，包括硬件組網(wǎng)、資源監(jiān)控和故障定位等。深度結合行業(yè)應用軟件，支持行業(yè)特定的算法優(yōu)化和模型微調(diào)，集成行業(yè)知識庫和檢索增強技術。模型能力（Qwen等），支持微調(diào)和增量訓練。預置模型涵蓋語言、視覺、多模態(tài)等基礎模型?；谛袠I(yè)數(shù)據(jù)和知識進行微調(diào)，提升模型的行業(yè)專業(yè)性和適應性。支持復雜場景的多模態(tài)模型。應用適配支持多種通用場景的快速部署，如知識問答、智能客服、文本生成、圖像識別等。針對行業(yè)場景進行深度優(yōu)化，如醫(yī)療影像分析、金融風險管理、工業(yè)設備故障診斷等。經(jīng)中國信息通信研究院調(diào)研，目前產(chǎn)業(yè)中僅推出通用一體機的企業(yè)約占21.3%、僅推出行業(yè)一體機的企業(yè)約占31.9%，同時推出通用一體機和行業(yè)一體機的企業(yè)占比46.8%。通過數(shù)據(jù)可以看出，目前大模型一體機的發(fā)展趨勢已趨向于行業(yè)化，純粹的通用一體機市場相對孤立。這類企業(yè)可能主要服務于對AI硬件有基礎需求、但尚未確定具體應用場景，或者需要進行定制化開發(fā)的客戶。目前，市場對針對特定行業(yè)、特定應用場景的AI一體機需求非常高。企業(yè)不再滿足于一個“萬金油”式的通用方案，而是需要能夠深度集成行業(yè)知識、優(yōu)化工作流的專業(yè)化設備。圖3按應用類型劃分的大模型一體機廠商分布占比（三）大模型一體機選型參考大模型一體機作為當前人工智能產(chǎn)業(yè)化落地的關鍵基礎設施，正迅速滲透到政務、金融、醫(yī)療、制造等各個行業(yè)領域。然而，面對市場上琳瑯滿目的一體機產(chǎn)品和解決方案，企業(yè)如何做出科學合理的選型決策成為關鍵挑戰(zhàn)。本節(jié)從應用方視角出發(fā)，系統(tǒng)梳理大模型一體機選型的核心方法論，深入分析不同行業(yè)的選型側重點，提供評估方法幫助企業(yè)合理進行大模型一體機選型。不同行業(yè)對大模型一體機的需求重點存在顯著差異，深入理解這些行業(yè)特性對大模型一體機的選型決策至關重要，下面將針對政務、金融、醫(yī)療、制造等典型行業(yè)，分析其在大模型一體機選型過程中的考量因素和具體方法。政務行業(yè)在大模型一體機的選型中會重點考量數(shù)據(jù)安全和自主可控的要求。為保證數(shù)據(jù)安全，政府部門通常要求數(shù)據(jù)本地化存儲，采用物理隔離的內(nèi)部部署方式以滿足合規(guī)需求，避免數(shù)據(jù)外泄和跨境傳輸風險。因此，政務選型時格外關注國產(chǎn)化適配、私有化部署以及安全防護能力。政務工作涉及大量敏感信息，只有將大模型一體機部署在本地并采取國密算法加密等措施，才能防止機密數(shù)據(jù)泄露。此外，政府應用場景偏向公文生成、政務服務問答等，往往希望定制模型以貼合政策咨詢、審批流程等垂直需求，從而提高服務準確性和效率。政務用戶也建議選擇具備長期支持能力的廠商，以金融行業(yè)在大模型一體機選型中著重關注安全性和時效性。于金融行業(yè)設計大量敏感的財務信息和交易數(shù)據(jù)，金融機構需要采取嚴格的數(shù)據(jù)安全措施，傾向于選擇私有化部署并進行安全加固的一體機，以滿足金融監(jiān)管機構的各項要求。這類一體機通常會內(nèi)置數(shù)據(jù)隔離沙箱、支持國密算法模塊，以保證客戶敏感數(shù)據(jù)的隔離保護。此外，為支持海量交易和用戶請求的實時處理，金融行業(yè)在選型一體機的過程中更加需要高可靠性和低延遲。目前，金融業(yè)應用大模型主要聚焦內(nèi)部業(yè)務提效，如智能合同審核、資產(chǎn)對賬、市場研報生成等。對于涉及高精度數(shù)值計算的場景，許多銀行證券還持醫(yī)療行業(yè)在大模型一體機選型中更加注重數(shù)據(jù)隱私、專業(yè)準確性和可靠性。為保障患者的敏感醫(yī)療信息安全，醫(yī)療機構通常要求數(shù)據(jù)不出域，通常選擇私有化部署方式，并采取嚴格的訪問控制和數(shù)據(jù)加密措施。因此，醫(yī)療行業(yè)選型時格外關注一體機的數(shù)據(jù)安全性、本地部署能力以及細粒度的權限管理和審計功能。醫(yī)療場景對模型的專業(yè)性知識高，醫(yī)療機構傾向選擇支持加載醫(yī)療專用模型和知識庫的大模型一體機，將醫(yī)院自有數(shù)據(jù)用于模型訓練，使其更貼合診斷決策支持、醫(yī)療問答、新藥研發(fā)等垂直場景。這些應用場景要求模型有高準確性和解釋能力。此外，醫(yī)療機構需要確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，建議選擇具備高可用性、長期技術支持和與現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)良好兼容性的廠商。制造業(yè)在大模型一體機選型中更加注重實時性能、場景適配能力。