“考古”周靖人，主導LLM、推動MaaS、AI開源，下一步如何與雲整合？_風聞

撰文 / 宇婷

堅持獨立的思考，不侷限於此刻。‍‍‍

2023年4月11日，阿里雲北京峯會即將召開。在百度、360相繼公佈了自身的大模型產品以及進展後，這一次峯會被受眾高度關注，聚焦在：阿里是否會正式公佈其大模型的進展，以及將與阿里雲如何整合？

對比微軟和微軟雲Azure，大模型會對雲業務本身會產生巨大的拉動。首先，微軟向OpenAI投資100億美元，獲得OpenAI 75%的直接利潤份額。其次，所有OpenAI的技術都運行在Microsoft的Azure雲基礎架構上，形成雲資源的調用。最後，微軟還將OpenAI的人工智能整合到Word、PowerPoint、Outlook和其他應用程序中，推動包括Teams、Loop等產品的用户量提升。

儘管中國廠商追趕ChatGPT3.5可能還要以1年為單位，但國內百度、阿里、字節、騰訊、360等大型公司，有着充足的區域市場。大廠競爭大模型，也在競爭AI生態。

文心一言目前已經有了先發優勢。

對於阿里來説，根據業內消息，其特質是在AI算力的儲備上充足，包括A100顯卡資源目前在國內廠商中儲備位列行業第一，以及寒武紀芯片等有所供應。此前阿里雲也發佈了自己的結構路線。

阿里巴巴在LLM（大型語言模型Large language mode）領域的研究主要由達摩院負責，目前由阿里雲智能CTO、達摩院副院長周靖人主導。在2022年阿里巴巴層發佈了相關自然語言大模型技術M6和plug。

阿里巴巴大模型研發成功會對天貓、淘寶、高德、釘釘等業務應用直接帶來直接的商業價值。此外，直接通過阿里雲向TO B客户提供，也會構建新的MaaS商業模式。

在兩週前的阿里雲北京數據庫峯會上，周靖人曾有過一個簡短的演講，我查看了下週靖人過往在AI領域表達的觀點，看得出周靖人對於MaaS的思考前置於這一波ChatGPT熱浪，並且展現出了技術和應用的平衡。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

1、成為阿里雲CTO前，領導阿里大數據智能研究‍‍

在2022年12月29日阿里巴巴董事會主席兼CEO張勇發出全員郵件中，宣佈了周靖人（靖人）將擔任阿里雲智能CTO，並同時繼續兼任達摩院副院長。

根據搜狗百科，周靖人2004年獲得美國哥倫比亞大學計算機博士學位，後加入微軟擔任研發合夥人。微軟期間帶領團隊研發了支撐着微軟必應搜索，Office 和 Windows 等高性能大數據計算平台。

他的主要研究方向包括大規模分佈式系統和數據庫、異構數據庫，擁有16項相關專利，在國際多家權威期刊發表50多篇論文。

周靖人還是1994級中科大畢業生。

2016年，周靖人正式官宣加入阿里巴巴集團，負責達摩院智能計算實驗室等工作。任職阿里雲首席科學家，帶領阿里雲中美兩地研發團隊。總體負責阿里雲大數據平台和人工智能研究iDST（Institute of Data Science Technology）的科研工作，涉及大規模機器學習和語音、自然語言、圖像以及視頻處理技術。

他是大規模分佈式系統和數據庫等領域的國際級權威學者，曾入選IEEE Fellow。（百科了下IEEE Fellow，即IEEE會士，是IEEE最高級別成員，也是IEEE授予成員的最高榮譽，在學術科技界被認定為權威的榮譽和重要的職業成就；當選人需要對工程科學與技術的進步或應用做出重大貢獻，為社會帶來重大價值。）

2017年，他做了《阿里雲大數據分析與智能》主題演講。

根據媒體新智元對當時演講的報道，當時他演講觀點：‍‍‍‍

“各大公司的計算架構都很類似，但是阿里雲的特色在於架構間各種資源是共享的，並且，由於是自建系統（home built system），系統在調度和部署時也會便利很多。”

當時他還提到了一個比較有趣的挑戰——算法是不斷變化的。如果針對某個問題開發了一個特定的芯片或解決方案，解決方案和算法會隨着時間的推移而改變，這樣就會開發出很多特定的芯片和解決方案，然後就必須應對新的指令集，並在這麼多不同的芯片上創造生態系統。‍‍‍

2018年雙11，周靖人領導大數據智能計算團隊，支撐雙十一交易洪峯。2分05秒100億元，以及實時日誌處理峯值每秒17億條。‍‍‍‍‍‍‍‍

2020年在阿里內部組織變革中晉升。2022年12月，他正式任職阿里雲智能CTO，兼任達摩院副院長。

在阿里巴巴，他曾涉獵的工作包括了：淘寶事業羣搜索推薦、達摩院智能計算實驗室、阿里大數據智能計算和搜索推薦平台。‍‍‍‍‍

2、推動MaaS在阿里內部落地

根據媒體AI科技評論的報道，2021 年 3 月達摩院發佈國內首個千億參數多模態大模型 M6。那時周靖人作為項目主導人，從立項開始就思考如何更好地釋放像 M6 這樣的大模型的基礎能力。

