近日,一年一度的英偉達 GTC 大會再度拉開帷幕。穿著標志性皮夾克的「AI 黃仁勛」向開發者介紹了英偉達在硬件和 AI 領域最新的進展。
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年初的 CES 剛剛過去,對于英偉達來說,短時間就要拿出很多新的東西,挑戰不小。但是從 CES 到現在,短短 3 個月里,全球 AI 領域發生了翻天覆地的變化,這也成了英偉達的新契機。
AI的?「iPhone 時刻」
「AI 的『iPhone 時刻』已經到來」,老黃這樣形容最近 AI 行業的「大事件」。
2016年8月,黃仁勛將當年全球第一臺 AI 超算捐給了 OpenAI。6年多后,OpenAI 帶著 ChatGPT攪動了整個地球。大量的新型創業公司希望借助于這股東風來顛覆既有的傳統商業模式,而許多傳統的科技巨頭也在紛紛擁抱 AI,來維系自己的領先地位。
在 2023GTC 大會上,英偉達宣布了將和谷歌云、微軟 Azure、甲骨文云聯手推出 DGX 云服務。ChatGPT 將從目前使用的 A100 GPU 升級到使用微軟 Azure 超級計算機用上 H100,理論上回復速度將快 10 倍。
毫無疑問,ChatGPT 將會引發新一輪的人工智能革命,其對整個汽車行業也會產生深遠的影響。ChatGPT 模型也將逐漸從人機溝通逐步賦能包括自動駕駛在內的智能網聯系統的各個環節。在百度推出「中國版 ChatGPT」的「文心一言」后,吸引了包括集度、長安、吉利、長城、東風日產、零跑等車企紛紛拋來合作的橄欖枝。
而在 ChatGPT 以及其他一眾 AI 大模型技術的背后,都離不開英偉達在算力層面的大力支持。自從英偉達向 OpenAI 交付首臺 DGX 超級計算機后,目前臺 DGX 超級計算機已經成為市場上最主流的產品。最新 DGX 超級計算機的核心,是英偉達的 8 塊 H100 模組。當 ChatGPT 這樣的 AI 工具逐步滲透車企之后,最大的贏家之一依然會是英偉達。
聯想 x 英偉達,汽車行業新亮點?
對于英偉達來說,在這次 GTC 上,和車企的合作,尤其是自動駕駛領域著墨不多。但這并不影響未來汽車領域的業務會成為英偉達的一個快速增長的新引擎。
作為如今全球可以和特斯拉齊平、最為炙手可熱的新能源車企之一,比亞迪與英偉達進一步擴大合作當消息得到了官宣。比亞迪的下一代王朝系列和海洋系列中的多款車型都將使用英偉達 DRIVE Orin 高性能計算平臺。其中,在今年二季度,比亞迪首款采用英偉達芯片且搭載了激光雷達的車型就將上市。
在王傳福看來,作為新能源汽車的上半場,比亞迪在電動化方面憑借刀片電池賺得盆滿缽滿;而在新能源汽車的下半場,比亞迪選擇了英偉達作為智能化方面的最重要合作伙伴之一,也是希望在芯片算力層面,能夠走在市場的最前列。除了 Drive?Orin 平臺之外,在今年 1 月份的 CES 展上,比亞迪也作為首批合作企業,將落地英偉達旗下 GeForce NOW 云游戲服務計劃。而后者也是英偉達進軍智能座艙市場的最新布局。
不過讓我們驚訝的是,聯想成為首家采用英偉達新的自動駕駛域控制器的一級制造商,在不遠的未來,其域控制器將采用英偉達的 SoC 芯片。
對于聯想這樣從事電腦服務器的硬件公司,進軍智能電動車的高算力中央計算平臺,既在意料之外,也是情理之中。對于聯想來說,布局智能座艙、智能駕駛和中央計算平臺等領域是對現有技術和產品的延伸,雖然會面臨一定的困難,但是聯想并不是從零開始,過往的技術積累可以發揮不小的作用。眾所周知,聯想一直沒有涉足芯片領域,因此引入英偉達的雷神芯片將幫助聯想補齊最重要的一塊短板。
根據英偉達的介紹,雷神這款 SoC 芯片內部擁有 770 億個晶體管,可以實現 2000 TOPS 的 AI 算力,或者是 2000 TFLOPs,其在算力上不僅已經遠遠超過了滿足高等級自動駕駛的需要,已經完全有能力承擔起汽車高算力中央計算平臺的重任。這款芯片將在 2025 年大規模量產,而這個也和聯想在 2025 年推出高算力的中央計算平臺的時間表相吻合。
在此之前,聯想會推出算力達到 32TOPS 的行泊一體方案,而這也是目前被不少國內車企,尤其是在低成本車型上廣泛應用的駕駛輔助解決方案,市場前景較為看好。
