AGI時(shí)代來(lái)臨，模型服務(wù)（MaaS）商業(yè)模式呈現(xiàn)

隨著算力經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，超級(jí)計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能融合創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生一類新的基建，專門(mén)用于人工智能計(jì)算的中心，也成為當(dāng)下非常熱的資產(chǎn)中心。就在ChatGPT面世之前，我們還不知道大模型可以實(shí)現(xiàn)令科技界為之興奮的應(yīng)用水平，只是知道它可以寫(xiě)一點(diǎn)新聞、聊天、畫(huà)畫(huà)，這些簡(jiǎn)單的功能會(huì)在更多應(yīng)用場(chǎng)景中帶來(lái)價(jià)值。

從GPT3到ChatGPT的過(guò)程，是大模型技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，也是中國(guó)人工智能之路和美國(guó)人工智能之路的分歧點(diǎn)。這兩年大模型國(guó)內(nèi)也有相當(dāng)數(shù)量的公司參與其中，但我們追求的是參數(shù)量，從千億級(jí)到萬(wàn)億級(jí)很快的躍進(jìn)，但是智能屬性沒(méi)有涌現(xiàn)。OpenAI走了另外一條路，利用人工反饋的訓(xùn)練機(jī)制，通過(guò)標(biāo)注、對(duì)齊高質(zhì)量數(shù)據(jù)，最后把這條路走通了，用千億參數(shù)的大模型把通用智能挖掘出來(lái)了，這個(gè)事情是值得國(guó)內(nèi)科技界去反思的。

另外一條路是人工智能內(nèi)容生成AIGC，包括大家在微信朋友圈里看到各種畫(huà)，也成為現(xiàn)在的熱門(mén)賽道。在AIGC賽道國(guó)內(nèi)已經(jīng)有布局了，從上游、中游到下游都有一些中國(guó)公司在做。這些都意味著人工智能進(jìn)入通用人工智能（AGI：Artificia?lGeneral?Intelligence）時(shí)代，具備五個(gè)特性：涌現(xiàn)性（參數(shù)超過(guò)臨界值，模型能力實(shí)現(xiàn)突變）、工程化、通用性、密集型、顛覆性。這里就不多展開(kāi)闡述。

科學(xué)計(jì)算：傳統(tǒng)科學(xué)與AI深度融合

當(dāng)計(jì)算改變科學(xué)，人工智能生物算法反過(guò)來(lái)被融合到科技計(jì)算建模中，相當(dāng)于把數(shù)據(jù)科學(xué)和計(jì)算科學(xué)（AI?for?Science）整合在一起，這時(shí)產(chǎn)生一個(gè)新的“智能科學(xué)”賽道。以前科學(xué)計(jì)算的四個(gè)范式分別是實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論科學(xué)、計(jì)算科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)，智能科學(xué)范式（AI范式）被稱之為第五范式。其代表是斬獲2020年戈登貝爾獎(jiǎng)的Deep?Potential方法展示了AI和分子動(dòng)力學(xué)模型的有效結(jié)合，在保證精度的同時(shí)，指數(shù)級(jí)地提升了物理模型的效率。

基于科學(xué)計(jì)算的深度學(xué)習(xí)怎么反哺科學(xué)計(jì)算、解決計(jì)算問(wèn)題，AI范式確實(shí)創(chuàng)造了新的科學(xué)計(jì)算的方向，尤其是制藥這個(gè)行業(yè)特別有效，極大提高了科學(xué)計(jì)算的精度，降低了成本。比如近年來(lái)，AlphaFold等人工智能（AI）工具的出現(xiàn)，在生命科學(xué)領(lǐng)域促成了多項(xiàng)突破性進(jìn)展。蛋白質(zhì)的功能預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)成為最先受益的領(lǐng)域之一，在《科學(xué)》（Science）雜志上，Baker教授團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的又一項(xiàng)革命性突破：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，“自上而下”（top-down）設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)復(fù)合物結(jié)構(gòu)。在幾年前，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)都遙不可及，更不用說(shuō)從頭進(jìn)行設(shè)計(jì)了。這套顛覆了傳統(tǒng)方案的全新突破不僅可能為我們帶來(lái)更有效的疫苗及藥物，還有望引領(lǐng)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的全新時(shí)代。

AI?for?Science的數(shù)據(jù)來(lái)自各個(gè)學(xué)科的數(shù)據(jù)積累；模型來(lái)自各領(lǐng)域科學(xué)家發(fā)現(xiàn)的科學(xué)原理和規(guī)律；算法源自機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)值方法等方面的創(chuàng)新。需要多樣算力融合的綜合型智能計(jì)算平臺(tái)，通過(guò)分布式異構(gòu)并行體系結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多樣算力的融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為AI訓(xùn)練、AI推理、數(shù)值模擬等不同應(yīng)用提供不同算力，實(shí)現(xiàn)高精度到低精度算力的全覆蓋、多種計(jì)算類型的全覆蓋，以及AI訓(xùn)練+推理全覆蓋。

來(lái)源：益企研究院

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