在當下這個時間節點談到AI，ChatGPT似乎是個永遠繞不過的話題，誠然，ChatGPT強大的語言能力在某種意義上確實改變了部分行業的生產模式，不過AI的火熱，也絕對不是最近兩年才初現端倪的，從Deepfake到Alpha Go，從GPT-3到DALL·E，每次AI相關技術的更迭，都能為人類帶來極大的震撼，而現在，輪到Stable Diffusion、ChatGPT這類生成式AI來改變人們的生活了。

當然，從本質上來講，AI技術的更新離不開龐大的算力支撐，筆者自己在校園期間接觸到的圖像處理算法很明顯就受到了算力的限制，不但對圖像的分辨率有著嚴格的要求，用于訓練的數據集也相當有限，否則會花掉大量時間，而從現在AI模型的體量來看，算力無疑在過去數十年間得到了飛速的增長。

作為深耕半導體領域的企業，英特爾多年來始終致力于算力創新，自然也早早看到了AI在未來的無限可能，“英特爾始終深耕AI領域，尤其是生成式AI。”英特爾院士、大數據技術全球首席技術官戴金權在接受采訪時表示。

(相關資料圖)

事實也是如此，多年來英特爾對AI始終秉持著擁抱的態度，而且還有一個相當宏偉的目標：將AI，包括現在的生成式AI普適化，讓各行各業和普通的消費者都能使用。

于是我們可以看到，英特爾一方面致力于擁抱開源和AI開放社區，與TensorFlow、PyTorch、Hybrid Bonding、OpenAI等業界知名的框架/機器學習庫都有合作，并致力于在開源AI的軟件工具和軟件基礎架構上有所作為，除此之外，英特爾也非常關注時下流行的開放大語言模型，與Hugging face在像Bloom這樣的開源模型上也做了很多工作。

另一方面，英特爾也希望通過算力優化，用計算能力的提升來讓生成式AI無所不在。這點也是英特爾多年來始終貫徹如一的策略，無論是英特爾GPU，還是Gaudi 2這樣的專用AI加速器，或是英特爾最新發布的第四代至強可擴展處理器也加入了針對矩陣運算的AI加速器英特爾AMX，從而讓行業用戶能夠更好地在最新的至強服務器上加速矩陣運算，加速神經網絡運算。

“除了專用硬件加速之外，為了讓AI能夠無所不在，計算本身也要無所不在，基于英特爾的XPU技術，英特爾希望為通用計算設備，例如電腦CPU、集成顯卡、獨立顯卡、數據中心里的至強服務器等通用計算設備提供AI能力，做到AI的無所不在。”戴金權補充道。

上文中提到，筆者在大學期間運行AI相關的算法模型有著諸多限制，而現在，即便是普通人，也可以在筆記本上輕松運行生成式AI，在搭載英特爾12代酷睿i5處理器的筆記本上，已經可以運行開源的7億參數和13億參數的大語言模型，后者的體量基本上已經跟上人的閱讀速度，和人進行交互，即便在入門級大語言模型中也算是參數較大的一類，可以看到在入門級大語言模型上，筆記本的運行速度已經有了很高的提升，而這些都離不開英特爾圍繞軟硬件進行的優化。

在英特爾終端酷睿處理器的表現已經如此，那么在至強處理器上生成式AI又能發揮什么作用呢？戴金權表示，英特爾希望對更大規模的語言模型進行優化，與數據庫、CIM系統這些通用的應用進行有機結合，使至強處理器能夠帶來更優秀的體驗。

除了大語言模型之外，生成式AI在近期的另一個重要應用便是Stable Diffusion了，目前Stable Diffusion已經可以運行在搭載集成顯卡的12代酷睿筆記本上，在二三十秒內的時間里通過關鍵詞生成圖片，這對普通人來說意義非凡，因為可以將任意的模型和算法直接部署到本地的筆記本上，而無需任何額外特殊設備，例如云的訪問。當然，如果想要更加快速的圖片生成速度，也可以通過英特爾銳炫獨立顯卡來進行加速。

當然，AI發展到現在，本身也是伴隨著一些爭議的，生成式AI爆火之后，整個業界都在關注其可用到可信賴的演變，因為對任何一個AI來說，都避免不了通過開源的公開數據集進行訓練的過程，而這個過程中一旦涉及到虛假數據集的干擾，就會導致算法乃至AI模型學習到不良行為。此外，針對AI的不當應用也十分容易引發隱私方面的擔憂，前幾年的Deepfake就是最好的佐證。

雖然嚴格來說，這個問題是需要整個業界去共同努力去關注的，不過英特爾也在積極履行社會責任，并圍繞“負責任的AI”展開了很多工作。例如在英特爾內部，關于AI展開的工作，無論是其數據、模型還是應用，都由“負責任的AI”流程加以引導，其中定義了如何消除偏見，如何使用正確的數據等。此外，英特爾圍繞數據安全和隱私計算也做了很多相關的工作，借助英特爾硬件級別的安全技術，如英特爾TDX和英特爾SGX，加上軟件層構建的面向大數據分析和機器學習的隱私計算平臺（BigDL PPML, Privacy Preserving Machine Learning)，在此基礎上結合大語言模型或者Stable Diffusion，就可以從數據和模型兩方面來保護生成式AI的應用，確保數據安全和隱私性。最后，為了避免Deepfake這樣的應用出現，英特爾研究院在過去幾年也做了很多工作，例如通過算法來判定生成出來的內容是不是類似于Deepfake這樣的應用。

“實際上，降低AI門檻這件事本身也是對普通人隱私的保護，因為他可以把整個生成式AI、大語言模型部署在本地，算法、應用、數據都在本地的話，就不存在數據泄露這樣的問題。”戴金權表示。

生成式AI的火熱，很大程度上是其生成內容的能力有助于提高生產力，現階段，在本地運行Stable Diffusion已經成為了一件觸手可及的事情，而對設計行業來說，他們可以通過一些設計師的簡單草圖和描述快速生成最終的效果圖和渲染圖，這就大大提高了他們的工作效率。在不久前舉辦的2023英特爾On產業創新峰會上，英特爾也展示了和中國一家時尚行業3D設計軟件服務提供商——浙江凌迪數字科技有限公司（Style 3D）合作的成果，一個將生成式AI和3D結合的設計應用，可以輕松進行本地化，并通過筆記本部署到客戶端。

另一方面，在AI for Science的領域，生成式AI也是一個非常有價值的方向，不久前，英特爾公布了旗下生成式AI大模型Aurora genAI。這是一款參數高達一萬億的生成式AI模型，主要面向科研領域，包括生物學、醫學、大氣科學、化學、天文學等科研領域。可以為這些科研領域提供非常強大的AI能力。

此外，另一個業內比較關注的生成式AI的應用場景，是如何將大模型作為一個控制器來自動化一些工作流，以提高工作效率。

“對普通人而言，他們對生成式AI感興趣的初衷，是在自己的筆記本設備上生成一些照片、視頻、文字，這也是消費者接觸未來計算趨勢的一個重要途徑，可以非常低門檻的接觸到生成式AI，這也是英特爾所堅持的，將AI普適化的意義所在。”戴金權在最后說。

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