不過對于國內汽車領域來說,已經有不少像聯想這樣的跨界玩家入局,甚至已經上車量產;對于聯想來說,除了首發英偉達自動駕駛域控制器的一級制造商的先發優勢外,還有哪些優勢能讓它贏得市場,還是未知數。
Omniverse,英偉達征戰車圈的新工具
在汽車行業,英偉達的觸角不僅僅是提供自動駕駛算力平臺以及中央計算平臺,其早已經將目光投向了汽車零部件的設計以及整車制造領域。通過賦能汽車行業的虛擬制造和虛擬工廠,英偉達希望讓汽車設計和生產的數字化進程再上一個新的臺階。
在過去幾十年里,CATIA、UG 這些軟件已經成為工程師必不可少的助手。整車企業使用這些虛擬仿真軟件,通過數字化模擬的手段提前對后期的成品進行預覽的方法來進行前期的零部件設計以及整車的總布置工作。如果沒有前期的虛擬仿真,后期重新設計不僅成本較高,而且很有可能造成項目的時間節點的延誤。
但最近十多年來,這些軟件都沒有突破性的革命成為席卷全球的 AI 浪潮的「法外之地」,沒有能夠對整車企業的零部件設計提供更大的幫助。
為此,英偉達打造了 Omniverse,它說到底是一個虛擬世界仿真引擎,不僅可以精確反映真實的物理世界,同時也能夠遵守物理學定理。所以 Omniverse 不僅能夠在前期驗證零部件與整車的裝配關系,避免后期的包括動態干涉在內的各種裝配上的問題,同時也能指導工廠設計,并幫助整車企業對工廠布局進行持續優化。
對于絕大部分希望全面轉型電動車的傳統車企來說,工廠的改造任務非常繁重。前期虛擬階段驗證地越充分,后期實際占用工廠時間就會越少,而節約出來的時間就可以被用來進行生產。
根據 GTC 現場黃仁勛的介紹,寶馬時下正在使用 Omniverse 來對全球 30 家工廠的運營進行規劃。在每座工廠正式投入量產前兩年,寶馬就會使用 Omniverse 模擬建造一座完整的虛擬工廠,并進行持續的調整和優化,以此避免后期工廠建設完畢之后再進行比較大規模的調整,進而影響生產。
寶馬之外,包括沃爾沃、通用汽車、奔馳、捷豹路虎、Lotus、豐田等都已經是英偉達 Omniverse 的用戶。
從某種程度上來說,未來英偉達很有可能利用自己的優勢地位來逐步取代我們熟悉的 CATITA 和 UG,成為整車企業的數字化設計工具。而這個所能撬動的,同樣是一個體量巨大且前景非??捎^的市場。
最后
「生成式 AI 正在推動 AI 的快速應用,并重塑無數行業?!?在 ChatGPT 之后,相信沒有人再會去懷疑這句話。汽車行業只是英偉達當前涉足的一個產業而已,可能深深埋藏在老黃心底的,是讓 AI 去賦能整個社會的方方面面,以此來推動全世界科技的進步和產業發展的夢想。
AI 的「iPhone 時刻」,也正是英偉達「核彈發射」的時刻。
【本文來自易車號作者GeekCar極客汽車,版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。內容僅代表作者觀點,與易車無關】
很多人對這個可能不懂,其實chatgpt就是度娘的高級形式,舉例:我們有什么不懂的,就會在百度搜索欄里輸入問題,然后就會出現和這個問題相關的很多內容,但這時候看到內容很分散很雜,我們需要看好幾個內容然后通過大腦總結形成最終的答案,而chatgpt就是把這些分散的內容總結了一下,不再需要通過我們的大腦總結,總結內容可以通過語音圖像文字呈現。
人工智能要做這些事件需要有圖像語音視頻動畫等的轉換能力,總結就需要AI芯片算力等,總結需要有內容就需要很大的數據庫,這就是chatgpt涉及的各個方向。
chatbot和chatgpt的區別就是,chatgpt是度娘,問他什么問題都可以回答,但不一定非常細致,而chatbot是專業的人工智能,目前的應用都是為企業服務的,比如你問一個東方財富軟件功能問題,chatgpt不一定能夠回答你,而chatbot就可以回答,主要是因為他們數據庫內容的問題,chatbot可以做到內容的即時跟新,而chatgpt卻不可能,面太廣了,做不到專業。
內容是需要基礎數據庫的,這就涉及到文化政治傾向問題,你放哪些內容到數據庫,人工智能就會怎么回答你,所以意識形態的差異就會導致歐美不用我們的產品,我們不用歐美的產品。
chatgpt和chatbot在技術上是沒有多大區別,chatbot也可以升級到語音視頻動畫圖像,目前國內的chatbot因為是專業領域,所以都有固定的答案,不需要很強大的AI,最終區別chatgpt需要更大的數據庫和算力,僅此而已!
