不炼大模型的互联网公司 趟出AI转型第一波经验

AI应用落地, 算力不足 仍是摆在众人面前的第一道槛。

这不,作为国产芯片设计公司,燧原科技成立时就碰上了这个老大难。

好在后来通过上云,其验证、benchmark测试效率从2周准备环境 缩短至30分钟 ,算力充足加速了芯片研发。

△燧原科技副总裁任树峰

当下, 云+AI基础设施 已成为企业智能化转型的关键支撑。

在以生成式AI为代表的技术驱动下,互联网行业作为云+AI应用的先锋,已经找到了新的增长点。

具体是如何做到的呢??

9月6日,腾讯数字生态大会 「互联网AI应用专场」 在深圳拉开序幕,现场人从人…(头顶台风摩羯)

整场大会只做一件事,讲干货、讲干货、讲干货。例如:

话不多说,这就挑重点为大家奉上。

关于用AI转型升级,他们有话说

在大会现场,大家达成了一个基本共识:

至今为止,有 3条 技术路径成为趋势:

引用腾讯云副总裁 许华彬 的话来解释:

那么问题来了,不同行业/企业如何根据自身情况做选择?

下面有请几位代表性玩家为我们 “现身讲案例”

用户更喜欢点击AIGC内容了

作为聚焦 消费领域 的玩家,值得买科技分享了一个有意思的数据:

该公司 CTO王云峰 坦言,一般情况下,人们不太喜欢AI生产的内容(担心虚假信息),而现在,这一点击率已经打破了旧有印象。

复盘背后的原因,王云峰首先分享了值得买 对AI的不同认知

按他的话说,如果AI纯粹是一个技术,那么AI应用落地可能意味着单纯使用通用模型;而实际上,AI不仅仅是生产力,很多时候它在 重塑我们的生产流程

放到消费领域的AI生态, 一个明显特征 让它区别于金融、医疗等领域。

也就是说,不同于金融、医疗等领域有很多确定性的知识可供模型训练学习,用户消费主要凭借经验,个性化非常强。

概括下来, 消费领域的特点主要包括

认知有了,行业特点也理清了。

所以,AIGC内容之所以能逐渐赢得青睐,答案正式揭晓:

值得买发现,让AI帮用户去做那些以前要做很多功课才能解决的问题,用户点击率和阅读效率、阅读时长都会比通过AI单纯生成内容要好很多。

具体而言,值得买的做法是: 推出一套AI解决方案。

包括1个“值得买消费大模型”(自研13B消费模型),“商品库”和“内容库”2大数据库,AIUC分析引擎、AIGC生成引擎和AGENT调度引擎3个应用构建框架,以及提供针对性的AI解决方案的4类应用AI战略。

在这一方案中, 上云 是值得买战略的关键:

芯片设计也能上云了

作为国产AI算力先行者,燧原科技副总裁任树峰一上台就回顾了创业初期面临的痛点:

据他介绍,一个芯片设计项目的研发周期大概在1~2年,不同时间对算力的需求呈现波峰波谷状态。

实际情况是,公司一般会 集中在两三个月内 做很复杂、压力很大的模拟仿真和各种运算。

与此同时,通常大家认为芯片设计就是写IP或者写代码,但实际上,一家芯片公司还需要建机房、买服务器,以及管理服务器。

那么问题来了,对当时的燧原来说:

结果就是,千万级IT开销花出去了,工程师还是因为 算力不够 需要等物理扩容、等算力。

后来的解决方案是: 上云

据任树峰介绍,芯片设计上云在整个行业还不太常见,原因主要是相关数据过于敏感。

对此,燧原科技联合腾讯云打造了 本地+上云的存算分离式新架构

效果上,通过腾讯云保障燧原的峰值算力供给,燧原验证、benchmark测试效率从2周准备环境 缩短至30分钟 ,提升作业并发100%、缩短仿真周期30%。

动画渲染更丝滑了

到了看似和技术没那么近的文娱行业,猫眼娱乐副总裁徐晓也揭露了 业内痛点

这里要补充下,一般一个动画项目的服务公司和工作人员可能分散在全国各地,需要将四散的工程文件进行汇总并统一渲染。

通常情形是,大家只能依赖 快递U盘或硬盘给对方 ,跨市传输至少需要1天,跨省则需2天,而跨国协作甚至可能拖延到十几天。

经过试验,猫眼基于腾讯云数据传输、数据存储安全方面能力打造了 猫眼渲染平台

如此一来,工作者只需远程在集群里制作,不仅省去了素材 交换下载 环节,还能更好 保护版权方

解决了这个大问题后,再用AI去做 建模 ……

另外,关于猫眼AI转型之路,徐晓在会中透露:

