第1444章 盘古大模型 (第3/3页)
“客户的数据可以留在本地，我们只传输模型参数。
这样既保护隐私，又能利用分散数据训练模型。
另外，我们也和政府、行业协会合作，建设行业数据开放平台。”
“商业化进展如何？”郑青山问。
作为CFO，他最关心的是投入产出。
“目前主要是项目制，每个行业解决方案的客单价在300万到2000万不等。”辛玉良调出财务数据。
“今年签约18.7亿，实际回款11.2亿。
利润率方面，软件部分毛利率85%，硬件部分30%，整体项目毛利率45%左右。”
“45%......”郑青山推了推眼镜，“比传统企业软件高，但比云服务低。你怎么看未来的利润空间？”
“随着模型标准化程度提高、实施成本下降，利润率会持续提升。”辛玉良很有信心。
“更重要的是，盘古不是一次性项目，是持续服务。
模型需要不断训练、迭代，客户需要持续购买算力和服务，这是一个长期生意。
当然还有一点，盘古大模型可以帮我们卖更多的鲲鹏和昇腾。”
说完露出一个懂的都懂的笑。
另一边的郑青山点点头，在笔记本上记录着什么。
“玉良，我问个技术问题。”汪剑锋开口。
这位2012实验室总裁，平时话不多，但每次提问都很关键，“盘古的多模态能力怎么样？现在业界都在谈‘图文音视频’一体化，我们的进展如何？”
“汪总问得好。”辛玉良切到新页面。
“盘古的多模态大模型已经在媒体、教育、安防等领域试点。
比如在媒体行业，可以实现新闻稿自动生成配图；
在教育行业，可以根据课本内容自动生成教学视频；
在安防行业，可以同时分析监控视频、音频和文本报告，做综合研判。”
他顿了顿：
“不过坦率说，在多模态的生成能力上，我们和国外顶尖水平还有差距。
但在多模态的理解和分析上，尤其是结合行业知识的深度分析这一块，我们盘古有优势。”