本文根据 2023 云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下：
演讲人：黄博远 | 阿里云计算平台事业部资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人
演讲主题：阿里云人工智能平台 PAI 年度发布
AIGC 是我们这个时代的新机遇
今年云栖大会，阿里云机器学习平台 PAI 正式发布升级为人工智能平台 PAI。在过去的 12 个月，AI 生态发生了巨大的变化，AIGC 已经成为继互联网时代的下一个产业时代风口，带来了很多新的机遇和挑战。
在整个市场当中，AIGC 领域可以分为三类：预训练大模型、开源生态和下游应用。
AI 研发新范式和新挑战
在新局势下，整个 AI 研发进入到新范式：
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从预训练模型开始，快速定制、快速落地
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AI 开发门槛大大降低，AI 推广加速，行业应用增长
研发新范式升级跟以往从搞数据到 0-1 搭模型是非常不一样的，主要会有三类客户：
- 上游：通用模型生产者与平台方（如阿里）；
- 中游：利用垂直行业知识对模型进行优化（生态伙伴）；
- 下游：最终 AI 应用的使用者（最广大的用户群体）。
AI 生态链的整合和角色分化是行业发展的方向，符合社会整体效率提高的要求，必将推动 AI 普惠化的进程。
阿里云人工智能平台 PAI 全面升级
人工智能平台 PAI 在 4.0 版本里，下层是强大的基础设施，中间层"PAI 灵骏智算集群"，是专门面向超大规模分布式，重点解决预训练、Finetune、推理等工作。最上层"Model as a Service"概念，能够让不懂算法，但需要应用 AI 的人进行全链路的 AI 创新。
PAI 助力企业 AI 创新
人工智能平台 PAI 将围绕以下三个效率助力企业和开发者进行 AI 的创新，分别是开发效率、计算效率和业务效率。
提升开发效率：人，最宝贵的资源
AI 工程化的工程师人才稀缺且昂贵，工程师从数据进来到整个开发环节再到模型生产上线，大约需要 12 种工具把整个 AI 流程走完。
阿里云 PAI 全生命周期优化的 AI 平台
阿里云人工智能平台 PAI 作为全生命周期优化的 AI 平台，包含 iTAG 智能标注、DSW 交互式建模、DLC AI 训练服务、EAS 在线预测服务、AI 工作空间、AI 资产、OpenAPI 等服务，打造一体化全链路的 AI 工程平台，全面提升行业、产业落地效率。
PAI-DSW 交互式建模
PAI 平台的 Notebook 服务全面升级，DSW 可以一站式 AI 开发，开箱即用，异构资源无缝对接，兼顾个人开发者及企业级协作需求，让整个开发过程变得更加高效。
同时我们也看到数据对于 AI 的重要性，PAI 把整个阿里云上的存储都做了无缝对接（OSS、NAS、CPFS），可以很容易的在云上获得做大模型开发的工作的环境。
PAI-DLC 分布式训练
在分布式训练里，大模型变得至关重要，怎么同时用 512 卡、上千卡做训练，可能很难做分布式这些细节的管理，如果涉及底层复杂软硬件能力可能更不清楚。今天通过 DLC 分布式训练可以实现单机多卡、多机多卡分布式训练，云原生灵活环境配置，企业级资源管理，快速把相应的模型训练出来。
PAI 模型服务与 AI 推理
未来，我们认为在模型服务领域，模型的推理一定会成为整个产业的热潮。因为在我们平台上已经看到有几十家做大模型的企业训练出来 50B~100B 以上的大模型，这些模型日后一定会产业落地。
PAI EAS 模型在线服务+Blade 推理加速，帮助客户一站式解决 AI 部署和推理的全部环节。
提升计算效率：机器，如何高效的利用
对于大模型无法逃避的一个问题就是解决机器效率，如何让机器被整个产品和平台疯狂使用，对所有人来说都是巨大的挑战。
PAI 灵骏智算服务 - 让大模型训练推理简单、高效
今年我们发布了 PAI 灵骏计算服务 Serverless 产品。使得 AI 的训练推理更快、更易用、更稳定，全面提升 AI 计算效率。
可以想象一下，当有 1024 张卡甚至有数千张卡做训练的时候，很难保证系统不出错误，所以我们推出了 AI Master 自动容错弹性训练。让系统帮你去解决各种各样的问题。对于整个大模型训练过程有巨大的效率提升的作用。
推出 EasyCkpt 秒级异步训练的快照，可以清楚知道每一个数据在整个显存、内存、缓存中存了多少，硬件或系统出现问题或者时我们不再需要做全局的 checkpoint，可以通过 EasyCkpt 实现秒级训练精度无损的 checkpoint，高效帮企业自动把这个问题恢复可执行状态。
TorchAcc 和 PAI-Blade 则是在大规模分布式训练和推理上做的软硬结合优化。
- 极致性能：高性能计算、网络、存储支撑的高性能 AI 集群
专为密集型深度学习业务及 LLM/AIGC 大模型训练场景打造的高性能集群架构
- 极致稳定：软硬结合、协同保障超大规模集群超高稳定性
集大规模集群管理、弹性 AI 调度、进度无损的模型保存与恢复、自动分布式性能测试于一体的稳定保障体系
- 基于 PAI-DLC 构建的 LLM 大模型强化学习训练框架 RLHF
支持人工反馈的强化学习 RLHF 训练框架，快速开发定制 LLM
提升业务效率：自带最佳实践，业务落地提速
阿里云是一个自带最佳实践的云，如何基于 PAI 平台让不懂 AI 的人快速上手，让没有接触过大模型、没有做过 AIGC 应用的人快速跟上节奏呢？是我们一直致力于解决的问题。
PAI 平台提供了非常丰富的场景化最佳实践方案，把最佳实践产品化方式面向客户，企业开发者们可以通过接入 PAI 平台一步步体验模型构建的整个过程。
MaaS 全链路提效
PAI 平台一站式覆盖了 AI 工程化的全流程，无缝对接 ModelScope/Huggingface 等开源社区，让算法开发者、应用开发者和业务架构师可以专注、高效的完成创新。
大模型场景化最佳实践
人工智能平台 PAI 提供全面覆盖大模型生产流程的端到端最佳实践。
智码实验室-Notebook Galley
Notebook Galley 上针对热门场景、前沿模型，打造属于开发者的内容平台，让开发者快速学习上手。
Notebook Galley 上面现在已经有 100 多个热门 AI 的案例，例如：通义系列、Llama2、Stable Diffusion 等案例在这上面全都可以一站式云上拉起服务，端到端体验。
为 AI 提供极致性能、全链路工程覆盖、端到端最佳实践的云上服务
PAI 团队持续迭代更新，面向 AI、大模型、AGI 领域做了三个核心工作：
1、软硬一体协同优化云上基础设施，把高性能网络、高性能存储和高性能计算的能力和编译优化能力、容错训练能力、快速异步 checkpoint 的能力相结合，提供极致且稳定的环境，供大家可以高效训练大模型。
2、提供了端到端涵盖整个 AI 工程链路的 PaaS 平台。
3、提供丰富的场景化最佳实践。
人工智能平台 PAI 在今后会再这三个领域持续大力构建云上 Serverless 产品，给开发者提供更加廉价、更加好用的产品力。也希望大家可以借助 AIGC 这波浪潮，助力业务更好发展！