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AI云的致胜之道

辉常观察   / 2022-09-04 14:47 发布

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文/孟永辉

 

AI正在深度而全面地影响和改变着我们的生活。越来越多的场景,越来越多的行业,开始出现AI的身影,人类正与智能社会不期而遇。

 

据《卫报》7月28日报道,近日,谷歌旗下人工智能公司DeepMind进一步破解了几乎所有已知的蛋白质结构,其AlphaFold算法构建的数据库中如今包含了超过2亿种已知蛋白质结构,为开发新药物或新技术来应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。

 

无独有偶。

 

特斯拉同样推出了基于AI的超级计算机Dojo,借助它,特斯拉可以确保宏大自动驾驶理想的达成与实现。据悉,未来将有1.5PB的数据在这里进化与训练,堪称「练功房」。有了Dojo,特斯拉将会研发出更多有关自动驾驶的技术,在超级算力的支持下,特斯拉将会在视觉感知的自动驾驶技术路线上一路狂奔。

 

透过以上种种迹象,可以看出,AI正在进入到大规模商用的全新发展阶段。有关统计显示,2021年,我国的AI应用市场规模约2000亿元,增速已达30%;同期,全球市场规模约9477亿元,涉及30多个行业及领域,例如:智慧城市、自动驾驶、元宇宙、工业视觉、生命科学等。未来十年,人工智能将进入大规模商业落地阶段。

 

据Gartner预测,到2025年,各行业的AI/ML(机器学习)渗透率将会达到70%以上,AI软件行业增长率也将达31%。

 

AI for Industry、AI for Science、AI for Metaverse的快速发展,带来了更多新的发展机会。同样地,整个市场对于AI云产品和服务的需求,同样开始水涨船高。如何满足如此庞大的云端需求,如何助力AI在更多场景和行业落地,成为玩家们竞争的焦点。

 

正是在这种背景下,AI云,被推到了新的潮头之上。

 

AI遍地开花,云市场供需矛盾突出

 

数据显示,到2030 年,中国将在人工智能理论、技术与应用方面达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

 

当AI时代悄然来临,一场全新的生产范式,正在各行各业上演。借助AI,我们不仅会改变传统意义上的生产方式,而且传统意义上的生产关系,都将发生一次重构与再造。如何借助AI达成新的范式,获得新的发展,成为各行各业布局的焦点。

 

从AI for Industry角度来看,AI生产分化为AI流水线和AI大模型两个范式。以工业化的AI流水线为代表的「黑灯工厂」将会越来越多地出现。可以预见的是,未来随着人力成本的不断增高,工业领域对于AI的需求,同样将会发生一场几何级数的深度变革。

 

除了AI流水线在各领域的落地和应用不断增加之外,AI大模型在自动驾驶、金融风控、智能对话等诸多场景的落地和应用,同样将会遍地开花。由此,市场对于基于AI的云端产品和服务的需求,同样将会水涨船高。

 

当AI for Industry开启一场表层变革的同时,AI对于基础科学的改造,同样正在进行。开篇提到的「DeepMind破解几乎所有的蛋白质机构」仅仅只是一个代表,除此之外,AI for Science业已深入到了核反应的等离子体的物理领域、计算机科学的自动编码领域、数学的领域、生命与科学领域、流体力学领域、材料学领域等诸多方面。

 

当如此多的基础研究开始与AI产生联系,如何对科研院所进行深度赋能,如何满足他们对于算力、数据和模型的巨大需求,同样成为一个全新的风口。

 

一边是日渐火热的AI云需求,一边却是青黄不接的AI云供给。

 

1、入局玩家参差不齐

 

面对如此巨大的AI云需求,国内云市场布局呈现出冷热不均的发展状态。以阿里、腾讯为代表的平台型公司在进行云端市场的布局上,更多地关注的是通用云的打造。从本质上来看,这样一种通用云,更多地是在满足平台型公司自我发展的需求,更多地是横向上的,并不能够满足行业用户个性化的需求。

 

除了阿里、腾讯为代表的平台型公司之外,以华为、曙光为代表的硬件公司,同样也加入到了云市场的争夺战之中。同阿里、腾讯不同,这些公司更多地是从硬件的角度着手,而不是从软件角度着手。然而,云产品对于软件的需求较高,对于硬件的需求,反而并不太高。软硬结合的AI云玩家,更加受到市场的青睐。

 

入局玩家的参差不齐,最终所导致的一个结果就是,很多对于AI云有个性化需求的用户无法获得较为贴合自身需求的AI云产品和服务,最终,非但无法实现AI更好地商用,甚至还有可能错失AI落地的新红利。

 

2、AI云落地矛盾突出

 

通过以上分析,我们可以看出,只有具备了深厚的AI背景和积淀,才能在AI云市场上有所作为。从需求侧来看,AI需求的场景化、碎片化个性化较强,模型难以复用;训练模型的边际成本较高,需求端的资金压力较大。从供给侧来看,数据量级不断增大,数据安全的挑战较多;算法模型的开发周期不断被压缩;AI算力的缺口较大……

