北京2023年9月(yue)14日(ri) /美通(tong)(tong)社/ -- 大(da)(da)模型在巨量(liang)算(suan)力(li)的(de)驅(qu)動(dong)下(xia)，"智(zhi)能(neng)涌(yong)現"能(neng)力(li)初顯，帶來了(le)通(tong)(tong)用(yong)智(zhi)能(neng)的(de)曙光，也加(jia)速人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)與千行百業融合。當前(qian)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)算(suan)力(li)不僅是驅(qu)動(dong)大(da)(da)模型進化的(de)核(he)心(xin)引(yin)擎(qing)，也成為大(da)(da)模型產業發展不得不面(mian)對的(de)挑(tiao)戰。
近(jin)日，新智(zhi)元創(chuang)始人&CEO楊靜主(zhu)持(chi)"共話AIGC時代(dai)，智(zhi)算(suan)發展之道(dao)"圓(yuan)桌論壇(tan)，與浪潮信息高級副總(zong)裁劉軍、百川智(zhi)能(neng)技術(shu)聯合創(chuang)始人陳煒(wei)鵬、快手(shou)異構(gou)計(ji)算(suan)負責人劉凌志(zhi)、金山辦公(gong)技術(shu)總(zong)監熊龍飛圍繞大模型(xing)時代(dai)的(de)智(zhi)算(suan)機遇(yu)、痛(tong)點與破局之道(dao)展開思想碰撞。
與會嘉(jia)賓指出，中(zhong)國(guo)大模(mo)型(xing)仍(reng)處(chu)于商業生態發展初期，需要(yao)在智算系統構(gou)建、平(ping)臺支撐(cheng)、算法研發、應用落(luo)地等(deng)層面進行廣泛的生態合作，從而打造更為卓(zhuo)越的大模(mo)型(xing)，并推(tui)動(dong)模(mo)型(xing)的場景化(hua)落(luo)地。
以下(xia)是圓桌論壇問答實錄：
楊(yang)靜：現在“百模大戰(zhan)”已經過了上(shang)(shang)半(ban)場，大家在上(shang)(shang)半(ban)場是怎樣圍繞大模型進行業務布局的(de)？
劉軍：浪潮信息在AIGC最重要的(de)產業布局(ju)還是圍繞著智算(suan)，我們希(xi)望通過智算(suan)力(li)(li)來加(jia)速生(sheng)成式AI和大模型的(de)創新和落地，圍繞算(suan)力(li)(li)、算(suan)法、數(shu)據(ju)、互聯(lian)智算(suan)四要素進(jin)行了產品(pin)布局(ju)和技(ji)術(shu)上的(de)創新，希(xi)望通過我們產品(pin)和技(ji)術(shu)的(de)組合以及更(geng)好的(de)服(fu)務，加(jia)速用戶的(de)生(sheng)成式AI創新步伐(fa)。
陳煒鵬：百川(chuan)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)進(jin)入(ru)大模型(xing)領域(yu)以來，產(chan)品(pin)發布更(geng)迭非常快(kuai)速。在(zai)ToB領域(yu)，百川(chuan)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的開源(yuan)工作獲得了很好的影響力，也存(cun)在(zai)很多商(shang)機。未來我(wo)們希望借(jie)助開源(yuan)開啟ToB合作。在(zai)ToC方面，百川(chuan)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)有(you)很強的互(hu)聯網產(chan)品(pin)基(ji)因，希望能(neng)(neng)夠(gou)打造一個(ge)超級助手(shou)類產(chan)品(pin)，實現ToB、ToC兩條(tiao)腿前(qian)進(jin)。
劉凌(ling)志：快手大(da)模型(xing)應用比較多，在搜索推薦(jian)廣(guang)告、音視頻創作上都做了一些有益的(de)嘗試。未來，希(xi)望通過ToB的(de)StreamLake，和廣(guang)大(da)用戶進行更直接的(de)交流，共同(tong)做大(da)、做好大(da)模型(xing)產品(pin)。
