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AGI時(shí)代,AI軟著陸的新范式注定屬于更多的企業(yè)

 2024-05-17 13:34  來源: A5專欄   我來投稿 撤稿糾錯(cuò)

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文 | 智能相對論

作者 | 沈浪

大模型的廣泛應(yīng)用和持續(xù)進(jìn)步提升了現(xiàn)有AI系統(tǒng)的智能水平,也實(shí)實(shí)在在地加速了AGI時(shí)代的到來。當(dāng)各行各業(yè)都在進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型,AI如何軟著陸成了各大企業(yè)都需要思考的焦點(diǎn)問題。

日前,以“AI著陸 創(chuàng)想無界”為題,由神州控股、神州信息、神州數(shù)碼集團(tuán)聯(lián)袂打造的數(shù)云原力大會(huì)2024在深圳召開。在這場技術(shù)盛宴上,神州數(shù)碼提出了全新的關(guān)于AI著陸的價(jià)值主張,其副總裁、CTO李剛表示:當(dāng)“致廣大”已被充分表達(dá),神州數(shù)碼反而愈加堅(jiān)定以客戶為中心的“盡精微”,才是真正實(shí)現(xiàn)AI著陸的當(dāng)務(wù)之急。

其中提到的“致廣大”與“盡精微”,出自《中庸》,全文為“致廣大而盡精微”,意思是說做事既登高望遠(yuǎn)、胸懷大局,又落細(xì)落實(shí)、積微成著。對應(yīng)AI行業(yè)的發(fā)展來說,AI著陸在于把小事做好,把技術(shù)落到實(shí)處。

如今,神州數(shù)碼著力提供以客戶為中心的AI著陸加速引擎,其背后的核心理念正是出自對“盡精微”的判斷。那么,這樣的路徑真的符合AGI時(shí)代的發(fā)展趨勢嗎?換句話說,堅(jiān)持“盡精微”的AI賦能,是否能解決企業(yè)客戶的焦點(diǎn)問題?值得思考。

AI走向“盡精微”時(shí)代?

以客戶為中心堅(jiān)持“盡精微”是否能解決當(dāng)前企業(yè)應(yīng)用AI的痛點(diǎn)?關(guān)于這一問題的解答,主要還得回歸行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來看。

目前,隨著AI在各行各業(yè)逐步迎來規(guī)?;瘧?yīng)用,其相關(guān)的領(lǐng)域如技術(shù)迭代、數(shù)據(jù)處理、算力資源、行業(yè)應(yīng)用、綠色發(fā)展等都在同步發(fā)生改變。對應(yīng)的,企業(yè)想要用好AI,也將面臨著一系列的新問題和新挑戰(zhàn)。

其一,比較直觀的一個(gè)新感受,在技術(shù)迭代層面,AI不僅要處理特定任務(wù),還要展現(xiàn)出更廣泛的理解、學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。這就要求AI算法要更加精細(xì),模型迭代也更加復(fù)雜且高效,能夠處理更多維度的數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的場景。

在這個(gè)階段,企業(yè)就不得不面臨一個(gè)嚴(yán)峻的問題:當(dāng)單一的AI大模型無法解決企業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求,多模型選擇和配置成為新的方向。企業(yè)便需要考慮多個(gè)大模型之間的選擇和配置問題,進(jìn)而才能協(xié)同發(fā)揮出應(yīng)用的AI能力,達(dá)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的結(jié)果。

其二,在數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用層面,AI能力的精進(jìn)需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)的投喂,大量的無效數(shù)據(jù)被進(jìn)一步篩選淘汰。那么對于企業(yè)而言,如何在一個(gè)綜合性能力較強(qiáng)的平臺(tái)上獲取專業(yè)的、深度的、全棧的數(shù)據(jù)服務(wù),用好自家的數(shù)據(jù)資產(chǎn)將是AGI時(shí)代用好AI能力的關(guān)鍵步驟。

