通义听悟诞生背后,AI大模型打响应用第一枪

AI应用信息2个月前发布 XIAOT
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2023年伊始,ChatGPT的爆火出圈,迅速引发了业界对于生成式AI应用的关注,AI大模型的竞争更是愈演愈烈。
作为参与其中的重要玩家,阿里云先是在4月11日举行的阿里云峰会上,推出了通义千问大模型。紧接着6月1日,阿里云宣布通义大模型进展,聚焦音视频内容的AI新品“通义听悟”正式上线,成为国内首个开放公测的大模型应用产品,这意味着阿里云大语言模型,又向前端应用迈进了一大步。同时其基于AI大模型应用的发布,也相当于给当前纷争正劲的“大模型混战”,掷下了一枚重磅炸弹。
千模大战一触即发
近几个月,随着微软谷歌亚马逊等硅谷大厂,纷纷公布大模型及AIGC进展,通过AI搜索引擎AI办公软件等一系列应用打响AI竞赛,国内互联网云大厂也陆续全军出击了。不只是大厂就连很多初创企业,VC/PE机构、各行各业巨头,都涌入了AI大模型赛道,试图从中分一杯羹。据不完全统计,目前公布推出AI大模型计划的大企业,不下于50多家,其他参与者更是不计其数。
从格局上来看,以“BATH”等为代表的互联网科技公司,凭借场景、算力、全栈技术能力等综合实力,稳居行业第一梯队;而处于二线的重要行业企业,如商汤科技、中国电信、京东、360等,则借助其在相关领域的影响力,位列行业第二梯队;紧随各行业巨头之后的是,包括美团联合创始人王慧文、前搜狗CEO王小川等在内的各路知名创业者,他们有认知、有机构加持和相关背景,但由于还处于初始阶段,因此在AI大模型混战中暂居第三梯队。
从分类上来看,围绕通用大模型以及专用大模型,各个企业都有自己的定位和分工。根据业内人士介绍,目前国内大模型主要可以分为两类:一类是对标GPT的通用大模型,聚焦基础层的公司,如阿里、百度等公司;另一类是在开源大模型基础之上训练垂类大模型,聚焦垂直行业的企业,如应用于金融、医疗、交通等领域的垂类大模型。由于前者的技术要求高、成本大,因此当前很多行业已经开始基于自身的情况,纷纷采取与通用大模型企业合作的方式,来训练适合自己行业的垂类大模型了。
从产业链上来看,算力厂商、云服务厂商、前端应用厂商都有参与,体系完整、联系紧密且范围宽广。目前包括算力厂商英伟达、云服务厂商阿里云,前端应用厂商如金山办公、用友网络、云从科技等,都在积极参与AI大模型的技术研发和场景落地。总之,当前围绕AI大模型的混战正在陡然升温。
通义听悟打响大模型应用第一枪
而从AI大模型涉及的层面来看,主要可以分为应用层、模型层、框架层和芯片层等四个层次,而目前市面上大部分公司都还在模型层,深一点的涉及到框架层和芯片层的研究,前端应用目前业内还没有。作为业内首个公测的大模型应用产品,通义听悟的示范作用极为明显。
一方面,相比底层技术,靠近应用前端的技术价值将更具想象空间。纵观所有的技术演变历史不难发现,技术的价值核心在于应用普及程度,以及对用户问题解决的程度。正因为如此,承担这一职责和使命的前端应用,往往具备更大的想象空间。
以6月1日阿里云推出的通义听悟为例,它通过接入阿里的通义大模型,其作用已经不仅仅是简单的具备音视频转写的工具了,而是已经成为帮助人们在音视频场景之下的高效AI助手了。它为人们提供自动做笔记、整理访谈、提取PPT等多种办公服务,而且能够实现音视频转化成图文内容、分章节摘要和总结全文观点等能力,具备了“类人”的高效检索分类能力。
通义听悟诞生背后,AI大模型打响应用第一枪
此外,在细分场景中,它还具备不少“宝藏”功能,比如可以打开Chrome插件,外语学习者和听障人士,可以借助双语悬浮字幕条随时随地看无字幕视频,日程冲突时,听悟还可成为职场人士的“开会替身”,在静音情况下入会AI可代为记录会议、整理要点;转写结果可下载为字幕文件,方便新媒体从业者视频后期制作;听悟梳理的问答回顾可以让记者、分析师、律师、HR等群体整理访谈更高效。总之,在解决具体场景问题的能力上,它已经超出了现有音视频应用的能力范畴,也刷新了以往用户体验的上限,必将在业内掀起不小的风浪。
另一方面,从阿里云自身来说,通义千问大模型刚刚对外推出不久,就能够迅速推出基于AI大模型的技术应用,说明阿里云AI大模型的确已经比较成熟,具备了衍生AI应用的能力。
从模型层到应用层,从AI大模型到大模型应用的诞生,看似简单实则实现起来并不容易。通常来说,垂类应用是依托于通用大模型这个技术底座来实现的,撇开通用大模型的话,这些通常无法实现,而这要求其所依托的通用大模型本身是足够成熟的,否则其很难推出相对好用且超出现有产品能力的应用。拿通义听悟来说,其所呈现的技术实力,在业内并不是所有玩家都有的。