 

AI云在落地上所面临的一系列的困难和挑战,告诉我们,只有在AI垂直领域持续精耕,并且具备较强的AI开发能力和超强大的算力能力作为支撑,才能真正在AI云市场上有所作为。否则的话,面对庞大的AI云市场红利,只能望洋兴叹。

 

纵观当下的AI云市场,能够具备这些条件的玩家,可以说少之又少。以商汤为例,凭借着其在智慧城市、智慧交通、智慧商业和智慧生活等方面的布局,它业已成为AI领域的头部企业。

 

除了商汤在AI领域的长期精耕之外,它还具备了强大的算力、数据和模型基础,商汤科技人工智能计算中心(AIDC),其设计算力为每秒4910 Petaflops(1 Petaflops为每秒千万亿次浮点运算),于2022年1月24日启动运营,会成为亚洲最大的人工智能计算中心之一,其建筑面积13万平方米、项目总投资约56亿元、一期机柜数量5000个。AIDC的成功落成,将进一步提升商汤的AI-as-a-Service服务以及商汤在中国人工智能行业的领先地位。

 

得益于在AI领域的长期实践,商汤开始了通过「标准化」的方式促进行业繁荣和百花齐放。通过底层的算力、数据、算法模型到上层的解决方案,商汤建构了一套「标准化结构」;通过发布超过49000个商用AI模型,商汤打造了可灵活配置,应用于不同场景的「标准化模型」;最后,商汤通过「生产标准化」实现协同和分工合作,将AI应用规模化落地。

 

有了如此多的沉淀之后,可以说,商汤进入到AI云市场,是顺理成章的,水到渠成的。

 

可见,在AI云市场处于一片混沌的大背景下,以商汤为代表的垂直领域的玩家们,无疑将会成为这一领域的有力竞争者。同样地,商汤们在AI云上的探索和实践,同样具有非常明显的借鉴意义,甚至可以为我们找到AI云市场的致胜之道。

 

大幕开启,AI云的决胜之道

 

AI商业化的巨大需求以及AI云市场突出的供需矛盾,让AI云市场成为一个蕴含着巨大发展潜能的新蓝海。可以预见的是,随着越来越多的玩家开始加入,特别是AI在各个行业及场景的应用逐步铺开,AI云市场必然将会发生一场激烈而又持久的竞争。

 

一场大幕即将开启,那么,AI云市场的致胜之道在哪呢?

 

1、从成本上看

 

尽管AI在各个行业,各个场景当中的落地和应用正在逐渐铺开,但是,在AI商用的过程当中,依然还是有很高的门槛的。无论是AI在单一场景的商用,抑或是AI在多场景当中的商用,行业用户所面临的一个最为直接的原因就是成本过高。

 

假设一个创业者在A轮拿到了1000万融资,传统方式需要先采购几台GPU服务器,再雇算法工程师、系统工程师、运维,可能几百万就花出去了。对于大型的企业来讲,可能不算什么。但对创业公司来说,这样的成本还是非常的高,所以,成本过高在一定程度上阻碍了很多的创新型企业的 AI应用的想法和实践。

 

在未来的AI云战场,同样将会面临同样的问题。如何解决AI商用过程当中成本过高的问题,成为决定玩家们在AI云市场份额大小的关键要素。从本质上来看,只有那些真正可以用强大的云计算能力,加上AI的开发能力,部署给行业用户,才能极大地节省成本,才能在AI云市场当中,占据新的市场份额。

 

以SenseCore商汤大装置AI云为例,它是一款基于商汤AI大装置的一套开箱即用的工业级AI工具链,无需前期投入,即可实现人工智能基础设施的全面数字化管理。未来的AI云市场上,只有像商汤这样普惠的,低成本的产品和服务,才能真正可以满足未来AI落地的需要。

 

总结来看,欲要在未来的AI云市场上获胜,如何尽可能地多地节省企业用户的成本,如何实现真正意义上的普惠,如何尽可能多地保证AI的商用,才是关键所在。

 

2、从弹性上看

 

当AI在不同行业和场景的应用开始逐步展开和落地,对于云产品和服务的需求,同样将会呈现出千差万别的差异。如何满足不同类型的用户,对于玩家们云产品和服务的弹性,有了更高的要求。很显然,对于那些具备较强的弹性,可以满足用户的潮汐需求的玩家们来讲,无疑具备较强的竞争力。

 

实现AI与云的深度融合、海量丰富的应用场景、强大的算力,直接关系到AI云产品和服务的弹性。以现在的AI for Science的各种训练为例,动辄需要几百张卡,上千块甚至几千块的 GPU卡,而模型训练的一个周期一般会持续数天到数周,甚至更长的时间。

 

另外,AI在制药、自动驾驶等领域的落地和应用,通常会以项目制的方式来交给客户来完成,遇到重大的项目节点的时候,通常需要很强大的算力支撑,才能完成和实现。对于这些AI商用的场景来讲,它需要的是,AI云产品和服务的提供者,可以快速地扩容和缩容,并且去应对项目对于波峰和波谷的算力需求。

