大模型時(shí)代,AI基礎(chǔ)軟件機(jī)會(huì)何在?
(圖片來(lái)源:攝圖網(wǎng))
作者|科技云報(bào)道 來(lái)源|科技云報(bào)到(ID:ITCloud-BD)
大模型時(shí)代,離不開(kāi)算力,算法、數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)。如果將視角放至整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上,算法背后,還有一個(gè)關(guān)鍵要素值得被關(guān)注,那就是AI基礎(chǔ)軟件。
算法是實(shí)現(xiàn)AI功能的關(guān)鍵,而基礎(chǔ)軟件則為算法提供運(yùn)行的平臺(tái)和工具。作為模型生態(tài)系統(tǒng)的中堅(jiān)力量,AI基礎(chǔ)軟件將會(huì)成為大模型應(yīng)用落地的最主要的效率支撐,并通過(guò)大模型+小模型的方式,形成模型訓(xùn)練新范式。
現(xiàn)今,AI大模型在國(guó)內(nèi)熱度高漲,遍地開(kāi)花,這也同樣倒推著基礎(chǔ)軟件的發(fā)展。在這背景下,AI基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)如何,未來(lái)有何新的機(jī)會(huì),這一點(diǎn)值得關(guān)注和討論。
一
基礎(chǔ)軟件是
人工智能的底座
中國(guó)信通院云大所副所長(zhǎng)魏凱在公開(kāi)演講中曾談到,基礎(chǔ)軟件是人工智能的底座,人工智能的基礎(chǔ)軟件的發(fā)展決定了人工智能發(fā)展的深度、高度、廣度,可以說(shuō)是非常重要。
對(duì)此,魏凱解釋道,基礎(chǔ)軟件重要性具體表現(xiàn)有三點(diǎn),一是人工智能的發(fā)展離不開(kāi)高質(zhì)量的基礎(chǔ)軟件,尤其是基礎(chǔ)軟件的工程化的易用性、完備性,AI具體的落地實(shí)踐都需要在基礎(chǔ)軟件結(jié)合業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn);二是人工智能基礎(chǔ)軟件要在企業(yè)中發(fā)揮作用,要與場(chǎng)景結(jié)合,要很好的運(yùn)維;三是需要有安全可信保障條件。
AI基礎(chǔ)軟件是構(gòu)建和運(yùn)行AI應(yīng)用的必要組成部分,通常包括以下幾個(gè)方面:
機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫(kù):這是構(gòu)建和訓(xùn)練AI模型的基本工具。例如,TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn都是廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫(kù)。
模型訓(xùn)練和部署平臺(tái):這些平臺(tái)提供了一系列工具和服務(wù),支持從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練到模型部署和服務(wù)的全流程。例如,Google的Cloud ML Engine和Amazon的SageMaker都是這樣的平臺(tái)。
數(shù)據(jù)處理和分析工具:在AI應(yīng)用中,數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。數(shù)據(jù)處理和分析工具可以幫助用戶(hù)高效地處理和分析數(shù)據(jù),以滿(mǎn)足AI模型的訓(xùn)練需求。例如,Pandas、NumPy和Spark都是常用的數(shù)據(jù)處理和分析工具。
優(yōu)化和自動(dòng)化工具:這些工具可以幫助用戶(hù)優(yōu)化模型的性能,或者自動(dòng)化一些重復(fù)性的工作。例如,TensorBoard可以幫助用戶(hù)可視化模型的訓(xùn)練過(guò)程,AutoML則可以自動(dòng)化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過(guò)程。
總的來(lái)說(shuō),AI基礎(chǔ)軟件提供了一系列必要的工具和服務(wù),使用戶(hù)能夠更方便、高效地構(gòu)建和運(yùn)行AI應(yīng)用。
目前,隨著AI技術(shù)的不斷普及和深入應(yīng)用,中國(guó)AI基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)正在迅速發(fā)展。Gartner預(yù)測(cè),該市場(chǎng)未來(lái)五年?duì)I收將從47.67億美元增長(zhǎng)到138.58億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率(CAGR)將達(dá)到28%。
據(jù)悉,中國(guó)的AI軟件市場(chǎng)中有3,000余家廠商,其中大部分屬于AI多面手型廠商,可向客戶(hù)獨(dú)立提供自然語(yǔ)言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)。
這些廠商提供端到端個(gè)性化增強(qiáng)服務(wù)、咨詢(xún)服務(wù)和運(yùn)營(yíng)服務(wù),解決客戶(hù)的具體業(yè)務(wù)問(wèn)題。
隨著市場(chǎng)的持續(xù)擴(kuò)張,中國(guó)AI軟件公司的數(shù)量也會(huì)增長(zhǎng)。目前,在市場(chǎng)上的玩家主要包含這兩大類(lèi),一是包括百度、阿里巴巴、騰訊等大型互聯(lián)網(wǎng)公司,二是包括曠視科技、九章云極DataCanvas等專(zhuān)業(yè)AI公司。
這些公司不僅提供了具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和平臺(tái),還開(kāi)發(fā)了針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)的特色產(chǎn)品和服務(wù)。
