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九年前 , 当AlphaGo在棋局上击败李世石的时候 , 或许没多少人能预见 , 这场胜利 , 让人工智能以一种强势的姿态 , 闯入了我们的视野当中 。
刚开始的时候 , 大伙儿突然发现 , 原来 AI 也不是什么高深莫测的玩意儿 , 它可以是召之即来 , 挥之即去的聊天机器人 , 也可以是一句话生成图像和视频的工具 。
结果也没过多久 , AI这手就伸得越来越长了 。
手机、电脑发新品的时候不宣传一波AI , 好像就少了灵魂;去医院拍个片子 , 搞不好先给你下诊断的都不是医生;还有各种App上的AI功能 , 让人看得眼花缭乱 。。。
特别是具身智能 , 像科幻电影里那种人和机器人共处的世界 , 以一种怪异的方式展开了 。
上春晚扭秧歌不说 , 现在出门逛个街 , 指不定都能碰上机器人/机器狗出来招揽生意 , 各种营销活动也热衷于请机器人过来热场子 。
而且机器人的花活也是越整越多 , 前几年 , 还是走路跟个八旬老太太似的铁憨憨 , 今年基本都能跑能跳 , 后空翻、打拳击都不在话下 , 甚至还操办起了人形机器人运动会 。
整个AI行业的发展 , 实在太快了 。
就这么说吧 , 要是你现在还在提“互联网+” , 那就真得好好补补课了 , 咱们现在属于是一只脚已经踏入了“人工智能+”时代 。
各行各业 , 都在思考 , 或者已经用AI来重构、颠覆原先的旧模式 , 生怕慢一步就被时代甩开了 。
这一切 , 当然离不开企业 , 在技术创新上又卷出了新高度 , 但差评君顺着网线扒了扒发现 , 每一个表面上看着光鲜亮丽的AI , 背后都有云服务商在负重前行 。
一看到云服务商四个字 , 可能有差友眼皮子已经开始打架了 , 但别着急 , 咱们今天先聊点有意思的 。
就拿大伙儿比较熟悉的具身智能来说 , 你以为能跑能跳的机器人 , 全靠自己进化来的?那就想得太理所当然了 。
坦白讲 , 现在等着具身智能跨过去的坎儿 , 可都不是省油的灯 。
缺数据、软件算法有短板、泛化能力不足 。。。 一句话总结就是 , 脑袋嘛还不够聪明 , 跳科目三炫炫技还凑合 , 真干活儿还是算了吧 。
光是缺数据 , 就够机器人喝一壶的了 。
其实为了解决高质量数据稀缺的问题 , 业内也做了很多努力 。
真实数据又贵又少 , 英伟达就搞了个Omniverse平台 , 先在数字孪生的物理世界里给机器人上上强度 。 也有专门的数据采集工厂 , 线下真实机器人 。
建立数据集也是常规手段 , 像北京人形机器人创新中心 , 就在加速搞百万量级的高质量数据集 。
当然 , 百万量级的数据也不是凭空产生的 , 建立数据集你得先生产、采集 , 再标注 , 这些活儿自己吭哧吭哧干 , 太费劲 。
专业的事儿 , 还得专业团队来干 。
所以北京人形机器人创新中心 , 就找了百度智能云 , 因为他们家之前搞自动驾驶 , 算是数据采集和标注的老手了 。
更重要的是 , 在AI公有云市场占有率这一块 , 百度智能云妥妥的榜一大哥 , 能力如何 , 市场数据不会骗人 。
但如果只有数据集的事儿 , 其实找一家数据公司干也不是不行 。
偏偏搞定数据 , 只是机器人万里长征的第一步 。。。 后面还有更吃资源的模型训练 , 仿真测试和模型推理 。
所以找一家像百度智能云这样 , 有全栈AI开发能力的云服务商 , 更省事儿 。
首先在算力上 , 百度智能云的GPU扛把子百舸 , 训练推理的一把好手 。
对于机器人这种 , 需要反复进行模拟训练和策略优化的场景 , 单卡性能强没用 , 而百舸强就强在 , 能确保万卡集群同时高效协同的稳定性 。
有足够的算力之后 , 干点啥都不至于畏手畏脚的了 。
想让机器人的脑袋变聪明 , 百度智能云也能掏出千帆大模型平台 , 让技术人员自由发挥 。
像北京人形机器人创新中心的机器人 , 就是在百度智能云的千帆大模型平台帮助下 , 既能听得懂人话(自然语言精准解析) , 又能看得懂世界(多模态信息处理) 。
要我说 , 他们家的天工机器人 , 之所以能拿百米冠军和半程马拉松冠军 , 这里边多少有点百度智能云的功劳 。
当然了 , 这种强强联合的模式 , 并不是个例 。 实际上 , 这已经成了具身智能行业的标配 。
