最早關(guān)注到AI繪畫是在去年6月。

當(dāng)時有人突然發(fā)現(xiàn)，在提示詞中加上“虛幻引擎”就能讓畫質(zhì)飆升，簡直像咒語一樣。

但受限于當(dāng)時算法的性能和效率，畫出來的內(nèi)容還不夠完整，只是在AI研究者內(nèi)部小范圍被津津樂道。

現(xiàn)在回想一下，這可能就是最早的“提示工程”了。

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△考古現(xiàn)場

僅僅一年過去，一切都變了。

由開源算法Stable Diffusion開啟的這波浪潮，不僅讓AI繪畫徹底出圈，甚至讓人類畫師開始擔(dān)心失業(yè)。

讓人不禁感嘆，財大氣粗的OpenAI和谷歌都沒能做成的事，反倒是Stability AI這家創(chuàng)業(yè)公司獲得了最大的影響力。

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研究了一下這家公司的發(fā)展模式，發(fā)現(xiàn)真的很有意思。

首先資金靠融資，最新融了1.01億美元成為新晉獨角獸。

然后軟件靠開源算法，核心技術(shù)來自慕尼黑大學(xué)與RunwayML團隊的一篇CVPR論文。

硬件呢？硬件靠的是云計算。

總之就是擅長借助外力，公司自身很輕量級，員工只有100人出頭。

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Stable Diffusion雖說被優(yōu)化到單塊游戲顯卡就能跑，但訓(xùn)練階段可是實打?qū)嵶饬?56塊英偉達A100，跑了15萬個GPU時。

現(xiàn)在他們有錢了也不單租了，直接找亞馬遜云科技幫忙建了一個大型云計算集群，足足4000張A100，業(yè)務(wù)全搬上去。

除了繼續(xù)發(fā)展AIGC之外，Stability AI還要靠這些資源進軍另一個大熱門領(lǐng)域，AI for Science。

比如用原本生成圖像的擴散模型去生成DNA序列，并喊出“要讓全球10億人用上開源模型”的口號。

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AI公司與云服務(wù)商一合作，不知不覺間就形成了改變世界的力量。

AI+云，正在改變世界

其實Stability AI并不是孤例，AI與云計算綁定加深的趨勢，從各大廠的動向都觀察的到。

就不光是把算法放到云上訓(xùn)練，而是整個開發(fā)、交付、部署、運維等等全都搬到云上，直接誕生在云上的應(yīng)用就稱為“云原生應(yīng)用”。

云原生是云計算時代一種構(gòu)建和運行應(yīng)用程序的方式，充分利用和發(fā)揮云平臺的彈性和自動化優(yōu)勢，結(jié)合容器、微服務(wù)、無服務(wù)器 (Serverless) 等技術(shù)來構(gòu)建現(xiàn)代化應(yīng)用。

特別是云計算的開創(chuàng)者亞馬遜云科技，今年也在反復(fù)強調(diào)云原生。

云原生有什么好處呢？

還接著拿AIGC來說，今年突然就火了，想?yún)⑴c進去就要講究一個快，快速跟進。

一個不完全統(tǒng)計，從圖像到語言、以及音樂和其他，市面上叫得出名號的產(chǎn)品已讓人眼花繚亂。

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△來自nesslabs.com

這時選擇云原生開發(fā)，購買配置服務(wù)器也省了，海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來回傳輸也省了，一切都在云上完成。

比如用亞馬遜云科技的拳頭級產(chǎn)品Amazon SageMaker，打開瀏覽器、點幾下鼠標(biāo)就能輕松部署預(yù)先訓(xùn)練好的模型了。在此基礎(chǔ)上可以微調(diào)模型、二次開發(fā)，省去了大量繁瑣的配置工作。

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這個服務(wù)叫做JumpStart（快速啟動），就還挺形象的，對Stable Diffusion的官方支持最近也正式上線了。

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全球領(lǐng)先的研究和顧問公司Gartner在其近期發(fā)布的《Solution Comparison for Cloud Data Science and Machine Learning Platforms》報告中，對多個數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺從不同維度共52項標(biāo)準(zhǔn)進行了對比。

其中Amazon SageMaker作為一個綜合性的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺，憑借著包括JumpStart在內(nèi)的強大的端到端DSML全生命周期功能，獲得了核心標(biāo)準(zhǔn)95分，競爭標(biāo)準(zhǔn)90分的高分。

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當(dāng)然，現(xiàn)在還只是利用這些技術(shù)來進行AI圖片的生成，將來AI生成視頻的算法實用化了，所需要的數(shù)據(jù)、算力都會成倍增長。

