这两年就是AI云端基建年 玩家就是NVDA/AMD 至于那个i皇欧 不好说QQ
如果用internet大时代来讲 等基建完毕之后 就会有Software As Service (SaaS)
这类类似saleforce兴起 目前看到的玩家就是Databrick 建议可以等这家上市ipo 买爆他
基建完之后 就会慢慢走向AI as Service (AIaaS) 软件业
我有点怀疑老黄想吃AIaaS这块应用市场 在AI界 刷算法的除了G/MS/OpenAI/Meta等
Nvda其实也刷不少 甚至在HunggingFace 某些榜单 Nvda是榜首
甚至刷赢了OpenAI的Whisper模型架构 在OpenAI Sora发表前三个月
Nvda也在刷了一个自家架构的video diffusion
接者一个多月前Google也刷了一个自己的video diffusion (Lumiere) 甚至一年前
Adobe的firefly也是类似架构 这些大模型都是以后通往AIaaS的基石
老黄一直有在养顶级AI学者 光是他之前要求一个新人Researcher职缺要八篇顶会论文
就知道他要求有多高 像苏妈就有点落后这环 完全还办法多元化经营去养昂贵的RS
i皇也有在养一些ML学者 只是我觉得连高通在ML就业市场 现在都比i皇更有吸引力QQ
所以老黄有可能也会搞Turnkey 软硬通包 送你大模型和硬件一起包
AI workbench就是这个企图的线索 许多企业甚至领域 会有自己的私人垄断data
你只要拿老黄包给你的大模型和算力平台 自己fine-tune私密data
一个新的应用 就可以瞬间搭完 举个例子 如果你是某某医院
手上有一堆问诊资料data 然后你只要拿LLaMA2 用个16~64 H100 稍微fine-tune以下
以后医生的问诊就可以交给至些大模型去做 简言之 这些基础大模型 只要有特殊私密资料
就可以客制化成为一个专业产业的生产工具 而企业仍然可以保有自家独特市场
只要他们拥有这些独特资料 当老黄基建完后 再跑去吃AIaaS 都有可能
至少老黄在自驾就是这样搞 包软硬Turnkey 软件和硬件都一起包给下游车厂
至于AI云端基建期会有多长? 目前看到各国也开始在基建自家的算力平台
都深怕落后这波 欧洲明显这波有想跟上 像法国诸如Mistral AI MoE, CroissantLLM
等等 以及其他阿联酉Falcon 但也有许多国家还没开始 像是台湾
以台湾为例 台湾现在基建算力平台是 国家高速实验室的台湾衫2号 号称最先进AI平台
但却是2017年的V100 这玩意不能跑bf16 所以很多现代大模型是不太好在上面跑
这点真让我感到QQ
所以我一直不懂AI泡沫化是啥鬼玩意....等全世界都满手H200 MI300 基础云端到处都是
再来讲泡沫化可能会比较好 不过那时间点 我怀疑老黄会去刷AI as Service这玩意
最后 AI三个核心点 资料 算力 算法 然后老黄有后面两个 其他非AI大企业可以卡入得点
就是资料 搭配基础模型(Foundation/Pretrained Model)和算力弄个FineTune
去开发落地场景 然后搭配low power inference特制算力平台(AVGO/NVDA/AMD) 这就是
之后的未来