1、大模型落地依赖的基础设施(包括GPU、存储、网络和人力),建设成本和运维成本高昂,企业宜先做好顶层规划,投入人、财、物建设统一的大模型算力资源池,和训练推理平台,在企业内部优化配置,进行资源共享和强管控。
2、企业宜对业务场景进行分级分类,部分场景在监管和安控策略允许下,可评估使用公有云,加速大模型应用创新和锻炼人才。
3、大模型落地涉及面广,需跨IT和业务部门高效协同,关联技术也很复杂,建议定位为领导一把手工程,做好规划,分步实施,且从领域和技术分层,识别企业的短板,通过引进厂商和自身人才队伍建设,投放资源和优化配置。