商汤科技发布全员信,确定三位一体新战略
10月22日消息,据新浪科技报道,商汤科技董事长兼CEO徐立于近日发内部信,首次提及公司最新确立的“大装置-大模型-应用”的三位一体战略,同时宣布将围绕战略和核心资源,将构建更加集中和高效的组织架构,加快组织和管理的轻盈化进程。
在内部信中,徐立还阐述了自己对于传统AI 1.0和生成式大模型AI 2.0的理解。他指出,“AI 1.0被看作是专用智能,专注于单任务和信息处理;而AI 2.0被视为通用智能,强调多任务和内容生成。”在他看来,“这样的描述虽然简单易懂,却并非完全准确,因为通用与专用之间并无明确界限,而且AI的落地应用终究要场景化,比如生成式大模型在垂直领域的应用。”
徐立指出,在生成式大模型AI领域,商汤的核心战略是实现算力大装置、大模型和应用的无缝集成,以应用驱动模型,以模型带动算力的优化。
附商汤全员信全文:
《商汤十周年再出发:专注聚焦、知行合一》
各位商汤同学:
大家好!商汤在本月迎来了它的十周岁生日。与此同时,人工智能界也迎来了一个重大里程碑:诺贝尔物理学奖表彰了“用物理学推动人工智能”的工作,而诺贝尔化学奖则表彰了“用人工智能推动蛋白质结构预测”的成就。
这标志着人工智能与科学之间的相互作用,互为研究目的也是研究工具,预示着一系列学科领域的新范式即将开启。新版五十英镑钞票上阿兰·图灵的肖像下印着一句话:“这不过是将来之事的前奏,也是将来之事的缩影”,- “This is only a foretaste of what is to come, and only the shadow of what is going to be.” - 这或许是对我们这个时代最佳注释。
我们相信并期待通用人工智能时代的到来。务实来讲,我们已迈出了两步:即常说的传统AI 1.0和生成式大模型AI 2.0。通常,AI 1.0被看作是专用智能,专注于单任务和信息处理;而AI 2.0被视为通用智能,强调多任务和内容生成。
但这样的描述虽然简单易懂,却并非完全准确,因为通用与专用之间并无明确界限,而且AI的落地应用终究要场景化,比如生成式大模型在垂直领域的应用。在我们看来,AI 1.0和AI 2.0的一个重要区别在于AI成本结构的变化。
在传统的AI 1.0时代,模型生产的主要成本在于研发人员的投入。而在生成式大模型AI 2.0时代,模型生产的成本主要在于算力资源的投入。随着尺度定律在大语言模型、多模态模型、视频生成模型以及慢思考推理过程中得到验证,生产和使用大模型的成本可以直接等价于算力资源的消耗。
简言之,生成式大模型AI的普及和商业化,需致力于降低大模型的生产和使用成本,这势必要结合大模型来迭代和优化算力,同时也需根据算力资源的特点来迭代大模型设计和应用。
因此,在生成式大模型AI领域,商汤的核心战略是实现算力大装置(SCO)、大模型和应用(CNI)的无缝集成,以应用驱动模型,以模型带动算力的优化。我们确立了“大装置-大模型-应用”的三位一体战略,旨在通过数量级级别的优化,提升算力资源的使用效率,服务好我们的客户。我们致力于成为最懂算力的大模型服务商,和最懂大模型的算力服务商。
在传统AI领域,我们将充分利用我们的视觉感知和多模态模型的核心能力,集中资源,明确方向,并通过一套研发投入,同时服务国内和国际市场。
在组织层面,围绕战略和核心资源,我们将构建更加集中和高效的组织架构,推动资源的集中和集约化投入,加快组织和管理的年轻化进程。在商汤十周年和通用人工智能时代即将来临之际,让我们一起重拾创业初心。
感谢过去十年每一位商汤人的付出和努力。希望我们继续保持过去的坚韧、勇敢与乐观,主动拥抱变化,坚定不移地探索“科技原创和产业价值闭环”的道路,在接下来十年的征程中努力奔跑,共同定义与开创通用人工智能时代!
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