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AI 的下個(gè)“萬(wàn)億美元機(jī)會(huì)”在哪里?

本文作者: 董子博 2024-04-28 10:56
導(dǎo)語(yǔ):誰(shuí)能抓住 AI 操作系統(tǒng)的機(jī)會(huì),誰(shuí)就能成為科技行業(yè)的“扛把子”。

AI 的下個(gè)“萬(wàn)億美元機(jī)會(huì)”在哪里?

AI 風(fēng)行一年,最大的市場(chǎng)機(jī)會(huì),卻不在大模型本身。

2023年,投身 AI 的入局者不少,“群模亂舞”之下,玩家大概可以分成幾類。

大模型時(shí)代的下策,是單做模型,意在用技術(shù)力擠開市場(chǎng)大門,片面關(guān)注在模型能力、參數(shù),硬要對(duì)標(biāo)技術(shù)前沿,做最“牛 X”的大模型。

這類現(xiàn)象在去年上半年最火,ChatGPT 掀起的熱潮也捂熱了不少人的大腦,但實(shí)際做下來(lái),卻總發(fā)現(xiàn)要拿下技術(shù),終歸逃不開大模型的 Scaling Law,投入深不見底,技術(shù)差距也無(wú)法一時(shí)彌補(bǔ);產(chǎn)品缺乏新意,難以做到與市場(chǎng)需求匹配,自然也難以維持高額的算力、人員支出。

而隨著資本市場(chǎng)漸冷,去年,這一批人已經(jīng)不少,倒在了理想主義的大門前,敗于“反復(fù)造輪子”帶來(lái)的生產(chǎn)力浪費(fèi)。

而中策,是模型和產(chǎn)品兩手抓,用大模型能力帶動(dòng) AI 產(chǎn)品的開發(fā),為人工智能找一個(gè)能夠?qū)嶋H落地、產(chǎn)生價(jià)值的安身之所。

曾有人說(shuō),大模型當(dāng)下的市場(chǎng)思路,是把一顆上好的松露,放進(jìn)油紙袋子里包好,放在顧客面前——無(wú)論多好的品質(zhì),吹到天上,食客不知道怎么吃,也不知道怎么才好吃;

而有經(jīng)驗(yàn)的廚師,會(huì)把松露輔以牛排、鱈魚、鹿肉等本就鮮美的食材,最大程度發(fā)揮松露的優(yōu)點(diǎn),把那些“傳統(tǒng)”的菜式“重做”一遍。

要制造出 AI 的殺手級(jí)應(yīng)用,也是一個(gè)道理:讓 AI 發(fā)揮長(zhǎng)處,用智能重新為原有的場(chǎng)景賦能。如果能找到這樣一個(gè)恰到好處的結(jié)合點(diǎn),很容易就能捧出下一個(gè)字節(jié)和拼多多量級(jí)的公司。

而歸根結(jié)底以上兩點(diǎn),終歸不是上策。更大的格局,是用一個(gè)更龐大的體系,把無(wú)數(shù)的“殺手級(jí)應(yīng)用”納入自己的下游,以技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和世界的變革,在時(shí)代齒輪的扭矩中采掘一個(gè)數(shù)十年難得的機(jī)會(huì)——

一個(gè)用 AI 操作系統(tǒng)改變世界的機(jī)會(huì)。

一、人機(jī)交互每變革一次,就誕生一個(gè)萬(wàn)億美元規(guī)模的機(jī)會(huì)

在過(guò)去一年間,與諸多 AI 業(yè)內(nèi)精英交流的過(guò)程中,AI 科技評(píng)論總能聽到一個(gè)聲音:

人機(jī)交互,才是讓一家超級(jí)科技公司誕生的“金鑰匙”。4月16號(hào)在深圳舉辦的百度 2024 Create AI 大會(huì)上,百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖,講了這么一個(gè)故事:

AI 的下個(gè)“萬(wàn)億美元機(jī)會(huì)”在哪里?

