1956년에 인공지능(AI)이라는 개념이 처음 제안되었고, 그로부터 60년이 넘었습니다. 지난 60년 동안 AI는 발병에서 추운 겨울, 그리고 야만적 성장의 과정을 거쳤습니다. 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 기계 학습과 같은 기술의 향상으로 AI는 기술 시대의 새로운 트렌드가 되었습니다.
2022년에 AI 산업은 다시 한 번 새로운 노드를 안내할 것이며, AI Generated Content(AIGC, AI Generated Content)는 뒤에서 등장하여 사람들의 기대를 뛰어넘는 속도로 기술 혁명의 역사에서 주요 사건이 될 것입니다. "AI 화가" DALL-E2이든 "범용 채팅" 채팅 로봇 ChatGPT이든 생성 AI는 새로운 기술 혁명 시스템, 패턴 및 생태계를 빠르게 탄생시키고 있습니다.
시계를 2023년으로 돌리면 AIGC로 인한 열정은 줄어들지 않고 증가했으며, 지능형 창조의 새로운 시대는 생산성에 엄청난 변화를 가져올 뿐만 아니라 인간 사고의 진화를 더욱 변화시킬 것입니다. 이와 관련해 21세기 비즈니스 헤럴드 디지털경제연구단은 AIGC가 가져올 기술적 가능성과 사업 전망을 다차원적으로 해석하기 위해 'Chasing the Waves AIGC' 시리즈 보고서를 기획했다.
21세기 경제 헤럴드 기자 Bai Yang이 베이징에서 보도합니다.
AI의 새로운 물결 아래 AI를 둘러싼 글로벌 군비 경쟁도 시작되었습니다. 현재 ChatGPT가 선두를 달리고 있지만 실제로는 빙산의 일각에 불과합니다. 다음으로 대형 모델을 기반으로 한 AI 애플리케이션이 계속 등장할 것입니다. 10년 전 모바일 인터넷의 등장처럼 새로운 변화의 시대가 조용히 펼쳐지고 있습니다.
시대의 기회에 직면하여 사람들은 항상 흥분할 것이며 국내외 기술 거인들은 준비하고 갈 준비가 되어 있습니다. Lanzhou Technology의 창립자이자 CEO인 Zhou Ming은 최근 21세기 비즈니스 헤럴드와의 인터뷰에서 중국 기업이 대규모 모델을 구축할 때 월계관에 안주하지 않고 다른 사람에게서 배워야 한다고 말했습니다. , 지난 20년 동안 중국은 엄청난 발전을 이뤘고 AI 분야에서도 중국의 특성에서 벗어날 수 있었기 때문입니다.
Zhou Ming은 "예를 들어 대형 모델의 각 기능을 제어할 수 있게 만들거나 To B를 구현하는 데 앞장서면 이것이 중국적 특성이 될 것이며, 이로 인해 무도에서 '중국 파벌'이 발생합니다. 예술을 형성할 수 있습니다. , 또한 동료들이 중국의 힘을 볼 수 있습니다."
사실 지난 10년 동안 전체 AI 산업은 급속한 발전의 시기에 있었고 많은 중국 기업들도 이 분야에 막대한 자원을 투자했으며 이로 인해 중국은 일부 AI 부문에서 글로벌 리더가 되었습니다. 많은 중국 기술 회사 중 Tencent는 AI의 초기 레이아웃을 가지고 있으며 AI 응용 프로그램에서 풍부한 사례를 보유하고 있습니다. 따라서 이 기사에서는 Tencent를 샘플로 사용하여 향후 업계 발전에 도움이 될 수 있는 AI 개발 경로를 관찰할 것입니다. 약간의 깨달음.
16년 전 레이아웃
중국의 AI는 처음에 제품의 요구를 중심으로 등장했습니다. 예를 들어, Tencent AI의 출발점은 2007년이었습니다. 그 해에 Tencent는 Tencent 연구소를 짓기 위해 1억 위안을 투자했습니다.
현재 Tencent Cloud의 부사장이자 Tencent Cloud 지능형 연구 개발 책임자인 Wu Yongjian은 2008년에 Tencent에 합류했습니다. 첫 번째 부서는 Tencent 연구소였습니다. 그는 21세기 비즈니스 헤럴드 기자에게 Tencent Research Institute의 연구가 처음에는 매우 응용 지향적이었다고 말했습니다. 예를 들어, 당시 그가 하고 있던 일 중 하나는 QQ 이미지를 중심으로 이미지 처리 기술을 개발하는 것이었습니다.