制造業(yè)應用大模型主要集中在設計研發(fā)、生產(chǎn)制造、運營管理和產(chǎn)品服務等場景，這些任務往往涉及高頻實時數(shù)據(jù)處理，對模型推理速度和系統(tǒng)穩(wěn)定性提出較高要求。因此，制造企業(yè)在選型時通常優(yōu)先考慮具備低延遲推理能力、支持邊緣側部署的一體機產(chǎn)品。由于制造場景對精度和可靠性要求較高，選型時還需評估模型的場景適配能力和對行業(yè)專有知識的支持，企業(yè)傾向選擇支持定制化微調(diào)和私有知識嵌入的模型，確保模型輸出貼合自身工藝流程和質(zhì)量標準。雖然各行業(yè)在大模型一體的選型方面?zhèn)戎赜兴煌?，但用戶單位在選型大模型一體機大體遵循以下流程和決策邏輯：圖4大模型一體機選型流程首先是需求評估和場景定義。明確業(yè)務需求，評估企業(yè)引入大模型應用的目標場景和性能要求。明確任務聚焦訓練還是推理、應用的領域是智能客服、公文寫作還是圖像識別，評估不同場景的并發(fā)量、實時性和吞吐量需求，以確定合適的模型類型和規(guī)模，并選擇相應的數(shù)據(jù)資源。其次是規(guī)劃模型和算力規(guī)模。根據(jù)業(yè)務場景選擇合適的大模型類型并確定參數(shù)規(guī)模。進一步依據(jù)大模型的類型和參數(shù)確定所需算力硬件配置，包括GPU型號與數(shù)量、CPU型號、內(nèi)存容量、存儲型號、機柜規(guī)格和網(wǎng)絡帶寬等。政務、金融、能源等行業(yè)客戶尤其要關注國產(chǎn)化兼容性。此外，在算力規(guī)劃時還需考慮峰值并發(fā)和擴展性，選定一體機配置應能支撐高峰期負載，并預留接口方便后續(xù)增加節(jié)點或升級GPU，以免最初選型過小后期無法平滑擴容。然后是安全合規(guī)與部署模式?jīng)Q策。明確企業(yè)在數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性方面的需求，決策部署方案。如果企業(yè)涉及敏感數(shù)據(jù)或有監(jiān)管要求，通常會選擇完全本地化部署的一體機，以確保物理隔離和數(shù)據(jù)“不出域包括操作系統(tǒng)、中間件、GPU加速卡等兼容性，以避免合規(guī)隱患或之后是產(chǎn)品調(diào)研和能力評估。收集市場上不同廠商的大模型一體機產(chǎn)品，重點考察廠商的技術實力和方案成熟度。在性能方面，重點考察吞吐量、并發(fā)能力、延遲時間等指標，來保證大模型一體機滿足業(yè)務場景的任務量級和處理效率需求。在軟件生態(tài)方面，重點關注軟件工具鏈能力、預置應用能力以及技術支持能力。同時，也需要綜合考量成本預算、售后能力等因素，結合自身預算，尋求技術與成本的最佳平衡。此外是測試驗證與試點部署。在比選不同一體機方案后，通常會對候選方案進行概念驗證（PoC,ProofofConcept）或小規(guī)模試點部署，以實際檢驗其功能和性能。這一階段由廠商提供測試機或在用戶機房部署一套設備，與用戶的業(yè)務數(shù)據(jù)進行對接測試。典型的驗證內(nèi)容包括：功能測試、性能測試和兼容性測試等。通過一段時間的業(yè)務模擬運行，應用方可以發(fā)現(xiàn)并反饋問題，如模型輸出錯誤案例、系統(tǒng)穩(wěn)定性不足之處，然后與廠商一起優(yōu)化調(diào)整。最后是決策定型與規(guī)?；瘜嵤?。綜合試點結果和各項指標，最終選定最契合需求的一體機方案，簽訂采購部署合同。此后進入正式上線階段，在部署過程中保持與廠商技術團隊緊密合作，做好人員培訓和運維交接。用戶方企業(yè)還需制定評估機制，持續(xù)監(jiān)測一體機在實際業(yè)務中的效果和收益，定期審視是否需要擴容硬件或引入新的模型版本，以保障系統(tǒng)始終滿足業(yè)務發(fā)展需求。通過以上流程，應用單位可以從自身業(yè)務痛點和目標出發(fā)，有條理地篩選出最合適的大模型一體機方案，實現(xiàn)技術落地與價值轉化。三、大模型一體機產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況隨著人工智能技術的不斷突破與應用需求的快速增長，大模型一體機產(chǎn)業(yè)迎來了蓬勃發(fā)展期，并逐步形成多元化的產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局。當前，大模型一體機正從單一硬件加速向“算力基建+算法優(yōu)化+場景賦能”的全鏈條協(xié)同方向演進，通過整合芯片廠商、云計算服務商、算法開發(fā)商及行業(yè)解決方案提供商的核心能力，構建起覆蓋技術研發(fā)、產(chǎn)品交付與商業(yè)落地的完整價值鏈。（一）大模型一體機市場定位及規(guī)模大模型一體機的目標市場主要面向?qū)?shù)據(jù)主權、安全可控、模型私有化作為核心競爭力的行業(yè)與企業(yè)。由于大模型一體機具有軟硬件協(xié)同、本地化部署為主以及多層安全體系的特性，使其更加適用于注重數(shù)據(jù)安全與隱私保護、對實時性要求高以及對應用易用性需求較高的場景。