喜欢围棋的人，一定不会忘记一件事，那就是二十多年前，那场轰动全世界的人机大战。

　　1997年，国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫在纽约与IBM开发的超级计算机深蓝进行了六局对弈比赛。机器与人进行智力比拼，这在历史上是第一次。最终，机器胜出，成为围棋冠军。再之后，AI经历了很长一段时间的平稳期，似乎一直在为酝酿一个更大的动作在做准备。

　　谁都不会想到，二十多年后的今天，生成式AI走进人们的视野，它以前所未有的颠覆力影响着人们的生活，改变着人们的工作习惯。

　　如果你想找一个夏日热门旅行目的地，你可以问Siri、Alexa、小爱、小艺、天猫精灵；如果你是个文案工作者，特别讨厌写长文，语音转文本应用可以随时在线提供服务；如果你想在购物网站上找一件称心如意的夏装，就和机器人聊一聊，咨询那件衣服的详细信息……这些案例无不在说明，生成式AI已深入融入社会生活和工作的方方面面，曾经需要很多人头脑风暴才能解决的问题，现在都可以由生成式AI来代替。

　　生成式AI不仅影响着我们的个人工作和生活，在商业领域也取得了突破性进展。有数据统计，到2026年，超过80%的企业将采用生成式AI来提高工作效率。当然，生成式AI并不是金钥匙，如果使用不当，将会给企业带来负面效果。生成式AI到底是企业业务的加速器，还是业务平稳运行的风险点？我们先从GenAI的起源开始，分析未来技术变革的走向！

　　追溯历史:GenAI的过去、现在和未来

　　在很多人的潜意识里，会觉得生成式AI是一个现代化技术，是现代文明的开始。实际上，生成式AI技术的起源可以追溯到1906年。

　　当时，一位名叫安德烈·马尔科夫的俄罗斯数学家，制定了一个统计计算，来模拟随机过程的行为。这种数学方法后来被称为马尔可夫链。马尔可夫链随后形成了许多即将出现的生成式AI模型的基础。另外，我们还惊讶地发现，大多数ML算法，使用的是马尔可夫模型来执行下一个单词预测任务，例如：电子邮件中的自动完成功能。

　　在某种程度上，ChatGPT等OpenAI模型也是基于马尔科夫模型的原理来设计的。然而，由于马尔可夫模型无法准确捕获数据中的复杂模式和依赖关系，因此需要更先进的生成式AI模型。

　　2014年，蒙特利尔大学的研究人员推出了一种名为生成对抗网络(GAN)的机器学习架构。GAN主要由两个神经网络组成：一个是，生成新数据样本的生成器网络；另一个是，将生成的样本与实际样本分开的判别器网络。由于GAN用于生成视频、样本和音频，因此它们可以应用于美术生成、合成数据生成和数据增强等领域。

　　一年后，斯坦福大学和伯克利加州大学分校合作推出了扩散模型。这些模型可以生成新的数据集，也可以复制训练数据集中的样本。通常以生成超现实图像而闻名，该模型成为文本到图像生成系统的关键。

　　2017年，谷歌推出了transformer架构，该架构以开发大规模语言模型来驱动ChatGPT而闻名。这个架构框架基于编码器-解码器原理工作。编码器通过一个称为注意力的数学公式来评估不同元素之间的关系，从而生成输入序列的注意图。另一方面，解码器接收该序列并产生输出序列。

　　历史性跨越：生成式AI和云携手共进

　　虽然，生成式AI已被看作是科技创新的强大推力，但其实云计算才是背后那个推手，是生成式AI变得越来越强的催化剂。

　　首先，云提供了一个可扩展的基础设施能力，让生成式AI变成业务应用的内置工具成为可能。同时，云和GenAI通力协作，使得人工智能朝向普惠化方向发展，让全球用户都看到了新技术创新的发展潜力。

　　从基础设施层间来看，云可以为生成式AI提供更强大的算力支持。生成式AI非常耗费算力，一片好的英伟达GPU芯片成本为8万元，普通的GPU也需要花费27,000美元左右，但如果开发者可以从云服务商那里租用虚拟GPU，显然可以大量节省成本。尤其在训练场景，开发者可以根据业务需要和使用时长进行付费。同样，生产场景也一样，开发者要想更好地利用数据，必须借助GPU的处理能力来提高推理的速度，而云基础设施可以更好地满足用户的弹性扩展需求。

