聯(lián)想集團(tuán)CTO重磅宣布：將打造模型工廠(chǎng)

在3月31日的聯(lián)想集團(tuán)2025/26財(cái)年誓師大會(huì)上，聯(lián)想集團(tuán)首席技術(shù)官Tolga Kurtoglu表示盡管AI應(yīng)用的顛覆性變革正在發(fā)生，但當(dāng)前所經(jīng)歷的，并非真正能為用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值的成熟AI應(yīng)用，而是一系列快速迭代的技術(shù)演示。要釋放AI的潛力，必須將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為以用戶(hù)為中心的AI解決方案，打造聯(lián)想的差異化優(yōu)勢(shì)。

未來(lái)的以用戶(hù)為中心的AI不會(huì)局限于單一模型、芯片，設(shè)備，或者形態(tài)，而是多種模型和多種智能體的協(xié)作——包括端側(cè)、云端，邊緣等，它們?nèi)跒橐惑w，共同為用戶(hù)提供無(wú)縫絲滑的服務(wù)。這種強(qiáng)大能力與簡(jiǎn)約體驗(yàn)的交融，才是AI帶給我們的真正的價(jià)值，但如何才能實(shí)現(xiàn)這一愿景？

Tolga對(duì)聯(lián)想技術(shù)路線(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的拆解：

首先，必須利用一流的模型，為聯(lián)想的用戶(hù)快速提供服務(wù)。模型開(kāi)發(fā)者正在以前所未有的速度，不斷推出性能更高的新模型。但是，為聯(lián)想的生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化幾十億——有時(shí)甚至幾萬(wàn)億個(gè)參數(shù)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，可能需要耗費(fèi)幾個(gè)月的時(shí)間。很多時(shí)候，等到將一個(gè)模型投入使用時(shí)，它的性能已經(jīng)被一個(gè)新版本的模型甩在身后了。通過(guò)聯(lián)想新建的模型工廠(chǎng)，聯(lián)想能夠把部署時(shí)間從幾個(gè)月縮短到幾周。這支專(zhuān)門(mén)的全球工程師團(tuán)隊(duì)將快速完成常見(jiàn)的模型優(yōu)化任務(wù)，并將優(yōu)化后的模型交付給不同的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，確保聯(lián)想新模型部署的速度領(lǐng)先業(yè)界。當(dāng)聯(lián)想的模型工廠(chǎng)建成后，聯(lián)想的AI生態(tài)體系將成為獲取最新模型成果的最佳途徑。

其次，必須通過(guò)模型編排，為聯(lián)想的用戶(hù)實(shí)現(xiàn)模型選擇的自動(dòng)化。一個(gè)高效的模型編排器，在接收到一項(xiàng)用戶(hù)查詢(xún)或任務(wù)后，會(huì)將其進(jìn)行拆解，然后會(huì)調(diào)用最適合完成這項(xiàng)任務(wù)的那些模型 —— 無(wú)論這些模型是位于設(shè)備端、服務(wù)器，還是在公有云上。以“聯(lián)想小天”為例，當(dāng)前，一項(xiàng)查詢(xún)什么時(shí)候需要保持私密狀態(tài)、何時(shí)可以公開(kāi)，都需要用戶(hù)來(lái)判斷。

但有了模型編排器，端側(cè)設(shè)備上的AI智能體能夠?yàn)槟阕龀鲞@種區(qū)分。它會(huì)將查詢(xún)發(fā)送到符合你特定需求的模型網(wǎng)絡(luò)中 —— 無(wú)論你的查詢(xún)是關(guān)于復(fù)雜的企業(yè)編碼任務(wù)，還是你的午餐吃什么。在邊緣設(shè)備上部署復(fù)雜的模型編排時(shí)，聯(lián)想會(huì)把AI智能體無(wú)縫連接到用戶(hù)最需要的公有模型和私有模型上。這樣，用戶(hù)能夠掌握的信息將實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，同時(shí)用戶(hù)體驗(yàn)也得到了簡(jiǎn)化。

這些能力共同通過(guò)聯(lián)想智能體開(kāi)發(fā)框架，實(shí)現(xiàn)AI智能體的加速部署。

當(dāng)聯(lián)想能夠?yàn)橛脩?hù)提供最佳的模型，以及擁有無(wú)需用戶(hù)介入就能讓模型運(yùn)行的編排技術(shù)，聯(lián)想就可以將各種各樣的模型——以及模型網(wǎng)絡(luò)，與高價(jià)值任務(wù)相連接，從而創(chuàng)建任何AI智能體所需的基礎(chǔ)構(gòu)件，其中包括通用基礎(chǔ)構(gòu)件，也就是每個(gè)智能體或多個(gè)智能體所需的核心智能體能力，比如安全。從這些模型編排能力、自我學(xué)習(xí)能力、多智能體協(xié)作和任務(wù)管理能力等，此外還包括專(zhuān)用基礎(chǔ)構(gòu)件，也就是那些為特定人群、特定企業(yè)或特定任務(wù)定制智能體而額外需要增加的能力。

聯(lián)想的研發(fā)團(tuán)隊(duì)無(wú)需每次都從零開(kāi)始，而是可以直接使用這些AI智能體基礎(chǔ)構(gòu)件框架。他們可以將這些構(gòu)件進(jìn)行連接、調(diào)整，并能夠在此基礎(chǔ)上，打造滿(mǎn)足任何客戶(hù)需求的任何智能體。 

基于模型工廠(chǎng)的、快速的模型部署， 領(lǐng)先業(yè)界的模型編排技術(shù)， 還有一個(gè)智能體開(kāi)發(fā)框架。 有了這些技術(shù)，聯(lián)想就擁有了向用戶(hù)交付超級(jí)AI智能體的能力。

很快，這些超級(jí)智能體不僅能夠在用戶(hù)的AI設(shè)備生態(tài)系統(tǒng)中貼身服務(wù)用戶(hù)，還能夠代表用戶(hù)管理、指揮其他AI智能體，而每個(gè)智能體都專(zhuān)注于自己的任務(wù)，都擁有屬于自己的模型網(wǎng)絡(luò)。

這就是聯(lián)想所規(guī)劃的混合人工智能未來(lái)愿景。

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