【资料图】

年初ChatGPT火热后，国内掀起“百模大战”，各种通用大模型、垂域大模型风起，产业竞逐背后，是云计算技术出现了突破，生成式AI正改变企业服务模式，并逐渐形成一个独立的AI生态，全面加速各行各业智能化进程。

AI大模型并非新鲜事物，几年前，全球已有AI大模型存在。ChatGPT在今年开始火热原因有三，一是它的学习、训练、推理能力大幅提升了，二是它迸发出了惊人的自然语言处理能力，三是它能够实现代码、语言、文字、图片、视频等多模态处理，简而言之，它更聪明了。

ChatGPT实现上述能力突变的背后，是全球云计算领域云原生技术出现了质的突破。首先，云原生技术可为ChatGPT提供超大规模并行计算的统一调度分发服务能力，显著降低ChatGPT训练成本，其次，云原生技术能够实现多维应用部署，实现ChatGPT的情景学习模式以及多模态（文本、代码、图片等多维度信息）输入，再次，云原生离混部技术可实现离散训练、在线微调，为离线训练千亿级别的超大规模参数等提供了技术基础。

“生成式AI的纷起，本质上是云技术出现了突破，其分布式、模块化、多模态、并行计算等能力大幅提升，这些变化令原来产业界那些冰冷的数字，有了价值和意义，以前只是企业内部的数据上云，即所谓的数字化，现在AI大模型出现后，企业可以根据所有的数据去训练、推理等，帮助产业降本增效，将数字转变为生产力，生成式AI浪潮正推动人类加速从数字化迈向智能化。”国内某科技企业高管对记者表示。

生成式AI发展后，部分企业的商业模式也正发生改变，以toB端企业为例，过去它们的服务模式为面向行业、企业推广一个个孤立的解决方案，现在有了AI大模型后，这些企业开始借力通用大模型的能力训练生成自有专属垂域大模型，将各种行业下游需要用到的能力、应用、场景和服务等全部集成于这个技术平台（底座），下游企业再根据自身情况自助式采购所需服务，且平台的能力可持续迭代，下游客户所需服务亦可平台化按需更改，整体更为灵活、高效、便捷、智能。

目前，AI大模型已在政务、铁路、财务、医药、气象等多个细分行业广泛应用，应用场景包括政务热线、网点助手、财务异常分析、供应链物流、器件分配、台风路径预测、海浪预测、先导药物筛选等，这就意味着这些行业的智能化进程在提速。

与此同时，toC端企业也正生变，未来，端侧大模型将与用户数据充分结合，具备AI能力的终端与用户交互方式将持续演化。

伴随AI大模型在各行各业应用的持续深入，国内一个独立的AI生态链也将形成，即百度、腾讯、阿里、华为等大企业提供AI大模型技术通用底座，其他具备行业能力的企业接入这些底座，生成各类自有垂域大模型，再将它们作为服务平台、产品，向行业纵深拓展，帮助企业加速实现数字化、智能化，一场由生成式AI引爆的智能革命即将到来。

关键词：