"나중에 우리 기술의 도움으로 QQ 비디오의 처리 시간이 원래의 약 60%로 줄어들었고 그 효과는 매우 분명했습니다. 그런 다음 이 기술은 게임과 같은 다른 부서에 적용되었습니다."라고 Wu Yongjian은 말했습니다. 그때부터 Tencent Research Institute는 스스로 기술 예비를 확보하는 것이 더 적절하다는 사실을 알게 되었고, 전체 팀이 제품 중심 팀에서 기술 지원 팀으로 변모하기 시작했습니다.
그 후 Tencent Research Institute는 패턴 인식, 멀티미디어 통신, 데이터 마이닝, 이미지 처리 및 단어 분할 분야에서 많은 성과를 거두었습니다. 2011년까지 Tencent는 4000 이상의 특허를 출원했으며 이는 Tencent 연구소가 절반 이상을 기여한 다른 국내 인터넷 회사의 합계보다 많은 것입니다.
Tencent Research Institute에서 시작된 Wu Yunsheng, Wu Yongjian 등은 나중에 Youtu Lab 팀을 구성하여 업계 최고의 컴퓨터 비전 연구소가 되었습니다. 나중에 Tencent는 2011년에 설립된 WeChat Zhiling 음성 팀과 같이 주로 음성 인공 지능 기술을 개발하는 여러 기술 연구 팀을 성공적으로 설립했습니다.
2012년 이전에 Tencent의 기술 연구 개발 팀이 자체 사업에 더 많은 역할을 했다면 2016년 AI Lab 설립 이후 Tencent는 기본 연구와 산업 관행의 "두 다리"를 걷기 시작했습니다. 따라서 Tencent의 AI 경로는 서비스 비즈니스에서 업스트림 첨단 기술 연구로 지속적으로 확장됩니다.
2019년, 그 해에 개최된 세계 인공 지능 회의에서 Tencent 회장 겸 CEO인 Ma Huateng은 Tencent가 포괄적인 기초 연구에서 다양한 응용 프로그램 개발에 이르기까지 AI를 다루는 4개의 AI 연구소를 설립했으며 최첨단 기술도 확립했다고 밝혔습니다. . 로봇 공학, 양자 컴퓨팅, 5G, 에지 컴퓨팅, IoT 등을 다루는 실험실 매트릭스를 탐색하십시오.
데이터에 따르면 2019년에 전 세계 주요 국가에서 Tencent의 특허 출원 건수는 30000을 초과했으며 승인된 특허의 수는 10000을 초과했습니다. 당시 이 숫자는 국내 인터넷 기업 중 1위, 글로벌 인터넷 기업 중 2위로 구글에 이어 2위였다.
최첨단 기술 탐색
Tencent의 실험실 매트릭스에는 겉보기에 "사업을 하지 않은" 연구들이 많이 있는데, 실제로는 Tencent의 미래 기본 기술에 대한 연구입니다.
예를 들어, 많은 사람들은 2016년에 Google의 AlphaGo가 인간 바둑 챔피언을 이겼다는 것을 알고 있습니다. 실제로 2016년 Tencent AI Lab의 Go AI "Fine Art"가 출시된 후 세계 최고 토너먼트 우승을 4번이나 차지하기도 했으며, 2018년부터는 중국 국가대표의 훈련을 위한 전담 AI로 활약하고 있다. 무료로 팀 이동.
또 다른 예는 2017년 텐센트가 의료 분야에 인공지능 기술을 적용해 의료 영상 검사와 의료 진단에서 의사를 도울 수 있는 AI 제품 '텐센트 미잉(Tencent Miying)'을 출시한 것이다. 2017년 11월, 과학기술부는 Tencent에 의존하여 의료 영상을 위한 국가 차세대 인공 지능 개방형 혁신 플랫폼을 구축하는 것을 포함하여 국가 차세대 인공 지능 개방형 혁신 플랫폼의 첫 번째 배치 목록을 발표했습니다.
2021년에 Tencent는 자체 개발한 소프트웨어와 하드웨어를 갖춘 최초의 다중 모드 4족 보행 로봇 Max를 출시했습니다. 당시 Max는 발 바퀴의 통합 설계에 의존하여 네 발 달린 동물에서 두 발 달린 동물로 서고 이동하는 것을 실현했으며 백플립, 추락 자체 복구 및 기타 작업을 완료할 수 있습니다.
Max는 2018년에 설립된 Tencent Robotics X 연구소에서 태어났습니다. 이 연구소의 핵심 연구 방향은 로봇이며, 로봇의 기본 기술인 지각 능력과 민감한 움직임, 손재주 있는 조작, 지능형의 3대 기둥 기술을 포함합니다. 몸. 현재 연구소는 Max 외에도 로봇 개 Jamoca 및 바퀴 달린 로봇 Ollie와 같은 제품도 출시했습니다.
