1 前言

在本专栏的《从隐空间看AIGC的未来发展》文章里，曾经提到了，近年来AIGC 领域已经进入到大语言模型(LLM) 架构& 多模态(Multi-modal ) 时代。多模型AI能带来的更丰富的创作内容，带给我们更多的惊喜。然而，这些多模态模型，逐渐百花齐放，各种模型繁杂多样化，非常难控管了，导致管理成本急速升高。

于是AI 模型的集装箱(Container) 角色就出来了。在未来数年内，凡是力求掌握隐藏空间，来有效管理AI 集装箱(Container) 者，将成为AIGC 时代的大赢家。其中，AI 模型的隐空间(Latent space) 就相当于AI 集装箱的码头。而AI 集装箱将带给码头美好的次序。在许多革命性转折里，经常出现集装箱的身影。集装箱是创造“序中有乱”的利器，是承先( 包容既有之繁杂) 和启后( 创造新的序) 的有效手段。集装箱的外表简单有序，创造出井然有序。这即是通称的：有机次序(Organic order)。

从当今的AI 模型而观之，这项有机次序都根植于隐空间里。然后，再而把这项架构之美根深埋于IC 芯片中，获取源源不绝的强大计算力养分，将AI 应用层的生生不息、无尽繁荣。于是，本期就从有机次序的视角来观察隐空间的架构之美。

2 发挥隐空间的共享性

隐空间的内容是从可观察数据空间归纳萃取而得到的精华，相当于阅历丰富的领域专家们的内心所领悟沉淀出来的经验直觉。亦即，隐空间相当于武林大侠、或棋艺大师心中的精华“无招”境界( 图1)。

图1 棋艺大师的无招境界

（图片来源：https://jssstuniv.in/wp-content/uploads/2022/11/5.-Autoencoders.pdf）

俗语说：无招胜有招，武林大侠掌握< 无招>，即衍生出千变万化的新招式。因之，它具有简单性和稳定性( 不变性)， 不同领域的专家可以协同合作(Collaboration)， 不同的领域的智慧可以共享的(Shareable)。换句话说，隐空间的架构和内涵是可以模块化，可以分合自如，可以组装的。因之，隐空间的三项亮丽特质是：架构通用性、内涵稳定性、模块组装性(& 共享性)。

兹以当今热门的Stable Diff usion 绘图创作软件为例，它的AI 扩散(Diff usion) 模型，就是在隐空间里运行的( 图2)。

图2 隐空间扩散(Latent Space Diffusion)

（图源：https://nvlabs.github.io/LSGM/）

其中，AI 扩散模型的详细架构和流程，如图3 所示。

图3 隐空间扩散的详细架构

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

由于隐空间模型的高度共享性，也大大提升了边缘AI设备的通用性，并扩大商机。此外，由于可观察的数据层和底层主模型之间变得疏结合(Loosely-coupled)关系。当可观察层的需求及数据格式变化所产生的涟漪效应不会波及主模型层。同样，当主模型层更改时，它可以随时PnP(Plug and Play)，而不会影响可观察层。这可以大大降低主模型( 及Edge AI 芯片) 开发的风险。

于是，创造了完美的有机次序：底层模型( 如同树干)、接口模型( 如同树枝)、企业资料( 如同树叶)，三者虚实相依、弹性组合，无尽繁荣。兹以当今热门的Stable Diffusion 绘图创作软件为例，其内含形形色色的AI接口模型( 图4)。图4 里的<Image Encoder> 和<Image Decoder> 即是SD 的主要接口模型。隐空间内容( 模型)的复用与分合自如，将带来更优雅地架构设计，提供更赏心悦目的视觉美感、更完整的功能、和更流畅的客户体验。

图4 Stable Diffusion的AI接口模型

3 创造力与美的组合

建立一个有机次序的AI 系统架构，就如同一棵大树的主干，支持枝叶( 业务需求) 的生生不息和新陈代谢。又能支持根部的无尽成长，形成整体而和谐的有机次序。如同一遍美不胜收的枫叶林一般( 图5)。

图5 自然界的有机次序之美

从当今的AI模型而观之，这项稳定、和谐、有机成长的体系架构，必然根植于隐空间里。而把这棵稳定、和谐、有机成长的体系之树的根深埋于芯片中，获取源源不绝的强大计算力养分，将支撑树梢应用层的无尽繁荣、生生不息(图6)。

图6 AI+IC芯片:力与美的组合

隐空间里的内容( 如模型) 是可以转移(Transfer)、复用(Reuse) 和共享(Share) 的。既然模型是可以从一个模型或算法转移( 迁移) 到另一个模型里，就可以在另一个隐空间里运行、迭加、组合成为更具有架构性的智慧仓储了。

4 迎接AI芯片产业新生态

基于隐空间的有机次序架构能创造底层芯片(Chip)设计的变动自由度。让下层的设计变动的涟漪效应不会波及上层(AI 可视空间) 的设计。因之，底层研发人员可以加速研发出更高效能、更低成本的芯片组件，来提升整体综效，促进商业效益，扩大利润空间。实现〈没钱就改版，改版就有钱〉的商业策略。

愈是善用潜藏空间的神奇魅力，芯片包容客户需求变化的能力愈强大，生命愈长( 枝叶更茂盛)，获利愈大。同时确保底层芯片逻辑单元的变动自由度的力道愈强，大幅降低芯片设计及制造的成本及风险。因之，AI 容器( 货柜)& 潜藏空间( 码头)将是AI 芯片生态中，扮演关键性的角色。兹以当今热门的Stable Diffusion 绘图创作软件为例，其在短短一年多的时间里，已经迅速成长、壮大为一个繁荣的生态了(图7)。

图7 Stable Diffusion生态迅速繁荣

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

生态(Ecosystem) 最本质的特征就是演化(Evolution)，不是计划。生态的演化有很高的开放性和不确定性。生态无法按逻辑去规划，而是需要靠使命，愿景(Vision)，梦想去凝聚。

5 结束语

生态常常是一个内涵有机次序的体系。复杂生态往往是按简单的规律而演化、繁荣的，并且维持整体性的和谐，所以带给人人共利的环境。君不见，当今的LLM 正处于繁荣而无序的黎明阶段，而2025~30年将是AI 产业的革命性転折点，也即将出现集装箱的身影，创造巨大的AI商业生态。

（本文来源于EEPW 2023年9月期）