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陸日升
來自:廣東
贊一個專業分析
02-11 13:49
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抄牛牛
來自:廣東
最近很多人在爭論AIGC哪個是最正宗的問題,其實答案是沒有爭議的,哪個公司能利用AIGC創造最大的社會價值,哪個公司就正宗的。很顯然,思維要點在于哪人公司可以利用AI打造產業經營模式閉環的問題。 無疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社會熱點,讓在家誤以為,誰跟open AI公司有關系,誰最像他誰就有是AI最正宗的公司,是這樣的嗎?也末必吧。 回到剛才講的標準的問題,誰能利用AI打造產業經營閉環創造最大的社會價值呢? 我的回答是,昆侖萬維和螢石網絡,這個文章我主要說的是昆侖萬維。 所以,思路是很清晰了,昆侖萬維打造了適應AI產業經營模式的閉環,能創造最大的社會價值,所以昆侖萬維才最正宗。而不是去比較誰的服務器誰牛逼,誰模型參數多誰牛逼。這就像你有小孩經???0分所以你認為你兒子將來能當總統一樣。大家不要陷入這種思維誤區。 AI的本質是什么,是讓機器變得聰明,讓機器變聰明是為了讓機器能完成更復雜的工作。哪些行業的機器在現在的科技水平下能能體現最大的AI+效益的行業才是好行業。 所以剛才的問題的等價變換成,哪個行業能利用AI最快提升生產效率。 無疑,答案還是昆侖萬維和螢石網絡。 AI+行業的模式是:數據+人+物 所以核心的是,人的平臺+數的平臺+物的平=流量平臺+大數據 人的平臺:騰迅 META 等 物的平臺:物聯網平臺(小米,螢石網絡,華為) 數據平臺:云服務 當然,最重要的那個要素其實是那個+,是規?;瘧脠鼍?。 只有規?;膽脠鼍埃媸巧鐣嬲枰摹?打造了規?;瘧脠鼍暗?,是昆侖成維,是螢石網絡(不看好小米是因為那個+沒有做好) 即便是如日中天的Open AI公司,他想好了他的經營模式了嗎?靠回答問題賺錢嗎? 在考慮這個問題的時侯,我突然明白,為什么昆侖萬維已經在這個問題上深思熟慮很久了。因為昆侖萬維在研究天工模型的時侯,也是幾年前了。不像其它友商,趕鴨子上架硬蹭概念的感覺。 想明白了這件事,我們就想明白了很多事情,比如,其實原理模型并不是那么重要,是價值含量最低的要素,所以昆侖萬維很聰明的出來說,我們要開源模型原型。 其實,AIGC也并不是我們想象的那么聰明,AIGC其實是按照我們設定好的路徑去處理數據。 同時,模型也并不見得是參數越多越智能,而是找到性價比最好的應用場景。在沒有找到規模化的應用場景盈利之前,不要說利好GPU什么的話出來。我不會花一萬塊錢的電費問AIGC晚上吃10塊錢的蓋澆飯好呢,還是10塊錢的泡面好呢。 現實就是這樣,很多AI公司都沒有找到能觸發良性循環的盈利應用場景。所以大批AI公司一直在虧錢,解決不了碎片化應用拼成規?;瘧玫膱鼍皢栴}。 但是,不好意思,昆侖萬維和螢石網絡解決了這個問題。 他們的打法是同構的,都是在垂直細分里發力,然后整合成大的應用場景。 換句話說,選擇應用場景顆粒度的問題,在多大層面打造統一標準,又在多小細分層面打造專有模式。統一標準和專有技術的組合拿捏平衡,才創造出了獨有的經營模式,最富于創新力的經營模式閉環。 螢石網絡的通用技術上,我的視頻技術算法有優勢, 我的終端接入量也有優勢(雖然還比不上小米),專有技術上,我在攝像頭里增加AI識別火災模塊,識別老人跌到模式,識別魚缸變臟模塊。疊加起來就變成了螢石網絡獨有的竟爭力。 昆侖萬維也是如此,收購歐朋瀏覽器,把頭條模式復制到歐州非洲,打造元宇宙游戲社區,打造在線音樂平臺。組合在一起就是有特色的垂直流量矩陣。