歷史上每一次科技革命都提供了一種由通用技術(shù)、新型基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)組織制度所構(gòu)成的新技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式,這種新的技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式能夠推動經(jīng)濟(jì)社會現(xiàn)代化并逐步提高其生產(chǎn)率。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展時期,數(shù)字科技是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動力,其中以大模型為代表的人工智能正帶來工具革命、科研范式變革和產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展,逐步演化成為一種具備普遍適用性、動態(tài)演進(jìn)性、創(chuàng)新互補(bǔ)性特征的通用技術(shù),成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎。云計算為人工智能發(fā)展提供了高度可擴(kuò)展的計算資源,為大模型的開發(fā)和優(yōu)化創(chuàng)造了理想的環(huán)境,為海量數(shù)據(jù)的存儲、處理加工和應(yīng)用提供了綜合技術(shù)平臺能力,已經(jīng)成為重要的新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。云智深度融合共同加速數(shù)據(jù)等新生產(chǎn)要素價值發(fā)揮,推動勞動力、勞動工具和勞動對象的質(zhì)態(tài)升級,構(gòu)筑新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展高地。
人工智能成新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎
大模型帶動生成式人工智能迅速發(fā)展,推動AI從感知理解到生成創(chuàng)造的躍遷,拉開了人工智能新篇章的帷幕。生成式人工智能的自主生成創(chuàng)造和推理能力,與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,極大擴(kuò)展了人工智能的應(yīng)用邊界,在科學(xué)探索、企業(yè)經(jīng)營、藝術(shù)創(chuàng)作等諸多領(lǐng)域帶來巨大的創(chuàng)新機(jī)遇,推動經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域的發(fā)展變革。
人工智能帶來工具革命,推動效率革新。生成式AI具有強(qiáng)大的語言處理能力、模式學(xué)習(xí)與泛化能力以及多模態(tài)內(nèi)容生成能力,可以基于提示詞自動生成全新的文本、圖像、音視頻、代碼等,為內(nèi)容創(chuàng)作、圖片設(shè)計、軟件開發(fā)等帶來強(qiáng)有力的工具革新,極大地提升了生產(chǎn)效率。例如,在辦公與文檔處理方面,AI能夠自動生成報告、提案、會議紀(jì)要等;在影像與創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域,能夠根據(jù)提示詞自動生成設(shè)計圖、創(chuàng)意草稿等;在智能編碼方面,能夠支持代碼補(bǔ)全、單元測試生成、代碼解釋、代碼查錯等核心場景;在法律等專業(yè)服務(wù)領(lǐng)域,生成式AI的應(yīng)用進(jìn)一步深化了技術(shù)與行業(yè)知識的融合,能夠快速生成法律文件、審核合同,幫助律師高效處理繁雜的文書工作。隨著AI Agent(智能體)的發(fā)展,通過任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶增強(qiáng)等能力疊加,生成式AI能夠搭建具備認(rèn)知和推理能力的超級智能助手,理解用戶需求并生成響應(yīng)提供個性化服務(wù),有可能強(qiáng)化甚至顛覆現(xiàn)有的勞動工具。
