毫無(wú)疑問(wèn),ChatGPT是今年的世界頂流……
相關(guān)數(shù)據(jù)顯示:OpenAI網(wǎng)站的流量在4月份就超過(guò)了18億,進(jìn)入了全球流量排名前20,同時(shí)也引發(fā)了AIGC的熱潮。IDC也做出預(yù)測(cè):2026年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到820億美元,其中80%左右可能都是與AIGC相關(guān)的應(yīng)用。
站在時(shí)代的風(fēng)口,AI大模型如雨后春筍,層出不窮。文心一言、通義千問(wèn)、紫東太初等中國(guó)一批通用化大模型正在快速發(fā)展。按照中國(guó)科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心5月底發(fā)布的《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示,中國(guó)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個(gè)。
“百模大戰(zhàn)”似乎格局已定,但也為新AI時(shí)代的發(fā)展提出了深層次的思考:
如今AI正成為一種通用的技術(shù)能力,但對(duì)行業(yè)客戶而言,這種“通用大模型”能力如果不能結(jié)合企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和行業(yè)知識(shí)庫(kù),形成行業(yè)客戶的專有模型,就像是“珍瓏棋局”一樣,布局再精巧,也像是一個(gè)美輪美奐的“籠子”,將行業(yè)AI鎖在了象牙塔,做不到普惠行業(yè)。
這樣的“珍瓏棋局”,要如何破解?
行業(yè)AI“破題者”IBM
《智能時(shí)代:大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來(lái)》中預(yù)言,傳統(tǒng)的行業(yè)都將采用智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)升級(jí)換代,也會(huì)改變?cè)械纳虡I(yè)模式。AIGC的轟然了來(lái)襲,也的確讓我們看到了這種可能性。
( IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理 陳旭東 )
如IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理陳旭東所說(shuō),ChatGPT的橫空出世,證明了大語(yǔ)言模型是一條走得通、通往未來(lái)AI的道路,也意味著AI的發(fā)展經(jīng)過(guò)幾十年的算法、算力、數(shù)據(jù)方面的量變積累,“質(zhì)變時(shí)刻”已經(jīng)到來(lái)。
但在巨大的機(jī)遇面前,AI實(shí)現(xiàn)大規(guī)模行業(yè)應(yīng)用的挑戰(zhàn)同樣存在:
首先,行業(yè)里遇到的問(wèn)題,如何轉(zhuǎn)化成AI可以解決的問(wèn)題,如何將行業(yè)知識(shí)與AI結(jié)合;第二,如何降低AI的算法、模型開發(fā)門檻,讓AI可以普惠;第三,將AI順利部署到實(shí)際的生產(chǎn)系統(tǒng)去中,始終都是一個(gè)系統(tǒng)性的難題。
這些難題,不僅與AI相關(guān),更與企業(yè)自身的業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)。
當(dāng)“讓AI成為核心生產(chǎn)力”成為了企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的迫切需求。一向以客戶需求為導(dǎo)向的IBM推出了新一代AI與數(shù)據(jù)平臺(tái)IBM watsonx,并宣布在中國(guó)市場(chǎng)落地。旨在賦能中國(guó)本土企業(yè)使用可信數(shù)據(jù),負(fù)責(zé)任、規(guī)?；貥?gòu)建、應(yīng)用和擴(kuò)展領(lǐng)先的AI技術(shù),提升競(jìng)爭(zhēng)力。
