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新商業(yè)
走出AI大模型「焦慮症」,政企行業(yè)找到了「最優(yōu)解」

自2022年底以來(lái),全球各國(guó)、各行各業(yè)面對(duì)AI大模型似乎都FOMO了(Fear of Missing Out,錯失恐懼症),動(dòng)作頻頻生怕錯失機(jī)遇。

然而迄今為止,在轟轟烈烈的「煉大模型」過(guò)程中,玩家都還沒找到穩(wěn)定且持續(xù)的商業(yè)模式。相反,隨著參數(shù)規(guī)模的日益膨脹,模型訓(xùn)練的算力開(kāi)支越來(lái)越高,大投入卻看不到產(chǎn)出的情況下,新的「焦慮症」又蔓延開(kāi)來(lái)。在中國(guó)網(wǎng)際網(wǎng)路圈,巨頭們焦慮與海外差距的同時(shí),開(kāi)始不斷壓低每Token的價(jià)格,提前開(kāi)啟簡(jiǎn)單粗暴的價(jià)格戰。

一方面是AGI的崇高理想,另一邊是ROI的殘酷現(xiàn)實(shí),面對(duì)AI大模型這班開(kāi)往未來(lái)的列車(chē),不「上車(chē)」不行,「上車(chē)」後找不到好位置、堅(jiān)持不到終點(diǎn)也不行,到底該何去何從?

在中國(guó)政企行業(yè),一群富有遠(yuǎn)見(jiàn)的先行者將通用大模型與特定行業(yè)的專(zhuān)業(yè)知識相結(jié)合,打造屬於自己的專(zhuān)屬大模型,以加速行業(yè)AI應(yīng)用落地,真正兌現(xiàn)大模型的價(jià)值,為業(yè)界走出AI大模型「焦慮症」找到了「最優(yōu)解」!

中國(guó)大模型擺脫「焦慮症」,破局之路在行業(yè)

從全球「大模型之爭(zhēng)」開(kāi)啟之初,「中美在AI領(lǐng)域差距有多大」就一直都是公眾關(guān)注的熱點(diǎn)議題,從1~2年到8~10年不等。

必須承認(rèn),我國(guó)在算力、算法和數(shù)據(jù)領(lǐng)域其實(shí)並不具備優(yōu)勢(shì):高端算力卡被卡脖子無(wú)法供應(yīng),短時(shí)間內(nèi)自有製程和設(shè)計(jì)又無(wú)法跟上;算法領(lǐng)域,雖然模型數(shù)量眾多,但大多數(shù)是基於國(guó)外開(kāi)源架構(gòu)優(yōu)化,缺乏自主性和領(lǐng)先性;數(shù)據(jù)領(lǐng)域,我們的開(kāi)放數(shù)據(jù)和國(guó)外不在一個(gè)數(shù)量級(jí)上,中文語料嚴(yán)重不足。

這些差距是短期內(nèi)難以抹平的,這時(shí)候,縮短差距的正確打開(kāi)方式,自然不是以己之短博人之長(zhǎng)。

從另一個(gè)角度看,我國(guó)有全球唯一的全工業(yè)門(mén)類(lèi)、最多的金融消費(fèi)人群以及最大規(guī)模的政務(wù)和城市體系,產(chǎn)生了豐富的場(chǎng)景和私有數(shù)據(jù),這些都成為發(fā)展行業(yè)大模型的天然土壤。因此,比拼應(yīng)用成為中國(guó)大模型破局的一條有效路徑,通過(guò)大模型賦能一個(gè)個(gè)行業(yè)細(xì)分場(chǎng)景,最終形成戰略突圍。

以差異化優(yōu)勢(shì)入局,可以預見(jiàn),今天率先擁抱大模型的行業(yè)企業(yè)和組織,面對(duì)的將是一個(gè)劃(huà)時(shí)代的重大戰略機(jī)遇。

政企行業(yè)大模型挑戰重重,工程化能力是「勝負(fù)手」

當(dāng)然,站在新時(shí)代的起點(diǎn),政企行業(yè)打造大模型,依然是挑戰重重,因為大模型的應(yīng)用本身就是一個(gè)複雜的系統(tǒng)工程,除了單點(diǎn)技術(shù)的持續(xù)突破外,更需要基於場(chǎng)景和需求匹配合適的技術(shù),通過(guò)全鏈路、多技術(shù)融合的系統(tǒng)性創(chuàng)新整體推進(jìn)。

首先,大模型不是孤立的技術(shù),必須重視軟硬體基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同發(fā)展。除了大模型本身,我們還需要關(guān)注其背後的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng),包括開(kāi)發(fā)工具、計(jì)算架構(gòu)以及硬體設(shè)施如算力、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)。在設(shè)計(jì)和驗(yàn)證過(guò)程中,必須考慮性能、可靠性、可維護(hù)性和兼容性,確保系統(tǒng)的高效和穩(wěn)定運(yùn)行。

第二,行業(yè)大模型需要AI-Native的基礎(chǔ)設(shè)施。一般企業(yè)可以直接選擇公有雲享受雲上的充沛算力,但對(duì)於政府、金融、電力等大型政企而言,為了滿(mǎn)足安全合規(guī)要求,混合雲才是更優(yōu)選,即先借公有雲的超大算力和數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型,再在私有雲裡結(jié)合私有數(shù)據(jù)二次訓(xùn)練得到企業(yè)專(zhuān)屬大模型,最後在邊緣雲推理實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化應(yīng)用。

