当前，人工智能已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，效率不高、成本偏高、难以规模化，影响了各行业的深入应用。如何让人工智能从实验室走向生产一线、从小范围试点走向更广泛落地，成为产业必须回答的问题。浪潮人工智能模型工厂的建成投运，为此提供了新的思路。该工厂以工业化理念重构模型生产流程，将模型开发拆分为数据处理、模型训练、智能体集成等标准环节，形成一条完整的“AI生产线”。这种做法借鉴福特T型车流水线的分工协作方式，通过工序细化与专业分工，实现模型的高质量、规模化生产。 从整体架构看，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开展训练，产出满足用户需求的模型产品；集成车间将模型与具体业务场景结合，形成可直接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，也降低了应用成本。 浪潮率先建成国内首座人工智能模型工厂，主要得益于其在硬件、软件与云服务各上的长期积累。作为国内领先的服务器厂商，浪潮高性能计算硬件上具备技术优势；自研海若大模型与行业知识语料库，为训练与优化提供支撑；在云计算、大数据领域的实践，也为工厂的运营管理打下基础。“硬件+软件+服务”的协同模式，构成了其竞争力的重要来源。 从运营成效看，该工厂已显现较强的产业带动作用。截至目前，工厂已为全国24个省市的300多个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，并与产业客户合作打造28个紧耦合的产业集群，在石化、钢铁、盐化工、制造、医疗、水利等行业推进应用探索。这些进展表明，人工智能模型工厂正成为推动AI产业化落地的重要载体。 值得关注的是，该工厂不仅可以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对模型进行“回炉再造”，支持持续迭代与优化。借助动态调整机制，模型能够更好适配需求变化，提升可用性与生命周期。同时，浪潮通过技术创新实现数据与存算资源的分钟级弹性缩扩容，使计算存储成本下降20%，深入降低用户使用成本。 从更宏观的视角看，人工智能模型工厂的投运，反映出我国人工智能产业正在进入从“展示能力”走向“规模应用”的关键阶段。当前应用场景多、需求差异大，而传统定制开发模式难以同时兼顾效率与成本。通过标准化、规模化的模型生产体系，可降低AI应用门槛，让更多中小企业和传统行业更便捷地获得AI能力支持，对产业升级与经济高质量发展具有现实意义。 预计到2025年，我国人工智能核心产业规模有望突破万亿元。在此背景下，人工智能模型工厂的出现恰逢其时：它为AI产业提供了新的生产组织方式，也为传统产业数字化转型提供了可复制的新路径。随着更多类似工厂投入运行，人工智能有望从高端场景进一步走向更广泛的行业与日常应用。
从福特流水线到人工智能工厂，生产方式的迭代往往是产业变革的关键推动力；浪潮的实践不仅展示了技术工程化、规模化的可能性，也提示我们：在数字经济时代，只有让技术创新与产业需求真正对接，才能把智能经济的增长潜力转化为现实动能。此探索，为中国式现代化建设提供了有参考价值的山东样本。