過(guò)去多年,IBM對(duì)AI技術(shù)的投入,長(zhǎng)期而又堅(jiān)決。早在1997年,IBM開發(fā)的深藍(lán)(DeepBlue)國(guó)際象棋超級(jí)計(jì)算機(jī)在6局比賽中擊敗世界冠軍加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov),震驚了整個(gè)世界。25年后,watsonx接過(guò)了IBM在AI技術(shù)探索的“接力棒”,成為了行業(yè)AI的“破題者”,陳旭東說(shuō),“根據(jù)企業(yè)自身的業(yè)務(wù)需求、使用企業(yè)自己的數(shù)據(jù),IBM watsonx將為他們量身定制生成式AI解決方案和模型。”
行業(yè)AI模型,并不是越大越好
大模型之所以為“大”,是其參數(shù)規(guī)模的數(shù)量級(jí)決定的。其實(shí)在ChatGPT之前,2020年的GPT-3就已經(jīng)名震世界,擁有1750億個(gè)參數(shù)的GPT-3開啟了千億規(guī)模的大模型時(shí)代。也正因?yàn)?ldquo;大”,而不夠?qū)?使得大模型在“狂歡”之后,與企業(yè)應(yīng)用之間的距離,仍然沒(méi)有被明顯的拉近。實(shí)際上,在企業(yè)應(yīng)用當(dāng)中,部署AI的目標(biāo)是模型能夠解決其特定的問(wèn)題,企業(yè)當(dāng)然就希望這個(gè)模型越小越好,因?yàn)樵叫≡届`活,越小才更加節(jié)能、更加有效。
( IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、研發(fā)中心總經(jīng)理 謝東 )
相比于大模型,IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、研發(fā)中心總經(jīng)理謝東認(rèn)為,“企業(yè)應(yīng)該關(guān)注一個(gè)更核心也更廣泛的概念——基礎(chǔ)模型。企業(yè)一旦擁有一個(gè)基礎(chǔ)模型,團(tuán)隊(duì)就可以比過(guò)去更輕松地構(gòu)建AI和衍生AI應(yīng)用來(lái)支持多個(gè)不同的任務(wù),基礎(chǔ)模型的靈活性和可擴(kuò)展性會(huì)大大加速企業(yè)對(duì)AI的采用。”
基礎(chǔ)模型的概念是在2021年8月,由斯坦福大學(xué)人類中心人工智能研究所(HAI)下屬的基礎(chǔ)模型研究中心(CRFM)正式提出,而其實(shí)早在五年前,IBM就開始研究基礎(chǔ)模型。
企業(yè)為什么應(yīng)該選擇基礎(chǔ)模型?因?yàn)槠髽I(yè)級(jí)應(yīng)用,除了大語(yǔ)言模型還會(huì)有不同的應(yīng)用場(chǎng)景,比如IT的自動(dòng)化模型、數(shù)字勞動(dòng)力的模型、網(wǎng)絡(luò)安全模型等等,這些不同的專業(yè)模型組合,才支撐起企業(yè)的應(yīng)用。
而作為基于一種特定類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),盡管基礎(chǔ)模型也需要前期大量投資,但每次使用時(shí),它都會(huì)攤銷AI模型構(gòu)建的初始工作,因?yàn)槲⒄{(diào)基于基礎(chǔ)模型構(gòu)建的其他模型的數(shù)據(jù)要求要比從頭開始構(gòu)建低得多。這既可以大幅提高投資回報(bào)率,又可以大大縮短上市時(shí)間,這就大大的減輕了企業(yè)邁向AI的負(fù)擔(dān),降低了行業(yè)AI的準(zhǔn)入門檻。
這也是為什么IBM提出:要從數(shù)據(jù)為先的“+AI”時(shí)代,邁入AI為先的“AI+”時(shí)代的先決條件。只有模型足夠簡(jiǎn)單和輕量,并結(jié)合行業(yè)的知識(shí)庫(kù),以及保證數(shù)據(jù)安全的AI,才是行業(yè)客戶所需要的AI。
謝東提出,“行業(yè)AI需要具備幾大特征,第一是AI的可信性;第二是適應(yīng)性要更強(qiáng);第三是足夠的可擴(kuò)展性”。
也正是基于這些特征,IBM watsonx作為新一代AI與數(shù)據(jù)平臺(tái)誕生了。它包含watsonx.ai,watsonx.data,watsonx.governance三個(gè)模塊,幫助企業(yè)建立起人工智能的基礎(chǔ)能力。同時(shí),圍繞新一代生成式人工智能建立起企業(yè)級(jí)的應(yīng)用。
為什么是IBM watsonx?