是未來最有前景的流量平臺。再加上AI賦能,這本身就是天然成熟的應用場景,AI天然就能直接賦能的。 所以,核心還是經營模式的問題,能贏利且能良性循環迭代的經營模式閉環才最重要。新時代的大樹總是從小樹苗開始的,如果你僅僅因為他小認為他沒有實力這個錯誤就太大了。比如,昆侖萬維的模型參數確實沒有 openAI公司的多,但確實昆侖萬維已經把AI技術用在游戲研發當中,確實又降了很多成本了。確實腳踏實地的接地氣了。 所以我認為,我對AIGC的理解還算到位的,純邏輯推導來說。 轉錢的格律詩
02-11 12:11
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2
慢慢掙錢1314 其實不管是投入還是成果,百度阿里字節華為騰訊都是國內的龍頭,人工智能最重要的是算法,應用需要軟件配合,百度阿里騰訊字節會發展很快,因為他們有現成的平臺,用戶基礎好,最終聯網萬物智能大概率需要華為的鴻蒙系統,這是產業升級,子系統會誕生很多偉大的公司,專業的事還得專業的公司做
股友vU49YJ
來自:天津
02-11 11:05
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百度文心一言是每日更新的一句古詩詞,旨在激發讀者的思考,增強文人文魂。我期待文心一言能夠帶給我更多美好的文學體驗,更深刻的文化意境,以及更多有趣的歷史故事。
進入3月中旬,全球科技巨頭再次競相亮相大語言模型賽道。
一周之內,開發出ChatGPT的美國初創公司OpenAI,對OpenAI投入巨資的科技巨頭微軟,以及中國互聯網龍頭企業百度,相繼發布了在大語言模型(LLM)領域的最新動態。這也再次引發了全球對該領域的關注。
當地時間3月14日,OpenAI公布了其大型語言模型的最新版本——GPT-4,它比GPT-3.5的問答質量和技術都有明顯提升。
3月16日下午,百度開啟新一代大語言模型、生成式AI產品文心一言測試,從而成為第一家加入該賽道競爭的中國企業。
在發布會現場,百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏通過問答的形式,展示了文心一言在文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解、多模態生成等五個使用場景。幾個小時后,微軟宣布,將把GPT-4接入Office全家桶,新名為“Microsoft 365 Copilot”。
正如財經E法在2月17日發布的文章(OpenAI獨家回應|ChatGPT為何不向所有中國用戶開放注冊?)所述,中國內地和中國香港的手機號均無法注冊ChatGPT賬號。此外,雖然OpenAI的應用程序編程接口(API)已向161個國家和地區開放,但不包括中國內地和中國香港。
一方面,業界普遍關注,在AIGC(生成式人工智能)勢不可擋的科技浪潮中,誰將成為下一個弄潮兒?另一方面,在中美科技競合的敏感期,各方亦頗為關注百度邁出的第一步帶來的漣漪,以及中國企業該如何應對。
01“真的ready了嗎?”
3月16日,李彥宏身著白襯衫和運動鞋演講。開場就直面疑問,“最近一段時間,很多朋友問我,為什么是今天,你們真的ready了嗎”?
李彥宏的回答是,雖然百度已投入AI研究十多年,為發布文心一言做了充分準備,但“不能說完全ready了”,因為文心一言對標ChatGPT、甚至是GPT-4,門檻很高,還“有很多不完美的地方”。但他強調“一旦有了真實的人類反饋,文心一言的進步速度會非??臁?。
李彥宏解釋,之所以選擇當天發布,是因為市場有需求:客戶和合作伙伴都希望能早一點用上最新最先進的大語言模型。
如何理解李彥宏所言的“對標GPT-4的門檻很高”?
