梦晨发自凹非寺
量子位公众号 QbitAI
最早关注到 AI 绘画是在去年 6 月。
当时有人突然发现，在提示词中加上“虚幻引擎”就能让画质飙升，简直像咒语一样。
但受限于当时算法的性能和效率，画出来的内容还不够完整，只是在 AI 研究者内部小范围被津津乐道。
现在回想一下，这可能就是最早的“提示工程”了。
△考古现场
仅仅一年过去，一切都变了。
由开源算法 Stable Diffusion 开启的这波浪潮，不仅让 AI 绘画彻底出圈，甚至让人类画师开始担心失业。
让人不禁感叹，财大气粗的 OpenAI 和谷歌都没能做成的事，反倒是Stability AI这家创业公司获得了最大的影响力。
研究了一下这家公司的发展模式，发现真的很有意思。
首先资金靠融资，最新融了 1.01 亿美元成为新晋独角兽。
然后软件靠开源算法，核心技术来自慕尼黑大学与 RunwayML 团队的一篇 CVPR 论文。
硬件呢？硬件靠的是云计算。
总之就是擅长借助外力，公司自身很轻量级，员工只有 100 人出头。
Stable Diffusion 虽说被优化到单块游戏显卡就能跑，但训练阶段可是实打实租了 256 块英伟达 A100，跑了 15 万个 GPU 时。
现在他们有钱了也不单租了，直接找亚马逊云科技帮忙建了一个大型云计算集群，足足 4000 张 A100，业务全搬上去。
除了继续发展 AIGC 之外，Stability AI 还要靠这些资源进军另一个大热门领域，AI for Science。
比如用原本生成图像的扩散模型去生成 DNA 序列，并喊出“要让全球 10 亿人用上开源模型”的口号。
AI 公司与云服务商一合作，不知不觉间就形成了改变世界的力量。
AI+ 云，正在改变世界
其实 Stability AI 并不是孤例，AI 与云计算绑定加深的趋势，从各大厂的动向都观察的到。
就不光是把算法放到云上训练，而是整个开发、交付、部署、运维等等全都搬到云上，直接诞生在云上的应用就称为“云原生应用”。
云原生是云计算时代一种构建和运行应用程序的方式，充分利用和发挥云平台的弹性和自动化优势，结合容器、微服务、无服务器 (Serverless) 等技术来构建现代化应用。
特别是云计算的开创者亚马逊云科技，今年也在反复强调云原生。
云原生有什么好处呢？
还接着拿AIGC来说，今年突然就火了，想参与进去就要讲究一个快，快速跟进。
一个不完全统计，从图像到语言、以及音乐和其他，市面上叫得出名号的产品已让人眼花缭乱。
△来自 nesslabs.com
这时选择云原生开发，购买配置服务器也省了，海量训练数据的来回传输也省了，一切都在云上完成。
比如用亚马逊云科技的拳头级产品 Amazon SageMaker，打开浏览器、点几下鼠标就能轻松部署预先训练好的模型了。在此基础上可以微调模型、二次开发，省去了大量繁琐的配置工作。
这个服务叫做 JumpStart（快速启动），就还挺形象的，对 Stable Diffusion 的官方支持最近也正式上线了。
全球领先的研究和顾问公司 Gartner 在其近期发布的《Solution Comparison for Cloud Data Science and Machine Learning Platforms》报告中，对多个数据科学和机器学习平台从不同维度共 52 项标准进行了对比。
其中 Amazon SageMaker 作为一个综合性的数据科学和机器学习平台，凭借着包括 JumpStart 在内的强大的端到端 DSML 全生命周期功能，获得了核心标准 95 分，竞争标准 90 分的高分。
当然，现在还只是利用这些技术来进行 AI 图片的生成，将来 AI 生成视频的算法实用化了，所需要的数据、算力都会成倍增长。
到那个时候，一个创业团队想要完全自建算力设施那就太费劲了，云原生的好处还将进一步凸显出来。
其实除了 AI 这样的前沿科技领域，现在很多传统行业也开始搞云原生 +AI 了。
金融行业的重点应用场景是智能风控，使用 Amazon Neptune 图数据库与机器学习服务无缝结合，可以把企业和个人当作节点，而投融资、股权、联系人等作为节点间的关系组织起来，全面地评估风险，防范违约。
更传统的能源、制造等行业则用上了无代码机器学习神器 Amazon SageMaker Canvas，让业务、市场、财务部门员工不写一行代码就能快速生成机器学习预测模型，重塑工作流程。
云原生之路，该怎么走？
正如软件曾改变世界，AI 正走在改变世界的路上。
当然，这个过程中无论是海量数据的存储、传输还是庞大的算力需求，都需要云计算，特别是云原生开发模式的帮助。
在云原生基本已成为行业共识的今天，为何要特别关注亚马逊云科技？
其实他们除了是云计算的开创者之外，也是云原生概念的开创者。
业内第一个云原生数据库Amazon DynamoDB，早在 2012 年就有了。
智能湖仓，2020 年亚马逊云科技 re:Invent 大会上发布的。
像这样不断引领着云计算技术发展，亚马逊云科技连续 12 年蝉联Gartner 云基础设施和平台服务魔力象限领导者，成为这一魔力象限的最长领跑者。
特别是在执行能力上，在所有入选厂商中排名最高。
有着这样的实力，每年年底的亚马逊云科技re:Invent 大会也成为云计算行业乃至科技行业最有号召力的活动之一。
△往年大会盛况
每年亚马逊云科技 re:Invent 大会上都会有紧跟技术趋势的数十款新功能和服务发布，还有表演、展览、比赛等环节，更像是一个面向技术从业者的大 Party。
其中一些发布会降低技术门槛，帮助各行各业加速转型。
比如前面提到的无代码机器学习 Amazon SageMaker Canvas，发布一年后再来看，已被西门子能源、宝马在内的大大小小企业广泛采用。
更是有一些发布会引领技术潮流，成为未来行业发展方向。
2014 年的首个 Serverless 计算服务 Amazon Lambda，2017 年基于硬件虚拟化的自研核心系统 Amazon Nitro，2020 年的智能湖仓等，都是这方面代表。
今年的亚马逊云科技 re:Invent 大会也将在11 月 29 日在拉斯维加斯开幕，线上线下同步举办。
至于会发布什么还没得到确切消息，不过根据今年观察到的技术趋势，这里也可以小猜一波。
云计算技术方面，底层的自研芯片和云原生架构更新自然少不了。
重点说一下 AI 方面，继低代码、无代码机器学习之后，AutoML、MLOps上还将有创新产品持续降低机器学习门槛，提高算法开发效率。
另外就是今年最火的 AIGC，目前受版权和机器学习伦理方面限制，商业模式还不清晰。目前创业公司和开源搞定了技术的普及普惠，在负责任人工智能方面还是需要亚马逊云科技这样的巨头出手。
今年你还看到什么技术趋势，或者还期望看到什么云计算产品创新？不妨在评论区聊聊。
最后奉上今年亚马逊云科技 re:Invent 的报名地址，关注 AI 和云计算的话一定不要错过～
https://www.awsevents.cn/reInvent2022/registerSignUp.aspx?s=7982&smid=14975
