文 | 智能相对论
作者 | 陈泊丞
亚马逊与Anthropic、微软与OpenAI以及华为云提出的大模型混合云概念等等种种信号都在表明,云计算与大模型深度融合发展的趋势已是业内共识。
目前,以生成式AI为导向,越来越多的公司开始加速大模型技术在云计算平台上的部署和应用,而又反向推动云计算产业的迭代与升级。
从底层的基础设施到中间层的平台服务再到顶层的场景应用,云计算正经历着显著变革。以亚马逊云科技为例,作为全球云计算巨头,他家的云产品正全面为大模型的部署与应用做好技术层面的铺垫。
一、在底层,打造以GPU和自研芯片为代表的基础设施,用于基础模型的训练以及在生产环境中运行推理。
二、在中间层,推出Amazon Bedrock,基于完全托管的服务,允许用户轻松接入经过严格筛选的第三方品牌大模型,如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI等,以及亚马逊自有品牌的大模型Amazon Titan。
三、在顶层,通过基础模型构建开箱即用的生成式AI应用程序如Amazon Q等,让用户无需任何专业知识即可快速上手生成式AI。
由此来看,生成式AI的发展正在改变云计算本身的产业格局,整个市场的竞争也到了前所未有的变革阶段。
生成式AI,重构了云
秉持着亚马逊云科技类似观点和行动的,还有本土的云厂商们。
百度集团副总裁侯震宇此前便提出,大模型将驱动云计算的创新,并重塑云计算的产业格局,在驱动了底层IT基础设施的重构,也带来了上层应用开发模式的变革。
而华为云发布的国内业界首个大模型混合云——华为云Stack 8.3,则是把混合云与大模型相结合,更具体地反馈出了云服务发展的新方向——通过提供算力平台、云服务、开发套件和专业服务等完整的AI生产链,打通了从基础设施到应用开发的技术路径,帮助政企客户一站式建立专属大模型能力,成了云服务的进阶能力。
而这种能力的进阶,基于大模型混合云的技术发展而言,其本质是一种应用场景的特化。
比如,云边协同技术在大模型混合云上的延续应用与创新,其目的是为了解决AI大模型逐步应用到煤矿生产、电力巡检、工业质检等工业场景中所暴露出来的边缘实时推理需求。
一方面,工业场景对AI应用的需求比其他场景更多,且效率要求也更高,低延时、高敏捷、广泛部署都需要做好边缘管理和应用工作。另一方面,当AI大模型走向工业场景应用,其版本迭代、功能升级就不可避免地进入边用边学、边升级边应用的阶段。
由此,云边协同成为关键,需平衡计算资源、优化数据流动、提升处理效率和增强服务质量,支撑了多样化、高要求的AI应用场景。
华为混合云提出的云边协同方案基于混合云的ModelArts AI开发平台和盘古大模型,形成了一站式的场景化模型训练工作流。再通过采集原始生产样本数据和模型运行中产生的存疑样本数据,使用工作流高效训练模型,并统一管理模型版本,有效实现了AI模型边用边学、快速迭代、持续升级、能适应新的工况和数据变化。
再说数据问题,其中数据存储就困扰着AI大模型训练效率。随着AI大模型参数量的增加,训练集群规模也不断扩大,而传统存储从架构上就已经难以应对超大规模AI集群数据快读、Checkpoint快存、故障快速恢复的需求。
面对这样的特定需求,华为云不得不在存储架构上来寻求突破,基于于OBS数据湖、SFS Turbo高性能并行文件系统和AI Turbo加速的创新三层架构,从而系统地应对大模型训练场景的挑战。
总的来说,只是为了应对AI大模型的各类场景问题,云服务就需要从底层基础设施到顶层应用来全面创新,提出对应的解决方案以进一步推动AI大模型的发展。那么,摆在大模型混合云面前的技术难点并不会太少,近年来华为云一直在通过系统性的创新解决大模型应用的关键堵点,其发布的大模型混合云十大创新技术就包括了除云边协同、数据存储之外还有增强AI网络、算子加速、统一数据编码、多样性算力调度等等。
