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传统AI时代，终将过去？

AI时代


传统AI时代，终将过去？

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生成式AI掀起巨大声势，而它自身也不断展现出越来越大潜力 。比如让AI自动设计芯片，或者让AI给人看病 。
为抢占领先地位，趋之若鹜的企业不仅使出浑身解数，释放自身技术力，AI模型也越做越大，以达到力大砖飞的效果，实现智能涌现（emergence） 。
科技部新一代人工智能发展研究中心的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，迄今为止，中国已发布79个10亿参数规模以上的大模型，大模型之战逐渐步入后半场，更多人开始关注大模型与实体产业的结合上，企业也接连展示其产品的应用场景 。
但平心而论，原本使用传统AI技术的应用，真的需要使用大模型吗，什么样的大模型才是行业所需的？华为开发者大会2023（HDC.Cloud 2023 )上，华为云展示其在“AI for Industries”、盘古大模型方面的最新进展，并提出让AI重塑千行百业 。
行业大模型成新风向任何企业都不想在大模型热潮中掉队，你方唱罢我登场，近几个月每隔几天都会有一个大模型的新闻 。市场轮转下，企业已纷纷从抢占先机，上马通用大模型，逐渐谋局落子，转向行业大模型，尽显自家产品实用性，其中不乏实机演示和方案展示 。
大模型之所以被大众所熟知，是因为ChatGPT这样to C的产品，让人实实在在体会到技术的价值 。实际上，大模型的关键不在于有多大，或是通用能力有多强，而在于能不能解决现有应用的问题，只有立足应用本身，重塑千行百业，改善提升人们生活品质，才能被人所接受 。
纵观全球，因算力成本高昂、信息泄露、政策监管等挑战，大模型的to C商业化进程更为缓慢，大多企业选择务实地面向to B端企业客户落地，满足特定行业场景所需要求 。可以说，做行业大模型已成普遍共识 。
传统小模型AI通常只能执行特定任务或特定问题，对to B行业而言，大模型不仅可以将传统系统信息串联在一起，还可实现更为复杂的决策和规划 。
但做行业大模型谈何容易，许多想要应用AI的企业，最终都只能作罢 。
首先，企业业务场景复杂，且多数需定制化，要对文本、图片、音频、视频、机理等多样化任务进行处理，与之相悖的是，大多企业稀缺数据样本 。
其次，大模型是烧钱的游戏，不仅要在训练阶段使用千卡起步的大算力，还需技术力极高的专业AI应用开发人才 。
最后，数据和知识是企业核心资产，需保证企业数据的隐私安全及合规 。
专业的事，就应该交给专业的人来做，大模型亦如此，而不是让企业与去制造螺丝、轴承、齿轮这样的基础性工作 。
华为云作为早在2021年就发布盘古基础大模型的企业，在大模型领域绝非新手，彼时便以AI工业化为目标 。而到今天，华为云正式发布盘古3.0和昇腾AI云服务，成为中国首个全栈自主的AI大模型，坚持AI for Industries方向，让AI和各行各业深度结合 。
就如华为常务董事、华为云CEO张平安发所提到的，盘古大模型不作诗、只做事，聚焦行业场景，致力于深耕政务、金融、制造、煤矿、铁路、制药、气象等行业 。
以大代小引发的改变事实上，大模型早已脱离讲概念的阶段，而是正在悄然改变生活中的一切 。
气象与人类密不可分，而它也为我们的发展之路上带来许多损害 。就比如，每年，全球大约会生成80个台风，其中影响西北太平洋和南海的大约有25个，平均有7个会登陆我国 。2022年，台风灾害造成的直接经济损失54.2亿元 。
传统气象预测多采用HPC高性能计算机计算，如要预测台风未来10天路径，需在超级计算机上，利用超过3000个节点的超级计算机上花费数小时进行仿真 。随着算力增长趋势和物理模型复杂化，传统数值预报瓶颈凸显 。
盘古气象大模型则只需单机单卡，10秒内就可完成一次气象预测 。它是全球首个精度超过传统预报方式的AI模型，可在秒级时间内完成一个台风未来10天的路径，台风路径预测准确度世界第一，相比欧洲气象局提升约20% 。
同样的改变，发生在制药领域 。
抗生素曾挽救无数人生命，但自1987年达托霉素被发现以后，人类已有近40年没有发现新的抗生素 。耐药性不仅会威胁每个人的身体健康，还可能会导致到2030年GDP每年下降至少3.4万亿美元，使2400万人陷入极端贫困 。世界急需全新类别的抗生素，改变病人面对“超级耐药菌”感染时无药可用的局面 。
研究一款新药谈何容易，一直以来，新药研发难逃“双10定律”魔咒，即平均成本超过10亿美元、研发周期大于10年 。不止如此，这还是最佳的业态，现实中一款新药从研发到获批上市，平均需要10年~15年时间，耗费超过26亿美元，且临床成功率不到10% 。


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