大模型的崛起，宛如一场技术革命，迅速蔓延至云计算的每一个角落。过去，云计算的竞争更多集中在计算资源的规模和成本上。然而，随着AI大模型的不断演进，企业对计算资源的要求早已超越了传统范畴。如今，训练一个具有千亿级、甚至万亿级参数的大模型，需要的不仅是巨大的算力，还包括高度优化的计算架构和无缝衔接的部署能力。传统的云服务架构在面对如此庞大的计算需求时，显得力不从心，亟需一场从底层架构到应用层的全方位革新。
这也引发了一个全新的市场竞争局面：什么样的云厂商能够在这场竞赛中脱颖而出，赢得未来的市场青睐？是能够提供最强算力的厂商？还是那些能在复杂的计算任务中保持卓越稳定性的服务商？亦或是那些能够将大模型应用广泛覆盖到各行各业的全能型选手？或许，2024百度云智大会能给我们一些启示。
大模型时代的云服务有哪些核心要素，该怎么来评价优劣？
要理解大模型时代的智能云服务的力量，我们得先拆解一下它的“魔法”是如何施展的。就像一栋高楼，智能云服务也有自己的基础、结构和顶层，每一层都至关重要。让我们走进这座“云端摩天大楼”，一层一层地探索它的奥秘。
计算集群层：智能云服务的强力引擎
首先，我们来到这栋大楼的“引擎房”——计算集群层。这里是整栋楼的“心脏”，它决定了整栋大楼是否能够高速运转。你可以把它想象成一支强大的团队，负责处理所有繁重的任务，从数据运算到模型训练，全靠他们。
GPU计算集群是这个团队的明星成员。GPU就像那些高效能的超级员工，能够同时处理成千上万的任务。想象一下，你的团队需要在最短时间内处理一座图书馆里的所有书籍，GPU就是那批能够同时翻阅上千本书的超级助手。它们的并行处理能力，尤其是在深度学习中，简直无可替代。然而，随着任务的复杂性增加，单纯依赖这些超级助手还不够。团队需要进一步扩展，增加更多的GPU，并优化任务分配，确保每个成员都在最适合的位置上发挥最大效能。
但是，光有一群超级助手还不足以应对所有挑战。于是，我们引入了异构计算集群，这就像把各类专家招募进团队。GPU、CPU、TPU、FPGA，这些“专家”各有所长：GPU擅长同时处理大量任务，TPU（张量处理单元）对深度学习的优化得心应手，而FPGA（现场可编程门阵列）则在处理特定的定制化任务时表现不凡。当然，CPU在处理一些日常任务的时候也必不可少。团队的任务调度系统必须聪明地分派工作，确保每个专家都发挥特长。同时，我们还要时刻留意能耗，毕竟让专家们同时全力工作可是相当耗电的。
然而，即便团队成员再强大，他们的效率也会受到数据流动的影响。这就需要高性能存储与网络来保证数据在团队中快速流动。你可以把它们想象成团队的“快递小哥”，他们需要在最短时间内把任务数据送到每个成员手上。低延迟、高吞吐量的存储系统和高速互联网络确保数据能够迅速抵达，避免因交通堵塞而拖慢工作进度。
在竞争中，服务商的硬件支持与扩展性就像是这支团队的“灵活性”——能否快速调整队伍规模，适应不同任务的需求。部署速度与稳定性则反映了团队的“应急能力”，是否能在突如其来的任务中迅速反应，保持稳定工作。而最终，性能与性价比的平衡决定了这支团队是否值得雇佣——毕竟，高效且成本合理的团队，才是客户眼中的香饽饽。
大模型平台层：智能云服务的核心竞争力
接着，我们来到这栋大楼的“智囊团”——大模型平台层。这里是整个系统的大脑，负责将计算能力转化为实际成果，推动创新应用。
模型开发与训练是这个智囊团的核心任务。你可以把它想象成研发部门，他们负责设计、开发和优化各种模型。这些模型就像是产品的蓝图，越精确，产品的质量就越好。自动化调优技术则是他们的秘密武器，帮助他们快速找到最佳设计方案，而高效的分布式训练框架则让他们可以同时开发多个项目，提升整体效率。
但开发出优秀的产品只是第一步，模型推理与服务则是将这些产品推向市场的关键。推理速度和服务质量直接影响用户的体验，就像是产品的交付速度和售后服务。平台需要确保每个模型在生产环境中都能稳定运行，并且在用户需要时迅速响应。
此外，工具链与易用性是智囊团的“辅助工具”。丰富的开发工具链就像是为团队提供了全套的高效工具，让每个成员都能发挥最大潜力。通过这些工具，平台能够吸引更多的开发者和企业客户，形成强大的用户群体。