熊(xiong)龍飛 ：金(jin)山辦公作為(wei)大模(mo)(mo)型的(de)應用(yong)(yong)方(fang)，暫時不生產大模(mo)(mo)型。目(mu)前金(jin)山辦公根據不同場景采(cai)用(yong)(yong)不同模(mo)(mo)型的(de)多模(mo)(mo)型應用(yong)(yong)方(fang)案，根據我們的(de)業務定位(wei)確定三個主要(yao)方(fang)向(xiang)，一(yi)是(shi)AIGC內容生成，幫用(yong)(yong)戶(hu)(hu)寫東(dong)西、做東(dong)西；二是(shi)Copilot，幫用(yong)(yong)戶(hu)(hu)做個人助理；第(di)三是(shi)知識洞察，主要(yao)幫助用(yong)(yong)戶(hu)(hu)分(fen)析和發現文檔中的(de)重要(yao)信息(xi)。
楊靜(jing)：算(suan)力(li)(li)是大模(mo)型時代的核心驅動(dong)力(li)(li)、超強發(fa)動(dong)機，算(suan)力(li)(li)需(xu)求(qiu)變成了當(dang)前AIGC時(shi)代(dai)的(de)堵點瓶頸(jing)，也就是說大模型為代(dai)表的(de)AIGC業務卡在算力(li)(li)上了，很多(duo)企(qi)業都會面臨算力(li)(li)的(de)瓶頸(jing)、算力(li)(li)的(de)壓力(li)(li)，大家期待什(shen)么(me)樣的(de)算力(li)(li)基礎設施來支撐大模型的(de)創(chuang)新和(he)應用？
劉(liu)軍：從浪(lang)潮(chao)信息(xi)的角度，首先是全力(li)(li)(li)(li)(li)(li)做好算(suan)(suan)力(li)(li)(li)(li)(li)(li)供(gong)給(gei)保障(zhang)工(gong)作，在算(suan)(suan)力(li)(li)(li)(li)(li)(li)供(gong)應緊張的背景下，如何構(gou)建具備更高生(sheng)產力(li)(li)(li)(li)(li)(li)的算(suan)(suan)力(li)(li)(li)(li)(li)(li)系統(tong)，成(cheng)為(wei)行業關注(zhu)的焦(jiao)點。對(dui)此(ci)，浪(lang)潮(chao)信息(xi)開(kai)發(fa)大(da)模型(xing)"源(yuan)"，研究大(da)模型(xing)對(dui)算(suan)(suan)力(li)(li)(li)(li)(li)(li)系統(tong)的需求特(te)點，籍此(ci)為(wei)客戶交付更高性能更好用的算(suan)(suan)力(li)(li)(li)(li)(li)(li)系統(tong)。因(yin)此(ci)，浪(lang)潮(chao)信息(xi)發(fa)布OGAI智算(suan)(suan)軟(ruan)件棧(zhan)，也(ye)是希望幫助伙伴和客戶最大(da)化地釋(shi)放算(suan)(suan)力(li)(li)(li)(li)(li)(li)性能。
陳煒鵬：大家都(dou)經歷了"算(suan)力(li)荒"，這個問題是(shi)很難以(yi)克(ke)服的(de)(de)。我(wo)(wo)們(men)也觀察(cha)到算(suan)力(li)在未(wei)來(lai)9-12月里(li)還(huan)是(shi)會非常緊(jin)張。對于(yu)百(bai)川智能來(lai)說，我(wo)(wo)們(men)在前期通過跟云廠商合(he)作(zuo)，以(yi)及尋求跟浪(lang)潮信息的(de)(de)合(he)作(zuo)，來(lai)解決算(suan)力(li)的(de)(de)問題。同時，我(wo)(wo)們(men)也會花很多(duo)時間研究怎(zen)么(me)提升訓(xun)練效(xiao)率、提升研發成(cheng)功率，探索更高(gao)效(xiao)的(de)(de)算(suan)力(li)系統。
