cloud-anbieter erkennen die grenzen der fähigkeiten großer modelle wieder und tencent tang daosheng sagte: „haben sie etwas mehr geduld.“
2024-09-08
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vor einem jahr stellte tencent das hunyuan-modell auf der global digital ecology conference vor. ein jahr später ist der „kampf der 100 modelle“ zu ende und das muster von riesen und einhörnern steht zunächst fest. allerdings scheinen die erwartungen des marktes an große modelle zurückgegangen zu sein und die branche erkennt das wieder grenzen der fähigkeiten großer modelle.
in einem kürzlichen dialog mit china business news und anderen medien antwortete tang daosheng, senior executive vice president der tencent group und ceo der cloud and smart industry group, auf eine frage zur abnehmenden beliebtheit des ki-marktes und sagte dies gerade wie die zyklen neuer technologien in der vergangenheit: zuerst stürzten sich alle darauf, investierten und schufen sogar eine blase. dann stellten sie fest, dass neue technologische veränderungen zeit brauchen, um sich niederzulassen, und sie sogar auf die erste kapitalwelle warten müssen -getriebene, weniger professionelle spieler müssen eliminiert werden, bevor sie zu einem rationalen und pragmatischen zustand zurückkehren können. „das gleiche gilt jetzt auch für große ki-modelle. die leute haben möglicherweise am anfang höhere erwartungen, weil sie noch keine polierzeit erlebt haben. (jetzt) ist das pendel in eine andere richtung geschwungen. das ist mein gefühl.“
in den frühen stadien der entwicklung großer modelle waren cloud und große modelle eng miteinander verbunden, und der rechenleistungsverbrauch spiegelte die nachfrage und beliebtheit großer modelle wider. li qiang, vizepräsident der tencent group und präsident für regierungs- und unternehmensgeschäfte, sagte gegenüber china business news, dass das aufkommen großer modelle in den letzten zwei jahren zu einem enormen anstieg der gpu-rechenleistung sowie zu einem schnellen produktwachstum geführt habe im zusammenhang mit der unterstützung großer modellschulungen. aber von der anwendungsseite her ist die kommerzialisierung großer modelle auf der to-b-seite bei weitem nicht so erfolgreich, wie alle denken. relativ gesehen lässt sich das aktuelle große modell besser in szenarien mit relativ hoher fehlertoleranz anwenden. der große modelldienst von tencent ist immer noch auf unternehmenskunden ausgerichtet, bietet flexible und vielfältige anpassungslösungen und untersucht die kombination von großen modellen und cloud-produkten.
der großteil des ki-umsatzes stammt aus der gpu-rechenleistung
der jüngste finanzbericht von tencent zeigt, dass tencents finanztechnologie- und enterprise-service-umsatz im zweiten quartal dieses jahres im jahresvergleich um 4 % gestiegen ist, wobei das enterprise-service-geschäft im jahresvergleich um mehr als zehn prozentpunkte zunahm. zu den kunden von tencent cloud zählen mehr als 80 % der inländischen großmodellhersteller. in diesem tencent-finanzbericht wurde jedoch nicht viel über die durch ki verursachten veränderungen gesprochen.
in bezug auf den anteil der einnahmen von tencent cloud, der aus ki stammt, erklärte tang daosheng gegenüber china business news, dass die daten jetzt möglicherweise schwer zu quantifizieren seien, aber sie zunehmen daten. investieren. mit blick auf die einkommensstruktur sagte li qiang gegenüber reportern, dass der großteil der ki-bezogenen einnahmen von tencent derzeit immer noch gpu-rechenleistung sei.
tencent stellt nicht nur großen modellherstellern rechenleistung zur verfügung, sondern fördert auch die kommerzialisierung selbst entwickelter hunyuan-großmodelle. nachdem die anfängliche marktpopularität großer modelle zurückgegangen ist, prüft tencent auch den tatsächlichen zuwachs, den diese beiden geschäftsbereiche erzielen können bringen. in einem früheren interview sagte tang daosheng, dass, wenn das große modellunternehmen, in das investiert wird, erfolgreich sein wird, es eine kontinuierliche cloud-nutzung erfordern wird, was eine hervorragende einnahmequelle für das cloud-geschäft darstellt. aber er sagte auch, dass in der anfangsphase neuer technologien kapitalgetriebene start-ups stark wachsen und möglicherweise zu viel investieren. „wenn cloud-einnahmen zu sehr auf kapital basieren.“ start-ups: sobald die blase platzt, werden einige kunden verschwinden, die leistung wird sinken und es wird schmerzhafter sein, wenn sie weggehen.“
neben dem durch große modelle verursachten verbrauch von gpu-rechenleistung haben cloud-anbieter auch eine wiedererkennung der fähigkeiten großer modelle erlebt, indem sie die kommerzielle nutzung großer modelle auf der b-seite gefördert haben.
li qiang sagte, dass aus der gesamtmarktperspektive unter den ki-bezogenen einnahmen der anteil der kommerziellen produktion, der tatsächlich von den großen modellen selbst stammt, immer noch relativ gering sei. er beschrieb diesen prozess als den übergang des marktes von „fanatisch“ zu „rational“. insbesondere sind die hindernisse für die b-seite-industrie relativ groß. die anwendung von ki ist im industriellen bereich und in traditionellen industrien schwieriger als in der c-industrie, und große modelle haben die anforderungen traditioneller industrien noch nicht erfüllt strengere anforderungen an die fehlertoleranz.