 

可见,AI在不同场景和行业的落地和应用对AI云的产品和服务的提供者,提出了很强的弹性需求。从某种意义上来讲,只有具备较强的弹性,以应对AI训练和推理的潮汐性特征,直接关系到服务行业用户的体验和需求满足的情况。

 

同样以商汤为例,它的SenseCore商汤大装置AI云具备卓越的可扩展性,可在1~1万张GPU卡之间无缝扩张,有效应对未来工业AI流水线以及 AI大模型的训练、验证、推理需求,通过创新普惠,打造AI云基础设施新范式。

 

此外,商汤智算中心能够提供强大的算力基础,它的计算和处理能力堪称“巨无霸”,其算力为4910 Petaflops。借助如此强大的弹性算力,商汤智算中心可完成100万亿参数模型的完整训练,使得AI大装置像流水线工厂,实现不同场景的算法模型的底层抽象,以模块化平台套件打造通用型服务平台,以低边际成本实现对新场景的规模化覆盖。

 

对于其他的AI云服务的玩家们来讲,如何像商汤一样打造强大的弹性算力,以应对不同场景,不同行业的AI商用的弹性需求,直接关系到它们是否可以在未来的AI云市场竞争中获胜。

 

3、从开放性来看

 

无论是对于通用云市场来讲,还是对于垂直云市场而言,开放性的强弱,直接关系到玩家们可以在云市场上占据怎样的份额,处于怎样的地位。这一点,在AI云市场上,同样表现得较为突出。按照笔者的理解,这里的「开放」,并不仅仅只是包括上下游用户的开放,而且还包含了硬件和软件的开放,它是一种更加彻底和全面的开放。只有真正实现了真正意义上开放的玩家,才能在未来的AI云市场上取胜。

 

之所以会「开放性」会如此重要,主要是因为AI对于人们的生产和生活的影响开始深入和全面所导致的。现在,我们看到了AI for Industry、AI for Science在传统行业的内在运行逻辑上的深度改造;我们看到了AI for Metaverse在完善和丰富内容创作上的应用;我们看到了AI for Auto对于传统驾驶模式的深度改变……当如此多的落地和应用逐渐铺开,仅仅只是将AI云的产品和服务,停留在有限的几个场景;仅仅只是将AI云的产品好服务,封闭在几个有限的行业,很显然是远远不够的。

 

如何建构一个开放的生态,让不同的用户,不同的场景,不同的软硬件结合在一起,才是保证能够在AI云市场上有所作为的关键所在。

 

以SenseCore商汤大装置AI云为例,它的产品架构,包含了AI原生基础设施层(AI IaaS)、深度学习平台层(AI的PaaS)、算法模型层和行业解决方案等诸多方面。可以说,这个产品本身,就是一个强大的生态,就是一个开放性的系统。

 

在AI原生基础设施层,AI云提供了一系列针对性的AI IaaS的产品,比如,AI原生的算力池,AI优化的存储池,AI的智能网络,去提供更高性能的弹性伸缩的AI系统。在深度学习平台层,AI云会提供全套的AI数据管理、数据标注的服务及AI Studio的人工智能开发平台,会涵盖可视化建模和编码建模,模型管理、模型训练、模型部署等全栈的AI工具;在算法模型层,AI云会提供OpenMMLab人工智能算法开源体系, OpenGVLab通用视觉开源平台,OpenDILab开源决策智能平台三大核心平台。

 

值得一提的是,AI云还会提供AI芯片、AI PaaS软件和AI SaaS软件,实现AI软硬件的深度融合。另外,AI云还会将商汤内部大量的算法专家和学科专家开放出来,打造一个真正意义上的涵盖了不同类型的用户,不同类型的设施,不同类型的角色的开放的生态系统。

 

商汤在这一方面的探索,同样是值得其他的玩家们借鉴的。可以预见的是,随着AI商用的不断落地开花,对于AI基础设施的打造,需要的就是一个不断开放的生态。只有在这样一个生态之下,AI云才能真正满足不同用户,不同场景的需要,才能建构一个完整、可持续的AI云生态,才能赢得最后的胜利。

 

结语

 

当下,AI正在深度而全面地影响着我们的生产和生活。无论是在基础科学领域,还是在工业制造领域,抑或是在其他领域,无不如此。面对AI行业如此迅猛的发展,以AI云为代表的基础设施的打造,开始释放出越来越多的新红利。可以说,AI云市场的大战业已启幕。对于每一个有志于在AI云市场上有所作为的玩家来讲,站在成本、弹性和开放性的角度来寻找取胜之道,或许才是关键所在。

 

商汤,作为一家长期精耕AI领域,具备了诸多AI优势的玩家,其在AI云上的探索,无疑具有很多借鉴意义的。从某种意义上来讲,商汤在AI云的探索和实践,特别是SenseCore商汤大装置AI云的发布,为未来AI云的发展指明了方向,业已成为AI云市场蓝海里的「航标」。