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大模型2024规模化场景涌现,加速云盘算走出第二增长曲线 ...
大模型2024规模化场景涌现,加速云盘算走出第二增长曲线 ...
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2024-6-14 21:44:24
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导读:2024,大模型第一批规模化应用场景已出现。
假如说“百模大战”是2023年国内AI产业的关键词,那么2024年我们将正式迈进“应用为王”的新阶段。
不少业内观点认为,2024年“百模大战”将逐渐收敛甚至洗牌,而大模型在千行万业的应用将从小规模试水,逐渐走向规模化落地。
预测2024,哪些场景更有大概率先实现大模型的规模化应用?
假如将大模型的应用场景分为互联网和政企两大类,基于产业观察,「智能进化论」认为:
在互联网范畴,
搜刮增强、多媒体内容生成(AIGC推理)、智能NPC、量化投研
有望成为第一批规模化应用的场景;
在政企范畴,
政企AI算力调理平台、智能驾驶、销售预测、柔性制造、国产化AI大模型中央
等场景走得更快,同时
中小企业大模型体验版
也有相当大的潜力。
透过大模型在TOP场景的落地,我们不妨追问,这些场景之间有什么共同之处吗?谁在推动大模型跨越规模化应用的奇点?
TOP场景盘货,大模型下一个杀手级应用在哪?
——大模型在互联网范畴的规模化应用场景——
在互联网范畴,2023年国内诞生了众多谈天机器人、文生文、文生图AI应用。其实,从搜刮引擎、多媒体内容到游戏,中国领先的移动互联网生态与大模型的碰撞藏着无限大概,大模型下一个杀手级应用也许就会从中诞生。
搜刮增强
搜刮增强/检索增强生成技术(RAG)已成为当前最火热的LLM应用方案,被认为能够有效解决知识的局限性和时效性、幻觉等大模型应用的焦点痛点。
此前大模型的知识来自练习数据集,而对实时性、非公开的或离线的数据是无法获取到的。搜刮增强能够让大模型与实时互联网信息和垂直专业知识库毗连,极大拓展了大模型的应用范围。
比如,过去搜刮引擎通过关键词检索的方式返回结果,用户还需要花费大量时间精力去筛选原始网页和内容,才能找到想要的信息。通过搜刮增强,大模型可以带来更精准的搜刮结果,让搜刮引擎变成集知识的发现、处置惩罚、分析和重新组织为一身的个人智能助理。
搜刮增强同时具备检索和生成两种能力。假如将互联网信息比作一座拥有海量知识的图书馆,搜刮增强融合了图书管理员和作家两种角色。图书管理员首先能够精准明白用户意图,然后快速从海量知识库中找到最相关的内容,再由作家将内容生成一个清晰易懂的答案,交付给用户。
搜刮增强应用范围极广,包括搜刮引擎网站、各类垂直APP内的搜刮功能、千行百业的智能客服、企业内部知识库构建等等。
多媒体内容生成(AIGC推理)
麦肯锡数据表现,中国生成式AI市场2020~2025年复合增速将到达84% ,2025年中国市场将占全球市场规模的14%。
多媒体内容生成是平凡人最有感知的AI场景,也是大模型最火热的应用范畴之一。2023年,从AI孙燕姿到妙鸭相机,多个热门AI应用和征象都来自这一场景。AIGC也推动了影像、计划相关范畴公司收入大涨。譬如根据2023年上半年财报,在AIGC推动下,美图公司以VIP订阅为主的影像和计划产品业务成为第一大收入,公司实现净利润同比增长320.4%。
多模态大模型提供的文生图、图生图、文生视频、文生3D、数字人生成等能力,能够快速、生成海量高质量创意内容,颠覆了内容产业的贸易模式。此外,大模型结合AI增强、云渲染等技术,还能广泛应用于生成高分辨率图片和视频、噪点消除、老片修复和上色、高精度3D建模和3维重建等场景。
值得注意的是,2023年5月几名B站UP主基于开源模型推出的AI孙燕姿,通过AI歌手演绎翻唱歌曲获得了巨大关注度。这也说明大模型爆款应用,大概不肯定来自负公司,也有大概来自初创企业甚至技术达人。
智能NPC
传统游戏中,NPC就像工具人,只能按部就班运行早已设定好的指令。假如NPC变成一个个智能体,具备差别的头脑、性格和记忆,游戏天下该有多么精彩?是不是有种《西部天下》的感觉?