當地時間3月14日,OpenAI公布了其大型語言模型的最新版本——GPT-4。值得注意的是,GPT-4是大型的多模態模型,即能夠接受圖像和文本類型的輸入。而GPT-3.5只能接受文本輸入。
在演示視頻中,OpenAI總裁兼聯合創始人格雷格·布羅克曼(Greg Brockman)用筆和紙畫了一幅網站草圖,并將圖片輸入GPT-4。僅1到2秒后,GPT-4就生成了網頁代碼,制作出了與草圖高度相似的網站。根據OpenAI發布的實驗數據, GPT-4模型相較前一代GPT-3.5已取得了巨大的進步,在許多專業測試中表現出超過絕大多數人類的水平。
浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任盤和林認為,文心一言未來還有待全面開放來獲得用戶檢驗。無論是通過B端API還是直接向C端用戶開放,用戶體驗口碑都是硬道理。當前ChatGPT沒對中國用戶開放,在國內市場,百度將獲得先發優勢。
對OpenAI和百度的產品均做過測評的艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅表示,GPT系列大模型,包括GPT-4與文心一言本質上都是同一類產品,只是它們各自的數據覆蓋范疇和數據模型的積累長短不一。從短期看,OpenAI的產品準備時間相對更加充足,智能程度暫時領先一些。但是對文心一言而言,能在這么短的時間內訓練出這樣的一個產品,也是非常了不起的。
同時,張毅也對百度做出更好產品更有信心,他的理由是,從人工智能、大數據、大模型的人才儲備來看,中國會更有優勢。
中央財經大學數字經濟融合創新發展中心主任陳端則認為,與海外競爭對手相比,百度最大的優勢是立足本土,構建了語言和文化層面理解的護城河。
作為中國公司研發的大語言模型產品,文心一言的中文理解能力備受關注。重要原因是,此前很多評論人士認為,ChatGPT的中文問答能力不如英文問答能力強。
李彥宏表示,作為扎根于中國市場的大語言模型,文心一言具備中文領域最先進的自然語言處理能力。在現場展示中,文心一言正確解釋了成語“洛陽紙貴”的含義、“洛陽紙貴”對應的經濟學理論,還用“洛陽紙貴”創作了一首藏頭詩。
李彥宏稱,文心一言的訓練數據包括:萬億級網頁數據,數十億的搜索數據和圖片數據,百億級的語音日均調用數據,以及5500億事實的知識圖譜等,這讓百度在中文語言的處理上能夠獨一無二。
受訪專家也指出,由于漢語的特殊性,中國企業在研發大模型時面臨的難度更大,但若突破了,也會在提供本土服務時,具備更大的優勢。
法國里昂商學院人工智能與商業分析教授丁文璿日前對媒體指出,語言對話模型訓練,需要讓機器對文字產生理解,英語比中文稍微容易一些。丁文璿解釋,中國人工智能技術所處理的中文語言,大多都是象形詞,而英文是解釋性的,相較而言詞語也并非特別豐富。
此外,上海交通大學約翰·霍普克羅夫特計算機科學中心助理教授林洲漢認為,未來大語言模型大概率會往多模態、交互式的方向發展,進一步將視覺、語音、強化學習等領域的技術綜合進來。李彥宏也表示:“多模態是生成式AI一個明確的發展趨勢。未來,隨著百度多模態統一大模型的能力增強,文心一言的多模態生成能力也會不斷提升。”
在多模態生成方面,李彥宏展示了文心一言生成文本、圖片、音頻和視頻的能力。文心一言在現場用四川話朗讀了一段內容,并根據文本生成了一段視頻。但李彥宏透露,文心一言的視頻生成成本較高,現階段還未對所有用戶開放,未來會逐步接入。
李彥宏稱,文心一言的訓練數據包括:萬億級網頁數據,數十億的搜索數據和圖片數據,百億級的語音日均調用數據,以及5500億事實的知識圖譜等,這讓百度在中文語言的處理上能夠獨一無二。
受訪專家也指出,由于漢語的特殊性,中國企業在研發大模型時面臨的難度更大,但若突破了,也會在提供本土服務時,具備更大的優勢。
法國里昂商學院人工智能與商業分析教授丁文璿日前對媒體指出,語言對話模型訓練,需要讓機器對文字產生理解,英語比中文稍微容易一些。丁文璿解釋,中國人工智能技術所處理的中文語言,大多都是象形詞,而英文是解釋性的,相較而言詞語也并非特別豐富。
