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#250311BV31XJ
AI 上层应用对底层大模型的 “自由选择”
传统云计算可以大致划分为 SaaS、PaaS 和 IaaS。理论上讲,上层 SaaS 应用与下层云计算基础设施资源是 “解耦” 的。应用可以选择 A 公司的 IaaS,也可以选择 B 公司的 PaaS 之类。
从最终用户角度,下层调用了什么基础设施资源,用户在上层应用中是不可见的。这是一个黑盒。
但 Gen AI 应用则不同,附图 1 Github Copilot 用户可以选择打算使用哪一个大模型能力,附图 2 腾讯元宝的用户也可以自行选择用哪一个大模型。
这种看得见的 “解耦” 对于上下层玩家各自的优劣几何?值得思考。


数据来源
Github
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延伸阅读
数据中心
Synergy Research
2023 年及以前,企业私有化 IT 部署增幅是持续走低的。甚至在 2023 年是 -1% 的负增长状态。
但 Gen AI 这波浪潮大幅推动了算力需求,不仅是公有云厂家需求大增 48%。企业私有化部署的需求也大增 21%。
企业自建算力进行大模型训练和推理变成一种重要需求,而不是仅限公有云之上。
AI
Altimeter
Microsoft 认为全球搜索引擎在 2022 年每天的搜索次数达到了 100 亿次。风险投资机构 Altimeter 认为 2022 起基于大模型的搜索查询次数会显著提升,这会对传统搜索引擎产生大幅的分流。
此处是从技术视线角度,并未提及用户是通过全新的大模型搜索引擎,还是在 Google 等传统平台上内置大模型技术。
AI Agent
@rakeshgohe101
AI Agent 智能体是当前的热门话题。@rakeshgohe101 绘制了一张图展示冰山之下的不同层次。除了巨头之外,大量初创公司也在找细分空间的位置。
需要留意的是,领先公司貌似更愿意以 full stack 全栈的方式来做 AI Agent。毕竟互联网行业,自古以来用户入口是最值钱的。