從開發(fā)流程上，主要面向推理或輕量訓練為主的場景；從行業(yè)應用上，主要面向政務、金融、醫(yī)療、能源等數(shù)據(jù)安全與合規(guī)要求高的行業(yè)。同時，大模型一體機也存在其使用場景的局限性。由于其軟硬一體化、本地部署的特性，大模型一體機在處理超大規(guī)模模型訓練和高并發(fā)推理任務時，容易遇到性能瓶頸，難以支撐大規(guī)模參數(shù)模型的持續(xù)高效訓練。此外，本地化部署的方式提高了企業(yè)的初始采購成本和后期運維成本，包括硬件購置、機房改造、電力供應及專業(yè)運維團隊建設等。因此，大模型一體機在超大規(guī)模訓練場景和海量高并發(fā)服務請求中存在明顯局限，更適用于對數(shù)據(jù)隱私要求極高、業(yè)務規(guī)模相對穩(wěn)定、且具備一定資金與技術支持能力的行業(yè)用戶。市場需求持續(xù)增加，大模型一體機步入高速增長通道。式AI技術爆發(fā)與企業(yè)智能化轉型需求的雙重驅(qū)動下，大模型一體機市場滲透率持續(xù)提升。浙商證券預測，20252027年大模型一體15萬臺、3972萬臺，對應的市場空間2027年有望突破五千億元人民幣。據(jù)中國信息通信研究院統(tǒng)計，市場上已迅速有接近百家廠商推出AI一體機產(chǎn)品，這些參與者涵蓋硬件與服務器企業(yè)、云計算廠商、大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)及行業(yè)應用開發(fā)商。在基礎設施層面，硬件廠商通過整合高性能算力與行業(yè)方案積極搶占市場，云廠商則依托彈性算力與生態(tài)加速布局私有化部署，在應用市場層面，頭部企業(yè)憑借技術或生來源：浙商證券圖5大模型一體機出貨量及市場空間（二）大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈分析大模型一體機作為集成高性能硬件、先進模型和行業(yè)應用的復雜系統(tǒng)，其產(chǎn)業(yè)鏈構成涵蓋了從硬件供應商、軟件供應商、模型供應商、應用供應商到整機供應商等多個關鍵環(huán)節(jié)。各環(huán)節(jié)不僅技術門檻高，且相互依賴、協(xié)同緊密，形成了一個多層次、多維度的生態(tài)體系。來源：中國信息通信研究院圖6大模型一體機產(chǎn)業(yè)圖譜硬件供應商為大模型一體機提供算力底座，是性能與可靠性的基礎保障。硬件供應商處于產(chǎn)業(yè)鏈上游，為大模型一體機提供GPU、CPU、存儲設備、網(wǎng)絡設備和電源等配套部件，其提供的算力、網(wǎng)絡和存儲能力決定了一體機運行大模型的效率。目前國內(nèi)已有超過20家人工智能芯片廠商成為大模型一體機的供應商，包括華為、新華三、問道以芯等，國產(chǎn)硬件生態(tài)呈百花齊放之勢。龐大的市場需求和政策扶持，為硬件供應商提供了前所未有的發(fā)展機遇。軟件供應商是大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈中的關鍵環(huán)節(jié)，為大模型一體機的高效運行和應用落地提供支撐。軟件供應商主要負責提供操作系統(tǒng)、AI平臺軟件、模型管理工具、推理引擎及開發(fā)工具鏈等軟件能力。通過提供操作系統(tǒng)保證整機穩(wěn)定運行，提供AI框架和算法庫，為模型訓練和推理提供基礎算法支持，提供模型推理引擎、中間件和驅(qū)動適配等，使硬件算力與大模型算法能夠高效協(xié)同，通過集成模型倉庫、開發(fā)工具鏈、容器化部署等技術，極大降低了用戶的使用門檻和開發(fā)成本。目前，國內(nèi)已有超過30家大模型平臺或工具鏈廠商成為一體機軟件供應商，包括百度、中國移動、新華三等，軟件供應商面臨著多樣化的行業(yè)需求和復雜的應用場景，需提供高度定制化和場景適配能力。隨著大模型應用從通用向垂直行業(yè)深入，軟件層面的定制化、優(yōu)化和服務能力成為競爭焦點，目前主流的產(chǎn)品形態(tài)會在大模型一體機中預置檢索增強生成（RAG,Retrieval-AugmentedGeneration）技術和智能體，來使大模型一體機提供更加符合特定場景或業(yè)務需求的能力。經(jīng)中國信息通信研究院調(diào)研，目前34.0%的企業(yè)會在推出的部分大模型一體機中配置檢索增強生成能力，61.7%的企業(yè)會將所有一體機都配置檢索增強生成能力，44.7%的企業(yè)會在推出的部分大模型一體機中配置智能體，51.1%的企業(yè)會在推出的所有大模型一體機中配置智能體。模型供應商是大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈中鏈接基礎算力與應用場景的關鍵環(huán)節(jié)，是大模型智能化能力的核心來源。模型供應商通過構建高質(zhì)量的基座模型和針對特定行業(yè)的專用模型，賦能大模型一體機實現(xiàn)高效的訓練、推理和管理功能，極大提升一體機的應用價值和行業(yè)適配性。當前國內(nèi)市場涌現(xiàn)出超過30家模型供應商，包括百度、華為、浪潮云等，他們通過持續(xù)優(yōu)化模型性能和增強模型的行業(yè)適應能力，推動大模型一體機在政務、公安、醫(yī)療、教育等多個領域的深度應用。