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AGI時代,AI軟著陸的新范式注定屬于更多的企業觀點

智能相對論 2024-05-17 13:27
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導讀

企業就不得不面臨如何把行業Know-how與AI技術協同應用的問題,多層面解決企業在應用AI能力上的關鍵問題,是否能解決當前企業應用AI的痛點。

文 | 智能相對論

作者 | 沈浪

大模型的廣泛應用和持續進步提升了現有AI系統的智能水平,也實實在在地加速了AGI時代的到來。當各行各業都在進行數智化轉型,AI如何軟著陸成了各大企業都需要思考的焦點問題。

日前,以“AI著陸 創想無界”為題,由神州控股、神州信息、神州數碼集團聯袂打造的數云原力大會2024在深圳召開。在這場技術盛宴上,神州數碼提出了全新的關于AI著陸的價值主張,其副總裁、CTO李剛表示:當“致廣大”已被充分表達,神州數碼反而愈加堅定以客戶為中心的“盡精微”,才是真正實現AI著陸的當務之急。

其中提到的“致廣大”與“盡精微”,出自《中庸》,全文為“致廣大而盡精微”,意思是說做事既登高望遠、胸懷大局,又落細落實、積微成著。對應AI行業的發展來說,AI著陸在于把小事做好,把技術落到實處。

如今,神州數碼著力提供以客戶為中心的AI著陸加速引擎,其背后的核心理念正是出自對“盡精微”的判斷。那么,這樣的路徑真的符合AGI時代的發展趨勢嗎?換句話說,堅持“盡精微”的AI賦能,是否能解決企業客戶的焦點問題?值得思考。

AI走向“盡精微”時代?

以客戶為中心堅持“盡精微”是否能解決當前企業應用AI的痛點?關于這一問題的解答,主要還得回歸行業的發展現狀來看。

目前,隨著AI在各行各業逐步迎來規模化應用,其相關的領域如技術迭代、數據處理、算力資源、行業應用、綠色發展等都在同步發生改變。對應的,企業想要用好AI,也將面臨著一系列的新問題和新挑戰。

其一,比較直觀的一個新感受,在技術迭代層面,AI不僅要處理特定任務,還要展現出更廣泛的理解、學習和適應能力。這就要求AI算法要更加精細,模型迭代也更加復雜且高效,能夠處理更多維度的數據和更復雜的場景。

在這個階段,企業就不得不面臨一個嚴峻的問題:當單一的AI大模型無法解決企業復雜的業務需求,多模型選擇和配置成為新的方向。企業便需要考慮多個大模型之間的選擇和配置問題,進而才能協同發揮出應用的AI能力,達到數字化轉型升級的結果。

其二,在數據處理與應用層面,AI能力的精進需要高質量數據的投喂,大量的無效數據被進一步篩選淘汰。那么對于企業而言,如何在一個綜合性能力較強的平臺上獲取專業的、深度的、全棧的數據服務,用好自家的數據資產將是AGI時代用好AI能力的關鍵步驟。

其三,在算力資源層面,隨著AI的廣泛應用,算力相關的問題逐步爆發,例如算力資源供給不足、利用率過低、能耗過高、收費太貴以及多元異構復雜部署運營等等。企業在AGI時代亟需能提供全方位算力服務、解決好算力問題的專業服務商和平臺,來解決這些問題,確保算力供給日常化、專業化,全面支撐AI應用落地。

其四,在行業應用層面,企業對AI能力的需求也不再是處理簡單的自動化任務,而是能結合行業痛點、企業實際情況等把AI技術落實到細微處,提供專業化、定制化的解決方案。由此,企業就不得不面臨如何把行業Know-how與AI技術協同應用的問題,這需要企業與AI服務商展開更深度的合作模式和達成更緊密的合作關系。

其五,在綠色發展層面,當AI應用成為常態,企業就需要考慮如何可持續發展的問題。這其中涉及能耗、資源利用率、商業模式等一系列綠色發展問題。簡單舉例,企業一旦選擇了適合的AI服務平臺,必然不會輕易進行遷移,因此如何選擇適合的AI服務商和平臺以及雙方之間采用什么樣的合作模式,都將是企業需要考慮的問題。

