科技云報(bào)道原創(chuàng)。
2025年,注定是云計(jì)算發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)。
在人工智能和大模型的促進(jìn)下,千行萬(wàn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型愈演愈烈,而云化算力作為靈活高效、性價(jià)比極高的算力資源獲取方式,正在成為各AI廠商新的算力底座。
根據(jù)Gartner最新預(yù)測(cè),到2028年,AI服務(wù)器將占據(jù)全球服務(wù)器市場(chǎng)近70%的份額,而云原生技術(shù)憑借容器化、微服務(wù)和彈性擴(kuò)展能力,已成為AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
這種“云為底座,AI為大腦”的協(xié)同模式,不僅推動(dòng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模商用,更深刻影響著智能制造、智慧醫(yī)療、城市治理、金融科技、教育科研等領(lǐng)域。
新舊業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)變,對(duì)云計(jì)算的影響絕不僅僅限于技術(shù)層面,屬于云計(jì)算的下一個(gè)“黃金時(shí)代”已經(jīng)啟幕。
歡迎來(lái)到AI時(shí)代
2019年1月,西班牙《趣味》月刊刊登了一篇題為《歡迎來(lái)到人工智能園時(shí)代》的文章。文章指出,隨著互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)數(shù)字化的普及以及計(jì)算能力的進(jìn)一步提高,機(jī)器不僅能按照指令完成特定的工作,還能夠進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和設(shè)定整體目標(biāo)?;诖怂呐袛嗍?,真正的人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。
誠(chéng)然如此,這種感知在國(guó)內(nèi)甚至更加明顯,在近兩年時(shí)間里,AI已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備手段之一。
在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中,人工智能與云計(jì)算已成為推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)變革的兩大核心力量。人工智能致力于賦予機(jī)器人類智能,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù),讓機(jī)器能夠模擬人類的思維和行為,實(shí)現(xiàn)智能化決策與執(zhí)行。
云計(jì)算則以其強(qiáng)大的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)為用戶提供按需使用、靈活擴(kuò)展的服務(wù)模式,極大地降低了企業(yè)和個(gè)人的IT成本,提升了資源利用效率。
當(dāng)這兩種極具變革性的技術(shù)相互融合,便開啟了智能云服務(wù)的嶄新時(shí)代,為各行各業(yè)帶來(lái)了前所未有的創(chuàng)新機(jī)遇和發(fā)展動(dòng)力。
智能云服務(wù)不僅能提供高效的計(jì)算和存儲(chǔ)支持,更能基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化的資源管理、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用優(yōu)化,從根本上改變了傳統(tǒng)的IT服務(wù)模式,推動(dòng)各行業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁進(jìn)。
從體系架構(gòu)來(lái)看,智能云通常包括智能云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)AIIaaS、智能云平臺(tái)服務(wù)AIPaaS、大模型服務(wù)MaaS、智能云應(yīng)用服務(wù)AISaaS等,智能云作為新一代人工智能發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力量,正在重構(gòu)云服務(wù)產(chǎn)業(yè)格局,加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力。