　　在可访问性上，云让不同规模、不同发展阶段的企业都能用上生成式AI这项技术，有效降低了使用成本，而不是让用户在昂贵的基础设施上构建和管理自己的大模型。所以，云和AI的结合等于给用户带来了福利，用户不需要斥巨资组建自己的AI团队，就可以使用世界上先进的技术，通过在云上进行个性化定制的方式，选择适合企业业务的应用。

　　更强调知识共享和团队协作。要知道，大型的人工智能项目开发不是某一个人的工作，而是需要整个团队的通力合作，需要工程师、数据科学家和研究人员之间相互协作，而云可以提供内置的协作工具，建立能够共享的开发环境，并且能对不同版本开发进行有效控制。所以，云和AI协作，打破了过去我们一直无非解决的数据孤岛难题。另外，如果开发者使用的是云原生解决方案，生成式AI开发会变得更加顺畅，他可以在云上进行调试、项目管理，实现简单的代码共享，极大地简化了生成式AI模型的开发、部署和管理过程。

　　从数据管理的角度看，生成式AI模型需要注入大量的训练数据。借助云驱动的数据管理和存储解决方案，企业可以更好地进行存储、处理和管理这些数据，更好地训练企业需要的人工智能模型。通常，新一代人工智能模型依靠深度学习和机器学习来形成神经网络。神经网络复制了真实的人类大脑，它形成了一个由相互连接的节点组成的系统，可以更快更好地处理信息。一旦这个人工智能模型完成训练，它就会产生新的数据，这个过程称为推理。当用户提示输入图像或文本时，Gen AI可以根据提示生成数据。这就是为什么只有通过上下文关联技术以及采用丰富的数据集，进行大量训练，才能生成人工智能模型的根本原因。

　　为了快速、低成本地处理数据，云提供了底层的数据处理能力，用户可以根据业务需求构建数据湖、数据仓库或数据管道，以满足数据的一致性性和高质量要求。

　　安全性也是数据管理的核心能力。如果一个企业的模型是基于错误的数据进行训练的，最终将产生可不估量的损失。比如：如果受一些含有偏见、抄袭和操纵性数据的影响，将可能带来意想不到的风险。云则提供了天然安全的控制能力和相关工具，可以检测出用于大模型训练的数据中可能存在的潜在风险和偏见。

　　云还提供了实时推理能力，帮助用户构建快速响应和低延迟的实时推理库。通过边缘计算，用户可以在在数据源附近部署训练有素的生成式AI 模型，最大限度地减少延迟并增强实时决策能力。尤其在语音生成和实时图像生成的场景下，这种能力非常重要。

　　云与AI结合的典范

　　1、亚马逊云科技：在生成式AI领域发展迅猛

　　关于生成式AI，亚马逊云科技提供了三个关键解决方案——Amazon Bedrock、Amazon SageMaker和Amazon Titan。

　　Amazon SageMaker Jumpstart为开发人员提供了600多个预训练的开源模型，用户可以将ML集成到他们的生产工作流程中。基于亚马逊云科技提供基础解决方案，用户可以构建用于访问、定制和部署新时代ML模型的环境，使得开发人员能够在最终部署之前训练和微调这些模型。

　　亚马逊云科技Bedrock，你可以把它想象成是一个多模平台，用户可以在Bedrock上快速使用AI21Labs、Anthropic和Stability AI等领先初创公司的模型，创建生成式AI应用程序。同时，Bedrock也提供由亚马逊云科技内部团队开发的Titan基础模型目录。目前，Amazon Titan已被集成到很多人熟悉的业务服务中，如CodeWhisperer、Alexa、Rekognition和Polly。

　　Amazon Bedrock有无服务器特性，开发人员可以根据自己的需求选择合适的模型，通过个性化基础模型设计，将其嵌入到应用程序中，通过亚马逊云科技的工具和技术进行部署。对于用户来说，使用Bedrock的好处是，用户可以直接测试、训练和使用这些模型，而无需关心整个基础架构的复杂性。

