文|陸玖商業(yè)評論
GPT是一次新的革命,阿里是被革掉的那個?還是新受益者?非常值得期待。但毫無疑問,阿里云肩負著阿里未來的命運。
???????????????????據(jù)可靠消息,阿里云一個月之后,會發(fā)布人工智能大模型的相關產品,具體的落地場景將會揭曉。
視線再回到本周初阿里史無前例的架構調整,我們就會發(fā)現(xiàn):張勇之心,路人皆知。
ChatGPT帶來了人工智能行業(yè)的確定性,目前整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)必然要洗牌。阿里云有模型,有算力,有錢,還有場景。商業(yè)邏輯的要素齊全了,張勇不親自盯,誰來盯?
而且,GPT一出,阿里云事關整個阿里的未來。如果說1+6+N的背后,是張勇的生態(tài)野心,那么阿里云必定是張勇最核心的押注。
GPT未來已來,BAT、字節(jié)和華為均已入場,張勇勝算幾何?
模型和算力
ChatGPT大概率要重新把今天的科技公司洗禮一遍,就像當年蘋果用iPhone洗禮大家一樣,上一次我們迎來了移動互聯(lián)網(wǎng)時代,這一次我們將迎來人工智能時代。
百度、360等公司已經(jīng)發(fā)布了國產相關產品,科大訊飛等公司也在排隊,但是這些也許都是前菜。中國三家最有實力的公司,還沒下場,騰訊、阿里、字節(jié)。騰訊據(jù)我所知,馬化騰親自在盯這個業(yè)務,阿里巴巴在低調研發(fā),很快會有產品,字節(jié)目前大概率精力并不在此。
人工智能技術的核心是模型和算力。
這一塊,我用更通俗的語言來概述一下。
第一,模型就是思維模式。
最終有開發(fā)能力的大廠,模型都會趨同。因為底層邏輯一樣,就像一個個人,最終大腦的思維模型都差不多,天才和蠢材的智商差距其實也沒有太大,基本的吃喝拉撒和認知處理,都沒問題。
所以,我特別討厭吹模型的公司。因為模型本質上并不神秘,有一家公司突破了,其他玩家立刻就學會了,中國公司最擅長的就是從1到100。
模型方面的阻力,通過人才的流動以及目前公開的基礎邏輯論文,都可以通過時間來解決,這個事情百度之前已經(jīng)實踐過了。
模型這一塊,阿里對行業(yè)還是有貢獻的。
2022年9月,阿里推出“通義”大模型系列,通用大模型分為三層:模型底座層、通用模型層和行業(yè)模型層。在云棲大會上,阿里推出了AI模型魔搭社區(qū),有300多個優(yōu)質AI模型,其中百億參數(shù)以上的大模型超過10個。通過魔達社區(qū),沒有開發(fā)者基于阿里的AI模型做開發(fā),把AI變成生產力。
第二,算力的核心競爭力。
大腦的認知以及模型,都是靠我們的信息處理速度來決定的。算力最終決定了每一套模型的學習速度和迭代速度,這沒什么好爭議的。但是算力的核心是物理芯片,這一塊誰能拿到更多速度最快的芯片,誰的優(yōu)勢就大。英偉達的黃仁勛現(xiàn)在為何能穿著皮夾克到處得瑟?因為他有最快的芯片。
目前,阿里云在國內的算力儲備,是值得所有AI玩家深思的一件事情,在高端算力目前進口受阻的情況下,原本的算力儲備就顯得很關鍵了。
阿里云在算力儲備這一塊,就不用贅述了。從云計算市場的份額以及此前公布的智算市場數(shù)據(jù),就可以得出結論。
智能算力這一塊,阿里云也是第一名。根據(jù)阿里對外的數(shù)據(jù),阿里巴巴達摩院多模態(tài)大模型M6參數(shù)已到10萬億,是全球最大的AI預訓練模型。作為對比,ChatGPT3的參數(shù)是1750億,4.0的參數(shù)還未公布。 這個10萬億的大模型,M6使用512GPU 在10天內就訓練出來了。
而且它還省電。10天內完成10萬億參數(shù)模型訓練,能耗只有GPT-3同等情況的1%。
不要小瞧省電這個事,GPT千好萬好,就是費電耗能源,而且很有挑戰(zhàn)性,省電這一點很重要。
阿里也有技術?
阿里除了會賣貨和搞營銷之外,還懂技術?