從最早期,人類與計(jì)算機(jī)的交互靠的還是布線板,工人手動(dòng)插拔電纜、轉(zhuǎn)動(dòng)旋鈕,人機(jī)交互甚至是個(gè)“體力活”;

而隨著匯編語(yǔ)言、匯編器、高級(jí)編程語(yǔ)言和編譯器的出現(xiàn),人類這才能用一種“類似”交流的方式,以一種“語(yǔ)言”和計(jì)算機(jī)溝通;

時(shí)間軸再次推進(jìn),很快,單機(jī)算力再難面對(duì)正急速增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求,云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生,人類也不再滿足同時(shí)與一臺(tái)機(jī)器“對(duì)話”,而是要按需與多臺(tái)機(jī)器形成的“集群”協(xié)作,把人機(jī)交互又推上了一個(gè)等級(jí);

而到了今天,AI 大模型的出現(xiàn),再次給人機(jī)交互帶來(lái)了新機(jī)會(huì)——以編程為例,程序員不必再?gòu)恼Z(yǔ)言學(xué)起,直接使用自然語(yǔ)言,在 AI 的幫助下,就能實(shí)現(xiàn)自己想要的功能;

也是如此,編程也就不再是人類與計(jì)算機(jī)“斗智斗勇”,而變成了人對(duì) AI“許愿”。

在人工智能慷慨的幫助下,“人人都是開發(fā)者”的愿景已經(jīng)不遠(yuǎn)。

回看這個(gè)過(guò)程,如同耕者在春季翻開土壤,無(wú)數(shù)的生機(jī)因此出現(xiàn),每一次人機(jī)交互方式的新革命,帶來(lái)的都是一次科技行業(yè)萬(wàn)億美元規(guī)模的契機(jī)。

抓住了這個(gè)機(jī)會(huì),蘋果做出了第一臺(tái)個(gè)人電腦,后又在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代引領(lǐng)風(fēng)潮;微軟做出了第一個(gè)可視化的操作系統(tǒng),又利用辦公軟件奠定了今天的辦公流;而在云業(yè)務(wù)的加持下,亞馬遜在二級(jí)市場(chǎng)20年來(lái)狂漲近300倍,從一家電商平臺(tái)起家,躋身今日頭部科技公司的行列……

細(xì)心觀察,人們會(huì)發(fā)現(xiàn):這些萬(wàn)億美元市值科技公司的誕生,都脫不開他們?cè)诩夹g(shù)革新的浪潮中,抓住了一個(gè)能夠改變?nèi)藱C(jī)交互方式的機(jī)會(huì)。

開頭提到,當(dāng)下大模型勢(shì)頭正盛,如果單純把 AI 看作是一個(gè)技術(shù)或一個(gè)產(chǎn)品,那么人工智能真正的潛力就仍未被完全挖掘;

相反,只有把 AI 的能力和矩陣集成為一個(gè)操作系統(tǒng),管理硬件資源和軟件服務(wù)的運(yùn)行池,提供對(duì)外的服務(wù)接口,并借此為人機(jī)交互帶來(lái)新的變化,才有可能撬動(dòng)這個(gè)萬(wàn)億美元的機(jī)會(huì)。

而要做這樣一個(gè)操作系統(tǒng),在人機(jī)交互逐鹿之戰(zhàn)中問(wèn)鼎,又談何容易?

二、做 AI 操作系統(tǒng),高性能異構(gòu)計(jì)算是“硬門檻”

“大模型不是免費(fèi)的午餐?!痹诖髸?huì)上,沈抖如此講道。想要讓 AI 操作系統(tǒng)能跑起來(lái),算力是一個(gè)永遠(yuǎn)無(wú)法跨過(guò)的話題。

去年年初,在一眾分析師的論斷中,算力并不是一個(gè)關(guān)鍵因素:畢竟算力是一個(gè)“金錢游戲”,只要錢夠,能砸下來(lái)足夠多的卡,這個(gè)問(wèn)題也就自然迎刃而解。

然而一年過(guò)去,越來(lái)越多的人這才發(fā)現(xiàn),當(dāng)模型參數(shù)量級(jí)越卷越大,“金錢游戲”所需的金錢量級(jí),也正在超出大多數(shù)公司能承受的范圍。

