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超級公司|走進商湯科技:技術進步應解決現實問題,中國AI產業化會是亮點
超級公司|走進商湯科技:技術進步應解決現實問題,中國AI產業化會是亮點
2024-06-04 閱讀:274

在全球科技創新的大潮中,人工智能(AI)正成為推動社會進步和產業升級的關鍵力量。

6月3日,澎湃新聞正式推出一線財經大調研直播——《超級公司》,首期走進國內一線人工智能企業商湯科技,深入上海漕河涇總部及臨港智算中心(AIDC),探尋大模型的發展方向。商湯科技聯合創始人楊帆在接受澎湃新聞專訪時表示,目前的人工智能和十年前的AlphaGo,兩者之前有點像人腦和猴腦,模型并不是突然變大,而是持續變大,技術的進步只是一個維度,關鍵是如何持續保持并成為真正應用,解決現實問題。

談算力:技術突破的關鍵,推動AI應用深入的前提

商湯科技成立于2014年,2021年在香港上市,一直致力于多模態、多任務通用人工智能能力,包括感知智能、自然語言處理、決策智能、智能內容生成等關鍵技術領域,同時也對AI芯片、AI傳感器及AI算力基礎設施持續布局。商湯的新型人工智能基礎設施——商湯AI大裝置SenseCore,打通了算力、算法和平臺,并在此基礎上建立“商湯日日新SenseNova”大模型及研發體系。?

楊帆表示,算力是推動AI技術進步的“心臟”,在上海臨港建立智算中心(AIDC),正是商湯科技對這一理念的實踐。

“這里每秒可處理高達9千萬億次的浮點運算,為AI研究和應用提供強大的動力。”楊帆指出,智算中心的建設不僅提升了商湯的研發能力,更為AI技術的未來發展奠定了堅實的基礎。

他強調,強大的算力支持是實現AI技術突破的關鍵,也是推動AI應用深入各行各業的前提。

在人工智能、大模型爆發之前,商湯在2020年就開始進行AIDC的建設。對此,楊帆表示:“簡單來說,今天所謂的大模型就是有了更多的參數,這個參數你可以理解為大腦里神經元的數量更多,這是它更智能的一個基礎條件。從邏輯和原理上,今天的人工智能和10年前的AlphaGo人工智能,二者之間就有點像猴腦和人腦的關系。”

楊帆認為,大家今天看到的大模型達到人類大腦水平,是一個瞬間的爆點,但它從猴腦過渡到人腦的過程,模型并不是突然變大,而是在持續變大,“在商湯過去10年的發展歷程中,我們一直能看到這個趨勢,所以我們在更早的時候就相信,總有一天它會變成更大的數量級。為了更好的智能,就需要一個更大的基礎設施資源。我們能夠感受到它背后核心的驅動力,所以我們會比別人更早地去相信這件事情。”

楊帆也表示,當時在投建時有很多不同的聲音,會有人擔心將來AIDC會不會閑置、會不會造成浪費等,“實際上我們發現,事物的發展比我們當時想的還要快。”

在商湯臨港AIDC的機房內,一排排的機柜陣列正在運行。

商湯科技大裝置事業群智算中心總經理林海在接受澎湃新聞采訪時表示,算力集群通過將多個芯片連接起來,形成一個大型資源池,類似于一個龐大的GPU(圖形處理芯片)在工作。這種集群不僅包括傳統的土地、樓宇和機電設施,還涵蓋了IT層的服務器、網絡,以及各種軟件、算法和訓練框架。

服務器中的芯片都是在完成各自不同的工作,以云平臺的形式進行任務調度,目前以單一芯片的集群組建,下一步將向異構集群努力,讓不同型號的芯片納入到一個集群里,產生更大的算力。

據林海介紹,智算中心目前容納了約4萬張GPU芯片,峰值算力達到9400p。目前AIDC最大的國產化集群已經做到3200卡并行,“很多國產芯片的廠商,目前受限于產能還有供應鏈,我們在做一些小范圍測試,出來的結果還是偏于樂觀的”。

林海介紹,目前每個機柜可以放置4臺8卡服務器,也就是32張GPU芯片。隨著技術的發展,下一代機柜可能會容納更多,預計可能會達到50張甚至60張GPU芯片,讓單個機柜實現64卡甚至更高水平。

