Wie lässt man KI die Branchen verstehen? Wie bricht Volcengine die "Wände" für die Umsetzung von Large Language Models?

Im Jahr 2025 bricht das Gebrüll der großen Modelle, die im industriellen Bereich beschleunigt vorankommen, durch die Mauern der Technologie.

Diese Transformation, die mit der Technologie begann und durch Anwendungsfälle an Fahrt gewann, formt das digitale Landschaftsbild aller Branchen neu. Man kann sagen, dass die Vertiefung in die Industrialisierung das pragmatischste Thema der gegenwärtigen künstlichen Intelligenz ist.

Derzeit integrieren sich die großen Modelle in bisher beispielloser Tiefe und Breite in alle Branchen. Die Welle der digitalen Transformation brennt wie ein Feuer: Von der personalisierten Dienstleistung in der Finanzbranche über die präzise Zielgruppenansprache in Marketing-Szenarien bis hin zur intelligenten Interaktion an Hardware-Endgeräten und dem maßgeschneiderten Lernen in der Bildung und Forschung.

Unternehmen setzen reichlich Ressourcen ein, um sich der KI zu öffnen. Da die großen Modelle nicht mehr das unerreichebare "Luxusgut" sind, taucht ein zentrales Problem an die Oberfläche: Wer unterstützt die Unternehmen bei der Umsetzung von Unternehmens-KI in der "letzten Meile"?

Industrialisierung der großen Modelle: In die Tiefe der Ökosysteme

Seit der Aufnahme der großen Modelle in die Praxis untersuchen alle Branchen aktiv, wie sie die großen Modelle integrieren können, um sie zum Treiber ihrer digitalen Transformation zu machen.

Schon im Jahr 2024 wechselte die Anwendung der großen Modelle von der anfänglichen Erkundungsphase zur massenhaften Umsetzung. Ein deutliches Zeichen war, dass die führenden Cloud-Dienstleister in China Anfang 2024 "kollektiv agierten" und Unternehmen die Möglichkeit boten, große Modelle mit einem Klick bereitzustellen und tiefgreifend zu integrieren. Dies senkte die Einstiegshürden für die kommerzielle Nutzung der großen Modelle erheblich.

Der Bericht "Analyse der Marktlage des öffentlichen Cloud-Dienstes für große Modelle in China 1Q25" von IDC zeigt, dass die Anzahl der Aufrufe von großen Modellen auf öffentlichen Clouds in China im Jahr 2024 114,2 Billionen Tokens betrug. Mit der globalen Aufmerksamkeit, die die chinesischen großen Modelle Anfang 2025 erregten, wurde der Bedarf an multimodalen Modellen und AI-Agenten angeregt, und die tägliche Anzahl der Aufrufe nahm weiterhin stark zu. Dabei belegte Volcengine mit einem Marktanteil von 46,4 % den ersten Platz auf dem chinesischen Markt und übertraf die Marktanteile des zweiten und dritten Platzes zusammen, was auf einen sprunghaften Vorsprung hinweist.

Hinter der phänomenalen Welle verbirgt sich ein Konsens in der Welt der großen Modelle: Die industrielle Umsetzung der großen Modelle ist Realität geworden. Im ersten Halbjahr dieses Jahres zeigten sich drei Trends bei der Umsetzung der großen Modelle:

Erstens: Vertiefung der Anwendungsfälle und Freisetzung von Wert aus der Büroeffizienz in die Kernbereiche der Industrie.

Derzeit durchbrechen die großen Modelle die Büro-Szenarien in Unternehmen und dringen in die Kernbereiche der Finanz-, Automobil- und Technologiebranche ein. Diese Branchen mit hoher Wertdichte haben die großen Modelle von einfachen "Frage-Antwort-Assistenten" in die Grundlage für die Geschäftsinovation verwandelt.

Beispielsweise bauen viele Banken derzeit mit Hilfe von großen Modellen personalisierte Inhaltscommunities auf. Die Automobilbranche wendet die Fähigkeiten der großen Modelle in verschiedenen Bereichen wie intelligenten Cockpits, virtuellen Assistenten über verschiedene Endgeräte hinweg und intelligentem Marketing an. Branchen mit schwächerer digitaler Grundlage wie die Fertigungs- und Energiebranche beschleunigen ebenfalls die Einführung von großen Modellen, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren.

Zweitens: Unternehmen wandeln sich von "passiver Innovation" zu aktiver Suche nach Umsetzungsmöglichkeiten.

In der Vergangenheit haben Unternehmen die Implementierung von großen Modellen eher aus technischer Angst oder Wettbewerbsdruck versucht, hauptsächlich in Rand-Szenarien mit leichten Validierungen. Die Investitionen waren vorsichtig und das Ziel unklar. Im Wesentlichen handelte es sich um eine "passive Integration aus Angst vor dem Zurückbleiben".