在大模型加持下,智能NPC能够在与玩家的交互过程中不停进化,发展出独特的游戏剧情,推动整个游戏天下的自我发展,重塑玩家体验。
如今,Ubisoft、网易等头部游戏公司已经尝试应用智能NPC。2023年,Open AI收购了一家名为Global Illumination的游戏公司,看重的正是其用ChatGPT驱动每个NPC角色的能力。
更重要的是,智能NPC让人们看到大模型+游戏产业背后更大的想象力,未来游戏中的其他元素,会不会也逐渐向AI生成的方向发展?
量化投研
量化投研是指金融机构通过分析大量金融和市场数据,预测市场走势与代价颠簸,从而提供投资策略和发起。然而金融市场瞬息万变,传统的投研工作面对信息爆炸、数据碎片化、预测正确率低、时效性差等挑战。
大模型投研工具成为金融行业提升投研服从的新解法。2023年已有多家金融科技平台推出大模型投研工具,让投研工作更高效更轻松。量化投研大模型可以通过分析市场行情、量价关系、研究陈诉、企业财报、舆情和热门等海量数据,为专业人士快速提供投资组合发起和风险管理策略。
——大模型在政企范畴的规模化应用场景——
大模型在政企范畴的热门应用场景在政企范畴,那些率先实现规模化应用的场景将围绕政企客户、重点行业与中小企业展开。
比如,
政企AI算力调理平台
能够实现本地算力与云上算力的统一管理调理,
国产化AI大模型中央
为政企客户提供从芯片到平台应用全栈自主可控的基础设施。
在新能源汽车、新零售、新制造等产业,
智能驾驶、销售预测、柔性制造
是大模型的热门落地场景。
为降低中小企业使用大模型的资金、技术、人才门槛,
中小企业大模型体验版
可以让中小企业通过快速练习推理出适合本身的大模型,实现跨越式发展。
云盘算,大模型走向规模化应用的必经之路
尽管上述场景分散在各行各业,但假如非要找出这些场景的共同点,它们背后都有同一个不可忽视的驱动力,那就是云盘算。
观察最头部的大模型应用创新,从ChatGPT到MidJourney,不难发现一流的大模型初创公司都背靠强大的云厂商。
如今,大模型范畴的竞争已经转化为“云+AI”的体系化技术竞争。
尤其是当大模型步入规模化应用阶段,云盘算已经成为AI大模型创新发展的泥土。换句话说,大模型在千行万业能不能用得好,关键在于云盘算。
我们也是时候重新认识云盘算对于AI的价值了。
首先,弹性、可靠、高效的云上算力支持
大模型是算力无底洞,此前业界曾预测OpenAI练习GPT-4大概使用了大约10000-25000张GPU,这背后离不开微软云上算力的支撑。而且,大模型不仅需要海量算力,还要求算力具备机动、弹性、可靠、高效等特性,云盘算可以给到最佳解决方案。
国内云上AI算力供给,不得不提到华为云。华为云在贵安、乌兰察布、芜湖3大AI云算力中央及30多分节点,能够为企业提供澎湃昇腾AI算力。如今,昇腾AI算力可实现千卡练习30天长稳率到达90%,练习作业故障自动恢复,非自动场景下恢复时长小于30分钟,为千行百业使用大模型提供了稳定可靠、高质量的云底座。
此外,云上AI算力的可用性也是中国AI企业面对的新挑战。面对美国商务部抛出的“云上AI算力禁令”,华为云提供了充沛的昇腾算力,大大降低了中国企业云上AI算力被卡脖子的风险。
其次,基于体系级优化能力,实现降本增效
大模型也是吞金兽。大模型要想取得突破,消耗的算力资源每3-4个月就要翻一番。不久前,马斯克称到场AI军备竞赛的企业每年需要在AI硬件上投入数十亿美元,才能保持竞争力。
云盘算是解决大模型成本标题的必由之路。
一方面,云盘算可以通过容器或Serverless技术,能够极大提升资源的复用率,让客户无需为闲置资源付费。另一方面,近年来云盘算还在不停产生大量细分范畴技术创新,专门针对AI、大模型的降本增效而生。
