企业级AI落地破局之道：开源、轻量化

中国经营报

本报记者 秦枭 北京报道

近年来，人工智能的巨大突破对社会发展产生了重大的影响，尤其是在以ChatGPT为首的AI大模型诞生后，使AI技术得以广泛地下沉到更多的应用场景，众行业因此迎来了全新的变革。虽然人工智能在C端（消费者端）的广泛运用能够引起公众的广泛关注，但B端（企业用户端）的市场价值却显现极少。随着时间进入2024年下半年，AI大模型的技术焦点也从先前的理论探索逐步转向实际应用阶段。各行各业纷纷在这场AI热潮中寻找新的业务创新点和行业增长点。

红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康对《中国经营报》记者表示，目前AI的发展还处于早期，首先要解决有无的问题，在AI的应用和如何变现方面，整个行业都还需要探索，大模型本身目前还有一些问题，比如幻觉，所以对于AI做事，既要有信心，同时也应看到技术发展目前的局限性。在其看来，开源、轻量化的“小模型”是推动企业级AI应用落地的有效途径。

开源共建AI生态

当前，大模型已经成为整个 AI（人工智能）产学界追逐的技术“宠儿”，“炼大模型”如火如荼，AI技术也从多分支发展，进入大模型时代，让AI变成了通用技术。包括OpenAI、Google、微软、英伟达、百度、华为、阿里巴巴等企业巨头纷纷参与其中，各式各样参数不一、任务导向不同的“大模型”也陆续面市。而在大模型竞争进入市场争夺的白热化阶段后，企业在开源、闭源上的争论也更为激烈。

“开源”是软件开发领域的专业名词，其全称为“开放源代码”，在版权限制范围内，任何人都可以公开获取源代码，并进行修改甚至重新开发。与之相反，在闭源的情况下，只有源代码所有者掌握代码修改的权利，其他人只能向其购买软件。

在一些业内人士看来，无论是基于自然语言处理、机器视觉、深度学习、强化学习，还是垂直行业模型，并不是互联网大厂们的“玩具”，也不是闭门造车就能完成的工程。

因研发推出ChatGPT而进入聚光灯下的OpenAI，也正因闭源备受争议。马斯克作为OpenAI的创办人之一，近日在社交媒体上炮轰OpenAI闭源做法：“OpenAI最初是作为一家开源的非营利性公司而创建的，为了抗衡谷歌，但现在它已经成了一家闭源的营利性公司，受微软控制……这完全不是我的本意。”

Meta首席执行官扎克伯格在日前的采访中也表示：“我不认为AI技术是一种应该被私藏起来的东西——那样就只有一家公司可以用它来打造他们想要的某个中心化、单一化的产品。”

红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康说道：“开源闭源并没有对错和优劣之分，在闭源环境当中，可能会有安全隐忧，因为你不知道它闭源的环境当中有没有人监督它。开源的好处就是一旦出现安全问题，整个社区都会来帮你检查‘问题出在哪里’。快速地通过社区的方式解决问题，AI亦是如此，在大语言模型当中，其实还有很多的空间可以做的地方。”

“坦白地讲，大模型很好，可是很多公司把模型做得太复杂。现在很多的模型动不动达到‘万兆’，万亿参数去做语言模型、非常复杂。我觉得这是非常浪费的事情。”曹衡康直言，红帽是以开源的方式去做AI解决方案的，无论在AI的哪一个领域，模型领域、模型调优领域、模型开发领域、应用开发领域或者将来部署的领域，只要牵涉到AI，红帽所有的产品和解决方案都是开源的。

曹衡康表示，红帽不做硬件，不做应用，而是在两者之间提供领先的AI平台，帮助企业安全高效地部署和管理AI模型、应用；构建AI基础设施层，为企业提供安全的可扩展基础设施和自动化。

基于此，红帽在日前推出了红帽企业Linux AI（RHEL AI）。该基础模型平台整合了IBM研究院的开源授权Granite大型语言模型（LLM）系列、基于大规模对话机器人对齐（LAB）方法的InstructLab模型对齐工具，以及通过InstructLab项目实施的社区驱动模型开发方法，可以让用户更加便捷地开发、测试和部署生成式AI模型，并已集成到红帽的混合机器学习运营平台OpenShift AI中。

加速企业级AI应用落地

实际上，不是每个行业都有必要做大模型。训练基础模型的成本非常之高，这对于很多企业来说是不现实的。不过，行业模型一定要训练，大模型未来会成为整个社会的基础设施、行业的基础设施。

但从全球市场来看，目前很多的大模型集中在语言大模型，其共性是基本都会“对话作诗”，而大模型要在行业领域赋予价值。如何基于大模型解决行业细分领域的具体问题受到更多的关注。

曹衡康认为，目前AI的发展还处于早期，首先要解决有无的问题。在AI的应用和如何变现方面，整个行业都还需要探索，对于AI做事，既要有信心，同时也应看到技术发展目前的局限性。

“针对行业企业可以有小模型，用更小的算力解决生产和应用的问题。”红帽大中华区市场总监赵文斌认为，其实市场的解决方法很多，只是因为市场还处于早期、还没有看清楚，短期突出的是算力紧张的问题。随着研究更深入或者更多的工具、更多厂商的方案更清楚，这个问题相对会被平滑地过渡过去。

红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧表示，每一个企业都在摸索AI应用场景的问题。“我们看到目前大量的生成式AI，是基于对话性的大语言模型。但这不是企业级AI应用，企业级AI应用才是真正为企业创造生产力的内容。什么样的企业级AI应用真的能够做到新质生产力呢？就是用更少的投入得到更多的产出，这其实是更值得探讨的问题，而且我国有如此多的企业，我很坚信企业级AI应用在中国一定会发展得特别迅速，只是现在大家好像还没有开始探讨这件事。”

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：颜京宁）