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      商湯楊帆:大模型并非單純暴力美學(xué),背后是大量軟件工程系統(tǒng)問題 | 中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)峰會(huì)

      “技術(shù)突破和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用之間的窗口期正在加速縮短”

      楊凈 發(fā)自 凹非寺

      量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

      大模型引領(lǐng)的AI 2.0時(shí)代,遠(yuǎn)比想象來得更加猛烈——

      它以對(duì)話即入口的方式,即將改變著我們生產(chǎn)生活。

      那么對(duì)于上一波技術(shù)浪潮涌現(xiàn)的AI1.0公司,到底有何影響?

      在首屆中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上,商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆在現(xiàn)場(chǎng)給出了最新思考。

      商湯楊帆:大模型并非單純暴力美學(xué),背后是大量軟件工程系統(tǒng)問題 | 中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)峰會(huì)

      他認(rèn)為,我們?cè)陉P(guān)注ChatGPT以及大語言模型的同時(shí),一定不能忽視近幾年整個(gè)人工智能技術(shù)進(jìn)展是全方位的。

      除此之外,他還談到了這一波技術(shù)革命的另外兩大特點(diǎn):1、會(huì)更快地形成產(chǎn)業(yè)應(yīng)用;2、背后是持續(xù)的投入、經(jīng)驗(yàn)積累,并非單純暴力美學(xué)驅(qū)動(dòng)。

      事實(shí)上,ChatGPT的出現(xiàn),給下游諸多應(yīng)用打開了新的出口,但“如何高效率、低成本、規(guī)?;涞??”就成為了亟待解決的難題。

      商湯大裝置作為行業(yè)代表性解決方案,它類似于AI版“發(fā)電廠”,打通了算力、算法和平臺(tái),能做到批量化生產(chǎn)各種AI算法模型,并進(jìn)一步部署、迭代和升級(jí),也就進(jìn)一步幫助AI產(chǎn)業(yè)落地。

      未來,楊帆也做了進(jìn)一步暢想:正如任何一個(gè)成熟產(chǎn)業(yè)鏈一樣,人工智能產(chǎn)業(yè)將在未來幾年,變成多分工、多分化的,并形成一種開放的生態(tài)。

      中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)峰會(huì)是由量子位主辦的行業(yè)峰會(huì),近20位產(chǎn)業(yè)代表與會(huì)討論。線下參與觀眾600+,線上收看觀眾近 300萬,得到了包括CCTV2、BTV等在內(nèi)的數(shù)十家媒體的廣泛報(bào)道關(guān)注。

      演講要點(diǎn)

      • 這場(chǎng)人工智能技術(shù)進(jìn)展主要有三個(gè)特征:1、全方位的;2、更快地形成產(chǎn)業(yè)應(yīng)用;3、背后是持續(xù)積累,并非單純暴力美學(xué)驅(qū)動(dòng)。
      • 接下來幾年時(shí)間一定會(huì)迎來整個(gè)人工智能更繁榮、開放的生態(tài)。
      • 今天大模型研究背后實(shí)際是大量軟件工程系統(tǒng)問題。
      • 當(dāng)下一些核心應(yīng)用,天然有大量的C端因素,以及在很多使用場(chǎng)景中能天然打造起數(shù)據(jù)閉環(huán)。這既更符合AI技術(shù)高速迭代本身,也將帶來很強(qiáng)的飛輪效應(yīng)。
      • 最近兩年大量技術(shù)突破都來自于「暴力」,但并非單純資源積累,而是牽涉到每個(gè)環(huán)節(jié)很強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)積累。

      以下為楊帆演講全文:

      AI核心技術(shù)突破和進(jìn)展是全方位的

      今天站在一個(gè)新時(shí)代的開端,有人叫AI2.0,有人叫大模型時(shí)代,當(dāng)整個(gè)技術(shù)能力、商業(yè)化迭代非??斓臅r(shí)候,我覺得可能更需要一種不同的能力去幫助整個(gè)產(chǎn)業(yè)。

