如果说,上一轮以机器视觉识别技术为代表的人工智能革命较前几年有所降温,那么当前以ChatGPT为代表的人工智能生成内容已点燃了人工智能技术新一轮热潮。
红杉资本称之为“人工智能的iPhone时刻”,只因在ChatGPT的带领下,人工智能 2.0时代已经到来。在这个时代, 爆发式增长的数据量让算力成为继热力、电力之后新的关键生产力。算力支撑着算法和数据,算力规模能否满足人工智能的训练和推理,能直接影响着人工智能的发展进程。作为算力底座,云计算服务无疑成为关键环节之一,将随着人工智能生成内容市场规模的增长而步入黄金发展期,处于这一浪潮中的金山云也将迎来发展的新机遇。
以深厚技术积淀迎市场变化
尽管业内人士对人工智能生成内容未来发展时间段的意见各异,但都较为一致地认为,中国人工智能生成内容产业的发展大致会经历四个阶段——摸索期、试用磨合期、推广应用期和价值增长期,不同的阶段人工智能生成内容均对云服务都有着强大的需求。
在金山云看来,无论是当前探索期风起云涌的大模型和垂类模型训练,还是适用磨合期为将模型能力接入实际业务场景所需的数据结构化、模块化和智能化处理,抑或是推广应用期响应速度要求极高的大量、频繁模型调用,都扎根和生长在云上,从而给云厂商带来新一轮历史性机遇。
面对行业变局,金山云不断在业务场景中锤炼技术,持续打造分布的集算力、存储、传输为一体的数字化底座,构建了能满足人工智能生成内容要求的高质量算力网络,能够为客户不断涌现的新应用、新模型和新场景需求提供强大的算网支撑,例如金山云持续升级云服务器,其第七代云服务器的CPU性能最大提升60%,内存性能提升45%,SLA达到99.975%。作为深耕垂直行业的云厂商,金山云将不断升级的技术深度融于互联网、公共服务、金融、医疗等业务场景之中,对具有强大算力需求的场景形成了独有的服务优势。
中立云计算厂商具备独特优势
在热火朝天的“百模大战”中,从各科技大厂、到老牌人工智能公司、再到腰部互联网公司都纷纷投入研发自己的大模型。头部云计算厂商大多也出现在以上公司之列。
在这种情况下,具备独立性的头部云计算厂商的重要性凸显——一个中立的云平台不会与下游客户产生竞争关系,对客户的数据安全和用户安全有很大的保证。
金山云是稀缺的独立中立云计算厂商标的,因此在这轮人工智能生成内容浪潮中有其不可替代的独特地位。
除了持续发力算力等关键技术,金山云还将进一步提升研发效率,公司为此制定了北京—武汉双研发中心战略。据悉,未来三年内武汉研发中心的规模将持续扩大。研发团队的扩大,将为公司储备大量人才,以应对人工智能 2.0时代的机遇和挑战。
除了技术优势以外,金山云还拥有雷系生态圈的优势。作为生态圈内唯一的云公司,金山云积极为小米集团、金山集团、金山办公等战略性布局人工智能提供全面支撑,且已储蓄相当深厚的经验。依托柯莱特强大的原厂交付能力,金山云为人工智能大规模落地于千行百业提供系统性咨询规划、流程再造、开发部署等服务。
基于丰富的客户资源和服务经验,金山云在选定的高价值垂直行业不断拓展服务场景的广度和深度,在金融、医疗、公共服务领域吸引了很多优质头部客户。这些头部客户很有可能将是推动各自领域人工智能生成内容应用发展的急先锋,金山云作为其稳定合作伙伴将深度参与到它们的科技升级中。
新一轮产业浪潮已至,云市场进入发展红利期,云计算厂商也正重新出发,迎来新的黄金时代。
好文章,需要你的鼓励
最新数据显示,Windows 11市场份额已达50.24%,首次超越Windows 10的46.84%。这一转变主要源于Windows 10即将于2025年10月14日结束支持,企业用户加速迁移。一年前Windows 10份额还高达66.04%,而Windows 11仅为29.75%。企业多采用分批迁移策略,部分选择付费延长支持或转向Windows 365。硬件销售受限,AI PC等高端产品销量平平,市场份额提升更多来自系统升级而非新设备采购。
清华大学团队开发出LangScene-X系统,仅需两张照片就能重建完整的3D语言场景。该系统通过TriMap视频扩散模型生成RGB图像、法线图和语义图,配合语言量化压缩器实现高效特征处理,最终构建可进行自然语言查询的三维空间。实验显示其准确率比现有方法提高10-30%,为VR/AR、机器人导航、智能搜索等应用提供了新的技术路径。
新一代液态基础模型突破传统变换器架构,能耗降低10-20倍,可直接在手机等边缘设备运行。该技术基于线虫大脑结构开发,支持离线运行,无需云服务和数据中心基础设施。在性能基准测试中已超越同等规模的Meta Llama和微软Phi模型,为企业级应用和边缘计算提供低成本、高性能解决方案,在隐私保护、安全性和低延迟方面具有显著优势。
IntelliGen AI推出IntFold可控蛋白质结构预测模型,不仅达到AlphaFold 3同等精度,更具备独特的"可控性"特征。该系统能根据需求定制预测特定蛋白质状态,在药物结合亲和力预测等关键应用中表现突出。通过模块化适配器设计,IntFold可高效适应不同任务而无需重新训练,为精准医学和药物发现开辟了新路径。