大模型提供了AI工业化进程的工具，解决了巨量化的挑战，但在真正落地时还有一个挑战就是与场景的深度结合。每个行业、每个企业的场景千差万别，大模型是AI领域的科学家开发，而与实际业务对接则需要大量的真正懂行业、懂应用的各领域专业人才来落地。来自埃森哲的一份调研报告显示，70%以上有技术的研究机构、科技公司缺需求场景、缺领域知识和数据，70%以上的行业用户缺技术人才、缺AI平台和实践能力。
为了彻底填平AI算力与AI应用之间的鸿沟，浪潮采用开放开源的理念，“源1.0”将以开放API、开放数据集、开源代码等多种形式为业界提供开放合作，相关高校和科研机构、产业伙伴及智能计算中心用户可基于“源1.0”模型探索算法创新以及开发各类智能化应用。
【 人工智能|从黑科技到热科技 如何释放算力加速AI落地？】浪潮在大家的印象中是一家做服务器的企业，为什么会涉足大模型？事实上，浪潮本质上是希望通过算力去推动产业、经济的发展，而作为硬件的服务器只是其产业形态之一。产业在进化，AI产业化、产业AI化，对大模型提出迫切的需求，而作为浪潮这样一家平台型企业，向下有多元芯片合作伙伴，向上有千行百业的客户，做大模型可以顺利地将AI算力与应用场景之间打通。“第一，产业需要。第二，我们不干，谁来干呢？”在刘军看来，浪潮做大模型是一件水到渠成的事。
其实上，AI就是处于这样一个演进的过程中，需要更多浪潮这样的企业，承担起更多的责任，填补一个一个鸿沟，AI产业化、产业AI化才会真正加速到来。

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