【智慧城市網 市場分析】前段時間，看到《人類的最后一篇推文》這幅圖在朋友圈瘋傳，讓人不得不為AI發展迅速ChatGPT來勢兇猛而擔憂。
1)公有云與ChatGPT，到底誰會“吃”掉誰？
在看到公有云廠商紛紛開始大模型發布，開始GPT的融入之時，我是在想AI風暴來襲，在擔心AI帶給人類危險的同時，更想知道公有云與ChatGPT到底關系如何？業內有朋友說，公有云可能會吃掉ChatGPT，要不然就是ChatGPT會吃掉公有云。
也有業內朋友指出，這最終云廠商賣的還是算力，核心還是GPU。
這么說還是商湯最牛了，業內朋友傳說商湯科技至少手里握了上萬張英偉達的卡。有卡的不一定牛逼，可能是最大的韭菜。會賣韭菜也是能力，就看商湯科技會不會賣了。還有賣給誰很重要，像我這樣的人，肯定不喜歡吃韭菜。但不少人還是喜歡韭菜盒子，韭菜雞蛋餃子。當然二級市場的韭菜才是真韭菜。
但在算力上疊加GPT和模型，價值還是可以挖，只是我感覺很難。云廠商做通用GPT，搭上行業模型，還是有機會。只是比較難做，因為做行業模型就必須另外找團隊，需要投資更多錢，現在云廠商盈利都難，這個事情很矛盾。
如果這個事情可以做通，再擴展一下，專門提供有行業屬性GPT+行業模型的行業云打包賣，或許將會是另辟蹊徑的最大機會。
2) ChatGPT+云，公有云廠商如何接招拆招？
現在，我更為關心的是，在ChatGPT與公有云結合上，公有云廠商該怎么接招？拆招？
看看亞馬遜云科技AWS是怎樣做的，宣布Amazon EC2 Trn1n 和 Amazon EC2 Inf2實例正式可用：最具成本效益的生成式AI云基礎設施，與此同時AWS亞馬遜云科技順應潮流也推出了自己的大模型，Amazon Titan基礎模型目前包括了兩個全新的大語言模型。
再看看阿里云是這樣做的，隨著通義千問的大模型發布，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇在阿里云北京峰會上強調說，阿里所有產品未來將接入大模型全面升級。這就意味著阿里將加速實現全面ChatGPT化，這個舉措還是令人振奮，畢竟這個過程中將為業界帶來更多的AI發展參考。
再看看騰訊云在阿里云發布通義千問的大模型之后發布的新一代HCC高性能計算集群，采用最新一代星星海自研服務器，搭載NVIDIA H800 Tensor Core GPU。基于自研網絡、存儲架構，帶來3.2T超高互聯帶寬，TB級吞吐能力和千萬級IOPS。騰訊云給出的實測結果顯示，新一代集群算力性能較前代提升3倍。而在2022年10月，騰訊完成首個萬億參數的AI大模型——混元NLP大模型訓練。在同等數據集下，將訓練時間由50天縮短到11天。如果基于新一代集群，訓練時間將進一步縮短至4天。目前針對新一代HCC高性能計算集群，用戶需要通過騰訊云的官方通道申請參與內測，實際上也還未公開GA。
百度算是國內發布大模型很早的科技公司了，文言一心并沒有為百度帶來意想不到的收獲，相反，更多的是邁向ChatGPT領域的教訓與經驗，當然，至少對百度的中文搜索引擎帶來更貼身用戶的搜索結果，不過，很遺憾的是不少像我這樣的用戶卻并不想要看到那樣的搜索結果。
雖然華為的大模型并沒有像百度的文言一心那樣高調發布，但是低調的華為盤古卻與阿里云的盤古系統名字重復，在這里我不能說華為大模型的名字取名沒有創意，畢竟盤古這兩個字誰都可以用，如果誰做了注冊商標就另當別論了。況且華為大模型發布比百度還要早，2021年就公開了。盤古大模型由NLP大模型、CV大模型、多模態大模型、科學計算大模型等多個大模型構成，這樣看來華為做事情還是講究專業，專業的事情做起來對旁觀者而言就顯得復雜。
另外還有可以看看突然發布大模型Sense Chat(商量)的商湯科技，業內傳說擁有有2.7萬張AI專用GPU。目前7000張GPU對外服務8家大型客戶，實現算力Infrastructure as a Service。其自然語言大模型Sense Chat已經可以實現基本的語言交互、寫故事、法律專業領域的文本分析、代碼編程、醫療問診。當然商湯科技不能算是一個公有云廠商，但已經在著手提供類似云服務的算力與GPT輸出了。
對于ChatGPT發展迅猛，業內朋友也傳出來說創新工場董事長兼CEO李開復先生也宣布，將親自籌組Project Al 2.0，這是創新工場塔尖孵化的第7家公司，致力打造Al 2.0全新平臺和Al-first生產力應用的全球化公司。他認為華人對ChatGPT研發創新貢獻很大，下一步發展一定有機會。
3) 微軟敢于巨資投OpenAI，目的是全球全線搶跑