經(jīng)中國信息通信研究院調(diào)研，89.4%的企業(yè)會在大模型一體機中預置開源模型，僅10.6%的企業(yè)僅使用閉源模型，開源模型在大模型一體機中的應用占比極高。圖7大模型一體機應用開源、閉源模型占比應用供應商將大模型一體機的算力、軟件和模型能力轉化為具體行業(yè)解決方案，推動一體機在各行業(yè)的深度應用。應用供應商位于產(chǎn)業(yè)鏈下游，通過結合行業(yè)業(yè)務流程和需求，開發(fā)定制化的智能化應用，提升行業(yè)效率和服務質(zhì)量，成為大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈中實現(xiàn)價值落地的關鍵力量。目前，國內(nèi)已有華為、新華三、中國移動等多家領先企業(yè)活躍于該領域，形成了豐富的應用生態(tài)。應用供應商的核心價值在于將復雜的人工智能技術轉化為易用、高效的行業(yè)解決方案，降低用戶技術門檻，提升業(yè)務效率和智能化水平。整機供應商承擔著將硬件、軟件、模型等多方面資源進行深度集成和系統(tǒng)設計的關鍵職責，是一體機性能、穩(wěn)定性和用戶體驗的核心保障。整機供應商負責一體機的架構設計、硬件選型與集成、軟件系統(tǒng)集成及AI算法優(yōu)化，確保各組件協(xié)同高效運行，滿足大模型訓練與推理的復雜需求。目前國內(nèi)整機供應商包括華為、百度、新華三等頭部企業(yè)，這些廠商具備強大的研發(fā)能力和系統(tǒng)集成經(jīng)驗，通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)“開箱即用”、高性能、低功耗和安全合規(guī)的一體化解決方案，極大降低了用戶的部署和運維難度。整機供應商的核心價值在于整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游資源，打造穩(wěn)定可靠、性能卓越且易用的產(chǎn)品，推動大模型技術的規(guī)模化應用。大模型一體機產(chǎn)業(yè)鏈的健康發(fā)展，需全鏈條協(xié)同應對來自技術、供應鏈與合規(guī)性等多維度的挑戰(zhàn)。硬件供應商作為基礎算力支撐方，面臨高端芯片研發(fā)制造難度大、短期國產(chǎn)芯片性能存在差距等核心技術壁壘，同時高端制造環(huán)節(jié)依賴先進代工和特定原材料，在地緣政治影響下供應鏈穩(wěn)定性存在不確定性，亟需突破技術封鎖和外部限制以支撐產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展。軟件供應商面臨基礎框架迭代快、軟硬件協(xié)同復雜及開源合規(guī)等挑戰(zhàn)，需持續(xù)優(yōu)化異構算力支持與分布式加速，并保障不同部署場景下的兼容性與穩(wěn)定性。同時，還需滿足企業(yè)客戶對安全性、可解釋性和私有化部署的嚴格要求，構建符合監(jiān)管要求的全棧軟件能力。模型供應商則需應對算法迭代迅速、算力成本高企及數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管趨嚴的挑戰(zhàn)，千億參數(shù)模型的訓練與推理資源消耗巨大，需持續(xù)優(yōu)化混合精度、MoE架構和模型蒸餾等技術，同時數(shù)據(jù)獲取與使用也須嚴格遵循隱私保護和內(nèi)容安全要求。應用供應商身處落地前沿，需直面行業(yè)需求復雜多變、場景適配難度高、技術與業(yè)務融合深度不足等挑戰(zhàn)，必須在快速響應市場變化、持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品體驗和保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)等方面實現(xiàn)系統(tǒng)性突破。整機供應商在系統(tǒng)集成方面面臨產(chǎn)品迭代快、兼容性復雜和穩(wěn)定性保障難度大等問題，必須統(tǒng)籌性能、成本與能效的平衡，并靈活響應不同客戶的定制化需求。四、大模型一體機應用實踐近年來，隨著大模型技術在各行業(yè)的深入應用，大模型一體機憑借其軟硬件一體化優(yōu)勢，逐步成為推動智能化轉型的重要支撐。大模型一體機顯著提升了智能客服、智能編程、智能寫作等通用場景的應用效率與體驗，降低了企業(yè)和機構的技術門檻和運營成本。作為連接前沿技術與實際業(yè)務的關鍵橋梁，大模型一體機正在政務、金融、醫(yī)療、制造等多個領域?qū)崿F(xiàn)了規(guī)?；涞?，助力構建安全、可靠且高效的智能服務體系。（一）場景應用實踐目前，大模型一體機憑借其集成化、高性能和易用性的特點，在智能客服、智能編程、智能寫作等各類應用場景中展現(xiàn)出日益廣泛的應用潛力，顯著提升了工作的效率和效果。經(jīng)中國信息通信研究院統(tǒng)計，74.5%的企業(yè)推出了應用于智能客服場景的一體機，63.8%的企業(yè)推出了應用于智能寫作領域的一體機，74.5%的企業(yè)推出了應用于智能檢索領域的一體機，80.9%的企業(yè)推出了應用于智能數(shù)據(jù)分析的一體機。