      首先分享一下個(gè)人觀點(diǎn),ChatGPT展現(xiàn)的AI技術(shù)能力,其實(shí)是個(gè)非常大的破圈,但在我個(gè)人看來,最新一些AI技術(shù)進(jìn)展遠(yuǎn)不止如此。

      正如七八年前AlphaGo導(dǎo)致大眾對(duì)AI有很強(qiáng)的感知和沖擊,但在那之前,2012年所帶來的變革更加深遠(yuǎn)。

      這里想說的就是前兩年的AI for Science,我甚至覺得它對(duì)整個(gè)人類技術(shù)進(jìn)步、或者對(duì)我們整個(gè)科技產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)、未來產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)格局的改變,可能會(huì)更大。

      今天AI已經(jīng)能幫我們解決什么?它能模擬人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),很多人拿它去做材料合成、新材料的推演;它還可以做大量數(shù)學(xué)物理,去做過去沒辦法做到的計(jì)算和推理,甚至它在嘗試去做核聚變的一些推演。

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      ChatGPT是每個(gè)人都能感知到的,在消費(fèi)級(jí)會(huì)給大家?guī)砭薮鬀_擊。但剛才講的這些可能是決定整個(gè)人類底層的科技進(jìn)步,對(duì)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大改變。

      我當(dāng)然不是說ChatGPT不牛,但我想說的是,我們?cè)陉P(guān)注ChatGPT以及大語言模型的時(shí)候,一定不能忽視整個(gè)人工智能近幾年核心技術(shù)突破和進(jìn)展是全方位的。

      與此同時(shí),這樣的技術(shù)進(jìn)展還有個(gè)很強(qiáng)的特征,比起過去,它能更快地形成產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

      比如AI繪畫,很多人已經(jīng)在做商業(yè)化了。而起初被詬病的「手指」問題,現(xiàn)在也已經(jīng)解決了,技術(shù)迭代和應(yīng)用都非常快。

      這是這波技術(shù)浪潮第二個(gè)非常值得關(guān)注的點(diǎn),就是技術(shù)突破與商業(yè)模式探索之間的窗口期更短了,帶來的是極強(qiáng)的加速效應(yīng)。

      第三個(gè)點(diǎn)想說的是,這一切產(chǎn)生的背后,我們能夠看到什么?

      不管是超大規(guī)模計(jì)算資源的聚集、超大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、還是海量數(shù)據(jù)匯聚……最近兩年大量技術(shù)突破都來自于這種暴力美學(xué)。這種暴力也并非單純資源積累,而是牽涉到算力、算法、數(shù)據(jù)每個(gè)環(huán)節(jié)很強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)積累。

      誠(chéng)如OpenAI的GPT-3.5到GPT-4,很強(qiáng)的一點(diǎn)就是在數(shù)據(jù)量上的躍升。在業(yè)內(nèi)交流中發(fā)現(xiàn),OpenAI將整個(gè)公司最優(yōu)秀的算法研究員拿去做數(shù)據(jù)規(guī)劃和處理,這可能是之所以做出這么好模型的重要環(huán)節(jié)。

      今天大模型研究背后實(shí)際是大量軟件工程系統(tǒng)的問題。

      OpenAI能用一萬塊V100訓(xùn)一個(gè)模型,據(jù)我了解,國(guó)內(nèi)還沒有團(tuán)隊(duì)能在一萬塊卡上保持高的加速比且做穩(wěn)定。這些都是大的挑戰(zhàn),一方面是大力出奇跡,另一方面里面核心know-how需要持續(xù)沉淀和積累。

      給AI產(chǎn)業(yè)帶來什么變化?

