2611
梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
最早关注到AI绘画是在去年6月。
当时有人突然发现，在提示词中加上“虚幻引擎”就能让画质飙升，简直像咒语一样。
但受限于当时算法的性能和效率，画出来的内容还不够完整，只是在AI研究者内部小范围被津津乐道。
现在回想一下，这可能就是最早的“提示工程”了。
△考古现场
仅仅一年过去，一切都变了。
由开源算法Stable Diffusion开启的这波浪潮，不仅让AI绘画彻底出圈，甚至让人类画师开始担心失业。
让人不禁感叹，财大气粗的OpenAI和谷歌都没能做成的事，反倒是Stability AI这家创业公司获得了最大的影响力。
研究了一下这家公司的发展模式，发现真的很有意思。
首先资金靠融资，最新融了1.01亿美元成为新晋独角兽。然后软件靠开源算法，核心技术来自慕尼黑大学与RunwayML团队的一篇CVPR论文。
硬件呢？硬件靠的是云计算。总之就是擅长借助外力，公司自身很轻量级，员工只有100人出头。
Stable Diffusion虽说被优化到单块游戏显卡就能跑，但训练阶段可是实打实租了256块英伟达A100，跑了15万个GPU时。
现在他们有钱了也不单租了，直接找亚马逊云科技帮忙建了一个大型云计算集群，足足4000张A100，业务全搬上去。
除了继续发展AIGC之外，Stability AI还要靠这些资源进军另一个大热门领域，AI for Science。
比如用原本生成图像的扩散模型去生成DNA序列，并喊出“要让全球10亿人用上开源模型”的口号。
AI公司与云服务商一合作，不知不觉间就形成了改变世界的力量。
AI+云，正在改变世界
其实Stability AI并不是孤例，AI与云计算绑定加深的趋势，从各大厂的动向都观察的到。
就不光是把算法放到云上训练，而是整个开发、交付、部署、运维等等全都搬到云上，直接诞生在云上的应用就称为“云原生应用”。
云原生是云计算时代一种构建和运行应用程序的方式，充分利用和发挥云平台的弹性和自动化优势，结合容器、微服务、无服务器 (Serverless) 等技术来构建现代化应用。
特别是云计算的开创者亚马逊云科技，今年也在反复强调云原生。
云原生有什么好处呢？
还接着拿AIGC来说，今年突然就火了，想参与进去就要讲究一个快，快速跟进。
一个不完全统计，从图像到语言、以及音乐和其他，市面上叫得出名号的产品已让人眼花缭乱。
这时选择云原生开发，购买配置服务器也省了，海量训练数据的来回传输也省了，一切都在云上完成。
比如用亚马逊云科技的拳头级产品Amazon SageMaker，打开浏览器、点几下鼠标就能轻松部署预先训练好的模型了。在此基础上可以微调模型、二次开发，省去了大量繁琐的配置工作。
这个服务叫做JumpStart（快速启动），就还挺形象的，对Stable Diffusion的官方支持最近也正式上线了。
全球领先的研究和顾问公司Gartner在其近期发布的《Solution Comparison for Cloud Data Science and Machine Learning Platforms》报告中，对多个数据科学和机器学习平台从不同维度共52项标准进行了对比。
其中Amazon SageMaker作为一个综合性的数据科学和机器学习平台，凭借着包括JumpStart在内的强大的端到端DSML全生命周期功能，获得了核心标准95分，竞争标准90分的高分。
当然，现在还只是利用这些技术来进行AI图片的生成，将来AI生成视频的算法实用化了，所需要的数据、算力都会成倍增长。
到那个时候，一个创业团队想要完全自建算力设施那就太费劲了，云原生的好处还将进一步凸显出来。
其实除了AI这样的前沿科技领域，现在很多传统行业也开始搞云原生+AI了。
金融行业的重点应用场景是智能风控，使用Amazon Neptune图数据库与机器学习服务无缝结合，可以把企业和个人当作节点，而投融资、股权、联系人等作为节点间的关系组织起来，全面地评估风险，防范违约。
更传统的能源、制造等行业则用上了无代码机器学习神器Amazon SageMaker Canvas，让业务、市场、财务部门员工不写一行代码就能快速生成机器学习预测模型，重塑工作流程。
云原生之路，该怎么走？
正如软件曾改变世界，AI正走在改变世界的路上。
当然，这个过程中无论是海量数据的存储、传输还是庞大的算力需求，都需要云计算，特别是云原生开发模式的帮助。
在云原生基本已成为行业共识的今天，为何要特别关注亚马逊云科技？
其实他们除了是云计算的开创者之外，也是云原生概念的开创者。
业内第一个云原生数据库Amazon DynamoDB，早在2012年就有了。
智能湖仓，2020年亚马逊云科技re:Invent大会上发布的。
像这样不断引领着云计算技术发展，亚马逊云科技连续12年蝉联Gartner云基础设施和平台服务魔力象限领导者，成为这一魔力象限的最长领跑者。
特别是在执行能力上，在所有入选厂商中排名最高。
有着这样的实力，每年年底的亚马逊云科技re:Invent大会也成为云计算行业乃至科技行业最有号召力的活动之一。
每年亚马逊云科技re:Invent大会上都会有紧跟技术趋势的数十款新功能和服务发布，还有表演、展览、比赛等环节，更像是一个面向技术从业者的大Party。
其中一些发布会降低技术门槛，帮助各行各业加速转型。
比如前面提到的无代码机器学习Amazon SageMaker Canvas，发布一年后再来看，已被西门子能源、宝马在内的大大小小企业广泛采用。
更是有一些发布会引领技术潮流，成为未来行业发展方向。
2014年的首个Serverless计算服务Amazon Lambda，2017年基于硬件虚拟化的自研核心系统Amazon Nitro，2020年的智能湖仓等，都是这方面代表。
今年的亚马逊云科技re:Invent大会也将在11月29日在拉斯维加斯开幕，线上线下同步举办。
至于会发布什么还没得到确切消息，不过根据今年观察到的技术趋势，这里也可以小猜一波。
云计算技术方面，底层的自研芯片和云原生架构更新自然少不了。
重点说一下AI方面，继低代码、无代码机器学习之后，AutoML、MLOps上还将有创新产品持续降低机器学习门槛，提高算法开发效率。
另外就是今年最火的AIGC，目前受版权和机器学习伦理方面限制，商业模式还不清晰。目前创业公司和开源搞定了技术的普及普惠，在负责任人工智能方面还是需要亚马逊云科技这样的巨头出手。
今年你还看到什么技术趋势，或者还期望看到什么云计算产品创新？不妨在评论区聊聊。
下载ECAD模型
