過去一年的全球科技界，沒有比AIGC（AI-Generated Content）更熱的熱點。因為ChatGPT的一炮而紅，這個以生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型（Generative Pre-trained Transformer）為特點的AIGC浪潮席卷全球。根據(jù)Precedence Research統(tǒng)計，2022 年，全球AIGC市場規(guī)模為 107.9 億美元。預(yù)計到2030年，這個市場規(guī)模將達(dá)到約 731.6 億美元，復(fù)合增長率高達(dá)27%。

(資料圖)

AIGC被看成人工智能領(lǐng)域的一次飛躍。燧原科技創(chuàng)始人兼COO張亞林先生日前在與半導(dǎo)體行業(yè)觀察交流的時候指出，“文生文”和“文生圖”是當(dāng)前AIGC的主流應(yīng)用，尤其是‘文生圖’，因為其應(yīng)用特點，已經(jīng)具備了規(guī)模落地的潛力。

7月5日，燧原科技正式發(fā)布全新的‘文生圖’MaaS平臺服務(wù)產(chǎn)品——燧原曜圖。在張亞林看來，推出這樣一款產(chǎn)品是洞察人工智能產(chǎn)業(yè)趨勢的重要決定。而在這背后，是燧原科技五年來的積淀和向人工智能新時代邁出前瞻性布局的關(guān)鍵一步。

AIGC風(fēng)起，催生硬件新范式

正如大家在很多文章所看到的一樣，人工智能擁有一段很漫長的歷史。而之所以AIGC在近年來取得突破，海量的數(shù)據(jù)無疑是其基礎(chǔ)，算法的進(jìn)步也是AIGC快速發(fā)展的重要推動力之一。

據(jù)介紹，如ChatGPT這樣的應(yīng)用因為采用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)和自然語言處理算法，并通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和優(yōu)化，呈現(xiàn)出人們看到的出色文本表現(xiàn)。算法的不斷改進(jìn)和優(yōu)化，讓AIGC能夠更準(zhǔn)確、更生動地生成內(nèi)容，提供更好的用戶體驗。

與此同時，硬件的進(jìn)步也對AIGC的快速發(fā)展起到了關(guān)鍵作用。

在過去，行業(yè)主流都是采用CPU去訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其耗費的時間隨著模型的增大與日俱增。到了2012年，Alex Krizhevsky使用Nvidia GPU在相當(dāng)短的時間內(nèi)成功訓(xùn)練出了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，并大幅提升了圖像分類識別領(lǐng)域的性能，開拓了GPU這類高性能處理器在人工智能應(yīng)用的新時代。

張亞林表示，除了高性能處理器外，大容量存儲器、高速網(wǎng)絡(luò)連接部署以及大規(guī)模系統(tǒng)集群的發(fā)展，也為AIGC應(yīng)用打下了硬件基礎(chǔ)，使其擁有了強(qiáng)大的計算資源和存儲能力，加速了模型的訓(xùn)練和推理速度，使得AIGC能夠在實時性和性能上取得顯著的突破。

但他同時也指出，現(xiàn)在的AIGC應(yīng)用要訓(xùn)練1000億甚至數(shù)千億以上的參數(shù)，這就要求海量的算力，進(jìn)而導(dǎo)致當(dāng)前的單芯片設(shè)計難以滿足未來的AIGC應(yīng)用算力需求，于是在芯片領(lǐng)域，正在往Chiplet、2.5D/3D封裝等方向發(fā)力，以提升芯片的性能。此外，無論是在芯片內(nèi)部、芯片間，甚至是整個算力系統(tǒng)中，互聯(lián)在AIGC硬件基礎(chǔ)設(shè)施中扮演了越來越重要角色。

不過，正如他所說，這些互聯(lián)并不簡單地連接到一起，在此過程中還有很多的因素要考慮。因為從目前看來，在未來，用戶會越來越面對一個更大量的算力池子。因此從頂層用戶的角度看，如何能通過簡單的編程模式、高抽象的編程模式去調(diào)動各個節(jié)點或者各個芯片的算力？如何有效地通過網(wǎng)絡(luò)的方式或者是整體集群的方式把整個集群的算力有效利用起來？

具體而言，這就涉及兩個關(guān)鍵要素：第一就是如何有效的把芯片通過互聯(lián)結(jié)構(gòu)把它連起來，形成一個有效的算力網(wǎng)絡(luò)；第二就是如何讓上面的編程者能夠通過高測算的方式使用這個算力網(wǎng)絡(luò)，最后達(dá)成模型的高效訓(xùn)練和推理，這是一個非常關(guān)鍵的問題。

