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走进云栖大会 2023，不少云计算从业者也许会恍惚，仿佛坐上了时光机来到数年前。 云栖小镇处处有着阿里云创立早期的样子——书写着“计算，为了无法计算的价值”的巨大标语在会场四处可见，这是阿里云刚创立时的 slogan，一直到七年前才更换；刚踏进算力馆的大门，就能看到几个大字：“数据中心成为一台计算机”，这也是阿里云最早期的设立愿景之一。
尽管阿里云表示“并不是有意为之”，但种种迹象汇聚到一起，传递出清晰信号：阿里云要重新聚焦到技术研发本身。 如果说刚成立时，阿里云的目标是要让算力成为公共服务，十五年后，云计算已经成为互联网的基础设施，但“算力”的内涵已经进化到了“AI 算力”。 阿里云并没有让大模型成为 2023 年云栖大会的主角，不过，大模型却又无处不在。 做 AI 时代的“电动机” 今年 4 月正式亮相的通义千问，是阿里云自研的底层通用大模型。半年过去，如今阿里云正式推出通义千问的 2.0 版本，参数已达千亿，在各项评测集中，其综合性能已经超过 GPT-3.5，加速追赶 GPT-4。 通义千问 2.0 参数已经在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。反映到使用体验上，简单而言，更成熟也更好用了。 不过，对各种参数进展，或是各类评测集上的打分，周靖人只简单略过。相反，他花了很大篇幅介绍今年阿里在底层数据库、容器、模型开发平台、开源社区中的进展。
一个重要原因在于，大模型已经火热了一年有余，但本质上依然是个新生事物。大模型的突破很大程度来源于暴力计算，很多训练都需要在云上进行。但如今的计算基础设施能力，其实还很难跟上大模型的计算所需。 “云计算和 GPT 的关系，就是电和电动机的关系。”阿里云创始人王坚如此表示。 据晚点报道，周靖人表示，最初阿里云想把几百台（GPU）服务器连起来做训练都很难，云优化一点，大模型才能发展一点。模型发展到一定程度又遇到挑战，又需要云去升级。 正因如此，阿里云这几年都在强调要回归基础计算技术，从底层芯片、数据库、中间件、开发平台都投入了不少人力物力去突破。而大模型如今还在从 0 到 1 的创新阶段，底层计算技术突破所带来的意义更甚。 比如，阿里云的 PAI（人工智能平台）是训练 AI 模型的重要工具，通义千问就是基于这一平台训练而来。在本届云栖上，PAI 的集群网络架构进行了全新升级，目前支持高达 10 万卡量级的训练集群规模，超大规模分布式训练加速比高达 96%，可节省超过 50% 的算力资源。 所有这些进展，都会化为未来的 AI 算力基础设施基础，而大模型也只是未来 AI 服务的一个重要载体。 要落地产业，先团结开发者 2023 年云栖的另一个关键词，是“开放”。 阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在主论坛演讲中重点提及的两个数据是：目前中国 80% 的科技企业，一半的大模型公司都跑在阿里云之上。以及，AI 开源社区魔搭集聚了 270 万开发者，2300 多个模型，模型下载量超过 1 亿。 和不少大模型厂商重点宣传B端落地不同，阿里云在云栖上重点向另一个群体——开发者发出讯号。“我们要做 AI 时代最开放的云。”蔡崇信表示。
除了各项云计算的重要技术发布，阿里云今年还推出了“八大产品模型”，分别为： - 通义灵码-智能编码助手
- 通义智文-AI 阅读助手
- 通义听悟-工作学习 AI 助手
- 通义星尘-个性化角色创作平台
- 通义点金-智能投研助手
- 通义晓蜜-智能客服
- 通义仁心-个人专属健康助手
- 通义法睿-AI 法律顾问
值得注意的是，阿里云先推“产品模型”而非“行业模型”，显示出其战略的不同。阿里云更希望的是，提供底层的芯片、中间件、开发平台到上层的开源模型，然后让开发者、AI 初创企业来集成、做应用，在各个行业里落地。 周靖人强调，阿里云推八大产品模型，并非为了直接 To C 提供服务，而是 To B。这更多是像个面向客户的 Demo，让客户先了解到大模型能做什么。 “要做最开放的一朵云，我们说到做到。这些应用模型我们都会开放 API，欢迎开发者将上述的模型能力集成到自己的大模型应用和服务中。”他表示。 要把开发者团结起来，这是如今大模型落地的必选项——开发者的含义也变得更广泛，不只是行业集成商、AI 初创，更多 AI 独立的开发者，也都是阿里云如今希望覆盖到的群体。 截至 10 月，阿里云已与 60 多个行业头部的集成商、独立软件开发商进行深度合作，推动通义千问在办公、文旅、电力、政务、医保、交通、制造、金融、软件开发等领域的落地。 不过，36 氪走访会场发现，云栖大会的人工智能展区中，参会的大模型厂商更多还是宣传自身的技术突破和进展。在各个行业中真正落地的案例还是偏少数。 有参会的大模型厂商告诉 36 氪，目前 To B 的项目大部分都还正在试点中，央国企的财政预算都是今年年底开始做计划，起码要到明年中旬，才会有比较多的落地实践。 大模型要在B端的生产环节中真正应用起来，还有很长一段的距离。 时灵时不灵，是当前大模型落地最大的障碍。据 API Bank 统计，即使是简单调用 API，如今 GPT-3.5 的调用成功率也只在 55%——对很多企业的生产环境而言，是无法接受的。上一波以人脸识别为主的 AI 浪潮，成功率基本要到 95% 以上才能真正可用；到最严格的自动驾驶场景，成功率更是需要达到 99.9999999%（小数点后 7 个9），也就是说，几乎不能出错。 单纯靠大模型厂商来解决技术难题、做行业化落地并不现实。把开发者团结起来，一起突破工程化上的难题，这能加速大模型落地的实践。 对此，阿里云也实打实地放出了不少技术和产品支持，给开发者不仅提供“厨具”，也提供做饭原料。 此前，阿里云已先后开源 7B 和 14B 版本模型，周靖人表示，接下来的 11 月，阿里云还将开源 720 亿参数版本的通义千问大模型——这已经是一个能在大部分B端场景中进行商用的参数量级。 而从算力到开发工具，阿里云也有值得关注的产品，新推出的大模型应用开发平台“百炼”，就集成了国内外主流的优质大模型，为用户简化了底层算力部署、模型预训练、部署等环节。在算力层，“云工开物”还给中国 4000 多万高校学生每人送一台价值 300 元的云服务器，可以满足不少基础编程场景。 某种程度上，这和阿里云这几年重点讲的“被集成”战略一脉相承。经历了移动互联网浪潮而腾飞，阿里云如今仍是年收破千亿、国内第一的云厂商。但在全球云市场都还在苦苦应对增长放缓的背景下，云厂商想要吃到大模型带来的红利，还需耐心等待。 开放和团结，是当下最好的答案。
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雷达卡
发表于 2023-11-3 14:35:30
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