「ai」AI退潮,云计算兜底
原文标题:AI退潮,云计算兜底
AI 行业又一次走到了十字路口。高昂的算力成本,利如纸薄的定制化商业模式,让 AI 公司集体深陷「负利润」的窘境。
企业往往寄希望于 AI 的能力,实现数字化跃迁,但作为新一代基础设施,AI 行业本身也遭遇了新的难题:算法从研发到落地部署都需要巨额成本的投入,且大量的算法在应用落地上并不顺利。
如果从源头来看,云计算或许就是一剂良药,因为它能提供更低成本的算力和低门槛的开发服务,算法研发能力不足的企业还能直接在云上调用云厂商提供的算法,无需重复造轮子。
作为知名的市场分析机构,Gartner 早早嗅到了这一趋势,他们从 2020 年就开始发布《云 AI 开发者服务关键能力报告》,在 Gartner 看来,AI 与云的结合将愈加密切,AI 云服务的能力也将成为 AI 产业的重要指标。
令人欣慰的是,中国企业已经压中了这一趋势,在今年的报告里,阿里语言 AI 技术高居全球第二,超越亚马逊 AWS、微软等企业,正式进入世界第一梯队。
也正因如此,AI 行业的前景依旧被广泛看好。Gartner 报告提到,到 2025 年,70% 的新应用程序将集成 AI 模型,而云 AI 服务能降低 AI 应用的开发门槛。这意味着云计算将成为阵痛期 AI 的最大变量。
给 AI 兜底的,为什么会是云?
AI 商业化面前的两座大山:算力成本、项目成本
早在 2017 年,学术界和工业界在最具影响力的 AI 顶会 CVPR 上就对深度学习的问题展开了激烈的讨论。
讨论的焦点在于,深度学习的 " 大数据 + 大算力 " 范式需要巨大的成本支撑,这必然成为 AI 商业化的最大阻力。
" 深度学习确实在语音、图像识别等数据中,比传统的 AI 方法更精准,这也是它成为引领第三波 AI 浪潮的关键,只不过深度学习是把双刃剑,它对燃料(算力、数据、能耗)的消耗,尤其是对算力的需求,远超传统方法。好比以前只吃两个馒头就能活下去,现在为了活得更好,却又受到食材的限制,只能选择天天吃昂贵的和牛。虽然更有营养,但这显然不可持续。" 多位 AI 专家告诉雷峰网。
由于 AI 的计算成本和能耗成本一直居高不下,在不少注重效益的研究者眼里,AI 深度学习一度成了野蛮和暴力的代名词。
2012 年,谷歌利用 16000 块芯片,让 AI 观看数百万段 YouTube 视频来识别出猫,即便如此仍错误百出,还不如人类眼睛的一瞥高效。
2016 年,AlphaGo 击败围棋冠军李世石的人机大战中,AlphaGo 每局棋需消耗约 100 万瓦的电能。相比之下,人脑消耗的功率仅 20 瓦,只有 AlphaGo 的 5 万分之一。
2018 年之后,Transformer 以及 Bert 等催生了预训练大模型的诞生,虽然让 AI 的性能变得更强,但所需的算力也大幅攀升。专门搭建一个这样的集群,对于大部分中小企业来说是难以承受的。
「算力」的供不应求,让其成为整个 AI 领域的稀缺资源。这也是不少学术界 AI 大牛纷纷涌入谷歌、微软、阿里等大型科技企业的主要原因,这类企业拥有丰富的业务场景,且有近乎取之不尽的算力资源。
AI 所面临的问题还不仅于此,在商业落地过程中:企业不得不为每一个场景定制专属解决方案,这无形中增加了企业的开发成本,利润也因此被压缩。
早期的创业公司都迷信于 " 研发 SDK,先标准化,再规模化,薄利多销,以量取胜 " 的商业设想。但现实很骨感,当 AI 公司们拿着 SDK 冲进行业里才发现,习惯了重型定制化贴身服务的 B 端客户们,需要的不是单个的开发包,也不具备集成 SDK 的能力,他们需要的是一套定制化的解决方案。一套 SDK 包打天下的梦想就此破灭。
SDK 走天下梦碎后,AI 公司们开始从轻变重,走高度定制化解决方案的路子。但充满个性化定制的项目制模式,极易让企业滑进亏损的漩涡——获客周期长、实施成本高、重人力交付……成本的高企导致利润微薄,甚至一不小心做得越多,亏得越多。
标准化美梦易碎,定制化困局难解,AI 企业在商业落地上左右为难。
事实证明,由算力成本和项目成本制造的两条后腿,正在让 AI 步履蹒跚。
而要卸下这两条后腿,就要打破固有思路,走上一条新的道路。专家们向雷峰网分析道,顶尖高校和头部科技公司现在的探索方向就是:从基础理论层面,用创新算法让 AI 本身变得更精益、更聪明;在工程层面,则需要让 AI 研发的成本变得更低。
云计算,为什么是解开 "AI 成本困局 " 的良药
毫无疑问,AI 的成本问题,算力是最大的症结之一,也是破局的最大突破口。
通过算力集群的规模化,降低单位算力成本,是一条清晰的、具有一定可行性的道路。
在早期,AI 所需算力并不高,CPU 足以应对。但随着深度学习时代的到来,高质量的 AI 算法背后往往有惊人的数据量,此时训练所需的数据,规模已远超当年,更 " 强悍 " 的 GPU 逐渐登上历史舞台,成为 AI 算力的主流。
而当深度学习逐渐加深,模型的规模越来越大,单个 GPU 已无法满足算力。这时候,GPU 并行的算力集群就显得尤为重要。大规模的算力集群,不仅能有效降低 GPU 采购成本,还能通过集群优势提升计算性能。
