随着大模型成为热词，大模型研发的过程也为更多人所知晓。一个重要的生产要素贯穿在大模型的素材采集与清洗、模型训练、推理等重要环节中，这个要素便是数据。

　　国内云厂商正为大模型的加速落地提供便利。4月8日，腾讯云宣布云存储解决方案面向AIGC场景全面升级，升级后能够针对AI大模型数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程提供全面、高效的云存储支持。南都记者了解获悉，采用腾讯云AIGC云存储解决方案，可将大模型的数据清洗和训练效率均提升一倍，需要的时间缩短一半。值得关注的是，腾讯云存储总经理马文霜还在接受媒体群访时强调，云存储解决方案升级后价格不变。不过在腾讯云宣布升级解决方案的当天，“腾讯云崩了”也登上了热搜，随后腾讯云方面在官微表示“已整体恢复”。

　　同天，阿里云也宣布海外市场全线降价。南都记者获悉，继一个月前中国区全线降价后，阿里云此次降价幅度覆盖全球13个地域节点部署的核心云产品、500多个产品规格，平均降幅23%，最高降幅59%。据悉，降价后阿里云海外市场云产品价格全面低于其他国际主流云厂商。

　　腾讯云升级存储解决方案，阿里云加速出海

　　据介绍，此次腾讯云升级的AIGC云存储解决方案，主要由对象存储COS、高性能并行文件存储CFS Turbo、数据加速器GooseFS和数据万象CI等产品组成，是国内首个实现存储引擎全面自研的云存储解决方案。此前，腾讯云已经面向AIGC场景推出了基于星脉网络的大模型训练集群HCC、向量数据库、以及行业大模型服务MaaS等大模型全链路云服务。

　　另一边，阿里云在针对涉及计算、存储、网络、数据库、大数据功效的五大类主营产品进行降价的同时，也于4月8日面向海外推出PAI灵骏智算服务、大模型托管服务和可持续发展解决方案能耗宝OpenAPI，据悉，这些主要集中在AI领域的产品此前已在国内推出，此次是首次向海外推出。

　　值得一提的是，南都记者对比发现，腾讯与阿里云同天推出的方案或活动，都旨在为AI企业和开发者们“降本增效”。

　　用阿里云智能国际事业部总裁袁千的话来说，全球正处于由传统计算向AI计算转型的关键时刻，绝大多数AI计算将在公共云平台上进行，而阿里云则通过释放规模和技术红利，持续降低云计算成本，并积极推进从底层算力到AI平台再到模型服务的全栈技术创新，加大本地化服务和生态建设投入，支撑全球开发者和企业抓住AIGC带来的增长机遇。

　　腾讯集团副总裁、腾讯云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏则曾表示，大模型将开创下一代云服务，腾讯云致力于打造“最适合大模型的云”。

　　文生视频后，数据量级“上了一个台阶”

　　随着AI大模型成为了去年和今年的热词，AI大模型的研发生产流程也逐渐走入人们的视线。一般而言，在研发、生产一个AI大模型前，会经过数据采集与清洗、模型训练、推理三大环节，而每个环节都涉及海量的数据处理。

　　在接受媒体群访时，负责腾讯云对象存储、数据万象产品团队的腾讯云存储总经理陈峥提到，他亲自目睹了整个大模型多模态的进化。“最开始是文生文这种比较简单的模型，你给模型提问，模型给你一个回答；到了文生图阶段，人在对话的同时可能你想要一些视觉上、效果上的变化，游戏行业里比较多的模型是美工、美化这种，腾讯游戏团队每个人都会基于自己的数据去训练一个自己的小模型，基于这个模型它会喂一些数据产生出来它想要的图片，再做一些美化和美工。这时效率提升蛮快的，本来一周的工作一天就可以完成。”

　　多模态的进化，同时也带来了训练数据量的变化。在陈峥看来，在模型的文生文与文生图时代，需要投入训练的数据量并不多。但今年，当文生视频模型出来后，数据的需求量级直接上了一个台阶，也导致训练出来的模型参数包括Checkpoint（检查点）都有了倍数的增长关系。面对多种模态的演进，腾讯云的产品怎样去做提前的布局和规划、怎样面对海量数据的增长，则成了腾讯云必须面对的挑战。

　　升级后大模型研发效率翻倍，国内80%头部厂商采用

　　南都记者获悉，腾讯云云存储解决方案面向AIGC场景全面升级后，能针对AI大模型数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程提供全面、高效的云存储支持。数据显示，采用腾讯云AIGC云存储解决方案，可将大模型的数据清洗和训练效率均提升一倍，需要的时间缩短一半。

　　具体来看，在数据清洗环节，大数据引擎需要快速地读取并过滤出有效数据，COS可实现高达数TBps的读取带宽，支撑计算高速运行，大大提升数据清洗效率；在模型训练环节，通常需要每2-4小时保存一次训练成果，快速地读写checkpoint（检查点）文件也成了能否高效利用算力资源、提高训练效率的关键。而腾讯云CFS Turbo将3TB checkpoint 写入时间从10分钟，缩短至10秒内，使大模型训练效率大幅提升；此外，大模型推理场景对数据安全与可追溯性提出更高要求。腾讯云数据万象CI为此提供图片隐式水印、AIGC内容审核、智能数据检索MetaInsight等能力。

　　在客户方面，据介绍，目前，国内已有80%的头部大模型企业选择了腾讯云AIGC云存储解决方案，包括百川智能、智谱、元象等明星大模型企业。此外腾讯的解决方案也被广泛应用于自动驾驶与工业仿真场景，包括博世汽车、蔚来等自动驾驶厂商，上海电气、深势等仿真场景，墨镜天合、追光等影视特效场景。

　　未来AIGC应用繁荣，云存储或聚焦数据治理、审核、应用

　　腾讯云存储总经理马文霜还提到，他观察到今年Q1大模型企业在云存储的消耗同比增加了，这可能是因为大模型企业拿到的投资更多了。此外，在他看来，目前AIGC应用虽然在爆发式地增长，但远没有到繁荣的阶段。在目前的阶段，云存储首要解决的问题主要还是聚焦在大模型训练中，围绕算力与网络，让训练可以更高效，因此当下主要针对性能高、性价比高等方面做升级。

　　不过，马文霜还提到，虽然目前工信部认证的大模型已经达到了180多个，但未来或许“每个人都有一个大模型”。到那时候，云存储要解决的问题或许会转向数据治理、审核和应用方面。“等到未来有这么多的大模型出来以后，后续应用也会逐步更繁荣，应用繁荣了以后AI生成的内容会更加指数式爆发增长。那时候我认为我们会在数据审核、数据治理、数据应用这个场景帮助更多我们的开发者、创业者、创业团队去做它的数据应用。”

　　陈峥接着还补充表示，目前腾讯云云存储团队已经提前做了布局。“不管是我们的对象存储也好、文件存储也好还是块存储也好，不管是不同场景选定的AIGC还是自动驾驶这个场景，我们其实都在技术指标、产品形态与能力、规模指标等方面做预先布局，来满足未来2-3年或者3-5年业务的发展。”

（文章来源：南方都市报）