近年來(lái),科技巨頭如阿里云、微軟Azure等紛紛推出以云計(jì)算為基礎(chǔ)的AI服務(wù),通過(guò)構(gòu)建更為靈活和強(qiáng)大的AI基礎(chǔ)設(shè)施,幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。
例如,阿里云正在積極拓展其AI服務(wù),以協(xié)助不同規(guī)模的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,實(shí)現(xiàn)從數(shù)字化到智能化的跨越。
從“云轉(zhuǎn)型”到“AI轉(zhuǎn)型”
如今,“AI轉(zhuǎn)型”正逐步取代“云轉(zhuǎn)型”,成為各行業(yè)的新趨勢(shì),AI也已成為最具想象力的領(lǐng)域之一。
2025年,是大模型落地的關(guān)鍵一年。一方面,大模型Scaling Law的曲線趨緩,基礎(chǔ)模型廠商開始收斂,基礎(chǔ)模型動(dòng)輒一次數(shù)億美元的投入,以及不斷推高的人才密度等高門檻,意味著只有少數(shù)企業(yè)能夠留在牌桌。
另一方面,大模型落地的緊迫感前所未有,大家都期待大模型產(chǎn)生實(shí)實(shí)在在的價(jià)值,且超出以往的技術(shù)能力范疇,全行業(yè)都在默契又統(tǒng)一地走向落地。
在ChatGPT爆發(fā)的初期,似乎是由新技術(shù)創(chuàng)造了新的市場(chǎng),但是,并非所有的企業(yè)都需要一個(gè)ChatGPT,而所有企業(yè)都需要生成式AI。革命性技術(shù)發(fā)展的早期看起來(lái)是從無(wú)到有,在成熟期則是從“業(yè)務(wù)靠近技術(shù)”走向“技術(shù)靠近業(yè)務(wù)”,大模型越往后發(fā)展越需要對(duì)行業(yè)的理解、對(duì)產(chǎn)業(yè)的專耕。
對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),要直接將大模型運(yùn)用好難度較大,畢竟大模型的復(fù)雜性、對(duì)技術(shù)能力和資源等方面的要求較高;而如果拋開行業(yè)化這一環(huán)節(jié),直接去基于大模型開發(fā)具體應(yīng)用,距離又太過(guò)遙遠(yuǎn),缺乏有效的銜接過(guò)渡。
其中的關(guān)鍵就是技術(shù)和行業(yè)結(jié)合,在當(dāng)下的生成式AI產(chǎn)業(yè)敘事邏輯中,比以往任何時(shí)候都需要“行業(yè)化”。行業(yè)化起著降低大模型技術(shù)落地門檻的重要作用,它能夠聚焦提煉出各個(gè)行業(yè)普遍存在的共性難題,進(jìn)而為大模型更好地適配不同行業(yè)提供基礎(chǔ)。
相比于新技術(shù)落地的其他環(huán)節(jié),行業(yè)化是一個(gè)容易被忽略的部分,卻又往往需要最專業(yè)的廠商投入大量的資源做具體的事,大多數(shù)企業(yè)享受了行業(yè)化帶來(lái)的便利,卻對(duì)大模型落地這一層級(jí)的變化感受不明顯。
事實(shí)上,以ChatGPT為代表的生成式AI技術(shù)興起的近兩年,業(yè)內(nèi)普遍關(guān)心AI應(yīng)用的爆發(fā)時(shí)間。但從任何高科技行業(yè)發(fā)展的歷史來(lái)看,但凡應(yīng)用要爆發(fā),就離不開“降本”這一要素。
模型價(jià)格決定了應(yīng)用使用成本,因?yàn)橛脩羰褂脩?yīng)用會(huì)調(diào)用大模型,需要消耗Token,而大模型訓(xùn)練和推理的成本高,API的調(diào)用成本就會(huì)高,從而限制企業(yè)用戶、開發(fā)者的應(yīng)用開發(fā)步伐。
這就迫使大模型廠商,一方面要不斷迭代大模型,在百模大戰(zhàn)中以能力勝出;另一方面要降本提效,通過(guò)模型機(jī)構(gòu)優(yōu)化、分布式推理和混合調(diào)度等手段進(jìn)行優(yōu)化、大幅壓縮成本,來(lái)不斷降低API調(diào)用價(jià)格,推動(dòng)應(yīng)用興起。
隨著AI技術(shù)的普及和深入應(yīng)用,云廠商也面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。
一方面,企業(yè)需要更加定制化、差異化的AI解決方案來(lái)滿足其獨(dú)特的業(yè)務(wù)需求;另一方面,AI技術(shù)的復(fù)雜性和不確定性也使企業(yè)在應(yīng)用過(guò)程中面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)。
與五六年前相比,當(dāng)前AI行業(yè)正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變,其中最明顯的趨勢(shì)是,生成式AI的廣泛應(yīng)用使業(yè)務(wù)部門成為技術(shù)創(chuàng)新的重要推動(dòng)力,企業(yè)希望通過(guò)AI技術(shù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題、提升業(yè)務(wù)效率。
