云计算与大模型,新时代的科技命题
时间:2024-1-21 04:51       作者:狼狼娄wwj       阅读:4002       频道:前沿资讯
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近日,由中国信通院、CNCF、华为云联合成立的创原会,在2023创原会·年度技术创新峰会上,围绕大模型、云计算的时代议题,邀请产业领航者、技术实践先锋、报告师、企业创始人、学术机构等,洞见和思考这一历史性变革前夜的机遇。



大模型无疑是2023年科技产业最热的名词之一。过去一年,大模型技术充分释放人工智能AI潜能,使得狭义范围的人工智能AI技术逐步迈向通用人工智能AI时代,成为驱动生产力变革的新动力。

从ChatGPT到Gemini,在大模型疯狂发展的态势下,云计算在背后起到了不可忽视的作用。最近几年,几乎所有人工智能AI领域的重要创新和突破都在云上发生,全球知名的大模型企业几乎都背靠云公司,或者本身就是云公司,例如国外的Open人工智能AI、Gemini,国内盘古大模型、通义大模型、文心一言等。

Bessemer数据显示,仅在过去8个月中,有55%的云计算百强企业表示,它们已经推出了生成式人工智能服务。没有一朵云愿意错过大模型的列车,云计算重点面向人工智能AI的云服务在云厂商中达成共识,“无云不人工智能AI,无人工智能AI无前沿”,成为今年所有云厂商的默契。

早在1956年,John McCarthy在达特茅斯会议上提出了“人工智能”一词,被誉为人工智能之父。5年后McCarthy接着提出了“计算力”概念,认为可以将计算资源作为电力一样的基础设施按需付费使用,这也就是现代云计算的定义。
60多年后,由同一个人定义的两个革命性技术终于再次握手,云计算与大模型的技术的结合,将为智能时代凝聚新的动能,引发了整个ICT产业的再次革新。

云计算是人工智能AI大模型创新发展的土壤


· 云计算为人工智能AI大模型提供强大的算力支撑

与通用计算时代不同,人工智能AI时代的计算量达到了前所未有的量级,现有的单一计算架构很难满足人工智能AI的持续发展。前沿的计算架构势必是由多元算力(例如CPU、GPU、DPU)组成的异构计算结构。

中国信通院云大所副总工陈屹力表示,云计算天然可以整合、调度异构算力,向人工智能AI大模型提供灵活、弹性、高效的算力服务,令底层多元算力“物尽其用”,成为人工智能AI大模型强大的算力支撑底座。例如,谷歌大模型Gemini便是使用了谷歌云提供的超级计算架构——“人工智能AI超级计算机”。

英伟达黄仁勋曾表示:与云厂商形成利益共同体,是Nvidia等芯片厂商前沿生存的必要条件。前沿的算力架构会在云上启航,也将在云上成长,最终成为孕育上层人工智能AI大模型应用“百花齐放”的创新土壤。

· 云计算为人工智能AI大模型实现计算的降本增效

众所周知,人工智能AI大模型的训练和推理成本极高。人工智能AI大模型对于算力的消耗早已超越原有的“摩尔定律”,根据毕马威数据报告,当前人工智能AI大模型的算力消耗几乎是每3-4个月翻一倍(摩尔定律是每18-24个月翻一倍),这就意味着,创造人工智能AI大模型的资金也需要通过指数级增长获得匹配。人工智能AI大模型动辄上亿乃至上百亿的投入,从某种程度上成为制约人工智能AI大模型发展的掣肘,降低算力和数据成本成为人工智能AI大模型“玩家“的决胜要素。

陈屹力表示,云计算是解决人工智能AI大模型成本问题的必由之路。云原生架构通过容器、微服务、DevOps、Serverless,以及云原生中间件实现业务和组件弹性扩展,极大提升应用部署所需资源的复用率,使用户无需为闲置资源付费,有效降低企业创新成本。前沿,云原生将成为驱动人工智能AI大模型软件架构升级,从业务应用层面持续发挥降本增效作用,实现人工智能AI普惠化,释放人工智能AI大模型生产力。

