如果說，在數(shù)字化時代，阿里云給外界的標(biāo)簽是基于算力、數(shù)據(jù)等要素的基建角色，那么，在如今的智能化時代，基于自身強(qiáng)大的云計算能力和長期以往的AI技術(shù)積累，它的這種底座底色顯然再一次被夯實、彰顯。 

作者|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家 

宜昌城東大道，左側(cè)是中國船舶柴油機(jī)有限公司，右側(cè)是三峽大學(xué)，全場不到3公里。在過去的幾年時間里，這條從宜昌東站延伸出來的路線，擁堵一直是它的代名詞。 

但在2022年，這個標(biāo)簽成為了過去式。“現(xiàn)在從宜昌東站出來之后，只要時速達(dá)到45km/h，基本可以一腳油門開到底。”在宜昌開出租車多年的周師傅告訴我們，“最近城東大道順暢多了。” 

作為聞名的三峽門戶城市，宜昌重新刷新了自己的底色。 

就在2021年11月，宜昌與阿里云合作建設(shè)的宜昌城市大腦數(shù)字模型正式上線，這個基于”云計算+AI“的數(shù)字底座具有數(shù)據(jù)存儲、高效計算、數(shù)據(jù)治理、物聯(lián)感知、人工智能、安全可控等六大核心能力，將固有的數(shù)字場景，如宜接就辦、宜格服務(wù)、全市一個停車場、先看病后付費等全部搬到“云端”，這也標(biāo)志著宜昌智慧城市建設(shè)從1.0邁向3.0時代。 

城市是中國經(jīng)濟(jì)的最核心構(gòu)成單元。在這個單元之上，一系列關(guān)于未來趨勢的問題都在被謄寫出有清晰的答案。在其中， AI是最為明確的一個。 

如果透過更為“智能”的宜昌背后，不難看到的是，在城市、在具體的場景、具體的產(chǎn)業(yè)，以及最小顆粒度額度的“企業(yè)”，AI的浪潮都在紛涌而來。 

什么是AI？如果說之前，它更多的代表單一的某項技術(shù)，落點是人們對“阿爾法狗”戰(zhàn)勝世界冠軍的驚嘆，那么如今，這個技術(shù)和現(xiàn)實世界的距離正在飛速拉近——它的身影出現(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)線上，在道路駕駛上，在電力輸送上，在企業(yè)營銷和數(shù)字系統(tǒng)搭建上，在一眾數(shù)字產(chǎn)品上。 

AI，正在以“大模型”的姿態(tài)，從想象力演變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)場景的真實生產(chǎn)力。  

一 、AIGC背后：歡迎來到智能數(shù)字時代 

“面向AI時代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重新升級。”這是阿里掌門人張勇在4月11日的阿里云峰會對外傳遞出的聲音。此外據(jù)了解，更落地的動作是，未來阿里巴巴所有產(chǎn)品都將接入“通義千問”大模型。 

通義千問，是阿里云發(fā)布的AI語言類大模型。在此之前，國外基于GPT大模型的ChatGPT已經(jīng)在全世界掀起一波新的AI認(rèn)知浪潮。這種認(rèn)知浪潮對應(yīng)的是一系列語言大模型背后的技術(shù)賦能，如數(shù)據(jù)分析、營銷、翻譯、會議整理等技能。 

但縱觀當(dāng)下，相較于C端的熱火朝天，B端似乎并沒有激起太大的水花。那么，AI，或者是在AIGC背后的AI大模型，對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的B端市場，改變到底在哪？ 

客觀來看，在一眾技術(shù)方向上，B端的產(chǎn)業(yè)場景往往具備滯后性，即其對于某項技術(shù)或某個理念的應(yīng)用要滯后于C端市場，比如營銷，比如金融科技等等，相較于C端靈活迅速的反饋鏈條，B端市場或者產(chǎn)業(yè)場景往往因為其反饋鏈條過長，且長尾效應(yīng)較重，風(fēng)格偏向穩(wěn)健而長期，采取的策略更多是“謀定而后動”。 

但AI大模型卻是個個例。更客觀來說，盡管人們在C端感知較弱，但在ChatGPT之前， AI大模型早已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心力量之一。如今伴隨著人們對大模型關(guān)注，這種基于AI的智能化價值正在清晰地出現(xiàn)在聚光燈下。 

以上文宜昌的城市案例為例，關(guān)于其“進(jìn)化”的更真實表述正在被越來越多人知曉，比如停車場景，在“城市大腦”的AI等智能化手段干預(yù)下，宜昌全市已經(jīng)有315個停車場實行了“先離場后付費”，使用該功能用戶數(shù)達(dá)12萬人，平均離場時間由20秒縮短為5秒。 

