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深入硅谷：安博通探秘人工智能的現(xiàn)在和未來
近日，安博通受邀參加NVIDIA GTC 2024大會，筆者由此深入美國硅谷，探秘多家計算機行業(yè)龍頭在人工智能領域的最新突破。
1、NVIDIA推出新一代Ampere GPU，加速AI和深度學習發(fā)展
NVIDIA成立于1993年，是全球最大的GPU供應商，也是AI時代芯片領跑者。NVIDIA（英偉達）在人工智能領域的實踐，主要體現(xiàn)在其強大的硬件支持和全面的軟件生態(tài)系統(tǒng)。
在GTC 2024大會上，NVIDIA宣布了多項創(chuàng)新，包括Blackwell芯片平臺、NIM云服務、Omniverse仿真平臺。
- Blackwell新一代芯片平臺：通過模塊化策略，Blackwell平臺為客戶提供了靈活的建立和運用芯片集成系統(tǒng)。Spectrum-X是NVIDIA為滿足AI應用需求而推出的增強型網(wǎng)絡解決方案。
- NIM（Nvidia Inference Microservices）：云容器服務，旨在簡化并加速AI應用的開發(fā)過程。NVIDIA還開發(fā)了名為Retriever的微服務，專注于數(shù)據(jù)管理和處理。
- Omniverse仿真平臺：將AI技術(shù)從數(shù)字虛擬領域帶入物理現(xiàn)實世界中進行測試和應用。它是一套API集合，可增強和擴充現(xiàn)有軟件的功能。
2、Meta利用AI提升社交平臺體驗，拓展VR和AR技術(shù)邊界
2004年，F(xiàn)acebook創(chuàng)立。2021年，公司更名為Meta，取自Metaverse（元宇宙），表明其打造元宇宙平臺的愿景，旗下?lián)碛蠪acebook、Instagram、WhatsApp等社交軟件。
在大模型領域，Meta開源了多個大模型。2017年，開源了深度學習框架PyTorch，是深度學習領域最常用的框架之一。2023年2月，推出針對研究社區(qū)的大型語言模型Llama，在生成文本、對話、總結(jié)書面材料、證明數(shù)學定理或預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等復雜任務方面，有很大潛力。
5月，開源了ImageBind模型，這是一個可以像人類一樣結(jié)合不同感官的AI模型，能夠同時從文本、圖像/視頻、音頻、深度（3D）、熱能（紅外輻射）和IMU（慣性測量單元）六種不同的模態(tài)中學習。
注：IMU通常用于測量和跟蹤物體的運動，為導航、姿態(tài)控制、動作捕捉等提供數(shù)據(jù)。
7月，發(fā)布了Llama 2開源大模型。12月，升級了Meta AI助手，為旗下社交平臺注入AI動力。
Meta在人工智能領域的實踐，涵蓋了廣泛的應用，包括其社交網(wǎng)絡平臺的推薦系統(tǒng)、VR（虛擬現(xiàn)實）和AR（增強現(xiàn)實）技術(shù)。它開發(fā)了一系列創(chuàng)新算法，用于提高內(nèi)容推薦的準確性和個性化體驗。在計算機視覺領域的進展，如使用AI進行圖像和視頻分析，以及在自然語言處理方面的突破，都在幫助Meta構(gòu)建更加智能的社交平臺。
此外，AI技術(shù)在其VR產(chǎn)品中也發(fā)揮著重要作用，VR一體機Oculus Quest通過AI技術(shù)提供更加沉浸的用戶體驗。
3、Google開源TensorFlow框架，推動AI在多領域的廣泛應用
Google在人工智能領域的實踐非常廣泛，涉及搜索、廣告、地圖、云服務等多個方面。
Google的AI技術(shù)，如開源的TensorFlow機器學習框架，被廣泛應用于學術(shù)研究和商業(yè)項目中。它還推出了一系列AI產(chǎn)品，Google Assistant是一個智能個人助手，可以通過語音交互幫助用戶完成各種任務；Google Cloud AI提供機器學習和人工智能服務，幫助企業(yè)輕松將AI集成到產(chǎn)品和服務中。