圖8大模型一體機在各應用場景中的分布占比大模型一體機賦能智能客服，提升服務應答能力。傳統(tǒng)智能客服面臨著專業(yè)性不足、響應速度慢和知識更新滯后等核心挑戰(zhàn)，無法深入理解行業(yè)術語和復雜問題邏輯。為解決此類問題，大模型一體機在智能客服領域提供了私有化的大語言模型服務，結合企業(yè)數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能交互。通過部署在本地的一體機，能夠?qū)崿F(xiàn)在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)快速上線智能客服功能，保障數(shù)據(jù)不出域、模型可控，符合金融、政務、醫(yī)療等行業(yè)對數(shù)據(jù)隱私的嚴格要求。在技術路徑上，一體機依托于大模型自然語言理解與生成能力，使其能夠理解口語化提問、支持多輪對話并保留上下文，從而彌補傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏交互記憶的缺陷。在此基礎上，一體機通常采用檢索增強生成（RAG,Retrieval-AugmentedGeneration）技術，將企業(yè)內(nèi)部知識庫與通用大模型相融合：在生成回答前先檢索相關內(nèi)部文檔作為“外掛知識”，極大提升了回復的專業(yè)性并減少了“幻覺”錯誤。此外，由于此類知識檢索和客服問答場景通常都在本地進行，也進一步避免了數(shù)據(jù)泄露風險，確保了業(yè)務的安全性。部署形態(tài)上，大模型一體機通常軟硬件IT架構，可連接企業(yè)知識庫、業(yè)務數(shù)據(jù)庫以及客服對話接口，實現(xiàn)與原有系統(tǒng)的平滑集成。深圳某半導體企業(yè)使用華為大模型一體機搭建企業(yè)智能IT熱線極大提升企業(yè)運營效率。200%。IT服務場景中，通過智能文本問答、坐席實時輔助、處置建80%工單自助閉環(huán)，顯著提高工作效率、大模型一體機驅(qū)動代碼生成，降低開發(fā)門檻提升工程效率。大模型出現(xiàn)之前的開發(fā)流程存在諸多低效環(huán)節(jié)，開發(fā)人員需要花費大量時間寫樣板代碼、重復性的邏輯，同時，代碼質(zhì)量保障也給研發(fā)帶來額外負擔。這些問題會導致項目周期拉長、人員投入高、錯誤率高，使企業(yè)研發(fā)效率受限。為解決此類問題，大模型一體機提供了智能編碼助手的解決方案，其部署形態(tài)通常是在企業(yè)內(nèi)部以一體機或云旁部署的形式，引入訓練有素的代碼大模型，并通過插件或API集成到開發(fā)者常用的IDE、代碼托管平臺中。技術路徑上，通過自然語言生成代碼、智能補全與重構幫助開發(fā)者快速編寫和重構代碼。同時，根據(jù)函數(shù)邏輯自動生成單元測試用例，并輸出代碼調(diào)試建議，降低代碼測試和排錯的成本。最后，根據(jù)代碼內(nèi)容，AI自動撰寫注釋、接口文檔，便于團隊理解和維護。浪潮云睿大模型一體機應用于智能編碼場景后，使開發(fā)時間成本顯著降低，平均每個55%45天，20大模型一體機重構公文寫作，大幅提升創(chuàng)作效率。公文寫作作為黨政機關和大型企業(yè)的基礎工作，是一項耗時費力且要求嚴謹?shù)墓ぷ鳎^程周期長、人工投入大，常常拖慢事務辦理效率。以往擬寫一份公文可能需要數(shù)小時甚至數(shù)天的反復打磨和審核，增加了行政成本。為解決此類問題，大模型一體機在公文寫作場景提供了自動擬稿和輔助校對的整體方案。部署在政企內(nèi)網(wǎng)環(huán)境的公文生成一體機往往內(nèi)置經(jīng)過公務文書語料專門訓練的大語言模型，能夠根據(jù)用戶的簡要指令快速生成符合公文格式要求的初稿，并自動完成格式和措辭的規(guī)范化處理。模型結合了機關已有的公文模板和專業(yè)知識庫，確保生成內(nèi)容符合公文和政策要求。（二）行業(yè)應用實踐目前，大模型一體機正加速滲透政務、金融、醫(yī)療、公共安全、制造、零售等關鍵行業(yè)。一方面，通過安全可控的本地算力與行業(yè)知識庫深度融合，驅(qū)動政務服務提質(zhì)增效、金融風控精細化、醫(yī)療診療智能化；另一方面，以“快速交付+智能體”模式縮短了從業(yè)務需求識別到價值兌現(xiàn)的周期，顯著降低了組織使用大模型的技術門檻與運維成本，為產(chǎn)業(yè)智能化升級提供堅實底座與持續(xù)動能。經(jīng)中國信息通信研究院調(diào)研，61.7%的企業(yè)推出了應用于金融行業(yè)的一體機，74.5%的企業(yè)推出了應用于政務行業(yè)的一體機，61.7%的企業(yè)推出了應用于教育行業(yè)的一體機，57.4%的企業(yè)推出了應用于醫(yī)療行業(yè)的一體機。圖9大模型一體機在各行業(yè)中的分布占比大模型一體機賦能金融，提升風控與合規(guī)效率。在數(shù)字化和智能化的浪潮下，金融行業(yè)面臨風險管理壓力與日俱增、合規(guī)審查成本居高不下、客戶服務體驗亟待提升等多重挑戰(zhàn)。