AI大模型架构与产业链浅析(一)

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本文的核心思想,基于人工智能架构,识别AI大模型架构,从AI大模型架构的组成部分,思考AI大模型产业链,并做浅析。

本篇章将开启AI大模型系列分析。

一、人工智能架构

人工智能架构目前有众多分类方法,虽然架构分层有些许切分上的差异,但总体来看,包括应用层、技术层,基础层。

其中应用层,按按照服务的对象和功能进行分类,包括解决方案和应用平台。

解决方案层可从产品端分析分为软件/硬件,从用户对象属性,分为b端和c端,从用户行业,细分为行业场景。

技术层可以从感知层、认知层、平台层分类,其中感知层主要是通用技术,例如语音识别等,认知层包括推理、逻辑、学习判断等。

对于技术层分类也可以从通用技术层、算法层、框架层进行分类。

平台层包括技术开放平台和基础开源框架等。

基础层包括数据和算力。

数据层负责数据的收集、存储与处理,确保数据质量。

技术能力层提供强大的计算资源和算法支持,包括高性能计算、云计算及硬件加速设备,为AI系统的稳定运行和高效性能奠定坚实基础。

应用层:解决方案+应用平台

  • 解决方案层:智能客服、智能助理、无人车、机器人和自动写作等场景应用。这些解决方案直接面向市场和用户需求,提供定制化的服务。解决方案层的分析维度,可以从行业、软件/硬件产品、业务方向(营销、生产、人力)等角度分类。
  • 应用平台层:这类平台负责整合和管理AI解决方案,能被更广泛的用户群体所使用。

技术层:感知层+认知层+平台层

  • 感知层:语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、即时定位与地图构建(SLAM)等。
  • 认知层:机器学习、深度学习和增强学习等算法,这些算法是AI模型的“大脑”,用于指导模型进行学习和推理。
  • 平台层:提供了一系列用于构建AI系统的工具和平台。常见框架:TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、DMTK、DTPAR 和 ROS等,这些框架简化了开发流程,让开发者可以更容易地实现复杂的AI应用。

基础层:数据+计算算力

  • 数据层:数据层是AI系统的基础,负责数据的收集、存储、预处理和标注。它包括数据管理、安全、治理和访问,确保数据质量,支持模型训练和系统运行。
  • 计算能力层:计算能力层提供了运行AI所需的强大算力:覆盖了云计算、GPU/FPGA等硬件加速以及专门的神经网络芯片。这些资源使得大规模的数据处理和复杂的模型训练成为可能。云计算:提供可扩展的计算资源。GPU/FPGA:提供硬件加速,用于并行处理大量数据。神经网络芯片:专门为AI计算设计的芯片,如TPU。

二、AI大模型架构

AI大模型架构在人工智能架构的基础上,对数据层和计算能力层提出了更高的要求,以适应大模型的复杂性和规模。同时,它在应用层和技术层也进行了扩展,以适应更广泛的行业应用和更高级的AI功能。

例如,在应用层,AI大模型更侧重于行业特定的解决方案,需要更多行业数据进行定制化训练,同时平台层趋向于发展更高级的AI agent能力;在技术层,AI大模型更加集中于深度学习算法和大型模型专用框架,以支持复杂的模型训练和推理;在基础层,AI大模型需要处理更大量的数据,并且要求更强大的计算能力来支持大模型的训练和部署。

应用层:当前AI大模型的行业应用呈现两种趋势,包括通用大模型和垂类行业大模型

  • 解决方案层:更贴近垂类行业大模型,需要更多行业专业知识数据进行二次训练,基于通用大模型打造垂类行业模型
  • 应用平台层:例如通用类的ChatGPT,它是一种基于Transformer架构的大型语言模型,能够进行文本生成、对话交互等任务,并且可以通过微调来适应特定的应用场景。通用类大模型的趋势是向AIagent能力发展,即具备更强大的交互、理解和决策能力。

技术层:集感知、深度学习算法与专用框架于一体

  • 感知层:基于计算机视觉(CV)的图像识别、视频分析,以及基于自然语言处理(NLP)的文本生成、语言理解、对话系统等。这些感知技术为AI大模型提供了丰富的输入信息。
  • 算法认知层:作为AI大模型的核心算法,是AI大模型是大脑,深度学习算法是ALLMA架构的核心技术,深度学习使得AI大模型能够自动从数据中学习并提取特征,从而提高模型的准确性和鲁棒性。
  • 平台层:AI大模型的框架层可能包括专门为大模型设计的框架,如TensorFlow、PyTorch等。这些框架能够处理大规模的模型训练和部署,并提供丰富的工具和库来支持开发者进行模型开发和优化。同时,AI框架层还提供了构建AI系统的其他工具和平台,如模型管理、版本控制、部署服务等。

基础层:整合多源数据,提供高性能算力,确保模型训练与运行的高效与准确

  • 数据层:典型的数据层数据类型,包括垂类知识库、动态数据集、第三方数据集。对于AI大模型而言,数据层的重要性更加凸显,因为大模型需要大量的数据来训练。数据的质量和数量直接影响模型的性能和效果。数据层主要包括多源训练数据脱敏/清洗/平台化,以及评测数据和标准共建。
  • 计算能力层:AI大模型的计算能力层需要更强大的算力支持,因为大模型通常参数众多,计算密集。这可能包括高性能的GPU/FPGA、云计算资源以及专门的神经网络芯片。而AI计算能力层则提供了运行AI所需的基本算力。

三、基于AI大模型架构的行业现状浅析

从前文的AI大模型架构,我们可以明确AI大模型产业链的组成部分,并浅要分析产业链的差异。部分市场参与者可能已经结合公司战略,进行类全产业链布局,部分市场参与者聚焦在部分产品及解决方案,高度占有市场份额。本文是总览浅析,后续将从应用层、技术层、基础层选取相关部分产品进行详细的分析。

应用层-解决方案:

  • 进入门槛:进入门槛较低,大量行业数据形成模型,竞争相对激烈
  • 短期价值&长期价值:短期价值高,长期价值受市场变化影响大,市场更新速度快,低投入,变现快
  • 演化路径:垂直行业应用或跨行业应用

应用层-应用平台:

  • 进入门槛:进入门槛较较高,需要有较高的行业影响力和号召力,需要构建开发者生态和用户群
  • 短期价值&长期价值:短期价值较低,长期价值较高
  • 演化路径:向app store的方向发展

技术层-算法&框架:

  • 进入门槛:需要一定规模的工程团队,算法、框架及工具研发难度大
  • 短期价值&长期价值:短期价值较高,长期价值较低,投入适中,适合中长期布局
  • 演化路径:向算法工具平台和开发者生态发展

基础层-数据:

  • 进入门槛:入口被拥有流量的公司占据
  • 短期价值&长期价值:短期和长期价值天花板较高,高投入、高回报、适合长期布局
  • 演化路径:数据资产化

基础层-计算能力:

  • 进入门槛:大模型算力成本较高
  • 短期价值&长期价值:短期和长期价值天花板较高,高投入、高回报、适合长期布局
  • 演化路径:通用计算平台和计算服务生态发展趋势

本文由@Elaine.H 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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