撰稿丨张洁
“买得越多，以免越多！”黄仁勋深夜放言，毫不粉饰在这个大模型井喷时代的豪气。
在往年的环球顶级计算机图形学会议 SIGGRAPH上，老黄再度登上舞台。不过除了颁布让老黄自己差点翻车的、号称比A100更牛逼的旗舰级的RTX 6000以外，更为让人寻味的，是老黄突然宣布的生态玩法：英伟达要跟Hugging Face手拉手了！
一贯不悭吝自己在“硬”实力上秀肌肉的英伟达，为降落生成式AI门槛，在软配件方面推出了一系列重磅更新。这都可以了解。但AI开发工具、开发平台、大模型完备的英伟达，选用与环球范围内最大的AI社区强强联结，肯定有藏着老黄更大的“野心”。
1、借西风：英伟达因何选用HuggingFace
在配件方面，GH200超级芯片的更新版的推出惹起了广泛关注。相比x86架构的CPU，GPU在能效上的长处更显著。黄仁勋打了个比如，雷同经常使用1亿美元打造数据中心，可以买下8800个x86的CPU或2500套GH200，但后者的AI算力是前者的12倍，同时能耗缩小20倍。
不过，要让大模型的经常使用门槛进一步降落，硬基座的夯实只是一方面，软环境的更新雷同无法或缺。在推出NVIDIA DGX Cloud短短几个月后，英伟达昨天又官宣了与Hugging Face 的协作。理想上，在外界看来，这一协作并不令人异常。那么，为何是Hugging Face？
依托明星名目Transformers库走红的Hugging Face是一个针对机器学习的开源平台和社区，在当下被视为大模型托管畛域的Github。其官方显示，Hugging Face 目前领有25万+的模型，5万+数据集。
经过Hugging Face，企业可以间接经过API接入大模型才干，也可以上行自己的数据，在泛滥开源名目中找到适宜自身的模型和训练方法，间接训练一个属于企业自己的大模型。可以说，Hugging Face集成放开模型的长处引人瞩目。
双方的协作将英伟达之前颁布的DGX Cloud 和Hugging Face平台集成到了一同，经过让开发人员在Hugging Face平台中访问NVIDIA DGX Cloud AI超级计算来训练和调整初级AI模型。
“Hugging Face 和英伟达正在将环球上最大的AI社区与NVIDIA谢环球上游云中的AI计算平台衔接起来。总之，英伟达AI计算关于Hugging Face 社区来说只有点击一下即可。”黄仁勋如此说道。
两者的集成使Hugging Face用户能轻松成功对NVIDIA多节点AI超级计算平台的一键式访问。作为协作的一局部，Hugging Face将提供一项名为Training Cluster as a Service的新服务，以简化为企业创立新的和自定义的生成AI模型的环节。该服务由NVIDIA DGX Cloud 提供支持，将在未来几个月内推出。
2、大模型乱战：“大炮打蚊子”的无奈
在英伟达之前，包含AMD、亚马逊在内的诸多巨头曾经和Hugging Face达成了严密协作。由此可见，这一现象并非偶然，至少折射出了大模型赛道中一种新的趋势的构成——除了成为大模型的供应商，也可以选用成为大模型的服务平台。
无法否定，自从ChatGPT颁布后，大模型的开展史无前例、突飞猛进。经过模型的巨量化可以提高人工智能的通用属性，并降落人工智能的运行门槛。但是大模型的运行落地不时存在诸多应战，如何让更多行业和场景真正用起来也是业界频频讨论的关键议题。归纳起来，其矛盾关键集中于以下几个方面：
首先，不是一切场景都须要大模型。虽然广泛以为大模型在诸多行业能施展渺小价值，但也有一些数据量小、义务并不复杂的场景，并不适宜经常使用大模型，否则就是“大炮打蚊子”。
其次，大模型不是参数数量越大越好，泛化才干才是其关键价值。正如中国迷信院智能化钻研所钻研员王金桥曾提到的，“在生存中，百分之八九十场景的疑问都属于小样本疑问。”理想中如何极速适配不同场景才是大模型运行的难点所在。
再者，大模型不是万能的，不要寄宿愿于一个大模型处置一切疑问。人工智能驰名学者吴恩达曾示意，“在生产互联网行业中，咱们只有训练少数机器学习模型就能服务10亿用户。但是在制作业中，有1万家制作商就要搭建1万个定制模型。”大模型要真正落地还须要处置通用性和共性化之间的疑问。
