MoPaaS魔泊云創始人、CEO 魯為民
緊跟國家數字化建設發展，深耕人工智能（AI）技術和應用，為高校和企業提供優質AI平臺解決方案，為行業提供更加有價值的方案支撐，同時打造AI應用生態，為人工智能產業高質量發展貢獻力量。
欄目：總裁專訪
作者：張曉蒙
大模型AI的高速發展使得市場感受到了AI的無限潛力
上海殷泊信息科技有限公司（MoPaaS魔泊云）一直緊緊把握AI技術發展和市場趨勢，不斷地構建和優化其AI平臺建設；特別是這兩年來以大模型為重要方向的, 為企業、高校、科研等領域提供有價值的AI技術和應用研發解決方案。目前MoPaaS AI 平臺提供兩個主要的能力：一是深度學習的算力優化；二是AI模型的開發與運維管理 (LLMOps)。
在兩年前的第一次采訪中，魯為民博士提到“(2018年之前)人工智能平臺解決方案的可參考的信息不多，從零開始搭建AI平臺面臨著諸多挑戰。”但隨著近年來AI領域的高速發展，特別是生成式AI 大模型的涌現，與AI領域相關的場景都發生了天翻地覆的變化，這也使以AI應用賦能的AI平臺建設面臨著新的挑戰。
雖然生成式A大模型的核心技術 Transformer 早在2017年就被提出，但在2022年10月之前大模型AI還沒能引起技術圈外人士關注，但AI技術圈內人士已越來越強烈感受到了基于Transformer技術架構的強大潛力。也是從2022年中起，MoPaaS開始開發大模型AI平臺將平臺服務擴展到生成式AI大模型應用中。當時在美國也涌現出像Hugging Face等大模型社區服務或企業解決方案平臺提供商；但MoPaaS 則側重于大模型 AI 私有化服務能力與功能。MoPaaS 大模型AI平臺在其原有的通用AI平臺基礎上，增設了數據、知識和模型等數字資產管理，大模型微調、提示工程以及針對不同場景的模型應用推理環境。該大模型AI平臺產品在2023年上半年一經推出，便受到市場的認可。
最近Sora、AlphaFold-3、GPT-4和 Gemini 1.5等新一代大模型不斷出現使得生成式AI大模型有了更深層次的應用，也為用戶帶來了更多的期待。但這類生成式大模型有著“先天缺陷”，特別是在內容生成上所出現的與事實、物理規律或用戶價值不符的情景，這意味著大模型的應用工程落地將會持久地面臨挑戰。隨著新型的生成式AI大模型以及相關工具的出現，包括高校、科研機構和企業等大模型研發和應用方對大模型的研究也更為深入，對其應用的期待值和需求度也逐步提升，這樣的形勢也使得MoPaaS更堅定了在該方面的持續深耕。在服務高校客戶方面，MoPaas AI 平臺為高校在相關AI科研方面賦能，并為其在 AI 工程應用方面的人才培養提供相應的平臺，包括AI教學和培訓、AI試驗環境的打造、模型訓練和推理服務等，以確保學生通過實踐提升其解決實際問題的能力。
MoPaaS在與高校深度合作的過程中了解到，在針對AI的科研以及人才培養等領域的需求主要是圍繞基本 AI 以及大模型 AI 打造當前AI課題科研的實驗環境和AI教學為學生提供實習實訓平臺。通過在平臺上操作去了解AI的基本技術和大模型的能力，包括如何了解數據集對形成垂直領域大模型的影響，怎樣適配垂直領域大模型，利用平臺提供多種推理環境以滿足不同需求，以及對不同的模型進行測試來學習和了解相應的大模型AI技術和能力。
跟隨市場的需求 打造高質量可持續發展的AI平臺
MoPaaS的AI平臺產品發展一直以來跟隨著我國對于數字化方面的進程和市場需求在持續的推進。2024年“新質生產力”正式被寫入政府工作報告中，在這樣的環境和引導下，MoPaaS也有了新的考量。魯為民認為，新質生產力主要強調的是技術驅動的高質量可持續發展，這與當前所提的以AI技術驅動的第四次工業革命相契合，而AI作為這次技術變革的引擎無疑將起到關鍵作用。AI將會成為一項通用技術，AI模型也將成為企業新的知識產權 (IP)，如何應用好AI模型將成為提升企業競爭力的關鍵因素。
