禅宗说“以小见大”，常用“一花一世界，一叶一菩提”。在一片叶子里，也可以见到巨大的菩提智慧。
面向AI时代，企业智能化进程中常常面临决策成本过大、投入成本过大、效果不确定性过大等“大”问题。这种时候，企业非常希望能够打破传统AI推训的逻辑，在大模型时代，实现“以小见大，见微知著”的一叶一菩提。
最近，产业各界都在热议一个话题：
想要用最短的路径和最低的成本，完成大模型落地的验证与探索，智能体一体机是一个绝佳选择。
什么是智能体一体机？它能为产业智能化带来哪些价值？这个新型的AI风口又有着怎样的产业格局？
让我们进入智能体一体机提供的可能性——让企业在大模型时代，实现一叶一菩提。
对于企业来说，大模型带来的价值是显而易见的。从客服到咨询，从法务助手到物料生成，大模型带来的智能化潜力可以匹配到绝大多数企业的业务需求。
但大模型虽好，落地却并不容易。在真正将智能化能力带到企业业务中时，往往需要面对一系列的不确定性，比如说：
1.兼容性不确定。
大模型与企业以往的IT、OT系统都有着极大的不同，这就产生了二者之间的兼容不确定性。企业往往需要进行大量的业务验证与兼容试错，才能确保大模型融入企业自身的业务系统。
2.可靠性不确定。
大模型目前还存在一些技术短板，比如广为人知的大模型幻觉问题。但大量企业业务的可靠性与一致性需求，根本无法承担大模型幻觉所带来的负面影响，而进行较为复杂的业务验证，又会带来极大的综合成本。
3.投资回报率不确定。
引入大模型，往往需要强大的人才、算力、基础设施迭代等成本作为支持，但其回报率却是不确定性的。这也导致大量企业在引入大模型时陷入两难境地。
这些不确定性，让企业在AI时代面前踯躅不前，而最佳方案显然是企业可以用最低成本、最便捷方式来验证大模型落地的可行性。实现小中见大，一叶菩提。
而智能体一体机，就为企业提供了这样一条与大模型之间的捷径。
为什么说智能体一体机是企业与大模型之间的捷径？这需要从智能体的软件应用意义与一体机的硬件部署意义上来分开讨论。
传统的AI任务，需要每个人任务单独训练模型，从而带来了较高的开发成本。而大模型带来的通用性与泛化性，则开启了多个任务一个模型的全新智能化可能。但大模型作为大脑，还需要手脚来将其能力落地，这个手脚就是智能体。
在全球AI产业当中，已经广泛认为智能体是大模型落地的主流应用形式。智能体具备着感知环境、自主思考和主动调用工具的能力，使其能够成为相对成熟的大模型落地方案。而从企业的视角看，智能体也能带来更强的专精程度与安全性，是完成大模型落地的最佳方案。
在智能体的多种落地方案里，一体机则提供了更加简便、快捷的落地能力。企业无需进行大量、复杂的IT基础设施更新，只需要最简单的一体机硬件形式就可以完成智能体落地。
所以说，智能体一体机的优势在于它集成了软硬件方面的优势，最大限度地降低了企业应用智能体的门槛。
渴求大模型的菩提智慧，智能体一体机或许就是能满足企业关键需求的那“一叶”。
在目前阶段，智能体开发平台已经成为AI领域的新兴热点。而智能体一体机类的产品也开始涌现出来。在开始热络的市场中，联想推出的智能体一体机可以说是相对最成熟，同时优势也较为明显的一种。
9月，联想正式发布了全新的智能体一体机解决方案。其中包含面向企业用户的智能体开发一体机，以及面向教育用户的智能体实训一体机。
（联想智能体开发一体机）
我们把目光放在智能体开发一体机上，会发现这个方案通过深度整合硬件与软件资源，提供了大模型智能应用落地的最小单元。在大模型落地的进程中，大量企业需要对大模型进行本地化部署，同时还需要快速、灵巧地验证大模型应用效果。这种情况下，联想智能体一体机可以精准满足这些需求。
具体而言，我们可以看到联想智能体一体机具有三个优势：
软件成熟、硬件灵活、理解用户
。
（联想智能体平台）
在软件层面，联想智能体一体机配备了“联想智能体平台”。
其中集成了多种开源大模型、智能体样例及开发评估工具，并提供零代码开发功能，支持用户在短时间内以低门槛的方式创建智能体。无需复杂的部署与配置，用户就可以快速启动智能体的开发和应用。相对来说，用户对于智能体一体机类的产品，最担心的就是软件能力不充分，无法进行二次开发，或者有大量软件工具处于缺失状态。而联想智能体一体机具有成熟的软件功能，可以满足用户在大模型获取、软件评估、零代码开发领域的一系列需求，并且本地化的部署方式，可以确保数据不会流出，避免敏感信息泄露。
（联想ThinkStation PX 工作站）
在硬件层面，联想智能体一体机可以说采用了能够部署智能体的最小硬件单元。
相较于业内服务器级别的AI硬件，联想智能体开发一体机基于ThinkStaition PX工作站平台搭建，避免了服务器的运维复杂性。在性能上，一体机搭载了4张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡，能够处理高并发任务和大规模数据计算，既可以满足大企业对AI业务的验证需求，又能够满足中小企业的AI任务并发处理需求。
（NVIDIA RTX 5880 Ada）
从对客户需求与大模型落地的理解上来说，联想作为头部制造企业，拥有复杂的数字化、智能化转型经验，对企业系统与AI能力的兼容性问题有着深刻的理解。
比如企业在搭建数据库的时候，往往会遇到数据库资料语义分段错误的情况，而联想智能体一体机则自带联想独有的语义分片技术，能够智能化地分割长文档，使得智能体在处理大篇幅文本时仍能保持精准度，从而极大地提升信息检索的准确性。
此外，联想的通用智能体产品还让更广泛的客户将抽象的AI与具象化的硬件设备关联起来，将AI能力转化为场景价值，更容易让客户理解与接受。
例如，联想智能体平台还包括客服，销售，营销，运营等智能体。这些技术能力可以与用户系统深度融合，轻松嵌入客户的业务流程。联想智能体开发一体机，也可以根据客户场景需求变为客服一体机，销售一体机等，为企业带来真正的智能化价值。
可以说，联想智能体一体机，是企业智能化路上最小、最轻、最灵便的“一叶”。
但就依靠这样的一叶，企业却可以轻松见到广阔无垠的AI世界。
我们可以共同设想一下，一家企业想要落地大模型能力，需要经历怎样的历程。
在传统模式下，这家企业需要有效构建符合大模型需求的存、算、网底座，进行巨大的IT基础设施升级，随后开始搭建大模型的技术架构，推动大模型能力与业务适配。
但在真实情况下，这个大模型项目会涉及巨大的启动资金，并且投资回报率、大模型应用效果，以及业务可靠性都难以预料。这样一个项目，对于大多数传统企业是难以真正通过立项的，从而导致企业决策层既不断听到大模型的价值，想要尝试，又担心成本过大与效果不确定性，迟迟犹豫不决。
