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06-18
AI在全球范围内掀起了人工智能革命新浪潮，与万千行业结合创造了无限未来。
可能性。
面对下一代技术革命浪潮，云计算、大数据、大模型成为关键生产要素。
基于达摩院强大的大模型能力积累和阿里云机器学习平台PAI出色的人工智能工程化能力，阿里云与达摩院联合推出“飞天俱乐部·阿里云AI创新技术沙龙”，汇聚业界知名投资人业内人士、科学家、工程师分享了阿里巴巴在人工智能领域从技术创新到场景应用的全流程探索，并向人工智能开发者和企业提供了阿里云的最佳实践和解决方案。
首届商业应用专场活动于5月18日举行，关注AI领域的企业代表和AI开发者齐聚阿里云云谷园区。
本次活动由阿里云智能浙江分公司副总经理·李虹致开幕词，并邀请了元璟。
资本投资人、达摩院、阿里云、科技专家以“人工智能商业创新”为主题发表主题演讲，从商业投资和技术应用角度分享了当前对大模型发展趋势的判断， 分别。
分析大模型创新和落地的关键，展示PAI和ModelScoe在AI场景的应用实践。
模型即应用：从投资角度推演大模型的市场机会，C端场景蕴含更多机会。
元璟资本合伙人王琪与元璟资本高级投资经理李一浩共同带来《新摩尔定律和生产力革命：AI大模型应用创新机会推演和思考》共同探讨AI趋势下的大模型市场。
创新创业的机会。
王奇首先介绍了元璟资本近年来在AI方向的多方位探索，并陆续投资了自动驾驶、服装设计、制药等细分场景的AI应用项目。
基于对AI行业应用的深刻理解，王奇认为，生成式AI的出现给AI领域带来了变化，包括ToB场景和ToC场景，尤其是C端应用。
大型模型的开发目前处于早期阶段。
我国目前拥有大量针对不同场景或平台的大型车型，但未来更多机会在于各领域、各应用场景的中小型车型之间的竞争。
在不同的场景下，每个人可能都有一个针对不同应用场景的小模型，这对创业者来说是一个机会。
模特的竞争才刚刚开始。
有人从底层技术突破，有人从服务应用层创新。
元璟资本提出：“模型就是应用，ToC的应用本身可能就是模型。
”对此，王奇认为，所有想做C端应用的团队，不能只关注产品本身，团队本身需要具备非常强的技术迭代能力。
（元璟资本合伙人王琪）对于人工智能在不同行业、不同方向的应用，李一浩从大模型的前沿进展出发，从开源和闭源两条路线进行分析。
在闭源路线上，国内外平台和公司在模型规模和能力上竞争激烈；在开源生态系统中，学术界正在加速技术研发，包括开发端运行的大型模型、多模态数据拟合训练等，几乎每天都有新的商业模式和技术进步。
李一豪总结道，大模型的迭代带来了生产力的革命，改变了人类思维的范式。
大量的推演和信息处理工作应该交给人工智能。
该模型目前展现的核心能力是非结构化数据的理解能力。
新一代大型模型的演变的特点是理解和处理非常多模式的非结构化数据，包括日常生活数据。
目前，多模态模型在不同国家和行业不断涌现，包括图形、视频、3D+物理、动态控制等。
此外，边缘计算也是一个非常先进的趋势。
安全问题也随之出现。
李一浩表示，模型能力迭代非常快，元璟资本目前对一些单一工具的开发相对谨慎，但看好原生AI应用和更多智能机器人的新硬件机会。
基于模型的端到端应用，无限个人数据集的闭环是关键，场景和交互的定义也不同。
从模式生态结构来看，云与终端融合趋势明显。
底层计算能力和数据中心都从这波浪潮中受益匪浅，云计算带来了巨大的收益。
（元璟资本高级投资经理 李亦豪） 用户需求体现在信息需求和产品服务需求上。
AI技术的迭代和大模型的应用带来了交互方式的变化。
模型本身将取代人工收集和处理信息，人类的决策方式将从主动输出转变为通过积分推荐。
未来，您将在有限的高质量推荐中进行选择。
李一豪以用户需求为出发点，针对现有和增量市场机会进行了模型应用推演。
可见，人工智能与游戏、教育、金融、娱乐等行业的结合可以带来更多的创新创业机会。
包括ToC和ToB场景应用。
