今天小編分享的科學經驗：智能體一體機，大模型時代一葉見菩提，歡迎閲讀。
禅宗説 " 以小見大 "，常用 " 一花一世界，一葉一菩提 "。在一片葉子裏，也可以見到巨大的菩提智慧。
面向 AI 時代，企業智能化進程中常常面臨決策成本過大、投入成本過大、效果不确定性過大等 " 大 " 問題。這種時候，企業非常希望能夠打破傳統 AI 推訓的邏輯，在大模型時代，實現 " 以小見大，見微知著 " 的一葉一菩提。
最近，產業各界都在熱議一個話題：想要用最短的路徑和最低的成本，完成大模型落地的驗證與探索，智能體一體機是一個絕佳選擇。
什麼是智能體一體機？它能為產業智能化帶來哪些價值？這個新型的 AI 風口又有着怎樣的產業格局？
讓我們進入智能體一體機提供的可能性——讓企業在大模型時代，實現一葉一菩提。
對于企業來説，大模型帶來的價值是顯而易見的。從客服到咨詢，從法務助手到物料生成，大模型帶來的智能化潛力可以匹配到絕大多數企業的業務需求。
但大模型雖好，落地卻并不容易。在真正将智能化能力帶到企業業務中時，往往需要面對一系列的不确定性，比如説：
1. 兼容性不确定。大模型與企業以往的 IT、OT 系統都有着極大的不同，這就產生了二者之間的兼容不确定性。企業往往需要進行大量的業務驗證與兼容試錯，才能确保大模型融入企業自身的業務系統。
2. 可靠性不确定。大模型目前還存在一些技術短板，比如廣為人知的大模型幻覺問題。但大量企業業務的可靠性與一致性需求，根本無法承擔大模型幻覺所帶來的負面影響，而進行較為復雜的業務驗證，又會帶來極大的綜合成本。
3. 投資回報率不确定。引入大模型，往往需要強大的人才、算力、基礎設施迭代等成本作為支持，但其回報率卻是不确定性的。這也導致大量企業在引入大模型時陷入兩難境地。
這些不确定性，讓企業在 AI 時代面前踯躅不前，而最佳方案顯然是企業可以用最低成本、最便捷方式來驗證大模型落地的可行性。實現小中見大，一葉菩提。
而智能體一體機，就為企業提供了這樣一條與大模型之間的捷徑。
為什麼説智能體一體機是企業與大模型之間的捷徑？這需要從智能體的軟體應用意義與一體機的硬體部署意義上來分開讨論。
傳統的 AI 任務，需要每個人任務單獨訓練模型，從而帶來了較高的開發成本。而大模型帶來的通用性與泛化性，則開啓了多個任務一個模型的全新智能化可能。但大模型作為大腦，還需要手腳來将其能力落地，這個手腳就是智能體。
在全球 AI 產業當中，已經廣泛認為智能體是大模型落地的主流應用形式。智能體具備着感知環境、自主思考和主動調用工具的能力，使其能夠成為相對成熟的大模型落地方案。而從企業的視角看，智能體也能帶來更強的專精程度與安全性，是完成大模型落地的最佳方案。
在智能體的多種落地方案裏，一體機則提供了更加簡便、快捷的落地能力。企業無需進行大量、復雜的 IT 基礎設施更新，只需要最簡單的一體機硬體形式就可以完成智能體落地。
所以説，智能體一體機的優勢在于它集成了軟硬體方面的優勢，最大限度地降低了企業應用智能體的門檻。
渴求大模型的菩提智慧，智能體一體機或許就是能滿足企業關鍵需求的那 " 一葉 "。
在目前階段，智能體開發平台已經成為 AI 領網域的新興熱點。而智能體一體機類的產品也開始湧現出來。在開始熱絡的市場中，聯想推出的智能體一體機可以説是相對最成熟，同時優勢也較為明顯的一種。
9 月，聯想正式發布了全新的智能體一體機解決方案。其中包含面向企業用户的智能體開發一體機，以及面向教育用户的智能體實訓一體機。
（聯想智能體開發一體機）
我們把目光放在智能體開發一體機上，會發現這個方案通過深度整合硬體與軟體資源，提供了大模型智能應用落地的最小單元。在大模型落地的進程中，大量企業需要對大模型進行本地化部署，同時還需要快速、靈巧地驗證大模型應用效果。這種情況下，聯想智能體一體機可以精準滿足這些需求。
具體而言，我們可以看到聯想智能體一體機具有三個優勢：軟體成熟、硬體靈活、理解用户。
（聯想智能體平台）
