來源：獵雲精選；文 / 孫媛
大模型熱潮，讓多家企業沖在 AI 産業底座的路上。
從交換機到高端 AI 服務器，再到雲計算和數據中心都進入新增長周期。從 1 到 10 掀起 " 千模大戰 " 的 AI 革命，将首先在軟件和應用領域展開。
其中，算法作爲實現 AI 功能的關鍵，基礎軟件爲其提供運行的平台和工具。随着算力性能逐漸同質化和标準化，數據的差異性和企業需求的個性化逐漸加大，"AI 基礎軟件 " 作爲模型訓練效率和算力使用效率的決定性因素，地位更加凸顯。
在企業迫切尋求生成式 AI 應用的加速工具和服務的需求下，一邊 NVIDIA AI Enterprise 軟件套件和 Azure 機器學習相結合，供開發者構建、部署和管理大型語言模型的 AI 應用；另一邊在産業起跑發令槍尚未響起之時，有前瞻性的國内 AI 基礎軟件玩家也開始蠢蠢欲動。
沿着 " 把數據變成模型，讓模型變簡單，讓模型真正用起來 " 的軸線發展，萌芽于矽谷車庫，由兩位前微軟工程師創辦于 2013 年的九章雲極 DataCanvas，經曆過去十年随着 AI 技術的不斷普及和深入應用後，在這次大模型 moment 的爆燃之下，也欲發起新動作。
微軟工程師回國創業，入局數據科學平台
作爲 AI 賽道的早期入局者，九章雲極 DataCanvas 背後站着兩個男人：方磊和尚明棟。
兩人在美國待了 10 年，不僅是美國雪城大學攻讀計算機工程碩士時的同窗好友，後又都加入微軟工作。2008 年，微軟從各個團隊中，抽取精明強将，組成了類 startup 的團隊，晚亞馬遜 2 年沖入雲計算，方磊跟尚明棟便是其中之二。
彼時，身處内部，兩人從工程師角度看到了很多趨勢，比如早期微軟隻提供 PaaS 服務，後被市場教育，又變成了提供 SaaS 和 PaaS 服務。在大廠率先試錯的過程中，2011 年，雲上收入增長迅速，多家企業規模量級發生變化。
尚明棟觀察到，一些傳統的大公司，開始成批量把算力往雲上去遷移，驗證了當初傑夫貝索斯對雲建設的初衷。
" 一開始有人嘲笑說雲建設就是弄一堆 RDC 的機房，但貝索斯的願景是以後接管所有企業的 IT，從底層計算存儲一直到上層數據能力建設等各種基礎能力的建設。企業不需要再有一個 IT 團隊去維護，以非常低的成本就形成一套很複雜、高可用、高并發的架構。"
2013 年前後，美國的數據科學平台創業迎來爆發期，加之，公有雲的技術環境形成，促使新一代數據和人工智能（Data AI）的公司不斷孵化出來 ....Databricks、Snowflake 等一批後來崛起爲頭部的公司大都是從這個時候起步。
方磊和尚明棟順勢而爲，決定回國在數據科學平台領域創業，九章雲極 DataCanvas 由此成爲國内最早入局自動化數據科學平台的供應商。
2014 年，方磊給投資人的郵件中表示：容器技術自 2012 年出現後，給分析行業帶來了很大的改變，容器化的方式統一了分析流程的運行基礎。而且，與容器結合後，機器學習、深度學習等不再隻是在上層增光添彩的小工具，而成爲了标準化的基礎設施。
同年，這一創業設想便拿到了亞傑天使基金的天使輪投資。
聚焦 "AI 基礎軟件 " 擴大版圖，超 20 家資本競相押注
尚明棟也深知 AI 基礎軟件更清晰的定位以及上下遊的合作，往往更适用于一個相對來說比較成熟的生态分工，絕非一蹴而就。
在花了兩年時間打磨 DataCanvas 數據科學平台後，尚明棟意識到要把産品變成商品，需要對市場需求精準洞察，而技術創業的背景早期讓其在市場化上也走過一些彎路。想要在國内把數據和算法變成生意，從有數據處理需求的大型企業入手成爲了解法。
尚明棟坦言，模型作爲數據資産的一部分，從大趨勢上看，數據産生、能力構建是一個持續建設的過程，信息化能力建設最早的行業一定相對來說數據更剛需和密集。
彼時，金融行業的信息化程度遠高于其他行業，銀行是當時國内 IT 預算最高的企業之一，亦成爲了九章雲極 DataCanvas 瞄準金融行業的最先切入點。時至今日，中國前一百家銀行裏，九章雲極 DataCanvas 客戶占比超 50 家，驗證了其 AI 創業以 "business" 的核心。
商業化驗證的同時，爲解決企業在進行數據分析時面臨的 AI 建模難度門檻過高、以及 AI 推理等問題，九章雲極 DataCanvas 也不斷完善産品版圖。
在 " 人工智能基礎軟件 " 的定位下，公司不僅通過 AutoML 自動機器學習、AutoDL 自動深度學習和 ModelOps 提供模型運行的全生命周期，更通過其研發的 HSAP 數據庫 DingoDB 落地 Data-Centric AI。
此外，九章雲極 DataCanvas 從 DAT 自動機器學習軟件、DingoDB 實時交互式分析數據庫，到去年 7 月發布的 YLearn 因果學習軟件，不斷以開源重器刷新了業界對開源基礎軟件的期望。後者作爲全球首款一站式處理因果學習完整流程的開源算法工具包，填補了可信 AI、可解釋 AI 高性能基礎軟件的市場空白，而這也正是推動 AI 技術實現從 " 預測 " 到 " 決策 " 的規模化應用的重要工具。