ChatGPT與公有云結合路線上，業界大牛還是微軟莫屬，微軟投巨資支持的OpenAI公司在2023年4月推出了GPT-4，開始真正成就了一個大型多模態模型，能接受圖像和文本輸入，再輸出正確的文本回復。實驗表明，GPT-4 在各種專業測試和學術基準上的表現與人類水平相當。例如，它通過了模擬律師考試，且分數在應試者的前10%左右；相比之下，GPT-3.5的得分在倒數10%左右。
在過去的兩年里，OpenAI重建了整個深度學習堆棧，并與微軟Azure一起為ChatGPT工作負載從頭開始設計了一臺超級計算機。這臺超級計算機基于微軟的Azure云基礎設施，使用了上萬顆Nvidia H100和A100Tensor Core GPU，同時采用了Quantum-2 InfiniBand高速網絡架構。不僅如此，微軟還將ChatGPT的能力全面加持在了全球著名的辦公軟件、搜索引擎bing等產品領域，微軟已經走上了全面ChatGPT化。
可見，微軟關于巨資投入到OpenAI公司，發展ChatGPT成為全球領跑者，其目的很純，就是要全球全線搶跑。
4) “1+2”等于“1+2”，無論如何難以等于數字“3”
不過就此分析，在GPT不斷融入公有云的進程上，公有云廠商的業務本質依然不變，還是賣資源。也有人對我問道，ChatGPT不斷融入云上，云服務會越來越便宜么？我認為不會，而是越來越實惠。對于用戶來說，云帶來的只是實惠，而不是便宜。因為只有重度的公有云長期用戶就深有體會，公有云到底是便宜還是昂貴。
正因為如此，業內有朋友一直認為，ChatGPT與公有云沒有關系，一是一二是二，如果1+2可以結合的話，依然還是等于1+2而不是新的數字3。
由此分析來看，公有云想方設法將ChatGPT融入云服務之中，最終目的還是希望帶動云資源的銷售增長，更進一步讓云的用戶成其為云的深度使用者。從這個角度來分析，公有云因ChatGPT而變化并非真正實現迭代的進化，加持AI能力并不能代表公有云主流業務的本質改變。
進一步分析來看，對于用戶而言，將會更容易深度綁定在公有云之上，一旦業務發展變化需要下云落地之時，用戶需要付出的代價將會更高。當然，對于自身業務必須架構在公有云之上的用戶而言，這樣“云+GPT”的變化不存在這個方面的下云落地問題，反而更有利于其業務加速創新。
5) AI平臺專業化細分化，也是ChatGPT未來之路
還有就是在2023年1月時候，Gartner發布了2023年“企業對話式AI平臺”魔力象限。Gartner通過產品服務、技術創新、市場影響力、客戶體驗等維度，對19家卓越廠商進行了綜合評估。其中中國的科技廠商沒有一家入圍，就阿里云的AliMe被授予榮譽獎，而Kore.ai、IBM、Cognigy、Amelia、OneReach.ai、Avaamo、谷歌(Google)、Omilia被評為行業領導者；Yellow.ai、Sprink lr、Amazon web service(亞馬遜云)、Boost.ai為挑戰者；Openstream.ai為遠見者；Aisera、7.ai、Laiye、Inbenta、Sinch、eGain為利基市場參與者。
其他還有瑞典的Artificial Solutions、英國的Creative Virtual、美國微軟的Power Virtual Agents、愛爾蘭的ServisBOT也獲得了Gartner的榮譽獎。在更為細分的AI領域，Gartner將企業對話式AI平臺市場定義為，用于構建、編排和維護對話式自動化的多個用例和模式的軟件平臺市場。包括用例和領域如：客戶服務；客戶支持；IT服務；人力資源；呼叫中心自動化；多個企業聊天機器人的編排，使用基于文本的聊天；豐富的多模式輸入/輸出；微應用；語音和電話。如此豐富的定義，如此細分的AI應用再一次說明了，AI行業的發展必然走向細分、專業之路，ChatGPT也并不會例外。
此外，對于開發者，利用AI平臺的便利性確實可以帶來很多幫助，節省開發流程的時間。亞馬遜云科技推了CodeWHisperer，這么好的AI編程工具，全開源全免費，可謂程序員的最佳日常伴侶，人見人愛花見花開……如果1000人采用無所謂改變啥，如果1000萬人使用了，將會怎樣？
6) 革新不了，但ChatGPT可以讓公有云變得更美好
值得一提的是，最近埃森哲(Accenture)的研究指出，在現實世界和數字世界越來越密不可分的今天，生成式人工智能等技術的迅速演進正在創造更為廣闊的全新商業未來。隨著ChatGPT的快速興起，生成式人工智能展現了其顯著增強人類能力的本領，成為了全球焦點。
