10月29日，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民在2025上市公司高质量发展论坛上，发表了题为“大模型推理系统助力上市公司高质量发展”的主题演讲。他提出，企业应当着重关注“模型微调”与“模型推理应用”这两大环节，达成技术与具体业务场景的深度融合。并且，以大模型为代表的人工智能技术能够为每个人赋予能力，企业应把AI定位为核心基础设施，而非仅仅当作IT工具。

企业应聚焦“模型微调”与“模型推理应用”

郑纬民指出，人工智能大模型的整个生命周期包含数据获取、数据预处理、模型训练、模型微调、模型推理这五个环节，其中最为关键的是模型训练环节。该环节依靠大规模高质量的数据以及高额投入，产出具备通用能力的“基础大模型”。

郑纬民称：“由于基础大模型缺少专业领域数据的支持，很难直接应用于具体的行业场景，所以‘模型微调’环节极为重要。”通过引入特定领域的数据对基础大模型开展“二次训练”，能够将其通用能力转变为专业化能力，进而形成适用于医疗、金融、制造等不同行业的专用大模型。

关于企业如何高效地布局大模型应用，郑纬民建议，绝大多数公司无需从头参与数据获取、数据预处理和模型训练等前期环节，因为这些阶段的投入成本较高。企业应当直接借助DeepSeek、华为等专业科技公司提供的成熟且开源的基础大模型，进行“模型微调”与“模型推理应用”，以此实现技术与自身业务场景的深度融合，推动企业高质量发展。

AI PC逐渐成为现实

郑纬民介绍，大模型推理系统架构以GPU为核心，GPU具备矩阵运算速度快、内存速度快的优势，能够提供更高的算力和带宽。

郑纬民表示，AI能够为每个人的工作增添助力，一个CPU搭配一块GPU，装上大模型和相关数据，就可以称作“AI PC”（人工智能电脑）。类比三四十年前计算机从大型机器、小型机器发展到PC机所带来的巨大商业机会，AI PC预计会成为一个庞大的产业。“一两年后，可能每个人手中都会有一台AI PC设备”。

在应用方面，AI PC已经呈现出多样化的落地场景。银行业通过构建多角色分层知识库，并引入大模型进行意图识别与问题引导，使机器人客服从“答非所问”转变为“精准引导”，大幅提高了客服效率和用户体验，同时保障了不同客户群体间的知识安全隔离；芯片设计领域则借助智能体技术，实现了架构设计与代码生成的自动化，有效解决了研发周期长、迭代效率低的行业难题。

“AI PC逐渐成为现实，让每个人拥有自己个性化的智能信息助手成为可能。”郑纬民说道。

AI将成为企业竞争的主阵地

郑纬民认为，企业应把AI定位为核心基础设施，而不只是将其作为IT等辅助工具。

“企业竞争力的下一个战场，在于数据算法与算力效率的深度融合，谁能率先将AI深度融入企业的发展脉络，谁就能在下一轮产业升级中占据主导地位。”郑纬民表示。

同时，对于企业来说，AI也是驱动增长的第二动力，通过重塑产品、服务和运营模式，为企业开辟新的增长途径，直接提升企业的收入和利润率。

此外，AI还是效率与竞争力的放大器，它能够将数据转化为决策能力，极大地优化企业内部流程、降低运营成本，并构建起难以突破的动态竞争壁垒。

“AI是引领产业变革的关键，率先大规模应用AI的企业，将定义整个行业。”郑纬民说。

（文章来源：中国证券报）

原标题：中国工程院院士郑纬民:企业应聚焦大模型微调与推理 实现技术与业务场景融合

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