网站优化联系,网站建设 技术团队介绍,网站开发毕业设计,网站建设在未来的发展趋势大模型之于AI公有云的意义#xff0c;在于大模型可以改变过去“手工作坊定制算法”的高成本模式#xff0c;转向“工厂模式”#xff0c;只需要微调和精调#xff0c;就可以形成针对性的场景算法。
作者|葛覃
出品|产业家 一年前#xff0c;依然有不少云计算从业者思… 大模型之于AI公有云的意义在于大模型可以改变过去“手工作坊定制算法”的高成本模式转向“工厂模式”只需要微调和精调就可以形成针对性的场景算法。
作者|葛覃
出品|产业家 一年前依然有不少云计算从业者思考AI公有云到底是不是一个伪命题
支持AI公有云观点者有之。他们认为AI是更具变革性的技术在更早期就应该确立“AI为体云为用”的思路既然AI门槛高那么就应当以云为载体为AI的落地产业降低一些复杂性。
反对AI公有云观点亦有之。一位云厂商高管坦诚表示大家都在讲AI但实际上AI占云计算市场收入的占比不高我们必须承认云最大的收入还是来自于IaaS“AI for云”这件事在中国云计算行业才刚刚起步。
很多厂商都把云计算的重要性排在AI之前即产品的逻辑、技术的路径都是研究如何用AI增强现有的产品能力或者丰富现有的云计算体系AI更多是云计算市场的补充。
但是大模型时代到来之后AI公有云这件事变得有些不同了。 IDC已经连续四年发布《中国AI公有云服务市场份额》报告在最新的报告中IDC表示未来5年大模型、生成式AI驱动的下一代人工智能有望带动整体产业重回高增长时代。
AI公有云报告的前瞻性某种程度上揭开了云与AI发展交织的路径。
一、大模型棋局AI公有云是先手棋
《IDC中国AI公有云服务市场份额2022》收获了比以往还要多的关注核心原因无疑是大模型本次报告IDC将更多笔墨描写在未来而不只是对过去的总结。这可以理解为报告所覆盖的2022年大模型效应还未完全释放所以IDC做了更多前瞻性表述。
拆解报告有两个看点一是大模型时代之前的AI公有云储备有多少基本决定了如今大模型赛道的位次。二是大模型如何影响AI公有云。云厂商都在找寻方向是技术的也是商业的。
过去数年时间云计算市场增速有所放缓但是AI公有云市场仍然保持了高速增长。根据IDC报告2022年中国AI公有云服务市场增速达到80.6%。
即在大模型火爆之前的2022年AI公有云的增长路径就已经比较明显。以百度智能云为例市场份额占比第一增速达69.7%这也是百度智能云连续四年、第八次排名第一。 百度智能云是笃定AI公有云路线的厂商大模型的能力不会凭空而来之前所有的AI产品都代表经验和技术积累例如百度智能云在市场规模最大、增速最高的“计算机视觉”市场以及大模型最核心的技术“自然语言处理”市场都位列第一。这些市场增长就主要源于多模态 AI 以及早期的生成式 AI 场景驱动。
技术的发展有其延续性譬如大模型训练就是典型的周期工程在很多厂商慌忙研究怎么搭建一个大模型训练平台时百度文心一言能国内第一个推向市场也实现了更好的效果部分就是因为在AI公有云市场多年的服务企业经验沉淀。
IDC也提到大模型、生成式AI对公有云市场带来的影响包括一是快速显著拉动AI IaaS市场的增长。原因在于大模型的预训练需要大规模算力部署到用户端进行微调或者二次训练对算力也有一定的要求能够提供高性价比、稳定算力的厂商将优先获益。
百度智能云已经超前打造了“智能计算底座”和微软Azure理念相通相当于为大模型打造了一个AI超级计算机。
