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运营商 AI 机遇:以大模型拓展全新赛道

作者:admin    文章来源:未知    点击数:    更新时间:2022-07-21 13:52

东数西算正在成为各行业的普遍机遇,对于运营商来说也是如此。

东数西算带来了全新的算力网络建设需求,以及各行业普遍的网络升级需求。在这一大背景下,运营商还需要一系列细分的价值节点来推动业务进步,打开市场空间。换言之,东数西算的路有了,运营商接下来更需要关注路上跑哪些车。

在东数西算的整体架构中,AI 预训练大模型的价值值得关注。近年来,大模型可谓 AI 领域最受关注的方向。高鲁棒性的模型效果,卓越的数据集表现,以及跨模态等领域的不可替代性,让大模型成为产业界与学界共同关注的对象。一时间," 炼大模型 " 成为了 AI 产业的共同需求,为此也衍生出配套产业的全新机遇。

大模型的算力要求非常严苛,并且需要一系列软硬件基础设施的支撑,比如基于昇腾 AI 的人工智能计算中心。不过,单个的计算中心之间算力供给存在差异,因此在东数西算的背景下,将东部算力需求有序引导到西部,优化数据中心建设布局,促进东西部协同联动,能更好地促进大模型产业发展。

对于运营商来说大模型带来了一系列全新的 AI 市场空间。运营商帮助大模型进行跨地域训练,完成算力资源适配,构成了新的服务机会;而运营商本身运用大模型,也可以提升服务能力与产业效率。

运营商的新赛道:

大模型训练带来的市场想象

OpenAI 在 2018 年发布了一份著名的调查报告,从 2012 年开始,全球 AI 算力在六年间增长了 30 万倍,并且还在持续增长。而当大模型时代正式到来,全球 AI 算力需求进一步加大。AI 算力成为了限制产业智能化发展的主要挑战。

2018 年,谷歌发布了 NLP 领域的预训练模型 Bert,其优越的能力快速得到业界认可。OpenAI 打造的 GPT-3 在多项任务中实现了跨越级的表现,推动全球大模型迎来了爆发式的发展,模型参数呈现了指数级的增长。" 大数据 + 大模型 " 成为了 AI 产业最受重视的发展之路。

但在实践过程里,我们却可以发现大模型在训练与部署中存在着诸多挑战。比如部署场景中存在的模型性能不足问题;不同场景下大模型的泛化能力不强;预训练大模型参数多、计算量大,训练成本高企等等。其中,如何低成本、高效率地完成大模型训练,成为首先需要解决的问题。在这种背景下,将大模型在东数西算背景体系下进行模型训练,正在成为越来越多企业与学术机构的选择。

比如中国科学院自动化研究所在 2021 世界人工智能大会上发布了跨模态通用人工智能平台—— " 紫东 . 太初 "。其依托面向超大规模的高效分布式训练框架,构建了具有性能优良的中文预训练模型、语音预训练模型和视觉预训练模型,并开拓性地通过跨模态语义关联实现了 " 视觉 - 文本 - 语音 " 三模态统一表示,构建了三模态预训练大模型,赋予跨模态通用人工智能平台多种核心能力。从应用层面上看," 紫东 . 太初 " 兼具跨模态理解和生成能力,在 " 以图生音 " 和 " 以音生图 " 等方向上具有广泛的应用空间,可以实现 AI 为视频配音、AI 语音播报、AI 海报创作等应用场景。

2022 年,千博信息基于昇腾 AI 和昇思 MindSpore AI 框架,利用 " 紫东 . 太初 " 三模态大模型,打造了手语教考一体机,开创性地实现手语动作与示意图片和文字的联动。目前,该一体机已在湖南数十个学校陆续上线,一定程度上缓解了手语师资短缺问题,带来了重要的社会价值。

而在 " 紫东 . 太初 " 大模型的训练过程中,就非常能够展现出东数西算背景下,大模型进行 " 东数西训 " 的典型逻辑。这一模型由中科院自动化所相关团队主导,基于昇腾 AI 基础软硬件平台,在武汉人工智能计算中心完成训练。可以说提前替更多大模型尝试了 " 东部数据 - 中西部算力训练 - 东部应用 " 的产学研结合方式。

以此为案例,我们可以看到运营商的 AI 新市场正在快速打开。而能够让运营商服务大模型的新市场打开,产业底座的完善性至关重要。

昇腾底座:

为运营商 AI 赛道保驾护航

大模型走上 " 东数西训 " 之路,有几个必要的产业条件:算法、数据、算力、训练所需的软硬件基础设施、算力网络。

从目前阶段来看,大模型的训练算法已经日益完善,国际与国内的大模型训练基础门槛不断降低。接下来是数据,东部地区的企业、高校、科研机构积累了丰富的数据,可以有效投入大模型的训练当中。这也是中国在大模型之路上虽然后起,却能够奋起直追的原因。

