全球觀速訊丨逐浪AIGC丨“百模大戰”激戰正酣 創新人才匱乏何解？

21世紀經濟報道記者張梓桐 上海報道

【資料圖】

大模型“混戰”正在進入白熱化階段。

根據科技部日前發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國，其中國內10億參數規模以上的大模型已發布79個。

“人工智能大模型行業中所謂的泡沫不是壞事情，我們不怕大家一哄而上，但是就怕一哄而下。”6月27日，中國科學院院士、阿里云創始人王堅在接受21世紀經濟報道等媒體采訪時表示，當下的確有大量的玩家處于這一賽道之內，但在行業退潮之時，有幾個能留在這里仍是未知之數。

“能否留下來，資金已經不是最主要的問題，真正的挑戰在于創新與人才。”王堅說道。

事實上，無論是海外還是國內，當下涉足大模型的企業都在瘋狂延攬人才。據薪酬網站Levels.fyi統計的數據顯示，OpenAI為軟件工程師提供的年薪中值已經高達92.5萬美元，而李開復、王小川、王慧文等中國知名創業者與科技投資人在日前也紛紛飛往硅谷，開啟“挖人大戰”。

在這一背景之下，國內人工智能領域的“工程師紅利”與相關人才供給問題再次成為業內討論的焦點。

“在科技迅猛發展的背景下，教育也面臨著一定的轉型。這其中存在兩方面的問題，首先是怎樣把學生基礎的理論扎得更深，其次是如何讓學生的動手能力和分析能力更強，并和企業的需求結合起來。”復旦大學人工智能創新與產業研究院院長漆遠在接受21世紀經濟報道記者專訪時表示，人才的實戰能力是彌補高校與企業之間鴻溝的重要環節，而當下這一方面正在呼喚著智算平臺等“硬件”的支持。

6月27日，國內高校最大的云上科研智算平臺在復旦大學正式上線。該平臺由復旦大學、阿里云等共同打造，名為CFFF（Computing for the Future at Fudan）。在王堅看來，這一模型的核心意義在于，中國高校首次擁有了和科技巨頭一樣的研究計算平臺，研究真正進入了計算驅動的時代。

大模型時代的產學研聯動

事實上，縱觀技術的發展歷史，尤其在計算以及通訊領域，高校與企業的合作已經成為了創新的源泉之一。

例如，IBM和哥倫比亞大學的合作誕生了計算機專業。MIT跟貝爾實驗室的合作又讓今天幾乎每個大學工學院誕生了通信專業。

因此在王堅看來，此次復旦大學和阿里云合作的CFFF平臺在公共云上的部署，對于高校建設科研計算平臺也是一個重要的轉折點和里程碑。

“在人工智能大模型時代，產學研的聯動在本質上已經變成了 ‘創新’的聯動，而創新越來越依賴于計算這一最基本的研究平臺和基礎設施。學校能擁有和企業一樣的算力基礎設施，公共云是非常重要的保證。”

21世紀經濟報道記者了解到，當下很多研究都依賴于計算，但即便在美國，高校也不具備今天很多企業所具有的研究計算平臺。很多國際知名高校還停留在用大型機或者個人PC做研究的階段。“這不是選擇什么云計算部署方式的問題，而是關系到我們對計算的認識。”王堅說道。

“今天千行百業對我們開放的問題遠遠多于大模型可以解答的問題。”在王堅看來，目前行業對于大模型的認知仍然有所局限，“業內提起大模型都是文本大模型，但這個世界不知道要比文本豐富多彩多少倍，這一局限背后就是大家認知還沒有開放的問題。”

而公共云的部署方式有著其獨特的優勢所在。王堅表示，任何基礎設施在發展過程中的開放性都是非常重要的，但是它開放的同時需要保證最基本的安全。

“不然的話大家一定會做的越來越封閉，越來越不像一個公共的產品，也不符合開放科學的實踐原則。”

漆遠則從高校的角度為21世紀經濟報道記者進行了解釋，他表示，如果沒有相關工程師的運維，很多高校內的科學大裝置無法正常的完成運行，而在工程師的協助下，科學家可以在上面進一步開發模型來推進真正的科學發現，以及進行科學的驗證，因此這是一個雙向的結合。

換言之，公共云在開放的同時保證了安全，而這樣一個新型的大科學裝置，其運維必須借助公共資源，才能高效低成本地部署。

公開資料顯示，智能計算相較通用計算的投入成本、技術門檻更高，各環節投資規模合計可能高達數百億元。可以說，智能算力成本是通用算力的10倍以上。非公共云的模式變得更不可持續。

據介紹，CFFF平臺由面向多學科融合創新的AI for Science智能計算集群“切問”一號和面向高精尖研究的專用高性能計算集群“近思”一號兩部分組成——借助阿里云的大規模異構算力融合調度技術、分級存儲技術、AI與大數據一體化技術，連成了一臺真正意義上的“超級計算機”。

其中，阿里云烏蘭察布數據中心以公共云模式為復旦校內多學院的多個科研項目提供超千卡并行智能計算，支持千億參數的大模型訓練。千卡并行的有效算力達到行業領先的92%，可拓展性達到萬卡，萬卡并行有效算力也可達90%。

人工智能與創新文化

事實上，當下“百模大戰”的競爭已經不僅僅局限于企業領域，旺盛的人才需求也為國內乃至于海外的頂尖高校拋出了一個難題。

而在傳統認知中“文理見長，工科較弱”的復旦大學此次如此積極布局大模型基礎設施，也體現著國內高校在相關人才培養上的創新膽識。

中國科學院院士、復旦大學校長金力在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，復旦大學在傳統的工科領域的優勢并不明顯，因此學校也在積極搶抓新技術帶來的學科變革，培養更多“新工科”下的專業人才。

那么，新工科和傳統工科又存在著哪些差別？

金力解釋稱，“新工科”下的人才不僅僅要能夠用成熟的技術、材料或者產品去實現普遍的發展，其還必須具備把原創的東西通過工程化變成未來產品的能力。一言以蔽之，就是“將那些原來公眾認知中沒用的東西變成有用的產品。”

“大模型可以用更多、更好的數據發現一些原來并沒有看到，也并不了解的新的規律，但僅僅發現這個東西是沒有用的，它需要學科的專家在隨后跟進驗證，并且去挖掘它的規律，這才是科學。所以AI for 科學的本質是，一方面用AI發現規律，發現規律的線索，另一方面則是去驗證并且解決科學問題。”金力說道。

21世紀經濟報道記者在現場了解到，目前，CFFF平臺上的第一個科研成果已經誕生。復旦大學人工智能創新與產業研究院李昊團隊近期發布了45億參數量的中短期天氣預報大模型，預測效果在公開數據集上首次達到業界公認的ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）集合平均水平，并將預測速度從原來的小時級縮短到了3秒內。“基于CFFF平臺的千卡并行智能計算，這樣一個規模的大模型只用一天就完成了訓練。傳統的計算平臺是很難做到的。”李昊說。

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