再比如在電力應(yīng)用方向，基于“AI+云”的模式，通過AI預(yù)測、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識圖譜等AI技術(shù)，電力系統(tǒng)可以實現(xiàn)資源的智能化調(diào)度和分配，進(jìn)而保證電力資源的穩(wěn)定應(yīng)用。 

同樣的場景還有自動駕駛，視覺檢測、軌跡預(yù)測與行車規(guī)劃等算法模型，都依賴于海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，在過往，這種海量數(shù)據(jù)的計算基于原有的CPU通用計算很難完成，但伴隨著AI智算等模式的出現(xiàn)，大批量、低成本的數(shù)據(jù)計算訓(xùn)練成為可能。 

如果說一眾產(chǎn)業(yè)場景是AI已經(jīng)發(fā)力的角逐場，那么在企業(yè)內(nèi)部，它的價值也更在嘗試進(jìn)行著更為清晰的表達(dá)。 

比如基于企業(yè)前端觸角的營銷、智能客服、智能導(dǎo)購，再比如企業(yè)中間流程的流程梳理、營銷轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)分析，以及企業(yè)后端的客戶服務(wù)、產(chǎn)品研發(fā)等環(huán)節(jié)，通過與AI的結(jié)合，這些既有的環(huán)節(jié)都可以基于數(shù)據(jù)進(jìn)行更為智能的演繹。 

從更大的視角來看，在大模型出現(xiàn)之后，AI重構(gòu)的不僅是單個企業(yè)或者產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，其構(gòu)建的更是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維，如果說過去多年時間AI技術(shù)被更多看作是“霧里看花”的標(biāo)簽的原因，是其很難在具體的業(yè)務(wù)場景內(nèi)發(fā)揮出生產(chǎn)力的價值，那么在如今的大模型時代，從底層數(shù)據(jù)、技術(shù)到上層應(yīng)用的門檻被打破重組，企業(yè)開始能夠使用AI并將其轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的“發(fā)動機(jī)”。 

在AI大模型的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)可以真正成為“發(fā)動燃料”，而不再是“只可遠(yuǎn)觀”的金礦。而這種趨勢下，也可以說，誰能率先打造出屬于自己業(yè)務(wù)場景的AI發(fā)動機(jī)，誰就能領(lǐng)跑一步。  

二 、數(shù)據(jù)、智能算力、開源與飛輪效應(yīng) 

但這并不是一件容易的事情，或者，對單個企業(yè)而言，在摩爾效應(yīng)失衡的當(dāng)下，可以說是極難。 

更通俗來說，伴隨著如今IT架構(gòu)的升級以及線上化程度的加深，不論是在企業(yè)場景，還是產(chǎn)業(yè)場景，都無時無刻不在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。此外，這些數(shù)據(jù)不僅量級大，同時其結(jié)構(gòu)也更是雜亂無章，即結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存。 

在這種情況下，如果企業(yè)想要構(gòu)建從0到1的數(shù)據(jù)深度模型，通用算力很難滿足要求，必須具備強(qiáng)大的底層智能算力，與之對應(yīng)的是企業(yè)必須要構(gòu)建龐大的智算中心。 

單從投入來看，對中國大部分企業(yè)而言，這都是一個不能接受的天文數(shù)字。 

對企業(yè)而言，通向數(shù)據(jù)智能的羅馬之路在哪？答案正是通用大模型。 

實際上，早在ChatGPT爆火之前的2022年11月，阿里云就正式提出“Model as a Service”理念，并推出國內(nèi)首個AI模型社區(qū)“魔搭”，開發(fā)者可以在魔搭上下載各類開源AI模型，并直接調(diào)用阿里云的算力和一站式的AI大模型訓(xùn)練及推理平臺。 

更通俗的說法是，企業(yè)可以在開源的阿里云大模型的基礎(chǔ)上，基于自身的企業(yè)細(xì)分場景進(jìn)行專項的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通過微調(diào)構(gòu)建出屬于自身的產(chǎn)業(yè)模型，進(jìn)行最終的數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)表達(dá)。 

以前文中提到的自動駕駛場景為例，在過去的幾年時間里，在自動駕駛業(yè)務(wù)的研發(fā)上，小鵬汽車同樣面臨數(shù)據(jù)量大、算力不足的問題，通過與于阿里云智能計算平臺的協(xié)作，其訓(xùn)練效率得到極大提升。 