由于阿里巴巴創(chuàng)始人馬云非技術出生的背景,導致大部分人會認為,阿里巴巴是一家只會賣貨和營銷的公司。我曾經(jīng)一度也認為阿里的技術不行,甚至沒有技術,或者都是吹的。但是后來親身下場創(chuàng)業(yè)做智慧零售的時候才發(fā)現(xiàn),阿里原來在開源這一塊下了很大功夫,并且值得尊重。
在全球最知名的技術分享平臺GitHub上,中國區(qū)企業(yè)活躍度和影響力排名上,阿里巴巴長期占據(jù)第一位置。在全球范圍內,阿里巴巴目前也排名第六,GitHub在行業(yè)的地位,懂得都懂,不懂的自己去科普。
我對于阿里技術的深度研究,源于它的微服務架構double。當時我們的軟件技術總監(jiān)堅持要用這套系統(tǒng),放棄了通用性更好的spring cloud。原因就是在高并發(fā)的零售業(yè)務中,用double來做架構,穩(wěn)定性更好。而這套架構就是阿里巴巴開發(fā)的,雖然幾經(jīng)波折中間斷更過,但是最終還是挺了下來。
架構在軟件行業(yè)的重要性,就相當于建筑學中的結構。一座房子穩(wěn)不穩(wěn)定,美不美觀,科不科學,都要靠這個結構,這一塊的國產化是非常重要的。
然后就是注冊中心的國產化。阿里推出了nacos,使用了raft協(xié)議,nacos的集群一致性非常好,功能豐富,社區(qū)活躍,最重要有中英文檔。
另外,在軟件行業(yè)中最核心的數(shù)據(jù)庫這一塊,阿里巴巴和螞蟻共同研發(fā)的公有云分布式數(shù)據(jù)庫OceanBase也取得了很大的進展。目前支付寶的核心業(yè)務數(shù)據(jù)庫,應該就是由它在完成,很多國內銀行和保險公司也在適用這一套國產數(shù)據(jù)庫。
阿里云后來自己又弄了一套獨立的數(shù)據(jù)庫,PolarDB。存儲和計算分離,又有軟硬結合的優(yōu)勢,對于應對高并發(fā)的抗壓能力更強。
數(shù)據(jù)庫的國產化是數(shù)據(jù)安全的一個核心環(huán)節(jié)。
上述的三項國產突破,都是我親自體驗過的東西。這三塊市場本來都是歐美技術為完全的主導,國產插不上話。其實其他幾家大廠也推出過類似產品,但是普及度很低,甚至自己公司都不用。真正有一定市場普及度的目前來看只有阿里,雖然也是舉步維艱。
此外,阿里還整出了飛天云操作系統(tǒng)、倚天云芯片、磐久服務器、神龍架構、龍蜥操作系統(tǒng)、阿里靈杰等等一系列技術產品,我都沒用過,我就不評價了。
如果,你去問一問中國的全棧軟件工程師或者后端工程師,國內的軟件開源領域,哪家互聯(lián)網(wǎng)公司的貢獻度與技術最優(yōu)秀,大概率他會告訴你,是阿里,這已經(jīng)是行業(yè)的共識。
確定性與不確定性
如果我們仔細去追溯阿里這些技術的源頭,你會發(fā)現(xiàn)一個非常有意思的事情,阿里所有軟件和硬件上的技術突破,都來自雙11,被逼出來的。
雙11每一年指數(shù)型的交易增長,給阿里整個交付系統(tǒng)帶來了巨大的倒逼效應。超高并發(fā)的業(yè)務特點,一不小心整個系統(tǒng)就會宕機,用傳統(tǒng)的解決方案肯定解決不了這些問題。國外的架構沒有這種超大并發(fā)的場景,中國巨大的消費市場活生生逼出了一個全球最抗壓的解決方案。
阿里的技術中,確定性就是穩(wěn)定,這種穩(wěn)定包括模型和算力。
我之前聽很多小道消息說,達摩院已經(jīng)在做ChatGPT類似的產品布局,而且在四五月份就會發(fā)布出來。這個消息我不確定真假,但是以目前阿里的人才儲備來看,是有能力在短時間內把模型搞出來的。
說起阿里的GPT架構,還有個小插曲。阿里做大模型開發(fā),和OpenAI一樣,都是采用Transformer架構,但是分支走得不一樣。阿里最早用的是BERT,但后來發(fā)現(xiàn),OpenAI的自回歸路線更有效,于是也調轉槍頭轉向自回歸。
但是,這個模型會不會比現(xiàn)在百度的好用,我不好判斷。畢竟百度在人工智能模型上的持續(xù)性投入時間更多,消耗掉的資源和金錢也更多。
在搜索時代,阿里百度水火不容。毫無疑問,這次的GPT,阿里和百度還會有一次交火。
去年阿里云推出過全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”,并且啟動張北和烏蘭察布兩座超大規(guī)模智算中心。其中張北總建設規(guī)模是12EFLOPS的AI算力,超過谷歌的9EFLOPS和特斯拉的1.8EFLOPS,是全球最大的智算中心。
小鵬汽車已經(jīng)開始用阿里的智算平臺了,小鵬“扶搖”系統(tǒng),是國內最大的自動駕駛智算中心。小鵬發(fā)布的新車P7i,用的是全新的語音系統(tǒng),沒有喚醒詞,非常好用,靠的就是扶搖系統(tǒng)。