      首先是生產(chǎn)范式的重大改變。為什么有人把這波叫AI2.0,你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的AI技術(shù)去做產(chǎn)品、完成商業(yè)模式、創(chuàng)造客戶價(jià)值等,整個(gè)事情邏輯都在發(fā)生很大的變化。

      2018年商湯就有一些預(yù)感,因?yàn)楫?dāng)時(shí)感受到去服務(wù)產(chǎn)業(yè)客戶太痛苦了,你會(huì)發(fā)現(xiàn)行業(yè)里所有事情幾乎都得你自己去做,上下游合作伙伴能幫忙的地方非常少。因?yàn)锳I本身是個(gè)高門檻、高成本的東西,但你看任何一個(gè)成熟產(chǎn)業(yè)鏈一定是多分工、開放以及大家各司其職的。

      當(dāng)時(shí)就會(huì)想一個(gè)問題,到底什么時(shí)候人工智能產(chǎn)業(yè)會(huì)走到這種狀態(tài)?多分工、多分化、開放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

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      今天我們看到了一個(gè)似乎很切合的答案。

      這種關(guān)鍵性AI基礎(chǔ)設(shè)施包括算力、模型服務(wù)(MaaS)都讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)門檻極大下降。同時(shí)因?yàn)樘峁┻@種基礎(chǔ)設(shè)施的廠商一定是少量的,也將面臨巨大的下游生態(tài),所以它的規(guī)模化會(huì)帶來非常高的邊際成本的下降。

      這對(duì)人工智能賦能產(chǎn)業(yè)帶來極大的改變,未來可能會(huì)產(chǎn)生更大價(jià)值,今天很多創(chuàng)業(yè)者、投資者都希望在這里尋找到屬于自己的機(jī)會(huì)。

      在我們看來,這個(gè)機(jī)會(huì)其實(shí)是非常廣闊的,它打破了過去人工智能在產(chǎn)業(yè)落地因?yàn)榧夹g(shù)產(chǎn)生的高門檻。

      另外,今天一些核心應(yīng)用,天然有大量的C端因素,以及在很多使用場(chǎng)景中能天然打造起數(shù)據(jù)閉環(huán),這既更符合AI技術(shù)迭代本身,也將因?yàn)楦咚俚赡軒砗軓?qiáng)的飛輪效應(yīng),產(chǎn)品具備長(zhǎng)期持續(xù)性,商業(yè)壁壘門檻更容易建立。

      所以一個(gè)感受是,接下來幾年時(shí)間一定會(huì)迎來整個(gè)人工智能更繁榮、開放的生態(tài)。

      在這之前有記者問我,AI2.0對(duì)AI1.0公司是不是有很大影響?我說這個(gè)不是很準(zhǔn)確。

      商湯早在2018年就相關(guān)探索,當(dāng)時(shí)叫做預(yù)訓(xùn)練模型,直至現(xiàn)在商湯通用視覺大模型也始終是世界參數(shù)量最大,在過去支撐了整個(gè)集團(tuán)業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展。

      商湯平臺(tái)內(nèi)容“一平臺(tái)四支柱”中的“一平臺(tái)”,指的就是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施“大裝置”。多年的持續(xù)投入,源于商湯堅(jiān)持認(rèn)為AI基礎(chǔ)設(shè)施未來會(huì)支撐更加百花齊放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。而從基礎(chǔ)設(shè)施層面講開去,大量模型設(shè)計(jì)和系統(tǒng)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛑未竽P头?wù),幫助更多人迭代自有模型。

      總體而言,這件事的核心價(jià)值在于,整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)具備彈性和拓展性。通過提供全方位能力,商湯希望為整個(gè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)及產(chǎn)業(yè),提供更加基礎(chǔ)化的支撐能力。

      我們也相信,在下一個(gè)時(shí)代,當(dāng)我們技術(shù)整個(gè)具備了更大的關(guān)鍵性能力前提之下,通過更加大規(guī)模、高效率、低成本的AI基礎(chǔ)設(shè)施,實(shí)現(xiàn)更好的服務(wù),支撐到未來百花齊放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

      最后一句廣告語,希望大家訓(xùn)AI大模型,找商湯大裝置,謝謝大家。

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