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全棧智能才能兌現(xiàn)AI紅利?
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-02-05 15:14:09   瀏覽:5661次  

導讀:明敏 發(fā)自 凹非寺 量子位 | 公眾號 QbitAI AI變革接下來往哪里去? 這是2024年所有人都在熱議的話題。 從CES到達沃斯,AI變革的兵鋒所向、紅利多大、周期多久,正在被思考、被討論。 熱議背后,基本共識已經(jīng)形成 這是一輪全新的技術革命。 突破性技術、市場...

明敏 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

AI變革接下來往哪里去?

這是2024年所有人都在熱議的話題。

從CES到達沃斯,AI變革的兵鋒所向、紅利多大、周期多久,正在被思考、被討論。

熱議背后,基本共識已經(jīng)形成

這是一輪全新的技術革命。

突破性技術、市場需求、社會接受程度以及全球創(chuàng)新環(huán)境等基本條件均已具備,時代的齒輪悄然轉動。

但問題是紅利規(guī)模多大?周期延續(xù)多久?尚未形成共識。科技巨頭、初創(chuàng)新星都在“摸著石頭過河”。

國內(nèi)外大模型趨勢,吹過搜索引擎、辦公軟件、智能終端,從軟件走向硬件;芯片、算力基礎設施、云服務風起云涌?此坪翢o規(guī)律的動向下,是各家趨于一致的底層邏輯:

全棧智能。

So…Why?為什么全棧智能,能夠成為諸多不確定中,巨頭之間默契達成的一致戰(zhàn)略?

而這些陣營,有一個熟悉的中國面孔聯(lián)想,為什么會身處其中?

為什么要做全棧智能?

來到問題本身,全棧智能是什么?

全棧的概念源自軟件開發(fā)中的全棧工程師,指具備開發(fā)、設計、部署整個應用程序技術棧的工程師。

延伸到AI領域,全棧智能一般指企業(yè)團隊具備跨足整個技術棧的能力,涵蓋從底層基礎設施到應用層的全方位AI技術知識和能力。

如果企業(yè)要做全棧智能,將需要以全局性思維展開技術布局、進行長期積累,同時搭建底層基礎設施、積極探索技術應用落地。

這對企業(yè)的技術、資金、人才、戰(zhàn)略都構成考驗。成敗與否直接關乎企業(yè)能否抓住技術革命浪潮。聯(lián)想集團執(zhí)行副總裁、中國區(qū)總裁劉軍在近期接受采訪時就提到,聯(lián)想面對每一次技術革命帶來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇,都是“戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢把握”。

如此耗時耗力,還要承擔風險,為什么還要做?

直接間接、宏觀微觀,四方面因素影響。

從最底層來看,這是AI技術發(fā)展提出的要求。

當下正處于人工智能技術發(fā)展走向通用、大眾、全社會的關鍵歷史節(jié)點。

以ChatGPT為代表的大模型是第一代強AI、通用AI。它不同于第一代知識驅動模型和第二代數(shù)據(jù)驅動模型。后兩者都只能在特定領域利用特定模型完成特定任務,被稱為弱AI、專用AI。

憑借強大的生成能力、遷移能力和交互能力,大模型可以在開域利用通用模型生成多樣性的、連貫的、類似人類表達的文本。

同時因為是強AI,ChatGPT使用門檻幾乎為零。普通人通過聊天對話形式,即可使用最先進AI能力。

這種前所未有的破圈效應,倒逼AI行業(yè)領域需要快速構建全棧能力,才足以支撐起全社會量級的AI需求。

進一步來看行業(yè)內(nèi),本身就有建設全棧智能的訴求

這場技術革命從一開始就是一場全棧革命。

大模型技術目前還在快速迭代發(fā)展中,想要在更短時間內(nèi)變更強,構建高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)尤為重要。當下諸多大模型廠商都是一邊升級模型能力,一邊探索拓展應用場景。核心目的就是希望能通過實際落地反饋,更有針對性提升模型能力,提升企業(yè)競爭力。