第三,大模型需要建立AI開(kāi)發(fā)工作流,促進(jìn)模型確定性交付。大模型的開(kāi)發(fā)是一個(gè)複雜的系統(tǒng)工程,需要跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作和迭代開(kāi)發(fā)。為了提高開(kāi)發(fā)效率和質(zhì)量,需要建立一站式的AI開(kāi)發(fā)工作流,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化,減少開(kāi)發(fā)過(guò)程中的不確定性。

第四,大模型需要重視數(shù)據(jù)工程,打造優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型成功的關(guān)鍵。目前中文數(shù)據(jù)集與英文存在差距,需要通過(guò)建立數(shù)據(jù)工程能力,優(yōu)化數(shù)據(jù)的供應(yīng)、流動(dòng)和使用,為大模型高質(zhì)量供數(shù)。

第五,行業(yè)大模型不適合孤軍作戰,需要著力培育產(chǎn)業(yè)生態(tài)。生態(tài)是發(fā)展大模型不可或缺的一環(huán),這需要政府和行業(yè)頭部企業(yè)從技術(shù)生態(tài)、數(shù)據(jù)生態(tài)、模型生態(tài)和應(yīng)用生態(tài)四個(gè)層面,去構(gòu)建AI時(shí)代開(kāi)放、可閉環(huán)、有質(zhì)量的生態(tài)體系。

最後,大模型不是一錘子買(mǎi)賣,需要持續(xù)運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化。大模型運(yùn)營(yíng)和建設(shè)同樣重要,持續(xù)的運(yùn)營(yíng)和優(yōu)化對(duì)於大模型平臺(tái)的長(zhǎng)期價(jià)值至關(guān)重要,這要求企業(yè)建立適合的流程、組織結(jié)構(gòu)和人才隊(duì)伍,不斷優(yōu)化現(xiàn)有場(chǎng)景並探索新的應(yīng)用領(lǐng)域。

一言以蔽之,行業(yè)大模型考驗(yàn)的不是單項(xiàng)能力,而是全流程融會(huì)貫通的工程化能力。

先行者邁出堅(jiān)實(shí)步伐,行業(yè)大模型未來(lái)可期

綜上不難看出,儘管當(dāng)前大模型在技術(shù)和價(jià)格上卷得如火如荼,但其兌現(xiàn)價(jià)值的「主航道」在行業(yè),真正的賽點(diǎn)在於落地。在行業(yè)大模型的大賽道上,不盲目追求堆算力、堆參數(shù)量,而是聚焦技術(shù)與場(chǎng)景的深度融合,踏踏實(shí)實(shí)積累工程化能力,幫助行業(yè)大模型落地才是關(guān)鍵。從這個(gè)層面講,AI for industries的華為雲與政企行業(yè)先行者的聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)踐,可謂走在了正確的道路上。

華為主機(jī)上雲軍團(tuán)CEO、混合雲總裁尚海峰

去年,華為雲就率先發(fā)布業(yè)界首個(gè)大模型混合雲華為雲Stack。在近期的華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)2024上,華為主機(jī)上雲軍團(tuán)CEO、混合雲總裁尚海峰發(fā)布大模型混合雲十大創(chuàng)新技術(shù),包括多樣性算力調(diào)度、算子加速、雲邊協(xié)同等等。既有根技術(shù)研發(fā)實(shí)力,又有業(yè)界最全的AI大模型全套工具鏈和軟硬體產(chǎn)品,華為雲Stack一套組合拳下來(lái),行業(yè)大模型的焦慮也被治好了大半。

比如,從2022年開(kāi)始,山東能源集團(tuán)攜手華為雲基於混合雲打造全球首個(gè)礦山大模型,已在煤礦領(lǐng)域9個(gè)專(zhuān)業(yè)40多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用實(shí)踐。今年1月,鄂爾多斯與華為聯(lián)合打造內(nèi)蒙古首個(gè)以行業(yè)AI大模型為核心的工業(yè)網(wǎng)際網(wǎng)路平臺(tái),在煤礦領(lǐng)域提升、主運(yùn)、安監(jiān)、防衝、採煤、掘進(jìn)、輔運(yùn)、洗選、焦化等9個(gè)專(zhuān)業(yè)實(shí)現(xiàn)了26個(gè)場(chǎng)景智能化,達(dá)到可視、可管、可溯規(guī)範化作業(yè),提升安全生產(chǎn)能力的同時(shí)有效提高了生產(chǎn)效率和效益。

更值得注意的是,先行政企的行業(yè)大模型不僅是自建自用,更是在牽頭打造示範場(chǎng)景並沉澱經(jīng)驗(yàn),對(duì)外輸(shū)出向行業(yè)賦能。比如,鄂爾多斯工業(yè)網(wǎng)際網(wǎng)路平臺(tái)目前已完成44個(gè)AI大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā),上架270多款商品,為28家AI企業(yè)、16家礦鴻企業(yè)共44家應(yīng)用開(kāi)發(fā)者以及當(dāng)地300多家礦山生產(chǎn)企業(yè)提供了開(kāi)放可靠的交易平臺(tái)。

展望未來(lái),相信在華為雲及產(chǎn)業(yè)上下遊各方的共同努力下,依託我國(guó)場(chǎng)景豐富的優(yōu)勢(shì),大模型必將能夠打開(kāi)更廣(guǎng)闊的行業(yè)智能化天地,加速邁向智能世界,釋放更大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益!

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