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发表于 2023-12-17 11:08:10 |显示全部楼层
全球AI产业趋势与挑战分析
  • 人工智能大模型:新型基础设施的崛起

    • 人工智能大模型已成为经济社会发展的基座,在多个场景展现潜力。
    • 通用人工智能的发展将深刻影响经济、生活、社会进步。
    • 预测显示,人工智能半导体收入将呈两位数增长,2027年或达1194亿美金。

  • 人工智能业务赋能模式:数智化转型的拐点

    • 通用人工智能催生新的业务模式,重塑传统行业。
    • 大模型与行业技术融合,利用专业常识与数据打造行业专用大模型。
    • 从“X+AI”向“AI+X”转变,实现根本性的业务变革。

  • 大模型引发的产业生态变革

    • 大模型将改变产业范式,构建新的生态结构。
    • 人工智能产业链分工更加明晰,研发效率显著提升。
    • 传统企业数智化转型将迎来新的发展契机。


电信AI产业发展
  • 全场景全要素能力运营与供给

    • 算力、网络、数据、模型等智能要素整体规划,实现多要素融合管理。
    • 通过一体化编排与安全内建,构建智能化服务能力,满足全场景需求。

  • 从X+AI到AI+X的业务赋能

    • 通用人工智能为业务赋能,大模型成为能力内核。
    • 重构业务系统、工作流程,创造全新的业务形态。

  • 体系化协同创新的产业合作模式

    • 利用通用基础大模型,行业共建实现标准智能大模型。
    • 采用协同共建方式,真正让智能成为生产力的跃升根本。


电信AI发展的关键技术
  • 智算基础设施

    • 算力资源需求增强,端-边-云的协同发展势头强劲。
    • 构建“算网大脑”,统一调度算力、网络、模型能力,支撑全局服务。

  • 人工智能App栈

    • 硬App一体化的技术开发体系,包括算力、数据集、算法框架等模块。
    • 标准化、全栈技术体系化,提高开发效率,增强软硬件适配性。

  • 基础大模型

    • 大模型与传统模型的不同之处,包括训练数据、参数量、训练周期和通用性。
    • 基础大模型作为AI底座,颠覆了AI技术范式,实现零样本下的多任务处理。


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