또한 Tencent는 최근 많은 관심을 받고 있는 대규모 AI 모델에 대한 장기 계획도 가지고 있습니다. 지난해 4월 텐센트는 '훈위안(Hunyuan)' AI 대형 모델의 개발 진행 상황을 처음으로 공개했다. Hunyuan AI 대형 모델은 NLP(자연어 처리), CV(컴퓨터 비전), 다중 방식 및 기타 여러 산업 모델과 같은 기본 모델을 완전히 포괄하는 것으로 알려졌습니다. VCR, MSR-VTT, MSVD 및 기타 신뢰할 수 있는 다중 모달 데이터 세트가 목록의 맨 위에 도달했습니다.
최근 Hunyuan AI 대규모 모델 팀은 NLP 1조 대규모 모델을 출시하여 CLUE 3대 목록의 기록을 다시 한번 깨뜨렸을 뿐만 아니라 저비용 및 포용성이라는 특징을 가지고 있습니다. 또한 Tencent 광고, 검색, 채팅 및 기타 내부 제품에 성공적으로 진출했으며 Tencent Cloud를 통해 외부 고객에게 서비스를 제공합니다.
Tencent Hunyuan AI 대형 모델 팀은 더 큰 신경망 모델이 더 강력한 모델 성능을 의미하는 경우가 많기 때문에 Hunyuan NLP 대형 모델은 미래에 한편으로는 더 큰 모델 매개변수 척도를 탐색하는 데 집중할 것이라고 밝혔습니다. 오디오, 이미지, 비디오 및 기타 다중 모드 정보를 결합하여 더욱 강력한 다중 모드 AI 대형 모델을 생성합니다. 또한 AIGC 방향의 뜨거운 상승에 따라 Hunyuan AI 대형 모델은 향후 텍스트 콘텐츠 생성 및 Vincent 그래프 분야에서 지속적인 업그레이드를 계속 추진할 것입니다.
장면 적용에 중점
기초 연구의 반대편에는 산업 관행이 있습니다. Ma Huateng은 "Tencent의 AI 레이아웃은 연구를 위한 연구가 아니라 장면 응용 프로그램에 중점을 둡니다."라고 반복해서 말했습니다.
초기와 마찬가지로 Tencent AI는 사용자 시나리오에서 시작하여 AI 기술을 사용하여 내부 제품 요구 사항을 해결했습니다. 중기적으로는 "학계는 영향력이 있고 산업계는 산출물이 있다"는 점을 강조하면서 연구와 시나리오를 더한 일반 인공지능 개발을 추진했다. 이제 Tencent는 AI를 사용하여 수직 산업 시나리오의 문제를 해결하고 맞춤형 솔루션을 표준화된 AI 플랫폼 도구로 배양하고 있습니다.
Tencent의 한 관계자는 Tencent AI 팀이 기존 연구 팀과 다르다고 말했습니다. 체계적인 시공입니다. 알고리즘, 엔지니어링, 품질, 데이터, 제품에서 전체 상용화 모델에 이르기까지 연구와 같은 처음과 마지막이 있을 수 있습니다. 먼저 가고 상용화가 마지막에 오지만 전체가 자동차를 만들고 앞으로 나아가는 것입니다.
Wu Yongjian은 "목표가 충분히 어렵고 장면이 충분히 복잡하면 세계적 수준의 알고리즘을 만들 수 있습니다. 마찬가지로 알고리즘 연구가 세계적 수준의 문제를 해결하면 알고리즘이 더 가치가 있습니다. , 순전히 논문 출판을 위한 것이 아닙니다."
AI 기술의 산업적 구현을 가속화하기 위해 Tencent는 2021년 11월 Tencent Youtu Lab 및 Tencent AI Lab과 같은 AI 연구소의 제품 및 기술 역량을 통합하여 "Tencent Cloud Smart" 브랜드를 공식 출시했습니다. 수년간의 산업 실무 경험, 기본 컴퓨팅 성능 지원에서 AI 개발 플랫폼, AI 제품 솔루션 및 전체 서비스 체인의 최상위 디지털 지능형 변환 방법에 대한 외부 출력.
예를 들어, 기본 컴퓨팅 성능 수준에서 Tencent는 "다중 코어가 있는 하나의 클라우드"를 기반으로 자체 개발한 AI 칩의 도움으로 컴퓨팅 성능을 가속화합니다. AI 개발 수준에서 Tencent는 "Tencent Cloud TI Platform"을 핵심으로 사용하여 고객이 AI 애플리케이션을 신속하게 만들고 배포할 수 있도록 지원합니다.
