魔爪文学

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第1444章 盘古大模型(第2页)

这个模型已经接入应急管理部系统,为防汛救灾提供决策支持。”

第三张图制药实验室。

科研人员正在操作仪器,屏幕上显示分子结构图和aI生成的新化合物建议。

“盘古医药大模型,与魔都药物所合作。”辛玉良说

“在抗肿瘤药物研中,aI筛选出的三个新分子结构,经过体外实验验证,活性比现有药物高2-3个数量级。

传统筛选需要几个月的工作,aI只用了一周。

目前我们正在申请专利。”

三个例子讲完,会议室里的气氛明显活跃起来。

“玉良,”徐平开口问道,“盘古现在的主要瓶颈是什么?”

“两个。”辛玉良回答得很干脆

“第一,算力。大模型训练需要海量算力,我们现在主要依赖昇腾集群,但规模还不够。

第二,数据。行业数据往往分散、封闭、质量参差不齐,获取和清洗成本高。”

“算力问题,冯总待会儿会说。”左梦安接话,“数据问题呢?有什么解决方案?”

“我们在推‘数据不出域’的学习方案。”辛玉良说

“客户的数据可以留在本地,我们只传输模型参数。

这样既保护隐私,又能利用分散数据训练模型。

另外,我们也和政府、行业协会合作,建设行业数据开放平台。”

“商业化进展如何?”郑青山问。

作为cFo,他最关心的是投入产出。

“目前主要是项目制,每个行业解决方案的客单价在3oo万到2ooo万不等。”辛玉良调出财务数据。

“今年签约18.7亿,实际回款11.2亿。

利润率方面,软件部分毛利率85%,硬件部分3o%,整体项目毛利率45%左右。”

“45%......”郑青山推了推眼镜,“比传统企业软件高,但比云服务低。你怎么看未来的利润空间?”

“随着模型标准化程度提高、实施成本下降,利润率会持续提升。”辛玉良很有信心。

“更重要的是,盘古不是一次性项目,是持续服务。

模型需要不断训练、迭代,客户需要持续购买算力和服务,这是一个长期生意。

当然还有一点,盘古大模型可以帮我们卖更多的鲲鹏和昇腾。”

说完露出一个懂的都懂的笑。

另一边的郑青山点点头,在笔记本上记录着什么。

“玉良,我问个技术问题。”汪剑锋开口。

这位2o12实验室总裁,平时话不多,但每次提问都很关键,“盘古的多模态能力怎么样?现在业界都在谈‘图文音视频’一体化,我们的进展如何?”

“汪总问得好。”辛玉良切到新页面。

“盘古的多模态大模型已经在媒体、教育、安防等领域试点。

比如在媒体行业,可以实现新闻稿自动生成配图;

在教育行业,可以根据课本内容自动生成教学视频;

在安防行业,可以同时分析监控视频、音频和文本报告,做综合研判。”

他顿了顿

“不过坦率说,在多模态的生成能力上,我们和国外顶尖水平还有差距。

但在多模态的理解和分析上,尤其是结合行业知识的深度分析这一块,我们盘古有优势。”

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