《男模》疯狂“科目3”流量，海底捞赢了吗？
06-17
达摩院决定交出家族资产。
2019年8月，一个小型开发商评估局悄然启动。
评测的对象是一个连中文名称都没有，只有英文代号的新平台。
不到三周的时间，这篇没有太大传播作用的评论，很快就吸引了四五百万的浏览量。
这些开发者的“水平”各不相同，但他们都被一件事所吸引：在这个新推出的平台上，数百个曾经遥不可及或锁在黑匣子里的顶级AI算法模型，全部免费且完全开源——它是为中国开发者准备的。
只需点击几下，您就可以直接体验AI模型的应用效果，例如为一段文字生成图像，将头像更改为卡通版本，或者要求AI为图片添加文字。
乍一看，它就像一个人工智能应用的大广场。
对于有一定编码知识的人来说，一行代码就可以实现模型推理，十行代码就可以实现模型调优和定制。
有进一步需求的开发人员可以在几个小时甚至几分钟内下载、安装和部署代码。
整个过程效果验证。
但在这些直观的应用背后，实际上是许多业界最流行、最领先的模型，其中包括许多耗资天文数字的大型模型。
这是前所未有的。
对AI行业有所了解的人立刻意识到，这个平台正在彻底打破AI发展到今天最主流的商业模式。
“过去，这些模型是各个人工智能公司的核心商业资产。
人工智能的商业化是通过包装和销售这些模型来完成的。
今天，价值数亿的东西可以免费提供给每个人。
”这个平台的背后，领头羊是阿里巴巴达摩院和CCF开源开发委员会。
首批合作伙伴还包括兰州科技、深圳科技、智普人工智能、中国科学技术大学等。
11月3日，在2019云栖大会上，阿里巴巴集团高级副总裁、阿里巴巴副董事周敬仁达摩院，正式发布魔法社区ModelScope。
“过去，人工智能只掌握在少数算法人手里，很难普及。
”他说。
是时候做出改变了。
达摩院在Moda上开源了多个经过验证的高质量AI模型，其中包括多个SOTA（行业领先）模型，其中超过1/3是中国模型。
那么，是什么让达摩院最聪明的人一致决定将五年多来投入巨资研发的有价值的人工智能模型开源给外界呢？ AI范式革命终于到来。
一年多前，当达摩院副院长周敬仁在阿里巴巴内部与视觉算法专家赵德利谈论模型即服务（MaaS）的概念时，达摩院基础视觉负责人眼前一亮。
“当景仁向我们提起这件事时，我觉得很靠谱，因为我们一直都有这个想法。
”他回忆到品晚。
包括他在内的达摩院很多算法专家都意识到这可能是一个革命性的机会。
因为它可以解决当今AI技术研发和AI应用的困境。
要让各种模型基于统一标准在同一平台上完全开源，这需要等待技术成熟的时间。
今天，MaaS 来了。
“我研究算法，研究生成模型。
我意识到为什么可以做到这一点背后有一个非常深刻的算法逻辑。
”赵德利说道。
过去的人工智能模型有点像八仙渡海，结构众多。
但多年后，Transformer 的出现改变了这一趋势。
“Transformer出现之后，算法架构从NLP开始，然后延伸到视觉方向，并很快统一起来，基本上都是以Transformer作为底层架构。
后来出现的生成模型Diffusion模型也遵循了这个趋势。
”也就是说，底层架构逐渐走向了Unite。
“生成模型的本质是对数据分布进行建模。
无论是 Transformer 还是 Diffusion 模型，其算法公式都是如何对数据的分布进行建模。
所以只要能够清晰地建模数据的分布，就有可以说，一旦建立了良好的基础模型，就可以基于发行版本身做出各种应用，解决各种问题。
”赵德利将此形容为人工智能技术的重要范式转变。
而这也使得AI的应用方式的突破成为可能。
“长期以来，AI公司的商业做法都是针对特定场景提供算法服务，部署起来，然后收费。
但这种模式的竞争力正在日益下降，价值也越来越低。
并更低。
”他说。
而且，在这样的逻辑下，研发与产业应用实际上是渐行渐远。
看似给AI研究界带来突破的模型，往往会变成少数精英的狂欢。
狂欢的另一面是越来越多的人享受狂欢。
申请困难。
这种特权已经成为AI发展的最大障碍。
越来越多的人意识到，找到一个巨大的单一场景，形成所谓的AI杀手级应用，然后实现可持续的商业化，已经变得越来越遥不可及，这条路已经不再可行。
“今天，我们的想象力还不够丰富，我们需要更多的开发者不断发挥创造力，不断拓展模型的用途，不断创新。
”周敬仁对品晚说道。
他将这些新变化带来的AI发展模式概括为MaaS。
人工智能生产的本质是模型的生产。
周敬仁认为，人工智能发展到现阶段，模型本身就是今天的重要载体和重要技术模块。
达摩院要做的就是围绕模型本身构建相关服务。
“MoTa是整个MaaS理念下的社区，是MaaS的重要体现。
”所有的想象力都落在MoTa身上。
算法科学家感觉到事情正在发生变化，但很长一段时间他们仍然不确定。