在AI IaaS层整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”在AI计算、存储、加速、容器方面进行系统优化提供高性价比的算力承载海量数据的处理、超大模型的训练和推理在AI PaaS层整合自研飞桨深度学习框架、百度文心大模型打通样本中心、模型中心、AI开发平台、AI服务运行平台实现从数据存储到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化生产。
从自研芯片到自研框架再到全面的AI能力全栈的AI解决方案这是IDC在报告中提及百度的独特优势。
二、大模型如何影响AI公有云
无论是否支持AI公有云的观点所有云厂商都有过一种想法靠AI带动云计算的消费AI任务可以用云来支撑尤其是一些大型复杂的AI计算任务这种想法看起来很美好逻辑似乎也成立。
但在实际业务中云厂商发现人工智能的场景呈碎片化状态本身就不是非常核心的业务场景完全可以单独拆分AI就是AI云就是云对于企业来说要么成本太高要么收益不够AI公有云吸引力有一些但不大。
大模型之于AI公有云的意义在于大模型可以改变过去“手工作坊定制算法”的高成本模式转向“工厂模式”只需要微调和精调就可以形成针对性的场景算法而AI公有云具备规模化效应可以低成本的将这些解决方案快速输送给需要的企业。
大模型云的组合优点让所有人不得不重新审视AI公有云。
大模型已经不仅仅是对单个产品系统的增强而是一个All-in-one的能力MaaS概念得到认可和推广本质上是大模型一旦变成了基础设施和能力就把原来PaaS和SaaS的增强能力结合变成了一种全新的基础设施能力即MaaS。
对于云厂商来讲以All-in-one的模型作为基础以MaaS去构建整个AI的平台确实刚刚开始百度智能云走的更早也走得更远。除了模型本身的开放能力以外百度智能云也在服务各行各业的产品和业务。
即便在行业know-how成为壁垒的工业场景百度智能云甚至已经超越单一场景业务进入到核心系统的大模型试点智能产品和解决方案沉淀在百度智能云开物工业互联网平台上从单点智能化向企业智能化中枢演进大模型的泛化能力进一步提升了百度智能云的规模化、工程化复制能力。 百度文心千帆大模型平台也是大模型能力迭代的关键产品集合了大模型全流程工具链包含了数据管理、模型训练、评估优化、预测服务部署以及插件服务从而降低企业使用大模型的门槛和成本。
对于短时间内没有自研能力的厂商以及没有 AI 研发积累的厂商不需要考虑自研大模型可以直接利用市面上已有的能力来升级解决方案形成自身业务升值溢价能力。此时 AI公有云就越来越成为诸多厂商的必需品。
IDC也表示面向未来生成式 AI、大模型的技术突破与落地速度超出想象。无论是聚焦在 AI 能力平台的厂商还是提供行业解决方案的厂商都需要确保自己的产品/解决方案提供这部分能力。
据了解百度文心大模型已升级至3.5版本与3月份的3.0版本相比训练速度提升了2倍推理速度提升了30倍。多项公开权威测评显示由文心大模型3.5支持的文心一言综合能力评测得分超过ChatGPT遥遥领先其他大模型部分中文能力超出GPT-4。
大模型短期内将带动云上AI能力市场的增长当前大模型、生成式AI的产品能力都正在研发当中需要不断地迭代更新云厂商可以让用户快速获得最新能力。可以预见的是未来AI一定会占云市场较大的收入比例或者至少是不可忽视的收入比例。
大模型时代再观AI公有云回答AI公有云成立与否本质上就和回答云计算是否成立是一回事。
中国云计算发展逾十年前些年行业还会有所争论云计算是一种技术体系还是一种商业模式而市场证明云计算经历了商业向技术过渡的转向随着云计算市场规模的扩大、云应用纵深的增加云原生的兴起开辟了新的一方天地。
AI公有云正在经历类似的过程大模型回答了“一个模型能否解决通用问题”以及“模型本身是否有价值”的关键问题当大模型的应用场景的广度和深度继续扩展原生的AI公有云体系也将形成百度智能云战略与AI公有云的发展走到了愈发明晰的交汇点。
