【飛天商業?老謝】AIGC，即AI?Generated?Content，人工智能生成內容，通常包括寫作、繪畫、音樂、視頻等領域，有文生文、文生圖、文生音視頻等多種功能。在ChatGPT橫空出世后，AIGC產業迅速成為世界焦點。

AIGC產業爆發

不過，ChatGPT這類大模型運行的背后，需要強大的算力來支撐。據相關資料，OpenAI的GPT-3參數量達1750億，預訓練數據量達45TB。ChatGPT日常用戶訪問對應算力設施初始投入成本，據測算約30-40億美元。ChatGPT經常因訪問量激增而宕機，這些都體現出了AIGC產業對于算力等基礎設施的海量需求。

除了AIGC，各行各業也都開始打造適合各自領域的大模型。面對AIGC、大模型落地帶來的海量市場需求，云計算行業也相應動作起來，不少云服務廠商都推出了相關產品。

云計算能為AIGC提供什么

AIGC產業需要處理大量的數據、進行復雜的計算，云計算平臺可以提供高效、穩定的服務。云計算可以提供構建大模型算力底座的計算資源、網絡連接、數據存儲和模型管理等能力，解決大模型的托管、存儲、部署、運行等，幫助用戶快速創建和部署模型等。

算力：大模型運行時對算力要求很高，需要性能強大、穩定的計算資源。云平臺的優勢是可基于通用服務器和專屬硬件，統一提供CPU、GPU等多種異構計算資源的調度及管理，通過虛擬化管理能力，一鍵部署底層計算資源并運行模型，充分利用不同異構資源的硬件加速能力，加速模型的運行及生成速度。AIGC的計算需求通常是不確定的，可能需要一些彈性計算能力，以應對高峰時期的需求。云計算能提供按需分配計算資源的能力，需要時可進行伸縮。

數據存儲：大模型運行時會使用和生成大量數據，需要可靠的數據存儲和備份機制。云平臺的分布式存儲，支持多存儲類型協議，可提供穩定可靠、開放兼容、彈性擴展的塊、文件和對象存儲服務。同時結合多副本、多級故障域、故障自恢復等數據保護機制，可保證模型和數據安全穩定運行。

網絡：AI模型的訓練和推理需要大量數據的傳輸和存儲，對于基礎底座的網絡性能要求較高。云計算可提供算力資源的網絡和存儲，并通過分布式網絡機制進行轉發，透傳物理網絡性能，基于25G、40G網絡可顯著提高模型算力的效率和性能。

安全保障：云計算可從多個層面保障模型和數據的安全。云平臺支持多租戶和VPC隔離網絡，結合云防火墻，可嚴格進行數據隔離和訪問權限控制;在模型托管方面，對模型倉庫實行嚴密的權限管理機制;在數據存儲方面，通過私有化部署和數據磁盤加密保證安全可控;在模型分發和運行過程中，也提供全面的賬號認證和日志審計功能，全方位保證模型和數據的安全性。

模型管理：云廠商可提供大模型統一托管服務和大模型倉庫，AI企業用戶可自定義模型的上傳、下載、權限控制、分發部署及運行。提供多種模型部署模式，可靈活定制API發布和一鍵打包應用，方便用戶管理AI模型。

市場潛力巨大

AIGC正在成為數字內容創新的引擎。展望未來，AIGC發展加速，算力、通信及存儲需求的提升，將帶動云計算等相關產業的發展。

據IDC數據，2021年全球人工智能IT投資額為929.5億美元，預計2026年將增至3014.3億美元，復合年增長率約26.5%。這是一個相當大的市場。據中國信通院數據，2021年全球計算設備算力總規模達615EFlops，其中基礎算力369EFlops，智能算力232EFlops，超算算力14EFlops，預計2030年全球算力規模將達到56ZFlps，平均年均增長65%。

總的來說，云計算可以為AIGC產業的相關企業和機構提供高性能的基礎設施，高效、安全的AI模型管理和服務，有效保護數據隱私和模型安全，促進AI創新。