預(yù)計今年下半年或明年上半年中國AIGC市場將迎來爆發(fā)式增長
“中國有世界上最好最優(yōu)秀的B端和C端市場，把做AI應(yīng)用的門檻和成本降下來，就會激發(fā)出更大的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用空間?！?span style="display:none">qOl速刷資訊——每天刷點最新資訊，了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM
這是面對AIGC產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆的最新判斷。
當(dāng)前，Scaling Laws（尺度定律）仍在主導(dǎo)著AI的技術(shù)迭代，與此同時，也帶來了大模型應(yīng)用投入產(chǎn)出比不夠好的問題。
而商湯的觀察是，AI基礎(chǔ)設(shè)施，正是破解這一難題的關(guān)鍵。
以上分享來自楊帆在中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會的現(xiàn)場演講。為了完整體現(xiàn)楊帆的思考，在不改變原意的基礎(chǔ)上，量子位對演講內(nèi)容進(jìn)行了編輯整理，希望能給你帶來更多啟發(fā)。
中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會是由量子位主辦的行業(yè)峰會，20位產(chǎn)業(yè)代表與會討論。線下參會觀眾近千人，線上直播觀眾300萬，獲得了主流媒體的廣泛關(guān)注與報道。
話題要點
- 中國AI應(yīng)用市場潛力巨大，預(yù)計今年下半年或明年上半年將迎來爆發(fā)式增長。
- AI基礎(chǔ)設(shè)施的意義在于提供算力、算法、數(shù)據(jù)三要素的一體化平臺，降低產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新門檻，激活A(yù)I生態(tài)。
- 未來中國AIGC應(yīng)用的大規(guī)模爆發(fā)，很大程度上取決于基礎(chǔ)設(shè)施提供方能否有效降低下游門檻和成本。
- AI應(yīng)用的決勝點在于針對細(xì)分場景提供更好的解決方案、把握用戶需求以及優(yōu)化性價比。
- 打造開放生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)體系，降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻，激活更多參與者，是推動AI應(yīng)用生態(tài)長期健康發(fā)展的關(guān)鍵。
以下為楊帆演講全文。
尺度定律仍在主導(dǎo)AI技術(shù)的迭代
大家上午好，很榮幸今天在這里跟大家分享一下我們最近的工作和進(jìn)展。
最近兩年，人工智能伴隨著生成式AI掀起了新的熱潮，國內(nèi)外對它的關(guān)注度都非常高。
過去一年跟很多業(yè)界的朋友聊，為什么國內(nèi)市場增速沒有那么快？其實背后的原因很簡單，我們今天的能力還是有差距的。包括一些頭部企業(yè)的機器模型能力，也是最近才逐漸接近GPT-4的水平。
但我們也有一個判斷，自去年底以來，中國AI應(yīng)用的普及程度正在不斷提高，越來越多的新場景正在被發(fā)掘。我們預(yù)計，在今年下半年甚至明年上半年，中國的生成式AI市場將迎來爆發(fā)式增長。
之前跟很多朋友介紹過，2019年商湯在上海臨港投建了一個計算中心。我們當(dāng)時做這件事情的時候，大部分人持不理解甚至否定的態(tài)度：商湯作為算法和軟件的輕資產(chǎn)研發(fā)企業(yè)，為什么投這么多資產(chǎn)做這樣一個項目？
回過頭來看，整個人工智能技術(shù)的發(fā)展方向和發(fā)展方式印證了當(dāng)時的思考和判斷。
盡管有些業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為人工智能需要更好的迭代方式，但今天的AI實在是太消耗能源了，從單位能源智能的角度來看，其性能仍然較弱。
