拓数派受邀参加由 Google 举办的 “深度探索 LLM / Generative AI 的生态与应用” 主题活动

大语言模型（LLM）可谓是当下国内科创界最热门的话题。

近日，拓数派创始人兼 CEO 冯雷（Ray Von）受邀参加由 Google 举办的 “深度探索 LLM / Generative AI 的生态与应用” 主题活动，与现场嘉宾共话科技行业发展新趋势。

图为：活动现场照片

在圆桌讨论环节中，冯雷与主持人及几位创业公司高管，进行了一场关于大模型与生成式 AI 的深度对话与探讨。冯雷从虚拟数仓、多模数据和数据网络等几方面，分享了其本人在数据计算领域的实践经验与对大模型发展的见解。

图为：圆桌讨论照片

在讨论中冯雷提到，ChatGPT 为代表的通用大模型使得数据计算（Data Computing）迅速浮出水面，拓数派作为数据计算理念的提出者，自成立第一天就将使命定义为「数据计算，只为新发现」（Data Computing for New Discoveries），并围绕「数据」、「模型」与「计算」三个维度进行深度探索。现阶段我们已实现了在数据计算领域的第一步颠覆性技术突破，利用云原生下 eMPP 计算引擎全面实现数仓虚拟化，可将物理数仓整合到跨云数据计算平台，实现云上存储资源和计算资源的分开调度，根据数据授权动态创建虚拟数仓，并借助云上接近⽆限扩展的存储空间和计算资源，支撑更大模型所需的数据和计算的同时，通过海量的数据来训练模型，从而能够计算出更好的结果，给企业带来商业价值，赋能到各行各业。他表示，人工智能的核心是一个建立在数学和逻辑计算上的模型，例如神经网络模型…, 模型的参数通常需要训练得出。模型的参数越多，需要训练的数据量和计算资源越多，能拟合的观察也会更多，这也是拓数派战略聚焦数据计算的一个深层次原因。

在圆桌讨论环节最后，冯雷说道：“拓数派是国内最早布局数据计算赛道的公司之一，并对其做了长远的战略发展规划。随着拓数派产品与市场战略的不断推进，未来我们将会实现更大模型下的数据计算底层突破，为一些大模型，深度模型提供数据计算，驱动企业实现从‘软件公司’到‘数据公司’再到‘数学（AI 模型）公司’的持续进阶，为行业和社会创造更大的价值。”