他重点分享了 票房预测 这一场景,当前,猫眼能够根据单个影片特征和同期大盘预估票房。

这里依托了基于腾讯云打造的 大数据平台 。具体包括:

数据显示,该平台可实现 日均3万+ 离线数仓调度任务稳定运行,核心任务执行 效率提升20%

还有哪些看点

事实上,本次大会聚齐了SaaS、文娱、社交、营销、电商、招聘等多个泛AI应用场景,到场分享的企业还有金蝶云、趣丸科技、智谱、猎聘、筷子科技……

篇幅有限,下面只能分享部分嘉宾看法。

作为LLM的头部玩家,智谱企业商业技术中心总经理 柴思远 分享了:

具体而言,企业要选一个好的基座模型,同时内部最好也有类似业务BP的角色(懂模型价值、懂业务)。

更重要的是, 最好发动全员去使用AI

随着数据资产的沉淀和变现,企业可以构筑自身竞争优势。

最后是业务场景,前期可能适合将大模型嵌入已有工作流程;更长远的,企业需要找到一些新的场景和业务模式,然后把模型的能力使用进去。

另外,趣丸技术保障负责人 刘亚丹 分享了:

展开来说,刘亚丹首先提醒AI转型也要讲,即“愿意为AI转型花多少?想得到怎样的成果?”。

然后还要寻找切入点。按他的说法:

同时,基于以往向客户交付颠覆性东西的尝试,他还分享了一条经验教训:

最后,腾讯混元高级AI策略产品经理 张汉策 分享了 如何构建AI角色

他们构建的《长相思》AI角色获得了成功:长相思AI角色对话总热度超3.7亿,“相柳” 单角色热度超2亿。

重点是,他详细介绍了不同训练方法踩过的坑,包括纯prompt法、RAG法,以及Agent法。

并最终总结了长相思采用的方法。

腾讯云:让企业更聚焦自身核心业务

相信大家也发现了一个华点:这些企业在AI转型升级中都用上了 腾讯云

据了解,腾讯云拥有广泛的全球基础设施,覆盖21个地区,运营58个可用区,全球服务器数量超过100万台,全球加速节点超过3200个,带宽储备达到200Tbps。

一直以来,腾讯云都以深厚的公有云实力和分布式云战略,持续推动各行各业的数字化转型。

截至目前,腾讯云AI产品已覆盖超过 400家 互联网头部企业,累计服务超过 12万家 互联网客户。

从AI应用落地面临的挑战出发,腾讯云行业架构副总监邱浩分享了 腾讯云AI全栈解决方案

从基础设施层、模型层、模型加速层、机器学习平台层、应用平台层和业务应用层阐述了腾讯云在 计算、存储、网络,一站式AI开发平台 腾讯云TI-ONE以及 云原生产品 等方面的能力,并给出了对应不同阶段AI应用开发的具体方案。

具体而言,腾讯云提供了如下 开箱即用 的产品:

总之,一句话概括腾讯云的作用,那就是可以让企业 更聚焦自身核心业务

借用值得买科技王云峰的说法:

BTW,就在大会前一天,腾讯混元发布了全新 Turbo大模型 ,作为新一代的旗舰模型。

相比上一代混元pro,推理性能提升超过100%的情况下,成本降低了50%,效果对标GPT-4o。

此外,新模型也支持角色扮演、代码生成FunctionCall,以及全新推出的支持腾讯生态整合的AI搜索联网的能力。

对了,Turbo模型这一次的定价也 降低了50%

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