AI는 이미 디지털 경제 발전의 중요한 추진력이 되었고, 기업에 있어서 AI는 이미 선택 문제가 아니라 반드시 문제를 푸는 것이다.
3월 28일, 보아오아시아포럼 2024년 년례회의에서 바이두그룹 집행부총재, 바이두지능클라우드사업군 총재 심떨은 다음과 같이 표시했다. 대형모형의 산업착지는 무턱대고 전진할수도 없고 거기에 앉아"폭발물"을 기다릴수도 없다. 우선 대형모형을 기업연-산-공급-판매-복의 각 환절에 응용하여 원가절감과 효익증대를 실현해야 한다.
생성식 AI의 중국 산업 착지 상황에 대해 선떨은 지난 한 해 동안 생성식 AI는 이미 기업에 의해 진정으로 사용되었다고 말했다.바이두의 데이터를 보면 바이두 문심일언 C단 사용자는 이미 1억명을 넘어섰습니다.B단에서는 바이두 스마트 클라우드 천범대 모델 플랫폼으로 애플리케이션을 개발한 고객이 8만 명을 넘어 16만여 종의 애플리케이션을 개발했다.
보아오 아시아포럼에서 심떨림도 대모형의 국내 산업 착지에 대해 건의를 제기하여 중소기업이 어떻게 대모형을 응용하고 계산력 수요가 지속적으로 커지면 어떻게 해결할 것인가 등 업계가 주목하는 화제에 대해 일일이 해답을 했다.
물음: 현재 큰 모형의 국내산업착지는 어떠한가?기업의 지능화 업그레이드에 대해 어떤 건의가 있습니까?
심떨: 우선 큰 모델과 인공지능 기술만 이야기할 수 없다. 관건은 어디에서 사용할 수 있는지, 어떤 결과를 사용할 수 있는지이다.실제로 지난해 3월 보아오 아시아포럼 기간은 큰 모델이 가장 핫할 때였다. 모두가 상상하는 것이 좀 더 많아지고 진정으로 응용하는 것이 좀 적어질 것이다.하지만 지난 한 해 동안 많은 변화가 있었다.례를 들면 바이두의 문심일언, C단의 사용자는 이미 1억명을 초과했으며 B단에서 바이두의 천범대모형플랫폼으로 응용을 개발하는 고객은 이미 8만명을 초과했으며 10여만종의 응용을 개발했다.이런 관점에서 볼 때, 생성식 AI는 실제로 사용되기 시작했다.그러나 우리도 이 과정에 여전히 적지 않은 문제가 있다는것을 발견했는데 나는 함께 토론할수 있다고 생각한다.
첫째, 절대 무턱대고 나아가서는 안 된다.어떤 기업은 큰 모형은 무엇이든 다 풀 수 있다고 생각하기 때문에 먼저 큰 돈을 들여 밑받침을 만들어야 한다.그리고 현재 많은 사람들은 큰 모델이 클수록 좋다고 생각한다. 매개변수는 100억이 안 된다. 꼭 천억, 조억이 필요하다. 그리고 확실히 이런 수요에 영합할 기업이 있다. 어차피 네가 원하는 매개변수는 내가 다 가지고 있다.나는 이것이 객관적이지 못하고 실사구시적이지 못하다고 생각한다.업계 문제를 해결할 때 반드시 자신의 수요에 근거해야 하며, 절대 모델이 클수록 좋은 것이 아니다;그리고 일부 작은 모델은 특정한 장면에 대해 미세 조정을 거친 후 큰 모델보다 더 좋은 효과를 낼 뿐만 아니라 원가도 낮다.
둘째, 적극적이지 않을 수도 없고, 단지 대박을 칠 생각만 해서는 안 된다.모두들 큰 모형이 산업 안으로 들어가고 장면 안으로 들어가야 한다고 이야기하고 있는데, 사실 많은 장면은 발굴된 것이다.큰 모형이 나온 후, 우리는 그것의 능력이 매우 강하다는 것을 발견했지만, 그것은 신기도 아니고, 묘약도 아니며, 어디에 놓아도 그것이 즉시 효력을 발휘하는 것이 아니다.사실 그것은 연구-생산-공급-판매-복의 매 환절에 있어야 하지만 무릇 정보류통과 관련된 환절은 모두 큰 모형을 첨가하여 효과를 높여야 한다.
나는 큰 모형의 산업 착지는"폭발적인 사고"가 아니라, 오히려 나는 큰 모형의 능력이 마지막에 산소처럼 우리 생활의 모든 방면에 깊이 파고드는 것이 바로 이런 과정이라고 생각한다.
