隱空間蘊育AI生態(tài)架構之美

1 前言

在本專(zhuān)欄的《從隱空間看AIGC的未來(lái)發(fā)展》文章里，曾經(jīng)提到了，近年來(lái)AIGC 領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入到大語(yǔ)言模型(LLM) 架構& 多模態(tài)(Multi-modal ) 時(shí)代。多模型AI能帶來(lái)的更豐富的創(chuàng )作內容，帶給我們更多的驚喜。然而，這些多模態(tài)模型，逐漸百花齊放，各種模型繁雜多樣化，非常難控管了，導致管理成本急速升高。

于是AI 模型的集裝箱(Container) 角色就出來(lái)了。在未來(lái)數年內，凡是力求掌握隱藏空間，來(lái)有效管理AI 集裝箱(Container) 者，將成為AIGC 時(shí)代的大贏(yíng)家。其中，AI 模型的隱空間(Latent space) 就相當于A(yíng)I 集裝箱的碼頭。而AI 集裝箱將帶給碼頭美好的次序。在許多革命性轉折里，經(jīng)常出現集裝箱的身影。集裝箱是創(chuàng )造“序中有亂”的利器，是承先( 包容既有之繁雜) 和啟后( 創(chuàng )造新的序) 的有效手段。集裝箱的外表簡(jiǎn)單有序，創(chuàng )造出井然有序。這即是通稱(chēng)的：有機次序(Organic order)。

從當今的AI 模型而觀(guān)之，這項有機次序都根植于隱空間里。然后，再而把這項架構之美根深埋于IC 芯片中，獲取源源不絕的強大計算力養分，將AI 應用層的生生不息、無(wú)盡繁榮。于是，本期就從有機次序的視角來(lái)觀(guān)察隱空間的架構之美。

2 發(fā)揮隱空間的共享性

隱空間的內容是從可觀(guān)察數據空間歸納萃取而得到的精華，相當于閱歷豐富的領(lǐng)域專(zhuān)家們的內心所領(lǐng)悟沉淀出來(lái)的經(jīng)驗直覺(jué)。亦即，隱空間相當于武林大俠、或棋藝大師心中的精華“無(wú)招”境界( 圖1)。

圖1 棋藝大師的無(wú)招境界

（圖片來(lái)源：https://jssstuniv.in/wp-content/uploads/2022/11/5.-Autoencoders.pdf）

俗語(yǔ)說(shuō)：無(wú)招勝有招，武林大俠掌握< 無(wú)招>，即衍生出千變萬(wàn)化的新招式。因之，它具有簡(jiǎn)單性和穩定性( 不變性)， 不同領(lǐng)域的專(zhuān)家可以協(xié)同合作(Collaboration)， 不同的領(lǐng)域的智慧可以共享的(Shareable)。換句話(huà)說(shuō)，隱空間的架構和內涵是可以模塊化，可以分合自如，可以組裝的。因之，隱空間的三項亮麗特質(zhì)是：架構通用性、內涵穩定性、模塊組裝性(& 共享性)。

茲以當今熱門(mén)的Stable Diff usion 繪圖創(chuàng )作軟件為例，它的AI 擴散(Diff usion) 模型，就是在隱空間里運行的( 圖2)。

圖2 隱空間擴散(Latent Space Diffusion)

（圖源：https://nvlabs.github.io/LSGM/）

其中，AI 擴散模型的詳細架構和流程，如圖3 所示。

圖3 隱空間擴散的詳細架構

（圖源：https://ommer-lab.com/research/latent-diffusion-models/）

由于隱空間模型的高度共享性，也大大提升了邊緣AI設備的通用性，并擴大商機。此外，由于可觀(guān)察的數據層和底層主模型之間變得疏結合(Loosely-coupled)關(guān)系。當可觀(guān)察層的需求及數據格式變化所產(chǎn)生的漣漪效應不會(huì )波及主模型層。同樣，當主模型層更改時(shí)，它可以隨時(shí)PnP(Plug and Play)，而不會(huì )影響可觀(guān)察層。這可以大大降低主模型( 及Edge AI 芯片) 開(kāi)發(fā)的風(fēng)險。

