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MatrixOne → MatrixOS:矩阵起源的创业史即将用“AI Infra”和“AI Platform”书写新章程

MatrixOne → MatrixOS:矩阵起源的创业史即将用“AI Infra”和“AI Platform”书写新章程

公众号新闻

作者 | 鲁冬雪

在数字化浪潮的推动下,MatrixOne 的故事就像一部科技界的创业史诗,它始于一个简单而宏伟的梦想——构建一个能够支撑起新一代数字世界的操作系统。想象一下,在 AIGC 时代,数据流动如同“血液”,算法运转如同“心跳”,用户界面如同“呼吸”,新一代操作系统像指挥家一样,精准处理多元化的海量数据、操控着算力分配,这个数字世界将变得多么有活力。

故事的起点是在 2021 年,MatrixOne 的创始团队站在数字世界的入口,他们看到了一个巨大的机会——数据,这个新时代的石油正等待着被开采和利用。想要让数据发挥出真正的潜力,就必须要有强大的存储和处理能力。于是,MatrixOne 诞生了,它最初的定位是超融合异构数据库,能够处理各种类型的数据,满足不同行业的需求。

然而,随着时间的推移,MatrixOne 的团队发现,仅仅处理数据是不够的。在这个由人工智能和机器学习驱动的时代,算力成为了新的战场,企业和开发者们不再满足于单一的数据存储解决方案,他们需要的是一个能够整合 AI 能力、满足算力需求,完成 AI 基础设施建设同时,还能实现业务成本、效率与技术先进性平衡的平台。于是,MatrixOne 的研发团队矩阵起源决定将在 MatrixOne  的基础上,扩展业务至  AI Infra (人工智能基础设施) 和 AI Platform(人工智能平台) 领域,并与世纪互联的 AIDC(Artificial Intelligence Data Center,人工智能数据中心) 业务进行深度融合和紧密协作。对此,InfoQ 对矩阵起源 CEO 王龙进行了特别专访,围绕矩阵起源的业务拓展规划,聚焦数据库和 AI 技术的未来发展展开了讨论。

1 MatrixOne 升级至 MatrixOS,是 AI 浪潮下市场需求的“响应”

AI 技术高速发展,已经成为了推动各行各业变革的核心技术力量,而 AI 技术的发展依赖于强大的算力和高效的数据处理能力。目前围绕这两者的软件平台众多,但这一繁荣背后隐藏着一个挑战——标准化的缺失。GPU 的云化、虚拟化和资源池化等领域尚未形成统一标准,这与已经成熟的 CPU 公有云服务形成对比。在数据管理方面,传统数据库解决方案和新兴的 AI 驱动的数据技术都在探索如何更有效地管理和使用数据。AI 技术的加入为数据的使用和管理带来了新的维度,许多公司正在尝试创新的解决方案,如向量数据库、RAG 模型和 AI 代理技术等,都是在适应这一变化。

矩阵起源认为,“在数据和算力之间建立有效的连接是至关重要的。”所以他们在开发 MatrixOne 云原生数据库时,就专注于连接“未来数据”和“过去数据”,解决传统数据库分裂带来的数据割裂问题,目标是将结构化、非结构化、半结构化等不同类型的数据融合起来,以支持 AI 在不同行业中的落地应用,这种数据融合能力,和算力、数据的兼容策略,为他们提供了与市场上其他数据平台和算力平台厂商相比的领先优势。

于是,当矩阵起源在近日完成千万美元 Pre A 轮融资后,便决定将这笔资金用于开发极简统一、开源开放的 AI-Native 数据智能全域操作系统 MatrixOS。据悉,该系统将由大规模异构算力纳管调度平台 MatrixDC、超融合异构数据管理平台 MatrixOne 和 AI 智能体应用开发平台 MatrixGenesis 三部分组成,目标是打造链接算力、数据、知识、模型与企业应用的 AI Native 软件平台。

Matrix OS 提供了一个统一的算力和数据管理平台,不同用户可以根据自己的需求进行不同的组合使用。对于 AI 科学家来说,Matrix OS 解决了他们需要在不同系统间移动数据和算力的问题,他们可以将自己的训练数据放在算力平台上进行训练,训练完成后,模型可以托管在同一平台上。对此,王龙表示,“Matrix OS 提供了一个统一操作平台,简化了数据和算力之间的连接和管理。”

同时,对于开发者而言,他们可能不需要进行模型训练,但需要使用 API 调用大模型或传统模型进行推理,所以 Matrix OS 同样提供了简化数据连接问题的、性价比高的工具,使开发者能够将 API 调用与传统应用和工作流程结合。而对于最终用户来说,他们能够更切实地感受到应用优化速度变快、应用延迟降低以及性价比提高。例如,AI 服务的成本(如 token 价格)和数据库服务的成本(如节点价格)都变得更低,应用变得更加流畅,延迟更低,使用成本也更低。