面向上述挑戰(zhàn)，當前越來越多的金融機構應用大模型一體機實現(xiàn)模型的快速啟動及微調(diào)優(yōu)化，保障高效可靠的業(yè)務運營管理。在投研與風控方面，券商利用大模型一體機實時抓取財經(jīng)資訊、公告等數(shù)據(jù)，自動生成高質(zhì)量研報，并對投行業(yè)務底稿和招股書進行智能校驗，提高投研效率和準確性。保險機構借助大模型簡化核保流程，自動分析投保人資料評估風險，加速理賠服務。在信貸審批與合規(guī)審查方面，銀行部署大模型一體機作為智能信貸助手，可以自動提取申請材料關鍵信息，輔助進行貸前信用評估與貸后風險預警。合規(guī)部門借助模型對海量交易和報告進行審查，自動識別可疑行為和異常模式。通過本地大模型對接內(nèi)部知識庫，審批流程從人工經(jīng)驗判斷提升為智能審核，既提高審批效率又保證合規(guī)要求。在智能客服與財富管理方面，大模型一體機內(nèi)置的智能知識問答助手可以讓員工快速檢索處理產(chǎn)品和業(yè)務知識，并提供多格式文檔的對話交互查詢，支持內(nèi)容溯源，顯著提升客服響應專業(yè)度。智能坐席輔助系統(tǒng)深度理解客戶意圖，提供流程導航和知識提醒，減輕坐席人員負擔。此外，在財富管理領域，大模型助手可輔助理財顧問進行客戶需求分析、產(chǎn)品推薦和資產(chǎn)配置方案，提供個性化的投資建議，提升服務品質(zhì)和精準度。大模型一體機賦能政務行業(yè)，提升公共服務效率和質(zhì)量。政務領域長期以來存在業(yè)務辦理效率不高、知識利用不足等問題。一方面，各級政府日常要處理大量公文材料和審批事務，傳統(tǒng)模式下公文起草、審改流程繁瑣冗長。另一方面，不同部門之間信息孤島現(xiàn)象突出，“知識孤島、數(shù)據(jù)碎片”導致決策支持不充分、跨部門協(xié)同低效。同時，政府數(shù)據(jù)高度敏感，要求人工智能應用必須安全可控、本地部署。通過引入大模型一體機，能夠提升行政辦公效率和公共服務質(zhì)量。在公文起草與審校方面，大模型一體機正在輔助撰寫公文、報告和會議紀要等文稿，根據(jù)輸入要點快速生成初稿，人工再行修改定稿，大幅縮減寫作時間。在政務服務與咨詢方面，大模型一體機可以針對政務大廳的智能導辦和政策咨詢場景，提供智能客服功能。群眾通過網(wǎng)站或政務App提出問題，即時從龐大的政策法規(guī)庫中檢索并生成回答。在行政審批與治理決策方面，大模型一體機可以擔任智能輔助審批員的角色，對提交的申請材料自動分類歸納要點，輔助審核人員發(fā)現(xiàn)遺漏或風險點，加速審批流轉。在政府治理中，能夠整合應急管理、城市運行等多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能決策支持。黑龍江省大數(shù)據(jù)中心應用浪潮海若大模型一體機提升運營指揮大廳政務數(shù)據(jù)分析效率。通過對話交互實現(xiàn)分析決策數(shù)據(jù)的靈活實時獲取，通過構建知識庫和問答模型，面向政府數(shù)據(jù)指標分析展示場景，提供數(shù)據(jù)分析研判和輔助決策能力，大幅提升運營決策效率。例如通過一體機支持比數(shù)專家能力，數(shù)據(jù)比對耗時從原來530秒以內(nèi)；一體機提供數(shù)據(jù)快速獲取能力，幫助業(yè)務人員大幅度提升數(shù)據(jù)獲取效率，獲取數(shù)據(jù)的周期從原來僅工1-37*24小時隨時獲取數(shù)2-3圖10大模型一體機應用于政務場景的數(shù)據(jù)分析大模型一體機賦能制造業(yè)，加速生產(chǎn)與運營模式革新。在全球化競爭日益激烈、個性化需求不斷增長的背景下，制造業(yè)面臨著生產(chǎn)效率提升、產(chǎn)品研發(fā)周期縮短、質(zhì)量控制精細化以及供應鏈協(xié)同優(yōu)化等多重挑戰(zhàn)。為了應對這些挑戰(zhàn)，越來越多的制造企業(yè)引入大模型一體機，以實現(xiàn)設計、生產(chǎn)、管理全流程的智能化升級。在智能研發(fā)與設計方面，制造業(yè)企業(yè)利用大模型一體機對海量研發(fā)數(shù)據(jù)和設計圖紙進行深度學習，輔助工程師快速生成產(chǎn)品概念、優(yōu)化設計方案，并進行虛擬仿真測試，大幅縮短產(chǎn)品上市周期。在智能生產(chǎn)與質(zhì)量控制方面，大模型一體機能夠?qū)崟r分析產(chǎn)線數(shù)據(jù)，識別設備異常、預測維護需求，并優(yōu)化生產(chǎn)排程。同時，通過對產(chǎn)品圖像、傳感器數(shù)據(jù)進行智能識別與分析，實現(xiàn)缺陷的精準檢測和質(zhì)量的在線控制，提高良品率。在供應鏈優(yōu)化與管理方面，大模型一體機能夠整合供應商、生產(chǎn)、物流等多方數(shù)據(jù)，進行需求預測、庫存優(yōu)化和風險預警，提升供應鏈的韌性和響應速度。在客戶服務與售后方面，大模型一體機內(nèi)置的智能問答系統(tǒng)可以快速響應客戶咨詢，提供故障診斷和維修指導，提升客戶滿意度。