Zixiao는 AI 추론 시나리오를 위한 Tencent의 자체 개발 칩입니다. Tencent Cloud TI 플랫폼에 적용되어 단일 카드의 성능을 200% 향상시키고 단위 컴퓨팅 성능 최적화 비용을 50% 줄였으며 친환경 컴퓨팅 성능의 에너지 소비를 절감했습니다. 60퍼센트 . Tencent Cloud의 이기종 컴퓨팅 제품 책임자인 Song Dandan은 21세기 비즈니스 헤럴드에 이 칩이 먼저 Tencent의 자체 개발 사업에 배치될 것이며 앞으로는 PaaS 서비스 형태로 외부 서비스를 제공할 것이라고 희망했습니다. .
TI 플랫폼 주변에서 Tencent는 TI-DataTruth 라벨링 플랫폼, TI-ONE 교육 플랫폼, TI-Matrix 애플리케이션 플랫폼, TI-ACC 가속 도구를 포함한 제품 매트릭스를 구축했으며 TI-OCR 교육 플랫폼, TI-AOI도 포함합니다. 산업 품질 검사 교육 플랫폼 등 이 제품은 범인터랙션, 금융, 산업, 미디어, 범정부, 의료 및 기타 산업에도 적용되어 지능형 산업 품질 검사, 금융 AI 중간과 같은 많은 세분화된 분야를 실현하는 데 도움이 됩니다. 플랫폼, 스마트시티 운영관리, 질병보조진단 등 AI 애플리케이션 개발.
Tencent Cloud 부사장이자 Tencent Cloud Intelligent Platform 책임자인 Li Xuechao는 21세기 비즈니스 헤럴드에 전체 AI가 실제로 구현 측면에서 심해 영역에 진입했다고 말했습니다. "과거에는 고객이 일부 AI 기능을 제공하기만 하면 되었지만 이제 고객이 제안하는 것은 모든 시나리오 응용 프로그램이며 AI를 비즈니스 시나리오에 통합해야 합니다."
Li Xuechao의 견해에 따르면 현재 인기 있는 "대형 모델 사전 교육 및 하위 작업 미세 조정" 모델을 통해 AI 응용 프로그램은 확실히 더 일반화될 것입니다. 이를 바탕으로 기존 AI 활용 시나리오를 더욱 심화할 예정이다. 동시에 AI는 더 많은 장면에 침투할 것입니다.
그러나 AI 적용의 우선순위는 문제 해결이기 때문에 많은 시나리오에서 원래 AI 모델이 문제를 해결할 수 있으므로 열을 따라잡을 필요가 없다는 점도 지적했다. 결국, 대형 모델의 사용은 고객에게 추가적인 이점을 가져다 줄 것입니다. 의 비용. 그러나 지능형 고객 서비스와 같은 일부 시나리오의 경우 대형 모델을 사용하여 직접적인 개선 효과를 가져올 수 있다면 비용 성능을 저울질하면서 시도해 볼 수 있습니다.
이 글로벌 AI 경쟁에서 우리는 가장 최첨단 기술 연구에 주목하고 경쟁해야 합니다. 동시에 우리는 시장 상황에 따라 현실적인 일을 해야 합니다. Zhou Ming은 21세기 비즈니스 헤럴드에 중국의 To B 기업 서비스가 외국의 서비스와 매우 다르다고 말했습니다. 외국의 SaaS 생태계는 매우 성숙하고 중소기업은 SaaS를 통해 서비스를 받는 데 익숙해졌지만 중국의 많은 기업은 SaaS를 받아들이지 않습니다. 배포합니다.
즉, 고객의 니즈를 파악하고 라스트마일 업무 프로세스와 시스템 연계를 잘하고 배송비와 유지비까지 고려하는 등 To B 고객을 위해 더 많은 노력이 필요하다는 뜻이다. "모델이 깨지기 쉬운 경우 하나의 프로젝트에 대해 하나의 프로젝트가 손실될 수 있습니다.
따라서 재단에서 일을 잘해야 하고, 고객을 이해하고 빠르게 반복할 수 있는 능력도 갖춰야 합니다. 중국 기업들이 이른바 대형 모델을 만들 때 직면해야 할 것이 바로 이것이다. 실제로 이러한 관점에서 ChatGPT를 빠르게 복사한 다음 빠르게 돈을 벌고자 한다면 매우 순진한 생각입니다."라고 Zhou Ming은 말했습니다.