“如何讓開發(fā)者能夠很輕松地利用這個算力，就變成一個關(guān)鍵?！睆垇喠挚偨Y(jié)說。

正是因為有了這樣的轉(zhuǎn)變，作為供應(yīng)商，需要提供的不僅僅是芯片，而涵蓋軟硬件的一體化系統(tǒng)，尤其是伴隨著“文生圖”這類應(yīng)用的商用，對供應(yīng)商提出了新層次的考驗。

“文生圖”落地，平臺提出新需求

“‘文生圖’會是首個被大規(guī)模商用的AIGC應(yīng)用?！痹趩柤皩IGC未來的看法說，張亞林這樣說。誠然，得益于Stable Diffusion的開源，眾多開發(fā)者已經(jīng)實際使用了這個令人眼前一亮的技術(shù)。

資料顯示，Stable Diffusion是一個由CompVis、Stability AI和LAION等公司研發(fā)的一個文生圖模型，它的模型和代碼是開源的，而且訓(xùn)練數(shù)據(jù)LAION-5B也是開源的，其參數(shù)量也僅僅只有1B左右，這就讓大部分人可以在普通的顯卡上進(jìn)行推理甚至精調(diào)模型，降低了“文生圖”應(yīng)用的入門門檻。

而從今年年初開始，Midjourney的強(qiáng)勢來襲，加上微軟和Adobe等競爭對手的入局探索，讓整個“文生圖”市場風(fēng)起云涌。目前“文生圖”已經(jīng)在游戲、影視、設(shè)計行業(yè)等場景中開始落地。較“文生文”等應(yīng)用的落地步伐更快一些。

張亞林介紹道，“文生圖”的商業(yè)化模式首先是從游戲類開始的，因為在游戲類的產(chǎn)業(yè)里面會使用原來的游戲的風(fēng)格化素材。在過去，這些都是通過原畫師完成的，但現(xiàn)在借助等“文生圖”應(yīng)用，就可以生成比較好的各種原畫風(fēng)格圖片。此外，文娛、影視渲染和美術(shù)設(shè)計也是“文生圖”的發(fā)力方向。

“縱觀當(dāng)前的AIGC應(yīng)用，唯‘文生圖’在商業(yè)上有了說得通的邏輯，其訓(xùn)練模式和算法也比較成熟。從這個角度看，‘文生圖’現(xiàn)在拼的是落地化?！睆垇喠终f。他同時指出，當(dāng)前大多數(shù)“文生圖”開發(fā)者一般都是通過買云服務(wù)來構(gòu)建其設(shè)計，但他們對云服務(wù)有很大的擔(dān)憂，因為其很多東西都是私有化的。

為此，這些開發(fā)者期待的一種商業(yè)模式是一個私有化的集群——在本地進(jìn)行部署，能夠滿足其文生圖的私有化商業(yè)模式。當(dāng)然，在這個平臺內(nèi)，還要集成算力云服務(wù)的組件、大模型和訓(xùn)練推理等一系列算法，再疊加一些服務(wù)，使平臺化的東西具有一定的推廣價值。

而要實現(xiàn)這些目標(biāo)，就需要硬件提供商跟多個領(lǐng)域的合作伙伴建立合作關(guān)系。但據(jù)張亞林所說，這些合作會面臨挑戰(zhàn)：

01、第一，客戶在文生圖上的需求會日益變化，算法也會層出不窮。平臺如何能夠及時地納入客戶最新的對于算法調(diào)優(yōu)的新需求，讓不斷更新迭代的版本跟合作伙伴一起能夠提供給用戶即時的升級要求，這是平臺迎來的第一個挑戰(zhàn)；

02、如何在降低自身軟硬件成本的同時，和合作伙伴一起優(yōu)化成本，讓客戶能夠嘗到性價比甜點。這在當(dāng)前降本增效的主旋律以及激烈的市場競爭現(xiàn)狀中，顯得尤為重要。畢竟對于“文生圖”這樣的應(yīng)用，一體化、高性價比、即時服務(wù)、可定制以及私有安全是其追逐的永恒目標(biāo)。

基于這些見解，同時基于公司深厚的積累，燧原科技帶來了“文生圖”MaaS平臺服務(wù)產(chǎn)品——曜圖。

MaaS平臺亮相，“曜圖”如約而至

其實早就今年初，燧原科技就宣布了公司升級企業(yè)戰(zhàn)略，那就是以全棧軟硬件和集群產(chǎn)品為數(shù)字底座，結(jié)合MaaS（Model as a Service）的業(yè)務(wù)模式，全面打造人工智能技術(shù)生成內(nèi)容（AIGC）時代的基礎(chǔ)設(shè)施。

基于公司的實力和經(jīng)驗，燧原終于發(fā)布了AIGC浪潮下的第一款產(chǎn)品“燧原曜圖”——一款高效易用，安全可靠、企業(yè)級的文生圖MaaS平臺服務(wù)產(chǎn)品，能為用戶提供即時可用、創(chuàng)意無限的文本生成圖像能力。

