論道AIGC、大模型等最熱技術趨勢，WOT全球技術創新大會深圳收官

2023-11-29 09:41:42

在剛剛于11月24-25日在深圳圓滿收官的WOT全球技術創新大會上，圍繞AIGC、大模型等新興技術，以及架構演進、云原生、大數據、微服務等持續被關注的熱點技術，超過500位技術團隊負責人、架構師、總監、開發者現場參與了50+場前瞻視野和落地實踐兼備的精彩話題分享和討論。

在即將過去的2023年，以AIGC、大模型為代表的新技術每天都在刷新我們的認知，伴隨著更多新業務場景的落地，擁抱AIGC、大模型已經成為大勢所趨。

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WOT全球技術創新大會是由51CTO開創的綜合性高端技術會議品牌，已有十余年歷史，累計超過萬名技術人員現場參與，同時吸引數百家國內外知名科技企業和行業龍頭、近千位技術領軍人物深度合作。本次會議的成功召開，在深圳掀起了一場技術風暴。

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1、AIGC、大模型，新興技術趨勢幾何？

圍繞AIGC、大模型的相關議題依舊是本屆大會上絕對的熱點和焦點。

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在AIGC賦能業務場，來自趣丸科技、萬物云、阿里云的分享嘉賓，分別從廣告業務場景、物業行業場景、運維場景，介紹大模型的實踐應用落地情況。

在AIGC與智能運維場，則聚焦于探討如何做好AIGC時代的基礎設施運維，這也是AIGC時代對于運維大模型場景、基礎架構運維帶來的新問題、新挑戰。來自美圖、中國科學院計算機網絡信息中心的分享嘉賓帶來精彩分享。

研發效能提升、降本增效是后疫情時代企業對技術團隊提出的要求，借助于AIGC技術，研發團隊如何實現降本增效呢？AIGC時代的研發效能場就圍繞這個話題進行討論。來自騰訊、火山引擎、華為的分享嘉賓，從如何讓大模型最大程度釋放代碼生產力，如何借助于DataLeap幫助企業快速完成數據集成、開發、運維、治理、資產、安全等全套數據中臺建設，LLM研發垂域模型的現狀與技術等方向進行分享。

大模型推動AI進入新紀元，對計算、存儲、網絡、數據檢索及調度容錯等都提出了更高要求。在騰訊云“AI超級底座”專場，來自騰訊云的各位技術專家，聚焦云基礎設施產品技術，重點針對大模型訓練、推理等AI場景，解讀了騰訊云如何通過軟硬自研實現基礎設施性能、速率、容錯、調度等的跨越式升級。

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2、技術管理、大數據、云原生，老話題有新熱點

在技術圈，技術管理、AI、大數據、云原生、多云架構...是持續被技術人關注的永恒技術話題。

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研發團隊管理實戰場成為大會第一天上午最火爆的專場，齊心集團CTO于斌平、優維科技CEO王津銀、騰訊技術總監黃聞欣都是非常資深的技術管理者，他們分別從技術帶頭人的認知進化、技術型組織的規模化精益研發與服務之道，以及如何通過AI武裝技術團隊等角度帶來精彩分享。

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云原生、多云實踐是技術人持續關注的話題，在云原生與多云實踐場，微吼技術VP葉嘉明分享了微吼如何通過“云自由”實現技術降本，即構科技技術總監肖瀟分享的是邊緣容器在全球音視頻場景的探索與實踐，阿里云智能事件驅動產品負責人陳濤分享了阿里云事件驅動架構（EDA）在生產領域的實踐。

云計算已經成為承載企業數字化、智能化的必要基礎設施。如何平衡成本與性能、做好全局應用治理、保障多云多態的安全穩定，是業務規模化之下面臨的挑戰。在火山引擎“乘云·向未來”專場，火山引擎技術專家分享了大算力基礎設施護航業務平穩上云、字節跳動多云演進及降本實踐、復雜業務場景下超大規模數據庫演進、如何輕松把控上云風險、字節跳動基礎設施云化實踐等話題。

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3、圓桌討論：最熱觀點的碰撞

本次WOT特別設置了兩場現場聽眾與講師的精彩互動以及零距離接觸的活動，分別是《大模型在運維場景下的機遇和挑戰》圓桌討論、《技術人如何擁抱大模型》圓桌討論，臺上妙語連珠，臺下心有戚戚。

1）大模型在運維場景下的機遇和挑戰

在全面擁抱大模型的態勢下，相關從業者既為之震驚，也為之焦慮。特別是運維領域的開發者，他們的關注點有兩個：一是作為用戶，大模型如何用到運維工作中；二是作為大模型的建設者和運維者，如何建立更好的大模型相關基礎設施、技術組件、平臺，幫助大模型的訓練、推理、存儲，高效高質量的幫助大模型業務團隊取得先發優勢。

圍繞以上話題，《SRE原理與實踐》作者、前虎牙運維架構師張觀石，騰訊技術總監黃聞欣，中國科學院計算機網絡信息中心副研究員裴昶華，美圖資深SRE工程師李彬進行了集中討論。

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話題包括：運維場景下有什么比較好的大模型應用場景推薦？目前妨礙大模型在智能運維領域發展和廣泛應用的技術和非技術挑戰有哪些？企業應該如何挑選適合自己企業的模型？中小型公司、甚至是大型傳統公司，是否要建以及如何建自己的算力集群等。

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2）技術人如何擁抱大模型？

技術人如何擁抱大模型？相信這是所有與會聽眾都會關注的話題。vivo互聯網研發總監楊振濤，華為研發大模型專家李鐘麒，騰訊技術總監黃聞欣分別帶來對這一話題的思考。

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圍繞這一主題，既有大模型當前的迭代瓶頸是什么？大模型真的會讓一部分程序員失業嗎？掌握copilot 類工具會成為必備技能嗎？這樣的通用話題的討論；也有研發效能和開發者體驗被稱為是硬幣的兩面，這兩者分別有什么樣的關鍵價值？除了軟件開發，在運維DevOps、數據開發DataOps如BI、甚至模型自身開發MLOps方面有何應用場景？這樣的特定場景話題的討論。

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