至少到目前，我們看到，一方面，尺度定律還沒有失效，只要把更多更好的數(shù)據(jù)灌進(jìn)算法里，就能夠形成更強大更通用的智能。這是目前整個行業(yè)內(nèi)可以明確看到的清晰可行的路徑，尺度定律仍在主導(dǎo)AI技術(shù)的迭代。
另一方面，我們也會注意到AI核心的關(guān)鍵性產(chǎn)業(yè)問題尚未得到解決，就是產(chǎn)業(yè)端的投入產(chǎn)出比不夠理想。
今天，大模型研發(fā)的投資成本非常高，怎么讓這些研發(fā)投入在市場端產(chǎn)生最大的回報和價值，是擺在大家面前共同的課題。
在當(dāng)前AI生產(chǎn)甚至應(yīng)用成本越來越高的背景下，降低門檻和降低成本就是必然的趨勢，這也是AI基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)的意義：
一方面，AI基礎(chǔ)設(shè)施很好地契合了當(dāng)前以尺度定律為主導(dǎo)的算法創(chuàng)新路徑，為更大規(guī)模的AI三要素提供了基礎(chǔ)化能力。
另一方面，只有把這些通用能力，不管是大規(guī)模算力集群還是模型API，甚至未來圍繞超大規(guī)模數(shù)據(jù)的完整體系，把它做標(biāo)準(zhǔn)化、基礎(chǔ)設(shè)施化、服務(wù)化，才有可能在未來讓整個AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新門檻更低、性價比更高，讓更多人進(jìn)來，在上面賺到錢。
我們始終覺得人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，不僅僅是算力中心，而是三要素一體的基礎(chǔ)設(shè)施化，這是激活人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵。
這里也向大家匯報一下商湯臨港智算中心的最新進(jìn)展。截至去年底，包括臨港在內(nèi)，我們已建成7-8個互聯(lián)互通的算力節(jié)點，還有多個新節(jié)點在建設(shè)中。
這些節(jié)點的總算力超過12000P，其中臨港單點算力接近10000P。這樣的超大規(guī)模、智能化的先進(jìn)AI算力，在當(dāng)前仍是核心稀缺資源和關(guān)鍵能力。
另外我們看到未來芯片產(chǎn)業(yè)鏈將出現(xiàn)分化趨勢。從2021年起，我們在芯片層面做了大量工作，與業(yè)內(nèi)很多合作伙伴展開對接和適配。目前臨港中超過15%的算力來自國產(chǎn)芯片，我們相信在未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，這將創(chuàng)造更多價值。
AIGC應(yīng)用爆發(fā)前提：降低門檻
除了基礎(chǔ)的資源能力外，更重要的是如何幫助企業(yè)降低使用門檻，降低使用成本。這不僅僅是提供低成本機器和用低成本的電去提供租賃服務(wù)，盡管這也非常重要且必要。
在此基礎(chǔ)上，我們希望通過對AI的理解、在AI軟件方面的沉淀，以及不同層級的軟件產(chǎn)品和服務(wù)體系，幫助大家更低門檻、高效率、低成本地進(jìn)行人工智能大模型的研發(fā)和使用。
這件事我們做了很多年。去年底，沙利文在《中國AI開發(fā)平臺市場報告》中，將商湯在這個領(lǐng)域的能力定義為全國領(lǐng)先。當(dāng)然，我們看到業(yè)內(nèi)今天仍在持續(xù)地發(fā)生快速的迭代和演變，我們希望在新時代浪潮之下，商湯緊跟節(jié)奏，持續(xù)地往前進(jìn)步和迭代。
今天很多人做大模型應(yīng)用的開發(fā)時，首先面臨的問題是：在構(gòu)建自己的模型，或基于開源模型迭代場景化模型時，如何快速地將模型部署為可用的推理服務(wù)，并在其后附加應(yīng)用服務(wù)，同時降低推理服務(wù)的成本。
大家都知道今天市場上有非常多的模型應(yīng)用，特別是去年，向終端用戶收費還沒有所付的資源費高，調(diào)用越多越賠錢，調(diào)用成本非常之高。