總的來說,AI發展到今天這一步,隨著行業應用的深化,越來越多的細節問題需要重視和解決,以“盡精微”的理念去踐行,才能真正推動AGI時代的加速到來。

AI軟著陸的新范式

誠然,“盡精微”只是一個方向,具體的行業應用如何開展,需要業內企業不斷去實踐并探索出相應的范式。神州數碼在數云原力大會2024上發布一系列產品服務和新見解,從中總結AI軟著陸的新范式大致落在三個關鍵點,或許可以成為接下來行業發展的共識。

一、軟硬兼顧。只有軟件是無法完全發揮出AI應用的價值,隨著AI應用的深化,數據處理、算力供給等層面更需要高效響應,以及強大的資源池化、靈活調配和強大的端側能力。因此,硬件產品的加持與軟件進行協同逐步成為行業AI解決方案的標配。

正因如此,神州數碼不僅推出異構智算調度運營平臺(HISO)和異構智算加速平臺(HICA)兩大平臺產品,幫助企業客戶在整個異構智算資源池中匹配最優算力組合,從而有效解決GPU服務器集群間和集群內部的資源池化和調配問題,大幅提升算力利用率與可用性。同時,神州數碼還推出一體化交付的神州鯤泰全液冷整機柜,依托硅光加液冷技術,有效解決節點和節點間互聯的能耗問題。通過優質的智算基礎設施產品,神州數碼正助力企業獲取更優質的算力服務,進而滿足AI應用的爆發性需求和常態化發展。

二、模型多元化配置。在企業實際場景中,通用大模型+行業大模型依然無法有效滿足企業日益復雜的業務需求,已經成為業界共識。與之相對的,在企業的數字化轉型過程中, AI大模型的多元化配置也逐步成為AI服務商和企業的必經之路。

神州數碼在數云原力大會2024上發布的神州問學迭代版本——AI原生賦能平臺,在實現了一站式企業級大模型集成和運營的基礎上,更深層次地聚焦企業實際場景落地的細致需求,打造Agent工程、企業知識治理、模型訓練與管理三個功能模塊,多層面解決企業在應用AI能力上的關鍵問題。

類似的,目前業內對大模型產品的發布和更新一直在強調系列化,即以多個不同參數規模或專業領域的垂類大模型相互協同,共同解決企業的業務發展問題。隨著這一趨勢的強化,模型的多元化配置也將成為常態。

三、行業Know how+。不針對行業痛點或是企業業務需求的AI應用無法深入為企業帶來相應的價值。當前,企業對AI需求不再停留在基礎的通用解決方案,逐步深入企業業務發展的專業領域,須與行業Know-how充分結合,進而實現技術與行業專業知識的高度融合。

在數云原力大會2024現場,神州控股、神州信息所帶來的一系列AI解決方案基本離不開與企業客戶的深入探索。像神州控股在昆山打造的公共數據運營平臺,就以AI能力對接了大量公共數據信息,并通過智能化的分析挖掘,才達到相應的服務效果。

未來,任何一項AI能力的落地都將無法忽視行業Know-how的結合。AI技術的有效落地是建立在理解行業痛點和需求之上的延伸,否則只能是停留表面的通用解決方案。

AGI時代屬于更多的企業

神州數碼副總裁、CTO李剛在接受媒體采訪時,提到了對于當前AI時代的一個認知:這次AI浪潮有個特點,即ChatGPT這樣一種超級應用出現以后,每個人都似乎摸到這個新的技術、新的應用。

AI發展至今,也正是如此。如果說“致廣大”是屬于巨頭企業的主場,那么當AI走向“盡精微”階段就是屬于更多企業的大舞臺。其本質在于,隨著AI應用的深入探索,相關的細節問題如數據處理、算力供給、模型研發、算法迭代等等被解決,越來越多的企業有機會應用AI,從而打造自己的數字化能力。

在數云原力大會2024開幕式上,神州數碼牽頭啟動了“DC·AI生態創新中心”,其中的見證者就包括德勤、IBM、思科、紅帽、深圳市人才產業園、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟、Adobe、高科數聚、香港生成式人工智能研發中心等多家企業和機構。

AI正在形成強烈的市場吸引力,吸引一批又一批企業參與其中。在這個階段,注定是百花齊放、百舸爭流的時代。而這樣的時代盛況,也意味著AI有了軟著陸的基礎環境。

*本文圖片均來源于網絡

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