自創(chuàng)業(yè)之初，燧原科技就瞄準(zhǔn)云端訓(xùn)練產(chǎn)品市場，以突破高難度訓(xùn)練芯片為目標(biāo)，通過快速迭代提升產(chǎn)品的性能和能效。通過邃思系列芯片創(chuàng)新的片間高速互聯(lián)，以及軟件棧聚焦優(yōu)化數(shù)據(jù)并行與模型并行等大規(guī)模集群的訓(xùn)練能力，奠定了今天燧原的訓(xùn)練產(chǎn)品在國內(nèi)大規(guī)模集群訓(xùn)練場景上的優(yōu)勢。

對于“文生圖”類應(yīng)用，除了需要上述的高性能硬件外，在軟件層面也要有的放矢。例如，我們不但需要打造從底層的軟件棧到云服務(wù)的產(chǎn)品，還需要在其中集成各種模型庫。同時，部署一整套軟件的工具鏈也是剛性需求。因為只有這樣的一套交鑰匙方案，才是“文生圖”私有化平臺亟待的解決方案。這也正是燧原科技在軟件上堅持的發(fā)展思路。

從三年前開始，燧原更是聚焦于以系統(tǒng)化的方式打造其軟硬件系統(tǒng)，這讓公司在推出相關(guān)方案的時候輕車熟路，如魚得水?！爸挥幸惑w化的軟硬件解決方案，才能使客戶真正的高效?！睆垇喠謴?qiáng)調(diào)。

“曜圖”正是燧原這種軟硬件實力支持下的另一成功案例。

據(jù)了解，燧原曜圖文生圖應(yīng)用充分針對當(dāng)下行業(yè)現(xiàn)有文生圖產(chǎn)品生態(tài)割裂和無法滿足用戶圖像前處理與后處理需求痛點等問題，通過集成圖像預(yù)處理、姿態(tài)建模、外部模型等一鍵導(dǎo)入能力，勝任多樣化應(yīng)用場景中的細(xì)分調(diào)優(yōu)需求。而針對視覺創(chuàng)作領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語海量且繁復(fù)的問題，曜圖為用戶提供prompt詞典、大師經(jīng)典作品prompt模板沉淀、逆向prompt等在內(nèi)的全面prompt工具體系。

燧原科技已經(jīng)擁有從硬件、軟件到系統(tǒng)的全棧解決方案，結(jié)合云燧訓(xùn)練和推理產(chǎn)品在行業(yè)落地打磨的實踐經(jīng)驗，可為客戶提供豐富多樣的人工智能系統(tǒng)軟硬件產(chǎn)品，全方位降低AI算力中心部署和應(yīng)用成本。而曜圖的發(fā)布標(biāo)志著面向AIGC領(lǐng)域的場景需求，公司可以提供基于原始創(chuàng)新本土算力的MaaS平臺服務(wù)產(chǎn)品，持續(xù)為客戶優(yōu)化人工智能應(yīng)用體驗，在AGI時代更將引領(lǐng)技術(shù)生態(tài)合作發(fā)展。

走向多模態(tài)，最終目標(biāo)

雖然首先從“文生圖”落地，發(fā)布燧原曜圖，但張亞林表示，燧原科技也在嘗試其它領(lǐng)域的應(yīng)用機(jī)會。“今年年底開始的大模型落地部署，對整個算力的部署，特別是對Fine-tune和Inference在商業(yè)部署方面的的需求會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于預(yù)訓(xùn)練。”張亞林指出。

他同時表示，目前的整個人工智能未來趨勢一定是多模態(tài)的，能夠把語言、文字、聲音、圖像、視頻、3D這些通過轉(zhuǎn)換，整合成為一個更大的統(tǒng)一模型,然后大家基于更大的統(tǒng)一模型，在上面調(diào)出更多的定制化的模型和行業(yè)模型再去落地，這就將是更聚焦和聚合的一個趨勢。

于燧原而言，隨著燧原曜圖的誕生，公司將繼續(xù)致力于以算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為基礎(chǔ)，成為本土面向AIGC時代MaaS平臺的推動者，立足行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新前列的領(lǐng)導(dǎo)者，并針對日益復(fù)雜的人工智能應(yīng)用場景需求，引領(lǐng)技術(shù)生態(tài)合作發(fā)展，為客戶持續(xù)優(yōu)化人工智能應(yīng)用體驗，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

在張亞林看來，AIGC至少是一個10年的大浪潮。作為一家算力在DNA中的企業(yè)，燧原科技將持續(xù)作為人工智能領(lǐng)域的專注者，繼續(xù)加強(qiáng)算力的研發(fā)和創(chuàng)新，為AIGC提供更強(qiáng)大的算力支持。

關(guān)鍵詞：