一組數(shù)據(jù)是，在雙方合作后，小鵬自動駕駛核心模型訓(xùn)練速度提升近602倍。 

實際上， 基于開源大模型的路徑已然成為不少企業(yè)的AI智能鑰匙。根據(jù)不完全統(tǒng)計，如今“魔搭”已成為國內(nèi)規(guī)模最大的AI模型社區(qū)，總用戶量達(dá)100萬，模型總下載量超1600萬。 

在龐大的AI生態(tài)環(huán)境背后，一個良性的飛輪效應(yīng)正在形成。即在阿里云開源大模型的基礎(chǔ)上，企業(yè)不再需要投入巨大算力、資金從0到1構(gòu)建大模型，在既有大模型的基礎(chǔ)上通過下游微調(diào)即可獲得數(shù)據(jù)智能表達(dá)的能力。 

而對阿里云大模型而言， 伴隨著其接入數(shù)據(jù)量級的越來越大，模型本身的訓(xùn)練次數(shù)也越來越多，其模型的智能程度也將會越來越高，進(jìn)而可以反哺下游企業(yè)，提供更為智能的底層服務(wù)。 

對企業(yè)、對阿里云、對產(chǎn)業(yè)，這是一個三贏的AI路徑。  

三 、阿里云，重新成為底座 

這正是阿里云在推動的路徑。或者更可以看作，阿里云正在將自己的角色定義為AI時代的底座。 

“我們將開放通義千問的能力，為每一家企業(yè)打造自己的專屬GPT，歡迎所有人用阿里云開發(fā)自己的大模型。”在上述的峰會現(xiàn)場，阿里云CTO周靖人表示。 

那么，阿里云能不能成為底座？ 

在最近的一份采訪里，周靖人曾對“通義千問”有一個定調(diào)，稱其是“中間態(tài)”，用他的話說，通義千問是把過去阿里云積累的一部分工作向社會，向開發(fā)者開放。 

誠然如此。如果說在中國的大模型領(lǐng)域哪家企業(yè)的積累和投入最深？阿里必然是其中之一。 

從時間線來看，早在2019年，阿里云就開始了大模型的訓(xùn)練，在過去曾陸續(xù)發(fā)布語言大模型 Plug（后來的 AliceMind）、10 萬億參數(shù)的多模態(tài)大模型 M6，而這些在去年都被整合進(jìn)“通義”大模型。 

而從落地視角來看，基于自身的智能計算解決方案——飛天智算平臺，配合自身強(qiáng)大的云計算能力，阿里云已然完成了多個場景的驗證。 

如前文提到的城市發(fā)展層面的宜昌智慧大腦，以及產(chǎn)業(yè)賦能層面的小鵬汽車、南方電網(wǎng)，同時再比如在科學(xué)領(lǐng)域，在復(fù)旦大學(xué)，阿里云還參與建設(shè)了中國高校第一個智能算力和通用算力相融合的科學(xué)計算平臺CFFF，其將是國內(nèi)最大的高�？蒲泄�共算力平臺項目。 

這些都構(gòu)成并驗證著阿里云在底座角色上的底氣，而這些底氣也構(gòu)成著阿里云在推動AI路徑的通暢。 

關(guān)于AI模型社區(qū)“魔搭”一個更細(xì)節(jié)的成績是，截止目前，在社區(qū)內(nèi)，十億參數(shù)以上的大模型有 30 多個，超百億參數(shù)的大模型有 10多 個。 

換言之，在阿里云成為底座的AI路徑上，除了阿里云和企業(yè)之間的飛輪效應(yīng)，也更催化出了企業(yè)和企業(yè)之間的連接和協(xié)同，共同解放著大模型的更強(qiáng)想象力。 

這種想象力是基于大模型智能涌現(xiàn)本身，也更是基于阿里云的開源的“AI+云”底座加持之上。  

寫在最后： 

如果說，在數(shù)字化時代，阿里云給外界的標(biāo)簽是基于算力、數(shù)據(jù)等要素的基建角色，那么，在如今的智能化時代，基于自身強(qiáng)大的云計算能力和長期以往的AI技術(shù)積累，它的這種底座底色顯然再一次被夯實、彰顯。 

但實際上，從另一個角度來看，基于這種底層智能能力的加持和提升，阿里云也更在提高自己的想象力。 

如果說在之前，市場對于云計算更多的價值定義是基于資源層、算力層，那么如今，在AI的加持下，阿里云以及一眾云計算廠商的將自身底座的標(biāo)簽又一次做深做厚，延伸到了業(yè)務(wù)層、應(yīng)用層。 

這是云計算的新機(jī)會，是阿里云等一眾中國云廠商的新機(jī)會，也更是中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的新機(jī)會。 

       原文標(biāo)題 : AI時代，重新理解阿里云