2. 大模型和生成式的发展对算力、算法平台、数据提出全新要求,传统以CPU为中心的云计算基础设施已无法满足。不仅需要大规模、高性能、高稳定性算力资源,智能化数据管理流程,以及高效普惠 AI 开发平台;还要打造体系化工程系统保证基础设施面向大模型训练、生成式AI 应用落地的新目标。
3. Model as a Service(MaaS)成为新一代 AI 基础设施的核心,其本质是通过云服务向开发者和企业提供更高效的大模型服务。MaaS 加速了AI 应用部署的周期,提升了创新的迭代速度,降低了企业应用大模型服务的多方面成本,推动了 AI 与各行业的深度整合。通过纳入开源和闭源大模型,MaaS还助力于构建成熟的生态系统,促进生成式 AI 应用的规模化落地。
4. 新一代 AI 基础设施不是传统云的 AI 化,两者具有明显定位和发展路径的差别。新一代 AI 基础设施主要面向产业用户,为大模型训练、区域行业及应用孵化创新提供 AI 基座。新一代 AI 基础设施跟随产业布局,采用“大中心+节点”模式,构建起覆盖整个区域的算力网络,并通过建(设)运(营)联动促进区域经济的一体化和智能化发展。
5. 新一代 AI 基础设施为政务服务、产业升级和科研创新等领域带来了前所未有的社会价值。将原本分散、碎片化的政务应用,通过“一模通办”为政务服务提质增效。将加快推进传统产业上下游各个环节的智能化转型,催生新业态、新模式的不断涌现。加速科学实验的自动化和智能化,激发人工智能驱动科学研究(AI for Science)的新范式。
7. SenseCore 商汤大装置在产品服务能力呈现出较强的产品实力和技术积累,不仅超前布局了算力基础设施,还通过布局 MaaS 平台,在自身大模型业务的加持下,形成了整套 AI 基础设施产品架构,满足客户大模型训练、生成式 AI 应用的大规模落地需求。
8. 新一代人工智能基础设施将会通过支持大模型的爆发式发展,带来知识工程的生产力变革,重构软件生态,颠覆原有数字经济霸主,并随着本身的技术革新和突破,实现边际成本持续下降,边际效益持续增长等特征,进而实现AI 算力成本的持续下降,真正带来普惠 AI。