当前，人工智能正成为全球科技竞争的关键领域和经济增长的新动力。但长期以来，人工智能模型开发多以“手工作坊”式定制为主，效率偏低、成本较高、难以规模化，限制了各行业的普及应用。如何让人工智能从实验室走向生产线、从小范围试点走向普遍可用，成为产业需要回答的现实问题。浪潮人工智能模型工厂的建成投运，为此提供了新的解法。该工厂以工业化思维重塑人工智能生产流程，将模型开发拆分为数据处理、模型训练、智能体集成等标准化环节，形成一条完整的“AI生产线”。这个做法借鉴了福特T型车流水线的理念，通过工序细分与专业分工，实现模型的高质量、规模化产出。 从结构看，该工厂由通用算力中心、人工智能模型工厂、人工智能智能体工厂和人工智能训练场四部分组成，覆盖数据车间、模型车间、调度服务中心、集成车间等9个业务环节。其中，数据车间负责对原始数据进行抽检、清洗、脱敏、增广等处理；模型车间利用各类工具与模型对数据开展训练，生成满足用户需求的模型产品；集成车间将模型与具体应用场景结合，形成可落地的智能体解决方案。流程化、标准化的生产方式提升了开发效率，并降低了应用成本。 浪潮之所以能够率先建成国内首座人工智能模型工厂，关键在于其在硬件、软件与云服务上的长期积累。作为国内领先的服务器厂商，浪潮具备高性能计算硬件的核心能力；自主研发的海若大模型与行业知识语料库，为训练提供支撑；在云计算、大数据领域的持续实践，也为工厂的运营管理打下基础。“硬件+软件+服务”的协同驱动，构成了其差异化优势。 从运营成效看，该工厂已体现出较强的产业带动作用。截至目前，工厂累计为全国24个省市的300多家客户提供模型训练服务，落地智能体近千个，汇聚1400余家AI技术企业，形成面向生产关系的人工智能基础平台。同时，工厂与产业客户合作打造了28个紧耦合产业集群，在石化、钢铁、盐化工、制造、医疗、水利等行业开展探索与实践。这些进展表明，人工智能模型工厂正在成为推动产业升级的重要基础设施之一。 不容忽视的是，该工厂不仅能够生产新的大模型产品，还可根据客户在使用过程中的数据与场景变化进行“回炉再造”，支持模型持续迭代与优化。通过动态调整，模型更能贴合需求变化，提升投入产出效率。同时，浪潮通过技术优化实现数据与存算资源分钟级弹性扩缩容，并推动计算存储成本下降约20%，继续提升了工厂的运营效率与经济性。 从更宏观的视角看，人工智能模型工厂的建成投运，意味着我国人工智能产业正进入从“炫技”走向“普惠”的关键阶段。预计到2025年，我国人工智能核心产业规模有望突破万亿元。实现这一目标，离不开龙头企业在基础设施上的持续投入与模式创新。随着更多产业化平台落地，人工智能有望从少数大企业的能力，逐步转变为各行各业都可获取、可应用的通用技术，进一步推动经济社会的数字化转型。
把人工智能装进“工厂”，并非概念包装，而是以工程化方法推动产业化落地的路径选择。当模型生产从零散走向体系、从小规模试验走向规模化供给，技术红利才能更稳定、更广泛地触达千行百业。面向未来，只有坚持基础设施先行、应用牵引深化、治理能力同步，才能把“看得见的创新”转化为“摸得着的生产力”，在高质量发展中释放更强动能。