0
| 本文作者： 董子博 | 2024-04-28 10:56 |
AI 風(fēng)行一年，最大的市場機(jī)會，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。
大模型時代的下策，是單做模型，意在用技術(shù)力擠開市場大門，片面關(guān)注在模型能力、參數(shù)，硬要對標(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，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)差距也無法一時彌補(bǔ)；產(chǎn)品缺乏新意，難以做到與市場需求匹配，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 AI 產(chǎn)品的開發(fā)，為人工智能找一個能夠?qū)嶋H落地、產(chǎn)生價值的安身之所。
曾有人說，大模型當(dāng)下的市場思路，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 的殺手級應(yīng)用，也是一個道理：讓 AI 發(fā)揮長處，用智能重新為原有的場景賦能。如果能找到這樣一個恰到好處的結(jié)合點(diǎn)，很容易就能捧出下一個字節(jié)和拼多多量級的公司。
而歸根結(jié)底以上兩點(diǎn)，終歸不是上策。更大的格局，是用一個更龐大的體系，把無數(shù)的“殺手級應(yīng)用”納入自己的下游，以技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)和世界的變革，在時代齒輪的扭矩中采掘一個數(shù)十年難得的機(jī)會——
一個用 AI 操作系統(tǒng)改變世界的機(jī)會。
在過去一年間，與諸多 AI 業(yè)內(nèi)精英交流的過程中，AI 科技評論總能聽到一個聲音：
人機(jī)交互，才是讓一家超級科技公司誕生的“金鑰匙”。4月16號在深圳舉辦的百度 2024 Create AI 大會上，百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖，講了這么一個故事：
從最早期，人類與計(jì)算機(jī)的交互靠的還是布線板，工人手動插拔電纜、轉(zhuǎn)動旋鈕，人機(jī)交互甚至是個“體力活”；
而隨著匯編語言、匯編器、高級編程語言和編譯器的出現(xiàn)，人類這才能用一種“類似”交流的方式，以一種“語言”和計(jì)算機(jī)溝通；
時間軸再次推進(jìn)，很快，單機(jī)算力再難面對正急速增長的市場需求，云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生，人類也不再滿足同時與一臺機(jī)器“對話”，而是要按需與多臺機(jī)器形成的“集群”協(xié)作，把人機(jī)交互又推上了一個等級；
而到了今天，AI 大模型的出現(xiàn)，再次給人機(jī)交互帶來了新機(jī)會——以編程為例，程序員不必再從語言學(xué)起，直接使用自然語言，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 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)。
回看這個過程，如同耕者在春季翻開土壤，無數(shù)的生機(jī)因此出現(xiàn)，每一次人機(jī)交互方式的新革命，帶來的都是一次科技行業(yè)萬億美元規(guī)模的契機(jī)。
抓住了這個機(jī)會，蘋果做出了第一臺個人電腦，后又在移動互聯(lián)網(wǎng)時代引領(lǐng)風(fēng)潮；微軟做出了第一個可視化的操作系統(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，亞馬遜在二級市場20年來狂漲近300倍，從一家電商平臺起家，躋身今日頭部科技公司的行列……
細(xì)心觀察，人們會發(fā)現(xiàn)：這些萬億美元市值科技公司的誕生，都脫不開他們在技術(shù)革新的浪潮中，抓住了一個能夠改變?nèi)藱C(jī)交互方式的機(jī)會。
開頭提到，當(dāng)下大模型勢頭正盛，如果單純把 AI 看作是一個技術(shù)或一個產(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，提供對外的服務(wù)接口，并借此為人機(jī)交互帶來新的變化，才有可能撬動這個萬億美元的機(jī)會。
而要做這樣一個操作系統(tǒng)，在人機(jī)交互逐鹿之戰(zhàn)中問鼎，又談何容易？
“大模型不是免費(fèi)的午餐?！痹诖髸?，沈抖如此講道。想要讓 AI 操作系統(tǒng)能跑起來，算力是一個永遠(yuǎn)無法跨過的話題。
去年年初，在一眾分析師的論斷中，算力并不是一個關(guān)鍵因素：畢竟算力是一個“金錢游戲”，只要錢夠，能砸下來足夠多的卡，這個問題也就自然迎刃而解。
然而一年過去，越來越多的人這才發(fā)現(xiàn)，當(dāng)模型參數(shù)量級越卷越大，“金錢游戲”所需的金錢量級，也正在超出大多數(shù)公司能承受的范圍。
如此，算力問題，單靠“砸錢”也就再難得出一個令人信服的答案。
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，算力問題正強(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)是一個重要的途徑。
如何讓萬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)度和容錯提出了巨大的挑戰(zhàn)。
而新近推出了 AI 操作系統(tǒng)“萬源”的百度，正通過萬卡集群上的有效訓(xùn)練時長占比超過了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，讓業(yè)界看到了新希望。
