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加速释放人工智能潜力 金山云撬动云计算蓝海增长点

随着大模型、生成式人工智能的快速发展,未来五年内整个云产业有望重回高增长时代
发布时间:2024-01-11 17:14 来源: 作者:

【 讯】上云在许多情况下已经成为企业数字化转型的代名词。业务上云、边缘部署、分布式计算成为许多企业数字化转型的主流选择。生成式人工智能的发展又对云计算能力的升级带来了新的技术支撑,也让企业产生了新的需求。

当前,数字化转型已成为企业发展的必经之路。在这个过程中,云计算作为关键的技术支撑,发挥着越来越重要的作用。作为国内知名的云计算厂商,金山云从从基础能力、平台能力和模型服务等进行了升级,全面拥抱人工智能。

夯实基础,勇立潮头

云计算的相关技术仍在不断迭代更新,金山云的核心产品也在顺应技术的发展持续演进。

在基础设施方面,金山云围绕AIGC升级核心计算、存储、网络等产品。2023年,金山云新发布了第七代云计算机,操作系统内核已经迁移到欧拉内核上,CPU性能较上代最高提升60%,内存升级至DDR5,频率较上一代性能提升50%。另外,EBS块存储已经发展到4.0新版本,即ESSD极速云盘。同时,发布对象存储KS3极速型,能为AIGC、存算分离和高性能计算等场景提供强有力的存储解决方案。

在网络方面,金山云同样进行了升级。针对HTTP、HTTPS等应用层负载场景,公司推出应用型负载均衡ALB(Application Load Balancer),单实例最大支持100万QPS。与云原生场景融合,客户在使用金山云容器服务KCE产品或自建K8S集群时,ALB都可作为Ingress部署,为业务提供网络流量调度服务。。

在生成式人工智能崛起以后,金山云通过人工智能赋能提升自己的核心技术能力,这既是在夯实基础,又是勇立潮头,拥抱新趋势。

新形势,新的场景解决方案

在接受 采访时,金山云云计算产品中心总经理孙晓总结了大模型兴起后在业界内形成的三个分层。在最上层是大模型直接催生出来的直接训练基础大模型的厂商。

“既有专门做训练平台的,也有专门做MaaS推理平台的。云厂商在其中是一个很微妙的角色,既有大规模的底层算力,又有赋能上层的平台能力。目前,众多云厂商都推出了自研模型。”孙晓说道。

据孙晓介绍,在洞察到模型供需方的痛点后,金山云于去年6月率先推出MaaS互信推理专区方案(以下简称“MaaS 1.0”),在大模型厂商、用户和金山云之间建立互信,以解决模型及数据的互信问题。

本次沟通会上,金山云发布MaaS互信推理专区方案2.0(以下简称“MaaS 2.0”)。在MaaS 1.0基础上,MaaS互信推理专区方案2.0以金山云IaaS和PaaS为底座,可实现云上LangChain的一键部署,默认对接多个生态合作商业大模型和开源大模型。同时支持包括BGE、Bert等在内的Embedding模型,能无缝对接金山云全托管向量数据库Milvus,提供面向企业开发者的简单易用、安全可信的一站式推理应用部署平台。此外,MaaS 2.0支持通过标准化的API接口和Web前端界面,实现包括模型推理和知识库搭建的RAG大模型场景应用。为进一步增强云上运行的安全性,MaaS 2.0还提供容器服务加密镜像解决方案,依托金山云裸金属服务,实现在金山云容器服务中从镜像加密、加密镜像上传、解密镜像运行的全流程模型安全运行。

同时,为满足行业客户的需求,金山云围绕企业级知识助手场景制定了“一三一四”产品全景规划,即一套能力(金山云轻舟智问)、三个模型(行业语言模型、文本分片和Embedding模型)、一个平台(金山云瀚海平台)及四大功能(微调推理、数据加速、智能检索和文档智能),探索大模型时代企业赋能新机遇,围绕生成式人工智能构建应用落地、模型训练微调、平台支撑的全栈能力。目前,金山云轻舟智问知识助手产品已完成应用以及Embedding模型、多路召回算法和智能数据切片模型等核心技术的建设,计划优先在公共服务和法律场景落地

随着大模型、生成式人工智能的快速发展,未来五年内整个云产业有望重回高增长时代。而金山云需要做的正是夯实基础,勇立潮头,在数智化的浪潮中不断探索客户的难点,用云计算解决数字化转型的一个又一个问题。

希望金山云将继续深耕云计算领域,不断创新和突破技术边界。同时,将继续加强与各行业的合作与交流,深入了解企业需求,提供更加贴合实际需求的解决方案。在数字化转型的大潮中,继续发挥自身优势,助力企业顺利完成数字化转型,共创美好未来。

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