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 今年4月，阿里云就放出消息称，公司正在内部全面推行 AI 编程，使用通义灵码辅助程序员写代码、读代码、查 BUG、优化代码等。通义灵码还被专门分配了一个工号——AI001，顺利「入职」了阿里云。,上线半年内，Tripo1.0全球用户生成的3D模型超过了500万个。,最近，LinkedIn被曝出在未事先通知用户的情况下开始将用户数据用于训练生成式人工智能模型。用户需在账户设置中关闭相关选项才能选择退出，但仅影响未来数据使用。LinkedIn还提到其他机器学习工具需填写额外表单才能完全退出数据使用。,疯狂投广告的背后，是厂商们极大的用户焦虑。因为没有用户，意味着故事没办法继续讲下去。几乎所有的创业公司都面临的挑战是，一旦投资人热情不再，企业的生存都面临极大的风险。对于大厂而言，意味着增长天花板有限。

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 而3D生成新工具的玩法也更进一步，文字、单图、多图都能作为输入。,获客只是第一步，更重要的是留存和转化。一位国内对话类大模型产品的员工告诉Tech星球，他所负责的产品有超过85%的新增用户是靠投流获得。据他所知，业内的另外一款知名产品，付费获得用户的比例也超过70%。一些投资人因此开始质疑，如果没有广告投放，大模型产品自然增长的用户到底有多少。,相比于大模型，小模型需要的参数数量和计算复杂度更少，这意味着成本更低、速度更快、更好用，适配的设备更多，缺点是在复杂计算时明显不如大模型。,⚙️ 通义万相AI生视频模型具有强大的画面视觉动态生成能力，支持多种艺术风格和影视级质感的视频内容生成。🌟 优化了中式元素表现，在生成国风内容方面具有独特优势，支持多语言输入和可变分辨率生成，满足不同用户需求。🎬 提供免费服务，支持视频内容的音频生成，简化视频制作流程，实现音画同步，提高创作效率。,🔍 Fal.ai将加强内容审核和模型优化工作，以更好地面对生成技术的风险和挑战。；黑科技微扑克wpk辅助挂了解小薇（136704302）咨询

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 大模型厂商们希望更多的用户来训练“调教”产品，用户有限的使用次数显然无法让他们来实现这个目标，好处是，厂商成本也不太多。,再比如TGS:Triplane Meets Gaussian Splatting，同样被CVPR2024收录。,同时，也有一些人表达了对lmsys排行榜结果的质疑。,亚马逊最近发布了一系列令人瞩目的生成式 AI 工具，旨在提升消费者和第三方卖家的购物体验。其中包括个性化产品推荐、免费 AI 视频生成工具以及聊天机器人“阿梅莉亚”，为用户和卖家带来更便捷的购物和营销体验。,📈 智能体服务解决用户需求，微信生态重要渠道，商业模式探索中。

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姚欣选择分布式推理并非偶然，而是基于他多年对整个行业的深入理解。

根据TIRIAS research的研究，随着AI的快速发展，未来算力需求的构成将发生重大变化，95%的算力需求来自推理，训练算力仅占5%。推理将逐渐成为AI计算的核心。

姚欣看准了AI时代算力结构转型的机遇，将重心放在推理侧。

推理计算的核心在于实时处理用户请求，低延迟和高效率是它的生命线。

而分布式技术，恰恰是实现这一需求的不二之选——

通过将推理计算分布到全球多个节点，PPIO能够最大限度地减少到用户的时延;

同时根据不同区域的需求波动智能调度算力资源，确保全局计算效率始终保持最佳状态。

分布式推理不仅是一次技术创新，更是一种新的商业模式，让中小企业和开发者不再为算力门槛所困，让他们也能走进AI世界。

相比之下，传统的大型数据中心虽然具备强大的处理能力，但其成本高昂，不仅包括硬件设备的购置和系统维护，还包括高度集中带来的大量散热能耗的需求。

分布式云通过调度分布在全国各地的中小型数据中心或边缘计算节点，充分利用当地高性价比能源和算力资源，降低总体运营成本。

当然，姚欣还提出了“三年内降本1000倍”的期望，要想成功实现，除了庞大的分布式算力网络，还要有更多创新技术的支撑。

为此，姚欣给出了他的答案——Serverless弹性调度和推理加速优化。

其中，Serverless架构被用来解决跨区域服务过程中节点数量庞大、用户请求复杂的问题。

该架构通过智能整合分布式算力，自动实现弹性伸缩与按需付费。

用户可将自有镜像或模型托管到该平台，不用再担心海量用户的并发响应问题，亦无需亲自管理和维护大量算力服务器。

△派欧算力云Serverless产品自动弹性触发时延和单实例冷启动速度

除此之外，PPIO还通过算法、系统和硬件的协同创新，推出了针对大语言模型特点的推理加速引擎。

借助全链路FP8量化、KV Cache稀疏压缩算法，以及投机采样等技术，显著提升了推理的加速性能，打破了显存、算力和带宽的限制，释放了大模型推理的更大潜能。

此次的分布式云计算论坛，标志着姚欣的第二次创业取得了阶段性的成功。

这背后除了有姚欣自己对行业的独到见解，还有分布式云自身与云服务发展形势的契合。

分布式云的天时地利

在国内的云服务领域，有很多我们耳熟能详的选手，华为、百度、腾讯、阿里等众多互联网大厂，都拥有自己的云服务产品。

但这些云服务无一例外都采用了集中式的方式，更加衬托出了姚欣做的分布式云系统的别具一格。

不过，姚欣强调，分布式与集中式并非对立的选择，而是相互补充的合作模式。

技术上看，PPIO采用了集中式云服务也在用的基于K8S技术的云原生架构，能够与集中式云进行标准的互联互通;

商业模式上看，用户也不会过度关注自己的产品究竟运行在哪种云，他们更在意的，是最终的运行效果。

归根结底，究竟应该采用哪种运算方式，取决于具体的应用场景。