報道提到，他思考的結果是——必須要有一個平台作為依託。在內部討論中，這個想法一出來，就得到了達摩院各個實驗室帶頭人的贊同。並且周靖人不斷地把「模型即服務」（Model as a Service，MaaS ）的理念在內部推動頭腦風暴。

2022年，阿里達摩院與 CCF 開源發展委員會聯合正式推出國內首個 AI 模型開源社區——魔搭 ModelScope。把300 多個模型開放給整個中國的 AI 研究者與團隊，涵蓋了自然語言處理、視覺、語音、多模態等模型。

魔搭社區的核心關鍵詞是：開源。當時周靖人在接受媒體採訪時，提到其口號是：「 AI for Everyone」周靖人解釋了這句話的含義：無論是 AI 興趣愛好者，還是使用者、開發者、研究者，“模型即服務”理念均能承載不同人羣對AI 的訴求，進一步落地 AI 應用。‍‍

我理解，魔搭是意圖通過MaaS在具體商業場景中落地。平衡學術與應用。‍‍

“大模型的研發不應該是一場少數機構的競賽，而應該通過大小模型的協同進化走向更高級的應用，尤其是適應中國本土需求的應用。”

作為中文大模型。‍‍‍‍，2022年11月 CSDN創始人蔣濤曾對話周靖人‍‍探討了 AI 模型社區魔搭 ModelScope，以及背後包括瀾舟科技、智譜AI、深勢科技、中國科學技術大學等多家科研機構的開源生態。‍

周靖人提到了國內關於AI大模型的應用落地挑戰：

“AI 模型難以覆蓋各行各業的 AI 應用需求，面對新場景時，往往需要進行二次開發或優化，否則許多模型難以適配到特定環境應用中，AI 模型定製化門檻較高。以及缺乏 AI 模型開發和使用交流分享的平台。當開發者遇到相關問題後，無法找到對應的模型服務，也找不到人來解答他的問題。”

“達摩院提出模型即服務（Model as a Service）。背後邏輯是把 AI 模型當作生產的重要元素，從模型預訓練到二次調優，最後到模型部署，圍繞模型的生命週期來提供相應的服務。”

周靖人也提出了做法：

一是提供模型倉庫，收集模型，提供優質數據，還可針對業務場景調優。模型使用和算力需結合在一起，並提供快速體驗模型，讓廣大開發者無需寫代碼就能快速體驗模型的效果。

二是提供抽象接口或 API 接口，以便開發者針對模型進行二次開發。當面對具體應用場景時，提供少樣本或者零樣本的方式便於開發者對模型做二次優化，真正讓模型應用到不同的場景中。

2022年，魔搭上比較成熟的模型包括：瀾舟科技的孟子系列模型，深勢科技的蛋白質結構預測模型 Uni-Fold，智譜 AI 的多語言預訓練模型等。

在CSDN的訪談中，還提到魔搭的商業模式突破。對比Huggingface 從明星項目 Transformer 庫入手，隨後構建平台讓用户可以託管相關的機器學習模型和數據集，還可共享、協作與投入生產應用，目前在國外生態蓬勃發展。

周靖人認為魔搭社區填補 AI 模型應用服務的空白，建設 AI 開發者生態。魔搭更關注本土需求，提供大量中文模型，第一批提供的中文 AI 模型已超過 100 個，覆蓋自然語言處理、語音等常用任務。‍

3、AI與雲到底是什麼關係。

AI 模型涉及大量的數據、算力，脱離雲，在線下很難找到適合的機器來運行，AI 模型的開發和使用目前需要在雲計算之上。（魔搭對接了阿里雲機器學習平台 PAI 和彈性計算 ECS‍‍‍‍‍）

在兩週前的阿里雲數據庫北京峯會上，阿里雲智能CTO周靖人也在當天的演講中提到一點：“把數據能夠有效地管理起來，特別是今天我們如何做好數據的存儲、數據的分析。如何使用好數據，也發生了一系列的範式的轉變。”

2023年春，AI讓大眾使用ChatGPT、微軟辦公軟件，能夠支付得起費用的人羣直接步入AI紀元，雲和AI真正到了生產力飛躍的奇點。

不久前，在訪談阿里雲數據庫負責人李飛飛時，也瞭解到。

他認為：過去一二十年是信息時代數字化，也就是説企業的信息化辦公實現了數字化。AI到了臨界點，一定會催生這麼兩件事，一個叫物理世界數字化，還有一個是生物世界數字化。數據庫在這裏會發揮什麼樣的關鍵作用？第一，多模態的數據一定會成為事實標準，因為宏觀世界數字化、微觀世界數字化各種各樣的數字一定會層出不窮，數據的多樣性就像生物有多樣性，數字化的世界裏數據也是有多樣性的。

僅僅回到雲服務中的數據庫緯度，多模態數據的存儲和處理會促進處理多模態數據庫爆發式增長。

雲計算是以算力為基礎，以數據為核心，以技術為牽引——這是計算算力的服務化，這就像是電力服務化一樣。算力服務化以後，使之有意義的是數據的注入，因此物理世界數字化、生物世界數字化進一步映射。而以ChatGPT為代表的多模數據應用和背後的算法架構成為趨勢後，算力+數據+智能，這是期待已久的數據核裂變。

本文部分觀點，參考阿里雲數據庫負責人李飛飛的演講。