全体系AI基础设施成决胜关键
从AI大模型本身所需要的动轧千亿的参数训练要求来说,其推进的难度和复杂性可能远超外界想象。长远来看,具备全栈AI大模型技术能力和基础设施能力的企业,才能够走得更远。
一来,由于生成式AI的发展速度远超外界预期,任何单一环节的进步对整体的大模型训练促进作用有限。OpenAI测算,自2012年以来,全球头部的AI模型训练算力需求,3-4个月翻一番,每年增长幅度高达10倍。但根据摩尔定律,芯片计算性能每隔18-24个月才能翻一番,也就说是芯片性能远远跟不上AI大模型的发展要求。具体到相关领域来说,基于CPU的计算体系,难以满足大模型训练之下,高带宽、低时延的网络传输要求,这些问题的解决,依靠单一的“堆砌算力”很难短期内见效,并且可能并不经济,必须借助来自算法、算力、框架等多层次的整体系统支持,才能更好地应对这种变化。
二来,由于发展通用大模型所需要的算力需求大、推理训练成本高、数据量要求高,导致其本身的门槛非常高,不具备全栈大模型研发、场景落地能力、生态开放能力的公司,很难保持较快的更迭速度,很容易被淘汰出局。据业内人士分析,要做成一个成功的可对外商业化输出的通用大模型,需要厂商拥有全栈大模型训练与研发能力,业务场景落地经验、AI安全治理举措,以及生态开放性等核心优势,而一般的企业很难完全具备这些能力。
而阿里云作为亚洲第一、全球第三的云计算服务商,其拥有国内最强的算力支撑体系。比如,阿里云飞天云操作系统,可实现单集群10万台规模、千亿文件数运算能力,其飞天智算平台可实现千卡并行效率达到90%,自研网络架构可对万卡规模的AI集群,提供无拥堵、高性能的集群通讯能力,阿里云自有的深度学习平台PAI,可以将计算资源利用率提高3倍以上,AI训练效率提升11倍,推理效率提升6倍。另外,阿里云还牵头建立了国内最大规模的AI模型服务社区“魔搭”,降低大模型开发成本、助力AI普惠;算法方面,阿里在语言以及多模态能力、超大模型、通用统一模型等多个技术维度,处于国内第一梯队,这都是阿里通义大模型能够迅速“出圈”的核心原因。
三来,从商业可能性来看,拥有全体系AI基础设施能力的公司,在MaaS(模型即服务)到来之后拥有更大的商业价值,在市场竞争方面会有更大的“回旋余地”。以阿里云为例,其后期既可以通过提供通用大模型服务,获取平台服务费;也可以出租算力和推训平台,赚取租金,变现路径相对更多,在市场竞争中可以根据情况灵活调整产品定价,以应对经营挑战。
通义听悟诞生背后,AI大模型打响应用第一枪
产业迎来AI惠普时代
随着AI大模型应用的诞生,以深度AI普惠为特征的全新时代,也在逐渐拉开帷幕,AI深度嵌入产业实体,将成为不可逆转的行业趋势。
一方面,通用大模型的高门槛和广泛的垂类领域差异化需求,决定了基于通用大模型的专属大模型和产业应用,会成为未来主流的应用方向,推动AI加速进入千行百业。正如前文所述,通用大模型的高门槛,决定了国内外能够做成通用大模型的公司只是少数,而且随着AI模型变大,AI产业正从“手工作坊”组成的轻工业走向集约化生产,需要高性能、低成本的体系化基础设施,才能完成工业化生产。
这种能力不仅很多中小企业没有,即便是对于各行业头部企业,从0到1优化大模型训练,本身也并不经济,各行各业都需要成本足够低的AI基础设施。而且对于现有的厂商而言,继续加入这个领域“重复造轮子”并无多大必要。相比之下,垂类大模型本身的训练成本相对较低,而且一些专业领域拥有丰富数据场景的公司,做垂直大模型条件更好、数据质量更优,推出的产品更能够适应垂类行业需求,因此未来各类垂类行业GPT,或将成为主流大模型应用,推进AI迅速渗入产业。
另一方面,发展AI大模型的短期瓶颈是算力,长期来看是数据,因此高质量的前端应用有助于加速企业积累充分的数据资产,增强自身长期竞争力,加速产业应用普惠进程。当前来看,大模型的迅速迭代和进化,迫使所有的参与玩家不断累积算力资源,从芯片、云服务等各方面来优化配置,保证大模型训练所需要的算力支持。不过,从更长远来看,训练AI大模型的算法还在不断优化调整之中,未来随着算法的突破,算力可能不再是瓶颈,而高质量的数据资源将成为一种稀缺的资源,会受到更多关注。
作为业内首个基于AI大模型的应用,通义听悟的面世,有利于阿里加速积累优质数据资源,加速产业普惠进程,为更长期的发展奠定良好基础。
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