劉(liu)凌志(zhi)：快(kuai)手主(zhu)(zhu)要依靠大的(de)(de)智(zhi)算(suan)(suan)(suan)(suan)基礎設施提(ti)供商幫我們(men)(men)在一定程度上解決算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)短缺的(de)(de)問題(ti)，但是這個算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)緊(jin)張始終(zhong)會存在。快(kuai)手對于算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)問題(ti)主(zhu)(zhu)要有(you)三(san)(san)個觀(guan)點(dian)：首先是研發異構多元算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)體系，尋(xun)找算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)的(de)(de)更多選(xuan)擇(ze)；其次大模(mo)型(xing)算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)問題(ti)是全新賽道，未來2-3年(nian)(nian)會有(you)非常多的(de)(de)機會；第三(san)(san)，快(kuai)手在三(san)(san)年(nian)(nian)前遇到視(shi)頻算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)瓶頸時就(jiu)開始布局(ju)自研芯片(pian)，目前也得到了較好的(de)(de)結果。我們(men)(men)希望整個產業界聯合起來，從用(yong)戶端到基礎設施端，朝著(zhu)共(gong)同(tong)目標(biao)一起通過長期的(de)(de)努力(li)(li)解決算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)問題(ti)。
楊靜：算力(li)緊(jin)缺確實是(shi)未(wei)來(lai)兩三年的(de)(de)難題(ti)。目前，業內也有聲音(yin)表示，訓(xun)(xun)練(lian)大模(mo)型是(shi)和(he)火(huo)箭(jian)發(fa)射一樣的(de)(de)系統工程(cheng)，不(bu)是(shi)有卡(ka)就行(xing)。因(yin)為(wei)在大規模(mo)分布式訓(xun)(xun)練(lian)中(zhong)，算力(li)效率(lv)、訓(xun)(xun)練(lian)失穩等等問(wen)題(ti)都會影響模(mo)型的(de)(de)訓(xun)(xun)練(lian)效率(lv)和(he)精度。在大模(mo)型訓(xun)(xun)練(lian)中(zhong)，各位遇到過什么樣的(de)(de)技術難題(ti)？
劉軍：現在大模(mo)型訓練算力(li)集群就像一(yi)個(ge)性能特(te)別棒(bang)的(de)法拉(la)力(li)跑車，但是我們(men)如何調教好(hao)這個(ge)跑車，如何駕(jia)馭好(hao)這個(ge)跑車，這個(ge)能力(li)的(de)要求是非常(chang)高(gao)的(de)。當前的(de)大模(mo)型算力(li)基礎設(she)施要充分發(fa)揮作(zuo)用，有三個(ge)方(fang)面(mian)需(xu)要注(zhu)意：
第(di)一是(shi)(shi)算力(li)(li)(li)的(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)效率(lv)，涉及到系(xi)統的(de)(de)(de)(de)(de)底層(ceng)驅動(dong)(dong)、系(xi)統層(ceng)優化，與大模型相(xiang)適(shi)配的(de)(de)(de)(de)(de)流水(shui)線并(bing)行(xing)、數(shu)據并(bing)行(xing)等的(de)(de)(de)(de)(de)優化；第(di)二(er)是(shi)(shi)線性(xing)擴展能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)(li)，在單機上獲得較(jiao)高(gao)算力(li)(li)(li)效率(lv)之后，能(neng)(neng)(neng)不(bu)能(neng)(neng)(neng)擴展到幾百個節點、幾千塊卡，保持相(xiang)對線性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)性(xing