（百度智能云發(fā)布新一代智能計(jì)算操作系統(tǒng)——萬源）
而僅解決算力浪費(fèi)問題，似乎還并不足以一勞永逸地完成大模型的“降本增效”——在國內(nèi)，“禁運(yùn)”帶來的影響還在持續(xù)，要湊齊運(yùn)載大模型所需的萬卡算力，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，是一個巨大的難題。
過去的通識是，異構(gòu)計(jì)算只能用不同的芯片解決不同的任務(wù)；要把型號不一而足的芯片，放進(jìn)同一個任務(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“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“百舸”上，單一訓(xùn)練任務(wù)下，多家廠商的上萬張芯片相互協(xié)作，百卡性能損失3%，千卡損失不超過5%，硬生生用技術(shù)把異構(gòu)算力協(xié)作的效率提了上來。
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 AIAK 的開發(fā)，給異構(gòu)計(jì)算搭好一個“大舞臺”，讓各家芯片來到百度的集合通訊庫都可以跑通；
二是在加速庫里做好并行框架的實(shí)現(xiàn)，優(yōu)化并行策略，通過自適應(yīng)算法自動實(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 NVLink，而當(dāng)算力走出機(jī)器，百度主要使用的還是 RDMA，對于一些特殊的芯片，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，不如主動擁抱。百度讓“百舸”爭流，主打的就是主動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。
而要跑到一萬張卡，要讓一萬張卡跑到同一個任務(wù)里，還是多家芯片組成的“多國部隊(duì)”，對于任何公司來說，都是個難以逾越的鴻溝。
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；
（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。
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，算力和大模型再強(qiáng)，使用者用不順手，沒法把大模型用進(jìn)場景，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技術(shù)難題。如何理解廣闊市場和紛繁復(fù)雜的場景，也成為了一個必須被回答的問題。
一方面，面對不同預(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題的方案。
盡管去年以來，市場對大模型原生應(yīng)用的需求正不斷地提升，但在使用中，“性能、速度、價格”的“不可能三角”，也讓不少人望而卻步——
如果只用一個模型，參數(shù)規(guī)模小了解決不了問題，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，面對不同的場景，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個不同量級的輕量化模型，分別針對不同用戶對大模型的不同需求。
而在 ModelBuilder 提供的模型路由服務(wù)之下，針對不同難度的任務(wù)，AI 操作系統(tǒng)萬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“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言，背后也需要一整套的 AI 能力和工具的支持。
一個更好的 AI 操作系統(tǒng)，要讓用戶可以更輕松簡便地完成應(yīng)用的開發(fā)，甚至只需輸入一小段對應(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。
在百度的萬源體系下，內(nèi)置的 AppBuilder、AgentBuilder 兩個應(yīng)用開發(fā)平臺，不僅已經(jīng)讓上述的想象落進(jìn)了現(xiàn)實(shí)，而且兩個平臺的 SDK 也支持二次開發(fā)，讓開發(fā)者細(xì)致入微的個性化需求得到滿足。
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、微信公眾號等平臺，讓應(yīng)用的分發(fā)不再困難；也可以通過 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。
在百度萬源中，支持開發(fā)的工具組件數(shù)，已經(jīng)上次的11個，高速增長到了 54 個。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工作流，完成符合自己使用需求的大模型定制。
一個人如果長年從事 To B 生意，大多都會發(fā)現(xiàn)，To B 的底層邏輯總是“樸實(shí)無華”：如何花小錢，辦大事。
“簡單是終極的復(fù)雜?！鄙蚨队眠@句話開始了自己在 Create AI 開發(fā)者大會上的演講，就是意在減輕開發(fā)者的負(fù)擔(dān)，為用戶提供極簡的開發(fā)體驗(yàn)。
當(dāng)下，百度整個大模型平臺的服務(wù)客戶數(shù)在一個多月里又增長了1萬，已經(jīng)突破了8.5萬。通過千帆精調(diào)的模型數(shù)，則漲到了 1.4萬，而開發(fā)的應(yīng)用數(shù)現(xiàn)在也超過了19萬。