事实上,抛开华为云提出的大模型混合云这样系统的概念不谈,业内对于云与大模型的结合已经达成共识,并致力于提供各类技术方案,来解决大模型在云上的各种训练、推理、应用等需求。
像京东云推出了一套大模型的完整工具,包括支撑大模型应用的基础设施——言犀AI开发计算平台、向量数据库、混合多云操作系统云舰、高性能存储平台云海、软硬一体虚拟化引擎京刚等核心产品,对应的就是在云的基础上推动大模型的产业化发展。
大模型混合云的系统性突围
亚马逊云科技、华为云、京东云、百度智能云等诸多厂商面向今天爆发的大模型时代,无一不在致力于打造完整的技术解决方案,把底层、中间层、顶层等一系列的流程和服务包办,从而让大模型能在云上持续部署和应用,释放价值。
大模型混合云这一概念的提出,更是把云厂商的这种综合解决方案带向了更加系统的阶段。而这种系统性的形成,不仅要求云厂商要在技术上聚力,还要面向场景进行广泛探索。
“对政府来说,他们关心的可能并不是简单解决内部节约一个客服人员、运维人员的问题,而是更多站在产业布局角度,通过大模型带动整个产业的发展。”众数信科创始人兼CEO吴炳坤在接受媒体采访时说道。
基于云服务行业的发展趋势,这种产业的系统性发展实际上就需要借助云技术的系统性升级来实现——这是一种大格局的体现。对此,从传统的多云策略来看,大模型混合云的提出更能展现出未来云服务的大格局。
多云策略侧重于使用多个云服务提供商的服务,以避免供应商锁定,同时优化成本或利用各服务商的优势。而大模型混合云虽然也可能涉及多个云环境,但其核心在于构建一个高度整合、优化的大规模数据处理和AI模型运行环境,不单纯为了分散服务来源,而是为了实现特定的技术和业务目标。
比如,华为云Stack的多云协同架构,就允许行业大模型在公有云上进行训练,同时还能结合企业本地数据在混合云中微调,然后在边缘云进行推理,从而满足不同场景下的计算需求。
这样做的本质不是为了分散“云”,而是基于原生混合云能力,让用户可以将大模型从本地延伸到边缘和公有云,实现全场景跨云部署,达到应用效率、安全性能等结果的最优化。
因此,总结来说,大模型混合云是针对特定领域(特别是需要处理大规模数据和复杂AI模型的场景)优化的混合云架构,它集成了公有云的弹性与私有云的安全控制,以及可能的多云服务,以满足高性能计算和AI应用的特殊需求。
这种集成实现的技术系统性将在接下来的时间内成就产业的系统性发展,也就是“不是简单解决内部节约一个客服人员、运维人员的问题,而是更多站在产业布局角度,通过大模型带动整个产业的发展。”
因此,基于这样的系统性发展,接下来大模型+混合云的发展将形成了较为显著的几大趋势。
一、在算力调度上,大模型的训练和推理通常需要大量的计算资源。随着模型规模的增长,对算力的需求也在增加。混合云环境下的算力调度和优化技术会持续发展,以支持更高效的大模型训练和推理。
二、在云边协同上,随着物联网(IoT)设备的普及,边缘计算变得越来越重要。混合云架构将支持更紧密的云边协同,使大模型能够在边缘进行实时推理,减少延迟并提高响应速度。
三、在基础设施上,AI-Native存储和网络技术将继续演进,以支持更高效的模型训练和推理过程。例如,高性能存储支持多级缓存机制,实现Checkpoint秒级存取,以及训练故障分钟级恢复。
四、在模型应用上,企业可以通过混合云环境中的本地数据对预训练的大模型进行微调,以适应特定业务场景的需求,同时保持数据的私密性。
五、在业务部署上,不同行业(如金融、医疗、制造等)将利用混合云上的大模型来解决特定的业务挑战,促进业务创新和流程自动化。同时,大模型在混合云环境中更容易实现规模化部署,特别是在那些分布广泛的企业和行业中,如能源、交通、制造等领域。
