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大模型時代,洗牌在即,存儲、服務器、網絡廠商何去何從?

時間:2023-09-11

來源:OFweek 人工智能網

導語:大模型正在改變一切,改變著我們的生活與工作,驅動IT基礎設施加速變革

  模型變小是大趨勢,不是什么都大的好,比如玉米還是越小越香甜,越小越糯越可口。

  因此,企業級IT廠商在行業大模型的發展新趨勢中,也就可以很好地分得一杯羹了。只是僧多粥少,就看各自修為了。

  此外,對于想在這個領域有所作為的大模型的創新公司而言,業內人士分析指出,目前可以加強四個方面的技術方向。

  一是,語義搜索(Semantic Search),這是現代搜索引擎用來返回最相關的搜索結果的信息檢索過程。目前谷歌在采用這種方式,Semantic Search著重于搜索查詢背后的含義,甚至可以根據用戶的查詢內容而確定內部建議,而不是傳統的關鍵字匹配。

  二是,檢索增強生成(RAG,Retrieval Augmented Generation),Facebook提出了一種檢索增強生成RAG模型的架構,實現了端到端的可微模型,構成部分包括了問題編碼器、神經檢索器、生成器模型三個方面。這是自然語言處理(NLP)的創新應用,

  三是,文檔分析(Document analysis),主要處理和分析上傳的客戶端文件和文檔,包括針對政策、流程、準則、還有一些記錄等等文檔分析,基于上下文理解需求,通過檢查描述業務環境或現有組織資產的可用材料來獲取業務分析信息。

  四是,生成式人工智能聊天(Generative Al Chat),這是基于深度學習和自然語言處理技術的人工智能系統,就像一個使用通用大型語言模型(LLM),類似于ChatGPT的聊天機器人一樣,可以實現總結文章,生成文本,甚至起草電子郵件,以及升級對圖片、視頻的智能分析與生成。主要也是在內容媒體如文本、圖像、音頻、視頻的大型數據集上進行訓練,以創建新的文本、音頻、圖像等。

  當然,在當前情況下,任何一家有志于行業大模型趕大潮的企業級IT廠商,都必須盡早下場,盡早儲備,盡早發展行業大模型生態,要不然再遲疑的話,粥就沒了,后面就只剩下刷鍋水了。

  早入者優勢明顯,畢竟針對行業大模型的服務器方案,企業級存儲方案,以及網絡方案都需要做一定的創新。

  比如在服務器方案方面,如何將AI服務器端的GPU資源充分發揮,不被浪費就是一個大進步,AI算力資源利用率的提升之道就很值得企業級IT廠商為之一戰,一戰成名的可能性非常大。為什么?

  據業內人士分析,目前全球AI算力資源利用率都很低,不少企業用戶的GPU資源長期處于閑置狀態。倘若可以發揮出閑置GPU資源價值,便是對企業用戶和企業級IT廠商一大利好。因此像國內外的浪潮信息、新華三、華為、聯想、中科曙光、超聚變、寧暢、中興、Dell EMC、HPE、超微、寶德等服務器廠商,都需要在GPU資源利用率方面下功夫,下真功夫讓企業用戶得實惠,那么必然在這場AI服務器血拼之爭中可以感受到的“獲得感”很強。

  其實,在企業級存儲方面,也需要下功夫。大模型變小雖然是大趨勢,但再小的行業模型訓練都不可能只是一臺服務器+存儲。訓練不僅需要高性能存儲方案,同時還需要在降本增效上找到更好的分布式存儲方案。在這個方面目前已經有企業級存儲廠商在做了,比如有的存儲廠商推出了面向行業大模型訓練的分布式存儲系統。為此像國內外企業級存儲廠商如新華三、中科曙光、浪潮信息、華為、聯想凌拓、超聚變、同有科技、中興、TaoCloud大道云行、焱融科技、XSKY、杉巖數據、Dell EMC、Hitachi Vantara、HPE、IBM、Oracle、DDN等,需要在企業級存儲與AI場景特別是大模型訓練與推理場景上做文章,做足了文章,后面的舞臺將會更大,想怎么跳就怎么跳。

  大模型時代,企業級存儲作為AI打造數據底座,隨著模型變小進入百行百業,存儲也將越來越重要。這里提到的企業級存儲廠商有全球科技巨頭,也有國內年營收2-6億元的初創公司,都比較有代表性。

  在針對行業大模型發展的網絡方面也需要創新,大模型訓練與推理,都需要更好的網絡性能來支撐,以更優化的網絡延遲將算力能力發揮到極致,從而獲得更高效的模型訓練結果??梢姼咝ЬW絡需要像國內外的網絡廠商繼續創新與努力。比如思科、新華三、華為、銳捷網絡、中興、瞻博網絡Juniper、康普網絡、邁普、博科(Brocade)等在網絡技術領域有所深厚的積累,更需要厚積薄發,在大模型之戰中發揮出網絡創新的后勁。

  可見,一步一步,大模型正在改變著一切,改變著我們的生活與工作,并驅動IT基礎設施加速變革,迎來下一輪存儲行業格局洗牌、服務器行業格局洗牌、網絡行業格局洗牌。那么,誰將會勝出呢?拭目以待。

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