)能(neng)(neng)(neng)擴展比(bi)，這是(shi)(shi)在整個算力(li)(li)(li)集群系(xi)統設(she)計(ji)和并(bing)行(xing)策略設(she)計(ji)時，需要考慮的(de)(de)(de)(de)(de)重要因素；三是(shi)(shi)可(ke)持續計(ji)算能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)(li)，大模型訓練會碰到各種軟硬件、算法、框(kuang)架問題所(suo)引發的(de)(de)(de)(de)(de)失(shi)效故障，訓練失(shi)穩時系(xi)統需要更(geng)多機制(zhi)上的(de)(de)(de)(de)(de)設(she)計(ji)，使(shi)這個過程更(geng)加自動(dong)(dong)化、智能(neng)(neng)(neng)化地去完成(cheng)。
陳(chen)煒鵬：對(dui)于(yu)訓(xun)練(lian)我們會(hui)有(you)(you)兩(liang)個(ge)(ge)判斷，第一個(ge)(ge)判斷是(shi)我覺(jue)(jue)得大(da)(da)家可能(neng)高(gao)(gao)估(gu)了(le)訓(xun)練(lian)一個(ge)(ge)大(da)(da)模型(xing)的(de)(de)(de)難度，但低(di)估(gu)了(le)訓(xun)練(lian)好一個(ge)(ge)模型(xing)的(de)(de)(de)難度，這(zhe)(zhe)里(li)邊是(shi)有(you)(you)矛(mao)盾的(de)(de)(de)。未(wei)(wei)來(lai)，就訓(xun)練(lian)模型(xing)本(ben)身我覺(jue)(jue)得會(hui)變(bian)得越(yue)來(lai)越(yue)容易，但訓(xun)練(lian)好一個(ge)(ge)模型(xing)會(hui)變(bian)得非(fei)常非(fei)常難。因為訓(xun)練(lian)好模型(xing)是(shi)一個(ge)(ge)經(jing)驗(yan)工程，也是(shi)一個(ge)(ge)系統工程，當(dang)模型(xing)的(de)(de)(de)規(gui)模越(yue)來(lai)越(yue)大(da)(da)，訓(xun)練(lian)成(cheng)(cheng)本(ben)很(hen)高(gao)(gao)，容錯(cuo)空(kong)間會(hui)變(bian)得非(fei)常小。這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)災難性的(de)(de)(de)成(cheng)(cheng)本(ben)可能(neng)會(hui)越(yue)來(lai)越(yue)難以(yi)承(cheng)受，所以(yi)訓(xun)好一個(ge)(ge)模型(xing)會(hui)變(bian)得很(hen)難。還有(you)(you)就是(shi)大(da)(da)模型(xing)實驗(yan)的(de)(de)(de)成(cheng)(cheng)本(ben)非(fei)常高(gao)(gao)，那怎么提(ti)有(you)(you)效的(de)(de)(de)假設(she)去降低(di)這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)實驗(yan)的(de)(de)(de)成(cheng)(cheng)本(ben)，這(zhe)(zhe)些事(shi)情需要很(hen)多實驗(yan)和Know-how，我覺(jue)(jue)得這(zhe)(zhe)可能(neng)才是(shi)未(wei)(wei)來(lai)競(jing)爭(zheng)最大(da)(da)的(de)(de)(de)勝負點所在。
另一個(ge)(ge)認知(zhi)差(cha)異是，我(wo)覺得我(wo)們現在很(hen)關(guan)心訓練(lian)的(de)成(cheng)本(ben)，下半場（今年(nian)下半年(nian)開始到明(ming)年(nian)）大(da)家的(de)焦點可(ke)(ke)能(neng)會轉移到推理(li)成(cheng)本(ben)上。模型訓練(lian)能(neng)夠(gou)做得很(hen)大(da)，但推理(li)時的(de)成(cheng)本(ben)成(cheng)為關(guan)鍵(jian)。怎樣控制(zhi)好推理(li)成(cheng)本(ben)，甚至推理(li)成(cheng)本(ben)能(neng)夠(gou)比別人做得更低(di)，可(ke)(ke)能(neng)會是未來(lai)決勝(sheng)的(de)另一個(ge)(ge)關(guan)鍵(jian)點。
