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AI-Native时代来临技术大咖共绘智能升级新蓝图

在科技发展的长河中,总有一些关键节点如同灯塔般照亮前行的道路。上世纪70年代,Homebrew Computer Club的成立便是其中之一,沃兹尼亚克、乔布斯、比尔·盖茨等先驱在此汇聚,他们的梦想是创造一个电脑普及的世界。这一梦想不仅催生了苹果公司的辉煌,更推动了开源文化的兴起,让个人电脑成为了日常的一部分。

时至今日,智能化浪潮席卷全球,创新的精神在更多社群中延续。2020年末,创原会应运而生,由CNCF执行董事Priyanka Sharma、中国信通院云大所副所长栗蔚及华为云CTO张宇昕携手创立,旨在通过云原生、AI等前沿技术,搭建一个全球技术创新交流的桥梁,探索技术与业务的无限融合。

四年间,创原会汇聚了来自多个行业的精英,包括衔远科技创始人周伯文、面壁智能CEO李大海等,他们共同构成了这个技术创新生态的核心力量。每年的创原会年度技术峰会,成为了会员们思想碰撞、交流互动的盛会,也是洞察行业创新趋势的重要窗口。

在2024年的峰会上,一个鲜明的共识浮现——“全面拥抱AI-Native”。然而,这一转型之路并非坦途,算力资源的挑战尤为突出。Gartner的预测显示,到2026年,超过80%的企业将在生产环境中应用大模型或调用相关API。然而,大模型的训练和推理对算力有着极高的要求,许多企业面临着算力不足或利用效率低下的困境。

华为云CTO张宇昕在峰会上指出,构建弹性、高效、多元算力的AI-Native基础设施是解决算力挑战的关键。他分享了华为云通过演进到多元算力对等全互联架构,实现资源全池化、全对等互连的解决方案,显著提升了计算效率。以盘古S模型为例,在华为云CloudMatrix的助力下,计算效率提升了68%。

算力之外,存储同样是制约AI发展的关键。随着模型参数的增长,显存需求不断攀升,32GB显存仅能承载70亿参数的模型。华为云通过池化架构扩展显存、卸载KV计算任务等方式,解决了存储和数据的瓶颈,为AI落地提供了坚实的支撑。

在解决了基础设施的问题后,AI-Native的应用开发成为了新的焦点。华为云副总裁黄瑾认为,AI正在重塑IT的方方面面,包括基础设施、软件开发过程、软件交互体验以及软件生态。面对如何高效打造AI原生应用的疑问,张宇昕给出了三个建议:基于AI-Native的云服务来开发和构建企业应用;结合基础大模型、工具链和企业经验,构建专属模型;利用大模型系统构建AI原生应用,实现企业的智能升级。

这些建议在实践中得到了验证。喜马拉雅通过AIGC优化内容生产流程,降低了成本,提升了效率;美宜佳借助华为云盘古大模型,打造了零售智能体,在3.7万家门店落地,探索了零售行业的新业态;北京市政一则依托AI原生基础设施,完成了智能化改造,为公共服务与社会治理提供了创新示范。

这些实践案例不仅展示了AI-Native的广阔前景,更彰显了技术创新在推动产业升级和转型中的重要作用。正如张宇昕所言,中国的AI产业拥有巨大的机遇,通过充分发挥行业场景和数据优势,让AI深入到企业核心生产系统,将真正发挥其产业价值和商业价值,引领行业的飞跃发展。

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