现如今，大模型无疑是最火的风口之一。
2022年12月，ChatGPT横空出世，不仅再次点燃了人们对于人工智能领域的热情，同时也打开了新技术的潘多拉魔盒，诸多科技企业纷纷紧随其后，发布大模型产品或宣布相关的开发计划。
作为一种利用深度学习算法来处理和理解语言的机器学习模型，大模型利用深度学习算法来处理和理解语言的机器学习模型。通过学习大量文本数据，学习语言模式和语义理解，从而能够执行任务。这些任务可以从翻译文本到回复聊天机器人对话，基本上是任何需要某种语言分析的任务。
除了加速翻译、聊天机器人和人工智能助理等自然语言处理应用程序外，大模型还用于医疗保健、软件开发和许多其他领域的用例。
例如，使用大模型的人工智能系统可以从分子和蛋白质结构数据库中学习，然后利用这些知识提供可行的化合物，帮助科学家开发突破性的疫苗或治疗方法。
大模型也有助于创建重新构想的搜索引擎、辅导聊天机器人、歌曲、诗歌、故事和营销材料的创作工具等。
IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》认为，大模型是人工智能发展的必然趋势。IDC预测，2026年中国人工智能软件及应用市场规模将达到211亿美元，人工智能进入大规模落地应用关键期。
优势有哪些？
在大模型的训练过程中，少不了算力、算法和数据的支持。其中，算力作为算法和数据的支撑，是推进大模型发展的关键因素。而云计算所具有的高灵活性、可扩展性等优势，无疑将成为大模型训练的重要基础设施。具体来看：
第一，可扩展性。大模型的训练和部署需要大量的计算资源和数据存储。有时，训练过程需要多个高端GPU实例，而这些实例只能通过按需提供可扩展资源的基于云服务来满足。
第二，成本效益。如果缺乏高端硬件来运行大模型，那么选择云可能是一个更具成本效益的解决方案。使用云服务，您只需为所使用的资源付费，而且GPU和CPU通常以更实惠的价格提供。
第三，易用性。云平台提供了一系列API、工具和语言框架，极大地简化了构建、训练和部署机器学习模型的过程。
第四，托管服务。云提供商负责处理基础设施的设置、维护、安全和优化，从而显著降低用户的运营开销。
第五，经过预训练的模型。云平台现在提供了对最新的预训练大模型的访问，这些模型可以在自定义数据集上进行微调，并轻松部署在云上。它对于创建端到端的机器学习通道非常有用。
我们认为，云计算进一步降低了使用大模型的门槛，有助于更多的用户能够充分利用其潜力。可以说，随着大模型的兴起，也为云计算市场带来了全新的发展机遇。
云服务提供商积极发力
值得一提的是，目前，有诸多云服务提供商纷纷宣布各自的大模型平台，以降低大模型的训练和使用成本。
百度推出的文心千帆大模型平台。文心千帆为B端企业用户，提供数据管理、自动化模型定制微调以及推理服务云端部署一站式大模型定制服务，并提供文心一言企业级推理云服务。
腾讯云的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能计算集群。针对大模型训练，计算集群有着训练框架AngelPTM，对内支持了腾讯混元大模型的训练，并在2022年10的的万亿参数大模型训练中，成功将时间缩短了80%。
阿里云的“魔搭社区”为用户共建的模型服务型平台，为降低模型的使用门槛，为多个场景提供适配的API，目前已有上百万开发者参与模型共建共享。
华为云一站式AI 开发平台ModelArts 为盘古大模型的训练和推理提供了计算优化、通信优化、存储优化以及算法优化,是盘古大模型重要的基础平台资源。
字节跳动旗下的云服务平台火山引擎推出的智能推荐-高速训练引擎，采取软硬一体优化设计，支持100GB-10TB+超大模型的高效训练。
根据研究机构Gartner在2022年发布的《云AI开发者服务关键能力报告》显示，到2025年，70%的新应用将集成AI模型，云AI服务可降低AI应用的开发门槛。由此可见，大模型将为云计算带来了巨大的增长机遇。
写在最后：
总的来说，在大模型的推动下，云计算市场必将开启全新的发展周期，云计算市场的竞争将更加激烈。虽然，不知道下一个参入该赛道的云服务提供商是谁，但可以肯定的是，大模型时代下，新一轮排位赛已悄然展开。