劉凌志：訓(xun)練出一個好的(de)模(mo)型并不簡單，從工程能力來講，隨著業務的(de)進(jin)展，訓(xun)練的(de)算力問題(ti)總歸是(shi)能解(jie)決(jue)的(de)，挑戰就進(jin)入到推(tui)理(li)階段，如何(he)降(jiang)低推(tui)理(li)成本還需要(yao)進(jin)行很多研(yan)究(jiu)。今后(hou)推(tui)理(li)的(de)問題(ti)更加(jia)嚴(yan)重(zhong)，因為模(mo)型訓(xun)練利用率比較高(gao)，推(tui)理(li)卡(ka)的(de)利用率是(shi)非常低的(de)。
楊靜：這種高成本(ben)以及摩爾定律的(de)放(fang)緩，會在一(yi)定程(cheng)度上妨(fang)礙大模(mo)型技術的(de)發(fa)展，未(wei)來大模(mo)型發(fa)展怎么樣(yang)才能突破(po)算力瓶頸或者難題(ti)？
劉凌(ling)志：截(jie)至2023年7月份，中國10億以上(shang)參數(shu)的大模(mo)(mo)型(xing)(xing)超過(guo)了(le)70個，但是(shi)目前來看(kan)，只(zhi)(zhi)有在500億規模(mo)(mo)以上(shang)的大模(mo)(mo)型(xing)(xing)才會顯(xian)得(de)"更聰(cong)明(ming)"。很多(duo)垂(chui)直行業模(mo)(mo)型(xing)(xing)如果不是(shi)生成式對話，可能(neng)只(zhi)(zhi)需要(yao)7B、13B的算力(li)，瓶頸問(wen)題可能(neng)并(bing)不明(ming)顯(xian)，但能(neng)不能(neng)使用起來還(huan)要(yao)經過(guo)時間考驗。
陳煒(wei)鵬：GPT從(cong)3.5到(dao)(dao)4，參數規模(mo)漲了10倍，對(dui)應的數據量(liang)也是(shi)(shi)10倍以(yi)上的增(zeng)長(chang)，所以(yi)是(shi)(shi)兩(liang)個數量(liang)級(ji)的增(zeng)長(chang)，而且增(zeng)長(chang)在(zai)(zai)不(bu)到(dao)(dao)一(yi)年的時間里(li)面發生。目前(qian)大家看到(dao)(dao)算力增(zeng)長(chang)一(yi)定會帶來(lai)能(neng)(neng)(neng)(neng)力增(zeng)長(chang)，這個模(mo)式(shi)必(bi)然造(zao)成成本和(he)能(neng)(neng)(neng)(neng)力的矛盾(dun)。在(zai)(zai)解決方(fang)式(shi)上，存在(zai)(zai)兩(liang)種可能(neng)(neng)(neng)(neng)性(xing)：一(yi)是(shi)(shi)當前(qian)的算法范式(shi)還是(shi)(shi)主要基(ji)于(yu) Transformer，模(mo)式(shi)比較固化，存在(zai)(zai)從(cong)通用芯(xin)片(pian)走向專用芯(xin)片(pian)的可能(neng)(neng)(neng)(neng)性(xing)；二是(shi)(shi)人一(yi)輩子讀的信息不(bu)超(chao)過10b，目前(qian)的模(mo)型通過擴大規模(mo)去(qu)提升能(neng)(neng)(neng)(neng)力，未來(lai)可能(neng)(neng)(neng)(neng)產(chan)生新(xin)的算法思路(lu)，跳出無(wu)限擴大規模(mo)的方(fang)式(shi)。
