从人工智能云到AI原生云：云平台能力要求比较分析
　　我们激动地见证了从AI云到AI原生云的转变，这标志着云计算功能的重大飞跃。新兴的AI原生云不仅仅是一个技术进步，它还成为了推动用户业务转型和创造力的核心力量。AI原生云无缝地将AI技术嵌入到云计算服务的各个方面，为用户提供更智能和自动化的服务。此外，AI原生云优先考虑开放性和生态系统培养。通过提供强大的API和SDK，它为第三方开发者营造了一个动态的环境，以促进尖端AI原生服务和应用的创造。
　　以下概述了增强能力的必要性：
　　1.涵盖性以实现更广泛的参与：在过去，人工智能技术仅限于特定的行业和用户群体。然而，随着AI原生技术的出现，通过大型语言模型（LLMs）解锁了广泛的技能，使不同行业中的用户广泛参与成为可能。云平台必须具备可扩展的架构，以有效地适应这一多元化的参与者格局。建立一个稳健的框架对于满足各种规模和需求的用户至关重要，确保云生态系统中的每位用户都能获得定制的解决方案。
　　2.精通训练大型语言模型：此前，人工智能模型的参数量通常在数亿范围内。随着AI原生时代的到来，模型参数量发生了巨量增长，达到了数十亿、数百亿，甚至万亿级别。云平台必须具备管理这种前所未有的训练任务规模的能力。对于它们来说，不断优化计算资源以满足日益增长的计算需求，同时保持最佳效率和成本效益，至关重要。
　　3.多模态支持。过去，用户主要利用单一模态模型，如语言模型、语音模型和视频模型。在AI原生时代，整合并理解多种数据模态的多模态模型将增强功能并应用于更广泛的应用场景。
　　4.加强多模态检索功能：在过去，用户主要依赖于结构化数据。然而，随着嵌入技术、多模态特性和AI原生时代向量化的出现，文档、音频、图像和视频等非结构化数据现在正被有效利用。云平台必须提供强大的跨模态检索能力，以支持这一数据利用方式的转变。
　　5.简化集群调度：在AI原生时代，随着模型参数激增，单机训练显得不足。云平台必须支持集群调度，以容纳数千甚至数万个GPU来满足大型语言模型（LLM）训练的基本需求。集群调度系统应展现出智能和效率，自动优化资源分配，减少等待时间，并提高整体训练效率
　　6.授权发展提升：在AI 1.0阶段，开发者需要具备对云服务和AI的坚实理解，才能有效构建、训练和部署AI应用，通常需要整合各种工具和平台。然而，在AI原生时代，AI开发的门槛显著降低。开发者现在可以利用简洁、高质量的代码和工具迅速创建和部署AI应用。此外，云服务提供商提供了多样化的预训练模型和可定制模型选择，进一步简化了AI应用的开发流程。这不仅极大地提升了开发效率，还极大地减少了代码量，使得开发者能够更多地专注于软件产品设计。
　　7.在本地部署中的适应性：在目前的AI原生环境中，用户对安全和数据隐私的关注程度达到前所未有的水平。随着AI基础设施相关成本的不断上升，企业越来越重视内部基础设施提供的规模经济和运营效率。因此，将AI解决方案本地部署以促进LLMs的培训和推理已成为越来越多的用户的优选方法。尽管传统用户通常会管理计算资源并部署AI应用程序。
　　在通用云计算平台上，集群配置和网络等关键领域对可扩展性和性能的要求在AI原生时代已经变得极其严格。这要求专为AI场景设计的专业化计算、网络和存储基础设施，需要硬件和软件紧密合作，以实现满足用户对高性能和可靠性需求的本地部署。
　　8.确保内容质量和安全：在人工智能原生时代，云平台不仅要满足数据、应用程序和网络安全的传统标准，还要应对内容质量保证和安全性的不断变化挑战。面对可能含有敏感数据或侵犯知识产权的内容，用户依赖云平台提供强大的“基线策略”来防范此类风险。
　　在上述观点的基础上，在原生AI时代，一个具备端到端能力的强大云平台应运而生，该平台涵盖了基础设施、模型、工程工具、应用程序以及AI信任和安全五大关键组件，成为用户熟练驾驭这一变革时代技术格局的首选。