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标题: 05-应用级开辟者 AI 期间破局点 [打印本页]
作者: 徐锦洪    时间: 2024-5-20 07:44
标题: 05-应用级开辟者 AI 期间破局点
后端应用级开辟者该如何拥抱 AI GC？就是在如许的一个大的海潮下，我们的传统的应用级开辟者。我们该如何选择职业或者是如何去快速转型，跟上如许的一个行业的一个海潮?
0 AI金字塔模型


越往上它的整个难度就是职业机会也好，或者说是整个的这个运作也好,它的难度会越大,然后越往下机会就会越多,以是这是一个金字塔型模型。
最顶难度最高的机会最少
1 基座大模型

类似OpenAI的ChatGPT，羊驼，百川智能等，本身拿大量语料去做预练习。
特点：
OpenAI一次全量练习几万万美金，只有巨头和大资源玩得起，职业机会少。
再往下就是
2 行业垂直大模型

在基座模型基础上灌入一些行业垂直数据，基本上可理解为它是在基座模型的基础上做微调。二次三次练习也好，得到如许的一个结果，它的职业机会稍微多点，但我以为可能对于应用级开辟者机会不是那么多。
再往下看
3 AI原生应用

不管是ToB还是ToC，这块儿是大量机会，给到我们这些传统做互联网、科技公司、应用开辟公司包罗科技创业公司，就有我们应用开辟者大量的机会存在。
向上，要了解模型；向下，要对行业要有了解，有场景sense。以是它是一个比较重要的位置，也是将来一个爆发的一个赛道。
看右边，ChatGPT CEO创始人Sam Altman说大模型是AI的iPhone时刻，就是在打造如许一个生态圈，像苹果，我有本身的App Store和开辟者工具。然后你只需要借助AI把你的创意酿成相应的应用。以是说在这个时候其实是有大量的职业机会或大量应用开辟的机会存在，也是说我们传统的应用开辟者去快速转型跟上这个赛道的一个绝佳机会。
因为前面可能在搞基座大模型，打地基；或在去微调练习，做一些行业模型，那这上面这些我们都无法参与或参与度低。
但是在这个强应用场景，如今其实还没有出现一些非常强的应用，这时有点像当年这个苹果刚发布的时候App Store刚刚发布的时候那个状态，赛马圈地，大量机会存在。
再往下其实也不是我们的机会，或者也不是应用级开辟者应该关注的。因为再往下就是AI的使用可能酿成非常平凡的一个要求，各种行业都要学会使用去实现你本身或你行业的降本增效。以是它是一个全部企业使用的过程，对我们来说，这个就有点简朴，以是它是一个仅仅是一个使用层面，但是这内里也有大量的机会：教别人会使用或开辟一些应用，让它能够更好地去使用等。
以是这个模型大概就把我们的一个机会点和难度点说清晰，模型层面竞争日趋激烈的。
但应用市场如今看到还没出现杀手级应用，最大杀手级应用就是ChatGPT，其他的一些杀手级应用还没出现，为啥？因为如今上面两层不够完全成熟，或者说是大家的认知还没跟上，下面的这些各行业的应用，也没有完全用起来，很多人只是拿它聊天解决很基本问题，缺少了一些强应用，去把很多场景给做出来。
当然了，也是因为我们很多应用级开辟者，目前对 AI 不是很了解，他可能有很多应用场景，但是对 AI 能做什么，怎么做，不太清晰。以是这块市场非常广阔，可以说，全部应用都值得用 AI 重做。
这个是从一个大的行业趋势，可以看到说应用级开辟者，该如何去拥抱我们这个大模型。
详细到开辟层面基本上就是是如许一个架构：

底层可能是我们的 GPU 算力，不用去关注，很多的云平台其实已经解决了我们的这个算力问题，包罗我们背面案例内里实操的时候，要用到的类似一些像算力云或一些国内一些云平台，他们其实如今都把这个问题给我们解决了。
再往上就是大模型开辟。AI GC 赛道内里我们讲的两大部分就是模型的开辟部分，那这个部分跟我们应用级开辟可能这个关系也不是很大，或者说大家的职业机会不是很多，那反倒是这个所谓的原生应用这一块儿呢，是非常应该关注的一个赛道。包含对大模型的了解，在大模型之上是我们的应用组件，那么应用组件上面是我们的应用框架。应用组件内里就包含了我们的 AI 的本领，我们 AI 的本领，另有我们的云本领，那 AI 本领可能就包罗我们的多模态，大模型插件，云本领像什么向量数据库、COS 存储，这些云本领你可理解为是给 AI 开挂的。再往上应用框架有两个大方向：
从这个图，我们就可以找到本身的位置，应用级开辟可能关注的本领范围右边这一大块儿，但现实 coding 的部分，用的比较多的 coding 的部分可能就是上面这两块（RAG 个 Agent）。其他地方都是我们在用的部分。
4 职业机会

很多同学对 AI 来临之后还是有点慌张的，觉得 AI 本身的工作是不是会被 AI 替代，或者以后这个职业机会是不是越少？应该不是。就是说 AI 镌汰的它不是人，而是不会使用 AI 的人，那么我们从职业机会上来看呢，其实如今 AI 在各个行业，各个细分行业，包罗像我右边列到的这些行业，其实都是需要大量的应用级人才，那需要的人才什么？懂 AI，你还要懂场景，然后你知道怎么样用 AI 的本领结合这些场景做出一些应用来让大家使用。以是这个是说我们在很多的场景内里都是会看到的。