通過本地化部署大模型，制造業(yè)能夠確保核心技術和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的安全，加速向智能制造轉型。日照鋼鐵集團應用新華三大模型一體機優(yōu)化煉鋼過程。在生產(chǎn)制造方面，監(jiān)測并分析煉鋼過程中的關鍵變量，如溫度、化學成分和爐料配比等，預測并調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，使煉鋼成本降低了約15%，成品率提升10%。同時，應用大模型一體機進行智能調(diào)度，綜合生產(chǎn)線的生產(chǎn)能力、設備狀態(tài)和市場訂單等信息，實現(xiàn)了生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化，使生產(chǎn)效率提升10%，設備利用率提升15%，改善了生產(chǎn)線的綜合效益。在供應鏈管理方面，應用大模型一體機分析市場需求、原材料價格及供應商表現(xiàn)等多維度數(shù)據(jù)，優(yōu)化了原材料采購和庫存管理。10%大模型一體機賦能教育行業(yè)，提升教學質(zhì)量與管理效率。教育行業(yè)長期存在優(yōu)質(zhì)資源分布不均、個性化教學不足和教師負擔過重等挑戰(zhàn)。為解決這些挑戰(zhàn)，教育機構正積極探索大模型一體機的應用，以構建更智能、高效的教育生態(tài)系統(tǒng)。在個性化教學與學習方面，大模型一體機能夠分析學生的學習數(shù)據(jù)、知識掌握情況，智能推薦定制化的學習路徑和教學資源，實現(xiàn)“因材施教”。它能夠根據(jù)學生的提問，提供多維度、深層次的知識解答，并進行智能批改作業(yè)和提供即時反饋。在智能教學輔助方面，大模型一體機可以輔助教師快速備課，自動生成教案、課件和試題，減輕教師的日常工作負擔。它還能通過對課堂互動和學生表現(xiàn)的分析，為教師提供教學改進建議，提升課堂效率和趣味性。在教育管理與決策方面，大模型一體機能夠整合學校的各類管理數(shù)據(jù)，如學生學籍、成績、考勤等，進行智能分析和預測，為學校管理者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，優(yōu)化資源配置。大模型一體機賦能能源行業(yè)，提升能源管理和運營效率。在全球能源轉型與“雙碳”目標的背景下，能源行業(yè)面臨著數(shù)據(jù)量爆炸式增長、運維管理復雜、安全風險突出以及能源利用效率亟待提升等一系列挑戰(zhàn)。為應對這些挑戰(zhàn)，越來越多的能源企業(yè)正引入大模型一體機，以實現(xiàn)模型的快速部署、高效訓練與優(yōu)化，從而保障其業(yè)務的高效可靠運行。在電力調(diào)度與智能電網(wǎng)方面，大模型一體機可以對海量實時數(shù)據(jù)進行分析，精準預測電力負荷，并優(yōu)化調(diào)度策略，確保電網(wǎng)穩(wěn)定運行，減少高峰時段的供電壓力。在設備運維與故障預測方面，通過模型對發(fā)電機組、輸電線路、變壓器等設備的運行數(shù)據(jù)進行深度學習，可以自動識別異常模式，提前預警潛在故障，將被動維修轉變?yōu)橹鲃宇A防，大幅降低停機時間和運維成本。百度大模型一體機應用于福建電力行業(yè)，通過電力知識記憶理解、多模態(tài)融合分析，給電網(wǎng)“問診把脈”，輔助業(yè)務人員實現(xiàn)重過載問題的精準診斷并及時“對癥下藥”。通過學習2000多項故障案例，205個工作日，全省每年預估可150010小時縮短至10分鐘。五、大模型一體機發(fā)展趨勢近年來，隨著大模型技術的不斷突破與成熟，大模型一體機作為集成算力、模型與應用的綜合解決方案，正加速推動智能計算向更高效、更安全、更便捷的方向發(fā)展。憑借硬件深度優(yōu)化、軟件工具鏈完善及多元化模型生態(tài)的協(xié)同進步，大模型一體機不斷提升算力效能與系統(tǒng)智能化水平。同時，其在行業(yè)場景的垂直深化和廣泛滲透，促進了政務、金融、醫(yī)療、制造等領域的深度融合。伴隨著安全防護機制的內(nèi)生化與便捷化部署能力的提升，大模型一體機正成為構建安全、可靠且高效智能服務體系的核心支撐。（一）大模型一體機的全棧技術能力持續(xù)深化隨著大模型參數(shù)的不斷擴大，應用場景的逐漸豐富，大模型算力性能需求不斷提高，部署和優(yōu)化的軟件棧變得更加復雜，模型逐漸向多模態(tài)、多行業(yè)持續(xù)擴展。為應對上述挑戰(zhàn)，大模型一體機正朝全棧協(xié)同優(yōu)化持續(xù)演進。在硬件層面，大模型一體機的算力、網(wǎng)絡、存儲及能耗管理能力都將不斷提升。傳統(tǒng)的硬件架構面臨算力瓶頸、延遲長等挑戰(zhàn)，大模型一體機將通過從“單機箱”到“機柜級一體化”演進，提升模型的實時推理與多模態(tài)推理吞吐能力。為了提升模型參數(shù)加載和梯度同步效率，大模型一體機將采用高效存儲與內(nèi)存體系，優(yōu)化存儲層級和帶寬，減少數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。