《云上的中國3》,為什么能揭示AI創(chuàng)業(yè)的所有答案?
文 / 六金
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英國著名科幻作家亞瑟·克拉克提出的第三定律說:任何非常先進的技術(shù),初看都與魔法無異。回顧近兩年大模型、AIGC的誕生和發(fā)展,從當年的震驚四座到現(xiàn)在的百模大戰(zhàn),無不印證了這一定律。
這幾天,節(jié)點財經(jīng)的研究員們在朋友圈看到,許多科技圈人士都在聊《云上的中國3:劇變中的AI時代》這本新書。
相比于其他資料對于AIGC時代的無實物“描繪”,《云上的中國3》帶來的最強buff,就是通過真實的走訪,向我們揭開了——大模型、AIGC這些顛覆世界的“先進魔法”是怎么練成的。
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01 100+企業(yè)深度探索:揭示AI創(chuàng)業(yè)的“所有答案”
為什么《云上的中國3:劇變中的AI時代》可以從科技圈、互聯(lián)網(wǎng)圈、高校圈,最后破圈到普通人中間,書名(紀錄片名)的后半句可以給我們答案。? ??
劇變中的AI時代里,大家焦慮的不是我們將步入的AI時代是新事物,而是AI時代仿佛被按下了加速鍵,我們讀不懂、跟不上變化怎么辦?
為了直接從底層的認知上解決焦慮,《云上的中國3》中,吳曉波和阿里云深入了100+AI企業(yè)。分別從計算機、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)藥、設計、電商、游戲、音頻、金融、智能駕駛等離生活最近的AI領域,提供了更新、更真實的AI圖景。
例如用vivo手機的用戶可能會感受到,小組件“vivo看見”越來越智能了。不僅可以在鏡頭對準周圍環(huán)境和物品時自動播報畫面內(nèi)容及文字信息,還可切換到文字、卡證、條碼等多種識別模式。視障人群也可以使用「vivo看見」乘高鐵出行,在路上“看見”風景、“分清”了酒店里的洗漱用品。這是因為vivo加緊大模型的研發(fā),現(xiàn)在vivo基于阿里云PAI機器學習的千卡大模型預訓練性能接近LLaMA(Meta旗下大模型)水平。
還有汽車行業(yè),智能座艙是中國新能源汽車的優(yōu)勢項目,理想汽車開發(fā)MindGPT、問界M9接入盤古大模型、吉利研發(fā)星睿AI大模型,他們的終極目標,都是將汽車變成具有人格化的“汽車機器人”。
甚至平時刷微博,經(jīng)常能看到微博街溜子“MBTI小行家”在評論區(qū)到處留言, “AI成精了”等話題經(jīng)常上熱搜,其實,我們的關注重點潛移默化中,已經(jīng)被AI產(chǎn)物所占據(jù)。
在這個AI的大航海時代里,每個人都想知道這些獨具一格的技術(shù)和鮮為人知的機遇,但苦于新技術(shù)面對普通人不夠“開源”,不過代表性樣本已經(jīng)被《云上的中國3》展現(xiàn)在我們面前,360度無死角地告訴了我們,智能原生時代的應用與未來。? ?
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02 100+企業(yè)重點解鎖:擁抱新質(zhì)生產(chǎn)力的關鍵密鑰
節(jié)點財經(jīng)發(fā)現(xiàn),在吳曉波走訪的100+企業(yè)背后,幾乎都站著一個“背靠背”的AI搭子——阿里云。?
還記得去年以9塊9價格和高質(zhì)量AI寫真照火爆出圈的妙鴨相機嗎?業(yè)內(nèi)都說它可能是中國第一個跑通商業(yè)閉環(huán)的AI應用。? ? ? ?
在這個“第一”背后,背負了很大的AI的算力壓力,妙鴨相機上線不到一個月,算力需求暴漲數(shù)百倍,高峰期一度有成千上萬的人排隊,等待十多個小時才能出片。
這種需求至少需要幾千臺GPU服務器才能滿足。如果是線下部署,估計妙鴨團隊得投入十幾好幾個小目標,云上部署能為創(chuàng)業(yè)公司節(jié)省大量成本和時間,阿里云又正好是目前極少具備這樣算力儲備的大廠,所以妙鴨相機在阿里云上進行緊急擴容,應對暴漲數(shù)百倍的算力需求。
特別是有了算力做基礎,妙鴨這個AI寫真應用還能給用戶不斷帶來新鮮感,最近,妙鴨相機推出“粘土特效”玩法,粘土熱潮蔓延到了各個社交平臺。??
