(资料图片)

AI大模型发展至今，对行业和企业带来了怎样的影响？企业又将如何应对？近日，软通动力（301236）人工智能专家，金融事业群助理副总裁，软通金科CTO孙洪军接受《证券日报》记者采访表示，AI大模型将推动企业提升经营效率，一方面减少工作时间，另一方面减少人工成本。与此同时，也会衍生出一些新的工作机会，比如更多创新型的工作。未来，市场会演化出两类，一类是有资本、有算力、有技术的大企业，而小企业则会在大企业不太关注的领域生存。

在孙洪军看来，未来，IT行业的人才分工也会发生变化。当前IT行业职位非常细分，有产品经理、设计、数据工程师、前端开发、后端开发、测试、运维等，而在大模型时代，很多岗位或许会被大模型取代，只需要既懂业务又懂技术的IT开发工程师，其他人则可以去做模型的准备工作，比如数据训练、模型训练师。

软通动力售前咨询总监张冲对记者表示，目前国内已经有众多厂商、研究机构发布了大模型产品，但是目前需要的是生态和行业落地。不同能力、不同领域的大模型产品要给下游应用时间，寻找商业化路径。对于厂商来说，根据自身的技术和独有的生态，更多侧重场景，才能商业化落地。

孙洪军也坦承，目前行业很多公司推出的是垂直领域的大模型，通用大模型需要大量的算力，这里的算力包括基础服务器的硬算力和基于服务器上的算法优化算力，目前硬算力方面这种只有少数大厂才有能力去做。而对于大模型的发展，人才方面的问题比较严峻，行业发展需要大量人才，但目前还没有成熟的人才培训市场，这也是软通动力未来转型要去做的事情。另一方面，在落地应用层面，目前主要还是在一些小型的，对算力要求不是特别高的一些垂直领域专项的应用。大家也在观望，大模型厂商的发展是否能解决一些算力的问题。

除此之外，所有权的问题、安全问题都是行业所需要面对，行业会面临监管风险，监管部门需要做一些政策方面的引导。

据孙洪军介绍，对于软通动力来说，公司在软算力层面进行布局，目前已经推出训推一体化平台，在大模型基础向上的各个阶段，尤其在垂直领域的算法也进行了重点布局，比如在金融、保险、新能源等业务覆盖的行业内做垂直领域的训练。在今年年初，公司专门在深圳成立了大模型研究所，专门负责做垂直领域的大模型训练。在应用层面，则是由各个事业群牵头去做，结合具体的行业去布局。比如金融领域会比较靠前一些。

此外，在人员结构方面，公司内部也做了充分的准备，一方面要等待AI大模型的推理机制成熟，算法更完善，一方面也在布局、判断大模型对行业人员的冲击，所以内部也在做人员数字能力的重新培训，同时对内部的一些研发系统进行尝试，目前已经尝试用大模型方式从事日常的一些工作。“总结来说，基本上除了算力我们不碰，剩下的大模型的每个环节我们都投入了很大的精力。”孙洪军说。

目前，软通动力已经与中国人民大学等知名高校进行了一些合作，也与百度文心一言签署了战略合作协议，公司内部平台也接入了ChatGPT、文心一言等大模型产品，希望通过与各方合作，共同推动大模型的发展。