随着生成式AI的登场与演进，越来越多的组织加速探索其相关业务价值。然而，内部部署基础设施是一个极高的门槛。本文作者的观点是，云技术将促进生成式AI的普及，因为蓬勃发展的云服务已将门槛大幅降低，初创公司和企业都能获得促进创新和推动变革的能力，可以说人人都将从中受益。现在是所有人该行动起来的时候了！
当今许多行业的发展大趋势，包括物联网(IoT)、AI和5G，都得益于云计算近乎无限的能力。云技术最初只是企业按需访问灵活存储容量的一种方式，如今已成为各种规模企业数字化转型的主要催化剂，为即时、可扩展计算提供了强大的基础设施。
如果没有云技术，除了有预算对企业内部部署型解决方案进行大量前期投资的跨国公司之外，那些围绕着超大规模计算、大数据分析和连续集成/连续部署(CI/CD)等现在已司空见惯的实践而发展起来的行业，根本就不可能出现。
例如，CI/CD的普及使最小的开发团队也能采用企业级的DevOps训练。高性能计算(HPC)曾经是资金雄厚的科研机构的专享技术，现在由于主流超大规模供应商的出现，更多的人可以随时使用。
生成式AI闪亮登场
(图像来源：Cadence)
自从谷歌在2017年发表的开创性论文《Attention Is All You Need》中公布突破性的转换器模型以来，机器学习创新呈指数级增长，尤其是在生成式AI和大型语言模型(LLM)方面。但在公众意识中，最能凸显AI优势的莫过于ChatGPT，它能够解释和综合大量自然语言数据，并在短短几秒钟内对问询做出类似人类的智能回答。GitHub Copilot已经证明了其作为更高水平快速代码开发工具的价值。最近几周，图像创建工具Stable Diffusion因其能够基于隐藏的几何图形来创造令人惊叹的艺术作品而备受注目和争议。
没有人能否认生成式AI令人难以置信的巨大潜力。麦肯锡最近发表的一份报告指出，AI每年可为全球经济带来相当于2.6～4.4万亿美元的增长。但是，虽然主流的案例能给人们带来启发和惊喜，但许多首席执行官还没有认清生成式AI会给他们的业务带来什么样的价值和风险。
可以说，没有哪个行业比电子设计更适合利用这一优势。长期以来，EDA一直在自动化浪潮中蓬勃发展，下一波浪潮在大幅提高功率、性能、面积(PPA)和工程生产力方面潜力巨大。
多年来，Cadence一直在稳步地将生成式AI技术整合到其系列产品中，最近还宣布了大型语言模型(LLM)在芯片设计中的首次应用。该公司自信比很多人都更了解云作为这项技术的支柱所发挥的重要作用；这也是其创建Cadence联合企业数据和AI平台(JedAI)的原因，该平台是公司的可扩展云计算AI数据环境，可确保客户能够访问所需的计算，从而在芯片设计中发挥生成式AI的优势。
降低入门门槛
云技术的一个基本承诺是其可访问性，云平台使更多人可以访问高性能计算资源。生成式AI模型通常需要强大的计算能力，而这对许多组织来说成本过高。云提供商提供托管机器学习服务，可抽取出训练和部署生成式AI模型的大部分复杂性，并提供预构建的生成式AI服务和应用程序接口。
云服务可按需提供这种计算能力，使小型企业和个人能够更经济地用上生成式AI，而无需对硬件基础设施进行大量前期投资。而且，由于云提供商拥有全球数据中心网络，用户可以从世界任何地方低时延地访问计算资源和AI服务。这种全球覆盖性对于拥有国际业务或面向不同市场的组织来说至关重要。
云技术有望促进生成式AI的普及还有如下一些原因：
可扩展性
云平台使企业能够根据需要扩大或缩小其生成式AI工作负载。这对于构建需要在海量数据集上进行训练的特定领域LLM，以及需要低时延和快速响应时间的推理应用尤其有用。在处理不同的项目规模和适应今后的增长时，这种灵活性对于无需投资和管理额外的基础设施来说至关重要。
成本效益
通过云服务提供商，企业可以用上图形处理器(GPU)等AI专用处理器，从而避免大量的前期投资。按需定价模式可帮助企业更有效地管理成本，用户只需为其消耗的资源付费，从而使实验和部署生成式AI解决方案更具成本效益。
协作
大规模开发、培训和使用LLM需要设计师、数据科学家和领域专家之间的通力协作。这种协作通过基于云的平台变得可行，并使团队能够在任何地点与生成式AI一起开展项目。
安全与合规性
对于许多决策者来说，首要因素并不是在哪里进行计算，而是如何防止对生成式AI所用数据的未授权访问。曾几何时，对于知识产权敏感的任务而言，因企业需对数据隐私进行完全控制，故内部部署被视为不二之选。如今，云提供商在安全与合规措施方面投入巨资，以提供高度安全的虚拟私有云(VPC)，隐私保护在很大程度上已不再是问题。这对于医疗保健和金融等有严格监管要求的行业尤为重要。
是所有人该行动起来的时候了！
基于上述这些原因以及更多原因，云技术是实现生成式AI普及的关键所在，十分便于在各行各业推广和应用。通过利用云的力量，初创公司和企业都能获得促进创新和推动变革的能力。生成式AI为众多行业提供了丰富的特定领域机会。在EDA市场，我们观察到RTL生成、物理设计和验证以及协同驾驶等各个领域都存在巨大的应用潜力。
自《Attention Is All You Need》文章发表以来，已经发生了很多事情。在生成式AI和云技术的共同推动下，我们发现自己正处于一个激动人心的创新时代，是时候让所有人都行动起来了。
(参考原文：how-will-cloud-democratize-generative-ai）
本文为《电子工程专辑》2024年2月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。点击申请免费杂志订阅
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