近日，中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所副所長栗蔚接受科技云報道獨家專訪，分享了她對云計算的獨到見解。

ChatGPT的成功也是云計算的成功

在數(shù)字原生時代，ChatGPT是一個頗具時代特色的產(chǎn)物。作為一款現(xiàn)象級的AI工具，幾乎所有人都將目光投向了ChatGPT的算法層面。但在栗蔚看來，云計算在其中扮演了非常關(guān)鍵的作用，和算法優(yōu)化同樣重要。

“OpenAI與云計算的聯(lián)姻，就像大腦找到了中樞神經(jīng)，不僅僅催生出ChatGPT這樣的爆款產(chǎn)品，更是充分釋放出以云計算為中樞神經(jīng)構(gòu)建的數(shù)字生命體的競爭力?！崩跷嫡f。

縱觀應用模型近十年發(fā)展史，人工智能模型不斷涌現(xiàn)，卻從未出現(xiàn)一款智能應用如ChatGPT一樣深刻、廣泛地改變?nèi)祟惿鐣睿嗥髽I(yè)聚焦在模型算法的優(yōu)化改良，而忽略了云計算中樞神經(jīng)作用的發(fā)揮，也許是其中一個原因。

據(jù)栗蔚分析，ChatGPT作為一款“數(shù)字原生”的人工智能，云原生理念和技術(shù)是其勝出的重要因素。

一是云原生技術(shù)為ChatGPT提供超大規(guī)模并行計算的統(tǒng)一調(diào)度分發(fā)服務能力，顯著降低ChatGPT訓練成本。

在ChatGPT的訓練中，高達1750億個參數(shù)在底層進行運算，這種超大規(guī)模的模型計算需要對底層大規(guī)模算力統(tǒng)一編排和調(diào)度，但這種能力單純靠GPU提供算力是很難實現(xiàn)的，需要云計算技術(shù)來實現(xiàn)分布式計算。

這一觀點在ChatGPT的回復中也得到了印證。ChatGPT表示自己在模型訓練中使用了分布式計算，底層基于云原生K8S服務根據(jù)不同的維度分布成超高量級節(jié)點的調(diào)度，進行分布式的節(jié)點計算。當問到分布式計算節(jié)點有多少時，ChatGPT表示規(guī)模太大了，無法透露。這也在一定程度上反映出大模型的訓練消耗資源是非常大的，想要訓練一個類似ChatGPT的產(chǎn)品，成本非常高昂。栗蔚表示，如果沒有云計算的支撐，時間成本和經(jīng)濟成本將雙向上升。

據(jù)公開資料顯示，過去兩年半，GPT-3等大模型的訓練成本下降了80%以上，從首次訓練開銷1200萬美元降至140萬美元，其中很重要的原因就在于采用了云計算技術(shù)——多維信息部署、分布式調(diào)度計算、數(shù)據(jù)離混部技術(shù)從而大幅節(jié)約了AI模型的訓練成本。

二是云原生技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)多維應用部署，實現(xiàn)了ChatGPT的情景學習模式以及多模態(tài)（文本、代碼、圖片等多維度信息）輸入。

ChatGPT得以突破以往人工智能只能聚焦文字、圖片、語音等某一維度的訓練，轉(zhuǎn)而實現(xiàn)多維度的訓練，迸發(fā)出驚人的自然語言處理能力，其重要原因正是云原生技術(shù)。

其中，云原生容器作為數(shù)字生命體的神經(jīng)元，承載著模型參數(shù)類型以及調(diào)度連接的容器節(jié)點，具有標準化部署多維應用的能力，對文本、語音、圖像等異構(gòu)信息標準化接入部署，對“眼耳鼻舌身意”多維信息部署處理，加速數(shù)字大腦，也就是人工智能算法的進化。

三是通過云原生離混部技術(shù)實現(xiàn)離散訓練、在線微調(diào)，實現(xiàn)了ChatGPT的人類反饋強化學習（RLHF）的微調(diào)訓練機制和提示導引模式。

ChatGPT基于大量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)語料訓練，實現(xiàn)對話意圖識別和內(nèi)容生成能力的突破，這主要由于ChatGPT具有強大的智能算法學習和記憶調(diào)用基礎(chǔ)。

通過云原生離線混部和極致彈性調(diào)用機制，離線訓練千億級別的超大規(guī)模參數(shù)，形成了ChatGPT的存儲記憶資源池，通過在線補充完成人類反饋強化學習（RLHF）的微調(diào)訓練機制和提示導引模式，模擬各個腦功能區(qū)的反饋，實現(xiàn)多任務單詞、句子、圖片之間關(guān)系的小規(guī)模反饋下的自我監(jiān)督學習。

