大模型掀起的技術狂熱，終究要落于理性繁榮。
中國科技圈很久沒有出現(xiàn)如此大規(guī)模的技術熱潮了，這在4月11日的阿里云峰會體現(xiàn)得淋漓盡致，加之阿里巴巴CEO張勇的阿里云首秀，現(xiàn)場人頭攢動，能容納上千人的報告廳一度封閉，行業(yè)內(nèi)外都想找到一些答案。
阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇在云峰會上表示，阿里巴巴所有產(chǎn)品未來將接入“通義千問”大模型，進行全面改造。他認為，面向AI時代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重新升級。
未來每一個企業(yè)在阿里云上既可以調(diào)用通義千問的全部能力，也可以結(jié)合企業(yè)自己的行業(yè)知識和應用場景，訓練自己的企業(yè)大模型。比如，每個企業(yè)都可以有自己的智能客服、智能導購、智能語音助手、文案助手、AI設計師、自動駕駛模型等。
阿里巴巴不是國內(nèi)最先發(fā)布大模型的廠商，但關于怎么做好大模型，阿里云作為國內(nèi)份額第一，且最早提出MaaS（Model as a Service）理念的云廠商，有一定的發(fā)言權(quán)。
阿里巴巴并沒有太多著墨在大模型本身，而是將“云+AI”和盤托出。
張勇的阿里云首秀
這是張勇入主阿里云以來首次公開亮相，同樣也是阿里巴巴分拆為六大業(yè)務集團，阿里云智能集團的首次亮相。鈦媒體App了解到，阿里云大的組織變動基本清晰，涉及到各個產(chǎn)品團隊之間的分拆、重組，尚在進行之中。
“不僅是判斷，并且堅持，才讓我們走到了今天”。在本次峰會上，張勇回顧了阿里云14年來的發(fā)展，始終把云計算視作未來的核心戰(zhàn)略，阿里云抓住了移動互聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的兩次機遇，阿里的超前預判和堅持投入，造就了今天的阿里云。
現(xiàn)在，到了張勇為阿里云做未來判斷的時候，他篤定人工智能是云計算的未來。
“面向未來，因為人工智能技術全面的爆發(fā)和新一代技術的出現(xiàn)，可能對各行各業(yè)產(chǎn)生顛覆性的影響，讓我們看到了數(shù)字化時代后，一個全新的智能化時代的到來?！彼f。
張勇表示，數(shù)字化的時代還有先后之分，首先出現(xiàn)了一批新型的互聯(lián)網(wǎng)公司，之后各行各業(yè)看到數(shù)字技術的力量，大家都爭先恐后開始進行數(shù)字化的變革。
但在今天，在初步具備數(shù)字化普及程度和改造進程基礎上，所有企業(yè)從阿里巴巴開始到所有的互聯(lián)網(wǎng)公司，從最早的第一代互聯(lián)網(wǎng)公司到最新的互聯(lián)網(wǎng)公司，和所有經(jīng)過改造以后各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)公司，面對智能化時代，大家站在同一個起跑線上。
“所有行業(yè)、所有應用、所有軟件、所有服務，都值得基于新型人工智能技術、基于AIGC各方面技術支撐、大模型支撐重做一遍，這一定能帶來不僅是一種創(chuàng)新性的客戶體驗、客戶服務滿足，同時也會讓我們的生產(chǎn)范式、工作范式、生活范式發(fā)生很多變化。”張勇說道。
阿里巴巴決定未來將所有產(chǎn)品接入通義千問，進行全面改造。釘釘、天貓精靈等產(chǎn)品在接入通義千問測試后，變得更加智能化，像天貓精靈，能回答各種刁鉆問題，釘釘接入通義千問測試之后，可以自動生成工作方案，也可以在會議紀要后自動生成總結(jié)和待辦事項，還能拍一張功能草圖自動生成小程序。
大模型是“云+AI”的全方位競爭
張勇指出，大模型是一場“AI+云計算”的全方位競爭，超萬億參數(shù)的大模型研發(fā)，并不僅僅是算法問題，而是囊括了底層龐大算力、網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)、機器學習等諸多領域的復雜系統(tǒng)性工程，需要有超大規(guī)模AI基礎設施的支撐。
阿里云是阿里大模型的出口，未來阿里云要做好兩件事情：讓算力更普惠，推動自研技術和規(guī)?；?jīng)營的正循環(huán)，持續(xù)釋放技術紅利；讓AI更普及，讓每家企業(yè)的產(chǎn)品都能接入大模型升級改造，并有能力打造自己的專屬大模型。
