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時代的發(fā)展趨勢嗎？換句話說，堅持“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”時代？
以客戶為中心堅持“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。
在這個階段，企業(yè)就不得不面臨一個嚴(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，如何在一個綜合性能力較強(qiáng)的平臺上獲取專業(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，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，必然不會輕易進(jìn)行遷移，因此如何選擇適合的AI服務(wù)商和平臺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AGI時代的加速到來。
AI軟著陸的新范式
誠然，“盡精微”只是一個方向，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關(guān)鍵點(diǎn)，或許可以成為接下來行業(yè)發(fā)展的共識。
一、軟硬兼顧。只有軟件是無法完全發(fā)揮出AI應(yīng)用的價值，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（HISO）和異構(gòu)智算加速平臺（HICA）兩大平臺產(chǎn)品，幫助企業(yè)客戶在整個異構(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，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。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2024上發(fā)布的神州問學(xué)迭代版本——AI原生賦能平臺，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)知識治理、模型訓(xùn)練與管理三個功能模塊，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)知識的高度融合。
在數(shù)云原力大會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，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，提到了對于當(dāng)前AI時代的一個認(rèn)知：這次AI浪潮有個特點(diǎn)，即ChatGPT這樣一種超級應(yīng)用出現(xiàn)以后，每個人都似乎摸到這個新的技術(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。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2024開幕式上，神州數(shù)碼牽頭啟動了“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。在這個階段，注定是百花齊放、百舸爭流的時代。而這樣的時代盛況，也意味著AI有了軟著陸的基礎(chǔ)環(huán)境。
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