如果說(shuō)“百模大戰(zhàn)”是2023年國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵詞，那么2024年我們將正式邁進(jìn)“應(yīng)用為王”的新階段。

不少業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)認(rèn)為，2024年“百模大戰(zhàn)”將逐漸收斂甚至洗牌，而大模型在千行萬(wàn)業(yè)的應(yīng)用將從小規(guī)模試水，逐漸走向規(guī)模化落地。

展望2024，哪些場(chǎng)景更有可能率先實(shí)現(xiàn)大模型的規(guī)�；瘧�(yīng)用？

如果將大模型的應(yīng)用場(chǎng)景分為互聯(lián)網(wǎng)和政企兩大類，基于產(chǎn)業(yè)觀察，「智能進(jìn)化論」認(rèn)為：

在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，搜索增強(qiáng)、多媒體內(nèi)容生成（AIGC推理）、智能NPC、量化投研有望成為第一批規(guī)�；瘧�(yīng)用的場(chǎng)景；

在政企領(lǐng)域，政企AI算力調(diào)度平臺(tái)、智能駕駛、銷售預(yù)測(cè)、柔性制造、國(guó)產(chǎn)化AI大模型中心等場(chǎng)景走得更快，同時(shí)中小企業(yè)大模型體驗(yàn)版也有相當(dāng)大的潛力。

透過大模型在TOP場(chǎng)景的落地，我們不妨追問，這些場(chǎng)景之間有什么共同之處嗎？誰(shuí)在推動(dòng)大模型跨越規(guī)�；瘧�(yīng)用的奇點(diǎn)？

1TOP場(chǎng)景盤點(diǎn)，大模型下一個(gè)殺手級(jí)應(yīng)用在哪？

——大模型在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的規(guī)�；瘧�(yīng)用場(chǎng)景——

在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，2023年國(guó)內(nèi)誕生了眾多聊天機(jī)器人、文生文、文生圖AI應(yīng)用。其實(shí)，從搜索引擎、多媒體內(nèi)容到游戲，中國(guó)領(lǐng)先的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)與大模型的碰撞藏著無(wú)限可能，大模型下一個(gè)殺手級(jí)應(yīng)用也許就會(huì)從中誕生。

搜索增強(qiáng)

搜索增強(qiáng)/檢索增強(qiáng)生成技術(shù)（RAG）已成為當(dāng)前最火熱的LLM應(yīng)用方案，被認(rèn)為能夠有效解決知識(shí)的局限性和時(shí)效性、幻覺等大模型應(yīng)用的核心痛點(diǎn)。

此前大模型的知識(shí)來(lái)自訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，而對(duì)實(shí)時(shí)性、非公開的或離線的數(shù)據(jù)是無(wú)法獲取到的。搜索增強(qiáng)能夠讓大模型與實(shí)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)信息和垂直專業(yè)知識(shí)庫(kù)連接，極大拓展了大模型的應(yīng)用范圍。

比如，過去搜索引擎通過關(guān)鍵詞檢索的方式返回結(jié)果，用戶還需要花費(fèi)大量時(shí)間精力去篩選原始網(wǎng)頁(yè)和內(nèi)容，才能找到想要的信息。通過搜索增強(qiáng)，大模型可以帶來(lái)更精準(zhǔn)的搜索結(jié)果，讓搜索引擎變成集知識(shí)的發(fā)現(xiàn)、處理、分析和重新組織為一身的個(gè)人智能助理。

搜索增強(qiáng)同時(shí)具備檢索和生成兩種能力。如果將互聯(lián)網(wǎng)信息比作一座擁有海量知識(shí)的圖書館，搜索增強(qiáng)融合了圖書管理員和作家兩種角色。圖書管理員首先能夠精準(zhǔn)理解用戶意圖，然后快速?gòu)暮Ａ恐�識(shí)庫(kù)中找到最相關(guān)的內(nèi)容，再由作家將內(nèi)容生成一個(gè)清晰易懂的答案，交付給用戶。

搜索增強(qiáng)應(yīng)用范圍極廣，包括搜索引擎網(wǎng)站、各類垂直APP內(nèi)的搜索功能、千行百業(yè)的智能客服、企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等等。

多媒體內(nèi)容生成（AIGC推理）

麥肯錫數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)生成式AI市場(chǎng)2020~2025年復(fù)合增速將達(dá)到84% ，2025年中國(guó)市場(chǎng)將占全球市場(chǎng)規(guī)模的14%。