如此,算力問(wèn)題,單靠“砸錢”也就再難得出一個(gè)令人信服的答案。

連 AI 大模型的“領(lǐng)頭羊”——OpenAI 的 CEO 山姆·奧特曼都不僅一次公開抱怨手里的算力不足。至少在當(dāng)下看來(lái),算力問(wèn)題正強(qiáng)硬地制約著 AI 的發(fā)展速度。

大模型的計(jì)算也需要“降本增效”,降低算力浪費(fèi)是一個(gè)重要的途徑。

如何讓萬(wàn)卡集群如同一張卡一樣“通力合作”、讓性能可以線性擴(kuò)展、任務(wù)間不產(chǎn)生間斷,這給 AI 操作系統(tǒng)的算力集群設(shè)計(jì)、調(diào)度和容錯(cuò)提出了巨大的挑戰(zhàn)。

而新近推出了 AI 操作系統(tǒng)“萬(wàn)源”的百度,正通過(guò)萬(wàn)卡集群上的有效訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)占比超過(guò)了98.8%,線性加速比和帶寬有效性都達(dá)到了95%的“尖子生”成績(jī),讓業(yè)界看到了新希望。

AI 的下個(gè)“萬(wàn)億美元機(jī)會(huì)”在哪里?

(百度智能云發(fā)布新一代智能計(jì)算操作系統(tǒng)——萬(wàn)源)

而僅解決算力浪費(fèi)問(wèn)題,似乎還并不足以一勞永逸地完成大模型的“降本增效”——在國(guó)內(nèi),“禁運(yùn)”帶來(lái)的影響還在持續(xù),要湊齊運(yùn)載大模型所需的萬(wàn)卡算力,使用多種性能不同的芯片異構(gòu)計(jì)算,幾乎成了一個(gè)必選項(xiàng)。

異構(gòu)計(jì)算,讓不同廠家、不同代際、不同性能的芯片互聯(lián)互通,是一個(gè)巨大的難題。

過(guò)去的通識(shí)是,異構(gòu)計(jì)算只能用不同的芯片解決不同的任務(wù);要把型號(hào)不一而足的芯片,放進(jìn)同一個(gè)任務(wù)里——尤其是訓(xùn)練任務(wù)——幾乎是天方夜譚。

要迎難而上,解決異構(gòu)計(jì)算的效率問(wèn)題,就不得不需要一點(diǎn)“黑科技”。

而要做 AI 操作系統(tǒng),百度在算力層的底氣,就是他們已經(jīng)解決了這個(gè)“不可能”的難題,屏蔽掉了不同芯片之間的差異,更是給了用戶選擇芯片組合的自由權(quán)。

在百度的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)“百舸”上,單一訓(xùn)練任務(wù)下,多家廠商的上萬(wàn)張芯片相互協(xié)作,百卡性能損失3%,千卡損失不超過(guò)5%,硬生生用技術(shù)把異構(gòu)算力協(xié)作的效率提了上來(lái)。

也正是如此,芯片的“卡脖子”難題也就此被百度化解:不僅可以擺脫對(duì)單一芯片的依賴,創(chuàng)建一條更具彈性的供應(yīng)鏈,把風(fēng)險(xiǎn)降到最低;還可以讓成本更加可控。

百度的解決方案,一是將底層通信和上層算子的優(yōu)化和實(shí)現(xiàn)拆分開,讓專業(yè)的人做專業(yè)的事,自己專門負(fù)責(zé)底層加速庫(kù) AIAK 的開發(fā),給異構(gòu)計(jì)算搭好一個(gè)“大舞臺(tái)”,讓各家芯片來(lái)到百度的集合通訊庫(kù)都可以跑通;

二是在加速庫(kù)里做好并行框架的實(shí)現(xiàn),優(yōu)化并行策略,通過(guò)自適應(yīng)算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)TP(張量模型并行)、MP(模型并行)、PP(流水線并行)不同的并行策略的參數(shù)設(shè)定,迅速拿準(zhǔn)并行化策略,處置訓(xùn)練任務(wù)的底層設(shè)置。