我对如何开始感到困惑——他们缺少可以承载这些变量的东西。
MaaS的概念很吸引人，但“服务”显然比封装的“产品”要模糊得多。
如何让它成为人们可以触摸的东西？魔法就是答案。
这是一个希望一石三鸟的设计：更多人参与增加应用的可能性；算法人员的工作被更多人看到，应用的商业化潜力能更快被看到；而门槛的降低也意味着算法科学家不再需要奔赴各个工地，而是可以回到自己最擅长的地方——努力在基础研发上取得突破。
然而，当周敬仁和达摩院各个算法实验室的负责人在内部宣布这个项目时，不出意外，很多人还是表现出了犹豫。
“把我们藏在盒子底部的最好的东西打开，完全开放，就意味着别人只会用你辛辛苦苦做的东西，甚至有人会担心自己将来会失业。
” 。
是吗？”严志杰道，他是达摩院语音实验室的负责人。
但很快，经过几次内部演示，达摩院的科学家们不再怀疑——无论有多少纠缠，都会被消灭掉。
有一件事：没有一个好的算法开发者希望自己的算法被隐藏在角落里，而且，这是一个以前从未见过的公平的“扳手腕”机会。
Moda社区架构师英达表示，Moda可以提供标准的数据集，标准的接入模型方法可以让不同的模型更加公平、直观地进行比较，“我认为质量不是很大。
”模型可以仅从模型参数的大小来区分。
我们可以继续堆砌模型参数，但这并不意味着模型本身有了质的飞跃。
”周敬仁说。
“今天我们实际上缺乏一个基准来公正地评价各种大型模型。
”这些算法工程师开始快速投资Magic Build的建设，微妙的变化开始发生：“随着Magic Build内部的发展，在试运营的过程中，大家看到有些模式会得到开发者的认可，开始有一种非常好的感觉。
”赵德利表示，有开发者甚至为某个模型写了万字评测文章，这极大地鼓舞了开发它的算法工程师。
在过去的模型中，只有最明星的算法模型才能享受如此热烈的评论和讨论。
目标统一后，达摩院原本轻松的科研氛围开始变得有些紧张，“我们现在每周开3次会议，静仁直接参与策划和质量控制，解决各种问题。
”达摩院的多个小组负责不同领域的模型开发。
魔法建筑基本准备就绪后，各组也同时开始忙碌起来，修改模型，尽可能快速、稳定地放到平台上。
模型上线只是一个开始，更重要的是模型的更新和维护。
“让用户一行代码就能完成的工作，依赖于我们在后端内置的完整的模型存储、版本管理等一系列机制，自动发现、自动获取、加载模型。
这一切都是在默默地实现的。
”用一行代码。
”陈英达说道。
平台上不同模式的车型越来越多。
Moda需要针对可能遇到的不同使用方式和微调做分层设计。
这是一项非常微妙的工作。
在提供非常人性化的封装接口的同时，还要保持整个系统的超强开放性。
“十行代码实现调优训练是我们为模型开发者快速上手降低的门槛，但对于高级开发者来说，我们也让他们可以自由地在Magic Framework接口和底层AI框架之间找到正确的选择API。
入口点。
框架要做的就是提供丰富的必要组件供开发者自由选择。
“工具系统是否足够齐全，也是体验的关键。
”我们这次还做了一个Python包，用来连接今天的各种机器学习框架，这样就可以快速引入，快速自动下载模型，并执行“在本地进行二次开发。
”周敬仁说。
平台搭建起来后，更重要的是吸引更多的人一起创作。
领导者表现出的诚意非常重要。
大家都在关注平台发布的模型水平。
达摩院，无论是小节目还是真人秀，“我把我们的评选标准称为既受欢迎又受欢迎的模式。
”严志杰解释说，好评是指直接分享达摩院在当今学术研究领域的最新成果；而热门是指分享达摩院在当今学术研究领域的现有成果在应用端处理业务流量的模型。
“一些根据公有云上的通话数量收费的模型现在已经成为可以开箱即用的模型，并且每个人都可以通过 Moda 访问。
” “今天的模型一定要真正开源、免费使用，这方面我们还是需要有一定的决心，共同刺激生态，让更多的人参与进来。
”周敬仁说。
根据他在发布会上公布的数据，目前上架的中国模型已超过100款，其中包括一批探索人工智能前沿的中国大模型，如阿里统一大模型系列、兰州科技的孟子模型等。
系列模型、智浦AI多语言预训练模型等都是热门模型。
“我们的计划是每个月都有新模型上线，预计模型数量很快会翻倍，涵盖当今主要领域的方方面面。
”回归初衷的达摩院魔筑，是一个非常达摩院落的设计。
对比今年巨额融资后声名鹊起的又一典范开源平台HuggingFace，我们更能感受到达摩院的做事风格。
HuggingFace鼓励人们更积极地参与，甚至具有很强的游戏属性。
但如果想要真正的工业应用，还是需要更多地走回老路。
但莫大做得更彻底。
“我们更多地思考的是，今天你如何能够快速地将你的模型从开发环境转变为生产环境，以及如何将其与一系列前端机有效集成？提供完整的模型服务？”周敬仁说道。