多媒體內(nèi)容生成是普通人最有感知的AI場(chǎng)景，也是大模型最火熱的應(yīng)用領(lǐng)域之一。2023年，從AI孫燕姿到妙鴨相機(jī)，多個(gè)熱門AI應(yīng)用和現(xiàn)象都來(lái)自這一場(chǎng)景。AIGC也推動(dòng)了影像、設(shè)計(jì)相關(guān)領(lǐng)域公司收入大漲。譬如根據(jù)2023年上半年財(cái)報(bào)，在AIGC推動(dòng)下，美圖公司以VIP訂閱為主的影像和設(shè)計(jì)產(chǎn)品業(yè)務(wù)成為第一大收入，公司實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)320.4%。

多模態(tài)大模型提供的文生圖、圖生圖、文生視頻、文生3D、數(shù)字人生成等能力，能夠快速、生成海量高質(zhì)量創(chuàng)意內(nèi)容，顛覆了內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式。此外，大模型結(jié)合AI增強(qiáng)、云渲染等技術(shù)，還能廣泛應(yīng)用于生成高分辨率圖片和視頻、噪點(diǎn)消除、老片修復(fù)和上色、高精度3D建模和3維重建等場(chǎng)景。

值得注意的是，2023年5月幾名B站UP主基于開源模型推出的AI孫燕姿，通過AI歌手演繹翻唱歌曲獲得了巨大關(guān)注度。這也說(shuō)明大模型爆款應(yīng)用，可能不一定來(lái)自大公司，也有可能來(lái)自初創(chuàng)企業(yè)甚至技術(shù)達(dá)人。

智能NPC

傳統(tǒng)游戲中，NPC就像工具人，只能按部就班運(yùn)行早已設(shè)定好的指令。如果NPC變成一個(gè)個(gè)智能體，具備不同的思想、性格和記憶，游戲世界該有多么精彩？是不是有種《西部世界》的感覺？

在大模型加持下，智能NPC能夠在與玩家的交互過程中不斷進(jìn)化，發(fā)展出獨(dú)特的游戲劇情，推動(dòng)整個(gè)游戲世界的自我發(fā)展，重塑玩家體驗(yàn)。

目前，Ubisoft、網(wǎng)易等頭部游戲公司已經(jīng)嘗試應(yīng)用智能NPC。2023年，Open AI收購(gòu)了一家名為Global Illumination的游戲公司，看重的正是其用ChatGPT驅(qū)動(dòng)每個(gè)NPC角色的能力。

更重要的是，智能NPC讓人們看到大模型+游戲產(chǎn)業(yè)背后更大的想象力，未來(lái)游戲中的其他元素，會(huì)不會(huì)也逐漸向AI生成的方向發(fā)展？

量化投研

量化投研是指金融機(jī)構(gòu)通過分析大量金融和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)與價(jià)格波動(dòng)，從而提供投資策略和建議。然而金融市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，傳統(tǒng)的投研工作面臨信息爆炸、數(shù)據(jù)碎片化、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低、時(shí)效性差等挑戰(zhàn)。

大模型投研工具成為金融行業(yè)提升投研效率的新解法。2023年已有多家金融科技平臺(tái)推出大模型投研工具，讓投研工作更高效更輕松。量化投研大模型可以通過分析市場(chǎng)行情、量?jī)r(jià)關(guān)系、研究報(bào)告、企業(yè)財(cái)報(bào)、輿情和熱點(diǎn)等海量數(shù)據(jù)，為專業(yè)人士快速提供投資組合建議和風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

——大模型在政企領(lǐng)域的規(guī)�；瘧�(yīng)用場(chǎng)景——

大模型在政企領(lǐng)域的熱門應(yīng)用場(chǎng)景在政企領(lǐng)域，那些率先實(shí)現(xiàn)規(guī)�；瘧�(yīng)用的場(chǎng)景將圍繞政企客戶、重點(diǎn)行業(yè)與中小企業(yè)展開。

比如，政企AI算力調(diào)度平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)本地算力與云上算力的統(tǒng)一管理調(diào)度，國(guó)產(chǎn)化AI大模型中心為政企客戶提供從芯片到平臺(tái)應(yīng)用全棧自主可控的基礎(chǔ)設(shè)施。

在新能源汽車、新零售、新制造等產(chǎn)業(yè)，智能駕駛、銷售預(yù)測(cè)、柔性制造是大模型的熱門落地場(chǎng)景。

為降低中小企業(yè)使用大模型的資金、技術(shù)、人才門檻，中小企業(yè)大模型體驗(yàn)版可以讓中小企業(yè)通過快速訓(xùn)練推理出適合自己的大模型，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

