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从通用大模型到行业大模型,云厂商上演“宫斗剧”

刘旷   / 03月04日 10:04 发布

配图来自Canva可画

2023年,国内大模型领域风起云涌。大模型的出现,给千行万业智能化带来了全新的机遇。众所周知,云计算是做大模型的最佳选择,以大模型算力为云的基本盘,是云厂商必须抓住的大生意。因此,云市场就随着大模型的火爆,而不断翻滚悸动,阿里云、腾讯云、华为云等国内几大云厂商也都布局了相关产品。

大模型的到来,改变了云计算市场的基础规则和商业模式,然而,国产大模型赛道百花齐放、百舸争流,云厂商必须拥有极为鲜明的“尖刀型产品”,才能形成自身的差异化竞争力。在此背景下,行业大模型就成了阿里云、腾讯云、华为云等云厂商的必争之地,云厂商之间的大模型竞赛也开始从通用大模型转向了行业大模型。

“行业”转向成趋势

随着数字化转型的浪潮席卷全球各行各业,通用大模型和行业大模型就成为了云厂商们研究和应用的焦点,这两种模型各自具有独特的特点和优势,其在满足不同应用需求时也都发挥着不可替代的作用。然而,随着技术的深入和市场的成熟,云厂商们对大模型的角逐开始从通用大模型转向行业大模型。而云厂商对大模型的关注之所以会发生转向,其中的原因不言而喻。

在市场需求角度,相比通用大模型,行业大模型更细化、更专业,能够让云厂商更好地满足特定领域的需求。通用大模型能够应对更多样的任务,适用更广泛的场景。但是,不同行业具有各自独特的数据和业务需求,在某些行业或领域,通用大模型可能会受到特定需求的限制,无法提供最佳的解决方案。而云厂商构建行业大模型,就能够通过定制化训练,更好地适应特殊数据分布和任务特点,从而为企业量身定制解决方案。

在投入产出层面,相比通用大模型,行业大模型数据少、计算小,能帮助云厂商更有效地节约成本和时间。通用大模型在处理某些垂直行业的任务时,可能会显得过于冗余和庞大,导致计算资源的浪费。相比较而言,垂直模型通常涉及较小的数据集,较少的计算量,有天然的成本优势。布局行业大模型对于云厂商来说,能增强大模型的能力、降低AI算力的成本;而对于企业来说,通过云服务来应用大模型,投入产出比更高,也更有吸引力。

在行业竞争角度,相比通用大模型,行业大模型更先进、更复杂,能够让云厂商在激烈竞争中保持独特优势。云厂商在通用大模型市场的竞争已然十分激烈,而构建行业大模型就是其提升自身竞争力的一种有效手段。行业大模型需要云厂商深入理解行业背景、掌握行业知识、搜集行业数据,而这极其考验云厂商对技术研究和创新的深入能力。在此背景下,通过为特定行业提供更专业、先进的定制化解决方案,云厂商就能够从中脱颖而出,赢得更多客户。

如何布局:凭实力

目前来看,构建行业大模型是云厂商顺应数字化时代、提高服务水平、拓展市场份额的战略之一。于是在人工智能的飞速发展和对大模型行业的深入研究下,阿里云、腾讯云、华为云部署行业大模型的步伐也不自觉加快许多。而由于云厂商们的商业逻辑和发展特点各不相同,因此,阿里云、腾讯云、华为云在行业大模型的布局上也都祭出了不同的招数。

阿里云以其强大的技术实力、丰富的业务经验和广泛的客户基础,深度加码行业大模型,以便帮助不同企业更好地适应数字化时代的挑战。阿里云充分整合了其在云计算、大数据、人工智能等领域的技术、经验和客户资源,构建了更加多样的大模型。据了解,阿里云不仅在本届云栖大会上发布了通义千问2.0,还推出了八大行业模型——通义听悟、通义晓蜜、通义智⽂、通义星尘、通义灵码、通义法睿、通义仁⼼、通义点⾦等,涵盖了金融、医疗、法律、编程以及个性化创作等众多不同领域。

腾讯云以其丰富的社交、娱乐、金融等数字生态资源,积极布局行业大模型,以便为不同行业提供更具定制性和个性化的服务。腾讯云充分整合了腾讯旗下的社交、娱乐、电商等多元化数字生态资源,构建了针对不同行业的大模型。据了解,前不久,腾讯云公布了行业大模型的研发进展,其立足不同企业的需求场景,依托腾讯云TI平台打造了行业大模型精选商店,为客户提供MaaS一站式服务,助力客户构建专属大模型及智能应用。

