报告主要从以下内容阐述：
人工智能的发展经历了三次浪潮，从最初的逻辑推理和专家系统，到机器学习和深度学习，人工智能技术不断演进。AIGC 利用生成式 AI 技术，创造出多样化的内容，展示出巨大的商业潜力。AIGC 产业链可划分为基础层、模型层和应用层。预计到 2030 年，AIGC 市场规模将增至 9810 亿美元，推动全球经济增长 4.9 万亿美元，累计产生的经济影响达到19.9 万亿美元
基础层:AIGC 的快速发展推动算力需求激增，算力存储网络成为投资的主赛道。随着 AIGC 技术的快速发展，特别是基于 Transformer 的大模型对算力需求急剧增加，全球互联网巨头纷纷加大对 AIGC 基础设施的投资，以推动创新和保持竞争优势。GPU 系统、HBM 存储和高性能网络基础设施在 AIGC 计算中发挥着关键作用，满足了对高速并行计算的需求，成为硬件基础设施投资的主赛道
模型层：算法进步、性能成本优化与商业模式多元化的融合。AIGC 技术的进步得益于生成算法、预训练模型和多模态技术的创新。在大语言模型的竞争中，性能和成本是两个核心要素，性能的提升和成本的降低使得 AIGC 的应用更加广泛。AIGC 公司通过订阅服务、API 接入等多元化商业模式来拓展收入渠道，从而增强自身的市场竞争力
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AIGC行业全景篇：算力、模型与应用的创新融合-241108-招商银行-38页
#2024 #AIGC #算力 #模型 #创新融合
人工智能的发展经历了三次浪潮，从最初的逻辑推理和专家系统，到机器学习和深度学习，人工智能技术不断演进。AIGC 利用生成式 AI 技术，创造出多样化的内容，展示出巨大的商业潜力。AIGC 产业链可划分为基础层、模型层和应用层。预计到 2030 年，AIGC 市场规模将增至 9810 亿美元，推动全球经济增长 4.9 万亿美元，累计产生的经济影响达到19.9 万亿美元
基础层:AIGC 的快速发展推动算力需求激增，算力存储网络成为投资的主赛道。随着 AIGC 技术的快速发展，特别是基于 Transformer 的大模型对算力需求急剧增加，全球互联网巨头纷纷加大对 AIGC 基础设施的投资，以推动创新和保持竞争优势。GPU 系统、HBM 存储和高性能网络基础设施在 AIGC 计算中发挥着关键作用，满足了对高速并行计算的需求，成为硬件基础设施投资的主赛道
模型层：算法进步、性能成本优化与商业模式多元化的融合。AIGC 技术的进步得益于生成算法、预训练模型和多模态技术的创新。在大语言模型的竞争中，性能和成本是两个核心要素，性能的提升和成本的降低使得 AIGC 的应用更加广泛。AIGC 公司通过订阅服务、API 接入等多元化商业模式来拓展收入渠道，从而增强自身的市场竞争力
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