我們知道,Watson這個(gè)詞原本是IBM創(chuàng)始人老沃森和文化奠基人小沃森的名字,在2011年后Watson成為了IBM人工智能的代名詞,更是企業(yè)級(jí)AI的代名詞。
( IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部總經(jīng)理、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理 繆可延 )
IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部總經(jīng)理、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理繆可延表示,今天,IBM推出的新一代的AI與數(shù)據(jù)平臺(tái)同樣用“watson”來(lái)命名,后面加上了一個(gè)藍(lán)色的“x”。這個(gè)“X”代表未知的無(wú)限可能,“X因子”也是催生奇跡的關(guān)鍵:它是開放向善的,并需要一批有高瞻遠(yuǎn)矚的洞察力、有領(lǐng)導(dǎo)力,愿意跨越行業(yè)壁壘,愿意攜手共創(chuàng)打造一個(gè)生態(tài)圈的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者一起努力,才能確保在這個(gè)AI時(shí)代里取得成功。
的確,AIGC對(duì)各項(xiàng)底層技術(shù),應(yīng)用技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的考驗(yàn)都在加劇,生態(tài)各界也需要攜手將這些衍生出來(lái)的難題,一一突破。
watsonx不僅是基于領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)開放技術(shù),也是以平臺(tái)的方法,通過(guò)構(gòu)建和擴(kuò)展廣泛而強(qiáng)大的生態(tài),從存力、算力、企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用到咨詢服務(wù),為企業(yè)提供全棧的核心能力。
AI時(shí)代對(duì)存儲(chǔ)提出了很多新的要求。比如AI計(jì)算會(huì)用到海量的文件,最初的10億GB是大規(guī)模,但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,10億可能就是剛剛起步。再到AIGC時(shí)代,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度更快,有更多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生出來(lái),如此多的數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性提出了很高的要求。另外,千億的大模型的訓(xùn)練周期是在20天到1個(gè)月的規(guī)模,期間不能中斷,這又要求存儲(chǔ)系統(tǒng)既要提供高性能,而且要持續(xù)穩(wěn)定地輸出。
面對(duì)AI時(shí)代的存力挑戰(zhàn),IBM大中華區(qū)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)總經(jīng)理侯淼說(shuō),“IBM Storage Scale提供了一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái),它能夠支持多種協(xié)議,滿足不同數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,也能實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展,特別是通過(guò)局部數(shù)據(jù)緩存等技術(shù),能在線拓展同時(shí),不損失性能,同時(shí)能夠進(jìn)行自動(dòng)的管理,包括數(shù)據(jù)相關(guān)的管理和備份。是針對(duì)人工智能,解決客戶有關(guān)性能和擴(kuò)展能力以及相關(guān)管理的一個(gè)非常重要的數(shù)據(jù)平臺(tái)。”
在AI算力方面,IBM大中華區(qū)主機(jī)及LinuxONE總經(jīng)理李航表示,“IBM宣布把基于watsonx.ai基礎(chǔ)模型能力的產(chǎn)品IBM watsonx Code Assistant封裝到主機(jī),推出了一個(gè)新的解決方案IBM watsonx Code Assistant for Z。它利用生成式AI代碼的功能,加速實(shí)現(xiàn)主機(jī)COBOL應(yīng)用程序的Java現(xiàn)代化改造。這個(gè)發(fā)布也封裝了ADDI這個(gè)工具,它是主機(jī)里的一個(gè)應(yīng)用工具,可以幫企業(yè)做到幾點(diǎn):第一就是梳理主機(jī)里的應(yīng)用,第二可以重組,也可以測(cè)試,這些都是一體化封裝在主機(jī)上的。”
在企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用維度,IBM在中國(guó)市場(chǎng)早已結(jié)出累累碩果。上海洲邦信息科技、菜鳥科技、蘇州環(huán)球科技、悠樺林信息科技等國(guó)內(nèi)知名的創(chuàng)新企業(yè),均與IBM攜手在AI應(yīng)用的探索上形成了標(biāo)桿性的案例。
( 參加waxtsonx發(fā)布活動(dòng)的IBM發(fā)言人及客戶、合作伙伴代表 )
不得不承認(rèn)一個(gè)事實(shí):“百模大戰(zhàn)”的熱火朝天,但沒(méi)有解決任何行業(yè)AI實(shí)質(zhì)性的問(wèn)題,而IBM watsonx早已經(jīng)在“企業(yè)如何邁向AIGC時(shí)代?”這個(gè)課題上給出了自己的答案。
如陳旭東所說(shuō),“在過(guò)去67年以來(lái)孜孜不倦的探索歷史里,IBM一直是AI從技術(shù)到理論到應(yīng)用非常重要的一個(gè)推動(dòng)者。我們也抓住了這個(gè)歷史機(jī)遇來(lái),推動(dòng)IBM下一步的戰(zhàn)略,除了混合云+AI之外,IBM也與合作伙伴一起,將很多行業(yè)AI應(yīng)用帶給客戶。”IBM watsonx平臺(tái)在正式發(fā)布之前,在全球已經(jīng)有150家領(lǐng)先的行業(yè)客戶參與產(chǎn)品的試用計(jì)劃,早期客戶試用結(jié)果顯示,企業(yè)采用watsonx.ai利用基礎(chǔ)模型的方法部署AI比傳統(tǒng)方法提速70%;采用watsonx.data的開放式湖倉(cāng)一體式架構(gòu)實(shí)施AI就緒的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),可以節(jié)約一半成本(降本50%)。
有技術(shù)的沉淀,有行業(yè)需求的認(rèn)知,有對(duì)AI時(shí)代的準(zhǔn)確的判斷,有全球化的戰(zhàn)略支撐,IBM實(shí)際上已經(jīng)破解了行業(yè)AI的“珍瓏棋局”。(作者: 科技正能量 鄭凱)
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