全体来说，大模型上线只是第一步，如何运行到详细的行业场景中，抢占到用户和市场才是这场战斗的奥义所在。随着不拘一格的大模型陆续上线，关于大模型落地的矛盾愈发凸显。
因此，纵观国际外大模型畛域的开展意向，可以发现，看似花团锦簇的兴盛表象之下，巨头们的大模型之争曾经逐渐从大模型自身裁减到了大模型之外的角落。想依托繁多自建大模型打天下的理想在当下反而不太理想。
当然，大模型赛道还是卷得很凶猛，颇有你方唱罢我退场之势。但是巨头自建大模型的目标，防卫之意远大于进攻。绝大少数入场玩家不再执着于训练出一个逾越ChatGPT外形的产品，他们建设自有大模型更多地是为现有业务加上护盾。“你有我也有”才是大家共在一张谈判桌的前提，“你有我没有”显然示意你连上桌资历都没有。
3、调转船头：MaaS成为新航向
这种看法在国际的大模型市场也逐渐露出端倪。
纵观国际企业构建大模型的历程，大家简直都是在同一同跑线起步。没有一骑绝尘的上游者，百花齐放的外形下，群雄逐鹿、你追我赶成为常态。
百度文心大模型曾经迭代到了3.5版本；腾讯成立了由张正友带队研发的混元助手名目组；阿里颁布“通义千问”后，还推出“通义听悟”且正式开启公测；华为的“盘古”大模型在推出后甚至还接入了鸿蒙的底座。
新技术开展环节中，当限度起因逐渐被处置后，其在产业的运行便会迅速落地。大模型逐渐过渡到商业化落地阶段已成为肯定。但是在发现单纯依托大模型还无法买通商业化之路时，调转船头成为了肯定。
由于中国并没有Hugging Face这样的模型服务平台，各大云厂商成为了这场转向的主角。由于无论大模型如何迭代，技术栈如何演化，算力永远是大模型的刚需。作为计算的底层撑持，云厂商的介入是肯定的。
在大模型这座金矿尚有诸多不确定性时，云服务商选用的“你们淘金，我卖水”的形式逐渐成为新的开展门路。在去年的云栖大会上，阿里云CTO周靖人初次提到了MaaS这个词。
MaaS，Model as a Service，即“模型即服务”，望文生义，以模型为**提供服务。尔后在“百模大战”中，这一开展形式开局开花结果。虽然对外宣传的并重各有不同，但方式基本分歧，自研模型和第三方模型一同在云平台上提供服务。
在阿里云动员的AI模型社区魔搭中，汇聚了180多万AI开发者和900多个AI模型；百度最早颁布文心一言大模型，如今也已在百度上线第三方模型；腾讯甚至在颁布模型平台之外，颁布了作为两边层工具的向量数据库产品。而更为典型的是火山引擎。
往年6月28日，火山引擎颁布了大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务。此外，火山引擎还推出了“模型商店”，以此繁难企业筛选适宜的模型启动组合。
火山引擎智能算法担任人吴迪示意，火山方舟平台一方面会在资源和优化方面跟模型提供商启动十分深度的协作，常年努力于降落推理老本，另一方面，火山算法团队会和客户做重点的运行共建和运行落地，催化整个大模型、大算力在千行百业的落地速度。
4、结语：MaaS选型须要思考的关键起因
最后，站在企业用户的角度，MaaS的降生确实带来了诸多的便利。
它准许企业极速轻松地访问弱小的AI模型，而无需从头开局开发和训练自己的大模型。这消弭了对低廉的软配件的需求，以及自己开发和测试所需的期间和资源。与此同时，MaaS还使企业更容易尝试不同的大模型和技术。经过访问预训练模型，企业可以极速轻松地实验不同的选用，从而极速确定哪些模型最能满足他们的需求。
但是在选用MaaS平台时，用户也须要思考几个关键起因。
其一，应该思考平台提供的模型和算法类型。不同的平台提供不同的模型和算法，因此应该确保你选用的平台提供你须要的模型和算法。
其二，应该思考MaaS平台的定价结构。不同的平台提供不同的定价模型，因此应该确保你选用的平台提供满足你需求的定价模型。
其三，应该思考MaaS平台提供的客户支持级别。不同的平台提供不同级别的客户支持，因此应该确保你选用的平台提供你须要的支持级别。
虽然经常使用MaaS具备许多长处，但企业在创立AI模型时仍面临一些经常出现应战，比如如何选用正确的模型类型、如何经常使用正确的数据训练模型以及如何活期评价模型。
久远来说，无论是MaaS的构建者、协作者还是用户，照旧任重而道远。