三是在卡間通信上,整合網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,GPU層面上主要通過(guò) NVLink,而當(dāng)算力走出機(jī)器,百度主要使用的還是 RDMA,對(duì)于一些特殊的芯片,百度也有一些相當(dāng)具體的實(shí)現(xiàn)策略。

既然短期內(nèi)多款芯片并存是現(xiàn)實(shí)局面,那么與其怨天尤人,不如主動(dòng)擁抱。百度讓“百舸”爭(zhēng)流,主打的就是主動(dòng)擁抱多樣化的芯片生態(tài),在異構(gòu)計(jì)算上做到極致。

脫離了“云”的硬件,AI 操作系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)也就成了“空中樓閣”——而云智一體,協(xié)同軟硬件優(yōu)化也正逐漸成為不少實(shí)力的大玩家的共識(shí)。

而要跑到一萬(wàn)張卡,要讓一萬(wàn)張卡跑到同一個(gè)任務(wù)里,還是多家芯片組成的“多國(guó)部隊(duì)”,對(duì)于任何公司來(lái)說(shuō),都是個(gè)難以逾越的鴻溝。

今天的百度,已經(jīng)跑出了一條路一云多芯、單任務(wù)多芯片的異構(gòu)之路;

AI 的下個(gè)“萬(wàn)億美元機(jī)會(huì)”在哪里?

(業(yè)界領(lǐng)先的單一任務(wù)一云多芯大模型訓(xùn)練解決方案)

而其他玩家想要跑通這一套體系,進(jìn)而在這一套體系上打造新的 AI 操作系統(tǒng),在 AI 和云計(jì)算領(lǐng)域多年的積累和落地則必不可少。

三、工具鏈,“低成本”有“高難度”

如果把計(jì)算能力看作 AI 操作系統(tǒng)的“內(nèi)核”,那么工具鏈就是鏈接著開發(fā)者與 AI 的“中間層”。

歸根結(jié)底,算力和大模型再?gòu)?qiáng),使用者用不順手,沒(méi)法把大模型用進(jìn)場(chǎng)景,將 AI 的能力用到極致,AI 的操作系統(tǒng)就也只能是空談。

到了這一層,AI 操作系統(tǒng)面臨的就不再只是一個(gè)技術(shù)難題。如何理解廣闊市場(chǎng)和紛繁復(fù)雜的場(chǎng)景,也成為了一個(gè)必須被回答的問(wèn)題。

一方面,面對(duì)不同預(yù)算和需求的用戶,AI 操作系統(tǒng)必須足夠靈活,給出多種能夠最高效解決問(wèn)題的方案。

盡管去年以來(lái),市場(chǎng)對(duì)大模型原生應(yīng)用的需求正不斷地提升,但在使用中,“性能、速度、價(jià)格”的“不可能三角”,也讓不少人望而卻步——

如果只用一個(gè)模型,參數(shù)規(guī)模小了解決不了問(wèn)題,參數(shù)規(guī)模大了又難以打平成本、滿足高并發(fā)的需求。

這也就要求 AI 操作系統(tǒng)的提供方,不能一味抱持著一以貫之的思路,面對(duì)不同的場(chǎng)景,要提供不同規(guī)格的基座模型選擇,不讓用戶在操作系統(tǒng)里花冤枉錢。

以百度為例,在已經(jīng)獲得了不少認(rèn)可的文心 4.0 基礎(chǔ)上,千帆團(tuán)隊(duì)又訓(xùn)出了 ERNIE Speed、Lite、Tiny 3個(gè)不同量級(jí)的輕量化模型,分別針對(duì)不同用戶對(duì)大模型的不同需求。

而在 ModelBuilder 提供的模型路由服務(wù)之下,針對(duì)不同難度的任務(wù),AI 操作系統(tǒng)萬(wàn)源也可以自主選擇最合適的模型完成調(diào)用,實(shí)現(xiàn)效價(jià)比的最優(yōu),在效果基本持平的情況下,將推理成本下降了30%。

