云智融合促新質(zhì)生產(chǎn)力加速發(fā)展

歷史上每一次科技革命都提供了一種由通用技術(shù)、新型基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)組織制度所構(gòu)成的新技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式，這種新的技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)代化并逐步提高其生產(chǎn)率。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展時(shí)期，數(shù)字科技是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動(dòng)力，其中以大模型為代表的人工智能正帶來(lái)工具革命、科研范式變革和產(chǎn)業(yè)智能發(fā)展，逐步演化成為一種具備普遍適用性、動(dòng)態(tài)演進(jìn)性、創(chuàng)新互補(bǔ)性特征的通用技術(shù)，成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎。云計(jì)算為人工智能發(fā)展提供了高度可擴(kuò)展的計(jì)算資源，為大模型的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化創(chuàng)造了理想的環(huán)境，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理加工和應(yīng)用提供了綜合技術(shù)平臺(tái)能力，已經(jīng)成為重要的新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。云智深度融合共同加速數(shù)據(jù)等新生產(chǎn)要素價(jià)值發(fā)揮，推動(dòng)勞動(dòng)力、勞動(dòng)工具和勞動(dòng)對(duì)象的質(zhì)態(tài)升級(jí)，構(gòu)筑新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展高地。

人工智能成新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎

大模型帶動(dòng)生成式人工智能迅速發(fā)展，推動(dòng)AI從感知理解到生成創(chuàng)造的躍遷，拉開(kāi)了人工智能新篇章的帷幕。生成式人工智能的自主生成創(chuàng)造和推理能力，與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，極大擴(kuò)展了人工智能的應(yīng)用邊界，在科學(xué)探索、企業(yè)經(jīng)營(yíng)、藝術(shù)創(chuàng)作等諸多領(lǐng)域帶來(lái)巨大的創(chuàng)新機(jī)遇，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域的發(fā)展變革。

人工智能帶來(lái)工具革命，推動(dòng)效率革新。生成式AI具有強(qiáng)大的語(yǔ)言處理能力、模式學(xué)習(xí)與泛化能力以及多模態(tài)內(nèi)容生成能力，可以基于提示詞自動(dòng)生成全新的文本、圖像、音視頻、代碼等，為內(nèi)容創(chuàng)作、圖片設(shè)計(jì)、軟件開(kāi)發(fā)等帶來(lái)強(qiáng)有力的工具革新，極大地提升了生產(chǎn)效率。例如，在辦公與文檔處理方面，AI能夠自動(dòng)生成報(bào)告、提案、會(huì)議紀(jì)要等；在影像與創(chuàng)意設(shè)計(jì)領(lǐng)域，能夠根據(jù)提示詞自動(dòng)生成設(shè)計(jì)圖、創(chuàng)意草稿等；在智能編碼方面，能夠支持代碼補(bǔ)全、單元測(cè)試生成、代碼解釋、代碼查錯(cuò)等核心場(chǎng)景；在法律等專業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，生成式AI的應(yīng)用進(jìn)一步深化了技術(shù)與行業(yè)知識(shí)的融合，能夠快速生成法律文件、審核合同，幫助律師高效處理繁雜的文書工作。隨著AI Agent（智能體）的發(fā)展，通過(guò)任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶增強(qiáng)等能力疊加，生成式AI能夠搭建具備認(rèn)知和推理能力的超級(jí)智能助手，理解用戶需求并生成響應(yīng)提供個(gè)性化服務(wù)，有可能強(qiáng)化甚至顛覆現(xiàn)有的勞動(dòng)工具。

人工智能引領(lǐng)科研創(chuàng)新，帶動(dòng)范式變革。基于海量的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，AI大模型正在加速全球芯片、藥物、材料、自動(dòng)駕駛等一系列科研范式的創(chuàng)新突破，Google學(xué)術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明，過(guò)去3年里，材料科學(xué)、生命科學(xué)、能源科學(xué)使用AI手段開(kāi)展科研的比例占到34.5%。在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，英偉達(dá)Hopper GPU架構(gòu)使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化并行前綴電路，設(shè)計(jì)了近13000個(gè)電路實(shí)例，與采用EDA工具相比，相似的性能下面積減少了25%。在材料科學(xué)領(lǐng)域，DeepMind開(kāi)發(fā)了用于材料科學(xué)的人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型GNoME，并基于該模型尋找到了38萬(wàn)余個(gè)熱力學(xué)穩(wěn)定的晶體材料，極大加快了發(fā)現(xiàn)新材料的研究速度。在生命科學(xué)領(lǐng)域，Alphafold能夠僅憑氨基酸去預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，而且獲得了接近于實(shí)驗(yàn)解析的準(zhǔn)確度。當(dāng)前，AI正融入科學(xué)發(fā)現(xiàn)的假設(shè)形成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集和分析各個(gè)階段，為科學(xué)研究開(kāi)辟了新路徑。