但此时新的问题又浮现了:有资源≠天然就用得好资源。如果企业没有合理高效的资源管理,GPU 并行的算力集群自身属性再强,也无法自动锻造出优质 AI 大模型,更无从承载一个体验尚佳的 AI 应用。企业如今所面对的 AI 算力困境,包含着众多琐碎痛点:
如果没有算力线性扩展能力,100 台机器可能还比不上 1 台机器的性能,大量的时间就会消耗在非计算开销里。
如果没有提升资源利用率的能力,昂贵的 GPU 集群很容易利用率不足 10%。
业务发展速度难以预测,项目来了需要快速投入,等线下购买到资源,很容易错过机会窗口。
GPU 卡故障率高,企业要腾出手来处理 IaaS 运维等苦活、累活。
GPU 几乎半年更新一代,如果随时更换成最新型号,成本居高不下,旧卡又会被闲置。
此时,云上开发 AI 这一方案被摆上桌面,云计算本身具有的弹性、共享性和互通性等特性正与这些痛点匹配。企业可以借助云计算随时随地按需灵活扩缩容,进而提升算力效率、降低 AI 研发成本,基础设施层的运维等问题也可以交由更专业的云厂商处理。
这让企业在 AI 领域模型越演进越复杂,算力需求越来越强的大背景下,可以扬长避短,充分利用市场上已有的技术红利去自我赋能,提升自身业务迭代效率。
以阿里云为代表的国内互联网云厂商,早已提前布局,并将这一系列技术对外服务。
阿里云张北数据中心,可容纳百万台服务器
值得一提的是,不同于 AI 独角兽们专注 to B、to G,这批提供云 AI 服务的互联网云巨头,自身往往拥有海量的场景业务,可以使算力集群得到高饱和使用,分摊 GPU 的折旧成本,从而避免 GPU 集群算力闲置的问题。
这一做法,与谷歌的案例有异曲同工之妙。谷歌前 CEO 施密特曾谈到,谷歌搜索之所以能在竞争中占有优势,关键因素之一在于成本低。
"Google 的运营成本只有微软和雅虎的几分之一,一次搜索服务的成本只有零点几美分。节省下来的钱,Google 可以购买更多的服务器、提升运算性能,如此一来,在与竞争对手相同的单位价格下,Google 可用更多的硬件和算法,实现更好的搜索质量。"
真正一流的技术和科技公司,最先应该做的事是利用技术实现自身的降本增效,只有把生产要素的成本降下来,才能做到真正意义上的进入行业。
这种通过降低自身生产成本,提升计算资源的利用效率,把边际效应最大化,用最低的成本,走向规模化应用,这是科技产业落地发展的最佳路径。
除了算力问题,云 AI 服务也可以有效降低 AI 应用的开发门槛。以阿里为例,其机器学习平台 PAI、达摩院研发的基础算法模型以及各种训练的加速框架等,从低门槛、全链路角度出发,高效满足了 AI 算法的开发需求。
云厂商扛起 AI 产业化重担
跳出技术层面,在商业层面,云计算也在帮助 AI 产业加速破局。
目前国内 AI 产业主要有三条演进路径,从项目制出发:一条是最难获取高利润的多行业拓展模式,为了快速铺大摊子、做大规模,或者寻求业务突破而进入到金融、医疗、零售等数个领域,多线作战;一条是专注于一个垂直行业,把方案和服务做深做透,进而寻求在某一领域里实现平台化;还有一条是先聚焦于算法的打磨,做好算法的产品化,再依托云平台将算法对外服务,并用云平台的基础设施能力帮助企业研发算法。
国内 AI 产业演进的三条路径
而以阿里云为代表的头部互联网云厂商,在 AI 领域正朝着最良性的第三条道路迈进。
这种模式的好处在于,基于云平台的底座,不仅可以免去大部分本地化部署的枷锁,还能提供低成本的自研算法研发,快速为算法研发能力弱的企业服务,例如达摩院研发的视觉、语音、NLP 等算法就在阿里云上对外服务。同时,云上的计算、存储、网络、机器学习平台等还能为具备算法研发能力的企业提供 AI 研发和落地的全链路支持。
这条将云与 AI 完美结合的路径,已经初有成效。以毫末智行为例,这家公司将算法训练任务放到阿里云上,利用后者的对象存储 OSS 和小文件存储 CPFS,可实现海量数据冷热分层存储和高效的数据流通,基于弹性 GPU 实例在机器学习平台 PAI 上进行云上分布式模型训练,吞吐性能提升 110%,模型成熟度在短时间内大幅提高。据介绍,这样的训练效率最高可提升 70%,整体成本降低约 20%。
过去十几年里,云计算凭借在算力成本和商业上的双重优势,以 DNA 复制般的速度进入到各行各业,如今,其在通用计算领域中已被验证过的价值正在被复制到 AI 领域,助力 AI 冲破落地瓶颈,实现万千普惠。
Gartner 也毫不掩饰对这一趋势的预判,其最新的 AI 云服务报告指出,到 2025 年,人工智能软件市场规模将达到 1348 亿美元,而云 AI 服务是其中不可或缺的核心推力之一。
事实上,回顾半个多世纪里人工智能产业一路走来的潮起潮落,每一次低谷崛起都伴随着某一新变量带来的突破。如今,云计算正在成为眼下被寄予厚望的最大变量,这一次,将 AI 产业推向正轨的责任被使命般地交到了云厂商的肩上。雷峰网
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