其三,在算力資源層面,隨著AI的廣泛應(yīng)用,算力相關(guān)的問題逐步爆發(fā),例如算力資源供給不足、利用率過低、能耗過高、收費(fèi)太貴以及多元異構(gòu)復(fù)雜部署運(yùn)營等等。企業(yè)在AGI時(shí)代亟需能提供全方位算力服務(wù)、解決好算力問題的專業(yè)服務(wù)商和平臺(tái),來解決這些問題,確保算力供給日?;I(yè)化,全面支撐AI應(yīng)用落地。

其四,在行業(yè)應(yīng)用層面,企業(yè)對AI能力的需求也不再是處理簡單的自動(dòng)化任務(wù),而是能結(jié)合行業(yè)痛點(diǎn)、企業(yè)實(shí)際情況等把AI技術(shù)落實(shí)到細(xì)微處,提供專業(yè)化、定制化的解決方案。由此,企業(yè)就不得不面臨如何把行業(yè)Know-how與AI技術(shù)協(xié)同應(yīng)用的問題,這需要企業(yè)與AI服務(wù)商展開更深度的合作模式和達(dá)成更緊密的合作關(guān)系。

其五,在綠色發(fā)展層面,當(dāng)AI應(yīng)用成為常態(tài),企業(yè)就需要考慮如何可持續(xù)發(fā)展的問題。這其中涉及能耗、資源利用率、商業(yè)模式等一系列綠色發(fā)展問題。簡單舉例,企業(yè)一旦選擇了適合的AI服務(wù)平臺(tái),必然不會(huì)輕易進(jìn)行遷移,因此如何選擇適合的AI服務(wù)商和平臺(tái)以及雙方之間采用什么樣的合作模式,都將是企業(yè)需要考慮的問題。

總的來說,AI發(fā)展到今天這一步,隨著行業(yè)應(yīng)用的深化,越來越多的細(xì)節(jié)問題需要重視和解決,以“盡精微”的理念去踐行,才能真正推動(dòng)AGI時(shí)代的加速到來。

AI軟著陸的新范式

誠然,“盡精微”只是一個(gè)方向,具體的行業(yè)應(yīng)用如何開展,需要業(yè)內(nèi)企業(yè)不斷去實(shí)踐并探索出相應(yīng)的范式。神州數(shù)碼在數(shù)云原力大會(huì)2024上發(fā)布一系列產(chǎn)品服務(wù)和新見解,從中總結(jié)AI軟著陸的新范式大致落在三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),或許可以成為接下來行業(yè)發(fā)展的共識(shí)。

一、軟硬兼顧。只有軟件是無法完全發(fā)揮出AI應(yīng)用的價(jià)值,隨著AI應(yīng)用的深化,數(shù)據(jù)處理、算力供給等層面更需要高效響應(yīng),以及強(qiáng)大的資源池化、靈活調(diào)配和強(qiáng)大的端側(cè)能力。因此,硬件產(chǎn)品的加持與軟件進(jìn)行協(xié)同逐步成為行業(yè)AI解決方案的標(biāo)配。

正因如此,神州數(shù)碼不僅推出異構(gòu)智算調(diào)度運(yùn)營平臺(tái)(HISO)和異構(gòu)智算加速平臺(tái)(HICA)兩大平臺(tái)產(chǎn)品,幫助企業(yè)客戶在整個(gè)異構(gòu)智算資源池中匹配最優(yōu)算力組合,從而有效解決GPU服務(wù)器集群間和集群內(nèi)部的資源池化和調(diào)配問題,大幅提升算力利用率與可用性。同時(shí),神州數(shù)碼還推出一體化交付的神州鯤泰全液冷整機(jī)柜,依托硅光加液冷技術(shù),有效解決節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)間互聯(lián)的能耗問題。通過優(yōu)質(zhì)的智算基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品,神州數(shù)碼正助力企業(yè)獲取更優(yōu)質(zhì)的算力服務(wù),進(jìn)而滿足AI應(yīng)用的爆發(fā)性需求和常態(tài)化發(fā)展。

二、模型多元化配置。在企業(yè)實(shí)際場景中,通用大模型+行業(yè)大模型依然無法有效滿足企業(yè)日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求,已經(jīng)成為業(yè)界共識(shí)。與之相對的,在企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中, AI大模型的多元化配置也逐步成為AI服務(wù)商和企業(yè)的必經(jīng)之路。

