据可靠消息，阿里云一个月之后，会发布人工智能大模型的相关产品，具体的落地场景将会揭晓。
视线再回到本周初阿里史无前例的架构调整，我们就会发现：张勇之心，路人皆知。
ChatGPT带来了人工智能行业的确定性，目前整个互联网行业必然要洗牌。阿里云有模型，有算力，有钱，还有场景。商业逻辑的要素齐全了，张勇不亲自盯，谁来盯？
而且，GPT一出，阿里云事关整个阿里的未来。如果说1+6+N的背后，是张勇的生态野心，那么阿里云必定是张勇最核心的押注。
GPT未来已来，BAT、字节和华为均已入场，张勇胜算几何？
01模型和算力
ChatGPT大概率要重新把今天的科技公司洗礼一遍，就像当年苹果用iphone洗礼大家一样，上一次我们迎来了移动互联网时代，这一次我们将迎来人工智能时代。
百度、360等公司已经发布了国产相关产品，科大讯飞等公司也在排队，但是这些也许都是前菜。中国三家最有实力的公司，还没下场，腾讯、阿里、字节。腾讯据我所知，马化腾亲自在盯这个业务，阿里巴巴在低调研发，很快会有产品，字节目前大概率精力并不在此。
人工智能技术的核心是模型和算力。
这一块，我用更通俗的语言来概述一下。
第一，模型就是思维模式。
最终有开发能力的大厂，模型都会趋同。因为底层逻辑一样，就像一个个人，最终大脑的思维模型都差不多，天才和蠢材的智商差距其实也没有太大，基本的吃喝拉撒和认知处理，都没问题。
所以，我特别讨厌吹模型的公司。因为模型本质上并不神秘，有一家公司突破了，其他玩家立刻就学会了，中国公司最擅长的就是从1到100。
模型方面的阻力，通过人才的流动以及目前公开的基础逻辑论文，都可以通过时间来解决，这个事情百度之前已经实践过了。
模型这一块，阿里对行业还是有贡献的。
2022年9月，阿里推出“通义”大模型系列，通用大模型分为三层：模型底座层、通用模型层和行业模型层。在云栖大会上，阿里推出了AI模型魔搭社区，有300多个优质AI模型，其中百亿参数以上的大模型超过10个。通过魔达社区，没有开发者基于阿里的AI模型做开发，把AI变成生产力。
第二，算力的核心竞争力。
大脑的认知以及模型，都是靠我们的信息处理速度来决定的。算力最终决定了每一套模型的学习速度和迭代速度，这没什么好争议的。但是算力的核心是物理芯片，这一块谁能拿到更多速度最快的芯片，谁的优势就大。英伟达的黄仁勋现在为何能穿着皮夹克到处得瑟？因为他有最快的芯片。
目前，阿里云在国内的算力储备，是值得所有AI玩家深思的一件事情，在高端算力目前进口受阻的情况下，原本的算力储备就显得很关键了。
阿里云在算力储备这一块，就不用赘述了。从云计算市场的份额以及此前公布的智算市场数据，就可以得出结论。
智能算力这一块，阿里云也是第一名。根据阿里对外的数据，阿里巴巴达摩院多模态大模型M6参数已到10万亿，是全球最大的AI预训练模型。作为对比，ChatGPT3的参数是1750亿，4.0的参数还未公布。 这个10万亿的大模型，M6使用512GPU 在10天内就训练出来了。
而且它还省电。10天内完成10万亿参数模型训练，能耗只有GPT-3同等情况的1%。
不要小瞧省电这个事，GPT千好万好，就是费电耗能源，而且很有挑战性，省电这一点很重要。
02阿里也有技术？
阿里除了会卖货和搞营销之外，还懂技术？
由于阿里巴巴创始人马云非技术出生的背景，导致大部分人会认为，阿里巴巴是一家只会卖货和营销的公司。我曾经一度也认为阿里的技术不行，甚至没有技术，或者都是吹的。但是后来亲身下场创业做智慧零售的时候才发现，阿里原来在开源这一块下了很大功夫，并且值得尊重。
在全球最知名的技术分享平台GitHub上，中国区企业活跃度和影响力排名上，阿里巴巴长期占据第一位置。在全球范围内，阿里巴巴目前也排名第六，GitHub在行业的地位，懂得都懂，不懂的自己去科普。
我对于阿里技术的深度研究，源于它的微服务架构double。当时我们的软件技术总监坚持要用这套系统，放弃了通用性更好的spRing cloud。原因就是在高并发的零售业务中，用double来做架构，稳定性更好。而这套架构就是阿里巴巴开发的，虽然几经波折中间断更过，但是最终还是挺了下来。
架构在软件行业的重要性，就相当于建筑学中的结构。一座房子稳不稳定，美不美观，科不科学，都要靠这个结构，这一块的国产化是非常重要的。
然后就是注册中心的国产化。阿里推出了nacos，使用了Raft协议，nacos的集群一致性非常好，功能丰富，社区活跃，最重要有中英文档。
