就目前来看，商汤已经成功研发了320亿参数量的全球最大的通用视觉模型；并且已经打造了CV、NLP和AIGC相关大模型。
因此，不难看出商汤此次发布的超大模型体系，其实是早有所准备，通过五年来的各项“小作业”，融会贯通并提交了一项“大作业”。
值得一提的是，在此次发布会中，商汤表示“日日新”将提供多种灵活的API接口和服务，包括图片生成，自然语言生成，视觉感知通用任务与标注服务！
……
但有一说一，多模态和决策智能大模型，并非是商汤通往通用人工智能（AGI）的唯一*手锏。
大模型时代，大算力更为重要没错，商汤自己的超强算力，正是另一项更为关键的因素。
它便是于2022年1月交付使用，首付56亿元，一举成为亚洲最大的AI超算中心之一的人工智能计算中心（AIDC）。
一年之前，商汤AIDC的总算力便已经是3740 Petaflops，如此算力之下，已经可以完整训练万亿参数规模的大模型。
时隔一年，现如今，这个算力数字已然是翻了个小翻，达到了5000 Petaflops！
它可以以最大4000卡规模集群进行单任务训练，并可做到七天以上不间断的稳定训练。
△商汤科技AIDC展厅中的裸眼3D展示
但了解商汤的朋友都知道，这个AIDC还仅是商汤AI大装置SenseCore的一部分。
除了AIDC这个算力层之外，加之数据层和模型层两大维度，便构成了“三位一体”的AI大装置。
因此，综合来看，商汤在通往AGI道路上的范式，便是“大模型 大算力”。
而如此布局的背后，在今天的发布会中，商汤对此的逻辑思考也逐步浮出水面，AGI时代之下，数据、算法和算力三要素有了新的需求：
计算量（GPU数量 x 运行时间 x 并行效率 ）= 模型参数量 x 处理数据量。
怎么理解？
模型参数量要足够多，才能实现AI智慧的涌现，而这也带来了对算力的剧增，需要更高的并行效率，才能有效支持大参数模型训练。
数据方面，高质量自然语言数据逐渐稀缺，而视觉数据相较自然语言在数量、质量、容纳信息等方面有多种优势，能够使得AI更好地理解世界。
由此，就不难理解商汤如此布局的原因了。
……
总而言之，有大数据、有大模型、有大算力，商汤在国产AIGC的亮相，一点也不意外。
是值得期待一波了。
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们，第一时间获知前沿科技动态