“甚至你的线下应用和线上服务的一系列交互也必须有效地结合起来，这样才能真正建立以模型为中心的全生命周期管理。
只有满足了所有这些环节，才是真正的MaaS。
”从诞生的第一天起，达摩院就一直在解决基础研发与产业应用的关系问题，也因此成为一家独特的机构。
它的思维：所有的技术创新都必须具有产业价值。
达摩院的想法诞生于2008年。
阿里云找到了方法后，阿里巴巴看到了技术创新的巨大潜力，认为有必要。
一个像“武林殿”一样的机构，研究最强大的技术从一开始就是一个非常雄心勃勃的设计，所以花了几年的时间才形成了前身IDST（数据科学与技术研究所）。
，随后达摩院于2006年正式成立。
早期，其很多研究重点仍以阿里巴巴的业务为基础，从2018年推出的利用计算机成像技术通过上传照片识别商品的产品“破莱淘”。
2017年推出的物流机器人小满路，它们似乎都在用科技锤子在阿里巴巴丰富的业务场景中找钉子。
这也是达摩院吸引众多科学家的原因：阿里巴巴全面的业务场景给了这些技术人员巨大的数据财富和最大的应用空间。
其中，阿里云与达摩院的全方位结合是这一模式最“丝滑”的呈现：比如数据库系统专家李飞飞加盟达摩院，负责阿里云数据库事业部；深度学习框架专家贾扬清加入达摩院。
莫远还负责阿里云大数据计算平台事业部。
他们将最新的前沿研发运用在最大、最现实、最残酷的商业场景中。
但这始终提醒着达摩院尚未完全发挥的潜力：它能实现如此顺利的结合，是因为阿里云本身就是一个全新的系统，需要新的前沿原创技术成果来支撑。
达摩院诞生之初，阿里巴巴的希望就是能够弘扬公司的科技梦想，“比阿里巴巴活得更久”，甚至是定义阿里巴巴的未来，所以从某种程度上来说，达摩院的初衷和使命就是在这里诞生另一个阿里云——技术代际变革带来的新体系。
抓住这个新体系的机会，关键往往不是天才颠覆性技术的闪现，而是技术链接的不断积累以及浪潮来临时毫不犹豫地承担风险和投资的勇气。
这样的故事不断发生。
例如，英伟达通过不计回报的以CUDA为代表的投资，积累了通用计算方面的经验，使其能够在人工智能爆发后，比如在搜索领域，迅速转型为最重要的计算公司。
那些在证明自己业务能力之前就开始积累算法人才的公司，自然更接近自动驾驶等新机会。
又如，走向IOE，阿里云孤注一掷后获得成功的故事。
成立第五年，达摩院在AI技术领域的积累已经达到了全球商业公司中罕见的完备程度。
“在过去的人工智能探索中，达摩院完成了从研发、到产生价值、到提供API的整个流程。
”严志杰说道。
然后，一场让达摩院所有算法科学家都深信不疑的范式革命来了。
达摩学院第一次将精力集中在同一件事上。
“达摩院是一个走过了这几年所有艰辛历程的组织，今天我们把走完这些路之后提炼出来的这些模型、这些工具、这些平台或者这些基础，分享和开放给大家。
” ”这种“All in”的背后，也是基于对当今AI行业困境根源的判断。
“如果你仔细观察，你实际上会发现人工智能从来没有单独成为一个产业。
”阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋在云栖大会上接受品万等人采访时表示。
“人工智能是一个工具，产业化必须由真正使用这个工具、在垂直行业有最深积累的企业来完成。
”这是熟悉的阿里巴巴式的解决问题思路——淘宝、天猫、支付宝和菜鸟都不是单一的电商公司、支付工具和快递公司，而是一个新系统的构建者。
从让天下没有难做的生意，到让天下没有难做的AI，达摩院今天也在迈出同样的一步。
步。
这个独特机构的组织形式很快开始相应调整。
“以前我们的团队是根据业务目标来命名的，比如这个组做虚拟试衣，那个组做图片搜索，现在不再这样了，团队的名字已经改成了技术名称本身- 这个团队进行表征学习，那个团队进行图像搜索。
” “生成模型，并以技术方向命名团队。
”赵德利说。
整个团队的算法开发方式发生了根本性的变化，从之前解决特定业务问题，转回到做基础能力研发。
相应地，团队的职能和人员配置思路也在重塑，“我们决定以基础模型和基础能力生成为核心，然后在一些更重要的垂直方向上向外拓展，来决定进行哪些更深入的研究。
一切都在朝着重大变革的方向集中力量。
墨涛第一次让达摩院所有实验室有一个共同的目标，将所有技术能力集中在一个模型上，并有统一的对外输出平台。
成立第五年，达摩院终于第一次将最重要的鸡蛋放在同一个篮子里，押宝一场新的范式革命。
事实上，达摩院一直在等待这一天。
“从如今魔法楼项目的走向来看，与达摩学院的初衷非常吻合。
”周敬仁说道。
“甚至可以说，我们回到了初心。
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