在市场竞争中，模型创新与覆盖范围决定了智囊团的“创新能力”和“市场渗透率”。平台不仅需要不断推出新模型，还要确保这些模型能够适应多种应用场景。用户量与市场占有率反映了平台的行业影响力，广泛的用户基础让平台更具竞争优势。而服务稳定性与可扩展性则是智囊团能否持续扩展业务的基础，平台必须确保在面对复杂应用时依然保持高效稳定。
大模型应用层：行业落地的创新力量
最后，我们来到这栋大楼的“展示厅”——大模型应用层。这里展示的是智能云服务如何在现实中发挥作用，将技术转化为生产力。
在这一层，我们会看到各式各样的大模型应用。比如，通过大模型技术，智能客服已经从简单的对话生成进化到能够处理复杂问题、提供个性化服务的智能助手；数字人也是一个重要应用，通过大模型和虚拟人技术，企业可以创造出逼真、生动的虚拟角色，这些角色不仅用于娱乐和营销，还开始渗透到虚拟购物、教育等领域，为用户带来全新的体验。
面向各个行业，垂直行业解决方案则展示了大模型如何在各个行业中落地生根。无论是在教育、医疗，还是金融领域，大模型都可以提供定制化的解决方案，帮助各行各业提升智能化水平，推动业务升级。
在这些领域的竞争中，客户量与市场渗透率反映了展示厅的“人气”，吸引更多的企业用户，让他们看到大模型的实际价值。行业覆盖广度与业务丰富度决定了展示厅的“多样性”，能够为不同客户提供丰富的解决方案。而用户体验与反馈则是提升展示厅声誉的关键，通过优化用户体验，展示厅能够赢得更好的市场口碑和客户忠诚度。
综上所述，智能云服务的成功离不开计算集群、大模型平台和大模型应用三个层次的协同运作。每一层都承担着独特的功能，只有在每个层次上都做到卓越，服务商才能在激烈的市场竞争中占据优势，真正成为行业的领军者。
百度智能云，为大模型时代的云厂商打了一个样
在2024年百度云智大会上，百度智能云展示了其技术实力和创新产品，特别是在计算集群、大模型平台以及应用服务方面的全面布局，推动各行业加速智能化转型。
具体来看，百度智能云提供的服务涵盖三个方面：
百舸AI异构计算平台，计算集群层的强劲引擎
百舸4.0是百度智能云的核心AI异构计算平台，采用四层架构：资源层、组件层、加速层和工具层。资源层通过支持昆仑芯、昇腾芯片、海光DCU、英伟达GPU等多种异构芯片，实现了高效的算力管理与资源整合。组件层提升了大规模集群的稳定性和性能，通过智能任务调度和资源分配，确保集群在高负载下依然高效运行。加速层则通过优化通信和并行策略，为大模型训练和推理提供显著的速度提升。
目前，基于在平台，万卡集群下，万亿MoE模型，结合通信和并行策略优化，训练效率提升30%；在万卡任务上实现有效训练时长99.5%；万卡规模下，两种芯片混合训练下，训练效率折损控制在10%以内；借助百舸所提供的训推一体技术，能够实现高达 90% 的算力资源利用率。
千帆大模型平台，大模型平台层的全面布局
千帆3.0是百度智能云的大模型平台，集成了从模型开发、训练到推理和应用开发的全流程工具链。自千帆1.0推出以来，百度智能云不断迭代升级，千帆3.0在模型开发层、服务层和应用层实现了全面提升。
千帆3.0支持大模型与垂类模型的同步开发，并在模型服务层提供了包括文心旗舰大模型、轻量级大模型和垂直场景模型的多样化选择。平台还新增了语音和视觉系列模型，满足了更广泛的业务需求。在应用开发层，千帆通过企业级智能体开发工具和AI速搭平台，帮助企业在短短几小时内开发出定制化应用，降低了企业进入AI领域的技术门槛。
目前，随着千帆调用量不断攀升，呈指数级增长，各行各业都在尝试通过大模型来重构业务。同时千帆也在行业场景渗透更加广泛和深入，从教育、电商、企业服务到社交文娱、硬件、座舱等等非常多的领域，也更下沉到业务开发场景和实际使用的每个环节。
大模型应用层，从智能客服到数字人的多元化服务
在应用层，百度智能云通过“客悦”和“曦灵”两大产品，展示了大模型技术的实际应用。“客悦”智能客服基于大模型技术，提升了拟人度和交互智能，在复杂问题的理解与推理上表现出色。它的多模态交互能力支持文本、图片和语音的混合输入。
“曦灵”是百度智能云的数字人平台，提供从2D到3D的数字人生成解决方案，具有极高的性价比。用户输入简单的文本描述，即可在几分钟内生成逼真的3D数字人。