此外,上海交通大學約翰·霍普克羅夫特計算機科學中心助理教授林洲漢認為,未來大語言模型大概率會往多模態、交互式的方向發展,進一步將視覺、語音、強化學習等領域的技術綜合進來。李彥宏也表示:“多模態是生成式AI一個明確的發展趨勢。未來,隨著百度多模態統一大模型的能力增強,文心一言的多模態生成能力也會不斷提升。”
在多模態生成方面,李彥宏展示了文心一言生成文本、圖片、音頻和視頻的能力。文心一言在現場用四川話朗讀了一段內容,并根據文本生成了一段視頻。但李彥宏透露,文心一言的視頻生成成本較高,現階段還未對所有用戶開放,未來會逐步接入。
發布會前后,百度的股價經歷了大落大起。3月16日,港股百度盤中股價跌幅一度擴大超10%,報120.1港元。截至收盤,百度股價跌幅為6.36%,報125.1港元。但百度股價在美股勢頭強勁,當日百度美股開盤低開高走,振幅超7%。截至收盤,報138.16美元,漲幅為3.8%。3月17日,百度港股表現強勢,盤中一度大漲超15%。截至當日收盤,百度港股漲幅為13.67%,報142.2港元。
文心一言宣布開啟邀請測試一小時內,排隊申請文心一言企業版API調用服務測試的企業用戶已達3萬多家,申請產品測試網頁多次被擠爆,百度智能云官網流量飆升百倍。
文心一言的市場熱度持續飆升,資本市場也給予了價值重估。張毅認為,這也代表了公眾對大語言模型/生成式AI “既期待,又擔憂,然后是希望”的心情。
02誰都不能錯過的科技革命
事實上,“真的ready了嗎?”并不僅針對百度,也是伴隨此輪“ChatGPT”熱潮以來,公眾普遍的疑問。
李彥宏觀察到,從2021年開始,人工智能技術開始從“判別式”向“生成式”轉變。
創新工場董事長兼CEO李開復3月14日在一場趨勢分享會上表示,AI 2.0時代的第一個現象級應用,就是以GPT-4為代表的AIGC,又稱生成式AI(Generative AI)。李開復表示,AI2.0 是絕對不能錯過的一次革命,它將會是一個巨大的平臺性機會,這個機會將比移動互聯網大十倍。他還表示,AI 2.0也是中國在AI領域的第一次平臺角逐機會。
受訪專家普遍認為,此前全世界的AI企業都遇到了一個極大的問題:即使技術儲備十分豐富,AI應用并沒有給它們帶來豐厚的收益。造成這一問題的原因在于,AI產品的應用主要集中在B端(企業用戶)和G端(政府用戶),AI產品在進入企業或機構時往往流程復雜,這在某種程度上會限制AI產品在市場上的快速擴張。
因此,張毅認為,AIGC的產品應用方向在C端更有可能產生巨大的商業機會。他分析說,在美國市場,此前C端市場被谷歌、亞馬遜、Meta等企業搶占,讓微軟壓力非常大,更需要一款產品來扳回一局。在中國市場,百度的優勢和谷歌一樣,都有強大的搜索引擎對數據的抓取能力,以及儲存、整理、分析能力的基礎。中國本身擁有十幾億人口的巨大市場,百度完全可以做得很優秀。
“百度和微軟、谷歌本質上是兩個不同市場的競爭,所以我相信文心一言以及系列產品也一定會跑出來?!睆堃阏f。
李彥宏堅稱,文心一言不是“中美科技對抗的工具”。但他也承認,ChatGPT 的成功,加快了百度推出該產品的進度。
百度CTO王海峰表示,人類進入AI時代,IT技術的技術棧可以分為四層:芯片層、框架層、模型層和應用層。百度是全球為數不多、在這四層進行全棧布局的人工智能公司,在各個層面都有領先業界的自研技術。例如,高端芯片昆侖芯、飛槳深度學習框架、文心預訓練大模型以及搜索、智能云、自動駕駛、小度等應用。王海峰認為,百度全棧布局的優勢在于,可以在技術棧的四層架構中,實現端到端優化,大幅提升效率。
文心一言與ChatGPT一樣,都使用了SFT(模型微調)、RLHF(從人類反饋中進行強化學習)以及Prompt(提示)作為底層技術。此外,文心一言還采用了知識增強、檢索增強和對話增強技術。王海峰表示,這三項是百度已有技術優勢的再創新。
陳端認為,在當前技術創新的集成性越來越高的當下,全棧式布局的單一公司在內部技術研發統籌能力和后期商業化進行中的協同能力上具有比較優勢。
信心很重要,但差距無法忽視。
在本月初的兩會期間,中國科技部部長王志剛在回應ChatGPT相關的問題時,用足球打比方,指出中國還有很多工作要做。“踢足球都是盤帶、射門,但是要做到梅西(足壇巨星利昂內爾·梅西)那么好也不容易?!?/p>
王志剛指出,中國在這方面也作了很多布局,在該領域的研究也進行了很多年,并且有一些
