从AI绘画云平台Stable Diffusion，到最近火爆全网的ChatGPT，AIGC正成为人工智能领域的新近突破口，引发业内外广泛关注。一路走来，推动人工智能技术创新的机制是什么？有哪些的支撑？
“工程化和开源是AI普惠最重要的两大支撑。”近日，阿里巴巴集团副总裁、AI科学家贾扬清表示，从1999年的纹理生成，再到2015年前后的神经风格迁移，再到现在更强语义的AI创作。这些创新背后的推动机制，总结来说就是AI普惠的两大支撑：AI工程化和开源。
AI养猪、智能化工厂、智慧高速……数字技术和传统产业的加速融合，让开发、迭代到应用的路径变得更加简单；开源可以让工作开展更加迅速，实现市场共赢。在贾扬清看来，AI的产业落地有以下明显趋势：
第一，云原生的AI工程化平台。从AI系统管理角度，把AI算法部署到应用当中，让专业人做专业的事，推动利用率、训练效率、服务成本都变得更高。
第二，大规模端到端的异构计算体系。在AI框架的上下游，逐渐建设更加丰富的软件站：在上层让算法科学家做分布式建模，调动异构资源进行训练，在框架下层通过AI技术做软件协同设计和优化，最终建立一个完整的优化解决方案。
第三，通过算法的系统组合实现更加智能的、贴近用户需求的产品，通过AI中台的方式解决需求痛点。
最后，通过算法的开源助力AI在产业垂直化落地。从代码开源业务拓展到模型开源需求的满足，以打造平台的方式将开发者和用户连接起来，迸发出创新的应用。
围绕这四个趋势，贾扬清认为，无论从供给角度还是需求角度，都是推动AI进一步往前走的方向。“如今，很多专家、企业和开发者们都在建设着上层的AI算法，沉淀完整的数据AI一体化能力；而在AI底层，如何让工具变得更加易用、更加普惠，也是行业应该做的事情。”
