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弱人工型崗位將被替代，寡頭現(xiàn)象愈演愈烈

宣或正式亮相，其中既有大家耳熟能詳?shù)陌俣任男囊谎?、阿里巴巴通義千問，也有科大訊飛、華為、360、網(wǎng)易、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)老面孔，更有昆侖萬維、達觀數(shù)據(jù)、商湯科技甚至復(fù)旦大學(xué)等上游或?qū)W術(shù)機構(gòu)加入其中，一時間人工智能大模型如雨后春筍一般全面落地，風(fēng)光無兩。但我們知道，人工智能大模型的根基在于云計算，沒有微軟Azure，OpenAI也很難發(fā)展到今天這個水平，但云計算，或者說云服務(wù)的模式其實并不完全適配人工智能大模型，這也就意味著現(xiàn)在的云計算產(chǎn)業(yè)，將會迎來一波不可避免的洗牌和升級。

細數(shù)云計算的歷史，不難發(fā)現(xiàn)它是基于對海量數(shù)據(jù)的處理而誕生的，比如電商平臺雙十一活動的巨額成交量、春運火車票搶購等有著爆發(fā)性流量特點的服務(wù)，后來云服務(wù)器將處理的數(shù)據(jù)進行匯總歸類，形成了針對性的群體標簽，比如年輕人愛買什么，老年人愛吃什么，女孩子愛穿什么，進而形成了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。而有了大數(shù)據(jù)的支持，網(wǎng)絡(luò)平臺就可以給不同的用戶打上不同的標簽，把相應(yīng)的產(chǎn)品廣告推送到用戶眼前，這也就形成了算法推薦，而形成這一套鏈路的中間過程，就是數(shù)據(jù)分析師在起關(guān)鍵作用。而人工智能大模型的快速迭代，意味著類似數(shù)據(jù)分析這樣的弱人工型崗位，將會迅速被效率極高的人工智能所替代，它不僅可以給用戶打標簽，甚至可以直接針對個人來量身定制，做到每個人接收到的信息都是獨一無二的，這是大數(shù)據(jù)的理想形態(tài)，也是傳統(tǒng)云計算無法企及的高度。

對于企業(yè)來說，對云計算的根本訴求就是降本增效，如果人工智能可以在一些崗位上實現(xiàn)替代，比如客服，只需要少量維護人工智能的高級程序員就能實現(xiàn)，這就是人工智能大模型對云計算行業(yè)的一個基本影響。

當(dāng)然，目前的人工智能大語言模型也存在計算能力不均衡問題，比如在專業(yè)領(lǐng)域、強人工領(lǐng)域的性能表現(xiàn)并不太好，在我們此前對文心一言、通義千問和ChatGPT 的測試里，它們在專業(yè)領(lǐng)域都會犯下一些很隱蔽的錯誤，甚至?xí)`導(dǎo)用戶。所以，大語言模型的專業(yè)細分領(lǐng)域微調(diào)會有比較強的需求，在該場景下，細分領(lǐng)域的咨詢、客服、交互機器人應(yīng)用會爆發(fā)，而這些應(yīng)用在技術(shù)棧上具有高度的一致性，很適合SaaS（軟件即服務(wù)）的實現(xiàn)和部署，但也給云端人工智能算力帶來一定的挑戰(zhàn)，如果大家都使用GPU 進行訓(xùn)練和推理，成本無疑是一大挑戰(zhàn)，這也是馬斯克感嘆“所有人都在買GPU”的原因，而正是因為成本居高不下，所以能玩人工智能大模型的基本上是大平臺，也無疑會促使云計算和人工智能一樣，進一步向頭部企業(yè)集中。

從to B到to C，云計算“擴容”在即

在此之前，云計算是一個雖然無處不在，但廣大用戶卻幾乎無感的東西，而隨著人工智能大模型的不斷演進，云計算在消費端將會凸顯出更清晰的輪廓，這是因為集合不同大模型功能的應(yīng)用會變得越來越流行。

因為不同模態(tài)的模型是在不同數(shù)據(jù)類型下進行訓(xùn)練的，這意味著它們學(xué)到的知識可能并不重疊，因此云服務(wù)端可以很方便地把這些具有不同知識的不同模態(tài)的大模型功能，像流水線一樣進行組合，比如可以用語音對汽車發(fā)出指令開啟哨兵模式，然后圖像識別功能檢測到已登錄的人臉，比如家人時就自動開門，陌生人靠近時就開啟錄像功能。這種高度定制化的應(yīng)用在組合型人工智能面前并不算太難，同時用戶實用度也大大提高，無疑會讓大模型的應(yīng)用范疇明顯擴容，進而讓更多的C 端用戶在日常生活中習(xí)慣于調(diào)用人工智能，形成飛輪效應(yīng)。而對于云計算平臺而言，如果可以同時提供不同模態(tài)大模型，并且具備這種多模態(tài)組合能力，就可以在C 端開拓出一片新天地——智能家居會更加智能，大模型物聯(lián)網(wǎng)接口會變得更重要，不能接入大模型能力的設(shè)備會被逐步淘汰，低成本再加上定制化的功能會給大云計算平臺帶來更多優(yōu)勢，行業(yè)因此可能會更進一步集中。