到那個時候，一個創(chuàng)業(yè)團隊想要完全自建算力設(shè)施那就太費勁了，云原生的好處還將進一步凸顯出來。

其實除了AI這樣的前沿科技領(lǐng)域，現(xiàn)在很多傳統(tǒng)行業(yè)也開始搞云原生+AI了。

金融行業(yè)的重點應(yīng)用場景是智能風(fēng)控，使用Amazon Neptune圖數(shù)據(jù)庫與機器學(xué)習(xí)服務(wù)無縫結(jié)合，可以把企業(yè)和個人當(dāng)作節(jié)點，而投融資、股權(quán)、聯(lián)系人等作為節(jié)點間的關(guān)系組織起來，全面地評估風(fēng)險，防范違約。

更傳統(tǒng)的能源、制造等行業(yè)則用上了無代碼機器學(xué)習(xí)神器Amazon SageMaker Canvas，讓業(yè)務(wù)、市場、財務(wù)部門員工不寫一行代碼就能快速生成機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型，重塑工作流程。

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云原生之路，該怎么走？

正如軟件曾改變世界，AI正走在改變世界的路上。

當(dāng)然，這個過程中無論是海量數(shù)據(jù)的存儲、傳輸還是龐大的算力需求，都需要云計算，特別是云原生開發(fā)模式的幫助。

在云原生基本已成為行業(yè)共識的今天，為何要特別關(guān)注亞馬遜云科技？

其實他們除了是云計算的開創(chuàng)者之外，也是云原生概念的開創(chuàng)者。

業(yè)內(nèi)第一個云原生數(shù)據(jù)庫Amazon DynamoDB，早在2012年就有了。

智能湖倉，2020年亞馬遜云科技re:Invent大會上發(fā)布的。

像這樣不斷引領(lǐng)著云計算技術(shù)發(fā)展，亞馬遜云科技連續(xù)12年蟬聯(lián)Gartner云基礎(chǔ)設(shè)施和平臺服務(wù)魔力象限領(lǐng)導(dǎo)者，成為這一魔力象限的最長領(lǐng)跑者。

特別是在執(zhí)行能力上，在所有入選廠商中排名最高。

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有著這樣的實力，每年年底的亞馬遜云科技re:Invent大會也成為云計算行業(yè)乃至科技行業(yè)最有號召力的活動之一。

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△往年大會盛況

每年亞馬遜云科技re:Invent大會上都會有緊跟技術(shù)趨勢的數(shù)十款新功能和服務(wù)發(fā)布，還有表演、展覽、比賽等環(huán)節(jié)，更像是一個面向技術(shù)從業(yè)者的大Party。

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其中一些發(fā)布會降低技術(shù)門檻，幫助各行各業(yè)加速轉(zhuǎn)型。

比如前面提到的無代碼機器學(xué)習(xí)Amazon SageMaker Canvas，發(fā)布一年后再來看，已被西門子能源、寶馬在內(nèi)的大大小小企業(yè)廣泛采用。

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更是有一些發(fā)布會引領(lǐng)技術(shù)潮流，成為未來行業(yè)發(fā)展方向。

2014年的首個Serverless計算服務(wù)Amazon Lambda，2017年基于硬件虛擬化的自研核心系統(tǒng)Amazon Nitro，2020年的智能湖倉等，都是這方面代表。

今年的亞馬遜云科技re:Invent大會也將在11月29日在拉斯維加斯開幕，線上線下同步舉辦。

至于會發(fā)布什么還沒得到確切消息，不過根據(jù)今年觀察到的技術(shù)趨勢，這里也可以小猜一波。

云計算技術(shù)方面，底層的自研芯片和云原生架構(gòu)更新自然少不了。

重點說一下AI方面，繼低代碼、無代碼機器學(xué)習(xí)之后，AutoML、MLOps上還將有創(chuàng)新產(chǎn)品持續(xù)降低機器學(xué)習(xí)門檻，提高算法開發(fā)效率。

另外就是今年最火的AIGC，目前受版權(quán)和機器學(xué)習(xí)倫理方面限制，商業(yè)模式還不清晰。目前創(chuàng)業(yè)公司和開源搞定了技術(shù)的普及普惠，在負責(zé)任人工智能方面還是需要亞馬遜云科技這樣的巨頭出手。

今年你還看到什么技術(shù)趨勢，或者還期望看到什么云計算產(chǎn)品創(chuàng)新？不妨在評論區(qū)聊聊。

最后奉上今年亞馬遜云科技re:Invent的報名地址，關(guān)注AI和云計算的話一定不要錯過～

（復(fù)制下面鏈接，或點擊閱讀原文均可）

https://www.awsevents.cn/reInvent2022/registerSignUp.aspx?s=7982&smid=14975