拿九章云極DataCanvas來(lái)說(shuō),目前公司擁有以“開(kāi)放、自動(dòng)、云原生”為核心的數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品體系,包括為數(shù)據(jù)科學(xué)家、應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員和業(yè)務(wù)專(zhuān)家提供高效的構(gòu)建智能應(yīng)用程序的工具包——DataCanvas APS機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),提供可擴(kuò)展、高可用和容錯(cuò)架構(gòu)的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力,靈活開(kāi)發(fā)、部署和運(yùn)行各類(lèi)實(shí)時(shí)分析應(yīng)用程序,助力企業(yè)完成了高效構(gòu)建實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型、打造實(shí)時(shí)AI場(chǎng)景的DataCanvas RT實(shí)時(shí)決策中心平臺(tái)等一系列企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用所需的平臺(tái)軟件產(chǎn)品。
并且在全球人工智能開(kāi)源領(lǐng)域,自主研發(fā)的多項(xiàng)全球首個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目,填補(bǔ)AI領(lǐng)域技術(shù)空白。此外,在AIGC的技術(shù)熱潮下,九章云極D-lab開(kāi)源團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)展交叉型研究,加速實(shí)現(xiàn)AI前沿技術(shù)的融合創(chuàng)新。
今年5月,九章云極DataCanvas公布了與中國(guó)信通院云大所就“高質(zhì)量AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)化”相關(guān)合作。
雙方將在此前標(biāo)準(zhǔn)制定、評(píng)估評(píng)測(cè)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)研究等豐富合作的基礎(chǔ)上,發(fā)揮各自在AI基礎(chǔ)設(shè)施方向理論研究、技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐的資源優(yōu)勢(shì),打通AI基礎(chǔ)設(shè)施上下游生態(tài)鏈,共建開(kāi)放、強(qiáng)大、靈活的AI基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)。
二
機(jī)遇和挑戰(zhàn)并行:
優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)
是突圍的關(guān)鍵
與此同時(shí),市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈,技術(shù)更新?lián)Q代的速度也越來(lái)越快。
進(jìn)入大模型時(shí)代,AI基礎(chǔ)軟件面臨的挑戰(zhàn)顯而易見(jiàn):如何支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練?如何優(yōu)化模型的性能和效率?如何簡(jiǎn)化模型的部署和使用?對(duì)于這些問(wèn)題,AI基礎(chǔ)軟件需要找到新的解決方案。
首先,為了支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練,AI基礎(chǔ)軟件需要提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力。
這可能涉及到更高效的分布式計(jì)算技術(shù)、更優(yōu)化的硬件加速技術(shù)等。這是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn),也是一個(gè)機(jī)會(huì)。對(duì)于具備技術(shù)優(yōu)勢(shì)的公司而言,他們可以通過(guò)提供更強(qiáng)大、更高效的AI訓(xùn)練平臺(tái),來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)的需求,獲得市場(chǎng)份額。
其次,隨著模型規(guī)模的增大,模型的性能和效率優(yōu)化也變得更加重要。
這需要AI基礎(chǔ)軟件提供更高級(jí)的優(yōu)化工具和服務(wù)。
例如,模型壓縮技術(shù)可以減小模型的大小,提高模型的運(yùn)行速度;自動(dòng)化調(diào)參工具可以自動(dòng)尋找最優(yōu)的模型參數(shù),提高模型的準(zhǔn)確性。
這些技術(shù)不僅可以幫助用戶(hù)更好地使用大模型,也可以為AI基礎(chǔ)軟件公司提供新的商業(yè)機(jī)會(huì)。
再次,隨著AI應(yīng)用的日益復(fù)雜化,如何簡(jiǎn)化模型的部署和使用也變得尤為重要。
這需要AI基礎(chǔ)軟件提供更簡(jiǎn)潔易用的API,更強(qiáng)大的部署工具,更智能的服務(wù)平臺(tái)等。這對(duì)于AI基礎(chǔ)軟件公司來(lái)說(shuō),是一個(gè)提升用戶(hù)體驗(yàn),提高用戶(hù)黏性的機(jī)會(huì)。
“底層海量的多模態(tài)數(shù)據(jù)管理與上層更加精準(zhǔn)的分析決策需求,將推動(dòng)數(shù)智融合進(jìn)入深水區(qū),為打造AI基礎(chǔ)軟件帶來(lái)新的機(jī)遇”, IDC中國(guó)人工智能和大數(shù)據(jù)高級(jí)分析師李浩然在杭州通用人工智能論壇的演講中談到。