· 云计算为用户提供便捷化研发、部署、使用大模型应用的平台

通过云计算提供人工智能AI大模型服务,在云平台上开发大模型应用已经成为各大厂商的共识。从最初ChatGPT通过Azure提供服务,到近期谷歌宣布计划通过谷歌云将Gemini授权给客户,再到国内阿里云、腾讯云、火山引擎等云厂商推动MaaS新业态发展,以模型为核心向用户提供云服务及产品,通过云计算提供人工智能AI大模型服务,在云平台上开发大模型应用已经成为各大厂商的共识。
“云+人工智能AI“模式使得人工智能AI走入所有应用成为可能,为人工智能AI原生应用开辟了土壤。通过云计算,人工智能AI几乎可以泛化地存在企业、组织、个人的数字化生活中,深刻改变人类的生活、生产模式。例如,Open人工智能AI已经实现了应用商店,其出现带来的震撼可能不亚于当年的苹果AppStore,人工智能AI原生应用将成为长在云端的新一代“现代化应用”。

大模型将重塑云计算应用服务新范式——大模型云服务


依托于云提供的规模化计算能力,云计算可以为大模型提供灵活、弹性高效的云上算力支持,实现降本增效等等,各类大模型才能得以诞生。同时,大模型对现有云也形成冲击和重构,云为大模型不断演化,开始诞生出下一代的云服务。

陈屹力表示,大模型正在重塑云计算服务的新范式:对内,云计算基础平台将为人工智能AI提供更加灵活的算力调度,自身也将迎来智能化升级,实现平台智能化;对外,智能算力+云计算+模型能力将高度融合,实现智能服务化。

大模型云服务带来的增益效果明显,云服务商基于人工智能AI重塑云计算技术和服务体系,开辟出全新服务场景和服务内容,带动云服务新一轮高速增长。据SiliconANGLE数据统计。过去10个月云计算的预算变化与人工智能AI支出增长呈高度正相关性,整体云计算预算随人工智能AI支出快速增长。

人工智能AI大模型对提高云服务商的竞争力起到显著作用,例如,Azure投资Open人工智能AI的大胆战略使其在行业保持绝对领先地位。据微软业绩报告显示,2022年微软在整体业绩疲软的情况下,云业务依然坚挺,微软云总营收入达1012亿美元,同比增长26.5%,毛利率为72%,其中智能云收入818亿美元,占总收入比重高达40%。

为了搭上云计算新一轮增长的“快车道“,国内外云厂商早已开始布局人工智能AI大模型发展,基于人工智能AI大模型的云服务应用也已成为云服务商的”必争之地“。例如,微软推出Azure ML平台云服务,助力Open人工智能AI大规模纵向扩展和横向扩展能力;亚马逊AWS推出SageMaker,助力Open人工智能AI对大规模部署能力和ML平台管理能力;华为云ModelArts 面向开发者的全栈人工智能AI开发平台,提供一站式的人工智能AI平台服务;阿里云P人工智能AI服务平台为智能应用提供灵活、安全的一站式的模型训练服务;腾讯云TI 平台构建人工智能AI应用开发的产业落地全流程链路。

前沿,大模型云服务势必广泛应用于数字人、金融、教育等多个领域,加速孵化创新应用场景和服务产品,全方面改造各业务场景。



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大模型云服务正处于混沌初期,

标准化工作是引导产业和技术健康发展的重要标尺


大模型云服务作为一种新生业态,不断发展的同时也伴随无序问题的高频出现,诸如数据安全的新思考、隐私计算、成功案例的可复制等挑战也在逐一显现。

在众多的挑战中,缺乏产业、技术的标准,成为供需两端共同面临的棘手点。

大模型云服务正处于混沌初期,在快速发展的路上存在很多隐患,缺乏标准必然会令产业和技术发展多绕一些弯路,使得市场碎片化,增加选型和采购困难,而标准化工作能够引导产业和技术健康发展,也能降低客户技术锁定的风险。

当前百模大战盛况的另一面——各自为战,则体现出当前大模型云服务模型标准的缺失,在一定程度上已经抑制了新业态的供应链的整体发育。

国内头部云厂商都在做自己的模型,算法、数据标注等都以自己的技术栈为基础,一些领域大模型厂商有的基于GPT来做Fine-tune和Prompt,也有的是直接用开源模型蒸馏,没有一个统一的标准和规则。

这就导致下游的一些应用层服务处于进退维谷的境地,一些低代码服务供应商、管理软件供应商,在开发出人工智能AI的应用后,一方面出于数据安全、合规等角度考虑,基于国外开源或GPT无法在国内落地使用,另一方面国内多个大模型技术标准不统一,应用服务商接入大模型的成本极高,开发出的人工智能AI应用迟迟无法适配发布。