Aber seit diesem Jahr haben viele Unternehmen auf der Grundlage klar definierter Geschäftsprobleme aktiv nach Umsetzungsmöglichkeiten gesucht und reale Probleme gelöst. Dies hat dazu geführt, dass in der gegenwärtigen Erkundung der KI-Umsetzung die Anbieter von großen Modellen und Cloud-Dienstleistern nicht nur Produktdienstleister sind, sondern auch die Rolle des "Geschäftspartners" und Beraters übernehmen.

Und die Fähigkeit der Technologie, das Verständnis für die Branche zu internalisieren, ist auch der Schlüssel für die massenhafte Umsetzung der großen Modelle.

Drittens: Die Zusammenarbeit im Ökosystem wird stetig stärker, und Cloud-Dienstleister werden zu den Schlüsselfaktoren bei der Umsetzung der großen Modelle.

Bei der Umsetzung der großen Modelle ist die gemeinsame Schaffung eines Ökosystems durch Cloud-Dienstleister, AI-Dienstleister, Anwendungsentwickler und andere Akteure neben den Anbietern der großen Modelle und den Unternehmen von einer Option zu einer "Pflicht" geworden.

Die Cloud-Dienstleister lösen dabei das Problem der "letzten Meile" bei der Umsetzung. Sie wandeln sich von Anbietern von Rechenleistung in die Grundlage für die industrielle Aufwertung und lösen gleichzeitig Probleme wie hohe Umsetzungskosten und die Zusammenarbeit mehrerer Modelle. Beispielsweise bietet Volcengine, die Cloud- und AI-Dienstplattform von ByteDance, neben multimodalen Modellen auch Basisdienste für die Erstellung von Multi-Cloud- und Multi-Modell-Umgebungen, eine Plattform für die Entwicklung von Agenten und eine ganzheitliche Toolkette an, um Unternehmen bei der effizienten Erstellung und Implementierung von KI-Anwendungen zu unterstützen.

Beschleunigte Umsetzung: Blüte in der Finanz-, Automobil-, Handy-, Konsum- und Bildungsbranche

Heute ist die industrielle Umsetzung der großen Modelle kein Konzept mehr, das noch validiert werden muss. Sie findet in allen Branchen mit Vollgas statt:

Bis jetzt wurde das Doubao-Großmodell in vielen Branchen wie der Automobil-, der intelligenten Endgeräte-, der Internet-, der Finanz-, der Bildungs- und Forschungs- sowie der Einzelhandels- und Konsumbranche umgesetzt und deckt 400 Millionen Endgeräte, 80 % der führenden Automobilhersteller, 70 % der systemrelevanten Banken, mehrere Dutzend Wertpapier- und Fondsgesellschaften, fast 70 % der C9-Eliteuniversitäten und mehr als 100 Forschungsinstitute ab.

Beispielsweise in der Finanzbranche ermöglicht die Anwendung von großen Modellen, dass jeder normale Anleger "professionellere" Anlageentscheidungen treffen kann.

Für normale Anleger ist es immer schwierig gewesen, die Rendite verschiedener Finanzprodukte genau zu bewerten, was einen deutlichen Unterschied zu professionellen Anlegern und Investment-Experten darstellt. Wenn es nun ein Finanzprodukt gibt, das Anlegern hilft, die Trends auf dem Anlagemarkt zu analysieren und vernünftigere Entscheidungen zu treffen, wäre dies für normale Anleger ideal. Die Zusammenarbeit zwischen Guosen Securities und Volcengine erfüllt genau diese Lücke auf dem Markt.

Guosen Securities hat durch die Zusammenfassung und Abscheidung des Forschungsdenkens von über 3.000 professionellen Investmentberatern den intelligenten Assistenten "Guosen Stock Assistant" entwickelt. Dieser Assistent basiert auf dem Doubao-Großmodell, der Plattform zur Erstellung von intelligenten Agenten von Volcengine und der Data-Agent-Architektur und kann die Analyse von Markttrends, die Branchenforschung und die Beantwortung von Fragen zu Finanzwissen in verschiedenen Anlage-Szenarien unterstützen.

Wenn normale Anleger mit komplexen Marktinformationen konfrontiert sind, kann der Assistent in Echtzeit Finanznachrichten aus dem gesamten Netz sammeln, über eine Million tiefergehende Forschungsberichte extrahieren und Millionen von Wissenseinträgen verknüpfen. Über das MCP-Zentrum zur Verarbeitung von multiplen Informationen kann er auch die Popularität von fast einer Milliarde Finanz-Videos verfolgen und analysieren, die eigentlichen Markttrends und Stimmungen erkennen und Rauschen effektiv filtern, um normale Anlegern genaue Informationen und Analysen bereitzustellen.

