9月19日至21日，以“云启智跃，产业蝶变”为主题的2024云栖大会在杭州云栖小镇召开，现场布设40000平方米智能科技展，涵盖人工智能+、计算、前沿应用三大主题；设有三日主论坛、400多个分论坛及并行话题，围绕云计算与AI（人工智能），全方位展示AI时代云计算最新技术形态与产品的研发进展。
据记者了解，一年一度的云栖大会，作为云计算和数字经济的风向标，再次展现了数字经济的蓬勃发展态势与创新成果。而本届云栖大会更加注重AI技术在各行各业的实际应用，让AI技术真正落地，服务于社会各领域。
大模型技术加速落地
当前，距离OpenAI发布ChatGPT已过去22个月，大模型技术实现了里程碑式跨越。从单纯的大语言模型拓展至视频生成及多模态模型，能力边界持续拓宽，不仅在数学、代码处理及逻辑推理等领域展现出卓越性能，还极大地增强了文本、语音、视觉等多模态交互能力。
在智能化转型的浪潮中，大模型技术已成为产业升级不可或缺的驱动力。经历“百模大战”的洗礼后，应用落地日益成为大模型产业发展的核心议题。
开幕式上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭表示，大模型技术快速迭代，技术可用性大幅提升，已具备文本、语言、视觉的多模态能力，并开始完成复杂指令。但要实现真正的AGI（通用人工智能），下一代模型还需具备更大规模、更复杂、更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型的投入门槛将达到数十亿、数百亿美元的级别。
本届云栖大会“人工智能+馆”汇聚了通义、百川智能、零一万物、智谱AI、月之暗面Kimi等大模型，观众可亲身体验图片即时生成、音视频合成及智能编码等互动。
同时，大模型技术正加速从理论向实践转化，广泛应用于医疗、汽车、交通等领域，实现产业升级与智能化转型的深度融合。
在医疗领域，百川智能展示出了通用医疗增强大模型与内测版医疗应用“AI健康顾问”。百川智能展台工作人员向《证券日报》记者表示，在未来医疗模型的发展路径上，百川智能提出了从AI健康顾问到生命大模型的完整技术发展路线，涵盖了从辅助诊断到AGI的各个阶段。
在出行领域，小鹏汽车携“全球首款AI汽车”P7+亮相云栖大会，彰显了其自动驾驶技术的最新成果。小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏介绍，端到端大模型技术的引入，将自动驾驶的性能与安全性推向了新的高度，“未来三年内，随着这一技术在自动驾驶领域的广泛应用，每位驾驶者都将在任何城市中享受到如同‘老司机’般的驾驶体验。”
在教育领域，精准学发布和展示了公司首个超拟人一对一AI老师。精准学AI科学家张宁在接受《证券日报》记者采访时透露，基于通义千问的基础大模型，结合精准学独有的私有数据，团队成功训练出了专注于教育领域的垂直大模型——“心流大模型”，同时，团队面向学科知识教学优化了语音识别与语音合成技术。
张宁表示，为实现更好的情绪识别，精准学在通义千问的开源大模型基础上，重新训练了“语音—语音”的端到端大模型，将成为未来的主要模型。
此外，随着9月13日OpenAI发布具有推理能力的o1模型，人们迫切想知道，这是否将成为生成式AI发展的重要拐点，AI大模型行业将迎来怎样的技术革新。
多位受访人士向记者表达了对o1模型的期待，他们希望看到更多的企业和机构能够投入到这一模型的应用开发当中。正如月之暗面创始人杨植麟在云栖大会上所说，o1模型的推出提升了AI的上限，它带来的新范式改变可能会为AI大模型现阶段的发展带来新的突破。
算力需求持续旺盛
近年来，基于算力的数字应用被广泛且深入的应用于工业、农业、金融、医疗等诸多领域，不断催生着新技术、新模式、新业态的产生，助力各行各业加快数字化、智能化转型。
“今天我们接触到的所有客户或CTO几乎都在用AI重构自己的产品。大量新增需求正在由GPU算力驱动，大量存量应用也在由GPU重新编程。在汽车、生物医药、工业仿真、气象预测、教育、企业软件、移动App、游戏等行业，AI计算正在加速渗透。”吴泳铭在开幕式中提到，所有行业都需要性能更强、规模更大、更适应AI需求的基础设施。算力与AI的深度融合正引领着各行各业迈向新的未来。
何小鹏提到，小鹏汽车每年投入35亿元用于研发，其中7亿元用于算力训练。过去2年，公司与阿里云共建的AI算力规模提升超四倍，将继续深化与阿里云的AI算力合作，加速推动端到端大模型拓展自动驾驶上限，提升下限。
同时，大会计算馆展区负责人向《证券日报》记者表示，之前用户需要用昂贵的高配置设备才能玩的游戏，现在只需要通过连接无影魔方，直接购买背后的算力资源就可以。这种模式不仅降低了用户的入门门槛，还提供了流畅的使用体验。
记者在计算馆的通义灵码展位看到，一个小型机器人吸引了众多观众的眼球。仅通过一个指令，这个机器人便能完成搬运货物、巡线避障、花式足球等复杂动作。个人开发者、知名技术博主张子豪向《证券日报》记者表示，以算力为基础的大模型，为机器人注入了真正的灵魂，它可以把任意指令翻译成机器人的动作，让它们能够理解并响应各种指令。
逐际动力创始人张巍表示，机器人领域的发展正经历着从规则驱动到算法驱动再到数据驱动的跃变。以前可能是根据算法需求来收集数据、解决问题，现在逻辑变了，是根据数据的获取方式、成本、质量等因素来决定采用怎样的算法做训练。
随着数据量的爆炸性增长，算力成为了处理和分析这些数据的关键。
阿里云副总裁张启向《证券日报》记者表示，AI算力需求的增长正在推动市场从CPU到AI计算的深刻转型，AI在新增算力需求中的占比已超过50%，这一趋势将持续加速。这意味着AI计算在推动算力市场发展的道路上，正扮演着越来越重要的角色。
在B端算力需求方面，阿里云智能集团副总裁、产品解决方案总经理霍嘉表示，政企市场对GPU算力的需求持续增长，主要集中在城市智算、科研智算和企业智算三大领域。这些领域不仅投资旺盛，而且正在积极探索大模型技术的应用，以推动各自领域的智能化转型。
事实上，AI算力的发展并非一帆风顺。在业内人士看来，如何实现规模化算力下的高性能、高稳定性以及多芯片兼容等问题，是企业需要持续攻克的难关。
基于此，部分企业正加大对AI技术研发和算力基础设施建设的投入，提供更加强大和灵活的AI算力，以支持各个领域的智能化转型需求。
“我们的单网络集群已拓展至十万卡级别，正在从芯片、服务器、网络、存储到散热、供电、数据中心等方方面面，重新打造面向未来的AI先进基础设施。”吴泳铭说。
过去22个月，随着模型尺寸的增长和算力成本的下降，企业使用AI模型的成本也在降低。
周靖人向记者表示，这是AI基础设施全面革新带来的技术红利，阿里云将继续投入先进AI基础设施的建设，推动大模型走进各行各业。