人工智能融合各行各業(yè)，加速產(chǎn)業(yè)智能。人工智能正逐步滲透進(jìn)各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、營(yíng)銷服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，助力企業(yè)經(jīng)營(yíng)提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、客戶體驗(yàn)提升等。在業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面，生成式AI幫助企業(yè)突破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的限制，提升現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)的價(jià)值，甚至可以開(kāi)辟新的產(chǎn)品和服務(wù)形式。例如，AI加成的智能終端通過(guò)集成生成式AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了從信息處理到智能化交互與個(gè)性化服務(wù)的跨越。又比如教育行業(yè)，通過(guò)生成式AI可以實(shí)現(xiàn)從教學(xué)內(nèi)容的個(gè)性化定制到學(xué)習(xí)體驗(yàn)，再到教育管理與評(píng)估的智能化的全面升級(jí)。在客戶體驗(yàn)提升方面，生成式AI通過(guò)深入學(xué)習(xí)個(gè)體用戶的行為模式與偏好，提供更加個(gè)性化、互動(dòng)性和沉浸感的用戶體驗(yàn)。如在客戶服務(wù)領(lǐng)域，生成式AI能自適應(yīng)地生成精準(zhǔn)答案及個(gè)性化建議，模仿真人對(duì)話，帶來(lái)人性化的互動(dòng)體驗(yàn)，高效滿足用戶需求。

云計(jì)算是人工智能的最佳“拍檔”

以大模型為代表的人工智能對(duì)計(jì)算資源的需求巨大，需要高彈性易擴(kuò)展、穩(wěn)定可靠的算力平臺(tái)支撐。云計(jì)算平臺(tái)通過(guò)部署先進(jìn)的硬件技術(shù)、優(yōu)化計(jì)算資源分配等來(lái)應(yīng)對(duì)大模型研發(fā)及訓(xùn)練推理不斷增長(zhǎng)的算力需求。云原生先進(jìn)架構(gòu)也為未來(lái)AI技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。當(dāng)前全球人工智能通用大模型基本都架構(gòu)在云計(jì)算基礎(chǔ)上，云計(jì)算成為人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ)底座。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)調(diào)查及預(yù)測(cè)，未來(lái)5年中國(guó)智能算力復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到33.9%，70%的中國(guó)企業(yè)和組織希望通過(guò)云上獲得應(yīng)用人工智能的能力。

云計(jì)算提升大模型訓(xùn)練和推理效率。大模型的參數(shù)量在不斷擴(kuò)大，有些甚至達(dá)到千億、萬(wàn)億級(jí)，這么大參數(shù)量的大模型訓(xùn)練和推理需要底層算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、AI框架等復(fù)雜技術(shù)的系統(tǒng)性工程支撐。在模型訓(xùn)練上，云計(jì)算為大模型提供敏捷彈性、高度可擴(kuò)展的異構(gòu)算力及并行計(jì)算的高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)能力。同時(shí)，云上AI平臺(tái)能夠?qū)嫶笥?xùn)練任務(wù)進(jìn)行自動(dòng)分拆和分配，通過(guò)硬件、網(wǎng)絡(luò)、框架一體化協(xié)同調(diào)度能力，提供速度更快、算力更省的高性能分布式訓(xùn)練方案；通過(guò)配置相關(guān)自動(dòng)容錯(cuò)訓(xùn)練框架，能夠在大語(yǔ)言模型動(dòng)輒數(shù)周、數(shù)月的訓(xùn)練周期中，提供極致的穩(wěn)定性保障，減少人工介入成本，大大縮短大模型訓(xùn)練時(shí)間。在模型推理服務(wù)上，云平臺(tái)通過(guò)異構(gòu)芯片適配、彈性容器調(diào)度以及算子融合等進(jìn)行模型推理加速，大大提升推理吞吐，從而實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化。在數(shù)據(jù)上，云存儲(chǔ)技術(shù)通過(guò)高吞吐、低延遲的并行文件存儲(chǔ)提升效率，加速了AI數(shù)據(jù)處理。整體上，云計(jì)算提供了高效的計(jì)算能力、海量的存儲(chǔ)空間及靈活的資源配置，大大提升大模型的訓(xùn)練和推理效率。