以前面提到的搜刮增强场景为例,要构建搜刮大模型增强能力,需要海量数据和AI算力资源,资金和时间成本巨大。解决这些痛点必须靠云基础设施层面的体系性优化。比如,华为云SFS Turbo可以大幅提升数据加载、练习数据读取速度,而且故障备份恢复快,实现千亿大模型ckpt文件秒级生存,让企业省钱更省心。华为云ModelArts AI加速套件,通过AI练习组网、集合通信算子及练习框架优化,可实现6千卡集群并行练习性能领先业界30%。
在AIGC场景下,华为云针对该场景的算子优化,能将团体性能提升30%。在某客户案例中,将图像生成模型迁移到昇腾后,通过AIGC生成一张图片的时间从6.2秒减少到5.2秒,而且通过AI渲染加速可以提升渲染服从2-4倍,大幅降低了内容生成时间和成本。
第三、海量AI应用创新的平台
云服务商不仅是底层资源的提供者,也是创新服务的构建者。如今越来越多的云厂商在MaaS新贸易模式下不停探索,将AI和大模型能力作为创新云服务对外赋能。
比如,高峰期智能NPC天天都要面对海量玩家的实时交互,这让智能NPC对实时交互的时延和推理算力弹性扩缩容要求非常高。华为云与网易伏羲举行连合创新,通过网易伏羲构AI多云平台与华为云昇腾AI云服务的适配,在算子层和框架层举行大量性能优化。满足了交互场景的秒级时延要求,让智能NPC做到“忙时不慌,闲时不废”,保障了各时段玩家的体验。
Cloud for AI,云厂商破局的新时机
AI已经成为云盘算产业发展的第二增长曲线。
得益于AI技术的发展,全球云盘算行业实现再次加速。Synergy Research数据表现,全球企业2023年四序度在云盘算的总付出达740亿美元,环比增长56亿美元,环比增速创下汗青新高。预计2023年全球云盘算行业收入将到达2700亿美元。
Synergy分析师John Dinsdale表示:“云盘算是一个规模很大的市场,需要付出很大积极才能获得进展,但人工智能已经做到了这点。”他认为,在AI的助力下,接下来云盘算市场规模还会继续增长。
2023年,大模型与生成式AI的火爆,让一个大趋势日益明晰:
未来,险些所有应用都会接入AI/大模型能力,我们将迎来一个AI原生应用的时代。
大模型给千行万业带来了新的生产方式、交互方式、业务范式、贸易模式,未来各个产业对AI的需求(包括大模型产业链、云上算力、生成式AI)肯定是大规模增长,这也给云盘算产业带来了新的增长点。
在这样的大趋势下,
Cloud for AI不仅是云厂商的新时机,也是必答题。
纵观全球头部云厂商,都在探索如何基于AI重塑云盘算技术和服务体系,开发出全新的服务场景和服务内容。
国际云厂商方面,微软是AI助力云业务腾飞的典型案例。在2024财年第二财季(停止2023年12月31日),微软智能云Azure和其他云业务实现营收同比增长30%。如今,在微软智能云的5.3万名客户中,有三分之一都是2023年新加入的。
在国内,华为云则是Cloud for AI的深度践行者。华为云提供了从昇腾AI云服务、盘古系列大模型以及一系列AI研发工具套件在内的完整AI全栈技术平台。可以预见的是,在Cloud for AI的时代,AI将成为华为云一张独特的手刺。
过去,大模型高高在上,很难落地。在经过一番痛苦的摸索与实践后,人们才发现,大模型落地的解法不在大模型本身,而在Cloud for AI。当Cloud for AI已就绪,当第一批TOP场景诞生,大模型才能真正驶向规模化应用的广阔星空。
文中图片来自摄图网
END
本文为「智能进化论」原创作品。
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