百融云创：寻找有限算力下的场景服务模型最优解

【编者按】备受瞩目的“银柿奖”评选圆满落幕。百余家公司脱颖而出，成为2023年经济的亮点。过去一年他们做对了什么？新的一年有什么谋划和布局？银柿财经通过一组访谈，寻找他们的答案。 

1月14日，百融云-W（06608.HK）荣获2023银柿·高质量上市公司奖。百融云创是国内领先的人工智能技术服务公司，公司应用大语言模型、自然语言处理（NLP）、深度机器学习、隐私计算和云计算等科技，通过模型即服务（MaaS）及业务即服务（BaaS）的服务模式赋能垂直行业数智化发展。 

在有限算力下寻找最优解 

随着人工智能大模型的井喷式爆发，算力资源变得稀缺。在当下紧张的算力资源背景下，各大厂家或加大资金投入，购买算力芯片，或压缩模型算法，寻找最优解。百融云创选择了后者，他们希望在寻找最优解的过程中，扫除模型训练的冗余，使得训练和推理更高效。 

百融云创基于深度学习Transformer框架，结合NLP（自然语言处理）、智能语音等技术，打造了场景驱动的产业大模型――BR-LLMs。公司自主构建了大模型预训练、微调、推理工程优化、应用开发套件等一整套技术栈。 

BR-LLMs产业大模型簇采用的是MoE模型路由方案，可以实现将不同场景的请求分发给不同的模型，这其中包括对话大模型、编程模型、扩散模型等生成式模型和决策式模型，在保证模型输出效果的同时可以降低训练和推理成本，全面提升业务转化效果。 

针对行业痛点进行“对症下药”是百融云创的解题思路。在BR-LLM大模型在与MaaS业务实现联动的过程中，公司的MaaS模式主要基于决策式AI技术，能够根据不同行业客户的需求，提供面向KYC（know your customers）和KYP（know your products）场景的定制化模型部署及维护服务。 

在将BR-LLM大模型与MaaS业务实现联动时，用户无需深入了解机器学习或投入大量资源于模型的开发和维护，即可实现模型的调用。此外，MaaS的灵活性和可扩展性意味着用户可以根据自身需求调整服务规模，无需担心底层技术细节。 

由此，百融云创的业务可以突破单一行业的天花板，支持多种应用场景，在营销、运营等高价值场景打造出端到端的业务闭环，按实际效果收费直接为客户的核心KPI负责。 

拓宽应用场景，力求高质量发展 

作为国内领先的一站式AI科技领航者，百融云创始终坚持以AI技术创新赋能垂直行业数智化发展。 

为了实现自身高质量发展，百融云创下足了功夫。首先，公司持续加大对于AIGC等核心技术的研发投入。截至目前，百融云创的研发总支出已经超过16亿元，覆盖机器学习、隐私计算、多模态等多个领域，通过修炼技术内功，公司核心竞争力不断增强。 

其次，百融云创注重将AI技术创新与应用场景深度绑定，确保AIGC等技术能够有效满足垂直行业的具体需求。同时，在不断优化产品和服务的基础上，公司将行业Know-How与AI技术进行有机结合，重点围绕决策分析能力、资产运营效率等高效AI解决方案，帮助垂直行业降本增效，实现生产力跃迁。 

另外，百融云创将决策式AI与生成式AI的技术力量有机融合，以MaaS+BaaS的业务模式在垂直行业有效落地，这样的服务方式可以有效串联起垂直行业从中间作业到结果交付的业务闭环，由此与商业机构的绑定程度不断加深，有效建立了高粘性、高复用、高转化率的护城河。 

在人工智能大模型井喷的当下，百融云创多点提升自身硬实力，积极寻找商业化落地路径。随着人工智能技术的快速向各行各业渗透，百融云创预计，未来AI Agent会以AI员工、客服数字人等智能化产品的形式深入众多垂直场景，处理用户咨询、意见反馈等日常问题，节省人工成本，提高商业机构的响应速度和效率。 

同时，在金融、汽车、电商、物流、能源、建筑等领域，AI Agent可以分析用户的行为偏好，提供个性化的产品和服务推荐，提供智能运营、一体化解决方案、代码生成等等一系列的AI产品及服务。