楊帆表示,AIDC除了最新的AI芯片技術,同時也采用創新架構設計,包括模塊化的計算單元和靈活的網絡連接,以適應不斷變化的計算需求。此外,智算中心還結合了先進的散熱和能效管理系統,確保算力的高效運行。

談AI發展:從“定義屋子”到“拆掉屋子”

楊帆預測,大模型會在10年之內像手機一樣必不可少,大模型會持續上升發展,但不會像過去兩年一樣有極度的爆發,更多的將取決于場景。

隨著百度、阿里、騰訊、科大訊飛、字節跳動、月之暗面等發布大模型產品,大模型近期更是打起了“價格戰”。

對此,楊帆表示各家廠商都是在盡可能多地去獲取用戶,“大家的一個共識是,兩三年之后這一輪大模型應用的用戶可能是今天的10倍、100倍。如果是這樣,今天花多少錢去獲客都是不虧的,這意味著你占據了先手。所以從這點上來講,很多C端的應用和互聯網早期有一定的類似性”。

楊帆表示,通用大模型的存在,可以讓下游場景方節省更多的資源,“通用模型就像一個全科大學生,他已經具備了很好的通用能力,而每一個行業的場景大模型就像專科研究生,把一個大學生培養成專科研究生,所需要的額外投入已經少了非常多。”

對于人工智能的未來,楊帆表示:“現在我們真正能夠實用化的人工智能,更多的是我們給它定義了一個屋子,它在這個屋子里去做探索,去做摸索。最新的一個技術方向就是拆掉這個屋子,把全世界都給它,讓它在更大尺度的空間去探索。當然,探索需要的時間更長,需要的資源更多,但是探索所產生的可能性,很多人對它是非常期待的。”

談AI落地:應解決現實問題,中國有優勢

楊帆認為,在AI領域,中美之間既有競爭也有合作空間。他提倡通過國際合作和交流,推動技術進步和應用落地。更多的交流和碰撞能夠帶來更好的技術進步,人們應該更多去思考如何對企業、產業產生更直接有效的作用。

楊帆以商湯為例說到:“我們和一些歐洲國家交流時,中國的智能座艙、自動駕駛做得很好,他們更愿意用。當他們真的用起來時,這個過程中的技術迭代、數據匯聚等,就會自然而然的發生。”

他坦言,“更多的(大模型)熱潮其實是來自媒體、投資圈的關注,90%甚至99%的人,可能都沒有真正的日常地去使用體驗或者感受到這樣的技術,在未來兩三年可能會從嘗鮮變成生活的一部分。”

楊帆表示,技術的進步只是一個維度,更多的維度是怎么樣去跟進、去保持,以及怎樣讓這些技術真正的成為應用,成為每一個場景中和每個人日常生活息息相關的東西,“技術的進步如果不能夠解決現實問題,它就是炫技的‘屠龍之術’,沒有意義”。而對中國而言,更有意義和更有價值的,就是應用落地的優勢,以實用為本。

“未來中國的人工智能落地以及產業化,將會是很大的亮點。”楊帆稱,中國對于新事物、新技術會有更強烈的憧憬和沖動,大家投入的心血、資源和力量也更加集中,“所以我還是充滿信心,但是過程中肯定是有挑戰的”。

楊帆表示,AI未來很大的價值不僅僅是現在討論的消費者應用和產業提升,而是給基礎科學帶來提升,將會對人類產生巨大影響。

值得一提的是,近期隨著OpenAI核心安全團隊的解散與重組,AI安全問題再次受到關注。

楊帆認為,比起可解釋性,更重要的是可觀測性,也就是比起理解機理,更重要的是怎樣給它的質量去評價打分、做測試,“就現在的手機一樣,要去弄明白手機的機理是很難的,但是手機出廠要經過大量測試,你看得到測試報告,測試報告做得足夠全、足夠多,那你就可以踏實放心地去用”。

對于AGI(通用人工智能),楊帆表示一定會實現,但何時能夠到來仍未可知。

楊帆表示,希望通過大裝置、智算中心,給整個行業提供更加完善、更低成本、高效率低門檻的基礎設施能力,“讓更多的人真正進入人工智能的技術迭代和產品迭代生態中,這是未來10年最值得我期待的事情……無論是AI基礎設施,還是大模型,從產業側包括從商湯未來的定位來看,更有意義的改變是它能夠讓接觸使用的門檻和成本越來越低,這樣就會讓更多人參與進來,才能產生更大的裂變的價值。”

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