从媒体的角度来看,MatrixOne 升级至 MatrixOS,这是一个非常值得关注的行业动态,这是矩阵起源对现有服务的持续改进和对新兴技术的积极拥抱。看得出,矩阵起源在保持其核心业务的连续性和稳定性的同时,也在持续积极地做技术创新探索,以满足市场和用户不断变化的需求。MatrixOne 的这次升级是对现有服务的补充而非替代,此次矩阵起源的业务拓展,不仅是对现有业务的一次强化,更是对未来趋势的一次前瞻性布局。

2 AI Infra 和 AI Platform,是一站式 AI 解决方案的必要条件

对于想投入 AI 建设的企业来说,底层的 AI Infra 提供必要的硬件和软件基础,支持大规模数据处理和 AI 模型训练,而顶层的 AI Platform 提供易于使用的服务和工具,可以帮助企业快速开发和部署 AI 应用。对于做数据库起家的厂商来说,从底层到顶层,提供一站式 AI 解决方案,可以更好地增强客户黏性,扩大技术服务优势。

所以当我们从宏观视角去看 MatrixOS,大规模异构算力纳管调度平台 MatrixDC、超融合异构数据管理平台 MatrixOne 和 AI 智能体应用开发平台 MatrixGenesis 这三个子产品之间的技术能力是非常相关联的,功能上有所重叠,但技术能力上相互互补,共同构成了一个强大的数据智能平台。

过去,MatrixOne 本质上可以说是一个湖仓一体的数据平台,但比 Hadoop 要简单得多。技术上,MatrixOne 的架构独特,实现了多层管理,包括数据的冷热分层、读写分层和存算分离,这种架构允许灵活调度计算资源和数据资源,让 MatrixOne 像变形金刚一样可以适应银行、互联网、IoT 等不同的应用场景,比如为了适应大模型技术的发展,MatrixOne 已经具备了向量数据库的能力,便可以支持 AI 需求。如今,MatrixOne 能够非常自然地管理来自智能物联网和 AI 的新数据源,这将是“未来数据”的主要来源,也是 MatrixOS 运转的基础燃料,MatrixOS 据此能够更好地与 AI 世界连接。

在 AI Infra 领域,想要实现颠覆性技术变革,就必须要解决算力和电力这两个核心问题。目前像英伟达的 stargate 计划、中国政府建设的智算中心都在硬件层面上积极提升算力,在软件方面则主要在围绕 GPU 进行技术升级,当前行业内需要一个软硬结合的解决方案来完成未来的 AI 基础设施建设。为此,矩阵起源把 MatrixDC 作为 MatrixOne 和 MatrixGenesis 的资源底座,利用云原生技术帮助企业构建 AI 原生的资源管理和调度平台。

最近世纪互联领投的 Pre A 轮投资让矩阵起源可以在万卡集群上测试软件,为他们提供了难得的实践机会。拥有全球人才团队的矩阵起源集中优势,通过在万卡集群上的实践,快速迭代,构建了技术壁垒,创造出竞争力强的 MatrixDC ——提供大规模异构 GPU,能够快速满足 AIGC 应用场景算力需求,在算力集群管理方面,可以很好地帮助数据中心进行异构芯片和 GPU 服务器的统一纳管及资源池化,实现算力资源的共享和动态调度,提高资源利用率。

不仅如此,MatrixDC 还灵活支持 CPU 计算资源,可以高效运行结构化交易 / 分析型业务应用;拥有 AINet 高速网络架构,能够很好地支撑千卡乃至万卡集群训练工作负载,全托管企业级容器服务,企业可以充分享受容器和微服务架构的便利。同时,MatrixDC 采用 Serverless 按量计费的商业模式,能够帮助企业大幅降低 AI 创新应用的探索成本。

而在 AI Platform 领域,目前的主要技术挑战是要解决大模型幻觉问题,以及大模型和传统行业的应用的集成问题,现在行业内亟需一个平台来整合和连接所有相关的能力,同时将不同的技术和解决方案汇集在一起。这种整合和协作,将催生出新的 AI 开发范式,将大大降低 AI 技术应用的开发门槛。于是,矩阵起源将通过 MatrixGenesis 与 MatrixOne ,为 AI 开发者和用户提供一站式的数据共享、模型训练以及大模型应用开发和运维平台,帮助 AI 技术在各行各业快速落地,典型的应用场景包括企业知识库管理、智能客服、投诉分类、智能报告生成、政策咨询以及办公助理等。

其中,MatrixGenesis 作为一个 AI 智能体应用开发平台,“Model as a Service”(MaaS),不仅仅关注软件层面,还从数据到算力进行整体优化,通过提供全链路开发支持及高性价比的大模型服务,以帮助企业 0 门槛搭建 AI 应用。它支持大模型的对比选择、部署和推理,与结构化系统数据和知识库实时打通,提供 AI 应用工程流编排、应用对接集成的全生命周期开发支持, 企业可以一键部署开源和闭源大模型,快速完成模型精调和推理加速。同时,MetrixGenesis 平台允许客户以更高的性价比访问数据和算力资源,大幅降低业务使用成本。