尚明棟表示，AI 基礎軟件不光是一個基礎軟件，還面向國内 toB 的生态合作。随着衆多廠商協作産生的分工細化，在 toB 生态下，面對行業數據、結構的不同，企業更需要考慮在某一個能力層裏進行長期的可複用、标準化。
這其中，越是偏底層的能力，他認爲越應該參與到開源生态中，通過更多人适配變成整個标準化生态分工裏的一環。
" 從這一點上來說，我們尊重且積極參與到開放生态，會開源一些比較底層的計算框架，而偏上面的行業應用，甚至是交互式的應用工具鏈，會更支持企業化特性。" 尚明棟表示，九章雲極 DataCanvas 會保持對開源生态的兼容，處于中間層的位置，向上更靠近應用，向下更靠近底層。
據了解，九章雲極 DataCanvas 軟件産品收入占六成以上，除在金融行業客戶滲透率不斷提高外，其在通信、工業制造、政府、交通等多行業均有标杆客戶落地。
10 年間，九章雲極 DataCanvas 加速狂奔，資本的橄榄枝也接連不斷。
去年 9 月，九章雲極 DataCanvas 完成龍門資本領投的 C+ 輪融資，至此，已在 9 輪融資中獲得超 20 家機構押注，其中中關村發展前沿基金、領沨資本、紅點中國、賽富投資基金、襄禾資本等知名機構更是多輪加持。
以 " 大 + 小 " 方式，形成模型訓練新範式
在技術快速發展和行業生态變遷下，如果說過去的産品矩陣是九章雲極 DataCanvas 針對企業現有能力來進行伴生式的成長，那麽大模型則是九章雲極 DataCanvas 的詩和遠方。
近兩年，在跟規模體量特别大的客戶溝通并構建大規模深度學習的分布式訓練框架時，尚明棟就感受到面向未來的非結構化數據越來越多，隻不過業内尚無大規模需求湧現。
而這些早期的個别需求讓他在訓練模型時，注意到随着模型由小變大，大模型訓練成本高甚至可能還會進入到空轉狀态，形成大量成本浪費，故而需要一面訓練，一面監控，一面動态調整訓練參數，讓其持續進入到收斂态。
尚明棟坦言，自 2019 年起，團隊就開始挑可能通過長期投入來形成核心壁壘的點，作爲大模型的投入重心。
在他看來，過去中小模型解決的是場景，現在大模型替代的是分工和角色。想讓企業更認可大模型的價值，一要用大模型的能力，給企業帶來更多收益，二要爲企業節省更多人力成本。簡而言之就是實現客戶一些原先不能的，或者是原先效果不夠好的能力，在能力建設和業務結合時做好開源節流。
基于這樣的邏輯，九章雲極 DataCanvas 将與行業生态結合得較緊密的需大量成本消耗的環節，作爲可能被大模型所替代和驅動的目标。
當下，大模型雖表現優異，但對于各行業使用者來說，實際應用于業務場景仍然存在較高的技術和成本門檻。模型的參數标準并不統一，相對于參數級，模型的效果且是否能夠支持快速叠代對于企業客戶實際應用來說更爲重要。客戶能夠在一個白盒大模型基礎上快速地、低成本地微調和叠代出客制化的小模型，才能高效地實現豐富場景的大模型應用。而這正是 AI 基礎軟件工具鏈的重要性。
尚明棟表示，大模型未來可能和中小模型更趨同化，而大模型和小模型的融合使用，大模型的小型化，或者說以大模型爲底座的小型化微調，也是一種趨勢，能夠以低廉的成本解決大量的問題。AI 基礎軟件通過大模型 + 小模型的方式，正形成模型訓練新範式。
他指出，不管是大模型還是小模型，本質上都是模型，實際就是數據的濃縮，包含價值、邏輯密度。數據不開放，必然要搬運能力，而且是大模型所需的整個能力棧。
而通過過去啃下的技術 " 硬骨頭 "，使得九章雲極 DataCanvas 在大模型的落地和應用裏，能快速找到能力組合的戰略要點，打造更标準化的大模型工具鏈：不僅會在支持現有框架下，把構建大模型的能力引入行業的邊界裏去，而且還會給行業提供能力閉環。
" 作爲 AI 生态鏈中基礎軟件環節的能力提供者，過去 10 年我們一直在驗證從模型構建到模型推理生産化，甚至到後期的模型管理，形成一個基于以模型全生命周期作爲起點和終點來進行的能力建設的閉環，來對行業産生價值，讓客戶爲能力買單。"
而這樣的閉環在大模型構建下，尚明棟預測會有新的能力建設随新的大閉環而産生。
在他看來，大模型很像新時代的制造業，大家在一個流水線上，下遊負責算力、更底層的一些計算框架，九章雲極 DataCanvas 負責好基礎軟件，模型的完整生命周期的構建和推理，并賦能于後面的應用，是一個更面向産業的閉環。
而其中，相較于專業能力分工更細緻化，有前瞻性技術和能力構建的頭部客戶，真正進行大規模變現和賦能的是更偏向于最終應用的腰部企業，需要九章雲極 DataCanvas 從基礎軟件往應用側提供一部分服務，去把最後這一公裏補齊。其透露，目前大模型方面已經開始有付費客戶。
據 IDC 預測，到 2026 年，大規模基礎模型将成爲大型供應商提供的标準行業實用程序。随着各大廠商更加投入到底層基礎軟件的建設中，在時代推動和産業帶動下，以九章雲極 DataCanvas 爲代表的 AI 基礎軟件公司又将有哪些變與不變，讓我們拭目以待。