還有去年公測開服10分鐘就達到100萬人同時在線的逆水寒,背后是網(wǎng)易伏羲團隊的AI讓《逆水寒》手游中融入了多項AI驅(qū)動的創(chuàng)新玩法。
玩家與NPC間的每一次互動都涉及對AI模型的調(diào)用,背后都需要智能算力的支持;游戲中的文生圖、語音識別、文本轉(zhuǎn)語音等多種類型的AI引擎,帶來了技術(shù)復雜度的同時,也帶來基礎設施的高度。而阿里云基于多年累積的經(jīng)驗和能力,成為《逆水寒》手游宏大設想實現(xiàn)的技術(shù)和資源基礎。
還有國內(nèi)車企算力第一的吉利星睿,其算力能達到102億億次/秒,語言大模型總訓練數(shù)據(jù)量超過3萬億token,星睿其實是基于阿里云搭建的“云計算、大數(shù)據(jù)、AI”一體化的計算平臺,不僅算力足夠,訓練成本也是同行業(yè)最低。
現(xiàn)在,阿里云已成為中國大模型的公共AI算力底座。中國眾多頭部主流大模型都已通過阿里云對外提供API服務,包括通義系列、Baichuan系列、智譜AIChatGLM系列、姜子牙通用大模型等。
特別是隨著產(chǎn)業(yè)化逐步深入,必將迎來大規(guī)模智能算力需求爆發(fā)。阿里云已在全球30個地域建設了89個云計算數(shù)據(jù)中心,提供3000余個邊緣計算節(jié)點,將云計算的低延時、高彈性優(yōu)點發(fā)揮得淋漓盡致。這也是傳統(tǒng)行業(yè)擁抱AI,擁抱新質(zhì)生產(chǎn)力的關鍵秘鑰。
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03 100+企業(yè)接續(xù)擴容:做AI時代最開放的云
從吳曉波在明星企業(yè)的走訪中不難看出,在阿里云算力底座的支撐下,調(diào)用大模型、自研大模型的成本和門檻將大幅下降,與此同時,《云上的中國3》還有不少普通人創(chuàng)業(yè)抓住AI機遇的“成功腳本”。
最近在寶媽圈,流行著童語故事AI繪本這個新產(chǎn)品。但其實童語故事創(chuàng)始人張華只是一個不懂編程的運營,去年AIGC的火熱,他嘗試ChatGPT把女兒的游玩經(jīng)歷生成了一個故事,再結(jié)合文生圖工具將故事生成10張情節(jié)連貫的圖片,一本專屬于女兒的繪本就做成了。? ?
張華覺得這個模式有潛力,就開始進入C端的創(chuàng)業(yè),這個過程中,“童語故事”的開發(fā)幾乎都跑在阿里云上,平均每個月IT成本才1萬元左右。借助通義大模型這個“外腦”,一年后“童語故事”用戶增長了700倍,一個完全不懂編程的創(chuàng)業(yè)者,做了一件十年前要靠搭建團隊,至少砸一兩百萬錢才能成功的事兒。
不久前,一個四線城市的旅游局找到阿里云,要接入通義大模型做智能客服,應對“五一”假期旅游局App有大量游客咨詢,智能客服可以24小時服務。很多我們覺得和“云”無關的場景,如今都在積極上云,所以生活中并不缺豐富的AI應用場景,這意味著每一個細分場景都有可能被AI重做一遍,升級成一種新的生產(chǎn)方式,普通人可以在其中尋找自己專長的機會。
要釋放這些方式,首先需要讓所有人使用大模型的門檻逐步降低。
除了通義大模型很受歡迎外,現(xiàn)在中國一半大模型公司跑在阿里云上,百川智能、智譜AI、零一萬物、昆侖萬維、vivo、復旦大學等大批頭部企業(yè)及機構(gòu)均在阿里云上訓練大模型。阿里云采取了三個策略,產(chǎn)品降價,降低企業(yè)用云門檻;其扭轉(zhuǎn)只重視大企業(yè)的慣性,更加關注中小企業(yè);幫傳統(tǒng)行業(yè)找到上公共云之前的過渡方案。企業(yè)們站在阿里云肩上,可以跳過一切前期的IT基礎投入,直接進入“看世界”的階段。
其次,開源開放戰(zhàn)略正為阿里云帶來新的商業(yè)增長。
最新數(shù)據(jù)顯示,通義大模型通過阿里云服務企業(yè)超過9萬、通過釘釘服務企業(yè)超過220萬。為了擴大企業(yè)朋友圈,阿里云還打造了國內(nèi)最大規(guī)模的AI模型社區(qū)魔搭和模型服務平臺百煉,為企業(yè)和開發(fā)者提供了一站式的服務。
現(xiàn)在,企業(yè)可以完整地把所有的資源包括數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)的一些計算、存儲、加工的整個鏈路搬到阿里云。業(yè)務上云之后,增強了穩(wěn)定性、降低了運維成本,省去了不同行業(yè)重復造輪子、重復開發(fā)的精力的投入,能夠讓研發(fā)團隊專注于打造產(chǎn)品。? ? ? ? ??
有機構(gòu)指出,阿里巴巴在中國有望再現(xiàn)微軟和亞馬遜的云成功,上個財季,阿里云的核心公共云產(chǎn)品收入實現(xiàn)雙位數(shù)同比增長,AI相關收入增長加快,持續(xù)實現(xiàn)三位數(shù)同比增長。阿里云還立下了一個flag,“剔除集團內(nèi)客戶的商業(yè)化營收在2025財年下半年能重返雙位數(shù)增長?!?/p>
有著開放的算力平臺、開源的自研模型、優(yōu)質(zhì)的模型服務,阿里云正在幫助AI時代的每個(擬)從業(yè)者抓住機遇。做AI時代最開放的云,不只是阿里云想為企業(yè)、創(chuàng)業(yè)者提供價值,更在為AI時代每個人的美好生活創(chuàng)造價值。
僅僅通過這篇文章,來概括一個巨變中的AI時代,可能還不夠深刻。因為阿里云正在支持新技術(shù)浪潮中的開發(fā)者們,繼續(xù)創(chuàng)造無法計算的價值。所以不如立刻行動,直接去看看這本“AI必讀書”《云上的中國3:劇變中的AI時代》。
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