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AIGC改變世界?拉斯維加斯給出答案

人工智能
重點說一下AI方面,繼低代碼、無代碼機器學習之后,AutoML、MLOps上還將有創新產品持續降低機器學習門檻,提高算法開發效率。

最早關注到AI繪畫是在去年6月。

當時有人突然發現,在提示詞中加上“虛幻引擎”就能讓畫質飆升,簡直像咒語一樣。

但受限于當時算法的性能和效率,畫出來的內容還不夠完整,只是在AI研究者內部小范圍被津津樂道。

現在回想一下,這可能就是最早的“提示工程”了。

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△考古現場

僅僅一年過去,一切都變了。

由開源算法Stable Diffusion開啟的這波浪潮,不僅讓AI繪畫徹底出圈,甚至讓人類畫師開始擔心失業。

讓人不禁感嘆,財大氣粗的OpenAI和谷歌都沒能做成的事,反倒是Stability AI這家創業公司獲得了最大的影響力。

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研究了一下這家公司的發展模式,發現真的很有意思。

首先資金靠融資,最新融了1.01億美元成為新晉獨角獸。

然后軟件靠開源算法,核心技術來自慕尼黑大學與RunwayML團隊的一篇CVPR論文。

硬件呢?硬件靠的是云計算。

總之就是擅長借助外力,公司自身很輕量級,員工只有100人出頭。

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Stable Diffusion雖說被優化到單塊游戲顯卡就能跑,但訓練階段可是實打實租了256塊英偉達A100,跑了15萬個GPU時。

現在他們有錢了也不單租了,直接找亞馬遜云科技幫忙建了一個大型云計算集群,足足4000張A100,業務全搬上去。

除了繼續發展AIGC之外,Stability AI還要靠這些資源進軍另一個大熱門領域,AI for Science。

比如用原本生成圖像的擴散模型去生成DNA序列,并喊出“要讓全球10億人用上開源模型”的口號。

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AI公司與云服務商一合作,不知不覺間就形成了改變世界的力量。

AI+云,正在改變世界

其實Stability AI并不是孤例,AI與云計算綁定加深的趨勢,從各大廠的動向都觀察的到。

就不光是把算法放到云上訓練,而是整個開發、交付、部署、運維等等全都搬到云上,直接誕生在云上的應用就稱為“云原生應用”。

云原生是云計算時代一種構建和運行應用程序的方式,充分利用和發揮云平臺的彈性和自動化優勢,結合容器、微服務、無服務器 (Serverless) 等技術來構建現代化應用。

特別是云計算的開創者亞馬遜云科技,今年也在反復強調云原生。

云原生有什么好處呢?

還接著拿AIGC來說,今年突然就火了,想參與進去就要講究一個快,快速跟進。

一個不完全統計,從圖像到語言、以及音樂和其他,市面上叫得出名號的產品已讓人眼花繚亂。

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△來自nesslabs.com

這時選擇云原生開發,購買配置服務器也省了,海量訓練數據的來回傳輸也省了,一切都在云上完成。

比如用亞馬遜云科技的拳頭級產品Amazon SageMaker,打開瀏覽器、點幾下鼠標就能輕松部署預先訓練好的模型了。在此基礎上可以微調模型、二次開發,省去了大量繁瑣的配置工作。

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這個服務叫做JumpStart(快速啟動),就還挺形象的,對Stable Diffusion的官方支持最近也正式上線了。

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全球領先的研究和顧問公司Gartner在其近期發布的《Solution Comparison for Cloud Data Science and Machine Learning Platforms》報告中,對多個數據科學和機器學習平臺從不同維度共52項標準進行了對比。

其中Amazon SageMaker作為一個綜合性的數據科學和機器學習平臺,憑借著包括JumpStart在內的強大的端到端DSML全生命周期功能,獲得了核心標準95分,競爭標準90分的高分。

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當然,現在還只是利用這些技術來進行AI圖片的生成,將來AI生成視頻的算法實用化了,所需要的數據、算力都會成倍增長。

到那個時候,一個創業團隊想要完全自建算力設施那就太費勁了,云原生的好處還將進一步凸顯出來。

其實除了AI這樣的前沿科技領域,現在很多傳統行業也開始搞云原生+AI了。

金融行業的重點應用場景是智能風控,使用Amazon Neptune圖數據庫與機器學習服務無縫結合,可以把企業和個人當作節點,而投融資、股權、聯系人等作為節點間的關系組織起來,全面地評估風險,防范違約。

更傳統的能源、制造等行業則用上了無代碼機器學習神器Amazon SageMaker Canvas,讓業務、市場、財務部門員工不寫一行代碼就能快速生成機器學習預測模型,重塑工作流程。

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云原生之路,該怎么走?

正如軟件曾改變世界,AI正走在改變世界的路上。

當然,這個過程中無論是海量數據的存儲、傳輸還是龐大的算力需求,都需要云計算,特別是云原生開發模式的幫助。

在云原生基本已成為行業共識的今天,為何要特別關注亞馬遜云科技?

其實他們除了是云計算的開創者之外,也是云原生概念的開創者。

業內第一個云原生數據庫Amazon DynamoDB,早在2012年就有了。

智能湖倉,2020年亞馬遜云科技re:Invent大會上發布的。

像這樣不斷引領著云計算技術發展,亞馬遜云科技連續12年蟬聯Gartner云基礎設施和平臺服務魔力象限領導者,成為這一魔力象限的最長領跑者。

特別是在執行能力上,在所有入選廠商中排名最高。

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有著這樣的實力,每年年底的亞馬遜云科技re:Invent大會也成為云計算行業乃至科技行業最有號召力的活動之一。

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△往年大會盛況

每年亞馬遜云科技re:Invent大會上都會有緊跟技術趨勢的數十款新功能和服務發布,還有表演、展覽、比賽等環節,更像是一個面向技術從業者的大Party。

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其中一些發布會降低技術門檻,幫助各行各業加速轉型。

比如前面提到的無代碼機器學習Amazon SageMaker Canvas,發布一年后再來看,已被西門子能源、寶馬在內的大大小小企業廣泛采用。

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更是有一些發布會引領技術潮流,成為未來行業發展方向。

2014年的首個Serverless計算服務Amazon Lambda,2017年基于硬件虛擬化的自研核心系統Amazon Nitro,2020年的智能湖倉等,都是這方面代表。

今年的亞馬遜云科技re:Invent大會也將在11月29日在拉斯維加斯開幕,線上線下同步舉辦。

至于會發布什么還沒得到確切消息,不過根據今年觀察到的技術趨勢,這里也可以小猜一波。

云計算技術方面,底層的自研芯片和云原生架構更新自然少不了。

重點說一下AI方面,繼低代碼、無代碼機器學習之后,AutoML、MLOps上還將有創新產品持續降低機器學習門檻,提高算法開發效率。

另外就是今年最火的AIGC,目前受版權和機器學習倫理方面限制,商業模式還不清晰。目前創業公司和開源搞定了技術的普及普惠,在負責任人工智能方面還是需要亞馬遜云科技這樣的巨頭出手。

今年你還看到什么技術趨勢,或者還期望看到什么云計算產品創新?不妨在評論區聊聊。

最后奉上今年亞馬遜云科技re:Invent的報名地址,關注AI和云計算的話一定不要錯過~

(復制下面鏈接,或點擊閱讀原文均可)

https://www.awsevents.cn/reInvent2022/registerSignUp.aspx?s=7982&smid=14975

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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