Репортаж от Wedoany，6 июня Huawei Cloud представил в Шанхае новую платформу обучения и вывода моделей ModelArts Next, предоставляющую четыре ключевые возможности для построения корпоративных систем ИИ-агентов: сервис RL, конфиденциальный вывод, маршрутизацию моделей и матрицу моделей. Платформа ориентирована на обучение больших моделей, вывод, безопасный вызов и мультимодельное управление, с целью снизить барьер для предприятий при переходе от тестирования моделей к промышленному развертыванию ИИ-агентов.
Основная ценность ModelArts Next заключается в повторной интеграции разрозненных ключевых этапов использования больших моделей предприятиями в единую платформу обучения и вывода. В настоящее время при внедрении ИИ-агентов предприятия сталкиваются не только с проблемой «возможности вызова модели», но и с вопросами непрерывного обучения и оптимизации модели, обеспечения безопасности конфиденциальных данных в процессе вывода, выбора подходящей модели для различных задач, а также быстрого развертывания и унифицированного управления несколькими популярными моделями. Сервис RL соответствует потребностям предприятий в обучении с подкреплением и непрерывной оптимизации моделей, особенно когда ИИ-агенты переходят от простых вопросов-ответов к выполнению сложных задач, и модели должны постоянно улучшать свои способности к принятию решений через механизмы обратной связи; конфиденциальный вывод предназначен для высокочувствительных сценариев, таких как ИИ-кодирование, финансовый риск-менеджмент и корпоративные базы знаний, позволяя обрабатывать данные в доверенной среде выполнения, снижая риски утечки данных и несоответствия требованиям; маршрутизация моделей решает проблему эффективности вызова в эпоху множества моделей, позволяя платформе динамически выбирать наиболее подходящий сервис между разными моделями на основе характеристик запроса, типа задачи, приоритета стоимости, приоритета эффективности или сбалансированной стратегии; матрица моделей позволяет предприятиям быстрее подключать такие популярные SOTA-модели, как DeepSeek, Kimi, Zhipu GLM, а также собственную модель Pangu от Huawei Cloud, охватывая сценарии программирования, мультимодальности и другие.
Это означает, что ModelArts Next — это не просто выпуск одной модели, а набор инфраструктуры для внедрения ИИ на предприятиях.
После выхода больших моделей в промышленные сценарии предприятиям действительно нужна стабильная, контролируемая и управляемая инженерная система ИИ. Многие предприятия на ранних этапах тестирования больших моделей часто начинают с генерации текста, ответов на вопросы в службе поддержки, помощи в кодировании или поиска по базам знаний, но когда приложения переходят в основные бизнес-процессы, они сталкиваются с такими проблемами, как колебания эффективности модели, рост затрат на вызов, сложность прав доступа к данным, трудности с выбором модели и повышенные требования к аудиту безопасности. Четыре возможности, предложенные ModelArts Next, как раз соответствуют этим производственным проблемам: способность к обучению с подкреплением используется для повышения стабильности выполнения сложных задач ИИ-агентами, конфиденциальный вывод — для решения вопросов безопасности конфиденциальных данных, попадающих в модель, маршрутизация моделей — для динамического баланса между эффективностью и стоимостью, а матрица моделей — для предотвращения привязки предприятия к одной модели. Согласно открытой информации, сервис маршрутизации моделей MaaS от Huawei Cloud уже предоставляет более 15 SOTA-моделей, точность управления моделями превышает 95%, а средняя стоимость вызова снижена на 20%. Если такие показатели будут стабильно поддерживаться в реальных бизнес-сценариях, это напрямую повлияет на окупаемость инвестиций и доступность системы при развертывании ИИ-агентов на предприятиях.
С точки зрения отраслевой конкуренции, облачные провайдеры переходят от «предоставления интерфейсов моделей» к «предоставлению платформ для производства ИИ-агентов». Корпоративные клиенты не будут долго платить только за разовый вызов токенов; их больше интересует, может ли модель быть интегрирована в бизнес-системы, может ли она автоматически выбирать подходящие возможности в зависимости от задачи, может ли она формировать надежные рабочие процессы в таких сценариях, как финансы, разработка, производство, офисная работа и обслуживание клиентов. Выпуск ModelArts Next компанией Huawei Cloud согласуется с ее недавним акцентом на повышение производительности, вторую вычислительную плоскость и корпоративные системы ИИ-агентов. Для Huawei Cloud ModelArts Next играет связующую роль: сверху он подключает такие модели, как DeepSeek, Kimi, Zhipu GLM, Pangu, а снизу — корпоративные данные, среду безопасности, ресурсы вывода и разработку приложений ИИ-агентов, в конечном итоге служа для создания корпоративных систем ИИ.
Дальнейшая практическая ценность ModelArts Next будет зависеть от эффективности корпоративного развертывания, стабильности маршрутизации моделей, потерь производительности при конфиденциальном выводе, удобства использования сервиса RL и скорости расширения мультимодельной экосистемы. По мере перехода корпоративного ИИ от пилотных проектов к регулярной эксплуатации, платформы обучения и вывода моделей станут важной базой для конкуренции облачных провайдеров. Тот, кто сможет более гладко интегрировать модели, безопасность, стоимость, управление и бизнес-сценарии, будет иметь больше шансов взять на себя следующий этап создания корпоративных ИИ-агентов.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