云計(jì)算提供一站式MaaS服務(wù)。大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合已經(jīng)成為大勢(shì)所趨，當(dāng)前企業(yè)普遍采用API直接調(diào)用、提示詞工程（Prompt Engineering）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和模型微調(diào)（Finetuning）等方式使用大模型。云計(jì)算平臺(tái)提供一站式MaaS（模型即服務(wù)）服務(wù)，為大模型的再訓(xùn)練、微調(diào)、評(píng)估和部署等環(huán)節(jié)提供全生命周期工具鏈及高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集。在檢索增強(qiáng)方面，平臺(tái)提供了包括數(shù)據(jù)分類、企業(yè)知識(shí)庫(kù)建設(shè)和RAG鏈路搭建的服務(wù)能力；在模型的再訓(xùn)練和微調(diào)方面，平臺(tái)提供了包括底層模型能力、內(nèi)置數(shù)據(jù)集、基礎(chǔ)應(yīng)用組件與訓(xùn)練工具、預(yù)構(gòu)建的AI服務(wù)等的從預(yù)訓(xùn)練到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的全鏈路服務(wù)體系；在模型的部署和應(yīng)用服務(wù)方面，云上AI服務(wù)平臺(tái)通過(guò)開(kāi)放兼容的接口，讓訓(xùn)練好的大型模型可以方便地部署為可供外部應(yīng)用程序調(diào)用的服務(wù)，并通過(guò)在線評(píng)測(cè)工具進(jìn)行評(píng)估。

云計(jì)算加速構(gòu)建AI原生應(yīng)用架構(gòu)。廣義云原生先進(jìn)架構(gòu)為AI開(kāi)發(fā)提供穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境，是AI原生應(yīng)用不可或缺的底座。一方面，云計(jì)算平臺(tái)支持容器技術(shù)和Kubernetes等編排工具，使得AI應(yīng)用可以采用微服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行構(gòu)建，每個(gè)服務(wù)組件都可以獨(dú)立開(kāi)發(fā)、部署和擴(kuò)展，提高了系統(tǒng)的靈活性和可維護(hù)性，有助于構(gòu)建復(fù)雜、可擴(kuò)展的AI原生應(yīng)用。另一方面，云平臺(tái)支持的應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具鏈加速了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)流程，支持代碼托管、自動(dòng)化測(cè)試、持續(xù)集成和一鍵部署，確保了快速迭代的同時(shí)也保持高質(zhì)量的交付標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，云服務(wù)的全球分布特性及多地多活的架構(gòu)使得AI應(yīng)用可以輕松地?cái)U(kuò)展到不同地區(qū)，保證高可用性、高可靠性。架構(gòu)升級(jí)是持續(xù)演進(jìn)的必然趨勢(shì)，積極擁抱云原生、微服務(wù)架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)生成式AI應(yīng)用的快速迭代，保障彈性伸縮和故障自愈。綜上，云計(jì)算通過(guò)提供全方位的技術(shù)賦能，不僅簡(jiǎn)化了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和運(yùn)維流程，還促進(jìn)了AI技術(shù)的普及和深化應(yīng)用，為AI原生應(yīng)用架構(gòu)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

云智融合的三大著力點(diǎn)

面向AI時(shí)代，所有產(chǎn)品和服務(wù)都值得用大模型重新升級(jí)?！霸?AI”為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)提供堅(jiān)實(shí)的底座，助力各行各業(yè)提高生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率、拓寬市場(chǎng)邊界、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，加速新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。針對(duì)云智融合的新趨勢(shì)，重點(diǎn)要推動(dòng)以下三個(gè)方面發(fā)展：

