(资料图片仅供参考)
年初ChatGPT火热后,国内掀起“百模大战”,各种通用大模型、垂域大模型风起,产业竞逐背后,是云计算技术出现了突破,生成式AI正改变企业服务模式,并逐渐形成一个独立的AI生态,全面加速各行各业智能化进程。
AI大模型并非新鲜事物,几年前,全球已有AI大模型存在。ChatGPT在今年开始火热原因有三,一是它的学习、训练、推理能力大幅提升了,二是它迸发出了惊人的自然语言处理能力,三是它能够实现代码、语言、文字、图片、视频等多模态处理,简而言之,它更聪明了。
ChatGPT实现上述能力突变的背后,是全球云计算领域云原生技术出现了质的突破。首先,云原生技术可为ChatGPT提供超大规模并行计算的统一调度分发服务能力,显著降低ChatGPT训练成本,其次,云原生技术能够实现多维应用部署,实现ChatGPT的情景学习模式以及多模态(文本、代码、图片等多维度信息)输入,再次,云原生离混部技术可实现离散训练、在线微调,为离线训练千亿级别的超大规模参数等提供了技术基础。
“生成式AI的纷起,本质上是云技术出现了突破,其分布式、模块化、多模态、并行计算等能力大幅提升,这些变化令原来产业界那些冰冷的数字,有了价值和意义,以前只是企业内部的数据上云,即所谓的数字化,现在AI大模型出现后,企业可以根据所有的数据去训练、推理等,帮助产业降本增效,将数字转变为生产力,生成式AI浪潮正推动人类加速从数字化迈向智能化。”国内某科技企业高管对记者表示。
生成式AI发展后,部分企业的商业模式也正发生改变,以toB端企业为例,过去它们的服务模式为面向行业、企业推广一个个孤立的解决方案,现在有了AI大模型后,这些企业开始借力通用大模型的能力训练生成自有专属垂域大模型,将各种行业下游需要用到的能力、应用、场景和服务等全部集成于这个技术平台(底座),下游企业再根据自身情况自助式采购所需服务,且平台的能力可持续迭代,下游客户所需服务亦可平台化按需更改,整体更为灵活、高效、便捷、智能。
目前,AI大模型已在政务、铁路、财务、医药、气象等多个细分行业广泛应用,应用场景包括政务热线、网点助手、财务异常分析、供应链物流、器件分配、台风路径预测、海浪预测、先导药物筛选等,这就意味着这些行业的智能化进程在提速。
与此同时,toC端企业也正生变,未来,端侧大模型将与用户数据充分结合,具备AI能力的终端与用户交互方式将持续演化。
伴随AI大模型在各行各业应用的持续深入,国内一个独立的AI生态链也将形成,即百度、腾讯、阿里、华为等大企业提供AI大模型技术通用底座,其他具备行业能力的企业接入这些底座,生成各类自有垂域大模型,再将它们作为服务平台、产品,向行业纵深拓展,帮助企业加速实现数字化、智能化,一场由生成式AI引爆的智能革命即将到来。
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