于是，創(chuàng )造了完美的有機次序：底層模型( 如同樹(shù)干)、接口模型( 如同樹(shù)枝)、企業(yè)資料( 如同樹(shù)葉)，三者虛實(shí)相依、彈性組合，無(wú)盡繁榮。茲以當今熱門(mén)的Stable Diffusion 繪圖創(chuàng )作軟件為例，其內含形形色色的AI接口模型( 圖4)。圖4 里的<Image Encoder> 和<Image Decoder> 即是SD 的主要接口模型。隱空間內容( 模型)的復用與分合自如，將帶來(lái)更優(yōu)雅地架構設計，提供更賞心悅目的視覺(jué)美感、更完整的功能、和更流暢的客戶(hù)體驗。

圖4 Stable Diffusion的AI接口模型

3 創(chuàng )造力與美的組合

建立一個(gè)有機次序的AI 系統架構，就如同一棵大樹(shù)的主干，支持枝葉( 業(yè)務(wù)需求) 的生生不息和新陳代謝。又能支持根部的無(wú)盡成長(cháng)，形成整體而和諧的有機次序。如同一遍美不勝收的楓葉林一般( 圖5)。

圖5 自然界的有機次序之美

從當今的AI模型而觀(guān)之，這項穩定、和諧、有機成長(cháng)的體系架構，必然根植于隱空間里。而把這棵穩定、和諧、有機成長(cháng)的體系之樹(shù)的根深埋于芯片中，獲取源源不絕的強大計算力養分，將支撐樹(shù)梢應用層的無(wú)盡繁榮、生生不息(圖6)。

圖6 AI+IC芯片:力與美的組合

隱空間里的內容( 如模型) 是可以轉移(Transfer)、復用(Reuse) 和共享(Share) 的。既然模型是可以從一個(gè)模型或算法轉移( 遷移) 到另一個(gè)模型里，就可以在另一個(gè)隱空間里運行、迭加、組合成為更具有架構性的智慧倉儲了。

4 迎接AI芯片產(chǎn)業(yè)新生態(tài)

基于隱空間的有機次序架構能創(chuàng )造底層芯片(Chip)設計的變動(dòng)自由度。讓下層的設計變動(dòng)的漣漪效應不會(huì )波及上層(AI 可視空間) 的設計。因之，底層研發(fā)人員可以加速研發(fā)出更高效能、更低成本的芯片組件，來(lái)提升整體綜效，促進(jìn)商業(yè)效益，擴大利潤空間。實(shí)現〈沒(méi)錢(qián)就改版，改版就有錢(qián)〉的商業(yè)策略。

愈是善用潛藏空間的神奇魅力，芯片包容客戶(hù)需求變化的能力愈強大，生命愈長(cháng)( 枝葉更茂盛)，獲利愈大。同時(shí)確保底層芯片邏輯單元的變動(dòng)自由度的力道愈強，大幅降低芯片設計及制造的成本及風(fēng)險。因之，AI 容器( 貨柜)& 潛藏空間( 碼頭)將是AI 芯片生態(tài)中，扮演關(guān)鍵性的角色。茲以當今熱門(mén)的Stable Diffusion 繪圖創(chuàng )作軟件為例，其在短短一年多的時(shí)間里，已經(jīng)迅速成長(cháng)、壯大為一個(gè)繁榮的生態(tài)了(圖7)。

圖7 Stable Diffusion生態(tài)迅速繁榮

（圖源：https://grail.cs.washington.edu/projects/dreampose/）

生態(tài)(Ecosystem) 最本質(zhì)的特征就是演化(Evolution)，不是計劃。生態(tài)的演化有很高的開(kāi)放性和不確定性。生態(tài)無(wú)法按邏輯去規劃，而是需要靠使命，愿景(Vision)，夢(mèng)想去凝聚。

5 結束語(yǔ)

生態(tài)常常是一個(gè)內涵有機次序的體系。復雜生態(tài)往往是按簡(jiǎn)單的規律而演化、繁榮的，并且維持整體性的和諧，所以帶給人人共利的環(huán)境。君不見(jiàn)，當今的LLM 正處于繁榮而無(wú)序的黎明階段，而2025~30年將是AI 產(chǎn)業(yè)的革命性転折點(diǎn)，也即將出現集裝箱的身影，創(chuàng )造巨大的AI商業(yè)生態(tài)。

（本文來(lái)源于EEPW 2023年9月期）