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，則又成為了百度萬源的“One more thing”。
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)者在市場領(lǐng)域的能力和資源。
在 AI 時代，市場角度上“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。對于 AI 操作系統(tǒng)的開發(fā)者生態(tài)，一個點(diǎn)是把他們引進(jìn)來，一個點(diǎn)是把他們留下來。
引進(jìn)來，靠的是直接的激勵，以及加入平臺的便捷程度。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，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。
在爭奪開發(fā)者的大戰(zhàn)中，AI 操作系統(tǒng)的先發(fā)優(yōu)勢顯然更加明顯——一方面是能夠首先獲得一個更大的開發(fā)者群體，并且讓他們更早在平臺上完成產(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，就又不得不提到百度。無論在大模型技術(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 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。
而要讓人留下來，就得讓開發(fā)者能夠在平臺上持續(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)者的核心價值。
比如，在千帆平臺上賣的最好的，是一個叫 ChatPPT 的演示文檔助手，依靠親民的價格和好用的功能，百元左右的價格，至今已經(jīng)售出了上千單。
而有一家公司，短短一個月的時間，就在千帆發(fā)了20多款應(yīng)用，涵蓋背古詩、寫作文、市場營銷、繪圖，一個月的凈利潤就有幾百萬。
如果簡單的工作就能帶來不錯的收入，開發(fā)者怎么會不愿意留在平臺上？
盡管已經(jīng)有了不錯的成績，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 的價值，另一方面也要實(shí)打?qū)嵉亟o開發(fā)者帶來生產(chǎn)力的提升和經(jīng)濟(jì)上的收益。
而萬源的生態(tài)體系還不僅如此：
對上，萬源鏈接開發(fā)者，通過不斷更新的能力和接口，讓 AI 原生應(yīng)用大繁榮；
對下，萬源鏈接芯片廠商，擴(kuò)大芯片適配的隊(duì)伍，給開發(fā)者提供更簡便易用的異構(gòu)算力；
向左，萬源可以鏈接企業(yè)用戶，讓他們可以基于萬源個性打造自己的 AI 操作系統(tǒng)；
向右，萬源則鏈接智算中心，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》中說的“譬如北辰，居其所，而眾星共之。”用更好的生態(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)造一個以 AI 為軸的更廣闊的生態(tài)系統(tǒng)。
技術(shù)、產(chǎn)品、市場矩陣，要做成一個 AI 時代的操作系統(tǒng)，這三者一個也不能少。
作為中國第一個提出 AI 操作系統(tǒng)概念的大廠，百度的萬源看起來似乎并不是一個新技術(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。
有人或許會問：這只不過又是一個新概念，拼拼湊湊算什么操作系統(tǒng)？要說 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，萬源的提出，很可能是百度在2024年最令人激動的新動向：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”的野心。
而之所以沒有選擇 Windows 的形態(tài)，而選擇了 To B，百度萬源對標(biāo)的反而是微軟的 Azure，做自己更擅長的賽道，找離錢更近的領(lǐng)域。
去年，不少人大談 AGI，夢想著在未來，人工智能將如同科幻小說里寫的那樣，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。而要抓住這個機(jī)會，就必須用一整套體系形成規(guī)模效應(yīng)，讓1+1>2。
在未來，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題，必然是優(yōu)秀 AI 大廠的大勢所趨，也是云大廠轉(zhuǎn)型的必然方向。
其他云大廠要加入這場競爭，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)、場景積累，能做“模型-開發(fā)-市場”的全鏈路支持。如同一個水桶，不能有一塊短板。
把萬源 AI 操作系統(tǒng)當(dāng)成一塊沃土，在上面長出的應(yīng)用——無論是百度來開發(fā)，還是其他開發(fā)者來開發(fā)——都能夠以多種多樣的形式，走進(jìn) B 端和 C 端的很多場景，進(jìn)而帶動公司在云領(lǐng)域上的收入。
如此看來，萬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>
（面對這個萬億美元的 AI 機(jī)會，AI 科技評論將持續(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。）
雷峰網(wǎng)
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