劉軍：我認為(wei)大模(mo)(mo)型泛化能力(li)(li)和(he)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)關系(xi)還是(shi)非常緊密的(de)，一(yi)(yi)(yi)方面當然(ran)是(shi)模(mo)(mo)型的(de)參數量(liang)，另外一(yi)(yi)(yi)方面是(shi)我們一(yi)(yi)(yi)直在講的(de)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)當量(liang)概念，也就是(shi)為(wei)了訓練一(yi)(yi)(yi)個性能很(hen)高的(de)模(mo)(mo)型所需(xu)要(yao)的(de)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)代(dai)價，衡量(liang)標準就是(shi)PetaFlop/s-day（每秒運(yun)(yun)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)千(qian)萬(wan)億次的(de)計算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)機(ji)完(wan)整運(yun)(yun)行(xing)一(yi)(yi)(yi)天消(xiao)耗的(de)總算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)）。目(mu)前的(de)挑戰是(shi)需(xu)要(yao)的(de)模(mo)(mo)型性能難以匹配到足夠(gou)(gou)(gou)的(de)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)。浪潮信息希望為(wei)伙伴和(he)客戶的(de)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)兜(dou)底，提供充足的(de)算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)，使(shi)其無需(xu)擔心(xin)模(mo)(mo)型夠(gou)(gou)(gou)不夠(gou)(gou)(gou)大，算(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)當量(liang)夠(gou)(gou)(gou)不夠(gou)(gou)(gou)大。
對于算力(li)挑(tiao)戰，首先芯(xin)(xin)片方(fang)面(mian)(mian)的(de)(de)(de)改變會(hui)是一個機會(hui)，可能(neng)會(hui)有一種面(mian)(mian)向大模(mo)型的(de)(de)(de)算力(li)芯(xin)(xin)片，這是下一步值得(de)特別關(guan)注的(de)(de)(de)；第二個非常值得(de)期待(dai)的(de)(de)(de)是，摩爾定律的(de)(de)(de)失效(xiao)決定了僅從芯(xin)(xin)片層面(mian)(mian)沒(mei)有辦法解決算力(li)問(wen)題，所(suo)以要從系統(tong)的(de)(de)(de)角度去思考這個問(wen)題——如何構建一個優化的(de)(de)(de)算力(li)系統(tong)，讓(rang)它在低帶寬的(de)(de)(de)情況(kuang)下也能(neng)訓練得(de)很(hen)好，訓練得(de)很(hen)棒。
楊靜：大模型落地(di)面對的(de)問(wen)題(ti)障礙越(yue)來越(yue)多，更需要業(ye)界通力合作(zuo)去(qu)破解這些難題(ti)，在推進大模型落地(di)當中還有來自哪些客戶(hu)端的(de)需求(qiu)？
劉(liu)軍：大(da)模型應(ying)(ying)用(yong)(yong)需要建立從大(da)模型到企(qi)業落地(di)的(de)優化(hua)路徑，關鍵就是有用(yong)(yong)戶(hu)進來(lai)。許多客戶(hu)的(de)想法停留(liu)在花(hua)錢購買大(da)模型直接用(yong)(yong)的(de)層(ceng)面，而(er)生成式AI一定要和用(yong)(yong)戶(hu)的(de)數據、場(chang)景、應(ying)(ying)用(yong)(yong)甚至客戶(hu)的(de)價值鏈緊密結合。
