近日，人工智能基础软件提供商北京九章云极科技有限公司（以下简称“九章云极DataCanvas”）宣布完成总融资额3亿元D1轮融资。中国电子集团旗下中电智慧基金、华民投、中国太平旗下太平创新、浙江东方旗下东方嘉富等央国企旗下投资机构，以及卓源资本等专注人工智能赛道的知名财务投资机构参与本轮融资。
自2013年成立以来，九章云极DataCanvas一直专注人工智能基础软件的持续开发与建设，其“人工智能”技术创新能力和“基础软件”产品商业化能力备受市场认可。2020年被Gartner列入全球AutoML关键供应商库，并连续四年入选 IDC中国机器学习开发平台厂商全国Top3。
面对AI和大模型带来的增长新机遇让许多企业蓄势待发，但大模型时代的AI技术依然需要“最后一公里”的结合。九章云极DataCanvas认为，强大灵活的基础软件，开放弹性的白盒模型，精通业务的专业人才，是跨越“最后一公里”的关键条件。
九章云极DataCanvas董事长方磊于近期接受非凡产研专访，畅谈了大模型基础应用的实践和AI基础软件为企业创新和社会进步带来的核心驱动力。
大企业必须具备构建自主专属大模型的能力
今年6月30日，九章云极DataCanvas举办了新产品发布会，方磊在现场发布了「AIFS人工智能基础软件」和「DataPilot数据领航员」两大变革性AI 产品。这两款产品将作为大模型基础设施，为企业的AI化和自动化之路提供转型燃料。
方磊在接受非凡产研采访中解释了发布这两款产品的初衷。他讲道，外部模型数据的注入通常有三种不同模式。第一种叫“提示词模式”，以OpenAI为例，完全是黑盒模式（Black box），用户只能把数据用提示词方式告诉它，然后它会返回一个具体答案。而Open AI系统内部如何处理这些输入并产生输出，外部人员一无所知。
第二种叫“调模型”，指有一个白盒（White box）模型或者基底模型，企业把所有数据灌进去，进行微调，就能变成自己的模型，比如现在很流行的LLaMA (Large Language Model Meta AI) 模型就是一种可以在大量数据上进行训练，然后适应多种下游任务的大型语言基底模型。
第三种是在刚开始训练基础模型的时候，就把企业自有数据引入进去，训练出来的模型也百分百是企业自有模型。
九章云极DataCanvas在新产品发布会上公开的新产品“AIFS（AI Foundation Software）”中就包含了其自研的白盒大模型——元识大模型和便于企业客户从零开始训练自有大模型的软件平台。其能够为企业提供全套的白盒模型加软件，让客户在该平台根据自身需求独立训练独有专属大模型。
“企业选择哪种方式构建自己的模型，跟数据量有直接关系。只有头部5% 的企业需要自己训练新模型，剩下的企业调模型就可以。头部企业的业务场景需求非常多，而且经常发生变化，外部模型既难满足企业所有需求，供应商的能力也参差不齐，这会让企业陷入汪洋大海，面临很多局限和阻碍。只有拥有专属大模型，企业才能适应长期发展。”方磊讲道。
布局“云中云”战略，加速企业AI基础架构发展
方磊认为，国内企业对AI的需求不是一下子就清晰明确，也走了一定程度的“弯路”。他将2017-2018年划分为“AI1.0时代”，这个时期企业主要采购端到端（End-to-end service）的AI服务商，以Turnkey solution（交钥匙解决方案）为主要解决方案，AI四小龙也因此在那时候发展非常快。
2019年左右，企业发现端到端的解决方案很难解决实际业务落地问题，并且靠外面采购产品/方案一劳永逸解决问题的想法也不现实，必须具备自主能力才是长远之计。
随着企业技术认知和团队能力的不断提升，以及政府大力提倡自主可控的政策引导，多重因素带动国内AI大模型市场快速兴起，九章云极也于2020年起，走上了迅速发展的新阶段。
方磊表示，央企云、算力建设和大模型作为中国AI行业发展的“三驾马车”，推动中国AI进入到了2.0阶段。在三方互为因果、互相促进、互相叠加的作用下，我国AI行业必将持续迎来巨大发展。
大模型的兴起，还推动了算力热潮。企业必须自己花钱买显卡，或者在智算中心与公有云平台购买算力。在方磊看来，未来这门生意甚至比卖大模型规模更大。
“原来的互联网数据中心（Internet Data Center，简称IDC）技术核心从带宽演变为了算力。以前他们要跟阿里云等头部云服务商PK，竞争压力非常大。但大模型带动的新兴算力市场不一样，大小智算中心都能在市场上有一席之地。”方磊告诉非凡产研。
基于该考量，九章云极DataCanvas在两年前押宝“云中云”（千云之中的AI云）路线，除了与BAT云合作以外，还跟天翼云、移动云，以及各地智算中心（GPU云）达成结盟，九章云极将自己的软件嵌入到云服务商的产品体系，整合成一个产品销售给客户，为客户提供强大的AI能力，供客户在内部自主训练模型。