對(duì)于客戶(hù)更加關(guān)注的開(kāi)發(fā)服務(wù)平臺(tái)這一基礎(chǔ)軟件,科技企業(yè)應(yīng)從全生命周期組件、低代碼/無(wú)代碼、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、算法模型庫(kù)、可視化、部署運(yùn)維六個(gè)方面進(jìn)行建設(shè),并注重與云服務(wù)、大數(shù)據(jù)組件的融合。
對(duì)此,九章云極DataCanvas副總裁周曉凌表示,公司長(zhǎng)期布局這些重要技術(shù)能力,并通過(guò)一整套成體系的AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品應(yīng)用在金融、通信、交通、制造、能源等行業(yè)中。
他繼續(xù)談到,AI技術(shù)從分散模型到融合智能,再邁向通用人工智能的發(fā)展路程上極大的推動(dòng)了政府和企業(yè)數(shù)智化浪潮;各行業(yè)有各自發(fā)展特點(diǎn)和轉(zhuǎn)型階段化差異,在云化、自動(dòng)化、多模態(tài)、分布式等技術(shù)領(lǐng)域迭代升級(jí)AI平臺(tái)和AI應(yīng)用能力方面存在可觀需求,從運(yùn)營(yíng)到經(jīng)營(yíng)的AI應(yīng)用發(fā)展空間依然巨大。
總的來(lái)說(shuō),大模型時(shí)代對(duì)AI基礎(chǔ)軟件提出了新的要求和挑戰(zhàn),也帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)。對(duì)于中國(guó)的AI基礎(chǔ)軟件公司而言,如何抓住這些機(jī)會(huì),將在很大程度上決定他們?cè)谖磥?lái)市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)地位。
一方面,他們需要持續(xù)投入研發(fā),提升技術(shù)水平,滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)大模型的需求;另一方面,他們也需要不斷創(chuàng)新,提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù),贏得市場(chǎng)份額。
在大模型時(shí)代,AI基礎(chǔ)軟件的機(jī)會(huì)何在?
答案就在于如何滿(mǎn)足用戶(hù)的需求,如何提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。只有那些能夠緊跟時(shí)代步伐,積極創(chuàng)新,不斷進(jìn)取的公司,才能在這個(gè)充滿(mǎn)挑戰(zhàn)和機(jī)遇的時(shí)代中立足并繁榮發(fā)展。
三
關(guān)于未來(lái)
回顧AI的發(fā)展歷程,我們可以看到,硬件一直是最大的投入領(lǐng)域,但隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場(chǎng)的成熟,軟件正在逐漸提升其在AI產(chǎn)業(yè)鏈中的地位。
據(jù)IDC預(yù)測(cè),2023年以后,各大廠商將更加投入到底層基礎(chǔ)軟件的建設(shè)中,這也是現(xiàn)在已經(jīng)初顯端倪的趨勢(shì)。
此外,IDC預(yù)測(cè)未來(lái)AI市場(chǎng)的增量將主要來(lái)源于三個(gè)方面:
首先,是基于大模型應(yīng)用替換過(guò)去幾年建設(shè)的AI應(yīng)用。正如前文所述,大模型可以學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的模式,從而在各種任務(wù)上取得更好的效果。
隨著技術(shù)和市場(chǎng)的發(fā)展,我們預(yù)見(jiàn)到許多現(xiàn)有的AI應(yīng)用將被基于大模型的新應(yīng)用所替代,這將產(chǎn)生巨大的市場(chǎng)增量。
其次,是生成式AI帶來(lái)的增量市場(chǎng)。生成式AI,如生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和變分自編碼器(VAE),可以生成新的、逼真的數(shù)據(jù),有著廣泛的應(yīng)用前景,如藝術(shù)創(chuàng)作、游戲設(shè)計(jì)、虛擬現(xiàn)實(shí)等。隨著技術(shù)的發(fā)展,我們預(yù)見(jiàn)到生成式AI將開(kāi)辟新的市場(chǎng)領(lǐng)域,帶來(lái)新的增量。
最后,是全新AI賦能的企業(yè)級(jí)應(yīng)用。AI技術(shù)可以幫助企業(yè)提高效率,降低成本,創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式。隨著AI技術(shù)的深入應(yīng)用,我們預(yù)見(jiàn)到將有更多的企業(yè)級(jí)應(yīng)用出現(xiàn),這將是一個(gè)有巨大爆發(fā)潛力的市場(chǎng)點(diǎn)。
總的來(lái)說(shuō),AI產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展趨勢(shì)是多元化和深化。在硬件投入的基礎(chǔ)上,底層基礎(chǔ)軟件的建設(shè)將越來(lái)越重要。
同時(shí),大模型應(yīng)用、生成式AI和企業(yè)級(jí)應(yīng)用將是未來(lái)市場(chǎng)的三大增量來(lái)源。這為AI產(chǎn)業(yè)鏈的上下游各環(huán)節(jié)都帶來(lái)了新的機(jī)會(huì),也提出了新的挑戰(zhàn)。只有緊跟趨勢(shì),抓住機(jī)會(huì),才能在這個(gè)快速發(fā)展的市場(chǎng)中保持領(lǐng)先。
編者按:本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào):科技云報(bào)到(ID:ITCloud-BD),作者:科技云報(bào)道
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