其中，Agent（指能够自主行动的软件或硬件实体）是关键节点。
李一浩认为，未来Agent可以更主动地预测用户需求，个人应用的模型开发有很大机会。
未来购物、旅游、医疗等都可以通过Agent来完成。
新摩尔定律下，计算能力、算法和数据呈指数级爆炸，模型能力本身将成为生产力的一部分。
生产力的提升，其实可以泛化很多高端产品和服务，帮助让生活变得更美好，并产生巨大的商业价值。
这也是元璟资本所关注的。
李一浩认为，中长期来看，市场的核心关注点应该更多地放在软硬件结合的智能企业、机器人产业、高端娱乐和服务等方面的发展。
模型即服务：共同构建模型开发生态，Moda社区帮助企业一站式AI创新。
AI大模型应用前景广阔，回归技术和产品本身。
今年以来，阿里云开始进行大规模模型研究，并于近期展示了阶段性研究成果。
达摩院技术产品专家从技术应用的角度带来了对大模型的思考和实践，并现场展示了阿里云的大模型产品和AI开源模型平台Moda（modelscope.cn），帮助企业进行AI创新。
达摩院算法总监朱鹏程分享了大模型的实践与思考，现场介绍了达摩院对大模型的探索，并演示了大模型的应用场景。
（达摩院算法专家朱鹏程）达摩院成立于2009年，一直专注于技术突破。
在AI方向上，我们正在探索从基础NLP到语音、视频的一切。
从早期的文字机器人到后来的语音机器人，再到智能数字人输出，可以满足不同渠道、不同场景的应用需求。
朱鹏程介绍，人工智能的概念很早就提出了。
早期，业界主要关注某个领域或专有数据模型的训练。
随着算力和芯片的技术迭代，通用模型开始走向公众视野。
随着数据的增加，大模型在理解和推理创造的能力上有了非常显着的提升。
以钉钉为例，它连接的是通用大模型。
用户只需输入斜杠即可生成文案、日程等，在线体验大模型带来的智能办公体验。
未来面临AI时代，所有产品都值得用模型重新升级。
一个通用的大模型如何变成一个企业或行业的大模型？面对这个问题，朱鹏程看到了四个核心点，一是计算成本，二是轻量级部署，三是个性化需求，四是数据量，其中还涉及到安全问题，这也是很多企业面临的问题今天。
以及企业的核心需求。
在这个过程中，大模型的接入方式与传统的端到端接入有所不同。
用户主要面临两大问题：部署和硬件支持。
“云+AI”或许是企业的最佳解决方案。
去年11月，达摩院推出国内首个开源AI模型社区——ModelScoPE魔法社区。
开发者可以从Moda社区下载各种开源AI模型和配套数据集，体验各种创新的AI应用，并直接利用阿里云的算力进行AI模型推理、训练、微调、部署等一站式AI模型服务平台。
截至今年4月，Moda社区用户总数已突破1万，成为国内最大的AI模型社区。
Moda社区负责人、达摩院高级产品专家刘建荣首先指出，在大模型的应用过程中，除了定制难度和算力成本之外，模型本身的使用难度也很大。
不同的模型有底层框架不同，企业还是需要付出学习成本的。
（Moda社区负责人、达摩院高级产品专家·刘建荣）Moda社区的理念是将模型技术转化为服务，提供一站式模型服务，包括免费的模型检索和下载、模型演示体验、简单的模型调优Moda社区开源了达摩院大部分预训练模型（大模型库模型），并引入第三方模型开发者和团队加入。
目前已上线近3个模型，覆盖大部分应用场景。
同时，平台上提供了大量的支撑数据集。
用户不仅可以使用开源数据来训练和调优模型，还可以贡献自己独特的数据集，成为社区开源贡献者。
为了降低模型开发门槛，Moda社区采用SDK封装的方式，让大家能够快速调用和训练模型。
用户还可以使用Gradio、Streamlit、Static SDK等方式在Moda社区快速打造属于自己的创作空间。
基于平台模型和可视化SDK，只需几行代码就可以自由构建AI应用。
同时平台提供CPU/GPU运行环境，支持空间一键发布。
刘建荣表示，今天的Moda社区正在为实现人工智能的普及而努力。
同时，希望与更多的开发者和企业合作伙伴合作，共同构建开源模型生态系统，让AI更加普及。
人工智能工程：在人工智能研发新范式下，PAI提供低门槛、高性能的平台服务。
