在人工智能的浪潮中，AI一体机以其独特的软硬件结合方式，成为商业化探索的新宠。

与海外市场不同，中国市场对这种集成解决方案表现出了极大的热情。从百度的千帆大模型一体机到科大讯飞的星火一体机，再到智谱AI的智谱GLM昇腾大模型一体机，各大厂商纷纷推出自己的产品，试图在这一新兴市场中占据一席之地。

然而，大模型一体机的商业模式引发了广泛的讨论。有人说它是AI版的“卖盒子”，即将软件与硬件捆绑销售，满足特定市场需求——为看得见摸得着的硬资产付费。

这种模式是否能够成为AI商业化的有效途径？

本文将深入探讨AI一体机的定义、构成、市场定位以及其与传统“卖盒子”模式的区别，揭示其在AI商业化中的潜力与挑战。

AI一体机，这个听起来颇具未来感的名词，究竟是什么？

简单来说，它是一种将AI软件与硬件紧密结合的解决方案。它不仅仅是一个简单的硬件盒子，而是一个深度集成了AI能力的系统。

这种集成不仅提升了性能，还降低了成本，使得企业能够更高效地部署和使用AI技术。根据需求，AI一体机可以分为两大类：平台型和场景化。

• 平台型AI一体机：这类一体机将平台产品与硬件结合，硬件通常是服务器。平台型产品不限使用场景，但具体场景化落地需要在平台上继续搭建应用和解决方案。

• 场景化AI一体机：这类一体机将具体场景下的解决方案与服务器或边缘计算终端结合。

以商汤为例，商汤的企业级大模型一体机可以视为平台型AI一体机的代表。这款一体机针对金融、医疗、政务等行业的需求设计，提供了一个强大的硬件基础和丰富的软件工具集。

企业可以利用这个平台进行大数据分析、机器学习模型训练、深度学习推理等任务，进而开发出适合自身业务需求的AI应用。例如，金融机构可以使用这款一体机来开发用于风险评估、信贷审批等业务的AI模型。

同理，小浣熊·代码大模型一体机是商汤针对互联网代码编程场景推出的产品，属于场景化AI一体机。这款一体机可能集成了专门优化的代码生成、代码审查、自动编程辅助等功能，旨在帮助开发人员提高编程效率、减少错误并加速软件开发流程。例如，它可能包含了NLP技术，能够理解开发者的需求并以代码形式实现，或者提供智能的代码补全和缺陷检测。

AI一体机的定义与分类，以商汤为例

#动机揭秘：企业为何纷纷入局AI一体机？

AI一体机这个概念其实很早就出现了，2017年9月15日，百度在云智峰会上推出了和浪潮合作的百度ABC一体机，拉开了序幕。

那么这些AI企业为什么要推出AI一体机了？目的是什么？难道就是为了捆绑销售，卖软件的同时也卖硬件？多一份利润？

其实AI企业推出一体机的目的肯定有刚刚说的想多一份利润，但并不是主要目的，主要原因有三点：

• 性能提升：AI技术对服务器的要求各异，传统的应用型服务器无法满足AI软件的最大性能需求。AI一体机通过软硬件深度融合，提升AI应用全流程性能。

• 成本降低：AI一体机通过优化硬件配置，降低企业的总体拥有成本（Total Cost of Ownership, TCO）。例如，原本需要五台服务器完成的任务，AI一体机可能只需一台。

• 场景化定制：AI企业希望找到大范围适用、可规模化复制的场景，提出标准化解决方案，实现真正的开箱即用。

#AI芯片：AI一体机的“心脏”

AI芯片是AI一体机的核心，主要有CPU、GPU、ASIC和FPGA。

关于AI芯片，具体可见之前的文章：《【深度解读】国产AI芯片VS英伟达，差距在哪里？》。

异构服务器，来源：人工智能偏人工

#迭代升级：AI一体机到大模型一体机

在人工智能的演进历程中，AI一体机的概念已经从单纯的硬件集成迈向了集成复杂智能的新时代——大模型一体机的崛起。

虽然在本文中，传统AI一体机与大模型一体机之间的界限并没有被严格划分，但后者无疑代表了技术进步和市场需求的结合点。

起初，AI一体机被设计为集成了AI算法和基础硬件的设备，它们主要提供标准化的AI功能，例如图像识别和语音处理。

这些一体机满足了市场对基础AI应用的需求，但随着技术的发展和应用场景的复杂化，这种模式逐渐显现出局限性。

大模型一体机的出现，标志着AI一体机从功能性集成向智能化、个性化服务的转变。它们搭载了经过大规模数据训练的复杂AI模型，这些模型不仅具备更高的灵活性，还能够处理更为复杂的任务，如自然语言处理、深度学习分析等。