差评君了解到 , 像大名鼎鼎的宇树科技等头部厂商 , 也选择了百度智能云的AI服务 。
而百度智能云 , 显然也意识到了 , 自己作为行业基础设施的定位 , 所以一直在进化 。
就在这两天的百度云智大会上 , 百舸、千帆又上新了 。
百舸5.0 , 给训练推理效率又来了一波加强 。 只需要几分钟 , 就能跑万亿参数模型的昆仑芯超节点上线之后 , 说不定明年的机器人运动会 , 就得加个花样滑冰的项目了 。
还有升级的千帆4.0 , 发布RFT工具链 , 能用几百条数据 , 达到过去上万条数据的模型精调效果 。 这对缺数据的具身智能行业来说 , 也无异于雪中送炭 。
聊完在现实世界摸爬滚打的机器人 , 咱们再看看AI在游戏世界里 , 玩得能有多花 。
这么说吧 , 就连游戏NPC , 现在都得卷活人感 。
像港科大研究出来的AI小镇 Aivilization, 里面的十万个智能体 , 个个都跟真人似的 。
图源Youtube
问题在于 , 活人感NPC你靠人工写 , 那肯定是行不通的 。 用大模型吧 , 可以是可以 , 就是大模型要足够聪明 , 而且还得考虑到 , 怎么让这么多玩家同时跟AI NPC交流 , 还不卡顿 。
网易伏羲出的《逆水寒》手游 , 哥几个应该听说过吧 , 里面的AI NPC可以跟玩家自由对话 , 这就好比 , 给你的ChatGPT套了个漂亮的游戏皮肤 。
因为跟NPC聊天 , 有些人都快把《逆水寒》玩成乙游了 。
图源小红书网友
当时 , 网易伏羲也是找到了百度智能云 , 一方面 , 百度智能云的文心人设大模型 , 能给AI NPC注入能理解、会思考、懂人设的灵魂 。
另外呢 , 百舸的底层算力资源 , 也保障了游戏在高并发访问下的稳定性 , 确保玩家的游戏体验 。
结合这次千帆4.0的升级 , 百度智能云不光丰富了模型库 , 更重要的是 , Agent开发更丝滑 , 这给游戏行业 , 又提供了更多的想象力 。
最后 , 咱们再来看看平时接触得比较多的AIGC , 什么文生图、文生视频 , 一个两个都是吃算力的怪兽 。
在技术上 , 为了保证生成结果的稳定性、一致性 , 模型训练也不是一天两天的事儿 , 甚至硬件、系统配置和软件的故障 , 还可能中断训练 。
所以对于大多数玩家而言 , 不如就把脏活累活 , 都交给了云服务商来干 。
以生数科技为例 , 百度智能云为其提供了百舸异构计算平台 , 万卡集群都说腻了 , 重点是有效训练时长占比超过 98.8% 。
训练稳定性方面 , 百舸还提供了一系列运维工具 , 保证万卡集群不在关键的时候掉链子 。
【百度又拿了个第一后,好像找到了自己的节奏】包括这次升级 , 百舸5.0在网络、推理系统等方面也做了优化 , 通信更快、延迟更低 , 更智能的调度策略 , 提升推理系统的吞吐量 , 把AI的训练推理效率 , 又推向了一个高潮 。
虽说这次咱们只举例了三个行业 , 但实际上 , 像智能终端、智能汽车 , 还有工业、金融、教育 , 各行各业的AI百花齐放 , 都少不了包括百度智能云在内的云服务商在打地基 。
可能有差友疑惑 , 这么多云服务商 , 到底应该咋?。 ?
差评君特地去翻了IDC刚发的报告 , 发现国内市场 , 主要是被百度、阿里、腾讯还有华为四家把着 。
借着榜一大哥百度智能云的表现 , 我们还发现 , 这个圈子已经内卷出了新高度 。
AI时代的云服务 , 早就不是野蛮堆卡的粗放模式了 , 让成千上万的GPU高效协同 , 才是真正值得解决的工程难题 。
百度第一个喊出了AI云的口号 , 包括“云智一体”战略在内 , 每一次产品的升级和生态融合 , 其实都是在回答一个问题:AI时代 , 到底需要什么样的云服务?
今天 , 他们对于这个答案更清晰了 , 智能经济时代 , 需要的是“云智一体、智能优先” 的云 。
从底层算力到模型训练 , 再到AI应用的全栈开发能力 , 百度智能云让开发者 , 不再需要关心底层的硬件、模型部署等复杂问题 , 而是可以放开手脚去打磨一个好的AI应用 。
就像工业革命的浪潮 , 离不开钢铁、煤气和电力 , 今天AI想要掀起变革 , 也需要自己的水电煤 。
我们对于AI的所有想象 , 可能都要依赖于云服务商的进化 。
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