而在自有模型之外,千帆也支持 LLaMA、Baichuan 等等第三方的模型產(chǎn)品,主打一個(gè)“客戶想要什么,我們就提供什么?!?/p>

一方面,大模型讓人機(jī)交互方式走向自然語(yǔ)言,背后也需要一整套的 AI 能力和工具的支持。

一個(gè)更好的 AI 操作系統(tǒng),要讓用戶可以更輕松簡(jiǎn)便地完成應(yīng)用的開發(fā),甚至只需輸入一小段對(duì)應(yīng)用功能的描述,甚至不用寫一行代碼,就可以獲得實(shí)際解決自己需求的應(yīng)用。

在百度的萬(wàn)源體系下,內(nèi)置的 AppBuilder、AgentBuilder 兩個(gè)應(yīng)用開發(fā)平臺(tái),不僅已經(jīng)讓上述的想象落進(jìn)了現(xiàn)實(shí),而且兩個(gè)平臺(tái)的 SDK 也支持二次開發(fā),讓開發(fā)者細(xì)致入微的個(gè)性化需求得到滿足。

不僅如此,以百度 AppBuilder 開發(fā)的應(yīng)用,可以一鍵發(fā)布至百度搜索、微信公眾號(hào)等平臺(tái),讓應(yīng)用的分發(fā)不再困難;也可以通過(guò) API 或 SDK 的方式集成到自己的系統(tǒng)中。

另一方面,紛繁復(fù)雜的場(chǎng)景,使得模型的精調(diào)和完善的工具組件體系成為了必要。

在百度萬(wàn)源中,支持開發(fā)的工具組件數(shù),已經(jīng)上次的11個(gè),高速增長(zhǎng)到了 54 個(gè)。其中大模型的組件、 AI 能力的組件、插件工具以及數(shù)字人的組件等等種類多樣,不一而足,同時(shí)還支持一次鑒權(quán)全部接入,省去不少繁瑣的手續(xù)。

如同搭積木一樣,用戶搭配組合不同的組件,拼裝之后就可以成為一個(gè)工作流,完成符合自己使用需求的大模型定制。

一個(gè)人如果長(zhǎng)年從事 To B 生意,大多都會(huì)發(fā)現(xiàn),To B 的底層邏輯總是“樸實(shí)無(wú)華”:如何花小錢,辦大事。

“簡(jiǎn)單是終極的復(fù)雜。”沈抖用這句話開始了自己在 Create AI 開發(fā)者大會(huì)上的演講,就是意在減輕開發(fā)者的負(fù)擔(dān),為用戶提供極簡(jiǎn)的開發(fā)體驗(yàn)。

當(dāng)下,百度整個(gè)大模型平臺(tái)的服務(wù)客戶數(shù)在一個(gè)多月里又增長(zhǎng)了1萬(wàn),已經(jīng)突破了8.5萬(wàn)。通過(guò)千帆精調(diào)的模型數(shù),則漲到了 1.4萬(wàn),而開發(fā)的應(yīng)用數(shù)現(xiàn)在也超過(guò)了19萬(wàn)。

便宜易用的工具鏈,讓百度的 AI 操作系統(tǒng)體系已經(jīng)有了一個(gè)不淺的用戶池子。而積累起了用戶,生態(tài)怎么做,則又成為了百度萬(wàn)源的“One more thing”。

四、做生態(tài),要“譬如北辰”

操作系統(tǒng)的成功,絕不只是技術(shù)上的成功。

十幾年,智能手機(jī)剛剛問(wèn)世,也并不只有安卓、IOS 兩家獨(dú)大——塞班、黑莓、Windows等等大批的操作系統(tǒng)百花齊放,激烈競(jìng)逐。而在廝殺的最后,只有安卓勝利了。

究其本質(zhì),還是得開發(fā)者得天下。

而得到了開發(fā)者,怎么把開發(fā)者留在操作系統(tǒng)里?怎么讓開發(fā)者找到用戶?賺到錢?這也考驗(yàn)著 AI 操作系統(tǒng)開發(fā)者在市場(chǎng)領(lǐng)域的能力和資源。