另外,人工智能是需要喂料的,這塊阿里也是有優(yōu)勢的。天貓、淘寶的訪問量極大。另外,天貓精靈家庭用戶超過4000萬,月交互次數(shù)超過80億。對于阿里來說,這些都是非常優(yōu)質的數(shù)據(jù)。
所以,阿里接下來的產品,應用場景值得期待。
花錢與賺錢以及安全
人工智能帶來的確定性機會,無疑是需要燒錢的。未來三年在這一塊的跑馬圈地,無疑又會是一場燒錢大戰(zhàn)。算力的持續(xù)性投入,模型的優(yōu)化,以及落地場景的探索。
所以,我之前就有過一個基本結論,這是一場巨頭之間的戰(zhàn)爭,甚至是國家層面的戰(zhàn)爭。這將會決定未來整個人類社會的資源再匹配問題,因為人工智能的出現(xiàn),已經(jīng)不僅僅是單純的輔助性提高勞動效率的行為,而是一種生產力結構性調整。生產力的主角可能會發(fā)生變化,生產力的緯度會發(fā)生變化,我們整個文明在提高認知這件事上,會大大加速。
這種潛在的風險,已經(jīng)讓我們開始意識到人類作為世界主人的危機感。于是馬斯克聯(lián)名一千多位美國知名人士,開始呼吁暫停GPT4以后的技術探索,人工智能技術已經(jīng)走到了拐點,就快要失控。
如何確保人工智能在一個安全的環(huán)境里運行,將會是我們未來一個重要的議題。
阿里云目前的業(yè)務特點,有一個巨大的優(yōu)勢。
那就是阿里云和釘釘。是目前中國在中小企業(yè)中,滲透率最高的To B企業(yè),如果面向C端用戶的人工智能產品是危險的,那么人工智能工具化,幫助中小企業(yè)提高勞動生產率,將會是一個更加安全和有效的方向。
比如,更加智能的幫助企業(yè)管理,尤其在財務、人力資源、法務方面,幫助企業(yè)更好的獲客,做好生意的撮合。幫助企業(yè)更合理的分配資源,尤其是物理資源。釘釘能不能通過人工智能的改造,成為企業(yè)家的人工智能秘書。阿里云能不能為企業(yè)提供自然語言對話式的交流方式,讓調取數(shù)據(jù)變得更加簡單。
也就是說,只要阿里云找到人工智能在To B端的應用場景,客戶是不缺的,而且可以迅速變現(xiàn)。
現(xiàn)在,大部分的類GPT產品都是面向C端的,但是我堅持的觀點是,GPT產品最終安全變現(xiàn)的渠道一定在B端。
核心原因,就是安全,以及確保我們的社會不發(fā)生結構性倫理變化。
阿里云還能變出什么
阿里目前確定的三駕馬車,短期內不會變化?!跋M、云計算、全球化”,如果這是一支足球隊,戴珊是后衛(wèi),確保不落后,張勇是中場,確保穩(wěn)中求進,蔣凡是前鋒,負責進球。
張勇親自盯阿里云,這一塊業(yè)務的蛋糕到底有多大,又有多少將來潛在的裂變可能性?
周鴻祎說過,GPT技術千好萬好,你得有場景,才能吃到飯。要說場景,阿里可就太多了。
首先,云市場。
阿里云的應用場景是現(xiàn)成的。以前我提供通用云,現(xiàn)在給大家提供智算云,順理成章。唯一的疑問是,阿里云在全球范圍內,還有亞馬遜這個老對手。這一次技術的迭代,有沒有彎道超車的機會,這是擺在阿里云面前的挑戰(zhàn)。只要能比亞馬遜更快更好地給出智能云的解決方案,客戶自然就會轉化。全球范圍內,云計算市場早已是一個萬億的超大市場。
其次,企業(yè)服務。
淘寶天貓賣家有3000萬,釘釘用戶數(shù)去年就超過6億,企業(yè)組織數(shù)超過2300萬,付費DAU突破1500萬。這些都是非?,F(xiàn)成的場景。
釘釘能不能抓住機會,利用人工智能技術,讓其從一個工具變成一個智能助手,幫助中小型企業(yè)提升管理水平,幫助中小企業(yè)主更好地了解公司,包括上傳下達以及數(shù)據(jù)管理,還有企業(yè)的客服系統(tǒng),SaaS領域是成熟的萬億市場。
第三,硬件層面。
目前地緣政治的因素,直接限制了很多中國公司拿到核心算力。那么這種情況下,能不能倒逼出來自主研發(fā)的算力解決方案,也就是核心芯片,這將是值得期待的事情,這毫無疑問是一個萬億的大市場。
第四,安全領域。
現(xiàn)在,整個社會都是恐懼人工智能,但是擁抱人工智能似乎又是必然的趨勢。如何給人工智能套上一層安全的防護機制,這也是一個萬億的大市場。沒有人想被人工智能綁架,甚至活在人工智能主導的社會里。所以監(jiān)控人工智能有沒有篡改自己代碼,有沒有越界監(jiān)控用戶將會是強需求。
四大確定性的萬億大市場,構成了未來云計算玩家的天花板,這個天花板遠遠大于今天的電子商務。
張勇選擇了兼任阿里云CEO,因為這里的前景,一眼望不到邊,未來有著巨大的爆發(fā)力。任何一個企業(yè)家,面對這塊市場,除了興奮,也許還有敬畏。