具體來看，從算力普惠方面，阿里云推出新款通用算力型ECS云服務器Universal實例（簡稱U實例），售價相比上一代主售實例降幅最高可達40%，新發(fā)布的對象存儲預留空間產(chǎn)品OSS-RC，費用可降低36%-70%。阿里云還推出“飛天免費試用計劃”，開放50款云產(chǎn)品的免費試用。
從普及AI方面，阿里云從IaaS（Infrastructure as a Service）基礎設施的服務，到基于大數(shù)據(jù)、機器學習平臺的建設，大數(shù)據(jù)的平臺服務PaaS（Platform as a Services），到（Model as a Service）MaaS模型即服務，形成了較為完善的大模型三重布局，以通用、標準化的服務輸出給企業(yè)客戶。
在IaaS方面，阿里云CTO周靖人表示，大模型訓練離不開算力，今天模型的訓練往往會以有多少張卡來表示背后的算力，其實這是一個非常簡單的描述，所有GPU不是簡簡單單的堆砌，更需要的是讓所有GPU，讓異構(gòu)算力能夠聯(lián)合起來為模型訓練服務。
阿里云為AI訓練場景打造了靈駿集群，規(guī)模上能夠支持10萬張卡GPU規(guī)模，通過800G全速無擁塞RDMA網(wǎng)絡連接，存儲方案能夠做到每秒鐘20TB帶寬，還有多級緩存。
阿里云的機器學習平臺PAI可以訓練10萬億參數(shù)規(guī)模的大模型，同時也能讓幾千張甚至上萬張卡聯(lián)合一起訓練超大規(guī)模的模型。
“因為我們一系列技術的創(chuàng)新、突破，能夠支持萬卡的單任務分布式訓練規(guī)模，分布式加速比接近線性，能夠有92%線性擴展效率，在一些訓練場景上能夠帶來10x訓練效率提升?！敝芫溉吮硎尽?/p>
隨著模型越來越復雜龐大，模型推理、模型服務的成本也是大家關心的焦點，為了做到有效模型的推理、服務，阿里云在模型的壓縮方面做了大量工作，包括剪枝、蒸餾等一系列壓縮手段，在不影響模型的情況下，把模型服務成本降低。一方面可以降低模型服務的延遲，一方面讓模型服務的成本降低至八分之一。
“云智能”的兌現(xiàn)
人工智能對云計算的影響是巨大的，從業(yè)者可能有印象，2018年，阿里云升級為阿里云智能，一位時任阿里云高管對鈦媒體App表示，當時大家都在思考，如何去驅(qū)動更大的云消費？
“靜態(tài)的是存儲、計算和網(wǎng)絡，動態(tài)是數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)。還有就是AI、IoT，其中非常重要的是AI，會消耗大量的算力”。
云廠商的預期設想很好，但是不同于計算密集型負載，一個計算任務同時占用大量計算節(jié)點，很容易帶動大量的云資源消耗，彼時大模型才初露端倪，人工智能和云的結(jié)合并不好，AI本身規(guī)?；瘍r值的分散，使得“云智能”名不符實。
大模型改變了這一切，行業(yè)驚喜地發(fā)現(xiàn)，大模型幾乎可以融入到一切產(chǎn)品和服務中，由大模型訓練帶來的算力消耗也許只是“前菜”，當大模型、行業(yè)模型足夠普遍，每天無數(shù)次的推理才是云廠商期待的“主菜”。
就像過去的“互聯(lián)網(wǎng)+”，現(xiàn)在都是“大模型+”，有多少大模型，背后就有多少云計算。
周靖人表示，去年阿里云在業(yè)內(nèi)首次提出了“Model-as-a-service （MaaS，模型即服務），就是以云為基礎，以模型為中心的概念，也看到有一些云計算友商不斷地采用這個新概念，去設計它自身云的產(chǎn)品體系。
“所謂智能云的基礎，就來自于智能的基礎設施，要能夠把大數(shù)據(jù)，把機器學習這方面的能力能夠發(fā)揮到極致，智能云，其實是云的正常生命延展”。周靖人補充表示。
云廠商希望更多企業(yè)體驗大模型，更希望讓每家企業(yè)都能基于通用大模型，擁有具備自己行業(yè)能力的專屬大模型，如此不僅能夠帶動大量的云資源消耗，也能產(chǎn)生長久的客戶粘性，純資源型留不住客戶，一旦涉及到數(shù)據(jù)，客戶往往就會謹慎遷移。
“如何對專屬模型進行進一步成本的降低，有效的把解決行業(yè)問題所需要的那部分智能保留，這中間有非常多的技術的創(chuàng)新和技術的突破，這正是阿里云在這方面比較有優(yōu)勢的地方”，周靖人說。
阿里云不只發(fā)布了大模型，也是在展露出大模型背后的基礎設施，技術狂熱可以暫時忽略成本與收益，但大模型要真正實現(xiàn)理性繁榮，離不開工程化的實踐，和現(xiàn)實的商業(yè)變現(xiàn)。
（本文首發(fā)鈦媒體APP 作者｜張帥 歡迎添加作者微信mr3right交流）