神州數(shù)碼在數(shù)云原力大會(huì)2024上發(fā)布的神州問學(xué)迭代版本——AI原生賦能平臺(tái),在實(shí)現(xiàn)了一站式企業(yè)級大模型集成和運(yùn)營的基礎(chǔ)上,更深層次地聚焦企業(yè)實(shí)際場景落地的細(xì)致需求,打造Agent工程、企業(yè)知識(shí)治理、模型訓(xùn)練與管理三個(gè)功能模塊,多層面解決企業(yè)在應(yīng)用AI能力上的關(guān)鍵問題。

類似的,目前業(yè)內(nèi)對大模型產(chǎn)品的發(fā)布和更新一直在強(qiáng)調(diào)系列化,即以多個(gè)不同參數(shù)規(guī)?;?qū)I(yè)領(lǐng)域的垂類大模型相互協(xié)同,共同解決企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展問題。隨著這一趨勢的強(qiáng)化,模型的多元化配置也將成為常態(tài)。

三、行業(yè)Know how+。不針對行業(yè)痛點(diǎn)或是企業(yè)業(yè)務(wù)需求的AI應(yīng)用無法深入為企業(yè)帶來相應(yīng)的價(jià)值。當(dāng)前,企業(yè)對AI需求不再停留在基礎(chǔ)的通用解決方案,逐步深入企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的專業(yè)領(lǐng)域,須與行業(yè)Know-how充分結(jié)合,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)與行業(yè)專業(yè)知識(shí)的高度融合。

在數(shù)云原力大會(huì)2024現(xiàn)場,神州控股、神州信息所帶來的一系列AI解決方案基本離不開與企業(yè)客戶的深入探索。像神州控股在昆山打造的公共數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺(tái),就以AI能力對接了大量公共數(shù)據(jù)信息,并通過智能化的分析挖掘,才達(dá)到相應(yīng)的服務(wù)效果。

未來,任何一項(xiàng)AI能力的落地都將無法忽視行業(yè)Know-how的結(jié)合。AI技術(shù)的有效落地是建立在理解行業(yè)痛點(diǎn)和需求之上的延伸,否則只能是停留表面的通用解決方案。

AGI時(shí)代屬于更多的企業(yè)

神州數(shù)碼副總裁、CTO李剛在接受媒體采訪時(shí),提到了對于當(dāng)前AI時(shí)代的一個(gè)認(rèn)知:這次AI浪潮有個(gè)特點(diǎn),即ChatGPT這樣一種超級應(yīng)用出現(xiàn)以后,每個(gè)人都似乎摸到這個(gè)新的技術(shù)、新的應(yīng)用。

AI發(fā)展至今,也正是如此。如果說“致廣大”是屬于巨頭企業(yè)的主場,那么當(dāng)AI走向“盡精微”階段就是屬于更多企業(yè)的大舞臺(tái)。其本質(zhì)在于,隨著AI應(yīng)用的深入探索,相關(guān)的細(xì)節(jié)問題如數(shù)據(jù)處理、算力供給、模型研發(fā)、算法迭代等等被解決,越來越多的企業(yè)有機(jī)會(huì)應(yīng)用AI,從而打造自己的數(shù)字化能力。

在數(shù)云原力大會(huì)2024開幕式上,神州數(shù)碼牽頭啟動(dòng)了“DC·AI生態(tài)創(chuàng)新中心”,其中的見證者就包括德勤、IBM、思科、紅帽、深圳市人才產(chǎn)業(yè)園、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、Adobe、高科數(shù)聚、香港生成式人工智能研發(fā)中心等多家企業(yè)和機(jī)構(gòu)。

AI正在形成強(qiáng)烈的市場吸引力,吸引一批又一批企業(yè)參與其中。在這個(gè)階段,注定是百花齊放、百舸爭流的時(shí)代。而這樣的時(shí)代盛況,也意味著AI有了軟著陸的基礎(chǔ)環(huán)境。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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