人工智能引領(lǐng)科研創(chuàng)新,帶動范式變革。基于海量的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建,AI大模型正在加速全球芯片、藥物、材料、自動駕駛等一系列科研范式的創(chuàng)新突破,Google學(xué)術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明,過去3年里,材料科學(xué)、生命科學(xué)、能源科學(xué)使用AI手段開展科研的比例占到34.5%。在芯片設(shè)計領(lǐng)域,英偉達(dá)Hopper GPU架構(gòu)使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化并行前綴電路,設(shè)計了近13000個電路實例,與采用EDA工具相比,相似的性能下面積減少了25%。在材料科學(xué)領(lǐng)域,DeepMind開發(fā)了用于材料科學(xué)的人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型GNoME,并基于該模型尋找到了38萬余個熱力學(xué)穩(wěn)定的晶體材料,極大加快了發(fā)現(xiàn)新材料的研究速度。在生命科學(xué)領(lǐng)域,Alphafold能夠僅憑氨基酸去預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),而且獲得了接近于實驗解析的準(zhǔn)確度。當(dāng)前,AI正融入科學(xué)發(fā)現(xiàn)的假設(shè)形成、實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)收集和分析各個階段,為科學(xué)研究開辟了新路徑。
人工智能融合各行各業(yè),加速產(chǎn)業(yè)智能。人工智能正逐步滲透進(jìn)各個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、營銷服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)揮作用,助力企業(yè)經(jīng)營提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、客戶體驗提升等。在業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面,生成式AI幫助企業(yè)突破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的限制,提升現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)的價值,甚至可以開辟新的產(chǎn)品和服務(wù)形式。例如,AI加成的智能終端通過集成生成式AI技術(shù),實現(xiàn)了從信息處理到智能化交互與個性化服務(wù)的跨越。又比如教育行業(yè),通過生成式AI可以實現(xiàn)從教學(xué)內(nèi)容的個性化定制到學(xué)習(xí)體驗,再到教育管理與評估的智能化的全面升級。在客戶體驗提升方面,生成式AI通過深入學(xué)習(xí)個體用戶的行為模式與偏好,提供更加個性化、互動性和沉浸感的用戶體驗。如在客戶服務(wù)領(lǐng)域,生成式AI能自適應(yīng)地生成精準(zhǔn)答案及個性化建議,模仿真人對話,帶來人性化的互動體驗,高效滿足用戶需求。
云計算是人工智能的最佳“拍檔”
以大模型為代表的人工智能對計算資源的需求巨大,需要高彈性易擴(kuò)展、穩(wěn)定可靠的算力平臺支撐。云計算平臺通過部署先進(jìn)的硬件技術(shù)、優(yōu)化計算資源分配等來應(yīng)對大模型研發(fā)及訓(xùn)練推理不斷增長的算力需求。云原生先進(jìn)架構(gòu)也為未來AI技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用提供了堅實的支撐。當(dāng)前全球人工智能通用大模型基本都架構(gòu)在云計算基礎(chǔ)上,云計算成為人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ)底座。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)調(diào)查及預(yù)測,未來5年中國智能算力復(fù)合增長率將達(dá)到33.9%,70%的中國企業(yè)和組織希望通過云上獲得應(yīng)用人工智能的能力。
云計算提升大模型訓(xùn)練和推理效率。大模型的參數(shù)量在不斷擴(kuò)大,有些甚至達(dá)到千億、萬億級,這么大參數(shù)量的大模型訓(xùn)練和推理需要底層算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲、數(shù)據(jù)計算、AI框架等復(fù)雜技術(shù)的系統(tǒng)性工程支撐。在模型訓(xùn)練上,云計算為大模型提供敏捷彈性、高度可擴(kuò)展的異構(gòu)算力及并行計算的高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)能力。同時,云上AI平臺能夠?qū)嫶笥?xùn)練任務(wù)進(jìn)行自動分拆和分配,通過硬件、網(wǎng)絡(luò)、框架一體化協(xié)同調(diào)度能力,提供速度更快、算力更省的高性能分布式訓(xùn)練方案;通過配置相關(guān)自動容錯訓(xùn)練框架,能夠在大語言模型動輒數(shù)周、數(shù)月的訓(xùn)練周期中,提供極致的穩(wěn)定性保障,減少人工介入成本,大大縮短大模型訓(xùn)練時間。在模型推理服務(wù)上,云平臺通過異構(gòu)芯片適配、彈性容器調(diào)度以及算子融合等進(jìn)行模型推理加速,大大提升推理吞吐,從而實現(xiàn)性能優(yōu)化。在數(shù)據(jù)上,云存儲技術(shù)通過高吞吐、低延遲的并行文件存儲提升效率,加速了AI數(shù)據(jù)處理。整體上,云計算提供了高效的計算能力、海量的存儲空間及靈活的資源配置,大大提升大模型的訓(xùn)練和推理效率。
