智谱收购中科加禾，强化国产AI算力与推理优化能力

巨额资金注入底层

智谱科技在近期时, 宣布成功完成了对中科院旗下的AI基础设施公司亦即中科加禾的重大收购事宜, 该交易的金额达到了数亿元人民币之多。这样一个收购动作, 标志着国内头部大模型厂商, 于底层技术自主化进程里面, 迈出了关键的一个步骤, 其目的是借助资本办法, 快速地整合优质科研资源, 致力于去解决长期存在着的工程化瓶颈相关问题, 以上。

这次进行的收购, 可不是那种简简单单只为财务方面的投资, 而是要深入地去实现技术与团队的全面融合。中科加禾有一个很厉害的核心团队, 这个团队是从中科院计算所的编译实验室发展而来的, 他们有着很是深厚的学术背景, 还有满满当当的技术积累。团队里面的成员, 曾经参与过龙芯、神威以及华为昇腾等好多不同的国家级芯片项目的编译器研发工作, 成员们具备从指令集设计最后到算子优化这样的全链路核心技术能力。你看, 厉害?

技术基因深厚

中科加禾的强大技术实力, 源自于其在异构计算这个领域长时间的深入钻研, 公司着重集中精力于AI异构算力软件基础设施的构建, 尤其是专门针对国产芯片的编译优化技术, 这种具备独特优势的技术能力, 对于冲破国外算力的垄断局面、达成国产化替代有着至关重要的意义, 并且也为智谱提供了稳固坚实的底层技术方面的有力支撑。

其技术落地获得有力证明, 源于团队过往成功经验, 他们曾成功参与多款主流国产芯片编译器研发工作, 熟悉各类硬件架构特性与限制, 中科加禾具备从虚拟指令集设计直至最终部署优化的全流程能力, 能高效连接不同硬件生态, 提升整体算力利用率。

应对并发挑战

因智谱旗下GLM – 5等大模型被广泛运用, 故基础设施压力愈发明显地显现出来。今年三月该模型发布之后, Agent每日调用量急剧增长到数亿次的量级, 在高并发的场景当中, 系统稳定性面临着极为严峻的考验, 部分用户反馈在处理复杂任务时出现了输出异常的状况, 这暴露出了现有架构存在工程方面的缺陷。

通过深度进行复盘, 智谱察觉到, 在高并发所处环境之下, 推理架构的那种负载分配, 还有KV Cache这样的管理机制有着明显欠缺之处, , 这些问题直接对用户体验予以影响, 亦对服务的连续性造成影响, , 为了处理这方面痛点, 公司急切需要引入更为先进的底层方面优化技术, 以期得以增强系统的吞吐效率以及响应速度, 从而保障大规模服务状况下的稳定运行。

统一软件底座

这次收购会对构建统一的国产AI软件底座有帮助, 中科加禾的编译器技术可当作中间层, 能有效屏蔽不同国产芯片间的差异, 还能简化开发者的适配工作, 这样一种统一化的解决方案可以明显提高多芯片环境下的适配效率, 能降低因硬件异构而产生的维护成本以及技术复杂度。

依托中科加禾技术的整合, 智谱有希望达成算力资源更为高效利用的成果。其推理引擎声称能够明显削减推理时延, 还能提升吞吐效率, 要是在生产环境里成功推行, 会极大程度地降低模型服务的运营成本。对于追求规模化盈利的AI企业而言, 这具备极高的商业价值以及战略意义。

完善投资版图

这可不是智谱头一回在AI基础设施领域采取行动, 在此之前, 公司一回又一回不断地向着好些相关企业进行投资, 像基流科技、无问芯穹、硅基流动等, 投资所涉及的范围包含了算力集群搭建以及推理优化等好些关键的环节, 借助这一连串的投资, 智谱初步建立起了环绕模型训练与推理的完备的基础设施生态链体系, 进而增强了在产业链里的话语权。

然而, 模型调用规模伴随指数级增长, 只因单纯外部投资在满足快速迭代工程需求方面成难事儿。内部技术团队自主研发周期老长, 收购成熟团队则能迅速补齐短板。此次收购中科创禾, 是智谱在完善自身基础设施版图上落下的又一关键棋子, 想法是强化核心竞争力。

竞争进入深水区

现阶段, AI领域的竞争要点, 已从单一的模型参数多少, 拓展至对算力进行调度, 以及软件基础设施与生态构建的全面比拼中。编译器之类的底层技术, 鉴于其拥有较高的技术门槛, 且对性能有着极大的作用, 正转变为大模型公司打造长期防护屏障的关键途径之处。哪一方可以把控住高效的底层优化手段, 哪一方便能够在成本与掌控力方面取得优势。

这一趋势呈现出这样的体现, 国内人工智能领域处于领先位置的企业正向技术底层加速渗透。借助并购手段或依靠自我研发方式, 企业尝试将从芯片直至应用贯穿的全部相关技术环节串连在一起, 目的在于达成实际意义上的自主性以及掌控方面具备可靠性。智谱所采取的这一行为, 不单单是意在处理当前阶段所面临的工程类问题, 更多是着眼于将来行业出现重排格局的状况下, 构建起基于底层方面技术所形成, 具有长远性质, 保证自身在竞争中占据有利位置的某些力量。

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