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聊一聊:AI发展需要解决生产成本和生产门槛两大问题

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发表于 2024-8-31 07:21:51 | 显示全部楼层 |阅读模式

随着通用性和泛化性的不断提升,AGI技术在速发展的同时,也在驱动整个产业格局的变革,而人工智能基础设施将逐渐成为一种单独的商业形态或服务能力。

杨帆指出,AGI技术持续发展需要解决两大问题:一方面是持续降低AI的生产成本,另一方面是持续降低AI的生产门槛。随着AI大要素“算力、算法、数据”基础设施化的持续迭代,让更多人能够接触AI、使用AI,并以更低的成本服务产业、提高效率。

凭借对AI基础设施发展趋势的前瞻判断,商汤科技早在2022年便立项建设商业化的智算中心——商汤临港智算中心(AIDC)。

它不仅是一个算力集群,还沉淀了商汤的算法能力、工具能力和数据服务能力,形成了一整套端到端的服务支撑体系,旨在解决人工智能成本过高、门槛过高的问题,并持续化效率。
依托大装置
现大模型的高效研发和产业应用
基于商汤大装置,商汤形成了独有的大模型研发体系,现了“日日新”大模型的高效迭代。
在本届WAIC期间,商汤发布了全新升级的大模型“日日新5.5”, 综合性能较两个月前的「日日新 5.0」提升30%,在数理逻辑、英文、指令跟随等方面能力增强明显。此外,商汤还率先推出国内首个“所见即所得”模型「日日新 5o」,交互效果和多项核心指标现对标GPT-4o。
目前,商汤“日日新”大模型体系已经在编程、医疗、金融、消费、端侧领域等大量应用场景和垂直行业中发挥际价值,加速生成式AI向产业落地全面跃迁:
在编程领域,通过大模型能力提供智能代码补全等功能,可以显著提升程序员的日常工作效率;
在医疗领域,从诊前的预问诊,到健康咨询再到诊后随访,大模型的赋能可以极大改善患者就医全流程的体验。
在金融领域,商汤已在多模态、多场景与银行、保险、券商和资管客户展开合作,提升银行生产体系到客户服务体系的效率和质量。
在消费领域,商汤也与多家国内头部厂商合作,将大模型能力转化为场景化服务,例如通过Copilot帮助用户进行表格生成、数据分析、文案写作,提升个人生产力。

而要让每个人都能用上AI大模型,就必须让更多终端都能接入大模型。此次商汤推出的全面升级的端侧模型「日日新 5.5 Lite」,相比4月5.0版模型精度提升10%,推理效率提升15%,首包延迟降低40%,同时单台设备成本低至9.9元/每年,让大模型惠及每一个人。

携手华为
与昇共建开放、共享的大模型创新生态
从基础设施的构建,到大模型的突破,再到应用的繁荣,都离不开上下游生态的紧密协同。

在过去一年多时间里,商汤与昇、昇思团队进行了紧密的合作,共同构建下一代大模型底座和大模型训练新生态。

例如,商汤能够在超过千卡的集群上,跑出行业领先的算力利用率,从而能够以性能更高、效率更高的集群能力服务下游企业。

此前,商汤大装置AI云、日日新?商量大语言模型、商汤医疗大模型“大医”均通过了与Atlas系列服务器的相互兼容性测试,能够为客户提供更为安全、高效、可靠的人工智能全栈解决方案和应用体验。

杨帆表示,“商汤的平台、算法以及行业场景的软件能力与昇的硬件、底层基础软件能力的深度整合,将为未来人工智能服务各个行业和产业提供更大的价值和更多样化的解决方案。”

未来,商汤还将继续深化与华为的合作,打造出更加高效、低成本、低门槛的人工智能基础设施,更好地服务更多行业、更多场景,给个人消费者和企业带来更多更好的智能化服务,推动人工智能技术和产业的持续发展。

商汤也期待能够与更多合作伙伴,共同构建开放、共享的大模型创新生态。
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