随着技术的不断进步，生成式AI的算法与模型将更加精准高效，能够更好地模拟人类的决策与思维过程，在更多场景中发挥作用。这是一种积极的趋势。 另一方面，随着“大模型竞争”加剧与多模态能力扩展，数据隐私与安全挑战增多，海量训练成本也会对实际应用造成压力。 普惠与责任并行的使命 我们的愿景是让更多人能够以与大型企业相当的基础设施与成本水平进行创新尝试，让创新不再受资源限制。生成式AI的普惠化需要在提供强大工具的同时，确保人人都能安全、可控地使用这些能力。 生态与能力的落地 - 与主流企业的数据平台深度集成：在合规与安全的前提下，企业能够在现有数据云环境中安全使用生成式AI能力，构建自己的应用。 - 具体行业的落地案例不断涌现：通过生成式AI提升设计、运营、开发等环节的效率，显著缩短工作周期并提高产出质量。 - 面向游戏、制造、零售等领域的应用正在加速落地，推动从概念到产品的快速转化。 基础设施与模型演进的双向驱动 近几年，基础模型的规模与能力呈现爆发式增长，单一模型难以覆盖所有业务场景。为此，平台层提供多模型接入与灵活组合的能力，帮助企业在不同任务中选取最合适的模型并进行定制化调整mile米乐。 核心产品与能力 - 面向开发者的全面托管的机器学习服务：通过云端高性能基础设施，帮助企业发现、评估并部署高质量的基础模型，支持基于企业私有数据的自定义与微调。 - 多模型接入与定制化能力：除了访问来自多家厂商的基础模型，还支持企业在自有数据上进行个性化定制，提升应用的针对性和安全性。 - 无代码或低代码的任务编排与执行：针对复杂任务，提供托管代理等能力，帮助开发者以极少的代码量完成任务分解、数据对接和后端调用，显著降低开发门槛。 托管代理与无代码编排 在实际应用场景中，用户只需通过简单设置即可实现复杂任务的自动化执行。典型流程包括： - 选择基础模型并通过向导设定任务目标； - 指定数据源（如网页、政策条款等）作为知识与约束来源； - 指定后端执行环境（如无服务器函数）来完成API调用与任务落地； - 以上流程无需编写代码即可完成。 底层基础设施与云原生服务 长期积累的底层能力为快速落地提供了保障。采用云原生、服务器端无感知的架构，开发者只需关注API与业务逻辑，不必深究底层硬件细节，从而降低部署难度与成本。结合高性能计算芯片、灵活的GPU方案，企业能够在较低成本下实现高效的生成式AI应用开发与落地。 安全与数据治理的核心地位 在大型模型生态中，安全与隐私成为企业最关注的问题之一。生成式AI在数据源、训练、推理过程中的安全治理至关重要，企业需要建立稳固的数据基座，确保私有数据的安全性与可控性。 - 数据隐私与安全的内生设计：在服务初始阶段就考虑的安全与隐私保护，确保客户数据不会被用于训练基础模型，并提供私有化环境、数据加密、传输隔离等机制，满足严格的合规要求（如HIPAA、GDPR等）。 - 数据治理与跨组织协作：通过数据治理工具实现跨部门、跨组织的数据发现、访问与治理，降低内部数据使用的复杂度，提高安全性与可控性。 - 私有化代码与自定义能力：对代码与环境提供私有化支持，避免公开来源引入潜在风险，帮助企业在自有代码库中获得安全、可控的生成式AI体验。 - 安全围栏与五项实践：以安全边界为核心，提供一整套安全与合规工具，帮助企业通过权限细化、风险控制等手段降低潜在影响范围。 - 全方位的安全能力覆盖：包括威胁检测、身份与访问控制、网络与基础设施保护、数据保护与隐私、风险合规等五大领域的持续保障，覆盖300多项安全与合规工具与服务。 - 权威评估与行业认可：在权威评估中获得高分与持续关注，体现了在安全与合规方面的综合能力。 对企业的安全隐喻与思考 AI如同一辆无人驾驶汽车，安全体系既是不可逾越的红线，也是前进的导航。只有建立完整、可操作的安全导航，生成式AI才能在各行业中平稳、可控地落地，实现真正的普惠与长久发展。 结语 在云计算与生成式AI领域，持续的成本优化与普惠能力成为企业用户最关心的议题之一。通过提供多模型接入、无代码编排、强大且合规的基础设施，以及全面的安全与治理能力，云服务厂商正帮助更广泛的用户以更低成本、更高安全性享用前沿技术。这种以普惠和安全为核心的实践，正推动生成式AI从实验室走向广泛的实际应用，成为行业共同的成长动力。