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对话商汤联合创始人陈宇恒:AIaaS如何改变行业?AI稀缺人才需要哪些技能?

时间:2022-09-02 13:46:04 | 来源:21世纪经济报道

南方财经全媒体记者江月 上海报道AI服务如何产生规模化效应?怎样降低行业客单成本?为何AI人才依然稀缺?这是社会大众当前对人工智能产业的一些疑问。

9月2日,在2022年世界人工智能大会的商汤企业论坛上,商汤科技宣布,推出基于AI-as-a-Service(简称AIaaS)的云计算产品与服务SenseCore商汤大装置AI云,进一步扩大了该公司AI基础设施建设和上海临港算力中心AIDC的应用面。

商汤联合创始人、大装置事业群副总裁陈宇恒回答南方财经全媒体记者提问,就多个热点议题进行了观点释放。他指出,在AI-as-a-Service的起步之初,商汤大装置正在考虑提升AI服务的规模化效应,这将有助于降低行业成本。

陈宇恒称,商汤大装置AI云的诞生,将促进AI-as-a-Service进一步发展。他还向记者介绍了AI-as-a-Service的愿景和意义,也指出了AI稀缺人才需要“跨界”、也需要和科学界和产业界展开更紧密的合作。

南方财经全媒体:此前,AI服务的定制化被人们诟病,因为“一客一定制”缺乏效率、成本也太高了。为什么AI-as-a-service迟迟未能出现?它的出现难点是什么?未来能像SaaS、PaaS、IaaS那样大规模出现吗?

陈宇恒:商汤在2021年推出了AI基础设施——SenseCore商汤AI大装置,实际上是迈出了AI-as-a-service的第一步,它的难点核心在于跨界人才的稀缺。

具体来说,第一,AI Iaas的基础设施建设,它的系统设计研发既需要AI方面的专家,也需要基础设施系统方面的专家。两者要紧密地配合,才能去构建AI IaaS这样一个系统。

AI的大规模普及,也不过刚在近十年里发生,所以既具备AI研究能力、又具备基础设施系统设计开发能力的人,实际上是非常稀缺的。

第二,AI-as-a-Service的应用落地,这也需要AI专家和对应的行业专家去紧密地合作和碰撞,这涉及一种全新合作模式的创造,与此同时由于整个商业社会发展越来越快,它也必须能非常敏捷地进行迭代。

现在在推进AI-as-a-Service的开发商,就是拥有懂两类知识的人才,这是它们的核心优势。这些人会引领行业形成一个发展方向和发展模式。

南方财经全媒体:AI-as-a-Service的初步产品形式是什么?

陈宇恒:初步的AI-as-a-Service会有点像传统的云计算,也就是说,AI云计算的官网(www.sensecore.cn)就像是一个AI全栈式生产的集成平台。

用户可以先申请账号,然后通过订阅去使用AI-as-a-Service的产品。

南方财经全媒体:那么这种AI-as-a-Service又和传统的云服务有什么区别呢?现在也有一些云服务在提供AI的SaaS。

陈宇恒:和传统的云服务不同,AI-as-a-Service是云原生的基础设施。比如说,AI-as-a-Service的基础硬件需要异构的计算,需要大规模的冷热分离的小文件以及海量小文件的存储。另外,还需要高速网络去减少延迟,因为大规模分布式训练和大模型推理正成为趋势。还有,在任务的调度上,与传统的云其实也有很大的差异。

AI-as-a-Service也是在传统云服务器的技术基础上发展的,不能说两者完全不同。比如说,SenseCore云服务其实把传统HPC(高性能计算)的部分技术和云做了一个结合。

综上所述,其实AI原生的AI-as-a-Service云基础设施,既具备HPC强大的算力,也具备云上的弹性、高度的可管理安全等特性。同时,由于基础设施的硬件进行了“AI原生”改造,因此AI-as-a-Service能提供比传统云服务更优良的AI任务运行能力。简单地说,“AI原生”的AI-as-a-Service基础架构,它的整个设计会更加以AI的应用流程为核心。

(商汤联合创始人、大装置事业群副总裁陈宇恒,受访者供图)(商汤联合创始人、大装置事业群副总裁陈宇恒,受访者供图)

南方财经全媒体:现在“大模型(foundation model)”的概念非常流行,SenseCore云服务上,会提供丰富的大模型吗?商汤将怎样去跟大模型的龙头开发商合作或者竞争?

