而传统模型的预测偏差明显更大。



“盘古气象大模型,与国家气象局合作研发。”辛玉良继续说道:



“在今年汛期,我们提前72小时准确预测了七次强降雨过程,平均误差比传统模型降低35。



在台风预测上,路径误差减少28,强度误差减少41。



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:



“在抗肿瘤药物研发中,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300万到2000万不等。”辛玉良调出财务数据。



“今年签约187亿,实际回款112亿。



利润率方面,软件部分毛利率85,硬件部分30,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

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