大模型+混合云，將成為政企踐行深度用云，實現智能化的主流選擇。

　　文|周享玥 趙艷秋

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　　1月18日，在中國信通院“企業上云用云專項行動會”現場，16家“深度用云先鋒”案例獲獎企業集體亮相。

　　這其中既有金融類案例，如光大銀行基于全棧云的數字化基礎設施體系建設;也有工業案例，如一汽蔚山智能工廠及工業互聯網平臺建設;還有政府、民航、電網、運營商、零售等領域案例。

　　過去二十年，政企已經從建云、上云等云化初級階段邁入深度用云階段，通過充分挖掘云的價值，支撐業務創新、跨越式發展。今天，一批深度用云先行者走到前臺，他們的優秀經驗，也將激勵更多不同行業的企業，加速邁向深度用云。

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　　來自一家頭部企業CIO的反思

　　在一個小型沙龍現場，一家國內制造龍頭企業的CIO，講述了2023年在數字化思路上的轉變歷程。在把軟件系統搬上云、做數據入湖的過程中，管理班子一直在反思一個問題：到底什么是數字化轉型?

　　最終，他們統一地認為數字化轉型就是要用數據和智能把企業的業務重新做一遍，實現企業的重塑。這些重塑包括了支撐企業的全球化布局，建立基于質量、以人為中心、場景驅動的工作模式;從過去的結果在線，轉向全業務在線，沉淀下來數據，通過人工智能，輔助公司決策。

　　這些重塑，要求企業不再只是單純地投資IT資源，而是將云計算作為數字化的核心引擎，建設成企業轉型的重要底座，催生企業管理和業務生產模式變革，為企業發展提供創新驅動力。這種“深度用云”，也讓云計算呈現出一些新特點。

　　進入深度用云后，一方面，業務全面云化已從邊緣場景逐漸進入核心場景;另一方面，云技術棧的應用，從過去主要應用以虛擬機為代表的IaaS，開始過渡到大數據、分布式數據庫、AI等為代表的云原生技術。更重要的是，隨著AI在行業的深入，尤其是大模型的火爆，AI+Data等創新技術開始越來越多地與業務場景融合。

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　　一些企業先嘗到了甜頭

　　一些先鋒企業已感受到深度用云的價值。首批獲獎的16家企業，涵蓋政府、金融、制造、交通等多個行業領域。

　　金融業稱得上是深度用云的突出行業。在16家入選企業中，有1/4是金融企業。

　　比如光大銀行，自2012年開始探索云平臺建設，并在2019年底，提出發展全棧云平臺的想法。通過采用云原生底座，光大銀行目前已有多套應用系統在全棧云上投產上線，業務的可用性和效率較之前大幅度提升。

　　另一個典型的群體就是央國企。越來越多的央國企會用云來承載核心業務系統和關鍵應用，依托云提供的企業級高可用和全面安全能力，保障核心系統穩定運行，為高質量發展保駕護航。

　　制造領域的深度用云方案也已經全面開花落地，從集團云、智慧工廠，到自動駕駛和研發數字化，全面的云化解決方案開辟新制造之路。

　　位于吉林長春的蔚山工廠，是一汽三大生產基地之一，由于建設時間較早，過去一直存在生產缺少數字化記錄，系統分散，設備眾多，統一管控困難等問題。一汽引入了華為智慧工廠解決方案，結合工業物聯平臺和AI技術，端到端打通了生產業務，將質量缺陷率降低36%，生產問題響應率提升40%，平均交付周期減少8天。

　　政府領域，同樣是深度用云的典型代表。深圳市龍崗區通過采用AI底座，實現了城市治理從“經驗驅動”到“數據決策”。比如，該區應用智能分析算法，對鏡頭中“騎行電動車未戴頭盔行為”的事件，進行分析并督導整改，在三周內，將頭盔佩戴率提升超10%。

　　而這些業務價值的實現，得益于在一個政務云底座上，對數據的治理、打通。此外，國家數據局密集發布數據要素政策，有業內資深人士判斷，數據要素的乘數效應將充分發揮，基于公共數據授權運營，政務數據價值將得到釋放，并引領海量公共數據潛能的激活，成為經濟增長新動力。