四是云原生+AI原生聯(lián)動開啟全新商業(yè)模式形成良性生態(tài)循環(huán)。

在開發(fā)側(cè)，ChatGPT 依賴于云計算服務，多年來OpenAI共收到了上百億的投資，這些資金幫助 OpenAI 在平臺上運行和訓練其模型；在產(chǎn)品側(cè)，OpenAI 基于Cloud Native進行應用開發(fā)，基于云計算提供的便捷高性能計算運算模型和打磨算法，并對外銷售產(chǎn)品和 API；而投資方基于AI Native來提升搜索、繪畫等產(chǎn)品，未來會在Office、Teams甚至操作系統(tǒng)等產(chǎn)品中用到OpenAI提供的能力。

   云計算： 數(shù)字生命體的中樞神經(jīng)

“傳統(tǒng)人工智能側(cè)重模型算法創(chuàng)新，卻忽略了智能是一個復雜的系統(tǒng)化工程。就像人類的智能一樣，整體智能應該包括腦區(qū)部分和中樞神經(jīng)，只有腦區(qū)而沒有中樞神經(jīng)的智能是靜止的智能，人工智能應該建立在完善的中樞神經(jīng)之上的”。

這個比喻也讓栗蔚找到了云計算的獨特定位——云計算是數(shù)字生命體的中樞神經(jīng)。

首先，云計算中樞神經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字世界鏈接算力和腦區(qū)（應用）的調(diào)度系統(tǒng)。

云計算分布式能夠調(diào)度超高量異構(gòu)高性能計算GPU和通用計算CPU資源，對于異構(gòu)的計算資源，云計算屏蔽了復雜的部署框架，給大規(guī)模參數(shù)一個標準化計算環(huán)境，可以高效得使用異構(gòu)算力，降低了大量開發(fā)的開銷和運行的成本，提高了效率。

其次，云計算中樞神經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字世界接入、部署和連接多維腦區(qū)（多維應用）。

大部分傳統(tǒng)人工智能就像早期腔體動物只有一個腦區(qū)，只能學習訓練單一維度參數(shù)，而ChatGPT卻可以圍繞某個主題同時學習多維（圖像、語音、文本等）信息，原因就在于云計算能夠?qū)崿F(xiàn)多維模型參數(shù)的標準化部署，使得云計算可以將不同應用參數(shù)通過云原生容器等技術(shù)標準化部署在不同節(jié)點，并相互連接處理，通過云原生數(shù)據(jù)庫等實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理。就像人類的大腦中樞神經(jīng)一樣，連接處理不同層級和不同維度的腦區(qū)。

再次，云計算中樞神經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字世界存儲記憶（離線訓練）和各個腦區(qū)（在線提示引導）。

通過云原生離線混部技術(shù)支持ChatGPT離線訓練，在線提示引導的算法實現(xiàn)，就像人類中樞神經(jīng)會不斷傳遞經(jīng)驗和現(xiàn)實信息給大腦進行大腦信息修正，在用戶看來ChatGPT可以根據(jù)交流調(diào)整答案，非常智能。

“這么多年來，大家都覺得云好像很重要，但是又說不清楚云計算到底是干嘛的，云在數(shù)字世界扮演一個什么樣的角色。這和中樞神經(jīng)很像，說不清在哪兒，但又非常重要。其實云計算和中樞神經(jīng)一樣無處不在”，栗蔚說。

 數(shù)字原生企業(yè)  優(yōu)先打造“中樞神經(jīng)”

“云計算作為企業(yè)中樞神經(jīng)的意義應該被更廣泛認知”。

在栗蔚看來，盡管國內(nèi)云計算市場發(fā)展多年，但大多數(shù)企業(yè)仍沒有意識到云計算的重要性。很多企業(yè)還停留在早期云服務時代，把云計算當做虛擬化資源使用，只看到了云計算降低成本、高效開發(fā)的價值。但實際上，云計算是企業(yè)的中樞神經(jīng)，可以實現(xiàn)企業(yè)各部門的業(yè)務軟件貫通、數(shù)據(jù)貫通處理、流程IT再造。

事實上，正因為大部分企業(yè)沒有認識到云計算深層次的價值，國內(nèi)上云率一直停滯不前。據(jù)中國信通院統(tǒng)計去數(shù)據(jù)顯示，2021年我國企業(yè)的上云率僅有30%，工業(yè)、交通、能源等傳統(tǒng)行業(yè)上云率更低，僅為20%左右。這一數(shù)據(jù)在近兩年內(nèi)并未明顯變化。

