在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，央國企已成為人工智能技術應用的重要力量，逐步將AI融入智能辦公、工業(yè)安全、新能源運維等多個業(yè)務場景。然而，對于許多大型央國企而言，AI的真正價值實現(xiàn)仍面臨規(guī)?；涞仉y的共性挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在：
• 缺少覆蓋模型訓練、推理、部署、知識庫管理與智能體編排的一體化管理平臺，導致AI應用開發(fā)周期延長、資源分散、利用效率低下；
• 生產(chǎn)環(huán)境對推理系統(tǒng)的高吞吐、低延遲要求嚴格，普遍開源方案往往難以滿足；
• 算力資源中GPU類型多樣，適配與優(yōu)化工作繁重，技術實施復雜度高；
• AI技術迭代迅速，傳統(tǒng)部署模式難以快速集成和落地最新能力。
針對某大型電力央企提出的“百人建模訓練、千人智能體開發(fā)、萬人推理服務”（“百千萬工程”）目標，硅基流動基于私有化大模型服務平臺(MaaS) 提供了整體支持。該平臺依托自研高性能推理引擎與配套工具鏈，高效接入了包括DeepSeek 在內(nèi)的近百種主流模型，幫助該企業(yè)構(gòu)建起集團級 AI 能力基座，有力支撐其智能化目標的規(guī)模化和高效率落地。
硅基流動私有化MaaS平臺對應客戶的核心需求，具體體現(xiàn)在以下幾方面：
通過私有化大模型服務平臺所具備的快速引入（主流模型預集成與動態(tài)更新）、高性能推理（自研引擎保障響應速度與穩(wěn)定性）、低成本運行（支持量化壓縮等技術降低資源消耗）、易于使用（支持非技術人員快速部署應用）等關鍵能力，為上述目標的實現(xiàn)提供了扎實的技術與平臺支撐，確保整體方案在經(jīng)濟性、效率與可靠性上達到預期。
在該私有化MaaS平臺部署后，該電力央企在多個業(yè)務板塊中取得了可見的進展：
• AI辦公督辦系統(tǒng)有效減輕事務性工作負擔，提升行政運轉(zhuǎn)效率；
• 風電傳動鏈故障診斷準確率提升至95%以上；
• 安全生產(chǎn)平臺助手在復雜問題處置中的輔助能力得到增強；
• 光伏電站知識推薦平臺為運維人員提供精準建議，提升電站運行效率。
這些成果不僅為該企業(yè)帶來了運維效率提升與故障成本降低等實際收益，也標志著其在構(gòu)建“百千萬”AI賦能體系方面取得了階段性進展。同時，這一套基于私有化MaaS平臺實踐也為能源、制造、金融等同樣面臨“AI規(guī)模化落地難”的央國企提供了可參照的落地范例。
展望未來，硅基流動將繼續(xù)深化私有化大模型平臺與各類行業(yè)場景的結(jié)合，為新能源、制造、金融、醫(yī)療等領域提供穩(wěn)定、安全、高效的AI基礎設施支持，助力產(chǎn)業(yè)智能化持續(xù)向前推進。
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