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全球AI市场预计将于2030年达到1万亿美元，并且全球超过15%的GDP将由AI驱动；AI在各垂直领域的应用渗透率也将继续提升。大模型是基于海量多源数据打造的模型，其是实现通用人工智能（AGI）的重要路径。大模型可以整合多种不同类型的数据和信息，实现多模态处理和分析，从而更全面地理解和解决复杂问题，其具备通用性、涌现性等诸多特点。大模型产业涵盖了行业应用、产品服务、模型工具和基础设施四个关键层面，广泛应用于各行业与垂直场景， 前景广阔。大模型的演变经历3个阶段：基础大模型具备大量知识储备，能理解并生成内容，质量差强人意；精调大模型能 按照人类偏好及普世价值取向、并保证一定安全性的前提下，生成高度可用的内容；而出现能力涌现的大模型 所生成的内容接近人类水平。
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看点
1.大模型如今已展现出卓越的能力，随着其不断演进和完善，必将引领AI的未来道路，开创智能时代的新纪元
2.受益于大模型技术的日益成熟，AIGC有望掀起新一轮产业革命，开启人类发展的智能新时代
3.GPGPU高度并行的计算资源为大型模型的训练和推理提供了不可或缺的支持，推动了大模型与AI领域的不断进步和创新
4.彩蛋: 生成式AI如何提升工作效率
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特点
⚫ 通用性
~大模型可以快速并大规模地与云计算、 互联网等其他技术结合，广泛地应用在经济的各个领域。
⚫ 涌现性
~大模型参数超过百亿级时，模型性能会呈现出指数级增长，同时能够对未经专门训练的问题举一反三。
⚫ 高投入
~大模型具有重投入长周期的特点，如每次测试需要海量的算力资源，训练一次成本高达千万美元。
⚫ 工程化
~大模型对数据、算法算力要求极高，需要工程化的经营思路。需要严格把控数据清洗，把控用于关键性训练的数据，和构建大规模高质量训练的算力。
#大模型 #AIGC #行业 #蓝皮书 #行业研究 #人工智能
全球AI市场预计将于2030年达到1万亿美元，并且全球超过15%的GDP将由AI驱动；AI在各垂直领域的应用渗透率也将继续提升。大模型是基于海量多源数据打造的模型，其是实现通用人工智能（AGI）的重要路径。大模型可以整合多种不同类型的数据和信息，实现多模态处理和分析，从而更全面地理解和解决复杂问题，其具备通用性、涌现性等诸多特点。大模型产业涵盖了行业应用、产品服务、模型工具和基础设施四个关键层面，广泛应用于各行业与垂直场景， 前景广阔。大模型的演变经历3个阶段：基础大模型具备大量知识储备，能理解并生成内容，质量差强人意；精调大模型能 按照人类偏好及普世价值取向、并保证一定安全性的前提下，生成高度可用的内容；而出现能力涌现的大模型 所生成的内容接近人类水平。
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看点
1.大模型如今已展现出卓越的能力，随着其不断演进和完善，必将引领AI的未来道路，开创智能时代的新纪元
2.受益于大模型技术的日益成熟，AIGC有望掀起新一轮产业革命，开启人类发展的智能新时代
3.GPGPU高度并行的计算资源为大型模型的训练和推理提供了不可或缺的支持，推动了大模型与AI领域的不断进步和创新
4.彩蛋: 生成式AI如何提升工作效率
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特点
⚫ 通用性
~大模型可以快速并大规模地与云计算、 互联网等其他技术结合，广泛地应用在经济的各个领域。
⚫ 涌现性
~大模型参数超过百亿级时，模型性能会呈现出指数级增长，同时能够对未经专门训练的问题举一反三。
⚫ 高投入
~大模型具有重投入长周期的特点，如每次测试需要海量的算力资源，训练一次成本高达千万美元。
⚫ 工程化
~大模型对数据、算法算力要求极高，需要工程化的经营思路。需要严格把控数据清洗，把控用于关键性训练的数据，和构建大规模高质量训练的算力。
#大模型 #AIGC #行业 #蓝皮书 #行业研究 #人工智能