為了解決這一問題，我們提供了全套的解決方案，包括多層次的架構(gòu)、工業(yè)化的調(diào)用。我們通過混合模型的調(diào)用方式，包括訓(xùn)練與推理的混合，降低了用戶使用模型的成本。這是一個最簡單的方法，也是目前業(yè)內(nèi)大家都在嘗試的：在為客戶提供模型應(yīng)用時，背后掛載的并非單一模型，而是多個模型。根據(jù)語言對話應(yīng)用、用戶問題的不同以及提示詞設(shè)置的不同，模型引擎會在后面選擇調(diào)用超大模型、中等模型或小模型，從而在優(yōu)化用戶側(cè)服務(wù)體驗的同時，極大地降低后臺資源開銷。
這種方式無疑會增加系統(tǒng)的復(fù)雜度。為了降低使用門檻并減少中間成本，我們采用了將所有這一切以標(biāo)準(zhǔn)化管線形式提供給模型和應(yīng)用開發(fā)人員的策略。此外，我們還進(jìn)行了大量的推理優(yōu)化，包括單位算子和硬件匹配的優(yōu)化，以使同樣的計算任務(wù)獲得更好的性能優(yōu)勢。
在我看來，未來中國AIGC應(yīng)用大規(guī)模爆發(fā)的關(guān)鍵因素之一，是如何降低基礎(chǔ)設(shè)施使用者的下游門檻和成本。
我們看到中國模型開發(fā)還是需要更加強大的生態(tài)，這方面落后蠻多的。從商湯的角度來說，我們推出了自己的生態(tài)計劃，包括提供算力資源、開發(fā)者社區(qū)建設(shè)，以及基礎(chǔ)的模型能力。我們相信這樣的能力能夠幫助業(yè)內(nèi)更好地提升最終在終端的場景價值。
中國有世界上最好最優(yōu)秀的B端和C端市場，當(dāng)我們把做AI應(yīng)用的門檻和成本降下來，就會激發(fā)出更大的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用空間。
除了提供基礎(chǔ)設(shè)施，商湯自己也在開發(fā)大模型，擁有一套完整的日日新大模型體系。
商湯過去做計算機視覺業(yè)務(wù)比較多，更擅長相關(guān)算法，所以在語言類任務(wù)之外，現(xiàn)在更多關(guān)注于3D圖像、視頻、三維重建等領(lǐng)域，希望在其中貢獻(xiàn)更多行業(yè)模型。在過去幾個月，我們已經(jīng)可以拿AI模型實現(xiàn)三維場景的制作。
大模型下一步發(fā)展的關(guān)鍵性挑戰(zhàn)是世界知識。除了在電子設(shè)備里學(xué)習(xí)人類歷史上的知識，大模型如何更好地感知現(xiàn)實世界、形成更深入的理解并提供有效反饋，也是今年大家重點關(guān)注的領(lǐng)域和方向。第一步還是對于現(xiàn)實世界信息的收集、理解以及重建。這方面我們做了很多探索，把這樣的能力應(yīng)用到傳統(tǒng)線下文化、旅游、社交場景，能夠提供很多價值。
我們可以看到，AI大模型能夠推動的場景還是非常多的。從商湯的角度來講，還是希望以自身的基礎(chǔ)設(shè)施和平臺化能力，支撐更加繁榮的場景生態(tài)。
我們通過過去十年AI產(chǎn)業(yè)探索獲得的關(guān)鍵認(rèn)知是：人工智能的未來發(fā)展和應(yīng)用成功的決勝點，并不僅僅在于技術(shù)本身。當(dāng)越來越多的企業(yè)和平臺提供開源或閉源的模型服務(wù)時，AI應(yīng)用的關(guān)鍵在于誰能在細(xì)分場景中提供更好的解決方案，誰能更準(zhǔn)確地把握用戶需求，誰能打造出更高的性價比。
從這個角度來看，我們這一代人的核心使命，或許就是要打造一個能夠為開放生態(tài)賦能的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)體系，以此降低AI應(yīng)用開發(fā)的門檻，吸引更多創(chuàng)業(yè)者參與進(jìn)來。
每個人在不同行業(yè)、不同場景、不同領(lǐng)域都有自己的專長和優(yōu)勢。他們中的許多人可能并不精通AI核心技術(shù)，也沒有雄厚的資源投入到AI基礎(chǔ)能力的研發(fā)中，但只有激活這些參與者，AI應(yīng)用生態(tài)才能形成長期、持續(xù)、健康的發(fā)展。這也是商湯希望與在座同仁以及量子位這樣的平臺共同推動的目標(biāo)。
以上就是我今天的分享，謝謝！
— 完 —
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