這種并駕齊驅的模式,往往需要企業(yè)具備全棧能力,而且是全棧智能能力。

比如計算基礎設施方面,大模型訓練不能再使用以往“粗放煉丹”策略。它不僅需要龐大計算集群作為基礎,還要構建先進訓練部署系統(tǒng),減少斷點、提高效率、降低資源浪費。AI Infra(人工智能基礎框架技術)實力也一度成為大模型公司標榜自身實力的代名詞。

以及應用方面,大模型的技術落地逐漸從軟件層深化到硬件層。大模型將如何重塑終端?怎樣可以更好做適配?也需要數(shù)據(jù)閉環(huán)、全棧能力作為支撐。

再聚焦到企業(yè)自身,布局全棧智能本身也符合其自身發(fā)展需求。

每一次技術浪潮,都能為人類社會帶來一段加速發(fā)展的黃金時代。誰能更早、更快、更穩(wěn)立于浪潮之巔,誰便能更大化享受時代紅利。

角逐之中,不乏異軍突起的黑馬,但更穩(wěn)操勝券的往往是資源積累雄厚、技術能力全棧、創(chuàng)新基因融入血脈的資深玩家。

更何況AI引發(fā)的技術革命,不僅推進速度快,而且趨勢變化復雜。23年上半年,趨勢的風向還聚焦在搜索引擎、辦公工具等軟件方向;下半年,大模型終端落地異軍突起,手機、PC、新型終端紛紛加入戰(zhàn)局;再到2024年,可預見的趨勢有Agent、具身智能等等。

想要把握住如此多方向,全棧智能布局是擺在企業(yè)面前最直接的答案。

更關鍵的,全棧布局能帶來全棧紅利

最后,全棧智能布局也符合宏觀戰(zhàn)略要求。

大模型技術不僅創(chuàng)新快、應用滲透強,國際競爭也異常激烈。這股燎原之勢從硅谷點燃,最先燒向大洋彼岸,之后逐漸蔓延至歐洲、中東、印度等,目前已經(jīng)形成全球范圍內(nèi)的科技革命。

目前我國處在趨勢中的第一梯隊,在“算力硬件+AI框架+大模型”的人工智能“根技術”方面夯實技術底座。

但面對的形勢依然嚴峻。

正如工業(yè)革命起源于英國,但真正的巔峰發(fā)生于美國。當下我們也處于技術革命興起時期,真正的產(chǎn)品革命、規(guī);a(chǎn)革命還未到來,而后者才是帶來深刻變革的關鍵。

因此國內(nèi)迫切需要有企業(yè)站出來,構建全棧智能。

現(xiàn)在重新審視最初的問題,全棧智能布局何以成為共識?

答案已經(jīng)明了它符合自上而下的發(fā)展需求。技術想要更快迭代,需要完善全鏈條能力;企業(yè)想要引領趨勢,需要構建完整技術布局、內(nèi)部正向循環(huán);產(chǎn)業(yè)想要產(chǎn)生變革,需要有技能樹完整的“霸主”帶來“頭雁效應”……

不過回到具體層面,該怎么做?

還得看AI技術革命的實際參與者們?nèi)绾涡袆印?/p>

全棧智能布局如何做?

可預見的答案有算力基礎設施、算法和基于大數(shù)據(jù)算法所形成的智能解決方案與服務等方面。

但隨著趨勢發(fā)展,AI紅利正在逐漸從軟件層發(fā)展至硬件層。過去一段時間來,手機、PC、新型終端都在紛紛內(nèi)嵌AI大模型。

因此在全棧智能布局中,終端部分也不容忽視,甚至是至關重要的一部分。

這些和聯(lián)想的全棧智能戰(zhàn)略都有所對應。

2017年,聯(lián)想圍繞“端-邊-云-網(wǎng)-智”新IT架構的“擎天”智能IT引擎,展開全棧智能落地。2023年8月,在大模型趨勢下這一戰(zhàn)略正式對外發(fā)布,并向外界進行深入解讀。