而這也驅(qū)使云廠商在業(yè)務(wù)開展方面出現(xiàn)了一系列新的變革。在AI時(shí)代,如何積極響應(yīng)用戶需求,通過(guò)提供開箱即用的數(shù)據(jù)分析能力幫助企業(yè)快速接入AI技術(shù),成為這個(gè)時(shí)代云廠商需要思考的難題。
在模型開發(fā)方面,云廠商需要思考如何提升模型落地的工廠化能力,降低硬件成本、提高硬件性能,為企業(yè)提供更加穩(wěn)定、高效的AI運(yùn)行環(huán)境。
其中,把握并識(shí)別企業(yè)需求是一大難點(diǎn)。企業(yè)往往只會(huì)提出諸如需要更快、更便宜的GPU這類直觀需求,但不會(huì)透露更深層次的具體需求,如何運(yùn)用創(chuàng)新辦法來(lái)解決相應(yīng)需求是一大痛點(diǎn)。
下一代云,正在變得智能
IDC發(fā)布的“下一代云”白皮書——《聚焦平臺(tái)能力,支撐智能化業(yè)務(wù)發(fā)展》指出,2022-2027五年間中國(guó)公有云市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到26.9%,其中PaaS增速最快,為30.5%,SaaS緊隨其后為28.7%。
當(dāng)云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完成后,中國(guó)公有云市場(chǎng)正在從資源驅(qū)動(dòng)型延伸至技術(shù)和業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)。
隨著智能算力逐漸成為算力結(jié)構(gòu)的主要組成,傳統(tǒng)的通用云計(jì)算正加速與智算融合,從傳統(tǒng)的IPS(IaaS、PaaS和SaaS)架構(gòu)向IPA(Infra、Platform和Application)更適合人工智能垂直整體的架構(gòu)轉(zhuǎn)變,下一代云將是按需適配企業(yè)智能化發(fā)展的“智能云”,云是AI落地和發(fā)展的土壤,AI也會(huì)助推云平臺(tái)發(fā)展。
智能云通過(guò)對(duì)大規(guī)模異構(gòu)智算資源的融合與調(diào)度,能夠屏蔽各種底層復(fù)雜的計(jì)算資源、兼容多種芯片架構(gòu)和開源框架,提供豐富的云計(jì)算工具,提高算力資源利用率,保障各種AI模型算法在智能云平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)高效便捷地運(yùn)行。
云計(jì)算作為支撐大模型的算力底層,與AI緊密聯(lián)系,2025年云計(jì)算和AI的結(jié)合會(huì)帶來(lái)怎樣的新機(jī)會(huì)?
隨著大模型的發(fā)展,參數(shù)的量級(jí)已經(jīng)不是衡量大模型效果的唯一標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景不同,模型的參數(shù)并不是絕對(duì)的越多越好。
因此,大模型將可能不會(huì)再單純唯參數(shù)論,而是下沉到產(chǎn)業(yè)和場(chǎng)景,根據(jù)行業(yè)的特性區(qū)分不同的類型。
其次,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性也很重要,才能夠提升大模型的準(zhǔn)確度。比如醫(yī)療數(shù)據(jù)可能會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)開放共享平臺(tái),進(jìn)一步提升診斷的準(zhǔn)確性,這就需要云平臺(tái)提供支持。
事實(shí)上,云計(jì)算已經(jīng)不是單一的技術(shù),而是發(fā)展成為一類技術(shù)體系。從OpenStack、Container到K8s,云計(jì)算在不斷的螺旋式迭代上升,會(huì)隨著硬件和上層應(yīng)用的變化去增強(qiáng)或更新技術(shù)體系。
在過(guò)去,云計(jì)算更多承載的是傳統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求,重點(diǎn)在于高效敏捷開發(fā)部署,通過(guò)上層連接應(yīng)用,下層連接x86等虛擬化資源,使得其可以彈性擴(kuò)展。
到了智算時(shí)代,云計(jì)算的體系發(fā)生變化,從以通用計(jì)算為核心到以智能計(jì)算為核心,更像是一個(gè)按需使用的“六邊形戰(zhàn)士”,下層除了連接虛擬化資源之外,還有今天的智算資源,上層除了傳統(tǒng)軟件應(yīng)用之外,還有大模型等任務(wù)式應(yīng)用。