熊龍飛：金山辦(ban)公做AI的(de)這些年，我們的(de)路徑(jing)一般是先做ToC，因為可以用公網或(huo)(huo)者(zhe)云端的(de)算(suan)力(li)，通(tong)過(guo)大集(ji)群滿足所(suo)有C端用戶(hu)需求(qiu)(qiu)(qiu)。而B端、G端客戶(hu)他們的(de)私有化部署(shu)需求(qiu)(qiu)(qiu)更(geng)加(jia)強烈。ToB或(huo)(huo) ToG的(de)私有化要根據企業(ye)或(huo)(huo)機構的(de)情況、規(gui)模或(huo)(huo)者(zhe)是具體的(de)數據要求(qiu)(qiu)(qiu)做不(bu)同的(de)方(fang)案，這樣會帶來很多挑(tiao)戰，同時也(ye)會帶來很多機會。
楊(yang)靜：大模型(xing)產業發展競爭越來(lai)越白熱(re)化了，企業該怎(zen)么建(jian)立(li)競爭壁壘以及(ji)找(zhao)到新的增長點呢？
熊(xiong)龍(long)飛：金山辦公的(de)技(ji)(ji)術(shu)(shu)非常延續，一直(zhi)專注于做(zuo)(zuo)文檔技(ji)(ji)術(shu)(shu)。當我(wo)們(men)把一個東西做(zuo)(zuo)了(le)30多年以(yi)后，會把它做(zuo)(zuo)得很深很透，慢慢地建立(li)起比較(jiao)高(gao)的(de)技(ji)(ji)術(shu)(shu)壁壘。同時，我(wo)們(men)還要(yao)(yao)保(bao)持對新(xin)技(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)擁(yong)抱(bao)和快速(su)(su)學(xue)習、適應的(de)能力(li)，才能保(bao)障(zhang)技(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)實時創新(xin)。金山辦公經歷過很多次(ci)技(ji)(ji)術(shu)(shu)變革，所以(yi)我(wo)們(men)對于新(xin)技(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)敏感度和反應速(su)(su)度都很快，對自己(ji)的(de)要(yao)(yao)求也很高(gao)，基本(ben)上有什么新(xin)技(ji)(ji)術(shu)(shu)過來(lai)我(wo)們(men)就快速(su)(su)擁(yong)抱(bao)，去(qu)了(le)解它、應用它，這樣就可(ke)以(yi)避免自己(ji)被新(xin)技(ji)(ji)術(shu)(shu)顛覆掉。
劉(liu)凌志(zhi)：把(ba)短(duan)視(shi)頻和(he)AI大模型相結合，始終是(shi)快手(shou)未來的(de)一個方(fang)向。我們(men)(men)的(de)優化目標也是(shi)比較明確的(de)，即降(jiang)低用戶的(de)使(shi)用成本，因(yin)此非常希望產業(ye)界能(neng)夠(gou)出現有效(xiao)降(jiang)低推(tui)理(li)中Cost per Token的(de)解(jie)決方(fang)案(an)，我們(men)(men)也非常愿意跟(gen)產業(ye)界的(de)朋友(you)合作，達成這個目標。
陳(chen)煒鵬：大模(mo)型的不可靠來自兩(liang)點――時(shi)效性和幻覺問題，對(dui)于百川(chuan)智能來說，嘗(chang)試(shi)怎樣把搜索和大模(mo)型結合，用(yong)更(geng)經濟的方(fang)式(shi)提(ti)供(gong)更(geng)好的解決方(fang)案，是我們(men)在技術(shu)上想要探索的。
劉(liu)軍：生成式AI只是(shi)(shi)起點，未來還有很(hen)遠的(de)(de)(de)路，需要(yao)持續不斷打造競爭力(li)的(de)(de)(de)，需要(yao)更(geng)好(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)數據、更(geng)好(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)算(suan)法、更(geng)好(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)算(suan)力(li)、更(geng)好(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)工(gong)程(cheng)和(he)更(geng)好(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)生態(tai)(tai)。訓練(lian)好(hao)(hao)(hao)一(yi)個大模型，對工(gong)程(cheng)能力(li)有非常高的(de)(de)(de)要(yao)求。而生態(tai)(tai)落地光是(shi)(shi)自(zi)己做肯定是(shi)(shi)做不成，一(yi)定聯合伙加入進來一(yi)起打通一(yi)個能夠持續不斷跑起來的(de)(de)(de)飛輪(lun)生態(tai)(tai)。
