全球人工智能AI行业产业研究手册:从算法演进到产业逻辑构建.pdf
- 上传者:子虚乌有
- 时间:2023/05/04
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全球人工智能AI行业产业研究手册:从算法演进到产业逻辑构建。人工智能:ChatGPT推动产业迎来iPhone时刻,并从“小作坊”走向工业化时代。ChatGPT在全球市场的爆发,正将AI 产业推到过去70年以来前所未有的高度,科技巨头纷纷入局,继微软、谷歌之后,国内企业百度、阿里巴巴等先后发布大 模型,并进行用户测试和企业应用接入。全球一线科技巨头在AI领域的军备竞赛,以及在大模型方向的持续下注,必将极 大加速全球AI产业的发展进程,并推动产业从过去的“小作坊”式发展快速进入“工业化”时代。
算法模型:AI发展的灵魂,技术路线料将快速向GPT方向收敛,并有望在中期形成少数大模型(底层)+若干垂类模型 (应用层)的格局。ChatGPT的成功证明了高质量数据+反馈激励(大模型预训练+小数据微调)的有效性。GPT在自然语 言理解、生成方面的整体优势,有望驱动AI大模型技术路线快速向GPT方向收敛,同时少数科技巨头&机构专注于基础大模 型的研发,更多企业则发挥各自在垂类数据、场景理解等层面优势,并最终构建少数大模型+若干应用模型的生态格局。
芯片&算力:算法快速迭代,以及对算力的巨大需求,料推动通用AI芯片(GPU)、云厂商早期高确定性受益。目前AI大 模型领域的创新正在以月、周为单位快速向前推进,短期维度,预计通用AI芯片仍将是底层算法快速迭代的核心受益者。 同时当前大模型在训练、推理环节仍需要巨大的算力承载,云厂商在算力基础设施、基础软件框架等层面综合优势明显, AI带来的算力增量料将主要向云计算平台转移,云厂商有望充分受益。但若后续算法迭代速度放缓,以及针对部分应用场 景的专门优化,ASIC芯片需求料将快速展开,AI单位算力成本有望快速下降,但亦同时带来应用需求的进一步增长。
数据:AI的粮食和血液。当前AI算法的发展正转向以大模型为主的数据依赖,丰富、高质量数据集是AI产业持续向前的核 心基础。伴随公开数据集的逐步耗尽,借助算法实现数据合成,以及垂类领域专有数据集将是企业后续差异化优势主要来 源,同时数据使用合规、用户隐私保护等亦将成为持续监管领域。
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