這種情況下,云計(jì)算不僅要能繼續(xù)兼容傳統(tǒng)應(yīng)用,還要根據(jù)智算的需求進(jìn)行調(diào)整,基于GPU開發(fā)框架進(jìn)行任務(wù)的編排調(diào)度部署。
未來(lái)數(shù)年,云計(jì)算在提升人工智能算力、算效等方面的價(jià)值將被接續(xù)發(fā)掘,并深度影響社會(huì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)變革、人類生產(chǎn)生活。模式上,“云+AI”服務(wù)模式創(chuàng)新發(fā)展,將開啟云計(jì)算產(chǎn)業(yè)智能化新紀(jì)元。
技術(shù)側(cè),云算加速融合,算網(wǎng)云調(diào)度操作系統(tǒng)推動(dòng)算力、網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算協(xié)同發(fā)展,加速高效互聯(lián)的算力互聯(lián)網(wǎng)體系構(gòu)建,算力標(biāo)識(shí)、高性能傳輸協(xié)議RDMA等核心技術(shù)將成為創(chuàng)新發(fā)展方向。
服務(wù)側(cè),人工智能技術(shù)演進(jìn)正加速算力結(jié)構(gòu)變革,智能算力成為未來(lái)算力主要競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn),“計(jì)算能力+AI服務(wù)能力”的智能云計(jì)算將成為關(guān)鍵,智能云服務(wù)技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展成為趨勢(shì)。
應(yīng)用側(cè),MaaS、AISaaS以標(biāo)準(zhǔn)化、便捷化等為特征的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施封裝?AI能力,將極大地推進(jìn)人工智能大模式的落地應(yīng)用,成為未來(lái)數(shù)年的發(fā)展重點(diǎn)。
就現(xiàn)階段而言,云計(jì)算的增長(zhǎng)引擎已經(jīng)從價(jià)格渠道逐步向需求驅(qū)動(dòng)、價(jià)值驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變,勢(shì)必會(huì)倒逼云廠商改變市場(chǎng)策略,將資源投入到核心領(lǐng)域,繼而從“低水平內(nèi)卷”重回理性增長(zhǎng)的軌道。
把視角再放長(zhǎng)遠(yuǎn)一些,AI對(duì)云計(jì)算的“顛覆”才露出冰山一角,過(guò)去的云服務(wù)是以功能為中心的,譬如CRM、客服系統(tǒng)、OA等。
未來(lái)將是以場(chǎng)景為中心,基于大模型的能力,打破功能上的邊界,深入場(chǎng)景解決問(wèn)題。彼時(shí),云計(jì)算將漸漸剝離資源屬性,成為智能世界的“底層系統(tǒng)”。
未來(lái)十年,所有行業(yè)都值得用人工智能重新做一遍。毫無(wú)疑問(wèn),人工智能將是未來(lái)十年最受關(guān)注的技術(shù),其將越來(lái)越深地與產(chǎn)業(yè)進(jìn)行融合,并拓展出更多超乎想象的全新應(yīng)用場(chǎng)景,在為人們帶來(lái)更智能、便捷生活的同時(shí),也重塑著千行百業(yè)的未來(lái)。
正如電力重塑了工業(yè)時(shí)代,云計(jì)算與AI的加速融合正在重新定義數(shù)字時(shí)代的生產(chǎn)力形態(tài)。在此背景下,2025年可信云大會(huì)將于7月22-23日舉行。
作為云計(jì)算領(lǐng)域最具權(quán)威性的年度盛會(huì),本屆大會(huì)以“云智融合 可信未來(lái)”為主題,深度聚焦云基礎(chǔ)設(shè)施智能化、企業(yè)級(jí)智能化應(yīng)用、智算云與智算集群服務(wù)、軟件工程智能化、算力服務(wù)與智能網(wǎng)絡(luò)、AI云大模型工程化交付、大模型推理云服務(wù)與交互等前沿領(lǐng)域,推動(dòng)人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)?;涞?、從輔助工具邁向價(jià)值創(chuàng)造,與云計(jì)算一道為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供關(guān)鍵支撐。
本屆可信云大會(huì)所展示的技術(shù)突破,不過(guò)是這場(chǎng)深刻變革的冰山一角,而更壯闊的產(chǎn)業(yè)圖景,正等待著所有參與者共同繪就。
新的大幕正在開啟,新的技術(shù)浪潮已經(jīng)洶涌而來(lái)。
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