云計算提供一站式MaaS服務(wù)。大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合已經(jīng)成為大勢所趨,當(dāng)前企業(yè)普遍采用API直接調(diào)用、提示詞工程(Prompt Engineering)、檢索增強(qiáng)生成(RAG)和模型微調(diào)(Finetuning)等方式使用大模型。云計算平臺提供一站式MaaS(模型即服務(wù))服務(wù),為大模型的再訓(xùn)練、微調(diào)、評估和部署等環(huán)節(jié)提供全生命周期工具鏈及高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集。在檢索增強(qiáng)方面,平臺提供了包括數(shù)據(jù)分類、企業(yè)知識庫建設(shè)和RAG鏈路搭建的服務(wù)能力;在模型的再訓(xùn)練和微調(diào)方面,平臺提供了包括底層模型能力、內(nèi)置數(shù)據(jù)集、基礎(chǔ)應(yīng)用組件與訓(xùn)練工具、預(yù)構(gòu)建的AI服務(wù)等的從預(yù)訓(xùn)練到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的全鏈路服務(wù)體系;在模型的部署和應(yīng)用服務(wù)方面,云上AI服務(wù)平臺通過開放兼容的接口,讓訓(xùn)練好的大型模型可以方便地部署為可供外部應(yīng)用程序調(diào)用的服務(wù),并通過在線評測工具進(jìn)行評估。
云計算加速構(gòu)建AI原生應(yīng)用架構(gòu)。廣義云原生先進(jìn)架構(gòu)為AI開發(fā)提供穩(wěn)定的運行環(huán)境,是AI原生應(yīng)用不可或缺的底座。一方面,云計算平臺支持容器技術(shù)和Kubernetes等編排工具,使得AI應(yīng)用可以采用微服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行構(gòu)建,每個服務(wù)組件都可以獨立開發(fā)、部署和擴(kuò)展,提高了系統(tǒng)的靈活性和可維護(hù)性,有助于構(gòu)建復(fù)雜、可擴(kuò)展的AI原生應(yīng)用。另一方面,云平臺支持的應(yīng)用開發(fā)工具鏈加速了AI應(yīng)用的開發(fā)流程,支持代碼托管、自動化測試、持續(xù)集成和一鍵部署,確保了快速迭代的同時也保持高質(zhì)量的交付標(biāo)準(zhǔn)。同時,云服務(wù)的全球分布特性及多地多活的架構(gòu)使得AI應(yīng)用可以輕松地擴(kuò)展到不同地區(qū),保證高可用性、高可靠性。架構(gòu)升級是持續(xù)演進(jìn)的必然趨勢,積極擁抱云原生、微服務(wù)架構(gòu),能夠?qū)崿F(xiàn)生成式AI應(yīng)用的快速迭代,保障彈性伸縮和故障自愈。綜上,云計算通過提供全方位的技術(shù)賦能,不僅簡化了AI應(yīng)用的開發(fā)和運維流程,還促進(jìn)了AI技術(shù)的普及和深化應(yīng)用,為AI原生應(yīng)用架構(gòu)提供堅實的基礎(chǔ)。
云智融合的三大著力點
面向AI時代,所有產(chǎn)品和服務(wù)都值得用大模型重新升級?!霸?AI”為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級提供堅實的底座,助力各行各業(yè)提高生產(chǎn)運營效率、拓寬市場邊界、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式,加速新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。針對云智融合的新趨勢,重點要推動以下三個方面發(fā)展:
