链载Ai

标题: 一场极卷的大模型PoC，吓退了大厂一大堆！ [打印本页]
作者: 链载Ai    时间: 昨天 22:35
标题: 一场极卷的大模型PoC，吓退了大厂一大堆！
“不做POC，我坚决不会买！”

踩了半年大模型的“坑”之后，老孙终于学聪明了。

老孙，某集团CIO兼数智化办公室主任。

作为行业里最早吃大模型“螃蟹”的人，这半年可谓“匆匆忙忙、连滚带爬”。

坑他的既不是模型，也不是算力，而是在大家看来毫无存在感的「MaaS」。

提起这MaaS，老孙就火大，那是今年Q2招算力服务器集群的时候，顺便「采」了一套。

当时，老孙的注意力都在模型和GPU上，没把MaaS当回事。

结果，一上线才体会到：尼玛，免费的才是最贵的。

干啥啥不行，老孙气得想退货！

见了供应商，老孙立马贴脸开大，疯狂吐槽↓

模型推理性能，太拉胯了！

应标的时候，拿来的参数都是理想极限值，秒天秒地秒空气。

实际用起来，好家伙，连理论值的一半水平都达不到。

后来老孙明白了，硬件和模型都差不多，其实就差在MaaS上，没优化好。

更换和升级模型，太磨叽了！
这半年，各种大模型能力频繁进化，天天迭代，老孙看得眼热。
但也是老孙的烦恼：每个模型看宣传都很好，选哪个、换哪个，究竟哪个更适合自己的业务？
能不能多个模型一起跑，灵活选择，各取所长？
更大的难题是怎么换——
靠自己手下这帮人，搞不定，找供应商，吭哧吭哧老半天，完全跟不上模型更新的节奏。
国产算力适配，太折腾了！

投标的时候说，国产卡都支持。

上线才发现，只支持这次招标实配的指定国产卡和N卡，其他国产卡都要定制化。

这下可闹心了。

集团原来采的一批国产算力服务器，秒变闲置资产，摆在机房了暂时用不上，成了老孙的心病。

稳定性、扩展性……，越想越头疼！

更让老孙“红温”的是↓

现在这套系统不光性能差，还三天两头停摆，搞得连集团大BOSS的关注到了。

当然还有扩展性、安全性、AI应用开发等等…

这么说吧，这次“螃蟹”吃的，让老孙只想狂飙“C语言”。

吐槽完问题，老孙余怒未消。

冲着供应商狠狠地补了一句。

愣了半晌，供应商吞吞吐吐地说了大实话↓

“领导，其实…，我们不擅长做MaaS，供您那套是我们拿开源软件改的…

要不…，你单独招一套好的？”

老孙一想，也对，螃蟹算是吃明白了，那就正儿八经采购一套靠谱的MaaS吧。

而且，这种“看不见、摸不着”的产品，必须要搞PoC。




ingFang SC";color: rgb(51, 51, 51);line-height: 2em;font-weight: bold;letter-spacing: 1px;text-align: center;">一场极卷的PoC

ingFang SC";color: rgb(51, 51, 51);line-height: 2em;font-weight: bold;letter-spacing: 1px;text-align: center;">吓退了一众大厂、小厂


老孙的PoC标准一出，吓跑了很多「大厂、小厂」，实在太卷了。
这是一份怎样的要求呢？看看需求目录↓
不只是这些硬要求，还有特别“抓马”的一条↓
厂商需提供在线服务的生产级MaaS平台，与线下交付的MaaS平台同构，并提供对应日活月活数据，非demo。
按老孙说法，“不光在我这里PoC测得好，大规模应用的样子也要让我看到”。
单单这一条，就劝退了一大票厂商。
因为单纯的线下PoC，厂商们还能上点儿“技巧”，突击一下测试点，可线上实景生产系统，就难办了。
……
最终，测来测去，只剩下一家公司，让老孙满意↓



ingFang SC";color: rgb(51, 51, 51);line-height: 2em;font-weight: bold;letter-spacing: 1px;text-align: center;">硅基流动企业级MaaS

ingFang SC";color: rgb(51, 51, 51);line-height: 2em;font-weight: bold;letter-spacing: 1px;text-align: center;">凭什么能够脱颖而出？

