九章云极DataCanvas成立于2013年，以“创造智能，探索未知”为使命，以“助力全球企业智能升级”为愿景，专注于人工智能基础软件的开发与建设。作为国家专精特新“小巨人”企业、人工智能揭榜挂帅企业，公司的核心产品AIFS（人工智能基础软件）和DataPilot数据领航员集成了一系列先进人工智能技术，为企业提供AI软件开发新范式，助力用户实现数智化升级，推动政府和企业AI规模化应用。业务覆盖政府、金融、通信、制造、能源、交通、航空等十余个行业，其中包括多个行业头部和世界五百强企业。公司2020年被Gartner列入全球AutoML关键供应商库，并连续三年入选IDC中国机器学习开发平台厂商全国Top3。我们就近日与公司管理层的投资者电话会交流，结合公司介绍情况汇总为十问十答。
　　▍Q1:公司的核心产品和竞争优势是什么？
　　公司的核心产品为人工智能应用构建基础设施平台AIFoundation Software（AIFS），该平台覆盖了大模型的训练、精调、压缩、部署、推理和监控以及小模型的全生命周期过程。通过AIFS，公司为客户提供一系列工具，让客户得以开发、运行及管理自己的模型并拥有自主的AI能力。同时，公司也打造了白盒大模型矩阵“九章元识Alaya”，作为AIFS的核心能力之一。
　　数据方面，公司自研基于大模型的新一代数据架构工具产品—DataPilot数据领航员，具体产品包括DDS数据库实时传输同步系统、RT实时决策中心平台、数据管道GPT、数据查询GPT、机器学习GPT五大核心组件，帮助用户实现数据集成、治理、建模、计算、查询、分析、机器学习建模全链路的智能化。
　　公司目前已在超300个的应用场景进行落地，丰富的落地经验及客户提供的宝贵反馈也构筑了公司的核心优势。
　　▍Q2:大模型时代有哪些核心要素？重要性如何排序？
　　做模型有三个核心要素：1）算力，2）基础软件，3）自己的数据。
　　公司在投资者电话会交流中表示，总体来说，硬件是同质化的，但软件是差异化的，最后数据是边界，不同的数据代表不同的知识。在同质的硬件投入下，软件会成为最大的差异化变量，决定模型的质量，同时也决定了成本。
　　▍Q3:在大模型时代，如何理解小模型的价值？
　　在大模型时代，大模型仍然不太可能取代小模型去处理现实中的很多问题。大模型和小模型常常存在相互关系，大模型可以将复杂问题拆解为简单问题，最后再调用给小模型，小模型的自身训练也可以受益于大模型。
　　▍Q4:怎么看待通用大模型和垂类大模型未来的应用场景？
　　数据是有边界的，因此未来垂类模型的数量会非常多，远超通用大模型的数量。垂类模型很多时候要针对终端应用的任务进行调整，模型的落地会更多的体现在行业/企业垂类的方向，里面会有企业/行业知识的边界。
　　公司在投资者电话会交流中表示，如果将1000亿以上的参数量作为通用模型的标准，那么300-500亿参数可能就是一个行业的垂类模型，比如海外的Bloomberg GPT参数就在500亿左右。而Llama用的最多的参数其实是在70-100亿级别，更像是一个企业级大模型。
　　根据上面通用、行业、企业大模型的分法，正好对应了GPU的三档能力。100亿左右的参数可以用一张消费级的显卡，300亿参数需要一张A100或者A800的卡，1000亿参数则需要八张卡才能跑起来，所以成本相差非常大。
　　▍Q5：大模型时代，国内的算力建设情况如何？
　　在大模型时代，算力需求大幅增加，构建自主计算能力的成本也会随之上升，因此未来更多的客户会选择租用算力。整体而言，中国已经进入了大规模的算力战略建设时代，建设加速非常明显。
　　针对该趋势，公司提出“云中云”战略，即把公司的核心能力AIFoundationSoftware嵌入云中（包括公有云、私有云、行业云和GPUCloud智算中心），从而销售给更广大的云使用者。
　　公司还特别指出，在中国的通用云市场，央企是一个非常大的变化。过去，互联网云是中国公有云市场的主体。但2020年开始，自主可控转型成为重要趋势。现在几乎每一个央企都有自己的云，包括中国电子、电科、石化、石油等，国资委也提出了“1+N+M”的规划，中国电信天翼以及中国移动已经开始慢慢反转互联网云的销售份额。
　　▍Q6:目前市场上已有不少大厂和初创公司入场做大模型，公司为何仍选择自研九章元识大模型？
　　公司的基础软件AIFS可以支持客户去使用市场上不同的白盒模型以实现自主的AI能力。但与此同时，公司看到目前市场上对于商用授权（licensing）很友好的纯粹白盒模型仍相对空缺，因此仍存在一定空间，这个市场也被称为大模型的“安卓”市场。
　　公司从零开始训练九章元识大模型，与Llama是并列关系。九章元识的最大特点在于多模态，除了语言、文本和图片以外，还支持结构化数据，这一点在市场上的竞品仍相对较少。此外，公司也在一些技术细节上进行创新，包括很好的注意力机制、更长的上下文窗口（context window）、组合式调优等。
　　▍Q7:生成式AI未来会如何影响数