全球计算机辅助设计（CAD）软件巨头Autodesk正积极拥抱生成式人工智能（AI）的浪潮，其最新动态引发了业界的广泛关注。Autodesk（纳斯达克股票代码：ADSK）的股票在2024年内实现了超过20%的涨幅，截至最近交易日报收于293.32美元每股，公司总市值高达630.64亿美元。
Autodesk执行副总裁兼首席技术官Raji Arasu在近期的一次公开活动中透露，公司正在开发一个与众不同的生成式AI基础模型。这个被命名为“Bernini”的项目，于2024年5月首次曝光，其独特之处在于能够将文本、手绘草图等转化为3D文件。尽管图生3D功能在大型模型市场上已非新鲜事物，如谷歌DeepMind的Genie 2、腾讯的混元以及生数科技的VoxCraft等都能实现类似功能，但对于Autodesk这样的CAD行业领导者而言，Bernini的推出具有深远的意义。
Bernini以17世纪意大利著名雕塑家和建筑师Gian Lorenzo Bernini命名，其训练数据基于Autodesk AI实验室与香港中文大学的合作，涵盖了1000万种公开可用的3D形状。Raji Arasu强调，Bernini与其他基础大模型的不同之处在于其三大特性：生成的功能性3D结构、形状与纹理的分离、以及提供多种变体。这些特性使得Bernini能够生成具有实际功能的3D图像，如中空的水壶，同时允许用户自由调整形状和纹理，以及从单一输入生成多个功能性3D形状变体。
为了实现这些特性，Bernini需要克服设计和制造过程中的天然障碍，即AI需要完全贴合设计工作的输入输出逻辑。Raji Arasu介绍称，Bernini能够接受多模态输入，如文本、草图、体素和点云，这些输入方式复制了创作者的设计过程。由于生成3D CAD这样的几何图形需要基于物理定律的空间和结构进行推理，对精度和准确性有着极高的要求。
从时间线上看，Bernini的推出并非迅速。自2024年5月曝光以来，经过了大半年的研发，才在Autodesk于圣地亚哥举行的用户大会上由CEO Andrew Anagnost放出预览版。Andrew Anagnost表示，目前Bernini使用公开数据进行训练，尚不能用于商业用途，但已向AI社区开放。他同时透露了Bernini可能的商业计划：训练Bernini的方法不依赖于特定数据，因此客户在需要时可以使用自己的数据来优化模型。
在构建Bernini的过程中，Autodesk大量使用了亚马逊云科技的Amazon SageMaker服务。Raji Arasu详细介绍了构建过程，包括数据处理、数据准备、兼顾成本与效率的模型训练和模型推理的复杂性管理。Autodesk基于海量的大型设计文件构建了云端数据底座，选择了Amazon DynamoDB作为主要数据库，并创建了规范数据模型。在解决数据性能的基础上，通过结合Amazon EMR、Amazon EKS、Amazon Glue和Amazon SageMaker等云服务完成了数据准备流程。在模型训练阶段，Autodesk使用Amazon SageMaker解决了实例测试和基础设施管理等问题，将更多精力放在了数据准备、模型开发和面向客户的AI功能开发上。在模型推理管理时，Amazon SageMaker的自动缩放和多模型端点实现了高吞吐量、最小延迟和最大成本效率。
Autodesk通过利用Amazon SageMaker等创新技术，成功将基础模型的部署时间缩短了一半，同时在保持运营成本稳定的情况下将AI生产力提高了30%。Raji Arasu透露，Autodesk已经开始向客户推出基于这些基础模型构建的AI功能，旨在帮助客户平衡材料强度、成本等参数，以确定最佳设计，从而最大限度地减少繁琐任务并提高创造力。
在ChatGPT之后，英伟达GPU成为了各大AI公司竞相追逐的热门资源。然而，从Bernini的诞生过程来看，虽然GPU至关重要，但数据才是决定大模型训练质量的关键。训练一个能够在业务中发挥作用的大模型是一个涉及多方面的全栈系统问题，需要确保生成式AI能够利用企业自己的数据来增强大模型的能力。
数据的重要性不仅体现在大模型的训练中，还加速了企业数据资产的变现方式。例如，中国的3D空间设计平台酷家乐母公司群核科技也公布了新的商业计划，面向具身智能等领域推出数据训练平台，并开放全球最大的室内场景认知深度学习数据集。该公司拥有超过3.2亿的3D模型和每月7780万的活跃访问者，计划向AIGC、具身智能、AR/VR等领域的企业开放物理正确的3D空间数据资产、空间认知解决方案以及空间智能训练相关服务。