　　業界通過對這些深度用云案例的剖析，可提煉一些共識和經驗，以供復制推廣：

　　其一，從技術層面看，堅定云原生的路線，打破垂直的資源和應用架構，構建面向云原生的組織級能力，支撐政企向數智化演進，是一條必由之路。

　　其二，目前，云早已不再單純是一種底層的技術，云能以服務的方式，提供AI、大數據等豐富的技術棧，能夠在一個基礎平臺上持續疊加新的能力，實現自我進化，是業務創新的黑土地。因此，需要堅持基于云開展業務創新，將云上的各類技術與業務全流程深度結合，不斷探索新的業務場景，從而實現優化用戶體驗和提升企業競爭力。

　　其三，云計算不只是技術和業務的變革，更是模式的變革。充分借鑒行業先行者的優秀實踐和創新模式，將會更加事半功倍。

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　　大模型再添一把火

　　大模型的爆火，為大型政企市場的深度用云再添一把大火。根據權威機構預測，到2025年，C2000企業將把超過50%的核心IT支出用于人工智能。

　　在政府領域，全國各城市已將大模型列入到2024年的規劃中。“許多城市的熱情甚至比企業還高。”軟通智慧CTO楊旭青說。“對政府來說，他們關心的并不是節約一個客服人員的問題，而是站在產業布局角度。”眾數信科創始人吳炳坤告訴數智前線。一些地方正在建立行業大模型中心來聚合生態。

　　在金融領域，根據數智前線統計，有不下10家A股上市銀行在2023年半年報中，公布大模型應用的探索情況。大家都在瘋狂找場景，探索大模型在辦公、開發、營銷、客服、投研、風控等的應用。

　　在煤礦領域，一些頭部礦企正探索通過大模型對海量礦山數據進行預訓練，讓一個大模型就能覆蓋中心和邊緣多個作業場景，實現單企智能化。

　　“大模型的到來，為云計算的應用價值帶來了更多想象空間。”IDC中國助理研究總監劉麗輝告訴數智前線。而在這個過程中，如何建設大模型在不同客戶群體中又存在很大差異。

　　業內人士分析稱，公有云是成本最低的大模型獲取途徑，但跟互聯網、電商等行業以及中小企業不同，大型企業有“數據不出域”的合規要求，無法將數據直接放到公有云上。而大型企業源于長期的行業積累，擁有豐富的私有數據資源，這些數據對大模型的訓練極具價值。因此，大模型要同時滿足“安全”和“懂行”兩個條件，此時混合云成為最佳選擇。企業將公有云訓練好的基礎大模型部署到本地，結合自有數據在本地進行小樣本增量訓練，兼顧安全和成本。

　　根據《深度用云展望2025》白皮書內容，75%的企業將會使用AI大模型，其中基于混合云的AI大模型占比將達到38%。

　　可以說，混合云+大模型，已成為政企踐行深度用云，實現智能化的主流選擇。

　　華為云在2023年11月，推出業界首個支持大模型的混合云——華為云Stack 8.3，提供算力平臺、云服務、開發套件和專業服務等全套AI生產鏈，用戶在本地數據中心也能一站式建設自己的專屬大模型。

　　“經過多年發展，云計算已然走到了數字化產業的舞臺中央，但我相信，屬于云計算最好的時代，還遠沒有到來。未來，AI將無處不在，智能化將把云產業推向更高光的時刻。” 華為混合云總裁尚海峰說道。

　　當下，政企深度用云仍面臨諸多挑戰，比如意識轉變偏慢、路徑不清晰、技術儲備不足、生態協同欠缺、標準體系不健全等。而這些挑戰需要生態鏈在推進中不斷解決。據悉，華為云計劃未來三年投入1億元，針對能力型伙伴建設、云原生應用開發、行業標桿打造等關鍵領域進行投入。

　　進入2024年，由于客戶的發展訴求，以及在行業標桿的帶動和生態的支撐下，越來越多的企業開始踐行深度用云，來實現自身數字化轉型，從而在全球化競爭中持續保持競爭力。