成果,“但目前要達到像 OpenAI 的效果可能還要拭目以待”他補充道。
王志剛說,ChatGPT出來以后,引起了大家的關注。實際從技術本身源頭來講,它叫做NLP、NLU,也就是自然語言處理和自然語言理解。ChatGPT之所以引起關注,在于它作為一個大模型,有效結合了大數據、大算力、強算法,計算方法有進步。同樣一種原理,做得有區別。比如大家都能做出發動機,但質量是有不同的。
然而,無論是ChatGPT還是文心一言,其背后的大語言模型是核心競爭力。北京大學王選計算機研究所研究員趙東巖告訴財經E法,國內大模型在數據、訓練方法和費用投入方面和OpenAI還有一定差距。
一位科技系統人士則對財經E法指出,客觀而言,中美目前在該領域的基礎研究成果差距較大。這些基礎研究成果包含自然語言處理(NLP)、數據庫、GPU產品,“美國切斷GPU芯片(的供應),(中國的)算力就跟不上”。
大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大學軟件學院助理教授周號益告訴財經E法,在GPU芯片等計算硬件上,中國與國際的差距在十年左右,硬件水平會嚴重制約大語言模型以及科學計算類模型的發展。
周號益認為,在技術和模型上,中國的科技公司與OpenAI并沒有代差,差距僅在五年以內,在一些較小的技術領域差距只有2-3年。在數據采集方面,以GPT-3大模型為例,其訓練的語料中中文只占5%,中國科技企業對中文語料的積累具有一定優勢,因此極有可能在中文領域實現突破。
03巨頭下一步:構建生態
對于以ChatGPT為代表的大語言模型賽道如何實現盈利,是各方公認的難題(ChatGPT爆火的冷思考:盈利難題與治理挑戰)。
開發出ChatGPT的OpenAI仍是一家虧損中的創業公司。而2023年1月,投資銀行摩根士丹利(Morgan Stanley)的一份分析報告稱,ChatGPT的一次回復成本大約是谷歌搜索查詢平均成本的6倍-28倍。
但騰訊研究院高級研究員曹建峰和經緯創投前副總裁莊明浩都認為,ChatGPT能帶來多少盈利,并不是OpenAI關注的重點,重點是基于它的模型能長出什么樣的服務和應用,從而構建起一個生態系統。“ChatGPT的發展需要一個產業生態,比如它和微軟相關應用的融合就是很好的思路?!辈芙ǚ逭f。
當地時間3月15日,微軟副總裁兼消費者首席營銷官余瑟夫·梅迪發文表示,新版必應搜索引擎已經在 GPT-4 上運行。另據OpenAI披露,GPT-4是在微軟Azure AI 超級計算機上進行訓練的,并將基于Azure 的AI基礎架構向世界各地的用戶提供 GPT-4服務。
谷歌則宣布開放其大語言模型PaLM的API接口,并推出面向開發者的工具MakerSuite。通過PaLM API 接口,開發者們可以將PaLM用于各種應用程序的開發。MakerSuite則可以讓開發者快速對自己的想法進行原型設計,并且隨著時間的推移,該工具將具有用于快速工程、合成數據生成和自定義模型調整的功能。
微軟迅速跟進。當地時間3月16日,微軟宣布將把GPT-4接入Office全家桶。新功能名為“Microsoft 365 Copilot”。
李彥宏則在發布會上表示,文心一言定位于人工智能基座型的賦能平臺,將助力金融、能源、媒體、政務等千行百業的智能化變革。
根據文心一言的邀請測試方案,3月16日起,首批用戶可通過邀請測試碼,在文心一言官網體驗產品,后續將陸續開放給更多用戶。此外,百度智能云即將面向企業客戶開放文心一言API接口調用服務。該服務于3月16日起開放預約。
截至3月18日早11點,排隊申請百度智能云文心一言企業版API調用服務器測試的企業用戶增加到9萬家,百度收到關于文心一言合作的咨詢 6588條。
陳端認為,這一輪的競爭,不僅是商業主體的競爭,實際上也是關乎下一輪國家數字競爭力的競爭。所以,百度的當務之急不完全是技術層面的研發,也需要引領更多初創型企業、生態合作伙伴加盟生態陣營。
在陳端看來,中國在構建生態系統上具有優勢。陳端指出,中國的移動互聯網經過多年發展,應用層生態化的配套創新已經非常成熟。應用層的很多中小微創業團隊,在過去配合移動互聯生態做了大量的局部、垂類場景端的創新,把過去的這種模式以及底層基礎設施從移動互聯遷移到大模型領域依然適用。
04中小企業還有機會嗎?