隨著全球數(shù)字化進程越來越深入，數(shù)字原生將成為企業(yè)的核心競爭力。栗蔚表示，由于建立在中樞神經(jīng)的發(fā)育上，數(shù)字原生企業(yè)天生適配數(shù)字世界規(guī)則，擁有數(shù)字世界的強大競爭力，將傳統(tǒng)模式的企業(yè)遠遠甩在身后。

“就像云計算實現(xiàn)了ChatGPT多維信息綜合處理，異構(gòu)算力資源一體化調(diào)度，作為企業(yè)中樞神經(jīng)的云計算，能夠打通從上游采購到下游客戶的全流程業(yè)務鏈條，打破煙囪式流程，實現(xiàn)采購、生產(chǎn)、銷售、渠道、用戶消費、人財物等全業(yè)務流程再造和創(chuàng)新，以及各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚和處理”。栗蔚表示，云計算結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，幫助企業(yè)成為擁有“中樞神經(jīng)”和“大腦”的完整智能體，即轉(zhuǎn)型升級為“數(shù)字原生新實體”

在栗蔚看來，數(shù)字原生企業(yè)具有明顯的特征：將云原生、大數(shù)據(jù)等數(shù)字思維刻劃在企業(yè)DNA里，具備中樞神經(jīng)、大腦、開放學習能力和智慧創(chuàng)新的四位一體智慧能力。而這些企業(yè)數(shù)字原生的進化過程，正是基于云原生這個最重要的神經(jīng)元能力支撐技術(shù)上發(fā)育而成。

所有企業(yè)都希望獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功，但企業(yè)想要在數(shù)字原生時代勝出，云計算作為企業(yè)中樞神經(jīng)的意義就更應該被廣泛認知。不僅如此，栗蔚認為還需要給予企業(yè)更多的助力。

一是，打造更加高質(zhì)量的、云原生的產(chǎn)品，全方位多層次滿足企業(yè)需求。

栗蔚建議云服務商針對不同行業(yè)、規(guī)模、類型的企業(yè)，提供細分的產(chǎn)品和服務方案。對于大部分的中小企業(yè)，提供中樞神經(jīng)“即插即用”的能力；對于大企業(yè)，建立“中樞神經(jīng)”；對于傳統(tǒng)企業(yè)等剛剛上云的企業(yè)，從一開始就要做好中樞神經(jīng)的規(guī)劃。

二是，健全標準和評估體系，引導企業(yè)建立“中樞神經(jīng)”，轉(zhuǎn)型為數(shù)字原生生命體。

目前，中國信通院已發(fā)布了《云原生技術(shù)架構(gòu)成熟度》標準，幫助企業(yè)打造一個成熟的云原生技術(shù)架構(gòu)；《企業(yè)數(shù)字化成熟度模型IOMM》則針對不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)制定面向企業(yè)整體視角和企業(yè)IT部門視角的成熟度模型，通過“六大能力+六大價值+五類成熟度等級”對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力水平進行評估，幫助各類企業(yè)更好地建設自己的“中樞神經(jīng)”。

盡管國內(nèi)大部分企業(yè)數(shù)字化水平離“中樞神經(jīng)”還很遠，但栗蔚并不氣餒。

“數(shù)字化時代，云計算正在成為數(shù)字生命體的中樞神經(jīng)，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的胎生力量，這一趨勢已經(jīng)到來。我們要做的就是探索數(shù)字原生新實體的發(fā)展路徑，推廣相關(guān)經(jīng)驗，讓更多傳統(tǒng)企業(yè)理解‘數(shù)字原生’、‘中樞神經(jīng)’理念，持續(xù)增強企業(yè)創(chuàng)新活力和競爭力?！?/p>

在栗蔚看來，云計算技術(shù)在未來還將持續(xù)演進：一是重新定義軟硬件，實現(xiàn)異構(gòu)算力的統(tǒng)一編排調(diào)度；二是打造算網(wǎng)云融合的操作系統(tǒng)；三是實現(xiàn)數(shù)字世界新界面，通過標準化的API接口，打造遍布數(shù)字世界的神經(jīng)元。

到那時，云計算作為“中樞神經(jīng)”價值將賦能千行百業(yè)，更多企業(yè)成為長在數(shù)字世界中的數(shù)字原生新實體。

資訊來源：“科技云報道”，原文鏈接：https://mp.ofweek.com/cloud/a356714618337