六、在生态建设上,大模型和混合云的结合将促进更多生态合作伙伴的加入,共同开发解决方案和服务,扩大整个生态系统。同时,随着大模型混合云应用的增多,相关标准和协议也将逐步制定和完善,以提高不同系统间的互操作性和兼容性。
写在最后
现如今,大模型拥有了数亿乃至数十亿的参数量,这为生成式AI的发展提供了前所未有的计算规模和复杂度。更多的参数意味着模型可以学习到更深层次、更精细的数据特征,从而在文本生成、图像合成、音频创作等多个领域生成更高质量和多样性的内容,很好地推动了生成式AI的高质量发展。
而这样的能力对于产业而言,正是未来产业转型升级的一大关键。云计算同样作为产业升级的底层技术,与生成式AI的协同将以更全面、完整的形态来实现这一目标。但是,在这个过程中,云如何与生成式AI背后的大模型进行结合,将是关键性问题。
生成式AI这趟“顺风车”,亚马逊云科技、华为云、京东云、百度智能云等云厂商都想搭,但是搭起来却是得费些心思咯。
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AI写作的发展,最先受到冲击的一定是文字创作者。 当凝聚了创作者想象力和创造力的原创作品,在几分钟之内就能够被AI复制搬运,创作者和作品的价值势必会大打折扣,进而影响到创作者的利益。 其实起初番茄小说上线AI写作功能时并未在网文圈引起轰动,因为说到底是否使用AI是个人选择,并没有影响到兢兢业业码字的原创作者,但最近发出的AI补充协议却言明要将签约作品拿去喂AI,作品名称、大纲、简介、人物甚至是作者本人的信息都会成为数据库,真正触及到了创作者的权益。 而一旦AI写作真正被大面积普及,原创作品成为了AI数据库,创作者确实面临着被冲击、被取代的困境,已经拥有固定读者群、形成独特文风的作者暂时或许不会受到太大影响,但底层小作者大概率会在AI技术的冲击下失去生存空间。 不过从另一面来看,如果创作者能够运用AI来提升创作效率,用AI辅助内容细节的创作,致使作者能够将更多精力放在剧情节奏以及创意的构思上,推动AI和创作者共同内卷,或许也能够带动网文市场的迭代增长。 事实上,即便AI写作拥有更高的效率、更低的成本,也不可能完全取代真人。 创作本身是一个凝聚了人类智慧和情感的行为,创作活动中人的思想和价值是无法被取代的,AI说到底也只是一个技术工具而已。 而未来,如何在保护原创作品版权的基础之上,规范使用AI技术在创作中提质增效,解决AI技术与创作者之间的矛盾,更值得行业期待。 目前来看,AI写作不会革了网文创作者的“命”,但或许会革了摆烂创作者的“命”。 相关推荐: 麦马数字科技(上海)有限公司:创新推动,品质铸就品牌在当今这个快速发展的工业时代,麦马数字科技(上海)有限公司以其前瞻的视野和强大的创新力,正推动着中国工业五金工具市场的变革。麦马数字科技(上海)有限公司通过对国内工业五金工具的整合联合,不仅搭建起了一个集研发、生产、销售于一体的工业五金工具平台,更为国家的产业发展提供了有力支撑。 麦马数字科技(上海)有限公司:创新整合,构筑工业五金工具新生态 麦马数字科技(上海)有限公司,作为一家专注于工业五金工具领域的创新型科技企业,自成立之初便立志要打造中国的工业五金工具平台。公司通过对国内工业五金工具的整合联合,形成了具有自主知识产权的工业五金工具品牌,不仅为国家提供了高质量的数据支持,更为整个行业树立了新的标杆。在技术研发方面,麦马数字科技拥有一支经验丰富的研发改良团队,他们凭借强大的创新能力和技术水平,不断推出高性能、高品质的工业五金工具产品,满足了市场的多样化需求。 旗下子公司无锡麦克马丁定扭矩装配工具有限公司,作为国内定扭矩工具赛道的领军企业,凭借其在定扭矩技术领域的独特优势,成为能够替代进口定扭矩拧紧产品的公司。其品牌麦克马丁在定扭矩市场享有盛誉,产品指标、寿命均达到行业高水平,赢得了广大客户的信赖与好评。 另一子公司麦马工具科技(无锡)有限公司,则专注于工业工具的全品类整合、研发、检测测量以及销售服务工作。