人工智能大模型爆發(fā)，云計(jì)算行業(yè)迎來(lái)洗牌？

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弱人工型崗位將被替代，寡頭現(xiàn)象愈演愈烈

宣或正式亮相，其中既有大家耳熟能詳?shù)陌俣任男囊谎?、阿里巴巴通義千問(wèn)，也有科大訊飛、華為、360、網(wǎng)易、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)老面孔，更有昆侖萬(wàn)維、達(dá)觀(guān)數(shù)據(jù)、商湯科技甚至復(fù)旦大學(xué)等上游或?qū)W術(shù)機(jī)構(gòu)加入其中，一時(shí)間人工智能大模型如雨后春筍一般全面落地，風(fēng)光無(wú)兩。但我們知道，人工智能大模型的根基在于云計(jì)算，沒(méi)有微軟Azure，OpenAI也很難發(fā)展到今天這個(gè)水平，但云計(jì)算，或者說(shuō)云服務(wù)的模式其實(shí)并不完全適配人工智能大模型，這也就意味著現(xiàn)在的云計(jì)算產(chǎn)業(yè)，將會(huì)迎來(lái)一波不可避免的洗牌和升級(jí)。

細(xì)數(shù)云計(jì)算的歷史，不難發(fā)現(xiàn)它是基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理而誕生的，比如電商平臺(tái)雙十一活動(dòng)的巨額成交量、春運(yùn)火車(chē)票搶購(gòu)等有著爆發(fā)性流量特點(diǎn)的服務(wù)，后來(lái)云服務(wù)器將處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總歸類(lèi)，形成了針對(duì)性的群體標(biāo)簽，比如年輕人愛(ài)買(mǎi)什么，老年人愛(ài)吃什么，女孩子愛(ài)穿什么，進(jìn)而形成了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。而有了大數(shù)據(jù)的支持，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)就可以給不同的用戶(hù)打上不同的標(biāo)簽，把相應(yīng)的產(chǎn)品廣告推送到用戶(hù)眼前，這也就形成了算法推薦，而形成這一套鏈路的中間過(guò)程，就是數(shù)據(jù)分析師在起關(guān)鍵作用。而人工智能大模型的快速迭代，意味著類(lèi)似數(shù)據(jù)分析這樣的弱人工型崗位，將會(huì)迅速被效率極高的人工智能所替代，它不僅可以給用戶(hù)打標(biāo)簽，甚至可以直接針對(duì)個(gè)人來(lái)量身定制，做到每個(gè)人接收到的信息都是獨(dú)一無(wú)二的，這是大數(shù)據(jù)的理想形態(tài)，也是傳統(tǒng)云計(jì)算無(wú)法企及的高度。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，對(duì)云計(jì)算的根本訴求就是降本增效，如果人工智能可以在一些崗位上實(shí)現(xiàn)替代，比如客服，只需要少量維護(hù)人工智能的高級(jí)程序員就能實(shí)現(xiàn)，這就是人工智能大模型對(duì)云計(jì)算行業(yè)的一個(gè)基本影響。

當(dāng)然，目前的人工智能大語(yǔ)言模型也存在計(jì)算能力不均衡問(wèn)題，比如在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、強(qiáng)人工領(lǐng)域的性能表現(xiàn)并不太好，在我們此前對(duì)文心一言、通義千問(wèn)和ChatGPT 的測(cè)試?yán)?，它們?cè)趯?zhuān)業(yè)領(lǐng)域都會(huì)犯下一些很隱蔽的錯(cuò)誤，甚至?xí)`導(dǎo)用戶(hù)。所以，大語(yǔ)言模型的專(zhuān)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域微調(diào)會(huì)有比較強(qiáng)的需求，在該場(chǎng)景下，細(xì)分領(lǐng)域的咨詢(xún)、客服、交互機(jī)器人應(yīng)用會(huì)爆發(fā)，而這些應(yīng)用在技術(shù)棧上具有高度的一致性，很適合SaaS（軟件即服務(wù)）的實(shí)現(xiàn)和部署，但也給云端人工智能算力帶來(lái)一定的挑戰(zhàn)，如果大家都使用GPU 進(jìn)行訓(xùn)練和推理，成本無(wú)疑是一大挑戰(zhàn)，這也是馬斯克感嘆“所有人都在買(mǎi)GPU”的原因，而正是因?yàn)槌杀揪痈卟幌拢阅芡嫒斯ぶ悄艽竽Ｐ偷幕旧鲜谴笃脚_(tái)，也無(wú)疑會(huì)促使云計(jì)算和人工智能一樣，進(jìn)一步向頭部企業(yè)集中。

從to B到to C，云計(jì)算“擴(kuò)容”在即

在此之前，云計(jì)算是一個(gè)雖然無(wú)處不在，但廣大用戶(hù)卻幾乎無(wú)感的東西，而隨著人工智能大模型的不斷演進(jìn)，云計(jì)算在消費(fèi)端將會(huì)凸顯出更清晰的輪廓，這是因?yàn)榧喜煌竽Ｐ凸δ艿膽?yīng)用會(huì)變得越來(lái)越流行。

因?yàn)椴煌B(tài)的模型是在不同數(shù)據(jù)類(lèi)型下進(jìn)行訓(xùn)練的，這意味著它們學(xué)到的知識(shí)可能并不重疊，因此云服務(wù)端可以很方便地把這些具有不同知識(shí)的不同模態(tài)的大模型功能，像流水線(xiàn)一樣進(jìn)行組合，比如可以用語(yǔ)音對(duì)汽車(chē)發(fā)出指令開(kāi)啟哨兵模式，然后圖像識(shí)別功能檢測(cè)到已登錄的人臉，比如家人時(shí)就自動(dòng)開(kāi)門(mén)，陌生人靠近時(shí)就開(kāi)啟錄像功能。這種高度定制化的應(yīng)用在組合型人工智能面前并不算太難，同時(shí)用戶(hù)實(shí)用度也大大提高，無(wú)疑會(huì)讓大模型的應(yīng)用范疇明顯擴(kuò)容，進(jìn)而讓更多的C 端用戶(hù)在日常生活中習(xí)慣于調(diào)用人工智能，形成飛輪效應(yīng)。而對(duì)于云計(jì)算平臺(tái)而言，如果可以同時(shí)提供不同模態(tài)大模型，并且具備這種多模態(tài)組合能力，就可以在C 端開(kāi)拓出一片新天地——智能家居會(huì)更加智能，大模型物聯(lián)網(wǎng)接口會(huì)變得更重要，不能接入大模型能力的設(shè)備會(huì)被逐步淘汰，低成本再加上定制化的功能會(huì)給大云計(jì)算平臺(tái)帶來(lái)更多優(yōu)勢(shì)，行業(yè)因此可能會(huì)更進(jìn)一步集中。