大模型落地避坑指南！郑纬民院士点出企业发力两大核心环节

近日，清华大学教授、中国工程院院士郑纬民在2025上市公司高质量发展论坛上发表了关于“大模型推理系统助力上市公司高质量发展”的主旨演讲。他认为，企业应聚焦于“模型微调”与“模型推理应用”两大环节，实现技术与具体业务场景深度融合。同时，以大模型为代表的AI技术可以为每个人赋能，企业应将AI定位为核心基础设施，而不仅仅是IT工具。

清华大学教授、中国工程院院士郑纬民。

01.企业应聚焦“模型微调”与“模型推理应用”

郑纬民表示，人工智能大模型全生命周期涵盖数据获取、数据预处理、模型训练、模型微调、模型推理五个环节，最为核心的是模型训练环节，依托大规模高质量数据与高投入，产出具有通用能力的“基础大模型”。

郑纬民表示：“由于基础大模型缺乏专业领域数据支撑，难以直接应用于具体行业场景，‘模型微调’环节尤为关键。”通过引入特定领域的数据对基础大模型进行“二次训练”，可将其通用能力转化为专业化能力，从而形成适用于医疗、金融、制造等不同行业的专用大模型。

针对企业如何高效布局大模型应用，郑纬民建议，绝大多数公司无需从头参与数据获取、数据预处理和模型训练等前期环节，这些阶段投入成本高。企业应该直接借助DeepSeek、华为等专业科技公司提供的成熟且开源的基础大模型，进行“模型微调”与“模型推理应用”，以实现技术与自身业务场景的深度融合，推动高质量发展。

02.AI PC逐渐走向现实

郑纬民介绍，大模型推理系统架构以GPU为中心，GPU具有矩阵运算快、内存速度快的优势，即提供更高的算力和带宽。

郑纬民表示，AI可以为每个人的工作赋能，一个CPU搭配一块GPU，装上大模型和有关数据，就可以称为“AI PC”（人工智能电脑），类比三四十年前计算机从大机器、小机器发展到PC机带来的巨大商机，AI PC预计会成为一个大的产业。“一两年后，有可能每个人手头都有一个AI PC设备”。

在应用层面，AI PC已展现出多元化落地场景。银行业通过构建多角色分层知识库并引入大模型进行意图识别与问题引导，使机器人客服实现从“答非所问”到“精准引导”，大幅提升客服效率与用户体验，并保障了不同客户群体间的知识安全隔离；芯片设计领域则借助智能体技术，实现了架构设计与代码生成的自动化，有效解决了研发周期长、迭代效率低的行业痛点。

“AI PC逐渐走向现实，让每个人拥有自己个性化的智能信息助手成为可能。”郑纬民表示。

03.AI将成为企业竞争主战场

郑纬民认为，企业应将AI定位为核心基础设施，而不仅仅是作为IT等辅助工具。

“企业竞争力的下一战场，在于数据算法与算力效率的深度融合，谁能率先将AI深度融入血脉，谁就能在下一轮产业升级中占据主导。”郑纬民表示。

同时，对于企业而言，AI也是驱动增长的第二引擎，通过重塑产品、服务和运营模式，为企业开辟新的增长曲线，直接提升收入与利润率。

另外，AI还是效率与竞争力的放大器，将数据转化为决策力，极大优化内部流程、降低运营成本，并构筑难以逾越的动态竞争壁垒。

“AI是引领产业变革的钥匙，率先规模化应用AI的企业，将定义行业。”郑纬民说。

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