楊靜：怎么能通過產業生態合作來(lai)解決大模型(xing)發展當中遇到的各種難題？
劉軍(jun)：浪潮信(xin)息有一句生(sheng)(sheng)態口號(hao)――"聚元腦(nao)生(sheng)(sheng)態，助百(bai)模(mo)，智千行(xing)"，助百(bai)模(mo)的(de)客(ke)戶和伙(huo)伴(ban)(ban)能夠為千行(xing)百(bai)業生(sheng)(sheng)智，這是(shi)我(wo)們(men)生(sheng)(sheng)態的(de)理念。我(wo)們(men)注(zhu)意到(dao)模(mo)型公司都(dou)是(shi)具備創(chuang)新(xin)力(li)的(de)領(ling)先科技團(tuan)隊，但(dan)是(shi)要(yao)落(luo)到(dao)千行(xing)百(bai)業的(de)企(qi)業客(ke)戶、B端客(ke)戶的(de)時候(hou)，實際(ji)上這里面還(huan)存(cun)在需(xu)要(yao)跨越的(de)鴻(hong)溝。然(ran)而自己建立一個龐大的(de)渠道體(ti)系(xi)(xi)和銷售體(ti)系(xi)(xi)，必然(ran)耗資巨大且效果(guo)不一定好。浪潮信(xin)息的(de)元腦(nao)生(sheng)(sheng)態把模(mo)型伙(huo)伴(ban)(ban)、AI科技公司叫(jiao)左手伙(huo)伴(ban)(ban)，把集成商(shang)、軟件商(shang)叫(jiao)右手伙(huo)伴(ban)(ban)，三方(fang)攜起(qi)手來(lai)組成聯合解決方(fang)案，服務客(ke)戶，共同助力(li)千行(xing)百(bai)業的(de)智慧發生(sheng)(sheng)。
陳煒(wei)鵬：我們(men)的商業(ye)(ye)化路(lu)徑還在探索(suo)中，而(er)在構(gou)建開源影響力過程中接觸到很(hen)多企(qi)業(ye)(ye)使用我們(men)的模型，通過跟蹤他們(men)使用的過程，慢(man)慢(man)捕捉到企(qi)業(ye)(ye)需求，持續打(da)磨產品。
劉凌志：快手作為一(yi)個終端(duan)的平臺，非常注重和上下游的生態伙伴合作共贏(ying)，一(yi)方面給整個產業生態比(bi)較清晰的終端(duan)用戶需(xu)求，另外(wai)一(yi)方面通過輸出技(ji)術(shu)來持續(xu)打磨自己(ji)的技(ji)術(shu)。
熊龍飛(fei)：以(yi)(yi)(yi)往我們處(chu)于(yu)英雄主義(yi)時代(dai)(dai)，單個(ge)(ge)程序(xu)員可以(yi)(yi)(yi)寫出影(ying)響時代(dai)(dai)的(de)(de)軟件。但(dan)這個(ge)(ge)時代(dai)(dai)在變，所有的(de)(de)項(xiang)目規模(mo)都變大(da)了(le)，尤其是大(da)模(mo)型(xing)產業(ye)鏈變的(de)(de)非(fei)常長，底(di)層硬件驅動、硬件算法再加上方案系(xi)統(tong)以(yi)(yi)(yi)及應用端的(de)(de)東西，一(yi)家公司已經干不完所有的(de)(de)事情了(le)。所以(yi)(yi)(yi)，這個(ge)(ge)時代(dai)(dai)一(yi)定是合作共贏的(de)(de)時代(dai)(dai)，我們在生態中明確定位到應用方，跟(gen)不同的(de)(de)產業(ye)鏈上的(de)(de)角色進行合作，大(da)家在每個(ge)(ge)環節(jie)上發(fa)揮自己最(zui)大(da)的(de)(de)優勢，然(ran)后進行合作共創(chuang)。我相信通過上下游的(de)(de)合作國(guo)內(nei)的(de)(de)大(da)模(mo)型(xing)發(fa)展(zhan)會非(fei)常好，非(fei)常快。