技术进步，尤其是芯片性能的显著提升，为大模型一体机的发展提供了硬件基础。同时，市场对于更高效、更智能AI解决方案的需求，推动了大模型一体机的商业化进程。这种一体机能够提供更高算效，满足特定场景下对高性能计算的需求。

与早期的"卖盒子"模式相比，大模型一体机的商业模式更加注重服务的持续性和深度。它们通常采用服务订阅制，为客户提供包括硬件设备、软件更新、技术支持和模型优化在内的全面服务。

这种模式不仅降低了企业的初始投资成本，也为企业提供了更加灵活和持续的技术升级路径。

大模型一体机针对不同行业和应用场景进行了深度定制和优化，使得企业能够快速部署和应用AI模型。这种深度结合场景的能力，大幅缩短了从开发到部署的周期，降低了企业应用AI的门槛。

大模型一体机在设计时更加重视数据安全和隐私保护，提供了本地化部署的解决方案，减少了数据传输和存储的风险，确保了企业数据资产的安全性。

市场上的大模型一体机案例，如百度的千帆、科大讯飞的星火等，不仅展示了技术实力，也反映了市场对这种新型AI解决方案的高度认可。这些一体机通过集成全栈工具和提供定制化服务，帮助企业快速实现AI应用的落地。

#案例深挖：主流AI一体机的市场密码

笔者整理了当前市场上具有一定代表性的AI一体机，图片可点击放大查看：

若您对AI一体机有相关需求，欢迎在后台私信或留言与我们沟通。

#对比分析：信通院的可信AI大模型一体机评估

当前，不少国产公司也都采用“一体机”的方式去推广自己的产品以及解决方案，市场上相关的产品数不胜数，而为客观、准确、及时跟踪大模型一体机发展态势，树立产业发展风向标，提升技术方先行示范影响力，协助应用方选取适配产品，中国信通院已经持续开展可信AI大模型一体机评估工作，评估包括硬件能力、资源池化能力、AI软件平台能力、大模型应用能力和管理能力五个部分，各部分评估范围如下：

短期内，AI一体机的商业化关键在于找到适用范围广、可规模化复制的场景。

例如，医疗和金融行业的客户更愿意为高价值的AI解决方案付费。毕竟，从100个客户中找1个客户来买，总比从10个客户中找1个客户来买简单。

此外，这条短期路线可以降低AI企业的交付成本，从而让产品快速地推广起来。

#长期策略：芯片研发，掌握“100%”核心竞争力

长期来看，芯片研发是AI一体机商业化的核心。AI企业需要通过自主研发芯片，掌握核心竞争力，降低对外部硬件供应商的依赖，提升产品性能和价格竞争力。

一言以蔽之，如果芯片受制于人，那么AI一体机的性能和价格都将受制于人。

随着AI技术的不断进步和商业应用的深入探索，大模型一体机作为智能化转型的重要载体，正逐步展现出其独特的价值和潜力。本文介绍了AI一体机的定义、构成、市场定位以及与传统“卖盒子”模式的区别，揭示了这一新兴事物在AI商业化过程中的无限可能。

从平台型到场景化，从硬件的高性能到软件的深度定制，大模型一体机正以其全面的能力，助力企业快速实现AI应用的落地。同时，通过中国信通院的可信AI大模型一体机评估，让我们看到了行业对高标准的追求和对质量的严格把控，这不仅为市场树立了标杆，也为用户的选择提供了指南。

然而，AI一体机的发展仍面临诸多挑战。技术的快速迭代、市场的不断变化、用户需求的多样化，都要求AI一体机在性能、成本、安全性等方面做出更多的努力和创新。

未来，AI一体机是否能成为企业数字化转型的核心引擎，不仅取决于技术的进步，更取决于我们对商业模式的探索和创新。