聯(lián)想將全棧智能布局主要分為三方面:

AI內(nèi)嵌的智能終端

AI導向的基礎設施

AI原生的方案服務

聯(lián)想認為三者之間的關系中,AI內(nèi)嵌的智能終端就是“賽車”,AI導向的基礎設施是重要的“賽道”,而要實現(xiàn)智能化變革,順利到達目的地,離不開AI原生的方案服務支持

近期聯(lián)想率先掀起AI PC趨勢,正是聯(lián)想全棧智能戰(zhàn)略的具象化實例。

聯(lián)想認為,AI PC是未來10年AI普惠的終極載體。2024年是AI PC元年,這一年中要讓每個人可以擁有專屬的個人AI助理。

以“一體多端”為戰(zhàn)略布局,聯(lián)想在大模型趨勢下發(fā)布十余款AI PC,并在CES大展上展出幾十款非PC終端產(chǎn)品,強調(diào)AI內(nèi)嵌終端的品類豐富性。

能夠快速跟進趨勢帶來實際落地產(chǎn)品,并給出行業(yè)定義。這一方面得益于聯(lián)想的終端行業(yè)龍頭身份。如今,聯(lián)想已經(jīng)形成了全面且強大的“端產(chǎn)品”布局,全球PC第一、全球平板電腦前三、全球手機第七等。

另一方面,聯(lián)想豐富的AI解決方案服務經(jīng)驗和扎實的基礎設施,也為此提供了保障。

其中,AI導向的基礎設施是指算力建設

在大模型趨勢中,充足算力是推進技術趨勢、企業(yè)在競爭中保持領先身位的必要前提。

尤其在大模型趨勢走向終端后,未來數(shù)以億計的設備運行云端大模型,“算力問題如何平衡”決定了大模型終端設備最終能走多遠。

聯(lián)想作為算力廠商,已經(jīng)有30余年的服務器研發(fā)經(jīng)驗,給整體全棧智能戰(zhàn)略提供重要底層保障。

它已構建全面的產(chǎn)品線,覆蓋通用、AI服務器、AI存儲、高性能計算等;還在建設智算中心時研發(fā)了異構智算平臺。

大模型趨勢到來后,聯(lián)想推出全新服務器品牌“聯(lián)想問天”。它在傳統(tǒng)形態(tài)服務器基礎上,還專為中國客戶在高性能計算、人工智能、海量數(shù)據(jù)等特定場景打造多種目標任務型服務器。

去年8月至今,聯(lián)想已陸續(xù)發(fā)布多款訓練、推理及訓推一體AI服務器、邊緣AI服務器等;上個季度聯(lián)想存儲躍升全球前三。

如排名中國高校高性能計算榜首的“思源一號”、西北最大公共算力平臺“紫金云公共算力中心”都是基于聯(lián)想服務器打造。

更進一步,聯(lián)想不只“賣水”,也“賣鏟”。

在全棧智能布局中,AI原生的方案服務是智慧解決方案和應用的核心體現(xiàn)。

聯(lián)想劉軍強調(diào),聯(lián)想不會做通用大模型,而是與產(chǎn)業(yè)伙伴合作基于現(xiàn)有的通用大模型進行二次深度開發(fā),完成對個人大模型和企業(yè)大模型的構建。

目前,聯(lián)想構建了以企業(yè)大模型驅動的、AI算力為支撐的企業(yè)解決方案和服務,為企業(yè)搭建技術中臺、通用業(yè)務中臺,提供全棧全周期AI原生方案服務。全服務周期中,核心產(chǎn)品工具即平臺(PaaS)都基于聯(lián)想自研的技術。

如上三大AI板塊的戰(zhàn)略部署+AI解決方案與服務提供商的全新定位,構成了聯(lián)想全棧智能布局的基本全貌。

截至目前,聯(lián)想全棧智能戰(zhàn)略正式發(fā)布已有半年,給產(chǎn)業(yè)帶來的影響已經(jīng)初露端倪。

23年8月,聯(lián)想就明確提出中國正加速形成一個獨立的AI生態(tài),并將呈現(xiàn)三大特征:終端擁有超級智能、混合架構計算、AI將在全行業(yè)場景應用。