一是加強(qiáng)科技與產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新合作。今年《政府工作報(bào)告》提出要開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)，國(guó)資委也加快實(shí)施“人工智能+”專項(xiàng)行動(dòng)。針對(duì)人工智能在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用推進(jìn)，科技供給方與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用需求方應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新合作，圍繞重點(diǎn)領(lǐng)域和行業(yè)，開(kāi)展大模型的垂直化、產(chǎn)業(yè)化和場(chǎng)景化應(yīng)用探索，以應(yīng)用帶技術(shù)、以技術(shù)促應(yīng)用，并推動(dòng)形成標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，加快實(shí)現(xiàn)技術(shù)迭代升級(jí)和產(chǎn)業(yè)的智能轉(zhuǎn)型。對(duì)于通用性強(qiáng)、市場(chǎng)化較為成熟的垂直領(lǐng)域，如精準(zhǔn)營(yíng)銷、智能客服、智能辦公、企業(yè)知識(shí)問(wèn)答等場(chǎng)景，可加快構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范及評(píng)測(cè)體系等。對(duì)于專業(yè)行業(yè)領(lǐng)域，則加強(qiáng)場(chǎng)景挖掘和合作試驗(yàn)，如生物醫(yī)藥領(lǐng)域可充分發(fā)揮人工智能技術(shù)在高通量篩選、實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)、結(jié)構(gòu)分析等方面的優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)、生物育種等細(xì)分場(chǎng)景合作；自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮人工智能在高精度感知、實(shí)時(shí)計(jì)算、低延時(shí)通信等方面的優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)圍繞車路協(xié)同、仿真測(cè)試、高速領(lǐng)航駕駛輔助等場(chǎng)景進(jìn)行合作。

二是提供更加普惠便利的科技服務(wù)。以大模型為代表的人工智能的發(fā)展，讓科技普惠的速度進(jìn)一步加快。一方面，基礎(chǔ)大模型的發(fā)展使得傳統(tǒng)企業(yè)不用從0-1投入大量資源進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)，就能通過(guò)調(diào)用最先進(jìn)的大模型進(jìn)行應(yīng)用系統(tǒng)改造升級(jí)；另一方面，人機(jī)自然語(yǔ)言對(duì)話交互，也讓每一個(gè)個(gè)體都能輕松地獲取最新的科技應(yīng)用。持續(xù)向企業(yè)和個(gè)人提供更加普惠便利的服務(wù)是科技企業(yè)的不懈追求。當(dāng)前，云計(jì)算廠商已經(jīng)陸續(xù)推出了serverless化智算服務(wù)、大模型全棧式集成平臺(tái)與工具等，大大降低模型訓(xùn)練推理成本和生成式人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)門檻。面向未來(lái)，應(yīng)繼續(xù)推動(dòng)更多行業(yè)企業(yè)擁抱“云+AI”，放大公共云平臺(tái)的集約化、規(guī)?；瘍?yōu)勢(shì)，向市場(chǎng)進(jìn)一步釋放技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)模發(fā)展的紅利。

三是構(gòu)建繁榮的云智融合生態(tài)體系。生態(tài)體系建設(shè)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)智能應(yīng)用深化至關(guān)重要。云服務(wù)商應(yīng)進(jìn)一步構(gòu)建從AI基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)的全棧AI能力，為各行業(yè)開(kāi)展智能應(yīng)用提供豐富的工具和資源，助力產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)。堅(jiān)持開(kāi)放創(chuàng)新，通過(guò)開(kāi)源模型、開(kāi)源社區(qū)等的百花齊放，讓更多的開(kāi)發(fā)者、創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得更多更成熟的創(chuàng)新能力。當(dāng)前，阿里云通義千問(wèn)已經(jīng)開(kāi)源了從5億到1100億的參數(shù)規(guī)模以及視覺(jué)理解、音頻理解等多模態(tài)大模型，也通過(guò)魔搭（ModelScope）模型開(kāi)源社區(qū)，促進(jìn)知識(shí)交流與資源共享。加強(qiáng)對(duì)人工智能、云計(jì)算等領(lǐng)域的多層次人才培育體系建設(shè)，通過(guò)專業(yè)資格認(rèn)證等機(jī)制，培育符合智能時(shí)代需求的創(chuàng)新型專業(yè)人才。

即將到來(lái)的智能時(shí)代，各行各業(yè)將全面融入數(shù)字化和智能化的科技浪潮中。云智融合，以前所未有的方式優(yōu)化資源配置、加速創(chuàng)新周期，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)煥發(fā)新生，也為未來(lái)產(chǎn)業(yè)奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)和發(fā)展動(dòng)能，成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的加速器。