人工智能大模型是什么意思-随着大型人工智能模型的爆发，云计算行业是否迎来洗牌？

截至4月中旬，已有超过15个国内大型人工智能模型正式宣布或正式亮相，其中包括知名的百度文心、阿里巴巴统一前文，以及科大讯飞、华为、360、网易、腾讯老字号等。昆仑万维、大观数据、商汤科技甚至复旦大学等上游或学术机构等互联网面孔纷纷加入，一时间大型人工智能模型如雨后春笋般涌现，并得到全面落地。

但我们知道，大型人工智能模型的基础在于云计算。 如果没有 Microsoft Azure，OpenAI 很难发展到今天的水平。 然而，云计算，或者说云服务模式，并没有完全适应大型人工智能模型。 这意味着当前的云计算行业将迎来不可避免的洗牌和升级浪潮。

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薄弱的体力劳动岗位将被取代，寡头垄断现象将愈演愈烈。

仔细审视云计算的历史，不难发现它是基于海量数据的处理而诞生的，比如电商平台双十一活动的巨大交易量、抢购潮等。春节期间火车票等业务具有爆发性流量特征。 后来，云计算服务器将处理后的数据进行汇总和分类，形成目标群体标签，比如年轻人喜欢买什么、老年人喜欢吃什么、女孩喜欢穿什么，从而形成大数据产业。

在大数据的支持下ip形象吉祥物设计，网络平台可以对不同的用户进行不同的标签，并向用户推送相应的产品广告。 这也就形成了算法推荐，而形成这套环节的中间过程就是数据分析师发挥关键作用。

大型人工智能模型的快速迭代意味着数据分析等薄弱的人工岗位将很快被极其高效的人工智能所取代，人工智能不仅可以给用户贴标签，甚至可以直接为个体量身定制。 定制使每个人收到的信息都是独一无二的。 这是大数据的理想形态，也是传统云计算无法企及的水平。

国产人工智能大型模型进入“百花齐放”时代

对于企业来说，云计算的根本要求是降本增效。 如果人工智能可以取代一些岗位，比如客服，只需要少量的高级程序员来维护人工智能。 这就是人工智能。 大模型对云计算行业的根本性影响。

当然，目前的人工智能大语言模型也存在算力不平衡的问题。 比如在专业领域和强人工领域表现就不是很好。 在我们之前对文心艺言、同艺前文和ChatGPT Here的测试中，他们会犯一些非常隐蔽的专业领域错误人工智能大模型是什么意思，甚至误导用户。

因此，专业细分领域对大语言模型的微调会有强烈的需求。 在这种场景下，咨询、客服、交互机器人等细分领域的应用将会爆发，而且这些应用在技术栈上具有高度的一致性。 非常适合SaaS（软件即服务）的实施和部署，但也给云人工智能算力带来了一定的挑战。 如果人人都使用GPU进行训练和推理，成本无疑是一个很大的挑战，这也是马斯克感叹“人人都在买GPU”的原因，也正是因为成本居高不下，能玩大型人工智能模型的基本上都是大平台，这无疑将促进云计算和人工智能进一步向龙头企业集中。

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从B到C，云计算“扩容”迫在眉睫

在此之前，云计算虽然无处不在，但大多数用户却几乎对其漠不关心。 随着大型人工智能模型的不断演进，云计算在消费端将会有更加清晰的轮廓。 这是因为结合了不同大型模型的功能的应用程序将变得越来越流行。

阿里巴巴已将大量人工智能融入云服务

由于不同模态的模型是在不同的数据类型上进行训练的，这意味着它们学习的知识可能不会重叠，因此云服务器可以轻松地将这些不同模态的大模型函数与不同的知识集成起来。 ，像流水线一样组合起来，比如可以用语音指令小车开启哨兵模式，然后图像识别功能检测到登录的人脸，比如在什么情况下会自动开门家人到来，陌生人靠近时开启录像功能。

这种高度定制化的应用在组合人工智能面前并不算太困难。 同时，用户实用性大幅提升，这无疑将显着扩大大型机型的应用范围，从而让更多的C端用户在日常生活中使用它。 习惯用人工智能形成飞轮效应。

对于云计算平台来说，如果能够同时提供不同模态的大模型，并且具备这种多模态组合能力人工智能大模型是什么意思，云计算就能在C端开辟一个新天地——智能家居会更智能，而大模型物联网接口将变得更加重要，无法接入大模型能力的设备将逐渐被淘汰。 低成本加上定制化功能将为大型云计算平台带来更多优势，行业可能因此进一步集中。 。

编辑｜张毅

回顾｜吴昕