AI Infra工具关键能力解析:数据准备、模型训练、模型部署与整合

在预训练大模型时代,我们可以从应用落地过程里提炼出标准化的工作流,AI Infra的投资机会得以演绎。传统ML时代AI模型通用性较低,项目落地停留在“手工作坊”阶段,流程难以统一规范。而大规模预训练模型统一了“从0到1”的技术路径,具备解决问题的泛化能力,能够赋能“从1到100”的各类应用,并存在相对标准化的工作流,由此衍生出AI Infra投资机会。

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GPT 4的开发经验也体现专业分工的必要性:根据OpenAI的披露,在GPT 4的开发过程中,其对249人研发团队进行了明确分工,并使用了数据标注、分布式计算框架、实验管理等点工具。我们认为这也说明了在大模型时代应用基础软件的必要性。

目前,AI Infra产业处于高速增长的发展早期,我们预计未来3-5年内各细分赛道空间或保持30%+的高速增长,且各方向均有变现实践与养成独角兽企业的潜力。

“AI = Data + Code”,组织AI所需的养料即数据,管理AI模型的训练部署过程,以及支持从模型到应用的整合是AI Infra工具的关键能力。1)数据准备:无论是支持经典的机器学习模型还是大规模预训练模型,数据准备都是耗时较久、较为关键的一环。

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