在軟體層面，聯想智能體一體機配備了 " 聯想智能體平台 "。其中集成了多種開源大模型、智能體樣例及開發評估工具，并提供零代碼開發功能，支持用户在短時間内以低門檻的方式創建智能體。無需復雜的部署與配置，用户就可以快速啓動智能體的開發和應用。相對來説，用户對于智能體一體機類的產品，最擔心的就是軟體能力不充分，無法進行二次開發，或者有大量軟體工具處于缺失狀态。而聯想智能體一體機具有成熟的軟體功能，可以滿足用户在大模型獲取、軟體評估、零代碼開發領網域的一系列需求，并且本地化的部署方式，可以确保數據不會流出，避免敏感信息泄露。
（聯想 ThinkStation PX 工作站）
在硬體層面，聯想智能體一體機可以説采用了能夠部署智能體的最小硬體單元。相較于業内伺服器級别的 AI 硬體，聯想智能體開發一體機基于 ThinkStaition PX 工作站平台搭建，避免了伺服器的運維復雜性。在性能上，一體機搭載了 4 張 NVIDIA RTX 5880 Ada 顯卡，能夠處理高并發任務和大規模數據計算，既可以滿足大企業對 AI 業務的驗證需求，又能夠滿足中小企業的 AI 任務并發處理需求。
（NVIDIA RTX 5880 Ada）
從對客户需求與大模型落地的理解上來説，聯想作為頭部制造企業，擁有復雜的數字化、智能化轉型經驗，對企業系統與 AI 能力的兼容性問題有着深刻的理解。比如企業在搭建數據庫的時候，往往會遇到數據庫資料語義分段錯誤的情況，而聯想智能體一體機則自帶聯想獨有的語義分片技術，能夠智能化地分割長文檔，使得智能體在處理大篇幅文本時仍能保持精準度，從而極大地提升信息檢索的準确性。
此外，聯想的通用智能體產品還讓更廣泛的客户将抽象的 AI 與具象化的硬體設備關聯起來，将 AI 能力轉化為場景價值，更容易讓客户理解與接受。例如，聯想智能體平台還包括客服，銷售，營銷，運營等智能體。這些技術能力可以與用户系統深度融合，輕松嵌入客户的業務流程。聯想智能體開發一體機，也可以根據客户場景需求變為客服一體機，銷售一體機等，為企業帶來真正的智能化價值。
可以説，聯想智能體一體機，是企業智能化路上最小、最輕、最靈便的 " 一葉 "。
但就依靠這樣的一葉，企業卻可以輕松見到廣闊無垠的 AI 世界。
我們可以共同設想一下，一家企業想要落地大模型能力，需要經歷怎樣的歷程。
在傳統模式下，這家企業需要有效構建符合大模型需求的存、算、網底座，進行巨大的 IT 基礎設施更新，随後開始搭建大模型的技術架構，推動大模型能力與業務适配。
但在真實情況下，這個大模型項目會涉及巨大的啓動資金，并且投資回報率、大模型應用效果，以及業務可靠性都難以預料。這樣一個項目，對于大多數傳統企業是難以真正通過立項的，從而導致企業決策層既不斷聽到大模型的價值，想要嘗試，又擔心成本過大與效果不确定性，遲遲猶豫不決。
而在聯想智能體一體機的幫助下，這個難題可以輕松化解。
采用聯想智能體開發一體機，企業可以在私有化部署，數據絕對安全的情況下，獲得多種大模型的定制化與再開發能力。于是，企業可以非常低的成本下，以 " 開箱即用 " 的效率将智能體與企業業務進行快速對接。通過驗證關卡後，再将智能體向企業其他部門推廣，或者進行更大規模的 AI 技術與基礎設施投資。
聯想智能體一體機内置了清晰的性能指标和評估應用，企業可以以此衡量大模型能力對業務的實際影響，從而讓此後的 AI 戰略推進都有數據可依，降低對相關投資的風險顧慮。
也就是説，企業從立項、評估，再到應用的整個智能化流程，都可以依靠智能體一體機來極簡完成。讓企業以小步快跑的方式，充分釋放和激活了大模型潛力。
企業智能化時代，不應該是一個過重、過大的時代，靈活、小巧同時也充滿智慧的智能化方式，将成為企業的主流選擇。
聯想智能體一體機的意義就在于，它進一步壓縮了智能體落地的硬體單元規格，讓企業在落地智能體的大勢所趨下，可以更快捷、靈敏、無負擔地完成智能化更新。
從這個意義上來説，聯想智能體一體機不僅是一項技術與產品支撐，更代表着一種智能化的抉擇策略：面向大模型時代，企業不必非要重裝前行，而是可以選擇一葉一菩提的智能之路。