2云計(jì)算，大模型走向規(guī)�；瘧�(yīng)用的必經(jīng)之路

盡管上述場(chǎng)景分散在各行各業(yè)，但如果非要找出這些場(chǎng)景的共同點(diǎn)，它們背后都有同一個(gè)不可忽視的驅(qū)動(dòng)力，那就是云計(jì)算。

觀察最頭部的大模型應(yīng)用創(chuàng)新，從ChatGPT到MidJourney，不難發(fā)現(xiàn)一流的大模型初創(chuàng)公司都背靠強(qiáng)大的云廠商。

如今，大模型領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)轉(zhuǎn)化為“云+AI”的體系化技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)。尤其是當(dāng)大模型步入規(guī)模化應(yīng)用階段，云計(jì)算已經(jīng)成為AI大模型創(chuàng)新發(fā)展的土壤。換句話說(shuō)，大模型在千行萬(wàn)業(yè)能不能用得好，關(guān)鍵在于云計(jì)算。

我們也是時(shí)候重新認(rèn)識(shí)云計(jì)算對(duì)于AI的價(jià)值了。

首先，彈性、可靠、高效的云上算力支持

大模型是算力無(wú)底洞，此前業(yè)界曾預(yù)測(cè)OpenAI訓(xùn)練GPT-4可能使用了大約10000-25000張GPU，這背后離不開微軟云上算力的支撐。而且，大模型不僅需要海量算力，還要求算力具備靈活、彈性、可靠、高效等特性，云計(jì)算可以給到最佳解決方案。

國(guó)內(nèi)云上AI算力供給，不得不提到華為云。華為云在貴安、烏蘭察布、蕪湖3大AI云算力中心及30多分節(jié)點(diǎn)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供澎湃昇騰AI算力。目前，昇騰AI算力可實(shí)現(xiàn)千卡訓(xùn)練30天長(zhǎng)穩(wěn)率達(dá)到90%，訓(xùn)練作業(yè)故障自動(dòng)恢復(fù)，非自動(dòng)場(chǎng)景下恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)小于30分鐘，為千行百業(yè)使用大模型提供了穩(wěn)定可靠、高質(zhì)量的云底座。

此外，云上AI算力的可用性也是中國(guó)AI企業(yè)面臨的新挑戰(zhàn)。面對(duì)美國(guó)商務(wù)部拋出的“云上AI算力禁令”，華為云提供了充沛的昇騰算力，大大降低了中國(guó)企業(yè)云上AI算力被卡脖子的風(fēng)險(xiǎn)。

其次，基于系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)降本增效

大模型也是吞金獸。大模型要想取得突破，消耗的算力資源每3-4個(gè)月就要翻一番。不久前，馬斯克稱參與AI軍備競(jìng)賽的企業(yè)每年需要在AI硬件上投入數(shù)十億美元，才能保持競(jìng)爭(zhēng)力。

云計(jì)算是解決大模型成本問題的必由之路。一方面，云計(jì)算可以通過容器或Serverless技術(shù)，能夠極大提升資源的復(fù)用率，讓客戶無(wú)需為閑置資源付費(fèi)。另一方面，近年來(lái)云計(jì)算還在不斷產(chǎn)生大量細(xì)分領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新，專門針對(duì)AI、大模型的降本增效而生。

以前面提到的搜索增強(qiáng)場(chǎng)景為例，要構(gòu)建搜索大模型增強(qiáng)能力，需要海量數(shù)據(jù)和AI算力資源，資金和時(shí)間成本巨大。解決這些痛點(diǎn)必須靠云基礎(chǔ)設(shè)施層面的系統(tǒng)性優(yōu)化。比如，華為云SFS Turbo可以大幅提升數(shù)據(jù)加載、訓(xùn)練數(shù)據(jù)讀取速度，而且故障備份恢復(fù)快，實(shí)現(xiàn)千億大模型ckpt文件秒級(jí)保存，讓企業(yè)省錢更省心。華為云ModelArts AI加速套件，通過AI訓(xùn)練組網(wǎng)、集合通信算子及訓(xùn)練框架優(yōu)化，可實(shí)現(xiàn)6千卡集群并行訓(xùn)練性能領(lǐng)先業(yè)界30%。

在AIGC場(chǎng)景下，華為云針對(duì)該場(chǎng)景的算子優(yōu)化，能將整體性能提升30%。在某客戶案例中，將圖像生成模型遷移到昇騰后，通過AIGC生成一張圖片的時(shí)間從6.2秒減少到5.2秒，并且通過AI渲染加速可以提升渲染效率2-4倍，大幅降低了內(nèi)容生成時(shí)間和成本。

