科技獵阿里云造「生態」，能讓開發者實現「大模型創業自由」嗎？
7月6日，在上海舉辦的一場AI Hackathon上，主辦方告訴雷峰網。十年前，當移動互聯網興起的時候，各互聯網公司及相關機構時常組織類似的編程比賽，只要開發者愿意，幾乎每天都可以有 Hackathon 參加。大模型浪潮到來后，以AIGC為主題的 Hackathon也開始遍地開花。
但這場 Hackathon 略有不同：在WAIC大會7月7日的“MaaS：以模型為中心的AI開發新范式”論壇現場，前排最好的位置預留給了參加 Hackathon 比賽的隊伍代表。
毫無疑問，主辦方希望向開發者們傳達一個信號：你們是這個論壇最重要的人。
這場 Hackathon 的主辦方是中國最大的AI模型社區“魔搭”，論壇的主辦方是中國云計算領域的領導者阿里云。在現場，阿里云CTO周靖人在開場演講中表示：“阿里云將把促進中國大模型生態的繁榮作為首要目標，向大模型創業公司提供全方位的服務，并在資金和商業化探索方面提供充分支持。阿里云魔搭社區現已聚集180萬AI開發者和由20多家頂尖人工智能機構貢獻的900多個優質AI模型，我們將努力把魔搭社區培育成中國最大的‘大模型自由市場’。”
周靖人在WAIC現場
阿里云的野心，是在MaaS時代締造一個全新的大模型生態。
AIGC開發者之痛，關上的創業之門
當科技不斷發展進步，最先行動起來的是那些擁有技術和產品背景的年輕的創業者們。ChatGPT向他們展示了一種通過簡單的對話交互方式調用AI強大能力的可能，讓他們看到了AIGC未來的無限可能性。
開發者們能感受到技術變革的來臨，但如何降低大模型研發門檻、實現大模型落地應用，他們尚未看到答案。
對于他們來說，要想從“開發者”變為“創業者”，算力成本、數據場景的匱乏與落地的不確定性是幾大關鍵因素。
由于基礎大模型對技術和成本的超高要求，國內能做通用模型創業的公司和團隊是少數。當前創業公司的方向主要可以分為兩類：一類是與通用大模型廠商合作定制、或是基于開源基礎模型之上，基于行業Know-How訓練自己的模型算法；另一類是做應用型服務，在通用模型或行業大模型之上做AI產品。
無論哪一條路線，創業公司的行業大模型和AI工具的研發都離不開通用大模型的能力。但現實的情況是，國內大模型成果雖多，但每一家的模型參數、側重能力、配套設施等均不相同，能力也良莠不齊。不僅如此，有些廠商提供的模型覆蓋面比較有限，面對一個創業公司、多個服務場景的定制化服務時，需求難以被滿足。
開發者和創業者面臨的另一大問題是：好的工具和服務太少。從模型搜索、調用、精調、定制到產品化開發，整個鏈路都缺少“開箱即用”的工具。
這也是AIGC聲浪巨大，但真正的創業浪潮卻并未爆發的原因。創業者的每一個需求和反饋都十分緊迫，但面對現實，沸騰的從業者們也不得不被迫進入冷靜期。
從MaaS的首倡者到踐行者
阿里云的“水到渠成”
如何讓大模型的基礎能力在生產環節更好地釋放？作為業內最早布局大模型的科技公司之一，阿里云對此有先人一步的思考。
2022年，阿里云CTO周靖人在業內首次提出MaaS（Model as a Service）“模型即服務”理念。不到一年時間，探索以模型為中心的AI開發范式已成行業共識。阿里云率先落子，圍繞AI模型這個中心，重新設計云計算的技術和服務架構，試圖讓云服務覆蓋大模型從研發到落地的整個周期。
為了讓AI開發者能夠更高效地查找使用模型，阿里推出了AI模型開源社區魔搭（ModelScope），以模型為紐帶，鏈接起AI模型的生產者和使用者。
魔搭社區現已集聚180多萬AI開發者和900多個優質模型，涵蓋IDEA研究院、瀾舟科技、清華TSAIL、智譜AI等國內大模型賽道核心玩家貢獻的優質模型。平臺現有10億以上參數規模的大模型約100個，是名副其實的中國大模型第一門戶。
