京东云大模型落地，企业智能化转型提速

2025年初，DeepSeek的爆火将大模型技术推向了新的高潮，但热潮之下，众多企业的CTO和业务决策者却陷入更深的焦虑：当人工智能从“可选项”变为“必答题”，如何将大模型真正落地到自身的业务场景？昂贵的算力投入如何转化为实际的生产力？面对市面上琳琅满目的AI方案，又该如何选择才不会踏空？这些问题，成为摆在企业智能化转型道路上的现实难题。

近日，随着京东集团2024年四季度及全年业绩的发布，京东云在大模型产业实践上的成果，为这些问题提供了极具价值的参考答案。京东云不仅率先完成了大模型的大规模产业实践，更通过一系列技术创新，让AI技术走出了实验室，真正成为驱动实体经济增值的“新质生产力”。

大模型落地，如何迈过“算力成本”与“价值实现”两道坎？

对于大多数企业而言，大模型应用面临两大核心障碍：一是昂贵的算力投入和复杂的部署门槛，二是投入之后能否在具体业务中看到真金白银的回报。京东云给出的解题思路，是“全栈式AI产品矩阵”与“场景化解决方案”的双轮驱动。

算力困境：从“买不起、用不好”到“普惠化、精细化”

算力是AI的底座，但其高昂成本和低利用率（行业平均GPU利用率低于40%）常常让企业望而却步。京东云的策略是从底层基础设施入手，通过技术创新来“降本增效”。

在2025年3月的京东云城市大会上，京东云发布了一系列智算产品，直击算力痛点：

• 极致性能：推出“超智算一体化算力集群”，可实现单集群万卡、全局10万卡级的调度能力，将大模型算力利用率（MFU）提升至75%，远超行业平均水平。
• 成本优化：自研的智能推理加速引擎，针对DeepSeek等模型进行优化，使单Token推理成本降低80%，集群利用率提升70%。同时，言犀AI开发计算平台通过多元算力调度系统，帮助某新能源车企将整体GPU利用率从40%跃升至89%，AI研发效率整体提升40%。
• 灵活部署：针对不同规模企业，提供从公有云API调用、到裸金属服务（低至1.89元/小时），再到数据不出域的私有化部署（一体机、纯软件）的五种模式。其中，京东云DeepSeek一体机可实现分钟级开箱即用，让企业像使用水电一样便捷地调用大模型能力。

正如全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏在2025年两会提案中所言，要通过建设全国一体化的异构算力基础设施，打破地域与架构壁垒，降低智算成本，让企业都“用得起”。京东云的产品矩阵正是这一理念的落地实践。

价值困境：AI如何从“聊天助手”变成“业务生产力”？

有了算力底座，下一步是如何让AI在具体场景中产生价值。京东云的答案是以智能体为载体，将大模型能力封装成解决具体问题的“数字员工”或“业务工具”。

根据京东2024年业绩报告及后续披露，京东云的核心输出平台——言犀智能体平台，已落地超1万个智能体，累计提升人效上亿元。这些智能体正在重塑企业的运营模式：

• 编程助手JoyCoder：代码采纳率超过40%，直接提升研发效率。
• 数据分析助手言犀ChatBI：已达到中级数据分析师水平，能处理复杂逻辑，自动生成报表。
• 协同办公产品京me Max：已在京东集团内部广泛应用，优化内部协作流程。

这些案例表明，京东云的AI技术已深度嵌入到研发、数据、办公等多个核心业务环节，从“工具助手”进化为不可或缺的“生产力引擎”。

言犀数字人：直播电商领域的“新质生产力”标杆

在众多AI应用中，言犀数字人的大规模应用，最直观地展示了京东云大模型技术的商业价值。截至2025年3月，已有超过9000家品牌常态化使用言犀数字人进行直播带货，带来的GMV增量超过140亿元。

言犀数字人的成功并非偶然，而是技术突破与场景深度适配的结果。其核心技术荣获吴文俊人工智能科学技术奖特等奖，实现了三大突破：将数字人生产成本从万元级降至两位数；通过语义一致多模态应答技术解决“答非所问”；让虚拟主播能完成试妆、走秀等复杂交互。

品牌实战案例：不止于“降本”，更在于“增效”

数字人的价值，最终体现在为品牌解决实际问题上。以下通过两个典型案例进行对比：

这两个案例清晰地表明，言犀数字人不仅是替代真人主播的工具，更是通过“知识驱动的专业服务”和“场景化的沉浸体验”，重构了人货场关系，将单向推销转变为有价值的陪伴和顾问服务。随着言犀数字人接入DeepSeek，200余家品牌使用其辅助生成直播脚本，文案参考率高达90%，进一步将数字人从效率工具升级为品牌的数字资产。

夯实供应链基础设施，为智能化转型提供坚实底座

值得注意的是，京东云强大的AI能力并非空中楼阁，而是建立在京东深厚的供应链基础设施之上。截至2024年四季度，京东的供应链基础设施资产规模近1,610亿元，运营超过1,600个仓库。这种“重资产”模式曾备受争议，但在AI时代，它却成为了无可比拟的竞争优势。

AI技术被深度应用于供应链的各个环节：通过智能仓储和自动化分拣技术，京东将履约成本降至历史低点；通过优化运输路线和动态定价系统，实现了整体成本15%的下降。这种“数实融合”的能力，使得京东云在服务外部客户时，输出的不仅仅是软件和算法，更是经过京东自身海量业务验证过的、能够切实解决复杂业务问题的行业解决方案。

对于正在规划智能化转型的企业而言，京东云的实践提供了一个清晰的路线图：从构建灵活、低成本的算力底座开始，到利用智能体平台快速开发业务应用，再到借助言犀数字人等成熟方案在营销等关键场景实现价值突破，最终形成“算力供给-场景落地-价值反哺”的良性循环。在AI技术日新月异的2025年，选择经过大规模产业实践验证的合作伙伴，无疑是降低风险、加速转型的明智之举。

关键词：京东云，大模型，智能化转型 

本文为【广告】 文章出自：互联网,文中内容和观点不代表本网站立场，如有侵权，请您告知，我们将及时处理。