第三、海量AI應(yīng)用創(chuàng)新的平臺(tái)

云服務(wù)商不僅是底層資源的提供者，也是創(chuàng)新服務(wù)的構(gòu)建者。如今越來(lái)越多的云廠商在MaaS新商業(yè)模式下不斷探索，將AI和大模型能力作為創(chuàng)新云服務(wù)對(duì)外賦能。

比如，高峰期智能NPC每天都要面臨海量玩家的實(shí)時(shí)交互，這讓智能NPC對(duì)實(shí)時(shí)交互的時(shí)延和推理算力彈性擴(kuò)縮容要求非常高。華為云與網(wǎng)易伏羲進(jìn)行聯(lián)合創(chuàng)新，通過網(wǎng)易伏羲構(gòu)AI多云平臺(tái)與華為云昇騰AI云服務(wù)的適配，在算子層和框架層進(jìn)行大量性能優(yōu)化。滿足了交互場(chǎng)景的秒級(jí)時(shí)延要求，讓智能NPC做到“忙時(shí)不慌，閑時(shí)不廢”，保障了各時(shí)段玩家的體驗(yàn)。

3Cloud for AI，云廠商破局的新機(jī)會(huì)

AI已經(jīng)成為云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第二增長(zhǎng)曲線。

得益于AI技術(shù)的發(fā)展，全球云計(jì)算行業(yè)實(shí)現(xiàn)再次加速。Synergy Research數(shù)據(jù)顯示，全球企業(yè)2023年四季度在云計(jì)算的總支出達(dá)740億美元，環(huán)比增長(zhǎng)56億美元，環(huán)比增速創(chuàng)下歷史新高。預(yù)計(jì)2023年全球云計(jì)算行業(yè)收入將達(dá)到2700億美元。

Synergy分析師John Dinsdale表示：“云計(jì)算是一個(gè)規(guī)模很大的市場(chǎng)，需要付出很大努力才能獲得進(jìn)展，但人工智能已經(jīng)做到了這點(diǎn)。”他認(rèn)為，在AI的助力下，接下來(lái)云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模還會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)。

2023年，大模型與生成式AI的火爆，讓一個(gè)大趨勢(shì)日益明晰：未來(lái)，幾乎所有應(yīng)用都會(huì)接入AI/大模型能力，我們將迎來(lái)一個(gè)AI原生應(yīng)用的時(shí)代。

大模型給千行萬(wàn)業(yè)帶來(lái)了新的生產(chǎn)方式、交互方式、業(yè)務(wù)范式、商業(yè)模式，未來(lái)各個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)AI的需求（包括大模型產(chǎn)業(yè)鏈、云上算力、生成式AI）一定是大規(guī)模增長(zhǎng)，這也給云計(jì)算產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

在這樣的大趨勢(shì)下，Cloud for AI不僅是云廠商的新機(jī)會(huì)，也是必答題�？v觀全球頭部云廠商，都在探索如何基于AI重塑云計(jì)算技術(shù)和服務(wù)體系，開辟出全新的服務(wù)場(chǎng)景和服務(wù)內(nèi)容。

國(guó)際云廠商方面，微軟是AI助力云業(yè)務(wù)騰飛的典型案例。在2024財(cái)年第二財(cái)季（截至2023年12月31日），微軟智能云Azure和其他云業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營(yíng)收同比增長(zhǎng)30%。目前，在微軟智能云的5.3萬(wàn)名客戶中，有三分之一都是2023年新加入的。

在國(guó)內(nèi)，華為云則是Cloud for AI的深度踐行者。華為云提供了從昇騰AI云服務(wù)、盤古系列大模型以及一系列AI研發(fā)工具套件在內(nèi)的完整AI全棧技術(shù)平臺(tái)�？梢灶A(yù)見的是，在Cloud for AI的時(shí)代，AI將成為華為云一張獨(dú)特的名片。

過去，大模型高高在上，很難落地。在經(jīng)過一番痛苦的摸索與實(shí)踐后，人們才發(fā)現(xiàn)，大模型落地的解法不在大模型本身，而在Cloud for AI。當(dāng)Cloud for AI已就緒，當(dāng)?shù)谝慌鶷OP場(chǎng)景誕生，大模型才能真正駛向規(guī)�；瘧�(yīng)用的廣闊星空。

文中圖片來(lái)自攝圖網(wǎng)

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本文為「智能進(jìn)化論」原創(chuàng)作品。

       原文標(biāo)題 : 大模型2024規(guī)�；瘓�(chǎng)景涌現(xiàn)，加速云計(jì)算走出第二增長(zhǎng)曲線