华为云以其在5G、物联网、云计算等领域的领先地位,通过构建行业大模型,力图实现对各个行业数字化转型的深度支持。华为云充分利用自身在5G和边缘计算领域的技术优势,将大模型构建与5G网络和边缘设备整合,构建了更加智能的行业大模型。据了解,华为云在开发者大会 2023(Cloud)上发布了行业大模型——盘古大模型 3.0,围绕“行业重塑”“技术扎根”“开放同飞”三大创新方向,为行业客户、伙伴及开发者提供更好的服务。

优势相同:助突围

无论是通用大模型还是行业大模型,发展的背后都需要庞大的数据集支撑。众所周知,大模型及其基础设施,是云厂商发力行业大模型的切入点。这也就是说,阿里云的通义大模型、华为云的盘古大模型、腾讯云的混元大模型,以及大模型相关基础设施,像是阿里云飞天智算平台、腾讯云的向量数据库、华为云的昇腾AI软硬件等,都是这些云厂商大模型能力的佐证。

为了满足不同行业的需求,推动数字经济的发展,云计算服务商阿里云、腾讯云、华为云等都在全力角逐行业大模型,为各个行业提供定制化的智能解决方案。而除了背靠强大数据集之外,本身在人工智能和大模型方面有着长期技术积累的云厂商们,在算力和应用方面也具备天然的优势。

在算力上,云厂商依托算力、算法的创新,有利于探索出契合场景需求的专属模型和应用。阿里云推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”,并启动“张北”与“乌兰察布”两座超大规模智算中心,为科研、公共服务和企业机构提供强大的智能计算服务。腾讯云提供了从底层算力、算法开发、AI应用到全场景数智化的四级全链条服务,全力推动行业大模型落地。华为云拥有全球性的云计算基础设施,能为全球范围内的行业大模型提供强大的计算和存储支持。

在应用上,云厂商通过与各行业深入合作,有助于营造一个良性、可持续的大模型发展生态。行业大模型的构建不仅关乎技术创新,更是生态合作的一部分。目前阿里“通义”大模型已经深入到电商、设计、医疗、法律、金融等行业,以构建开放、共享的生态系统。腾讯云也已经和多家企业展开合作探索,通过开放的生态系统推动行业创新。华为云也通过与各行业合作,深入理解各行业的数字化需求,以推动行业的数字化转型。

前路尚有“绊脚石”

阿里云、腾讯云和华为云在构建行业大模型方面,都展现出了坚实的技术实力和敏锐的行业洞察力,并且这几家科技巨头在技术创新、行业合作和数字化转型方面也都取得了显著成果。然而,值得注意的是,深入专业领域虽然建立起了壁垒,但任何云厂商想要在行业大模型上取得大规模成功,都还有一定难度。

一方面,训练标准更高,行业大模型需要更高的专业知识和经验,想要彻底落实还需投入大量资源。通用大模型具有更广泛的知识覆盖能力,而行业大模型为了满足特定的场景需求,更好地为行业提供优质的服务,就需要在特定领域具有更高的专业性,这也就意味着,开发和维护这些行业大模型就需要更多的资源和专业知识。而由于目前行业大模型的标准和互操作性尚未完全成熟,阿里云、腾讯云、华为云等云厂商们还有很长的路要走。

另一方面,可迁移性受限。行业大模型可能存在一定的可迁移性问题,不太容易在其他领域迅速应用。通用大模型具有较强的通用性,以及更高的泛化能力,因此,其在各种应用中都具备强大的基础性能,也就赋予了更强的可迁移性和更广泛的应用范围。而行业大模型大多针对特定任务设计,因此,在处理不同任务或数据集时,其可迁移性就会受到一定限制。哪怕强如阿里云、腾讯云、华为云的行业大模型,要想实现在其他领域的有效迁移也并不容易。

总的来说,阿里云、腾讯云、华为云等云厂商布局行业大模型,虽然将会为企业提供更为先进的解决方案,但大模型的构建除了技术、迁移性之外,仍在数据安全、资源消耗等多个方面面临挑战。因此,为了确保行业大模型发展的创新性和可持续,云厂商们还需要付出更多努力。