面對大語言模型的浪潮,中國企業該如何抓住機遇,避免風險?
在中國,布局ChatGPT的企業有兩種類型:第一種是傳統的互聯網大公司,第二種是一些初創企業。
陳端認為,目前市場上的初創公司已經錯過了布局大模型的初始創業階段。陳端分析說,
重新打造生成式AI企業,跟時機、底層的生態支撐度,還有創始人自身的閱歷、經驗、視野、個人IP的自然調動能力都是息息相關的。此外,大模型在前期的投入,不管是算力還是其他的成本,以及時間窗口都很重要。
陳端表示,目前,百度有能力把自己的其他的產品與文心一言協同,就像微軟把Office與GPT-4協同推出Copilot,而“創業者單純去拼大模型卻沒有配套生態,這是很成問題的”。
張毅也認為,對于能夠有資金、實力支撐的企業來講,單獨構建大模型產品可能會更受資本和創業者的青睞。但對于中小企業來講,依托文心一言的開放平臺去嫁接自己在細分領域的應用,也是一個不錯的選擇。
因為要做出大語言模型,需要長時間,以及巨額資金的投入。
OpenAI成功的背后,是微軟多年來的巨額投入。美國時間2023年1月23日,微軟宣布將對OpenAI進行為期數年、價值數以十億計美元的投資。在2019年和2021年,微軟曾向OpenAI兩次投資。2019年的投資為10億美元,而2021年的投資未公開金額。
AI公司“彩云科技”的創始人袁行遠在接受36氪采訪時指出,要想跑通一次100億以上參數量的模型,至少要做到“千卡/月”這個級別,即:用1000張GPU卡,然后訓練一個月。即使不用最先進的英偉達A100,按照一張GPU五萬元的均價計算,1000張GPU意味著單月5000萬的算力成本,這還沒算上算法工程師的工資。
“無論是哪家公司,都不可能靠突擊幾個月就能做出這樣的大語言模型?!崩顝┖暝诎l布會上表示,深度學習、自然語言處理,需要多年的堅持和積累,沒法速成。大模型訓練堪稱暴力美學,需要有大算力、大數據和大模型,每一次訓練任務都耗資巨大。
百度提供的數據顯示,百度近十年累計研發投入超過 1000 億元。2022 年百度核心研發費用 214.16 億元,占百度核心收入比例達到 22.4%。但百度并未透露大模型研發在核心研發費用中的占比。
李彥宏在發布會上表示,百度對文心一言的定位,是一個通用的賦能平臺,金融、能源、媒體、政務等千行百業,都可以基于這個平臺來實現智能化變革,實現效率提升,創造巨大的商業價值。李彥宏認為,大模型時代將產生三大產業機會,分別為新型云計算公司、進行行業模型精調的公司和基于大模型底座進行應用開發的公司,即應用服務提供商。
李彥宏斷言,對于大部分創業者和企業來說,真正的機會并不是從頭開始做ChatGPT和文心一言這樣的基礎大模型,這很不現實,也不經濟?;谕ㄓ么笳Z言模型搶先開發重要的應用服務,這可能才是真正的機會。目前,基于文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數字人、3D等場景,已經涌現出很多創業明星公司,可能就是未來的新巨頭。
“大模型、生成式AI最終的產品形態還不得而知,所以這條路注定是長跑,需要整個科技界在資本、研發、模式創新上密切、持續地跟跑?!睆堃阏f。
李開復認為,AI2.0會最先應用在能容錯的領域,而毫無疑問最大的應用領域現在是內容創造。每個領域都可以把原有的App重寫一次,創造出更賺錢的商業模式,最終AI2.0的生成能力會把成本降的幾乎到0。
ChatGPT是OpenAI開發的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體,經過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架構,這是一種使用自注意力機制處理輸入數據的深度神經網絡。Transformer架構廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用,因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事項:
支持中文和英文,都可以問,它不是Siri這種機器人,他是一種生產力的工具,要把它當作真實的人來對話,可以讓它改進,支持上下文多輪對話,放心大膽的問,每次回答的字數有應該有限制,可以使用“繼續問”等來追問,它會繼續寫。
AI屆已經進入新的范式,學會提問題會越來越重要
本文名稱:ChatGPT算力與算法 算力tflops
文章起源:http://vcdvsql.cn/article42/ddihehc.html
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