夢晨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

最早關注到AI繪畫是在去年6月。

當時有人突然發現，在

提示詞中加上“虛幻引擎”就能讓畫質飆升

，簡直像咒語一樣。

但受限於當時演算法的效能和效率，畫出來的內容還不夠完整，只是在AI研究者內部小範圍被津津樂道。

現在回想一下，這可能就是最早的

“提示工程”

了。

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考古現場

僅僅一年過去，一切都變了。

由開源演算法Stable Diffusion開啟的這波浪潮，不僅讓AI繪畫徹底出圈，甚至讓人類畫師開始擔心失業。

讓人不禁感嘆，財大氣粗的OpenAI和谷歌都沒能做成的事，反倒是

Stability AI

這家創業公司獲得了最大的影響力。

研究了一下這家公司的發展模式，發現真的很有意思。

首先

資金靠融資

，最新融了1。01億美元成為新晉獨角獸。

然後

軟體靠開源演算法

，核心技術來自慕尼黑大學與RunwayML團隊的一篇CVPR論文。

硬體呢？

硬體靠的是雲計算

。

總之就是擅長藉助外力，公司自身很輕量級，員工只有100人出頭。

Stable Diffusion雖說被最佳化到單塊遊戲顯示卡就能跑，但訓練階段可是實打實租了256塊英偉達A100，跑了15萬個GPU時。

現在他們有錢了也不單租了，直接找亞馬遜雲科技幫忙建了一個大型雲計算叢集，足足4000張A100，業務全搬上去。

除了繼續發展AIGC之外，Stability AI還要靠這些資源進軍另一個大熱門領域，AI for Science。

比如用原本生成影象的擴散模型去生成DNA序列，並喊出

“要讓全球10億人用上開源模型”

的口號。

AI公司與雲服務商一合作，不知不覺間就形成了

改變世界

的力量。

AI+雲，正在改變世界

其實Stability AI並不是孤例，AI與雲計算繫結加深的趨勢，從各大廠的動向都觀察的到。

就不光是把演算法放到雲上訓練，而是整個開發、交付、部署、運維等等全都搬到雲上，直接誕生在雲上的應用就稱為“雲原生應用”。

雲原生

是雲計算時代一種構建和執行應用程式的方式，充分利用和發揮雲平臺的彈性和自動化優勢，結合容器、微服務、無伺服器 （Serverless） 等技術來構建現代化應用。

特別是雲計算的開創者亞馬遜雲科技，今年也在反覆強調雲原生。

雲原生有什麼好處呢？

還接著拿

AIGC

來說，今年突然就火了，想參與進去就要講究一個快，快速跟進。

一個不完全統計，從影象到語言、以及音樂和其他，市面上叫得出名號的產品已讓人眼花繚亂。

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來自nesslabs。com

這時選擇雲原生開發，購買配置伺服器也省了，海量訓練資料的來回傳輸也省了，一切都在雲上完成。

比如用亞馬遜雲科技的拳頭級產品Amazon SageMaker，開啟瀏覽器、點幾下滑鼠就能輕鬆部署預先訓練好的模型了。在此基礎上可以微調模型、二次開發，省去了大量繁瑣的配置工作。

這個服務叫做JumpStart（快速啟動），就還挺形象的，對Stable Diffusion的官方支援最近也正式上線了。

全球領先的研究和顧問公司Gartner在其近期釋出的《Solution Comparison for Cloud Data Science and Machine Learning Platforms》報告中，對多個數據科學和機器學習平臺從不同維度共52項標準進行了對比。

其中Amazon SageMaker作為一個綜合性的資料科學和機器學習平臺，憑藉著包括JumpStart在內的強大的端到端DSML全生命週期功能，獲得了核心標準95分，競爭標準90分的高分。

當然，現在還只是利用這些技術來進行AI圖片的生成，將來AI生成影片的演算法實用化了，所需要的資料、算力都會成倍增長。

到那個時候，一個創業團隊想要完全自建算力設施那就太費勁了，雲原生的好處還將進一步凸顯出來。

其實除了AI這樣的前沿科技領域，現在很多傳統行業也開始搞雲原生+AI了。

金融行業

的重點應用場景是智慧風控，使用Amazon Neptune圖資料庫與機器學習服務無縫結合，可以把企業和個人當作節點，而投融資、股權、聯絡人等作為節點間的關係組織起來，全面地評估風險，防範違約。

更傳統的

能源、製造

等行業則用上了無程式碼機器學習神器Amazon SageMaker Canvas，讓業務、市場、財務部門員工不寫一行程式碼就能快速生成機器學習預測模型，重塑工作流程。

雲原生之路，該怎麼走？

正如軟體曾改變世界，AI正走在改變世界的路上。

當然，這個過程中無論是海量資料的儲存、傳輸還是龐大的算力需求，都需要雲計算，特別是雲原生開發模式的幫助。

在雲原生基本已成為行業共識的今天，為何要特別關注亞馬遜雲科技？

其實他們除了是雲計算的開創者之外，也是雲原生概念的開創者。

業內第一個雲原生資料庫

Amazon DynamoDB，早在2012年就有了。

智慧湖倉

，2020年亞馬遜雲科技re：Invent大會上釋出的。

像這樣不斷引領著雲計算技術發展，亞馬遜雲科技連續12年蟬聯

Gartner雲基礎設施和平臺服務魔力象限領導者，

成為這一魔力象限的最長領跑者。

特別是在執行能力上，在所有入選廠商中排名最高。

有著這樣的實力，每年年底的亞馬遜雲科技

re:Invent大會

也成為雲計算行業乃至科技行業最有號召力的活動之一。

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往年大會盛況

每年亞馬遜雲科技re：Invent大會上都會有緊跟技術趨勢的數十款新功能和服務釋出，還有表演、展覽、比賽等環節，更像是一個面向技術從業者的大Party。

其中一些釋出會降低技術門檻，幫助各行各業加速轉型。

比如前面提到的無程式碼機器學習Amazon SageMaker Canvas，釋出一年後再來看，已被西門子能源、寶馬在內的大大小小企業廣泛採用。

更是有一些釋出會引領技術潮流，成為未來行業發展方向。

2014年的首個Serverless計算服務Amazon Lambda，2017年基於硬體虛擬化的自研核心系統Amazon Nitro，2020年的智慧湖倉等，都是這方面代表。

今年的亞馬遜雲科技re：Invent大會也將在

11月29日

在拉斯維加斯開幕，線上線下同步舉辦。

至於會發布什麼還沒得到確切訊息，不過根據今年觀察到的技術趨勢，這裡也可以小猜一波。

雲計算技術方面，底層的

自研晶片

和

雲原生架構

更新自然少不了。

重點說一下AI方面，繼低程式碼、無程式碼機器學習之後，

AutoML、MLOps

上還將有創新產品持續降低機器學習門檻，提高演算法開發效率。

另外就是今年最火的AIGC，目前受版權和機器學習倫理方面限制，商業模式還不清晰。目前創業公司和開源搞定了技術的普及普惠，在

負責任人工智慧

方面還是需要亞馬遜雲科技這樣的巨頭出手。

今年你還看到什麼技術趨勢，或者還期望看到什麼雲計算產品創新？不妨在評論區聊聊。

最後奉上今年

亞馬遜雲科技re：Invent的報名地址，關注AI和雲計算的話一定不要錯過～

（複製下面連結，或點選閱讀原文均可）

https：//www。awsevents。cn/reInvent2022/registerSignUp。aspx？s=7982&smid=14975