在 AI 時(shí)代,市場(chǎng)角度上“客戶”和“伙伴”的概念,正因?yàn)楸贿M(jìn)一步降低了的開發(fā)門檻而模糊。對(duì)于 AI 操作系統(tǒng)的開發(fā)者生態(tài),一個(gè)點(diǎn)是把他們引進(jìn)來(lái),一個(gè)點(diǎn)是把他們留下來(lái)。

引進(jìn)來(lái),靠的是直接的激勵(lì),以及加入平臺(tái)的便捷程度。這就要求 AI 操作系統(tǒng)足夠開放,也能投入足夠的成本用于激勵(lì),開辦開發(fā)者大賽,讓更多人加入進(jìn) AI 原生應(yīng)用開發(fā)的行伍。

在爭(zhēng)奪開發(fā)者的大戰(zhàn)中,AI 操作系統(tǒng)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)顯然更加明顯——一方面是能夠首先獲得一個(gè)更大的開發(fā)者群體,并且讓他們更早在平臺(tái)上完成產(chǎn)品,獲得收益;另一方面是觸達(dá) AI 原生應(yīng)用的 B、C 端用戶更早,也能更早讓開發(fā)者形成粘性,留在 AI 操作系統(tǒng)上。

而提到先發(fā)優(yōu)勢(shì),就又不得不提到百度。無(wú)論在大模型技術(shù)、大模型生態(tài),還是 AI 操作系統(tǒng)上,百度都是國(guó)內(nèi)一眾跟進(jìn)者的領(lǐng)頭羊。

在千帆的應(yīng)用商店上,已經(jīng)有300個(gè) AI 原生應(yīng)用上架,而第一批上線的 App 已經(jīng)開始拿到了分潤(rùn)。

而要讓人留下來(lái),就得讓開發(fā)者能夠在平臺(tái)上持續(xù)地獲得商業(yè)收入和正反饋,最終實(shí)現(xiàn)用 AI 操作系統(tǒng)的“發(fā)家致富”——這才是 AI 操作系統(tǒng)能夠提供給開發(fā)者的核心價(jià)值。

比如,在千帆平臺(tái)上賣的最好的,是一個(gè)叫 ChatPPT 的演示文檔助手,依靠親民的價(jià)格和好用的功能,百元左右的價(jià)格,至今已經(jīng)售出了上千單。

而有一家公司,短短一個(gè)月的時(shí)間,就在千帆發(fā)了20多款應(yīng)用,涵蓋背古詩(shī)、寫作文、市場(chǎng)營(yíng)銷、繪圖,一個(gè)月的凈利潤(rùn)就有幾百萬(wàn)。

如果簡(jiǎn)單的工作就能帶來(lái)不錯(cuò)的收入,開發(fā)者怎么會(huì)不愿意留在平臺(tái)上?

盡管已經(jīng)有了不錯(cuò)的成績(jī),但要扭轉(zhuǎn)用戶的使用習(xí)慣,終歸還是一件不容易的事情。

一方面讓開發(fā)者看到 AI 的價(jià)值,另一方面也要實(shí)打?qū)嵉亟o開發(fā)者帶來(lái)生產(chǎn)力的提升和經(jīng)濟(jì)上的收益。

而萬(wàn)源的生態(tài)體系還不僅如此:

對(duì)上,萬(wàn)源鏈接開發(fā)者,通過(guò)不斷更新的能力和接口,讓 AI 原生應(yīng)用大繁榮;

對(duì)下,萬(wàn)源鏈接芯片廠商,擴(kuò)大芯片適配的隊(duì)伍,給開發(fā)者提供更簡(jiǎn)便易用的異構(gòu)算力;

向左,萬(wàn)源可以鏈接企業(yè)用戶,讓他們可以基于萬(wàn)源個(gè)性打造自己的 AI 操作系統(tǒng);

向右,萬(wàn)源則鏈接智算中心,把更高效的計(jì)算方案推廣給更多的用戶。

這條路,如同《論語(yǔ)》中說(shuō)的“譬如北辰,居其所,而眾星共之?!庇酶玫纳鷳B(tài),將產(chǎn)業(yè)鏈路中的每一環(huán)都圍繞在 AI 操作系統(tǒng)的身旁,進(jìn)而創(chuàng)造一個(gè)以 AI 為軸的更廣闊的生態(tài)系統(tǒng)。