公司秉承“客户至上”的服务理念,为客户提供一站式的解决方案和完善的售后服务,赢得了市场的广泛认可。 麦马数字科技(上海)有限公司:品质至上,赢得市场信赖 麦马数字科技以其高质量的产品品质和服务,赢得了众多企业的青睐。如海尔、美的、格力等家电巨头,都选择了麦马作为他们的系统供应商。这些家电巨头对供应商的严格筛选标准足以证明麦马数字科技的产品品质和服务水平。 此外,麦马数字科技还荣幸地成为了国家重点项目的供应商。这一殊荣不仅彰显了公司的技术实力和市场地位,更为公司未来的发展提供了广阔的空间。 麦马数字科技(上海)有限公司:携手共赢,共创未来 为进一步扩大市场份额,提升品牌影响力,麦马数字科技现面向全国寻找区域合作伙伴。公司采用了无中间商销售模式,确保合作伙伴的发展空间。同时,公司还设定了良好的市场政策,以维护健康的市场和品牌形象,提供客户稳定的高质量产品,最终使客户受益。此外,公司提供快速交货服务,确保产品能够及时送达客户手中。区域合作人销售模式,也为合作伙伴提供了更多的发展机会和更广阔的市场空间。作为接受上交所培育的民族产业企业,公司拥有优先上市路径和计划,可以为合作伙伴提供更多的发展保障。 麦马数字科技诚挚邀请有志于工业五金工具领域的合作伙伴加入,携手共进,共同开创美好的未来! 随着麦马数字科技(上海)有限公司在科创板上市的计划逐步推进,以及其在工业五金工具领域的不断深耕和发展,麦马数字科技将进一步提升品牌影响力。未来,麦马数字科技将继续推动工业五金工具行业的潮流和趋势,为整个行业注入新的活力和动力。相关推荐: 暖玛士石墨烯智能供暖,究竟有哪些特色?随着社会的不断发展,智能供暖产品也越来越受到人们的关注和青睐。其中,暖玛士石墨烯智能供暖作为一种新型的供暖产品,具有许多独特的特色,受到了广大消费者的喜爱。那么,暖玛士石墨烯智能供暖究竟有哪些特色呢?让我们一起来了解一下。 首先,暖玛士石墨烯智能供暖具有高效节能的特点。 石墨烯是一种新型的纳米材料,具有优良的导热性能和辐射性能,可以快速传导热量并将热量均匀地散发出去,从而实现了供暖的高效率。与传统的供暖产品相比,暖玛士石墨烯智能供暖可以节省大量的能源,降低能源消耗,达到节能环保的效果。 其次,暖玛士石墨烯智能供暖具有智能化控制的特色。 通过内置的智能温控系统,用户可以根据自己的需求随时调节供暖温度和时间,实现个性化的供暖体验。而且,暖玛士石墨烯智能供暖还支持远程控制功能,用户可以通过手机App或者智能家居系统来控制供暖设备,实现智能化的远程控制,方便快捷。 再次,暖玛士石墨烯智能供暖还具有安全可靠的特点。 石墨烯材料具有高温抗性和耐腐蚀性,不易受到外界环境的影响,使用起来非常安全可靠。而且,暖玛士石墨烯智能供暖还具有过载保护和短路保护等多重安全保护功能,可以有效地防止供暖设备发生故障或者意外事故,保障用户的生命财产安全。 最后,暖玛士石墨烯智能供暖还具有环保健康的特色。 石墨烯材料是一种无毒无害的环保材料,不会产生有害气体或者有害物质,对人体健康没有任何影响。而且,暖玛士石墨烯智能供暖采用电热供暖方式,不会产生燃烧产物,不会产生二氧化碳等有害气体,符合环保节能的理念,对环境友好。 综上所述,暖玛士石墨烯智能供暖具有高效节能、智能化控制、安全可靠、环保健康等多种特色,受到了广泛的认可和好评。相关推荐: 信息流广告大行其是,微博回望“原生”的初心摘要:有流量的地方,就当有原生信息流广告 信息流广告,自2006年Facebook推出后就迅速火遍全球数字营销界,被誉为实现了广告主、用户、媒体平台三赢。特别是随着OCPM/OCPX大放异彩,信息流广告几乎成为广告主的必选项,可以说,有流量的地方,就有信息流广告。 时至今日,信息流广告还有什么新进阶、新观点?近日,微博推出了“原生信息流广告”,向更深层次、更长效的内容营销演进。 