一是加強(qiáng)科技與產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新合作。今年《政府工作報告》提出要開展“人工智能+”行動,國資委也加快實施“人工智能+”專項行動。針對人工智能在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用推進(jìn),科技供給方與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用需求方應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新合作,圍繞重點領(lǐng)域和行業(yè),開展大模型的垂直化、產(chǎn)業(yè)化和場景化應(yīng)用探索,以應(yīng)用帶技術(shù)、以技術(shù)促應(yīng)用,并推動形成標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,加快實現(xiàn)技術(shù)迭代升級和產(chǎn)業(yè)的智能轉(zhuǎn)型。對于通用性強(qiáng)、市場化較為成熟的垂直領(lǐng)域,如精準(zhǔn)營銷、智能客服、智能辦公、企業(yè)知識問答等場景,可加快構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范及評測體系等。對于專業(yè)行業(yè)領(lǐng)域,則加強(qiáng)場景挖掘和合作試驗,如生物醫(yī)藥領(lǐng)域可充分發(fā)揮人工智能技術(shù)在高通量篩選、實驗預(yù)測、結(jié)構(gòu)分析等方面的優(yōu)勢,推進(jìn)創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)、生物育種等細(xì)分場景合作;自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮人工智能在高精度感知、實時計算、低延時通信等方面的優(yōu)勢,重點圍繞車路協(xié)同、仿真測試、高速領(lǐng)航駕駛輔助等場景進(jìn)行合作。
二是提供更加普惠便利的科技服務(wù)。以大模型為代表的人工智能的發(fā)展,讓科技普惠的速度進(jìn)一步加快。一方面,基礎(chǔ)大模型的發(fā)展使得傳統(tǒng)企業(yè)不用從0-1投入大量資源進(jìn)行算法開發(fā),就能通過調(diào)用最先進(jìn)的大模型進(jìn)行應(yīng)用系統(tǒng)改造升級;另一方面,人機(jī)自然語言對話交互,也讓每一個個體都能輕松地獲取最新的科技應(yīng)用。持續(xù)向企業(yè)和個人提供更加普惠便利的服務(wù)是科技企業(yè)的不懈追求。當(dāng)前,云計算廠商已經(jīng)陸續(xù)推出了serverless化智算服務(wù)、大模型全棧式集成平臺與工具等,大大降低模型訓(xùn)練推理成本和生成式人工智能應(yīng)用開發(fā)門檻。面向未來,應(yīng)繼續(xù)推動更多行業(yè)企業(yè)擁抱“云+AI”,放大公共云平臺的集約化、規(guī)?;瘍?yōu)勢,向市場進(jìn)一步釋放技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)模發(fā)展的紅利。
三是構(gòu)建繁榮的云智融合生態(tài)體系。生態(tài)體系建設(shè)對于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)智能應(yīng)用深化至關(guān)重要。云服務(wù)商應(yīng)進(jìn)一步構(gòu)建從AI基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用開發(fā)平臺的全棧AI能力,為各行業(yè)開展智能應(yīng)用提供豐富的工具和資源,助力產(chǎn)業(yè)智能升級。堅持開放創(chuàng)新,通過開源模型、開源社區(qū)等的百花齊放,讓更多的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得更多更成熟的創(chuàng)新能力。當(dāng)前,阿里云通義千問已經(jīng)開源了從5億到1100億的參數(shù)規(guī)模以及視覺理解、音頻理解等多模態(tài)大模型,也通過魔搭(ModelScope)模型開源社區(qū),促進(jìn)知識交流與資源共享。加強(qiáng)對人工智能、云計算等領(lǐng)域的多層次人才培育體系建設(shè),通過專業(yè)資格認(rèn)證等機(jī)制,培育符合智能時代需求的創(chuàng)新型專業(yè)人才。
即將到來的智能時代,各行各業(yè)將全面融入數(shù)字化和智能化的科技浪潮中。云智融合,以前所未有的方式優(yōu)化資源配置、加速創(chuàng)新周期,助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)煥發(fā)新生,也為未來產(chǎn)業(yè)奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)和發(fā)展動能,成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的加速器。