硅基流动？看着怎么这么眼熟？！
嘿嘿，他们就是今年春节期间，第一个扛下DeepSeek泼天流量的第三方大模型平台。
当时，硅基流动引爆全网，彻底出圈。
硅基流动的线上大模型API服务平台，经过了700万在线用户与1万家企业验证。
眼下老孙单位进行PoC测试的，正是硅基流动在线上MaaS平台实战打磨的基础上，推出的支持本地化部署的企业级MaaS。
这套MaaS，产品架构相当完整，涵盖算力纳管调度、模型仓库、模型训调推、应用开发等全套模块。
这可不是简简单单的纸面能力，每一项都经得起实战考验。
测试过程中，老孙对这套企业级MaaS平台赞不绝口。
一、适配国内外主流AI芯片，尤其对国产化算力支持极佳
这是真正意义上的“开箱即用”，一上来，就解决了困扰老孙的大难题——把原有那批国产算力服务器，瞬间盘活。
整个PoC下来，只有硅基流动把老孙要求的几种国产卡全适配了。
这种适配，不只是简单能跑起来，还把性能和稳定性优化得极好，并具备后续扩展能力。
这一项，还给老孙带来了意外惊喜，MaaS平台能够统一纳管集团中心和异地分公司的异构算力。
整个集团的算力资源变成一盘棋，统一调度、动态扩缩。
二、模型支持极其丰富，选得准、引入快、上手简单
硅基流动这套MaaS，预集成了140+大模型，基本上把市面上所有主流开源模型和系列版本都囊括了，还预置了部署配置模板。
同时，硅基流动对新模型的引入支持非常到位，只需1-3天，就能完成新模型适配，并提供镜像动态更新。
这样，困扰老孙的第二个问题也迎刃而解，开源模型新版本一发布，几天之内就能用于生产。
模型多了也有“幸福的烦恼”，怎么选？哪个更适合自己？
硅基流动提供了多维度的模型能力评测，看清各类模型在不同场景下的能力水平，并提供咨询建议，辅助用户进行模型选型。
根据各个模型的不同能力、特点，MaaS平台对模型仓库进行标签化管理。
用户根据这些能力标签，瞬间就能从上百个模型中找到自己心仪的那一款。
还有贴心的模型沙箱功能。
模型沙箱提供独立的模型测试和运行环境，与生产环境隔离，确保在测试和试运行过程中，不对线上生产业务造成影响。
三、高性能、低成本，算力价值最大化
让算力价值最大化，不能成为一句空话，以前系统一卡顿，老孙就有这种感慨。
现在换了新的MaaS，推理性能直接拉爆。
硅基流动用了一系列手段来榨干每滴算力：智能算力调度、自研高性能推理框架、智能网关路由分发…

ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(110, 40, 246);line-height: 22px;letter-spacing: 2px;">动态缩扩容



ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(110, 40, 246);line-height: 22px;letter-spacing: 2px;">自研高性能推理框架



ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(110, 40, 246);line-height: 22px;letter-spacing: 2px;">智能网关路由分发



通过上述多种推理加速优化技术，不仅极大降低了TTFT，也显著降低每token成本。
四、业务赋能快，支持训调推一体化、完整开发工具链
企业斥巨资买了集群、上了模型，最终还是要为业务服务，这一点老孙们扛着很大压力。
现在，硅基流动通过MaaS平台帮助企业更方便进行业务赋能探索，开发垂类模型和智能体。
比如，这套MaaS不仅支持高效推理，还支持数据接入和处理、模型训练、全参和LoRA微调，让企业用自有数据把模型调教得更贴合业务场景。
MaaS平台也内置了丰富的AI应用开发支撑能力（Agent开发、RAG、提示词工程、向量数据库），帮助企业构建高质量的专属智能体和知识管理平台。


就这样，整体测下来，老孙觉得方方面面都很不错，还有两点额外惊喜。
一个是企业级客户很在意的安全合规问题↓
硅基流动企业级MaaS提供多租户数据隔离、租户/应用级限流、细粒度权限管控以及全链路日志审计，保障模型、数据与服务安全。
另一个是老孙心心念念的在线生产级大规模应用实战。
不是Demo，不是“神龙见首不见尾”的成功案例列表，而是“打明牌、真实战”的线上MaaS服务。
点开siliconflow.cn，功能和稳定性就实实在在摆在那里，简直是硅基流动企业级MaaS的最佳背书。


随着整个PoC测试结束，老孙也把市面上MaaS服务商的路数摸清了。
传统IT公司关注点在存算网这些Infra能力上，MaaS属于配套副产品。
互联网云巨头们一般都有自家的模型，心里往往揣着“小九九”，在多模型支持上开放性不够，而且更专注于线上服务。
硅基流动恰恰是个“异类”，作为中立的专业MaaS服务商，他们无论向下对算力还是向上对模型都很open，因此算力卡和模型支持得最全。
同时，海量用户的实战打磨，也让硅基流动的MaaS功能和稳定性越来越成熟，这次PoC脱颖而出就顺理成章了。
想不到吧，有了靠谱的MaaS，一切都可以从从容容、游刃有余…


如果您也有跟“老孙”一样的遭遇，希望解决推理性能不佳、国产算力适配困难、模型切换升级麻烦等难题…





欢迎光临 链载Ai (https://www.lianzai.com/) Powered by Discuz! X3.5