據埃森哲測算，在各行業，有四成的工作時間可由基于語言的人工智能技術提供支持或得到增值。全球的受訪企業高管幾乎一致(98%)認為，未來三至五年內，人工智能基礎模型會對企業組織戰略產生極為關鍵的影響。
同時，埃森哲《技術展望2023》揭示了四大趨勢，幫助企業開啟數實融合的新發展歷程：
通用智能：無論是擔任個人助手、創意搭檔或者專業顧問，生成式人工智能將不斷提升人類能力。幾乎所有受訪高管都認為，這類工具可以激發出巨大的創造力和創新力(比例達98%)，開啟企業級智能的新時代(95%)。
數字身份：對數字用戶及資產進行認證是實現數字世界和物理世界融合的另一個基礎。如今，85%的受訪企業高管都將打造數字身份視為一項戰略要務，而非單純的技術選項。
數據透明：實現人工智能的價值潛力無法繞開數據。這意味著企業必須打破數據孤島，并更新和升級數據底座。事實上，90%的受訪高管都認為，數據正在成為行業甚至跨行業競爭中非常重要的制勝因素。
前沿探索：科技創新與數字技術之間的反饋循環正在加速，兩者相互促進，飛速發展。75%的受訪者表示，兩者聯手有助于解決當今世界面臨的重大挑戰。
由這個研究可以看到，ChatGPT雖然不能徹底革新公有云的主流業務，但改善改進增加云服務的本身的價值還是很值得發展，可見ChatGPT可以讓公有云變得更美好。
7) 大模型創新加速，拉動AI進入前所未有的階段
在Gartner的一份報告《2023 Gartner Emerging Technologies and Trends Impact Radar》新興技術及趨勢影響雷達中提到26項最具影響力的新興技術和趨勢可以看到，邊緣AI、基礎模型Foundation Models、Model Compression的發展將會更為迅猛，特別是模型壓縮(model compression)可以將大模型壓縮成小模型，壓縮后的小模型也能得到和大模型接近的性能，這對于ChatGPT進入垂直行業領域帶來更大可能。
然后，我還在哈工大自然語言處理研究所(HIT-NLP)出品的《ChatGPT調研報告》，是我現在為止看到滴對ChatGPT比較全面的分析了。其中分析指出，從自然語言處理技術發展階段的角度看，可以發現一個有趣的現象，即每一個技術階段的發展時間，大概是上一個階段的一半。小規模專家知識發展了40年，淺層機器學習是20年，之后深度學習大概10年，預訓練語言模型發展的時間是5年，那么以ChatGPT為代表的技術能持續多久呢?如果大膽預測，可能是2到3年，也就是到2025年大概又要更新換代了。
經過近70年的發展，自然語言處理技術先后經歷了五次范式的變遷，隨著ChatGPT的產生，人們也看到了實現通用人工智能(AGI)的曙光。在這個過程中，自然語言處理技術呈現了明顯的“同質化”和“規模化”的發展趨勢，使用參數量越來越大的模型，從越來越多的文本數據中進行學習。同時分析指出，自然語言處理未來需要融入更多的多模態信息。此外，還需要智能體能夠同物理世界以及人類社會進行交互，這樣才能真正理解現世界中的各種概念，從而實現真正的通用人工智能。
對于哈工大自然語言處理研究所(HIT-NLP)出品的《ChatGPT調研報告》有興趣的朋友，可以私信留言加阿明好友，阿明可以看情況私下分享業內學習參考。
不過，現在在AI與大模型領域逐漸呈現出百花齊放的態勢。來自新浪數科COO于冬琪的幾段觀點在朋友圈傳播，他個人最喜歡這么幾個項目：如改善盲人讀屏效率和為盲人用戶讀出圖片上信息。幫助農民找到地里的冬蟲夏草，提高挖掘效率。AI診斷皮膚問題。AI幫律師們快速整理法條、給出建議。 幫助刑警們基于目擊者描述，繪制出*畫像。幫助醫生們，把語音自動錄入成病例。
他沒想到的是，現在有很多團隊有自研的技術和論文。甚至于有人做出來了可部署在個人電腦上、基于本地數據的丐版大模型。
8) 不可忽視對AI的法律監管，中外相關法律法規正在出臺并完善
當然，從通用大模型走向行業大模型，行業數據安全監管也是需要重視。
綜合來看，AI風暴來襲，公有云與ChatGPT關系越來越親密，也越來越復雜。到底該如何去發展，不管是微軟還是亞馬遜還是阿里云還是其他公有云廠商，都在摸著石頭過河，就看誰更會探索，更會迅速了吧。
或許，怎么變誰都不能完全說得清楚，畢竟都不是預言家。IDC不是，Gartner不是，哈工大不是……但是，ChatGPT引發公有云行業的討論還將繼續。
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