陈宇恒:首先,有一些大模型的开发商提出了“模型即平台”的概念,无论是大模型的推理,还是在大模型上进行微调、做新任务的适配,就需要AI-as-a-Service。

其次,无论视觉、还是推理、NLP(自然语言处理),在发展过程中,数据和模型量级越来越大,需要巨大的算力配合。其中一部分算力需求,是传统通用基础设施所不能满足的,因此需要AI-as-a-Service。

此外,基于商汤长期的开源生态积累,SenseCore商汤大装置AI云的算法模型层,提供OpenMMLab、OpenGVLab、OpenDILab三套开箱即用的开源算法体系。其中OpenGVLab将提供视觉大模型支持。

SenseCore是一个开放的生态,我们未来会支持社区开源,培育自己的算法社区。

南方财经全媒体:商汤培育AI-as-a-Service的生态,将分为哪几个层面?

陈宇恒:第一个层面是开源的算法体系生态,会培育自己的算法社区。

第二个层面是商汤内部的研究资源,我们内部始终在坚持做行业领先的研究成果和商用算法。

第三个层面例如AI for Science这类新的领域,会有自己的AI的算法专家和学科的专家去做对接和深度的合作。

商汤已与国家蛋白质科学中心(上海)等科研机构和高校达成合作意向,将用人工智能系统来预测蛋白质三维结构,可为人工智能为生命科学、药物、蛋白质材料等研究提供了利器。

未来,我们还会欢迎第三方模型来到SenseCore,可以跟他们形成一些生态上的合作。

南方财经全媒体:今年上半年,商汤的智能汽车板块收入大幅增长71%、单客户收入提高11%,可以看到汽车业对AI的需求增长快、空间大。汽车业将如何运用好AI云?

陈宇恒:以SenseCore商汤Al大装置为基石,商汤推出了“绝影”智能汽车平台。智能汽车平台,以赋能引擎为底座,包括智能车舱、智能驾驶、自动驾驶接驳及车路协同系统,以上构成全栈体系。

这说明,智能汽车、自动驾驶正需要大规模算力、视觉大模型、仿真决策、数据存储量等技术支持。随着国内外车企客户实施智能化升级战略,以及消费者的智能出行需求持续提升,汽车业对AI云的需求潜力巨大,汽车业将成为AI-as-a-Service的重要客户群体。

南方财经全媒体:现在有很多人说,人工智能工作者往往陷入“调参数”的陷阱,很难有真正创新的工作。请问云服务对于激励行业的创新和攻克相关的难题会有什么帮助吗?

陈宇恒:把AI研究员和从业者从调参数这样比较无趣、机械化的劳动中解放出来,这是我们希望为行业发展所做的努力。怎样才能让AI研究的工作更有创造性?怎样才能让他们有更多精力思考和具体行业、具体科学的结合呢?为此我们在云服务上也做了相关努力。

就云服务可以提供的工作而言,我们将在云上提供一套AI工具链,它通过全套的数据服务、算法模型服务、AI部署技术,提升AI工作的自动化能力。

我们希望通过这样的一些工具系统,大大减少重复性的工作,甚至人工智能工作者可能不用再写代码就能生产出还不错的模型。换句话说,我们让人工智能自己去智能化。

在未来,由于机械化的工作越来越多地被人工智能取代,可以预见到行业成本将相应变得更低,同时工作者也将把精力更多地放在行业创新和真正的技术发展上。

(以上对话依据采访进行整理)

(作者:江月 编辑:陶力)