下半年趨勢的發(fā)生逐一驗證了這些判斷。

最近聯(lián)想還聯(lián)合IDC共同發(fā)布《AI PC產(chǎn)業(yè)(中國)白皮書》,在AI PC趨勢興起之初,便為AI PC進行下定義,并明確AI PC的產(chǎn)業(yè)生態(tài),以及給出市場預測。

可以預見的是,在全棧智能布局的戰(zhàn)略下,隨著AI技術革命繼續(xù)發(fā)生,聯(lián)想能給行業(yè)帶來的影響還會繼續(xù)加深。

而它所產(chǎn)生的影響,也代表了全棧智能帶來的影響。

大模型時代,需要全棧智能

比爾蓋茨在年度公開信中寫道:“2023讓我們窺見了AI將如何重塑未來。”

ChatGPT橫空出世,讓AI如此真實地與每一個人產(chǎn)生聯(lián)系。緊隨其后的大模型終端趨勢、Agent趨勢,讓這種關系變得更加緊密。

IDC報告顯示,2023年下半年以來,越來越多的廠商開始更新升級生成式 AI 的相關產(chǎn)品,并加速將產(chǎn)品推向市常生成式AI已進入行業(yè)探索爆發(fā)期。

盡管AI如何重塑未來的路徑還不能確定,但被AI重塑后的未來會是什么樣子,現(xiàn)在已經(jīng)有了初步答案AI全面普惠

具象化來看,就是讓每個人、每個企業(yè)都能自如使用先進AI。好比工業(yè)革命給生產(chǎn)者送去機器、互聯(lián)網(wǎng)革命讓每個人都能使用電腦與網(wǎng)絡,AI技術革命就是讓AI成為即取即用的工具。

它可以幫助提升生產(chǎn)效率,也可以提供情感陪伴,還能具身化直接服務于人類。

但從暢想回歸到現(xiàn)實,如何做才能更快走入智能時代?

AI技術革命的推進,先進算法是最基本要求,它是一切的出發(fā)點。算力網(wǎng)絡是底層支撐,是AI普惠社會的基石,也是讓AI服務流向千行萬業(yè)、千家萬戶的基矗智能終端是AI的載體,服務方案是AI普惠社會的加速器……

想要真正進入智能化社會,搭建起一套足夠強大完善的基座,成為必須前提。

由此,全棧智能不僅成為應對技術發(fā)展、市場需求、企業(yè)發(fā)展、宏觀戰(zhàn)略的有效解,也是時代發(fā)展的必然產(chǎn)物。

全球科技巨頭紛紛布局全棧智能,這是對這一判斷的印證。2017年開始踐行全棧智能戰(zhàn)略的聯(lián)想作為其中代表,也恰好踩中了趨勢,成為推動時代齒輪的一員。

最近聯(lián)想的一個大動作,也體現(xiàn)了它們的決心:2月4日,聯(lián)想在多所城市機場上線主題為“聯(lián)想全棧智能,加速智能化轉型每一步”的全新廣告。

未來,相信像聯(lián)想這樣率先用全棧智能去解決AI時代的現(xiàn)有問題,并且積極應對未來的不確定性的方法將會受到更多認可。這種戰(zhàn)略路徑也會被更多具備全棧能力的科技巨頭所采用,亦或是與合作伙伴達成某種合作,最終形成全棧發(fā)展的模式。

2024年開始,大模型趨勢將會變得更加復雜,新的機遇也正在醞釀。

全行業(yè)都身處于巨大的興奮和焦慮之中,如今,隨著類似聯(lián)想全棧智能戰(zhàn)略共識的達成,這種焦慮可能得以部分消解。

全棧布局、全棧創(chuàng)新,在AI技術革命中的影響,也才剛剛開始。

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