为什么会有这个判断？agent 非常重要，能对自然语言做出反应，并基于对用户的了解完成很多不同使命的如许的一个事物，再结合这些场景之后，有非常多场景。目前来看，最常用的如私人助理或工作助理，就是各种各样助理，资助你完成一些工作，即所谓的副驾驶。很多做程序开辟同学使用过类似帮你写代码的一些副驾驶工具，就是你可能写一个提示词，它可以把一段代码给你写出来。
背面可能会每个人都有如许的一个助理，甚至每一个工种都有如许的助理，好比做一个AI+文旅，好比说你计划做一次旅行，旅游机器人会帮你找到适合你预算的酒店。然后智能体呢，还会知道你在一年中，什么时候去旅行，根据他对你总是尝试这个新的目的地的了解。或你喜好故地重游的这个行为了解，向你发起旅游目的地。以是当他被询问的时候呢，他智能体会根据你的爱好和冒险的倾向为你推荐做可以做的事情。还能帮你预定你喜好的餐厅。
如果没有如许的一个 AI 场景的话，你如今做这些事情可能需要旅行社帮你去定制。
医疗场景，选择了一个使用一个心理健康的一个 agent。你只要给他灌输非常多的你的一些数据，就会了解你，你的生活经历和人际关系，在你需要的时候，他就会出现，而且会永远保持耐心，在你允许情况，它可以通过你的智能手表监测你对治疗的身材反应，好比当你和老板评论问题时，你的心脏是否开始加速跳动，发起你什么时候应该去看人类的治疗师等。
比尔盖茨刚发了一篇文章，标题就是 AI 将彻底改变你如何使用电脑，还将颠覆软件行业，列举了非常非常多的场景，通过 agent 的方式结合各种场景去做出如许的一个 agent 应用，我们可以看到它的应用场景非常只要和人打交道的都是有机会。
传统的应用开辟者在转型做 AI GC 有
AI 软件工程师，即做 AI 应用，还不过瘾，还想去深度的话，那可能就是方向了我们的 AI 本身开辟，类似我们的视觉工程开辟，然后自然语言开辟，机器学习等，这都是我们的一些转型职业机会。
直接去做 AI 应用的话，一个是机会比较多，再一个难度对我们转型的难度来说比较小，那么其他这几个可能就是说你需要学习的新东西会比较多一些。
如何转型呢？我们需要做哪些准备工作呢？或者说如何我们转型到这个 AI 应用开辟的如许一个层面上，我们需要
5 需要把握啥？

学习机器、深度学习的一些基础知识，上面这两层就是这个大模型层面和行业模型层面。这些模型层面，你需要有一些基础的知识的准备，最少得了解它如何运转的，然后一般怎么使用。
把握一些 AI 开辟的工具和框架，如Py，基本上可以说在机器学习领域，它是一个主流语言就是大量的项目，都是用来开辟。
实践一些 AI 项目，这个就是说在转的过程中间，我们可能需要找一些场景结合我们的本领去做如许的出来，去把这个实践项目去实践一下。
深入了解特定领领域的 AI 知识，就是要具备一些场景的知识，这边像我右边列的这些场景其实都是有机会去做 AI 应用的，那就看谁一个是对 AI 的了解程度，比较深，好比说我们之前很多课程，就是教大家，好比说用 Open I 的 API 去开辟一些加壳儿的应用。那它只是说帮大家去讲这个 API 的使用，但对场景的理解少，以是如果说你想转型成为一个非常成功的 AI 应用开辟者的话，那你需要对你去服务，或者说你去做的这个场景，这个行业的场景非常的了解，抓到内里最关键的部分，那你可能成功的几率就会比较高。
6 总结

职业机会可能就是在这个层面会比较多一些，然后它的难度相对也就适中，但需要了解模型，也需要了解行业。而且如今处在一个爆发的前夜，或者说是一个即将爆发的这么一个状态。
从这个技能的角度来看，技能架构的角度来看的话，更应该关注在类似像智能体的开辟，类似像RAG 技能。
对于其他的一些部分，我们就要做到了解，那么从职业机会的角度来看的话，就是目前大量的这个行业和场景是需要 AI 应用的。那么，我们要做好一些提前的准备工作，就是在转型的时候，我们要做好准备工作，要做一些前置的知识学习。然后我们要学会使用 AI。
应用级开辟者，所谓的学会使用 AI，那和一般用户的使用 AI 还不一样。一般用户可能你拿一个现成的工具，你只要能用就行了，但是我觉得我们应用级开辟者不光是拿现成工具应用，你可能还要研究它，你可能要看我如何去结合 AI 的特性把它开辟出来。这个可能是我们的职业机会所在。
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作者简介：魔都技能专家，多家大厂后端一线研发经验，在分布式体系、和大数据体系等方面有多年的研究和实践经验，拥有从零到一的大数据平台和基础架构研发经验，对分布式存储、数据平台架构、数据仓库等领域都有丰富实践经验。
各大技能社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积聚。
负责：
目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用体系方向。
参考：
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