信息流广告新进化 信息流广告,简单来讲就是嵌在信息中的广告,原生体验、算法推荐、定向投放、成本可控是它备受青睐的原因。然而,纵观多年的应用实践,许多平台和广告主依然新瓶装旧酒,只注重其自带的曝光,却忽视了其潜在的创造力,让信息流广告沦为变相贴片广告。 微博试图从产品创意层面解决问题,推出投放效率更高、原生体验更佳、资产沉淀更整合的原生信息流广告。 原生,是形式上的统一,是流畅、无缝地嵌入到内容流中。 原生信息流广告,更适应用户的浏览习惯。广告与平台内容融为一体,低打扰性,降低了用户的抵触心理。接入推荐引擎,则在此基础之上,解决了“只见广告流量不见自然流量”的难题,放大好内容的影响力,带来了更高的全站曝光。 原生,是内容上的共建,是与平台审美和风格一致。 契合热点的品牌价值科普、更具体验感的KOL种草、有感染力的高管发声……真实的人、账号的发声,弱化了广告属性,润物细无声的价值传递,更容易催化用户互动,促进后续的转化。 原生,是投放上的协同,即跳脱单页传播,与平台玩法协同,突破增长瓶颈。 配合置顶评论提供入口,内容、转评区、落地页之间一键切换,原生广告、品牌私域、以及生态中的其他运营玩法相互协调,实现公私域的良性循环。 在当下,广告物料的生命周期一再变短,微博原生信息流广告加速内容与广告的并轨,更适合内容消费环境——多款产品覆盖信息流全场景,原生体验、投放灵活,满足跑量需求,能形成流量的高效流转。 原生价值,多元实现 试运营期间,微博进一步扩大了原生投放的 “流量激励比重”,单博文可享受双重流量激烈,最高可获赠300%的曝光,目前NIKE、王者荣耀、携程已经率先吃到红利。 Nike Air MAX新品上市,品牌优选垂直类达人,围绕新品科技力,从秀场解读、产品科普、时尚运动生活等炒热概念。达人矩阵发声,突破流量边界,多维助力品牌破圈。 结合微博重定向产品,极具感染力的种草内容,以原生投放形式触达兴趣用户,打开了用户接触和了解品牌的入口。最终品牌获赠400w+的曝光激励,社交互动率达0.1%,多个关联话题冲上热搜。 原生内容共建,激发了传播势能,也提升着潜客意愿,原生信息流广告是引流和转化的关键。 王者荣耀携手金沙遗址博物馆 ,发布以古蜀金沙文化为灵感的联动皮肤“海月-金乌负日”。东方美学赋能电子游戏,加强了王者荣耀的文化底色,经由原生信息流广告的传播,全站曝光提升至13倍于广告曝光,引发全民关注。与此同时,戚薇受邀COS海月,明星粉、游戏粉双厨狂喜,跨界合作曝光加倍,粉丝相互转化。 携程318旅行季,品牌合作旅行博主,从衣食住行、行程安排、城市景点等方向,输出小众、精品旅行攻略。品牌采用原生信息流投放,结合利益点输出,吸引用户主动问询、评论区反馈助推,体现品牌优势,增强用户信任。 可以说,当原生信息流广告与品牌场景和传播目标进一步结合,微博从获得浅层曝光到实现品效协同,呈现堪比定制的解决方案。 确定的曝光与持续的增长 当前的营销环境下,广告主越来越追求降本增效与确定性增长。 原生信息流广告与时共进,从这些短时间内就脱颖而出的实践案例中,我们不难看出微博在信息流广告上的迭代和创新。 确定性 原生信息流广告,能够将优质内容的影响力放大,并与精准投放策略相结合,提升用户对品牌的兴趣值和信任度,实现高效的流量运营和转化。 借助原生信息流广告产品,广告主可以加速适应短平快的内容消费环境,并不断迭代和优化广告创意和投放策略,最大限度地提升广告效果。 持续性 从单次的影响力放大,到持续的规模化影响力打造,广告主可以借助原生信息流广告,打造良性循环,在不断变化的市场中实现稳定增长。 通过微博平台的阵地经营,公域曝光与私域沉淀协同配合,每一次原生信息流广告的投放,都能成为可持续积累的资产。
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