另外，在软件行业中最核心的数据库这一块，阿里巴巴和蚂蚁共同研发的公有云分布式数据库OceanBase也取得了很大的进展。目前支付宝的核心业务数据库，应该就是由它在完成，很多国内银行和保险公司也在适用这一套国产数据库。
阿里云后来又弄了一套独立的数据库，PolaRDB。存储和计算分离，又有软硬结合的优势，对于应对高并发的抗压能力更强。
数据库的国产化是数据安全的一个核心环节。
上述的三项国产突破，都是我亲自体验过的东西。这三块市场本来都是欧美技术为完全的主导，国产插不上话。其实其他几家大厂也推出过类似产品，但是普及度很低，甚至自己公司都不用。真正有一定市场普及度的目前来看只有阿里，虽然也是举步维艰。
此外，阿里还整出了飞天云操作系统、倚天云芯片、磐久服务器、神龙架构、龙蜥操作系统、阿里灵杰等等一系列技术产品，我都没用过，我就不评价了。
如果，你去问一问中国的全栈软件工程师或者后端工程师，国内的软件开源领域，哪家互联网公司的贡献度与技术最优秀，大概率他会告诉你，是阿里，这已经是行业的共识。
03确定性与不确定性
如果我们仔细去追溯阿里这些技术的源头，你会发现一个非常有意思的事情，阿里所有软件和硬件上的技术突破，都来自双11，被逼出来的。
双11每一年指数型的交易增长，给阿里整个交付系统带来了巨大的倒逼效应。超高并发的业务特点，一不小心整个系统就会宕机，用传统的解决方案肯定解决不了这些问题。国外的架构没有这种超大并发的场景，中国巨大的消费市场活生生逼出了一个全球最抗压的解决方案。
阿里的技术中，确定性就是稳定，这种稳定包括模型和算力。
我之前听很多小道消息说，达摩院已经在做ChatGPT类似的产品布局，而且在四五月份就会发布出来。这个消息我不确定真假，但是以目前阿里的人才储备来看，是有能力在短时间内把模型搞出来的。
说起阿里的GPT架构，还有个小插曲。阿里做大模型开发，和OpenAI一样，都是采用TRansfoRMeR架构，但是分支走得不一样。阿里最早用的是BERT，但后来发现，OpenAI的自回归路线更有效，于是也调转枪头转向自回归。
但是，这个模型会不会比现在百度的好用，我不好判断。毕竟百度在人工智能模型上的持续性投入时间更多，消耗掉的资源和金钱也更多。
在搜索时代，阿里百度水火不容。毫无疑问，这次的GPT，阿里和百度还会有一次交火。
去年阿里云推出过全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并且启动张北和乌兰察布两座超大规模智算中心。其中张北总建设规模是12EFLOPS的AI算力，超过谷歌的9EFLOPS和特斯拉的1.8EFLOPS，是全球最大的智算中心。
小鹏汽车已经开始用阿里的智算平台了，小鹏“扶摇”系统，是国内最大的自动驾驶智算中心。小鹏发布的新车P7i，用的是全新的语音系统，没有唤醒词，非常好用，靠的就是扶摇系统。
另外，人工智能是需要喂料的，这块阿里也是有优势的。天猫、淘宝的访问量极大。另外，天猫精灵家庭用户超过4000万，月交互次数超过80亿。对于阿里来说，这些都是非常优质的数据。
阿里接下来的产品，应用场景值得期待。
04花钱与赚钱以及安全
人工智能带来的确定性机会，无疑是需要烧钱的。未来三年在这一块的跑马圈地，无疑又会是一场烧钱大战。算力的持续性投入，模型的优化，以及落地场景的探索。
所以，我之前就有过一个基本结论，这是一场巨头之间的战争，甚至是国家层面的战争。这将会决定未来整个人类社会的资源再匹配问题，因为人工智能的出现，已经不仅仅是单纯的辅助性提高劳动效率的行为，而是一种生产力结构性调整。生产力的主角可能会发生变化，生产力的纬度会发生变化，我们整个文明在提高认知这件事上，会大大加速。
这种潜在的风险，已经让我们开始意识到人类作为世界主人的危机感。于是马斯克联名一千多位美国知名人士，开始呼吁暂停GPT4以后的技术探索，人工智能技术已经走到了拐点，就快要失控。
如何确保人工智能在一个安全的环境里运行，将会是我们未来一个重要的议题。
阿里云目前的业务特点，有一个巨大的优势。
那就是阿里云和钉钉。是目前中国在中小企业中，渗透率最高的To B企业，如果面向C端用户的人工智能产品是危险的，那么人工智能工具化，帮助中小企业提高劳动生产率，将会是一个更加安全和有效的方向。
比如，更加智能的帮助企业管理，尤其在财务、人力资源、法务方面，帮助企业更好的获客，做好生意的撮合。帮助企业更合理的分配资源，尤其是物理资源。钉钉能不能通过人工智能的改造，成为企业家的人工智能秘书。阿里云能不能为企业提供自然语言对