　　值得注意的是，Amazon 正在计划推出一系列基础模型，补齐不同功能，如文字补全、聊天补全、代码补全和图像生成等。这些模型将与Amazon Bedrock集成，以进行进一步的微调。

　　2、微软Azure:最大化实现OpenAI的商业化创新

　　毫无疑问，微软在生成式AI领域绝对是一个重要玩家。微软与Open AI合作，推出了自己的基础模型Azure Open AI。Azure Open AI从Open AI中提取了大多数基础模型，并将它们集成到云中。诸如text-davinci-003、GPT -3.5和GPT 4-turbo等型号都集成到Azure中。用户使用微软Azure构建生成式AI的好处是，可以让数据保持高度安全的状态，通过专用虚拟网络访问大模型。

　　同时，将基础模型与Azure ML集成，可以帮助客户访问各种库和工具，以更好的状态微调和使用这些模型。在微软的未来计划中，还会引入语义内核，更好地支持LLM编排服务，包括在增强和提示工程方面，加大部署力度。

　　3、谷歌云:GenAI带来了云原生基础设施的变革

　　当前，生成式AI在谷歌的搜索和云业务中已经在发挥重要作用。谷歌云提供了四个关键的基础模型:PaLM、cody、Imagen和Chirp，开发人员可以通过Vertex AI访问这些模型。Vertex AI还提供了一个模型花园，客户能够使用和微调各种模型。此外，谷歌还推出了GenAI Studio和GenApp Builders等无代码工具，用于创建生成式AI应用程序。

　　为了增强DevOps中的生成式AI, Google已经在Google Cloud Shell、Google Cloud工作站和Google Cloud Console中嵌入了PaLM 2 API。所以，生成式AI已不只是谷歌云特有的一种能力，而是成为可以反向推动业务发展的加速器。

　　受生成式AI影响的行业

　　1、金融:生成式AI在金融公司中非常受欢迎。利用语言模型，金融公司可以为他们的座席提供更加个性化的服务，以提高客户的满意度，提高工作效率。大模型也可以应用于改进会话界面。这意味着生成式AI将为其代理增加更多的会话能力，使客户互动更加人性化。例如，全球保险索赔提供商Sedgwick，在其索赔处理系统中嵌入了ChatGPT的开放API版本Sidekick，以增强客户体验和索赔处理流程。

　　2、制造业:在制造业，生成式AI可以增强产品生命周期管理、内容管理、数据分析质量控制、可编程逻辑控制器代码生成和生产计划等流程。

　　3、医疗保健:生成式AI可以帮助简化知识管理流程，改进医疗专业人员之间的无缝信息流。此外，生成式AI可以帮助医疗部门整合患者病史，更好地评估疾病方案和诊治方式，以改进诊断和设计治疗计划。

　　4、零售业:为了减少冗余，生成式AI可以帮助零售业优化时间，改善资源密集型工作，如撰写营销文案、产品页面描述和图像/视频描述等。例如，中国电子商务巨头京东将ChatGPT解决方案集成到其产品列表中，以便根据客户的需求和偏好描述定制产品。

　　5、政府:生成式AI可以成为政府官员提升办公能力的一个很好的工具，政府官员通常会花费大量的时间和精力来管理大量的文书和文件。例如，葡萄牙政府将Chat GPT纳入其业务活动，向其公民，特别是移民和外地学生提供简洁和全面的法律信息。

　　小结：

　　生成式AI与云的结合，正成为推动科技进步和社会发展的强大引擎。随着技术的不断革新，我们见证了生成式AI在文本生成、图像创作、音乐制作等领域的广泛应用，而云计算则以其强大的计算能力和弹性伸缩的特性，为AI应用提供了稳定可靠的支持。

　　展望未来，生成式AI与云的结合将继续深化，推动更多领域的智能化升级。可以想象，在医疗、教育、娱乐等各个行业，生成式AI将借助云计算的力量，为人们提供更加便捷、高效和个性化的服务。这是历史发展的必然，也是我们曾经想象的科技改变世界的模样。