芯耀
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当聊天、写诗、作画成为AI的“基操”，你有没有想过，AI也会变成如水、电一般普及的社会生产力？
从蒸汽时代到电气时代、再到信息时代，人类历史上每一次技术狂潮，都是对生产力的重新定义。今天，我们已经推开第四次工业革命——智能革命的大门。自2023年生成式AI爆发以来，全世界见证了AI的指数级增长，大模型参数规模从千亿走向了万亿，智算中心也向着万卡、十万卡级集群规模演进。一个更根本的产业拷问也随之而来：如何将AI的宏大叙事，落地为千行万业中可衡量、可复用的生产力？
答案就在于，能否建立一套从数据原料到智能产品的标准化输入和输出体系，简要形容就是“量产AI”。过去一年，业内将这一备受关注的工业大生产思路称为“AI工厂”。
AI Factory 这家“工厂” 让AI生产从“手工作坊”变成“工业产线”
当别人已经开始让AI上岗当“牛马”了，你还会坚持“手搓”吗？和这个道理一样，当AI已具备“量产”条件，你也会拒绝用粗糙和笨拙的方式进行AI开发。AI工厂的出现，并非追逐热点的概念创新，而是产业发展和客户需求的必然产物。
其根源恰是繁荣的AI产业另一面——如果对于让AI炫技，产业界已极尽能事，那么AI开发的现状，则是“用造火箭的方法，手拧每一颗螺丝”。从繁复的数据清洗、漫长的模型训练与调优，到艰难的部署和运维，充满了不确定性与高昂的重复劳动成本。
比如，服务十个场景，往往需要十套孤立的数据管道、模型和运维体系；模型的训练效率、推理性能和资源利用率缺乏统一标尺，企业难以衡量每一度电、每一块芯片产出了多少有效价值；一个耗时数月开发的智能体，交付之时可能就已沦为“模型玩具”。
作为中国AI赛道少数拥有端到端完整布局的领跑者，过去几年，联想切实关注着AI产业发展的趋势和客户需求的变化，并于去年12月正式推出AI工厂解决方案——它是一套可管理、可复制并支持持续运营的标准化体系，其核心在于重塑AI应用的开发与部署流程，将原本复杂且孤立的AI开发任务，转变为一条标准化、高效率的现代“AI生产线”。
在这座“工厂”内，高质量的数据是输入的重要生产原料，经过多类计算集群和智能体开发平台的“加工和生产”，最终输出高价值的智能体以及超智融合应用。联想的这一实践，根本目的是为AI应用的生产，铺就一条通往确定性和规模化产出的工业轨道，从而回答那个最初的产业拷问：让AI的宏大叙事，真正在千行万业中生根发芽。
AI Factory 解构联想AI工厂 让AI变成像水、电一样“即开即用”
这座“工厂”没有巨大的机械臂，也没有堆砌的物料和震耳欲聋的轰鸣，但它同样有着“车间”和“产线”。
一切始于数据，来自业务场景的文本、图像、传感器信号，以及虚拟的“数字孪生”仿真数据，是这座工厂的“燃料”。但这些“燃料”并不能直接使用，需要进行“清洗”和“治理”，才能投入“车间”。在这方面，联想用10多个中国城市、数十个垂直行业做了“AI+”顶层流程设计和数据就绪的实践，证明其对数据来料拥有丰富的深度治理能力。
精炼后的数据“燃料”被送入“车间”的“核心生产区”，这里有两条“智能产线”。
第一条是“模型制造与智能体总装线”，拥有AI预训练、AI后训练和AI推理三类计算集群。AI预训练集群是这条产线的起点，负责“原料冶炼”，利用海量数据“炼制”出具备基础认知能力的基础模型；AI后训练集群负责“精密加工”，利用特定行业的高质量数据作为“模具”和“工艺参数”，将基础模型“调教”为某领域精通的垂域模型；AI推理集群负责“检测和封装”，将基础模型或垂域模型进行优化、编译、服务化封装以及压力测试等，最终封装成标准化的标准能力模块。
这些标准能力模块最终汇入“总装中心”——智能体开发平台，结合特定的知识库与工具，搭积木般“装配”出能独立完成复杂任务的智能体。联想自身就是这条产线的最佳验证，其内部超过200个投入实际业务的智能体，证明了该生产流程输出的并非是“PPT”，而是首先将AI应用于己身并得出的“确定的结果”。
第二条是“特种产线”，由AI计算与科学计算（HPC）融合集群构成，如同一个“联合研发实验室”。在这条“产线”上，AI的数据驱动学习能力负责“智能推演”，传统超算的精确物理仿真能力负责“精密验证”，二者协同，为新药研发、气候模拟、材料设计等需要巨量计算的尖端领域，提供革命性的“超智融合解决方案”，成为前沿科技创新的核心加速引擎。
两条“产线”的“中央大脑”，是联想万全异构智算平台，它负责对四类集群进行统一管理，让分散的算力资源形成合力，把复杂的AI生产流程变得流畅、高效且可控。通过集成多项自研关键技术，该平台能实现显著的效率提升，如将大模型预训练时间缩短35%，后训练时间缩短50%，推理场景带宽利用率提升60%、性能提升30%。
如果说“核心生产区”定义了AI工厂的“生产能力”，那么“生产管理区”则构建了支撑这一能力的“确定性基座”。它通过四大系统，确保智能生产在高效、绿色的前提下安全、可控地持续运行。
其一是数据中心能耗管理，它如同工厂的“绿色动力中枢”，通过业界领先的液冷技术与实时负载感知，将数据中心PUE值降至1.1甚至更低，实现算力与电力的最优匹配。
其二是集群运维服务，这是保障“产线”7×24小时不间断稳定运行的“控制室”。它对异构算力节点进行实时监控、性能分析等，变被动响应为主动维护，可大幅提升AI工厂的运营效率。
其三是云管理/私有化部署，它提供了灵活的“可配置产线布局方案”。基于联想xCloud智能云，客户能像规划厂房一样，自主选择将“产线”建在本地、托管于云端或采用混合架构，并实现跨环境的一致管理与运维。
其四是数据安全管理，它担任“工厂安防与质检中心”，构建了从硬件、网络、数据到模型内容的全链路防护与合规治理，为智能生产筑牢可信的底线。
此外，联想AI工厂内还设置了至关重要的“数据飞轮”机制，它如同基于实时质检反馈的“工艺自动调优系统”。智能体在真实业务场景中产生的反馈数据，会再次以“燃料”的形式进入工厂，进行持续迭代与自我优化，从而保证客户所获所得不是一个“精致模型”，而是一整套能够伴随业务演进、内在驱动的智能进化系统。
参观至此，联想AI工厂的全貌已清晰呈现——它所行所做，远不止生产一个智能体或者模型，而是用一套可复用的工业化方法论，让AI变成像水、电一样稳定可靠的基础生产力，为千行万业所获取。
未来已至，这座工厂正是入口。