最终客户也在使用大模型云服务的过程中面临很多困扰,比如在多个云上的服务场景中,互操作性受限,客户在跨云、迁移、管理大模型时无法操作。而不统一的标准,也造成了客户对服务质量的不可把控,导致客户难以评估和预测,选型的难度大幅提升。

更难的是大模型云服务的标准又不同以往,需要动态调整标准准则,在大模型云服务发展的不同时期起到引导和规范的作用。

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在大模型云服务发展的初期阶段,信通院提出了在混沌期产业标准应聚焦于基础层、模型层服务层和应用层的四层体系。在提供大模型云服务产业落地的建设思路的同时,还要更合理、全面、精细构筑产业体系结构。
同时,创原会还计划汇聚广泛的前沿技术群体,集产业、技术、行业于一体,为大模型云服务的标准制定提供从政策到落地应用的立体化设计,多元化标准参考意见,更可以根据产业链上不同角色的发展变化,动态实时地优化和调整标准,更符合与时俱进的Web3.0新逻辑。

大模型云服务时代,机遇在召唤


新生事物巨变的过程总是充满不可预测,但也因为“不可测”而孕育前所未有的机会。大模型云服务将带动一波产业升级、重分市场蛋糕、催生新业态、激发新服务落地等一系列促进经济、社会形态的升级。

“百模大战”是大模型发展初期的缩影,也未尝不是头部云厂商看到机遇积极出击的体现。跟进机遇、认识机遇、把握机遇也将是整个ICT产业的一次大考。

机遇一:大模型带动智算需求激增,我国云化智算总规模持续上涨。

强大的算力支持是大模型得以发展的必备要素,大模型云服务引发算力产业大升级。强大的算力支撑是大模型提升的基础要素,大模型的也在进一步带动全球算力产业发展,重构算力产业格局。总体上,我国云化智算的总规模持续上涨,据IDC调查数据显示,我国智算规模将在2027年达到1117.4EFLOPS,人工智能AI场景规模增加尤为显著,据信通院调研数据显示云化智能算力总规模在过去五年里持续上涨,年均增长率近50%。

同时,大模型对算力的高要求促进芯片产业的进化与变革,这实际给了针对大模型训练与推理场景芯片的需求空间,例如,Etched.人工智能AI的Sohu芯片已经远超英伟达的H100,华为晟腾人工智能AI芯片性能也基本达到了H100算力的85%。整个国内算力产业得到一次巨大的发展机会。

机遇二:我国呈现“百模大战“格局,多模态晋升人工智能AI热词。

从模型发展上看,国外大模型占据发展先机,生态、产业趋于成熟,国内大模型争相发布,截至目前,国内大模型数量已逾200,但是国内大模型整体技术水平较不成熟,真正得到广泛的杀手级大模型应用尚未出现,模型层依然机遇满满。从模型技术趋势上看,多模态有望推动通用人工智能(AGI)实现,着力发展多模态已成产研界共同趋势。例如,华为云推出的盘古多模态大模型等。

机遇三:大模型引发云服务新一轮的革新浪潮。

模型数量逐渐增多,针对各类模型提供一站式管理、开发的平台服务,成为用户的最佳选择,同时随着大模型不断成熟,大模型将赋能于几乎全线的传统人工智能AI云服务,为用户提供更“先进智能”的云服务。

机遇四:人工智能AI原生概念重构应用层生态。

基于大模型云服务的应用层创业机会增多,更多模型领域的SaaS应用会被更小、微的创业者填充,而当前的SaaS应用层将很快迎来向模型转型的变革,具备模型能力的SaaS服务将会获得更多机会。
此外,随着大模型和云计算技术的进一步深化。云原生企业的增多,新个体经济的涌现,以及技术端在开发语言、数据库等领域会诞生出类似LISP的创新技术,催生新的技术栈等等机会,或将井喷。

尾言


扎实的创新是在不断发现挑战,战胜挑战的过程中锻炼出的必然巧合。大模型与云计算的相遇既是技术演进的必然,也是时代促使的巧合。大模型为云计算带来全新的活力生机,而云计算也成为大模型发挥价值的坚实基础。

陈屹力表示, 2024年大模型云服务将成为各家竞速发展的新赛道,而云计算也将持续发挥效能,成为前沿连接上游多元算力和下游应用生态的数字神经中枢。

在会上,创原会不仅对大模型云服务展开洞察与思考,还揭晓了第三届“ 云原生技术创新与先锋实践”的评选结果,为来自互联网、汽车金融、零售、教育等多个行业的二十余家获奖企业颁发荣誉奖项。














来源:“36氪”
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