建成一站式的AI模型門戶后，下一步要幫助創業者和開發者把模型用起來。周靖人曾說，MaaS要解決的核心問題是讓模型使用更簡便。
為此，魔搭平臺推出了一系列的模型開發工具和服務。比如，魔搭社區打通了與阿里云靈積服務平臺的部署鏈路，支持社區的模型通過靈積來實現服務化。靈積擁有模型上云統一工具鏈路，支持模型的自主接入，所有接入靈積平臺的模型都能自動獲取阿里云的強大服務能力，包括基于阿里云強大算力的跨區域自適應彈性能力。
本次人工智能大會，社區又上線一款新工具——ModelScopeGPT（魔搭GPT）。用戶在前端用自然語言發出指令，ModelScopeGPT就能借助作為“中樞大腦”的大語言模型，調用魔搭社區其他AI模型，通過大小模型協同，完成人類布置的多種模態融合任務。這是繼AutoGPT、HuggingGPT等“大模型調用工具”興起以來，國內推出的首個智能工具。
阿里云表示，構建ModelScopeGPT的數據集和訓練方案將會對外開放，供開發者自行調用，開發者可以根據需要對不同的大模型和小模型進行組合。
ModelScopeGPT是阿里云MaaS范式在模型使用層的重要映射：將大模型及模型工具在“模型自由市場”開放，幫助開發者多、快、好、省地使用大模型。
對大模型創業公司和開發者來說，這些工具就是大模型掘金人的“鏟子”。
以生態換創新，“大模型創業自由”可以有
1912年，創新理論的鼻祖熊彼得在《經濟發展理論》一書中寫道：“任何經濟結構都可以拆解為技術、產品、組織、市場、資源五個要素。將這些舊要素重新組合，便可以稱為‘創新’。”
MaaS時代，阿里對上述要素重新組合、交出的答卷是：打造MaaS的生態，幫助整個行業降低成本，從而激發群體創新力。從歷史來看，這種“以生態換創新”的做法，多次被證明是有效且最能釋放創新紅利的方法。
對很多人來說，大模型的到來屬于“橫空出世”。對技術人來說，一切不過是AI技術發展至今“水到渠成”的事。周靖人曾說：“我們行業內的人并不認為這條道路（大模型）是2023年突然出現的，這是一個長期以來技術發展的演進過程。”
同樣，MaaS理念，也是阿里云在云計算和AI領域多年深耕后水到渠成的結果。
拍攝于展區
阿里云早在2019年就開始研發大模型，在超大模型、語言及多模態能力、低碳訓練、平臺化服務、落地應用等多個方面，都對中文大模型發展做了很多前沿性、引領性的工作，積累了豐富的大模型研發經驗。
基于對大模型研發和落地需求的理解，阿里云搭建了一套適配AI時代的算力基礎設施。阿里云擁有國內最強的智能算力儲備，其智算集群可支持最大十萬卡GPU規模，承載多個萬億參數大模型同時在線訓練，為大規模AI集群提供無擁塞通訊的自研RDMA網絡架構和低成本高可靠的高性能存儲CPFS。
阿里云知道怎么設計好用的AI工具。在AI平臺層，以機器學習平臺PAI為核心的PaaS服務可支持萬卡的單任務分布式訓練規模，覆蓋全鏈路AI開發工具與大數據服務，AI訓練效率提升可達10倍，推理效率提升可達6倍。
大模型通往開發者和用戶的道路，勢必由云計算鋪就。阿里云推出了專門的模型API門戶——靈積，靈積平臺擁有模型上云統一工具鏈路，能夠提供基于云原生的公共部署以及用戶自定義獨占部署等多種形式，來滿足不同模型的需求。平臺還積累了模型自適應推理優化和高效微調訓練的能力，并提供了基于插件進行模型能力拓展的系統框架。通過靈積，豐富多樣化的模型不僅能通過推理API被集成，也能通過訓練微調API實現模型定制化。
通過開放技術、工具、經驗，降低大模型的研發門檻，通過建設活躍的生態社區，激發群體智慧，讓更多創新的河流匯入MaaS的時代汪洋之中，促進中國大模型生態的繁榮，共同塑造、呈現一個全新的創造生態。如果這一切變成現實，“大模型創業自由”還會遠嗎？
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