Mit seiner Architektur und der Fähigkeit zur tiefen Analyse kann der "Guosen Stock Assistant" wie ein echter professioneller Investmentberater zwischen "schnellen Antworten" und "gründlichen Überlegungen" umschalten, sodass normale Anleger schnell auf die wichtigsten Informationen zugreifen können und gleichzeitig klare und logische Analysen erhalten.

Darüber hinaus hat der Assistent ein umfangreiches Sicherheitssystem für intelligente Agenten aufgebaut, das sowohl das zugrunde liegende Modell als auch die oberen Anwendungen schützt. Durch mehrfache Verschlüsselungsmechanismen, Echtzeit-Risikomonitoring und dynamische Verteidigungsstrategien wird das Anlageverhalten sicherer und vertrauenswürdiger.

In der Automobilbranche sind die Umsetzungsmöglichkeiten der großen Modelle vielseitiger.

Mit dem Übergang des Mensch-Fahrzeug-Interaktions-Szenarios in die Anwendungszeit haben sich Probleme wie mangelnde Intelligenz, unzureichende Echtzeitfähigkeit, fehlende Koordination zwischen verschiedenen Endgeräten und mangelndes Verständnis für die Benutzer aufgetan.

Jeder Automobilhersteller hat seine eigene Lösung für die Frage, wie das "Mensch-Fahrzeug-Verhältnis" mit Hilfe von großen Modellen neu gestaltet werden kann. Beispielsweise haben SAIC Volkswagen, Mercedes-Benz und BMW fast gleichzeitig mit Volcengine zusammengearbeitet, aber in verschiedenen Bereichen.

Vor einigen Monaten hat SAIC Volkswagen eine tiefe Zusammenarbeit mit Volcengine bei der gemeinsamen Schaffung von AI-Fahrzeugen begonnen. Basierend auf dem Doubao-Großmodell haben sie in Bereichen wie Innovation im intelligenten Cockpit, der Inhaltsökosystem im Fahrzeug und der Verbesserung der Unternehmensdigitalisierung zusammengearbeitet. Derzeit hat die Tochtermarke SAIC Audi auf Basis des Doubao-Großmodells zusammen mit Volcengine die App "Audi Assistant" entwickelt, die erstmals die Möglichkeit einer Interaktion über verschiedene Endgeräte hinweg bietet. Dies bedeutet, dass Fahrer nach dem Aussteigen aus dem Fahrzeug weiterhin mit dem "Audi Assistant" über ihr Mobiltelefon kommunizieren können, was eine kontinuierliche Begleitung über verschiedene Szenarien hinweg ermöglicht.

Mercedes-Benz hat die Fähigkeiten der großen Modelle in die Wettbewerbsfähigkeit seiner neuen Produkte integriert und erstmals die Fähigkeiten der großen Modelle in das neue rein elektrische CLA-Modell mit langer Radbasis umgesetzt. Nachdem das Modell mit dem Doubao-Großmodell verbunden wurde, kann das intelligente Mensch-Maschine-Interaktionssystem die vielfältigen emotionalen Zustände der Fahrer erkennen und darauf reagieren. Durch die Übertragung von emotionalen Bedürfnissen kann der virtuelle Assistent die Fahrzeugfunktionen besser koordinieren und das Fahrerlebnis stetig verbessern.

Die Zusammenarbeit zwischen BMW und Volcengine konzentriert sich stärker auf das intelligente Marketing. Beide Seiten haben ein AI-basiertes Marketingtool entwickelt, das darauf abzielt, die Entscheidungszeit von Kunden bei der Autokauf zu verkürzen.

Derzeit deckt das Doubao-Großmodell 80 % der führenden Automobilmarken ab. Dies zeigt, dass intelligente Autos mit integrierten großen Modellen die Wettbewerbsfähigkeit der Automobilbranche neu gestalten.

In der Bildungs- und Forschungsbranche liegt der Schwerpunkt der Umsetzung der großen Modelle in der Steigerung der Effizienz durch die koordinierte Verwaltung, der Freisetzung der individuellen Kreativität in der Lehre und der Bereitstellung von bequemeren Dienstleistungen auf dem Campus.

Nankai University, eine Hochschule an der Spitze der digitalen Bildung, hat 2023 das Projekt "Digitales Nankai" gestartet und arbeitet derzeit mit Volcengine an einem nationalen Leitbeispiel für "AI + Bildung". Volcengine bietet Nankai University von der Infrastruktur, der Modell-Dienstleistung, der Datenverwaltung bis hin zu den Anwendungs-Szenarien eine solide Grundlage und hat auf dem gesamten Campus eine Plattform zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Modellen geöffnet, sodass Lehrkräfte und Studenten in verschiedenen Bereichen wie der täglichen Lehre, der Verarbeitung von Forschungsdaten, der Verwaltung und den Dienstleistungen die Fähigkeiten der KI selbst entwickeln und anwenden können