現如今，大模型無疑是最火的風口之一。

2022年12月，ChatGPT橫空出世，不僅再次點燃了人們對于人工智能領域的熱情，同時也打開了新技術的潘多拉魔盒，諸多科技企業紛紛緊隨其后，發布大模型產品或宣布相關的開發計劃。

作為一種利用深度學習算法來處理和理解語言的機器學習模型，大模型利用深度學習算法來處理和理解語言的機器學習模型。通過學習大量文本數據，學習語言模式和語義理解，從而能夠執行任務。這些任務可以從翻譯文本到回復聊天機器人對話，基本上是任何需要某種語言分析的任務。

除了加速翻譯、聊天機器人和人工智能助理等自然語言處理應用程序外，大模型還用于醫療保健、軟件開發和許多其他領域的用例。

例如，使用大模型的人工智能系統可以從分子和蛋白質結構數據庫中學習，然后利用這些知識提供可行的化合物，幫助科學家開發突破性的疫苗或治療方法。

大模型也有助于創建重新構想的搜索引擎、輔導聊天機器人、歌曲、詩歌、故事和營銷材料的創作工具等。

IDC發布《2022中國大模型發展白皮書》認為，大模型是人工智能發展的必然趨勢。IDC預測，2026年中國人工智能軟件及應用市場規模將達到211億美元，人工智能進入大規模落地應用關鍵期。

優勢有哪些？

在大模型的訓練過程中，少不了算力、算法和數據的支持。其中，算力作為算法和數據的支撐，是推進大模型發展的關鍵因素。而云計算所具有的高靈活性、可擴展性等優勢，無疑將成為大模型訓練的重要基礎設施。具體來看：

第一，可擴展性。大模型的訓練和部署需要大量的計算資源和數據存儲。有時，訓練過程需要多個高端GPU實例，而這些實例只能通過按需提供可擴展資源的基于云服務來滿足。

第二，成本效益。如果缺乏高端硬件來運行大模型，那么選擇云可能是一個更具成本效益的解決方案。使用云服務，您只需為所使用的資源付費，而且GPU和CPU通常以更實惠的價格提供。

第三，易用性。云平臺提供了一系列API、工具和語言框架，極大地簡化了構建、訓練和部署機器學習模型的過程。

第四，托管服務。云提供商負責處理基礎設施的設置、維護、安全和優化，從而顯著降低用戶的運營開銷。

第五，經過預訓練的模型。云平臺現在提供了對最新的預訓練大模型的訪問，這些模型可以在自定義數據集上進行微調，并輕松部署在云上。它對于創建端到端的機器學習通道非常有用。

我們認為，云計算進一步降低了使用大模型的門檻，有助于更多的用戶能夠充分利用其潛力。可以說，隨著大模型的興起，也為云計算市場帶來了全新的發展機遇。

云服務提供商積極發力

值得一提的是，目前，有諸多云服務提供商紛紛宣布各自的大模型平臺，以降低大模型的訓練和使用成本。

百度推出的文心千帆大模型平臺。文心千帆為B端企業用戶，提供數據管理、自動化模型定制微調以及推理服務云端部署一站式大模型定制服務，并提供文心一言企業級推理云服務。

騰訊云的新一代HCC(High-Performance?Computing?Cluster)高性能計算集群。針對大模型訓練，計算集群有著訓練框架AngelPTM，對內支持了騰訊混元大模型的訓練，并在2022年10的的萬億參數大模型訓練中，成功將時間縮短了80%。

阿里云的“魔搭社區”為用戶共建的模型服務型平臺，為降低模型的使用門檻，為多個場景提供適配的API，目前已有上百萬開發者參與模型共建共享。

華為云一站式AI?開發平臺ModelArts?為盤古大模型的訓練和推理提供了計算優化、通信優化、存儲優化以及算法優化,是盤古大模型重要的基礎平臺資源。

字節跳動旗下的云服務平臺火山引擎推出的智能推薦-高速訓練引擎，采取軟硬一體優化設計，支持100GB-10TB+超大模型的高效訓練。

根據研究機構Gartner在2022年發布的《云AI開發者服務關鍵能力報告》顯示，到2025年，70%的新應用將集成AI模型，云AI服務可降低AI應用的開發門檻。由此可見，大模型將為云計算帶來了巨大的增長機遇。

寫在最后：

總的來說，在大模型的推動下，云計算市場必將開啟全新的發展周期，云計算市場的競爭將更加激烈。雖然，不知道下一個參入該賽道的云服務提供商是誰，但可以肯定的是，大模型時代下，新一輪排位賽已悄然展開。