通用大模型是近年來人工智能領域極受關注的技術之一，它利用大量數據和計算資源，在處理各種任務時表現出了驚人的效果。尤其是在OpenAI開發的Chat GPT語言模型后，引起了社會各界的廣泛關注。隨著通用大模型演進和利用，已經嘗試解決醫療、工業、辦公等場景問題，快速融入各行各業，不斷塑造新業態、新場景，帶來巨大的商業價值。

鑒別式AI到生成式AI，Maas的模式會成為大趨勢

(資料圖片僅供參考)

過去十年是鑒別式AI為主流，未來十年則是生成式AI的天下。

在此背景下，云知聲認為“Maas的模式會成為大趨勢。”過去，要處理相對復雜業務，都需要根據業務流程來編程解決，但現在就可以通過自然語言接口來處理這些任務，在這種情況下就可以用模型優化代替流程編碼來直接解決各種問題，只需要收集這個領域和應用的數據去訓練即可，而不需要自己編程來解決，這是模型處理業務和編程處理業務方式的本質區別。

“以算法為中心轉向以數據為中心”的趨勢是非常明確的，因為在框架統一之后，模型的性能就取決于究竟給什么樣的數據去訓練，數據就決定了模型性能的上限，數據質量越高、規模越大，往往模型效果就越好。

未來人工智能領域，對數據、算法、算力提出更要要求

在人工智能領域，數據、算力和算法早已成為不可缺少的“三駕馬車”，對于云知聲來說，在2012年成立時就已經開始布局這三方面，也是把深度學習最早用到產業界里的公司之一。

在數據方面，云知聲構建了一個云平臺來匯集數據。

在算力方面，早期公司就布局了GPU集群，但規模并不算大，在2016年的時候，我們開始把GPU集群升級為Atlas大規模機器學習超算平臺，為未來同時調度上千塊GPU做大模型做了很好的準備。

在算法方面，現在語音、歌唱和虛擬人合成技術已經比較成熟，云知聲在這方面的技術儲備也很充分，未來還需要在多模態領域延伸，比如圖像和視頻的生成。多模態生成目前也都是通過自然語言來銜接在一起的，需要繼續增加算力和數據，并結合應用場景進行拓展。

AI的發展已經成為各個行業的重要趨勢，它正在不斷塑造新的商業模式和創新場景，并且帶來了巨大的商業價值。而云知聲作為Ai獨角獸企業，正通過技術進步，持續擴大應用場景，我們可以期待未來它會為不同行業帶來更多的便利和創新。

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