셋째, 나는 여전히 약간의 인내심을 가져야 한다고 생각한다.사실 우리가 주기를 길게 늘여 보면, 어떤 신기술이 출현한 후에, 당신이 당시의 변화를 돌아보면 모두 질풍과 소나기 같았지만, 당시 그 속에 있을 때는 오히려 그다지 느끼지 못했다.큰 모형이 지금 정말 많은 영향을 주고 있는 것 같아요?별로 느끼지도 못했어.그러나 바이두의 지난 1년간의 실천을 보면, 많은 기업들이 핵심 장면에서 큰 모형을 사용하고 있는데, 당신은 그것이 사실 이미 은연중에 우리의 생산 생활의 적지 않은 부분에서 작용했다는 것을 발견할 수 있을 것이다.
그래서 나는 기술의 무모한 발전을 할 수도 없고, 여기에 앉아서 기다릴 수도 없고, 생성식 AI를 자신의 연구, 생산, 공급, 판매, 복의 각 부분에 응용하여 원가를 낮추고 효과를 증대시켜야 한다고 생각한다.
Q: 중소기업은 어떻게 디지털화, 지능화 업그레이드를 실현할 수 있습니까?
심떨: 중소기업의 수요가 매우 분산되어 있기 때문에 과거에 디지털화와 지능화 업그레이드를 말할 때 많은 중소기업들이 원가가 높고 가치가 없다고 느낄 것이다. 나는 이것이 바로 큰 모델이 나타난 후에 바로 바꿀 수 있다고 생각한다.과거의 AI가 산업 착지를 실현하려면 여전히 낡은 연구 개발 패러다임을 사용하여 매번 처음부터 끝까지 다시 훈련해야 한다.그러나 오늘날 큰 모델이 있으면 사용하지 않는다. 큰 모델은 매우 두꺼운 기술 받침대가 된다. 소량의 데이터로 미세 조정하기만 하면 좋은 효과를 얻을 수 있다. 이렇게 하면 산업 지능화의 마지막 1킬로미터의 일을 점점 더 간단하게 만들 수 있다. 더 많은 사람들이 개발에 참여할 수 있다.이 문제가 해결된다면 어느 정도 중소기업이 AI를 활용할 수 있을 것이다.
예를 들어, 예를 들면 지금 마을에서 만약 촌민들이 촌간부에게 정책문제를 묻고 싶다면, 누가 이런 기능을 개발하여 마을에 이런 서비스를 제공하기를 원하는가?사실 지금 큰 모델이 생기면 이런 응용을 개발하는 것이 매우 편리해질 것이다.
허난, 충칭의 일부 현에서 기층정부는 관리 중에 문심대 모델에 기초하여"주민보조"를 개발하여 AI 정무문답을 위챗 애플릿에 넣었는데, 촌민들은 위챗그룹 내 @ 이 AI"주민보조"에서 질문하는데, 예를 들면 의료보험 납부, 혼인등기, 호적처리 등은 즉시 해답을 얻을 수 있다.음력설기간 그의 매일 호출량은 60~70만차에 달할수 있다.
물음: 큰 모형이 산업에서 끊임없이 착지하면 계산력수요가 대폭 증가되는가?
심떨림: 계산력은 영원한 화제로서 인공지능의 발전에 따라 계산력에 대한 수요는 틀림없이 지속적으로 확장될것이다.현재 국내의 계산력은 여전히 긴장되어 있지만, 작년에 비해 이성적으로 많이 변했다. 작년에는 사실 공포식 사재기 현상이 존재했다. 큰 모형을 만들기 위해 많은 사람들이 미친 듯이 구매했다. 올해는 모두 이성적으로 소비하는 단계로 돌아갔다.카드의 자원은 여전히 부족하지만 작년보다 다소 완화되었다.
큰 모델이 실제로 규모화되어 사용되면 계산력 수요가 매우 클 것이다. 심지어 계산력뿐만 아니라 앞으로 전력 수요도 매우 클 것이다.그래서 현재 국내외의 과학기술 기업은 모두 칩, 계산력의 교체와 진보를 지속적으로 추진하고 있다.
또한 이기종 계산력이라는 일은 기술적으로 돌파할 수 있다고 생각합니다.바이두는 이미 GPU 카드와 몇 가지 국산 칩을 실현했다. 서로 다른 카드는 같은 컴퓨팅 클러스터에 넣어 같은 모델을 훈련시킨다.이것은 기술적으로 실현될 수 있고 하나의 추세로 변할 수 있다고 생각합니다.앞으로 카드의 다원화, 이구화는 필연적이다.한 집이 독점하기도 어렵기 때문에 모두 하나의 칩만 사용한다.
물음: 한마디로 수실융합을 총화하면 어떻게 해야 하는가?
심떨: 많이 생각하면 다 문제야. 하면 다 답이야.큰 모델, 일찍 포옹, 일찍 이득.(이연)