浪潮发布全球最大AI模型“源1.0” 人工智能多模态大模型发展趋势
通讯HuangJiang2021/9/30
9月28日，浪潮人工智能研究院在北京发布“源1.0”，其单体模型参数量2457亿，而曾经全球最大规模的AI巨量模型GPT-3(Generative Pre-Training，生成式预训练)为1750亿参数。一般情况下有一个普遍看法，即一个模型的参数越多，它能实现的任务就越复杂。
人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。而随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。
在算力层面，参数量为2457亿的“源1.0”计算量为4095PD(PetaFlop/s-day)，相较1750亿参数而计算量为3640PD的GPT-3，“源1.0”的计算效率有了明显提升。看完5年内的中文互联网内容，“源1.0”只需要16天。
数据是AI发展的根本、是AI的“食物”，在全球范围内，包括中国市场上，互联网的出现帮助AI模型训练的数据量越来越庞大，它们让AI得到了快速的能量补充。
数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。
多重因素下，多模态大模型已成大势所趋，多模态大模型，正在与人工智能算力网络互相促进，成为彼此的最佳伴行者。
华为全联接2021期间，中国科学技术信息研究所、AITISA(新一代人工智能产业技术创新战略联盟)和鹏城实验室联合了发布《人工智能计算中心发展白皮书2.0——从人工智能计算中心走向人工智能算力网络》，其中明确提到了以“大算力+大数据”使能大模型(多模态多样化的能力一般都由大模型才能更好的实现，或者说多模态的形式表现为大模型)。会上，中国科学院自动化研究所发布了全球首个三模态大模型紫东.太初，这无疑让多模态的发展进入了一个全新的落地阶段。
然而，目前互联网音视频数据高速增长，占比超过80%，单一数据类型例如文本只占不多的比例，这使得更丰富的语音、图像、视频等数据并未被充分利用与学习，以多模态的方式将更深度、更广泛地挖掘这些数据的价值，反过来，大量的各种属性的数据投喂也将推动AI摆脱单模态，朝着多模态大模型不断前进。
多模态大模型的技术发展以及在产业中的应用，也将推动本身作为各地产业集群推进力量的人工智能算力网络更好地发展，“物尽其用”同时技术不断进步，可见二者是相互促进的关系。
《中国互联网发展报告2021》指出，2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重达38.6%，保持9.7%的增长速度，成为稳定经济增长的关键动力。
截至2020年底，中国人工智能企业数量达到6425家，占全球的24.66%。预计到2021年底，在人工智能带动下，行业应用综合解决方案服务的市场规模将达到1.28万亿元。“十四五”时期，在国家产业政策引导下，人工智能将进入快速发展阶段，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等优势产业将进一步发展。
2016年以来，我国人工智能行业融资度很高市场活跃，并在2020年中相关融资事件超660起，投融资金额超1400亿元，近三年投融资金额均超1000亿元。
行业在快速发展之际，行业人才缺口数量也是很惊人的，相关数据显示2020年国内人工智能人才缺口达到了500多万，整个行业人才缺口很大，有的企业都是“抢人才”。我国人工智能缺口大，人工智能人才供不应求，所以现在不少高校都在积极培养相关行业人才。
行人才稀缺的情况下从业者的薪资也很喜人，根据《2021年互联网产业求职指南》中显示，2021年人工智能人才平均工资19010元/月，远高于互联网产业产品技术核心岗位。
中国人工智能市场近年来一直处于飞速增长状态，年均复合增长率很惊人。预计后续中国人工智能市场也会一直处于增长趋势。
欲了解中国人工智能行业发展详细分析，可点击中研普华《2021-2025年中国人工智能行业全景调研与投资趋势预测研究报告》
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