li qiang erklärte, dass wichtige anwendungen oder verbindungen, die sich auf die sichere produktion und wichtige entscheidungen auswirken, weniger wahrscheinlich unerwartete situationen akzeptieren. zu diesem zeitpunkt wäre es besser, wenn ki die entscheidungsfindung unterstützen könnte. in einigen traditionellen segmenten sind generell große modelle möglicherweise nicht die beste wahl. beispielsweise erfordert die strenge qualitätsprüfung von iphones das aufnehmen und vergrößern der fotos um mehr als das hundertfache. große, mit allgemeinwissen trainierte modelle sind in diesem szenario bedeutungslos, und die effizienz und kosten sind nicht so gut wie bei industriellen kleinmodellen. große modelle sind möglicherweise nicht auf alle nischenbranchen und -bereiche anwendbar. es besteht auch keine notwendigkeit, kinder an renommierten schulen zu studenten auszubilden und sie dann in positionen zu versetzen, die auf das anziehen von schrauben spezialisiert sind.
darüber hinaus müssen große modelle, insbesondere solche mit riesigen parametern, auf riesigen rechenclustern trainiert werden. hersteller, die diese großen modellfunktionen nutzen, sind auch auf riesige rechencluster angewiesen, um schlussfolgerungen zu ziehen. dies wurde bisher als hindernis für die entwicklung angesehen public clouds durch cloud-anbieter. unternehmen auf der b-seite haben jedoch immer noch bedenken hinsichtlich der datensicherheit, sodass der prozess, sich auf öffentliche clouds zur bereitstellung großer modellfunktionen zu verlassen, möglicherweise nicht so reibungslos verläuft wie erwartet.
„inländische unternehmen haben relativ hohe anforderungen an die vertraulichkeit ihrer eigenen branchendaten, und diejenigen, die kerngeschäfte aufgebaut haben, sind eher bereit, dies in form einer privatisierten bereitstellung zu tun. der privatisierungsweg wird sich jedoch auf die integration großer modelle auswirken.“ „in gewisser weise hat dies den heutigen engpass gebildet.“
wo werden große modelle wirklich eingesetzt?
neben tencent setzen auch einige große technologieunternehmen auf ki, und einige erwähnten in ihren neuesten finanzberichten den anstieg der einnahmen durch ki. beispielsweise erzielte alibaba cloud im quartal bis ende juni ein dreistelliges wachstum. im zweiten quartal dieses jahres stieg der umsatz von baidu smart cloud im vergleich zum vorjahr der beitrag von ai zum umsatz von baidu smart cloud betrug 9 %. unter den internationalen cloud-anbietern stieg der cloud-umsatz von google im zweiten quartal dieses jahres um 29 % im vergleich zum vorjahr. der cloud-umsatz wurde durch die ki-nachfrage gesteigert. im letzten quartal stiegen die umsätze von microsoft azure und anderen cloud-diensten um 29 %. im jahresvergleich trug ki 8 % zum umsatzwachstum von azure bei.
nach den von einigen herstellern veröffentlichten daten zu urteilen, liegt die durch ki erzielte umsatzwachstumsrate bei einem einstelligen prozentsatz bzw. liegt der anteil von ki am cloud-umsatz bei einem einstelligen prozentsatz. verglichen mit den großen erwartungen des vorherigen marktes an ki ist der schub von ki für die cloud höher einnahmen es scheint, dass die intensität weiter verstärkt werden muss.
li qiang sagte reportern, dass die kunden nach und nach erkannt hätten, dass große models nicht „alle krankheiten heilen“ können, und seien bei der szenenauswahl rationaler geworden. im vergleich zu industriellen produktionsszenarien mit strengen fehlertoleranzraten verfügen große modelle über einen besseren anwendungsbereich in anderen szenarien, einschließlich wissensmanagement, marketing, kundenservice, codierung, intelligenten risikokontrollfeldern und solchen mit relativ geringen beruflichen anforderungen feldinspektionsszenen. kunden werden sich für eine zusammenarbeit auf höherer ebene entscheiden. das von tencent und dem zhongshan-krankenhaus gemeinsam entwickelte groß angelegte medizinische modell fördert beispielsweise die medizinische diagnose und die erstellung ärztlicher atteste, die als hilfsdiagnose und -behandlung angesehen werden können. in entscheidungsszenarien werden eher große modelle zur unterstützung der entscheidungsfindung eingesetzt. in wissensbezogenen szenarien werden große modelle häufiger in kundendienst- und mitarbeiterschulungsszenarien verwendet.
zu den herausforderungen großer modelle sagte tang daosheng gegenüber reportern, dass dazu sowohl die herausforderungen der hohen qualität und der relativen knappheit öffentlicher daten als auch die herausforderungen der implementierung großer modelle gehören. die implementierung großer modelle bringt eine reihe von problemen mit sich, beispielsweise die vertraulichkeit der daten , implementierungskosten, genaue ergebnisse und szenenauswahl. eine weitere herausforderung besteht darin, dass die branche in stressigen umgebungen anfällig für nullsummenspiele ist. er glaubt, dass es kein gesunder zustand sein wird, marktanteile durch verluste zu halten, wenn die ängste aller zunehmen.
„ich schaue mir die gewinn- und verlustrechnung sehr genau an. jedes unternehmen sollte seine kosten klar kalkulieren und die preise angemessen festlegen, um zu vermeiden, dass es sich bei der subventionierung seiner eigenen verluste auf die gewinne anderer verlässt. jeder muss geduldiger sein. die heutige technologie kann das vielleicht nur in manchen szenarien dauert es eine weile, bis man 90 punkte erreicht. viele leute dachten, dass modelle die welt schnell verändern könnten. in letzter zeit sind einige leute der meinung, dass große modelle gut aussehen, aber nicht einfach zu bedienen sind. tatsächlich überschätzen sie die kurzfristigen fortschritte und unterschätzen die langfristigen auswirkungen“, sagte tang daosheng.
(dieser artikel stammt von china business news)
