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为数字经济发展添能蓄力 加速千行百业羽化创新——浪潮云分布式云ICP 成果回顾与展望******

　　作者：尹萍

　　刚刚过去的 2022年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济作为国民经济的“加速器”作用凸显，成为经济恢复向好的关键力量。

　　国际市场研究机构Gartner发布的2023年十大战略技术趋势预测显示，到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加速他们的业务项目。在宏观经济增长放缓、供应链短缺等诸多不稳定因素的影响下，国际数据机构IDC预测，未来5年国内云计算市场年复合增长率将在20%左右，到2025年，75%的组织将选择能够在跨云、边缘和专属环境中提供一致性应用部署体验的技术合作伙伴。

　　羽化即为数字化过程，是物理世界和数字世界的链接或打通。云正成为拉通物理世界和数字世界实现羽化的新引擎。

　　Gartner 2023年十大战略技术趋势

　　2022年，浪潮集团旗下浪潮云深入践行“自信自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行”的精神，持续加大新增长引擎投入。针对当前千行百业数字化转型面临的算力分布不均、数据要素治理、数字技能提升三大核心问题，浪潮云以新一代行业云MEP战略为指引，以用户需求为中心，通过分布式云、一体化大数据平台、安全运营三个核心要素加以解决，助力政企客户跨越横亘于前的“数字鸿沟”。

　　2022年，浪潮云分布式云ICP（Inspur Cloud Platform）作为统一云服务平台底座，深耕分布式云、边缘计算、云原生等核心技术，通过中心云（ICP Central）、本地云（ICP Local）、边缘云（ICP Edge）三种部署形态，将算力服务输送至用户身边，为千行百业实现云上数字化创新、产业降本增效提供分布式算力技术保障。

　　核心技术创新在路上， ICP产品序列持续充盈

　　2022年，浪潮云分布式云ICP聚焦关注平台创新能力和技术能力突破，发布本地云ICP Local V3.6和边缘云ICP Edge V2.1，以足够宽阔、不断充盈的产品序列，全方位升级分布式云平台及服务。

　　分布式云ICP产品系列

　　产品序列多项发力，浪潮云分布式云ICP综合实力极大增强：在架构优化方面，优化云平台部署架构，支持单集群1000+以上节点部署规模，管理规模提升10倍以上，预计降低建设、运营维护成本10%；在平台性能方面，浪潮分布式云ICP ARM架构获SPEC Cloud测试全球第一名，刷新了综合性能、KMeans性能、平均实例配置时间三项世界纪录；在稳定性方面，新增基于网络判断的自动疏散技术和磁盘故障预测能力，持续提升平台及服务稳定性。

　　行业探索落地在路上，分布式云让计算无处不在

　　2022年，以浪潮云分布式云ICP为核心，浪潮云加速全国布局，通过7大核心云数据中心、113个区域云中心、481个分布式节点打造无处不在的算网体系，同时，依托浪潮云全球运行指挥中心OpsCenter实现云平台持续迭代和升级，超过2万个业务应用系统在浪潮云上稳定运行。

　　在政务领域，浪潮云助力中国科协 “一云多芯”云服务平台，实现“中心云+本地云”异构资源的统一接入、统一管理、统一服务，通过提供一站式云原生应用运行环境，保障云原生应用云上开发和生命周期管理，支撑300+容器稳定运行；助力中国科协与全国学会、地方科协和基层组织，打造上下联动、纵横互通、共建共享的平台生态，支撑全国科技工作者实现服务质量提升。

　　在行业领域，浪潮云依据城轨团标标准技术要求，建设“南通轨交云”统一一朵分布式云，实现多线路资源共享，统一地铁信息系统服务，为南通轨交“线网云”云化升级赋能；参与建设日照医保云，赋能其业务应用创新、数据开放共享，并助力项目荣获中国信通院《专有云平台成熟度能力》先进级认证。

　　在边缘计算领域，浪潮云为临沂国土构建“1个中心云+9个边缘云”的分布式云平台，为国土空间数据分析、GIS建模处理等提供边缘侧近场算力服务。该项目在边缘计算、云边协同领域的分布式云创新实践，荣获云计算开源产业联盟2022年度“分布式云与云边协同最佳实践案例”奖项。

　　载誉前行再出发，以口碑赢得认可

　　2022年，浪潮云分布式云ICP积极参与国内外行业开放交流平台，以行业沟通、标准评测为抓手，以技术创新攻坚为核心，多项产品和服务以专业实力和用户口碑突破荣获行业权威认可，入选中国信息通信研究院软件供应链产品名录和中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工作委员会图谱。

　　同时，浪潮云分布式云ICP积极推进云计算行业标准体系建设，完成分布式云、专有云、边缘云等6项云计算标准编制，首批通过中国信通院《分布式云服务基础设施能力要求》、《专有云平台成熟度能力要求》、《分布式系统稳定性度量》标准测评认证。

　　乘势而上，为数字经济发展添能蓄力

　　2023年，如何向着新的奋斗目标再出发？浪潮云分布式云ICP将在新一代行业云MEP战略的指引下，持续深化分布式算力服务核心能力，加大技术研发创新投入：

　　构建分布式算力服务方面，实现分布式云全局算力度量、建模、预测分析，助力行业应用实现云边端算力服务的最优化供给；强化云服务高可用方面，实现硬件故障预测和全栈云服务高可用，提升行业客户业务应用的SLA；丰富智算产品方面，提供面向深度学习、训练推理、科学计算等场景的计算型，以及面向渲染型的智算产品服务，为行业数字化和智能化提供多样算力服务；完善边缘产品体系方面，以轻量灵活的边缘算力为基座，丰富面向行业场景的产品应用和智能端产品，优化云边端一体化协同能力，助力行业客户实现云上应用创新。

　　奋进2023年，浪潮云将继续发挥分布式云算力服务优势，为千行百业云上羽化保驾护航，共同奔赴更加数字化、智能化的未来。

　　（作者系浪潮云分布式云ICP产品总监）

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）