正如上述所說，現在的大模型AI技術仍然存在著問題，大模型AI的應用還有很多挑戰；隨著模型規模越發龐大，架構越發復雜，性能不斷攀升導致了它的應用成本日漸提升，能源消耗越來越大，加上模型的可控對齊等要求，大模型AI未來能否可持續發展變成工程應用的關鍵性問題。所以對于企業而言想要利用好AI技術除了獲得合適的模型之外，要讓模型真正地實際落地還需要做很多工程工作。MoPaaS希望與高校進行合作通過AI平臺為AI教育科研賦能，以協助高校為企業培養出合格的AI技術應用型人才。在培養的過程中要讓學生具備AI應用工程思維，一方面了解如何應對大模型應用帶來的挑戰，以解決應用落地中這樣和那樣的問題，同時如何使用合適工具和最少的代價簡化和優化AI應用工程流程；另一方面為應對大模型AI的快速發展，如何通過包括MoPaaS AI平臺在內的工具實現模型的持續迭代優化和遷移適配，為企業應用及時提供合適的能力和服務也是需要具備的能力。
打造高效的AI教學實訓平臺
針對高校數據科學和AI科研、教學、實踐和競賽管理的需求，MoPaaS打造了統一高效的平臺化產品。該平臺具備課程構建、自主實驗、學科競賽、數據服務等模塊。基于業界領先的 MoPaaS AI 平臺，該平臺涵蓋實驗管理、計算資源管理、實驗數據管理、鏡像管理、統一鑒權等功能。平臺多角色教學實驗管理，整合教師和學生需求；支持教師在線創建課程、課程導入、課程編輯與實驗適配，以及學生在線學習實驗和管理等操作，滿足不同用戶角色的AI實踐需求。
持續挖掘大模型AI應用潛力 助力各行各業AI發展
MoPaaS AI平臺已為教學科研、工業制造、能源交通、互聯網、醫療衛生、金融技術、政府等行業超過300家國內外客戶提供服務，滿足他們的各種AI技術研發、AI 資源優化和管理、AI人才培養和AI應用落地工程需求。MoPaaS AI 平臺也持續獲得了市場的認可。
最近，MoPaaS魔泊云因為AI平臺的技術和應用的創新獲得中國人工智能學會2023年度“吳文俊人工智能科學技術獎”科技進步獎，這不僅僅是對MoPaaS在AI領域持續耕耘的認可，同時也是對MoPaaS技術產品的信任和支持。魯為民介紹，該項目在研究過程中所強調的是“場景適配”，在數智化服務場景中，普遍面臨著數據多模態、知識碎片、決策單一以及場景多元化等多重挑戰，該項目主要解決了數據規范治理難、知識關聯挖掘難、決策高效協同難、平臺-場景適配難等方面的問題。通過數據-知識-智能的技術路線，在算法、系統和應用三個維度上進行了突破，面向多模態數據治理建立了工業級自主智能決策機制，場景適配的一站式數智化服務平臺及規模化應用。該技術突破目前在金融、電力、交通、通信等諸多行業應用，并取得了顯著的經濟和社會效益。
此次獲得“吳文俊人工智能科學技術獎”也增強了MoPaaS對于未來發展的信心。魯為民表示，在新質生產力背景下，市場需求隨時都在變化，但無論外在如何變化，其核心框架是不變的。因此在教育領域，MoPaaS將會持續關注教育領域的需求變化，更好的打造一站式端對端的科研、教學、實驗、競賽管理的平臺，促使課程教學能夠更加深層次的契合AI大模型的發展。并表示，未來MoPaaS將繼續緊跟AI技術和市場的發展，深耕AI技術和應用，研發一系列優質的AI解決方案，為行業提供更加有價值的方案支撐，同時打造AI應用生態，為人工智能產業高質量發展做出更大貢獻。
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