“一千朵行业云里的软件基础设施升级将是数据智能这个‘新IT’的历史性机遇，九章云极DataCanvas大胆预测未来，并积极拥抱新愿景。”依托 “云中云”（千云中的AI云）战略，公司将自主创新的数据智能基础软件嵌入到行业云、区域云、企业云、联盟云等千朵云中，加速实现AI基础架构及“数据智能”的云网融合。“所以九章云极DataCanvas的核心价值能力实际上是从AIFS （AI Foundation Software）产品到AIFS（AI Foundation Service）服务的升级”，方磊解释道。
方磊曾任微软必应（Bing）搜索部门数据科学家，并作为早期团队成员参与开发微软云计算平台Windows Azure。2013年方磊结束在美国的工作，回国创业。得益于这段经历，他对中美两国AI大模型市场都有很深研究。
他向非凡产研介绍，九章云极DataCanvas的业务路线和收费模式虽然在国内很新，但在美国其实已经很成熟，Snowflake目前市值近600亿美元，九章云极DataCanvas的对标企业Databricks也有近400亿美元市值。他们的商业模式就是联合AWS一起提供软件+算力服务，收入构成包含搭载云服务商的销售收入和返点收入。从客户角度，选择这种模式也有效降低了训练成本。可以说这是一种多赢的商业模式。
方磊讲道，“硬件必将走向同质化，软件才是差异化力量，而数据是最重要的壁垒。同样的硬件基础下如何做到训练时间更短，模型也更聪明是企业的核心痛点需求。”
九章云极DataCanvas不只能帮助企业提升效率，更大的价值是构建其原先无法具备的能力。比如过去同样的人力和预算下，企业一年只能做3种模型，但AIFS可以帮助企业一年内做30种模型。或者说企业原来只能做简单模型，但现在具备了做复杂模型的能力。九章云极DataCanvas不是单纯帮企业降本增效，而是使企业整体能力发生质的变化。
“向量海”是数据发展的终极形态
谈到另一款产品DataPilot，方磊表示，AI和Data一直有着密切关联，数据是AI的原料和基础要素，当前到了“Data for AI”的架构时代。大模型的出现，会让数据得到AI的反向赋能，这是全新New Data时代的标志。
数据仓和数据湖已经无法支撑AI时代的企业数据存储需求，九章云极DataCanvas基于多年来在数据库领域的研究和实践，结合向量数据的发展方向，创造性提出的数据发展的终极形态——“向量海”（Vector Ocean）。
数据湖虽然能存储结构化和非结构化数据，但只能分开存储，而且结构化数据是表的形式，非结构化是文件形式，形式不统一。但“向量海”（Vector Ocean）可以把所有数据全部存储在向量块，并实现统一查询。
另外所有的计算过程，无论是ETL还是去取数，将来都会被GPT改变。企业可以借助GPT用更简单的自然语言去做原来许多很复杂的事情。方磊断言，未来计算会被GPT化（智能化），存储会向量。在这个基础上，数据进入了全新的Data Pilot阶段。
DataPilot的特性包括多模“向量海”数据架构，按需自动化数据集成、代码生成、流程编排和分析计算，以及基于自然语言的数据获取、分析和机器学习建模能力。能够大幅降低数据集成、治理、建模、计算、查询、分析、机器学习建模全链路的技术门槛，降低数据驱动业务发展的成本，加快数字化创新进程。
元识大模型跟业内其他大模型最大的差异就是“多模态”能力，不仅支持图片、文字，并且对结构化数据也能提供支持。多模态将实现数据的统一，是向量化时代来临的标志。
由于九章云极DataCanvas主要面向的客群的数据都是以结构化数据为主，因此有了实验性产品TableGPT的问世。TableGPT遵循“所需即所得”理念，用户只需要用自然语言描述问题和需求，无需输入复杂命令或进行手动算法选择，TableGPT就能自动理解用户意图，选择合适的统计分析、机器学习方法并在私域数据内完成自动建模，然后反馈用户所需数据分析结果并进行解释，同时还可以给出后续数据挖掘的建议。整个过程无需用户关注、也不用接触到任何具体的技术细节，大大降低了学习和使用难度。
方磊表示，大模型打开了想象的天花板，当前并不是缺应用，只是暂时还没有成功的业务场景落地案例，能辐射和引领行业的大模型也还没有出现。行业要给大中型企业适应和试错的时间周期，鼓励其创新发展。
AI2.0时代，将会颠覆很多行业，包括软件行业也将被重新定义。传统的软件是一个流程自动化正向操作工具，但在多模态大模型影响下，未来软件会反向跟随人的思路灵活组装成各种各样的形式来服务用户。这正印证了九章云极DataCanvas的预测性思考——AI软件将帮助各行各业从“software”向“thought-ware”变革。
作者：秋平
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