接下来是算力,随着各地人工智能计算中心拔地而起,以集群化、集中化的 AI 算力来完成大模型训练,已经成为可能。昇腾 AI 提供的 AI 算力体系,既可以作为人工智能计算中心的建设基础,也可以通过多种方式赋能产学研各界,带来充沛、完整的 AI 算力供给。

而在软硬件配套设施层面,昇腾 AI 基础软硬件平台,包括 Atlas 系列硬件和伙伴硬件、异构计算架构 CANN、全场景 AI 框架昇思 MindSpore、昇腾应用使能 MindX、全流程开发工具链 MindStudio 和一站式 AI 开发平台 ModelArts 等。为了能够满足越来越多企业与学术机构的大模型训练需求,昇腾 AI 已经打造了大模型的全流程使能体系。该体系包含从大模型规划、大模型开发到大模型产业化的全流程,可以实现端到端加速大模型产业落地。

我们可以看到,在大模型的需求与基础技术崛起后,以昇腾 AI 为代表的规模化、产业化 AI 基座已经走向完善。大模型不但是能训,更加走上了简单、高效、低门槛可训的新周期。

大模型的最后一个关键需求就是网络与网络配套服务,而这可以成为运营商的重大机遇。可以说,昇腾为运营商的 AI 赛道起到了保驾护航的价值。

以 AI 拓展未来:

运营商创新正当时

AI 技术在运营商业务版图中的重要性正在不断上升。早在 2020 年,Omdia 的 ICT-Enterprise Insights 就公布了一项调查数据,有近 80% 的全新运营商认为使用 AI 技术是一项 " 重要 " 或 " 非常重要 " 的 IT 项目,其中近 60% 的运营商计划增加对 AI 工具的投资。

我们可以看到,如今在运营商使用 AI、应用 AI 的场景与价值已经非常广泛。比如面对 5G 网络复杂的运维管理需求,主流运营商都已经使用 AI 技术来实现网络的智能分析、实时预测和自动化运维。在智能客服与智能外呼平台中,NLP 与多轮对话技术已经成为提升运营商服务触达效率的关键。AI 技术也是运营商专网服务等新模式的重要助力,比如在冬奥期间,中国联通就通过 AI、云计算、区块链技术与 5G 结合,护航智慧冬奥。与此同时,运营商在 AI 技术上的投入与建设水准也在不断加强。

在这个大背景下,用好 AI 技术,以及服务客户用好 AI 技术都成为运营商的关键需求。而昇腾底座恰好可以为运营商带来广泛且关键的支撑作用。比如说,浙江移动就依托九天平台 + 昇腾底座,构建了全栈自主创新的行业 AI 赋能试验平台,提供面向行业的人工智能基础设施,可实现数据赋能、算法赋能、应用赋能。该平台预置了 900+ 算法和 800+ 预训练模型,可快速定制算法模型,以满足城市多样化的场景应用需求。通过开放标准化接口,模块化方案组合,为城市管理提供多场景的 AI 服务,全力推进算力成为像水电一样 " 一点接入,即用即取 " 的公共服务。

面向未来,我们可以看到更行业、产学研各界都在涌现出大模型的训练与部署需求。进一步来看,大模型属于产业级 AI 能力与应用的一部分。除了一般意义上的预训练大模型,还有更多重度 AI 模型、AI 能力需要践行跨地域的训练。

与此同时,运营商本身也是大模型与重型 AI 能力的需求主体。5 月 16 日,浙江移动在电信日发布的 " 杭小忆 " 就是基于 " 紫东 . 太初 ",叠加杭州特色景点——南宋御街的场景,进行高效的本地化增量训练打造而成的文旅数智人。

面向未来,会有越来越多的大模型踏上东数西算之路。不久之前," 中国算力网 - 智算网络 " 正式上线,这是中国算力网络建设迈出的重要一步。接下来,会有包括大模型在内的大量 AI 任务在算力网络中完成训练与部署。而运营商可以在算力网络的基础上,共同参与建设算力网络统一大市场,实现全程全网的社会级算力服务,这对于运营商来说是一个巨大机遇。运营商既可以成为算力网络建设的主力军,也将从 AI 带来的网络增量中主要获益。

这些趋势与变化,正在构成运营商的全新赛道。大模型训练带来网络需求增加,配套网络服务更加复杂。这些特点都可以为运营商带来极高的价值增量,并且助力打开东数西算大背景下的连续性市场空间。

大模型的产业纪元面前,运营商手中掌握着大模型产业化的最后一块拼图。运营商关注、发力这一市场,也有助于大模型走向规模化应用与产业级繁荣。

未来,大模型训练者、昇腾 AI、运营商与产业需求的 " 四方联动 ",将构成一个高效率、低门槛的产业范式,推动 AI 黄金时代的到来。




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