在应用落地阶段,MetrixGenesis 利用 MatrixOne 的支持,为用户提供了完整的数据管理和使用能力,这包括 RAG、知识库和 Agent 等组件,它们通过 0 代码的配置方式,共同作用于应用的部署和运行,确保应用能够高效地利用数据资源。王龙形容 MetrixGenesis 时说道,“用户可以在这个平台上实现从数据到算力再到应用的全面优化,确保 AI 智能体应用的快速构建。”

3 MatrixOS 与世纪互联 AIDC 的合作,是“中国版 CoreWeave”构建的开端

在这个数字化迅速发展的时代,AI 技术如同一股不可阻挡的潮流,席卷了整个商业世界,众多企业纷纷开设 AIDC 部门,致力于构建和管理人工智能基础设施,提供算力、数据存储、模型训练等关键服务,以期在这场技术革新的浪潮中占据一席之地。大家深知,AI 技术的崛起不仅能够为企业带来新的增长点,更能在激烈的市场竞争中提升企业的核心竞争力。

世纪互联作为国内领先的第三方数据中心提供商,其 AIDC 策略具有鲜明的特点,具有非常坚决的“All In AI”的决心,将所有资源投入到 AI 算力的发展中,将传统的以机房机柜为中心的服务转变为“以 AI 算力为核心”。这一转变,反映了世纪互联对未来数字世界的深刻洞察——算力将成为未来 IT 世界最重要的核心资产。矩阵起源与世纪互联的合作初衷,也正是基于双方对算力和电力重要性的共识以及共同推进 AI 领域发展的愿景。

矩阵起源以其开源的 MatrixOS 软件,与世纪互联的 AIDC 产品相结合,共同打造了 GPU 平台服务——Neolink.AI,并将在今年的第三季度上线。这个平台不仅解决了企业在 AI 算力、软件连接能力以及成本控制上的问题,更是定位于成为一个开源、共享的 AI 算力平台,旨在降低推理成本,吸引更多用户,从而实现从成本中心到价值创造中心的转变。

世纪互联认为 AI 的上限是算力和电力,而矩阵起源则认为算力和数据是 AI 的瓶颈,所以他们不谋而合地提出了打造“中国版 CoreWeave”的想法,希望通过 Neolink.AI 平台,推动 AI 技术的本土化发展,提升国内 AI 产业的创新力和竞争力。这个想法的实现,将对中国的 AI 领域产生深远的影响,为中国在全球 AI 领域的发展奠定坚实的基础。

在对王龙的采访中,我们也了解到,世纪互联即将获得一批合规的 H20 芯片,这批芯片的到来将是一个重要的里程碑,标志着世纪互联在算力资源方面迈出了坚实的一步,将会通过 Neolink.AI 开放给大家。

4 拥抱开源的 MatrixOS,是赋能千行百业 AI 落地的加速器

在当下这场澎湃的 AI 浪潮中,企业急需一艘能够驾驭风浪的航船。MatrixOS,便是一艘非常有潜力的快船。MatrixOS 不仅仅是一个操作系统,它是企业 AI 构建的加速器,它通过提供高效、稳定的数据处理能力和灵活的 AI 技术支持,让企业能够轻松跨越技术门槛,无需投入巨额资源和精力去构建复杂系统,便能迅速实现 AI 应用构建。从基础设施层,到数据库层,再到应用开发层,MatrixOS 为千行百业提供 AI 时代的工具全家桶,助力生态打造高效智能的 AIGC 方案,如制造业的智能化生产、金融业的精准风控……

展望未来,MatrixOS 的技术创新之路充满了无限可能。矩阵起源在未来将会持续努力寻找新数据、新场景。随着计算能力的不断突破,MatrixOS 将能够处理更庞大、更复杂的数据集,为 AI 技术的发展提供坚实的算力支持和模型服务。

据王龙表示,MatrixOS 的探索不止于此。它还将与物联网、5G 等前沿技术紧密结合,打造全新的技术解决方案。在这个物联网设备日益普及、5G 网络商用化的时代,数据正以前所未有的速度增长,MatrixOS 将通过融合这些技术,实现更高效的数据管理能力,为企业提供更及时、更准确的数据服务、AI 开发服务,推动千行百业迈向更高层次的智能化和数字化。

同时,MatrixOS,作为一个开源平台,其生态建设的重要性不言而喻。它将与世纪互联等战略投资者携手,吸引更多企业和个人加入到开源社区中来,共同推动 AI 技术的进步和普及。MatrixOS 还将举办线下交流活动、技术大赛,加强社区成员之间的交流和合作,共同营造一个开放、共享、创新的 AI 技术生态。

MatrixOS,不仅是技术的革新,更是智慧的传承,让我们共同见证并参与这场伟大的变革。MatrixOS 的故事才刚刚开始,希望更多的企业和个人关注并支持 MatrixOS 的发展,共同推动 AI 技术的升级和普及,为各行各业的“全面 AI 化”的数字化转型贡献智慧和力量,迎接一个更加智能、更加互联的 AI 未来。

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