云栖大会新秀场:大模型落地应用展露头角 算力需求仍在激增

⭐发布日期:2024年09月29日 | 来源:政事儿

⭐作者:阿格尼·格鲁迪特 责任编辑:Admin

⭐阅读量:472 评论:7人

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《科创板日报》9月20日讯(记者 黄心怡)要做AI时代最开放的一朵云,这是阿里云在去年云栖大会宣布的战略。在刚刚开幕的2024年杭州云栖大会上,阿里云依然强调开放与生态。

《科创板日报》记者注意到,阶跃星辰创始人姜大昕、月之暗面Kimi创始人杨植麟、生数科技首席科学家朱军的圆桌对谈被安排在大会上午的第二场演讲,仅次于在阿里巴巴集团CEO吴泳铭的演讲之后。而阿里云自身的通义大模型的发布则被安排在下午举行。

在云栖大会的展馆,月之暗面Kimi、百川智能、零一万物、智谱AI等大模型企业也位于主场馆的显著位置。

经历一番“百模大战”后,国内大模型在今年上半年掀起了“降价潮”,阿里、百度、腾讯等纷纷加入战团。阿里云首席技术官周靖人在采访中认为,目前在大模型领域谈不上价格战,因为价格还不够低,先要把资费降下来,才能有应用爆发。

▌AI应用新秀场 算力需求仍在激增

国内目前AI大模型数量已经不算少,但落地应用还未到遍地开花的时候。大模型要跑起来、更要用起来……怎样走好大模型落地应用“最后一公里”,是今年以来大模型行业的焦点。

在云栖大会展馆,AI应用也成为了重点展示对象。在软件应用上,图片、文案、视频生成,虚拟人、电商、运维、文书、辅助等各个细分领域都有企业涉足。AI硬件亦吸睛无数,AR眼镜、机器人、3D打印等展台吸引了众人驻足围观。

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科创板上市公司光云科技展示了大模型在电商领域的应用。其AI客服机器人快麦小智基于通义千问大模型、阿里云百炼和自身的算法能力等打造。

在B端算力需求方面, 阿里云智能集团副总裁、产品解决方案总经理霍嘉介绍,目前政企市场对GPU算力的需求在持续增长。

“有几个主要应用场景。第一类场景是城市智算,在各地都有智算集群的建设,这部分的投资非常旺盛。第二类是科研智算,比如说生物、环境、材料、地理(生化环材医)等专业利用大模型技术来进行新的科技探索。第三类是企业智算,更多在探索大模型应用的试点的场景,根据企业规模不同,从几台到几百台都有可能。”

阿里云副总裁张启也在采访中表示,从AI算力来看,整个算力市场上新增的算力需求,AI占比已经超过了50%,这意味着整个算力市场正在飞速从原来的CPU转向AI计算,这个加速度会不断持续上去,以后AI计算的市场和速度还会提升

谈及当前AI算力的挑战,霍嘉认为:一是规模化算力的情况下,如何达到比较好的性能;二是规模化的算力下,能否保持比较好的系统稳定性,因为GPU的服务器坏卡率、故障率非常高;其三是针对多种芯片的兼容。

▌“大模型现在的价格还不够低”

云栖大会上,继5月首次大幅降价后,阿里云百炼平台上的三款通义千问主力模型再次降价。Qwen-Turbo价格降低85%,达到百万tokens 0.3元,Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降价80%和50%。同时,阿里云百炼平台还为所有新用户免费赠送超5000万tokens及4500张图片生成额度。

对于价格战产生的影响,业内专家持不同看法。京东探索研究院院长、京东科技人工智能业务负责人何晓冬认为,价格战在短期内的确可以带来繁荣,但长期来看并不见得是件好事。“很可能连电费都付不起。”如果大模型带来经济效益不足以支撑大模型本身的成本的话,那么这个模式难以持续。

阿里云CTO周靖人则表示,并不认为这是价格战,如今的大模型价格还是太贵了,这样阻碍了AI应用的普及。

现在200元的手机套餐能用几十个G的流量,这能在二十年前想象到吗?这些流量要是在二十年前使用,估计得用破产。所以,今天的价格不存在说已经足够低了,相对未来庞大的应用来说,还太贵了。只有把模型的推理成本能够进一步的降下来,才能更有效地展开各种各样AI的应用,推动整个AI行业的发展。”

张启提出了一个业内判断,如今的AI相当于1996年左右的互联网,尚处于BBS时代。“你想想当时上网的资费很贵。后来随着互联网、移动互联网的发展,运营商大力去搞基建,才让资费降低。现在我们也疯狂搞AI大基建,只有把资费降到足够得低,才有可能去谈未来应用的爆发。不能现在简单算一个ROI(投资回报率)。”

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李涛

5秒前:第二类是科研智算,比如说生物、环境、材料、地理(生化环材医)等专业利用大模型技术来进行新的科技探索。

IP:80.80.3.*

萝莉娜

2秒前:小鹏汽车的 CEO 何小鹏佩戴 Rokid 眼镜开发者用通义灵码做的小机器人特斯拉人形机器人里掂D1通用人形机器人科创板上市公司光云科技展示了大模型在电商领域的应用。

IP:10.15.1.*

莎拉·道格拉斯SarahDouglas

8秒前:▌AI应用新秀场 算力需求仍在激增国内目前AI大模型数量已经不算少,但落地应用还未到遍地开花的时候。

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