結(jié)語(yǔ):1+1>2

技術(shù)、產(chǎn)品、市場(chǎng)矩陣,要做成一個(gè) AI 時(shí)代的操作系統(tǒng),這三者一個(gè)也不能少。

作為中國(guó)第一個(gè)提出 AI 操作系統(tǒng)概念的大廠,百度的萬(wàn)源看起來(lái)似乎并不是一個(gè)新技術(shù)、新產(chǎn)品,而更像是當(dāng)下百度智能云技術(shù)產(chǎn)品體系的又一次整合。

有人或許會(huì)問(wèn):這只不過(guò)又是一個(gè)新概念,拼拼湊湊算什么操作系統(tǒng)?要說(shuō) AI OS,集成了 New Bing 和 Copilot 的 Windows 才算是真正的 AI 操作系統(tǒng)。

而事實(shí)上,萬(wàn)源的提出,很可能是百度在2024年最令人激動(dòng)的新動(dòng)向:將諸多技術(shù)產(chǎn)品在操作系統(tǒng)上兵合一處,正很好地向外界展現(xiàn)了百度作為一家 AI 大廠,在人工智能領(lǐng)域上“舍我其誰(shuí)”的野心。

而之所以沒(méi)有選擇 Windows 的形態(tài),而選擇了 To B,百度萬(wàn)源對(duì)標(biāo)的反而是微軟的 Azure,做自己更擅長(zhǎng)的賽道,找離錢更近的領(lǐng)域。

去年,不少人大談 AGI,夢(mèng)想著在未來(lái),人工智能將如同科幻小說(shuō)里寫的那樣,改變世界;

而仍有不少人,“枯燥”地打磨技術(shù)和產(chǎn)品,深入行業(yè)和場(chǎng)景,只做最落地的事情——他們也要改變世界,而且他們要在今天就一點(diǎn)點(diǎn)地改變世界。

操作系統(tǒng),是科技界在人機(jī)交互上的又一次爆炸性的機(jī)會(huì)。而要抓住這個(gè)機(jī)會(huì),就必須用一整套體系形成規(guī)模效應(yīng),讓1+1>2。

在未來(lái),用 AI 操作系統(tǒng)提供全棧 To B 服務(wù),一站式解決用戶的問(wèn)題,必然是優(yōu)秀 AI 大廠的大勢(shì)所趨,也是云大廠轉(zhuǎn)型的必然方向。

其他云大廠要加入這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),不僅需要有足夠優(yōu)質(zhì)的大模型作為支持,還要有足夠深厚的云技術(shù)、場(chǎng)景積累,能做“模型-開發(fā)-市場(chǎng)”的全鏈路支持。如同一個(gè)水桶,不能有一塊短板。

把萬(wàn)源 AI 操作系統(tǒng)當(dāng)成一塊沃土,在上面長(zhǎng)出的應(yīng)用——無(wú)論是百度來(lái)開發(fā),還是其他開發(fā)者來(lái)開發(fā)——都能夠以多種多樣的形式,走進(jìn) B 端和 C 端的很多場(chǎng)景,進(jìn)而帶動(dòng)公司在云領(lǐng)域上的收入。

如此看來(lái),萬(wàn)源稱得上是百度智能云最堅(jiān)實(shí)的基石。

“我們終極的成功,”百度集團(tuán)副總裁侯震宇在接受采訪時(shí)講道,“就是希望我們的 ModelBulider 能夠身材更多的模型,我們的 AppBulider 能夠產(chǎn)生更多的應(yīng)用,這就是我們最大的理想?!?/p>

(面對(duì)這個(gè)萬(wàn)億美元的 AI 機(jī)會(huì),AI 科技評(píng)論將持續(xù)跟進(jìn)觀察,歡迎感興趣的讀者加作者微信:william_dong,探討認(rèn)知,分享八卦。)

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