Google在AI的各個技術(shù)路線上都積累了豐富的模型儲備。從基礎架構(gòu)的角度，其技術(shù)路線主要可以分為三個方向：
· 基于Transformer純編碼器（Encoder-only）：與單向生成的GPT模型不同，純編碼器模型是側(cè)重理解的雙向模型，通過并行計算和多頭注意力機制學習單詞之間的相關性，實現(xiàn)上下文理解。主要模型包括語言模型BERT、LaMDA、PaLM、基于LaMDA的對話模型Bard及多模態(tài)視覺語言模型PaLM-E 。
· 基于Transformer純解碼器（Decoder-only）：純解碼器是單向生成模型，主要用于句子生成。主要模型包括語言模型FLAN、DeepMind的語言模型Gopher 。
· 基于Transformer統(tǒng)一架構(gòu)（Encoder-Decoder）：統(tǒng)一模型框架能兼容以上兩類模型的理解和生成的下游任務。主要模型包括語言模型T5、對話模型Sparrow 。
4、Amazon通過AWS SageMaker和Rekognition服務，簡化企業(yè)AI應用
Amazon以廣泛的在線零售平臺和創(chuàng)新的云服務而聞名。其子公司AWS（Amazon Web Services）是全球最大的云服務提供商之一，業(yè)務涵蓋數(shù)據(jù)存儲、計算能力和數(shù)據(jù)庫存儲等，支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。
Amazon在人工智能領域的實踐，主要體現(xiàn)在云計算服務AWS上。AWS提供了一系列AI服務，如SageMaker，這是一個完全托管的機器學習服務，使開發(fā)者能夠更輕松地構(gòu)建、訓練和部署機器學習模型。
Amazon還推出了Rekognition圖像和視頻分析服務，能夠識別對象、人臉、場景等。Amazon Transcribe提供語音到文本的轉(zhuǎn)換服務，廣泛應用于Alexa智能助手和其他語音交互產(chǎn)品中。
5、惠普將AI技術(shù)融入產(chǎn)品線，提升設備性能和用戶體驗
惠普在人工智能領域的實踐，主要體現(xiàn)在其產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新上。惠普的AI技術(shù)被應用于打印機產(chǎn)品線，通過智能分析和預測維護需求，提高設備的運行效率和用戶體驗。
惠普的個人電腦和工作站產(chǎn)品中也集成了AI技術(shù)，以進行面部識別和語音控制。數(shù)據(jù)中心解決方案通過AI技術(shù)的優(yōu)化，提高了能效和運維效率。
隨著“人工智能+”被納入政府工作報告，不僅順應了全球AI發(fā)展的潮流，更與中國產(chǎn)業(yè)升級的大勢緊密相連。
作為網(wǎng)絡安全上游龍頭企業(yè)，安博通不斷探索“人工智能+安全”領域，推動產(chǎn)品創(chuàng)新和升級。從生成式AI工具、人工智能引發(fā)的安全問題、我國大模型安全等維度出發(fā)，不斷搭建安博通技術(shù)體系，將AI真正融入安全場景之中。
安博通與百度安全達成戰(zhàn)略合作，共同開發(fā)基于文心大模型的安全網(wǎng)關AI SEC Agent，推動ABT SPOS平臺跨越式升級；加入多模態(tài)人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體，共同形成多模態(tài)智能產(chǎn)業(yè)推進、應用推廣、服務提升的創(chuàng)新體系。同時，積極探索AIGC技術(shù)在網(wǎng)絡安全和數(shù)據(jù)安全領域的應用，提高策略解析和網(wǎng)絡建模的精度與效率，并大力開發(fā)AIGC技術(shù)在數(shù)字物聯(lián)網(wǎng)領域的潛力。