此外，百度智能云为企业提供了端到端的行业解决方案，帮助客户在数字化转型中实现智能化升级。这些技术和产品不仅提高了客户服务效率，也增强了品牌的市场竞争力。
我们只是走到了“万里长征”的第一步
需要指出的是，大模型时代的智能云服务正推动各行业的智能化转型，但这一进程并非一帆风顺。虽然我们已经取得了不小的进步，但前面依然存在大量的挑战。
在智能云服务中，异构计算是提升计算性能和效率的关键。然而，在实际应用中，不同芯片架构的协同工作仍面临重大挑战。尤其是GPU与CPU的异构计算，成为当前技术实现中的一大瓶颈。
例如，GPU适合处理矩阵运算，而CPU则在任务调度和控制流处理方面更为出色。为了实现两者的高效协作，需要在任务划分、数据传输和同步机制上进行深度优化。目前，任务调度系统往往依赖于手动配置，缺乏智能化和动态调整能力，这在多任务高并发的环境下容易导致性能瓶颈。此外，不同GPU厂商的芯片协同也是一个亟待解决的问题。英伟达的GPU占据市场主导地位，但随着华为等国产GPU厂商的崛起，如何在同一计算任务中协调不同品牌GPU的工作，是服务商必须面对的挑战。不同厂商的GPU在架构设计、驱动支持和优化策略上存在差异，如何在一个统一的平台上整合它们，实现无缝协同，是未来异构计算技术发展的重点。
随着智能云服务规模的扩大，能耗问题日益突出。大规模GPU集群的能耗极高，电力成本成为服务商面临的一大挑战。尤其是在深度学习模型训练过程中，GPU的持续高负载运行不仅消耗大量电力，还带来了巨大的散热压力，进一步增加了运营成本。
为了应对这一挑战，部分智算中心甚至开始规划使用核能供电，以确保稳定的电力供应并降低长期能耗成本（具体内容参见：不配一个核反应堆，都不好意思跟人说是智算中心？）。然而，核能供电是否必要以及其可行性仍然存在争议。一方面，核能可以提供稳定且大规模的电力输出，满足超大型智算中心的需求；另一方面，核能建设成本高，且安全性和环保性受到广泛关注。服务商需要在能耗管理和电力供应策略上进行权衡，可能的解决方案包括开发更高效的冷却技术、优化电力调度、以及探索可再生能源的利用。
需要注意的是，随着以GPU为核心的异构计算架构在智能云服务中占据主导地位，传统的云计算操作系统面临重构的需求。现有的云计算操作系统，如OpenStack和Kubernetes，主要针对CPU集群进行了优化，但随着GPU逐渐成为核心计算单元，新的挑战也随之而来。
现有操作系统在GPU资源管理上的不足显而易见，当前的操作系统虽然可以管理GPU资源，但对GPU的调度和资源利用率优化还远远不够。GPU的计算特点与CPU不同，尤其是在任务调度和并行任务管理方面，现有操作系统无法充分发挥GPU的优势。因此，我们需要一个新的智能云集群操作系统，它需要专门为GPU、TPU和FPGA等异构计算资源设计，能够更好地调度和管理这些资源。
该操作系统的核心功能，应包括智能化的GPU任务调度、资源动态分配、任务优先级管理、以及跨节点的并行计算优化。此外，这种操作系统还需要支持多品牌、多架构的异构GPU协同工作，提供统一的编程接口和驱动支持，确保不同品牌的GPU可以在同一集群中高效协作。
未来，AI驱动的智能调度系统将成为智能云服务的关键组件。智能调度不仅要考虑当前的任务负载和资源状态，还要具备预测能力，能够提前调整资源分配，确保在负载高峰时系统依然平稳运行。与此同时，自动化运维将进一步从“被动响应”转向“主动防御”。借助AI，系统可以自我监控，识别潜在的故障风险并在问题发生前进行处理，极大提升系统的可靠性。
可以预见，全球智能云市场的竞争将进一步加剧，尤其是在异构计算和大模型应用方面。美国的AWS、微软Azure和Google Cloud将继续发挥技术和市场优势，但中国的阿里云、腾讯云、华为云和百度智能云等，正凭借本地化优势和大模型技术崛起。百度智能云这样的中国云厂商，通过在异构计算的整合与大模型应用上的创新，正在缩小与国际巨头的差距，甚至在某些领域取得领先。
在此基础上，智能云服务正在推动To B行业进入全新的智能化时代。通过整合数据分析、智能决策和自动化流程，企业能够大幅提升运营效率，开发出更加个性化和创新的产品与服务。未来，To B行业的智能化转型将促使传统行业的商业模式发生深刻变革，跨行业协同将成为新的发展趋势，帮助企业在全球市场中建立竞争优势。