同時，為了提升大模型訓練的擴展性和效率，大模型一體機將采用網(wǎng)絡互聯(lián)與分布式協(xié)同的方式，支撐分布式訓練和推理的高速低延遲網(wǎng)絡架構，保障多節(jié)點間高效通信和同步。此外，為了提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和持續(xù)運行能力，大模型一體機將采用能效管理與散熱技術，通過動態(tài)功耗管理、智能調(diào)度和先進散熱技術，降低整體能耗，在降低運營成本的同時，符合綠色計算的發(fā)展趨勢。硬件深度優(yōu)化為大模型一體機提供了強大的算力基礎和高效的資源利用，是實現(xiàn)大規(guī)模模型訓練和部署的前提。在軟件層面，大模型一體機的軟件工具鏈正在向自動化、可視化、易用化的方向發(fā)展。完善的軟件工具鏈是釋放大模型一體機硬件能力的關鍵。為了提高開發(fā)效率和模型質(zhì)量，大模型一體機將支持全流程自動化的軟件工具，覆蓋數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、部署和監(jiān)控等環(huán)節(jié)，極大降低人工干預，加速從算法創(chuàng)新到產(chǎn)品落地的周期。為了保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行和持續(xù)優(yōu)化，大模型一體機將提供統(tǒng)一的開發(fā)和運維平臺，統(tǒng)一接口和管理視圖，支持跨硬件、跨模型的統(tǒng)一調(diào)度和資源管理，實現(xiàn)模型生命周期管理、版本控制和性能監(jiān)控。為了降低運維成本，大模型一體機將提供智能化運維和故障預測能力，通過引入AI驅(qū)動的運維系統(tǒng)，實現(xiàn)故障預警、資源調(diào)優(yōu)和性能自適應，提升系統(tǒng)可靠性和用戶體驗。此外，大模型一體機軟件正在向低代碼、無代碼方向發(fā)展，通過降低技術門檻，使業(yè)務人員也能參與模型構建和應用開發(fā)，促進AI技術的普及和應用創(chuàng)新。軟件工具鏈的完善不僅提升了開發(fā)者的生產(chǎn)力，也為大模型一體機的廣泛應用提供了堅實的軟件支撐。在模型層面，大模型一體機的模型生態(tài)正在不斷擴展，構建多元化的應用場景。為了適配更加豐富的業(yè)務場景，大模型一體機將推進多樣化模型庫建設，包括通用大模型和行業(yè)專用模型和多模態(tài)模型等。模型庫的豐富性和開放性促進了模型復用和快速定制，縮短了應用開發(fā)周期。為了實現(xiàn)大模型在一體機上的高效部署，大模型一體機將推進模型適配與優(yōu)化技術，通過模型壓縮、蒸餾、剪枝等技術，兼顧性能和資源消耗，保證模型在不同硬件平臺和業(yè)務場景中的表現(xiàn)。為了滿足復雜場景下的綜合智能需求，大模型一體機正在推進跨領域的模型融合，推動語言、視覺、語音等多模態(tài)模型的融合，提升模型的理解和生成能力，拓展智能應用的邊界。同時，大模型一體機還在推進生態(tài)協(xié)同與開放合作，鼓勵產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新，推動開源社區(qū)、企業(yè)和科研機構共同構建開放、共享的模型生態(tài)，促進技術創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新。模型生態(tài)的擴展不僅豐富了大模型一體機的應用價值，也推動了人工智能技術向更廣泛、更深入的行業(yè)滲透。（二）大模型一體機將持續(xù)深化行業(yè)化場景化能力隨著大模型技術在各垂直領域的快速滲透，傳統(tǒng)的大模型往往缺乏行業(yè)特定知識，直接應用于專業(yè)領域效果有限，而各行業(yè)又存在數(shù)據(jù)隱私、合規(guī)要求和專業(yè)門檻，需要定制化的解決方案。在此背景之下，大模型一體機正從通用能力平臺向深度行業(yè)化、場景化解決方案演進，將通過領域知識增強、業(yè)務場景專屬優(yōu)化等方式，構建更精準、更高效的行業(yè)智能體系。為了更好地適配垂直場景，各行業(yè)將涌現(xiàn)專用的大模型及知識庫集成方案。大模型一體機將預置或接入各行業(yè)權威的數(shù)據(jù)和知識圖譜。政務領域?qū)⑼七M融合政策法規(guī)和政務數(shù)據(jù)構建政府專用大模型，實現(xiàn)智能政策解讀、政務問答等能力；金融領域?qū)⒓山鹑谥R庫和風控模型，為投研、風控提供專業(yè)分析支持；醫(yī)療領域?qū)⒔Y合醫(yī)學文獻和臨床數(shù)據(jù)庫，打造醫(yī)療問答和輔助診斷模型等。通過將行業(yè)知識與大模型結合，一體機能夠提供場景化、專業(yè)化的人工智能服務，彌合通用大模型與具體業(yè)務需求之間的差距。未來，不同行業(yè)的大模型細分化趨勢將更明顯，每個行業(yè)可能擁有自己優(yōu)化的模型版本，既精通該領域?qū)I(yè)知識又具備通用對話能力。這將推動“千模型千面”的行業(yè)人工智能生態(tài)形成。在各重點