大型模型是人工智能与云计算之间的全方位竞争。
超万亿参数的大型模型研发不仅涉及算法，还包括底层计算网络、大数据、机器学习等多个领域的复杂系统工程，需要超大规模人工智能基础设施的支撑。
阿里云智能高级产品总监专家和机器学习产品负责人黄博源分享了他对AI研发新范式以及大模型应用核心点的见解，并分享了阿里云机器学习平台PAI全面助力企业游戏AI。
市场。
（阿里云智能高级产品专家、机器学习产品负责人黄博源）黄博源看到人工智能已经在很多传统和新兴业务场景中得到应用，同时也指出，在技术落地过程中，企业仍然面临诸多挑战。
主要集中在四个方面：高质量数据集缺乏、算力需求旺盛、人才和经验竞争激烈、合规问题。
在当前人工智能研发新范式下，超大规模预训练模型成为热门话题。
黄博源介绍，大规模预训练模型具有很多通用能力，通过在基础认知上引入特定行业领域的经验，可以形成特定的行业解决方案。
企业不需要从0到1建立一个大的模型，只需要在预先训练好的模型基础上添加具体的专业数据，就可以得到企业的模型。
大模型的训练可能是一次性的，但训练出来的模型需要一直为客户服务。
将模型变成低成本的在线服务是大模型商业化的关键之一。
要形成大模型的闭环链路，需要将技术部署为服务。
黄博源表示，从企业角度来说，首先要找到自己的定位。
对于平台来说，重点解决两类问题，即机器效率和人效率。
只有解决了这两个问题，才有可能在各自的领域沉淀出大模型。
阿里云机器学习PAI的模型在线服务平台PAI-EAS可以一键将模型部署为在线推理服务或AI-Web应用。
具有高吞吐量、低延迟的特点，支持自动扩缩容和完善的运维监控系统。
企业解决AI模型推理。
黄博源介绍，今年4月，PAI发布了深度学习模型推理专用模型——GU30，可以为企业提供更高性价比的模型推理能力。
同时他也指出，在基础设施之上，随着模型变大、业务变复杂，容器层的调度会变得非常关键。
PAI可以通过弹性扩缩容、定时扩缩容、灵活的资源池等方式降低企业线上服务成本。
玩AI，买机器很容易，但如何高效地使用机器是每个企业面临的问题。
面对这一问题，黄博源现场演示了PAI的全链路工程平台服务。
从数据准备到建模交互开发，再到超大规模分布式训练和推理优化，模型开发中的这些工程问题都可以在PAI上解决。
同时，PAI与Moda社区无缝连接。
用户还可以将Moda Community模型部署到PAI进行分布式训练，同时可以实时看到模型效果。
黄博源表示，在PAI背后的架构逻辑中，底层依托于阿里云的基础设施和云算力。
基于多租户公有云架构构建的系统灵活、可控、安全。
企业无需担心模型和数据。
的安全。
同时，阿里云与达摩院合作，共同提供大模型专家服务，可以为企业解决大模型的人才问题。
活动最后，阿里云智能产品百度高惠灵和阿里云算法百度曲博涵带来了PAI和ModelScoe在AI场景的应用实践。
他们现场演示了Vincentian图片、聊天对话等AIGC热门场景。
企业开发者如何基于开源模式构建专属应用的实际开发，得到了在场嘉宾的热烈反响。
作为人工智能不可或缺的基础设施支撑，未来云计算与人工智能在更多场景的结合值得期待。
我们对人工智能的创新和探索仍在继续。
5月25日，阿里云AI创新技术沙龙·长沙站活动即将开启。
我们期待与更多的行业企业交流。
点击下方二维码，扫码进行网上报名。
-完- 阿里云创新中心简介 阿里云创新中心将阿里巴巴技术、产品、业务的生产力转化为企业发展的宝贵动力，为技术提供更普惠、更安全、更绿色的产品和服务。
从技术创新、日常运营、职业技能培训、资本对接、跨境海外扩张等方面全方位支持中小企业。
截至目前，阿里云创新中心已为中小企业提供了2亿双创云资源，服务超过1万名创业者和50万家小微企业，孵化了众多高成长创新企业。
研究数据显示，顶级公司估值超过1亿，每年估值增速超过35%。
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